上海假面信息科技有限公司

 
 
客户：上海假面信息科技有限公司
合作伙伴：Pegasus
挑战：
  • 高并发压力：随着业务快速发展，用户数量不断增加，购物高峰时期系统面临巨大的高并发访问压力，原有服务器架构难以支撑，经常出现响应缓慢甚至崩溃的情况，严重影响用户购物体验和公司业务发展。
  • 成本控制难题：服务器的扩容和维护成本不断攀升，一方面需要投入大量资金购买硬件设备，另一方面还要承担高额的运维费用，使得公司的运营成本居高不下。
  • 技术更新滞后：由于技术团队精力主要集中在业务开发上，对服务器架构的技术更新相对滞后，难以快速适应市场上不断涌现的新技术和新需求
 
解决方案：
我们利用机器学习维持个性化体验提供了全面的架构。包括使用 Amazon S3 存储桶存储个性化数据和配置文件，Amazon Personalize 数据集组资源，Amazon CloudWatch 指标评估解决方案版本性能，Amazon SNS 主题和订阅通知管理员维护工作流完成情况，Amazon DynamoDB 跟踪计划事件，以及命令行界面（CLI）来导入和为 Amazon Personalize 中的资源建立计划。整个架构旨在为客户提供高效的个性化体验维护服务
 
成果：
  • 购物高峰时期的系统响应时间缩短了 50%，崩溃次数从每月 5 次减少到每月 1 次。
  • IT 成本降低了 40%，资源利用率提高了 30%。
  • 新功能的上线时间缩短了 7 天，能够更快地响应市场变化