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斑马快跑(BMKP)大数据分析平台
发布时间: 2019-1-4 18:16:19

关于斑马快跑:

从20154月成立至今,三年时间的积淀蜕变,武汉斑马快跑科技有限公司获得融资金额超过10亿元,估值超过50亿元。目前全国约200余家分公司、分站,并于今年6月份摘取了全国网约车牌照,全国第三张B2C模式的网约车牌照,同时也是华中地区第一张全国性网约车牌照。以服务为核心竞争力,以武汉为中心,向全国各大高速发展城市,潜力市场进行辐射。目前斑马快跑70个城市分站计划投放约4万辆乘用车用于网约车市场启动,未来300个城市按照当地人口的万分之一点六的比例配置投放,约40万辆。 国内市场和海外市场齐头并进,斑马快跑率先落地“内外兼修、并驾齐驱”的出海征战策略,是国内出行平台最早开拓海外市场的“先行者”。斑马专车境外业务已覆盖美国、加拿大、意大利、新西兰等18多个国家和地区。2017520号正式在美国硅谷成立国际总部。通过全国各地斑马车的奔跑,建立起一个无边界的斑马纹王国,将武汉品牌推向全国、全球。

面临的挑战及解决方案:


斑马快跑在成立之初采用自建服务器和公有云平台结合的方式上线服务, 手机APP为平台,以斑马车为载体,以斑马纹为最具辨识度的品牌标识,提供巴士+商用车+乘用车全产业链通行服务。随着业务的发展,斑马快跑已有的IT架构开始面临新的挑战,这主要体现在三个方面:其一是需要实时数据分析,斑马快跑随着用户的增长,订单也数量也在快速增加,脱敏之后的行程数据有利于斑马快跑优化算法,提供更好的服务,但是像诸如球赛、演唱会、深夜电影散场之后的叫车高峰时段,以及由于路况信息变化造成的脱离规定行程等,斑马快跑需要这些即使性很强的场景做出反应,自建服务器的数据分析只能做到定期分析,这就需要新的IT架构支持订单数据的实时分析;其二是降低成本,一部分是计算、存储资源成本,同样由于用户量的快速增长,逐渐逼近原有IT架构的性能瓶颈,垂直拓展带来的性能提升有限,虚拟化的水平拓展同样依赖硬件,但过高的预计硬件资源需求又可能带来计算资源浪费,另一部分是运维人员的增加造成人工成本大大提升;其三是数据可视化,斑马快跑原有架构的数据最终归档存储在磁带中,分析报告中的可视化由数据工程师生成,缺乏统一的模板,并且实时数据分析的可视化无法依赖开发人员完成,所以斑马快跑需要一个完善的可视化系统支持实时数据分析和批量数据分析。

         面对这些挑战,博思云为协助斑马快跑构建了一套基于AWS的架构体系,架构的大部分组件使用AWS以保证系统的可用性和稳定性。斑马快跑所使用的AWS产品主要涉及计算、存储、数据分析等。面对实时数据分析的挑战,斑马快跑将订单系统托管在Amazon ElasticCompute Cloud (Amazon EC2),实时推送数据给AmazonKinesis Data Firehose ,利用Amazon Kinesis Analytics Amazon Kinesis Stream转换之后交给AmazonElasticsearch Service ,利用集成的KibanaLogstash实现实时数据搜索、分析、可视化。在成本优化方面、对于流量持续增长的业务系统、使用Autoscaling Group以支持业务系统的弹性扩张,在AWS上只需要支付当前用量以节约成本,与此同时,斑马快跑使用了S3等无服务器产品,降低了运维成本。在可视化方面,博思云为协助斑马快跑利用Kibana实现可视化,用于日志和时间序列分析,提供很多强大且易用的功能如直方图,折线图,饼图,热图和内置地理空间支持等。



长期优势:

        

         首先,由于利用Amazon CLoudformation完成基础架构的搭建、形成了标准化的基础架构模板,在今后添加新的功能模块时更容易进行组件间的耦合/解耦合。其次, Amazon Virtual Private Cloud (AmazonVPC)AWS Identity and Access Management (IAM)等安全管控功能使多个部门在访问系统时依旧能保证良好的访问安全,有助于实现安全管理和安全网络防护。


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