gol作业帮与腾讯云等联合发布云原生成本管理白皮书( 二 ) 亚马逊|aws|印尼|数据中心|资本

董晓聪说，检索系统是一个复杂的系统，作为最底层且需要高性能的服务，一般是存储和计算耦合。随着数据量越来越大，就需要对数据进行切片，每个节点只存储一部分的数据。由于高并发高可用的要求，单片数据节点还需要有多个副本。由此形成的一个二维矩阵。当需要进行数据更新时，由于数据量比较大，几百TB。
“作为容器改造最难啃的骨头，为了解决这些问题，我们决定进行计算和存储的分离，因为只有引入计算存储分离架构，才能从根本上解决系统复杂度的问题。”董晓聪说，经过多方调研比对，作业帮最终选用Fluid作为整个新架构的关键纽带，并采用JindoRuntime作为缓存加速引擎。
董晓聪表示，PHP框架经过一系列的优化，压测下单核可支撑800QPS，较之前有倍数级别提升。应用在具体线上业务，带来43%的资源使用降低。数据同步周期从小时级别降低到分钟级别，一般在8分钟内就可以完成。运维成本也大幅度降低，交付周期从天级别讲到到小时级别。性能提升了30%，节省了万核级别的资源使用。
对于作业帮的云原生实践，董晓聪表示，现在定时任务、AI类业务都大量的使用serverless，后面希望更大规模的在线业务也可以跑在serverless上，实现业务的真正削峰。未来，作业帮也将探索更多更优的机型，以及在部分特定场景下AMD机型的应用。此外，运营工作经历先靠人再靠运维平台的过程，其中涉及较多的数据分析工作，未来要将其BI化，AI化，实现成本问题的自动发现。