简介：数字化时代，翻新迭代在减速，体验重要性在晋升，IT 零碎架构在改革，运维数据与事件在暴发。阿里云智能运维解决方案，帮忙用户高效定位问题、晋升业务体验与洞察、疾速翻新迭代。
时有暴发的疫情，减速疏导着用户观影形式的扭转。越来越多的用户习惯将观影模式从线下转移到线下。
疫情作为电影行业的“黑天鹅”，让线下影院陷入寂静，然而却让网络视频平台焕发新生。多家视频平台颁布了 2022 财年 Q4 的财报，其用户付费数均呈上涨趋势，亏损同比收窄，有些平台在该财年甚至实现了盈利。
因为疫情管控，大多数用户会优先选择线上观影。因为用户线上观影习惯的养成，因而只有有一部电影爆火，就会为平台带来微小的用户群与营收增长。
但一部部接连爆火的电影，也减速了南瓜电影对于技术升级的思考。
在 2021 年 3 月，南瓜用户注册量暴增，日增用户数超 800 万。流量入口、API、网关等接连告警，紧接着后端服务器、数据库等容量开始吃紧，紧急全链路扩容。尽管最初业务复原，但整个运维过程破费 4 小时。
业务高速倒退 VS 零碎运维带来的压力
作为一家专一于影视精品化经营的垂直类视频的公司，南瓜电影一开始就将本人的零碎放在云上。晚期业务量不大，遇到故障时会抉择手动对不同的服务器进行从新公布。随着业务倒退，时常会呈现某部影片爆火的状况，用户流量激增，服务器扩容速度迟缓，呈现卡顿、报错等状况。
尤其在排查问题过程中，不好定位服务器谬误，本地文件过长，数据查问与谬误定位成为影响运维效率的最大阻碍。
南瓜电影也曾尝试过自建运维零碎，心愿能系统化地解决以后所面临的运维难题。但在实际操作过程中，南瓜电影发现他们面临着以下几个难点：
首先是老本与工夫投入过长，南瓜电影曾尝试过自建 K8s 的计划，尽管能很好地解决高密部署的难题，但 K8s 学习与工夫老本过高，简略搭环境做测试问题不大，但正儿八经地上线生产，还是须要组建一支业余团队，想要在短期内实现绝对艰难。
其次是数据失落过多，用户应用场景不同，数据接口不同且终端环境网络简单，日志数据失落量十分高。采集到的数据量过少，无奈提供给机器进行高效的告警训练。即使前期通过技术手段，解决了数据失落的问题，但宏大的日志数据量也会对南瓜电影的数据存储和计算平台造成弱小的冲击，无奈无效地利用采集到的数据。
利用阿里云构建智能运维零碎
通过谨慎的思考，南瓜电影决定与阿里云进行深度单干，利用阿里云日志服务 SLS 构建一套智能运维零碎。
首先要解决的是数据采集的问题。针对南瓜电影数据采集失落率高的问题，阿里云日志服务 SLS 为其提供数据实时采集的能力，实现视频播放品质全程实时监控。帮忙南瓜电影能时刻感知用户体验状况，对异样数据进行监管告警，及时发现解体率变动，让南瓜电影以最快的速度定位问题点，实现最快的故障排查与故障修复。
其次是数据处理的问题。依靠日志服务 SLS 平台，阿里云为南瓜电影提供了免运维、高性能的日志数据存储和查问服务。可反对 PB 级数据实时查问与剖析，提供 10 多种查问运算符、10 多种机器学习函数、100 多个 SQL 函数。同时日志服务 SLS 反对通过统计图表的形式对查问和剖析后果进行可视化展现，缩小南瓜电影在数据整体解决链路上耗费的精力。
第三个是老本的问题。阿里云日志服务 SLS 提供的智能运维解决方案，提供各类 API 接口，南瓜电影可开箱即用。其弹性拓展能力，能让南瓜电影依据理论业务需要，调整最优的资源配比。一站式按量付费的模式，无需自建多套零碎，相比传统形式具备更高的的性价比。
小结
有考察显示，在传统架构下，很多企业将大概 80% 的精力花在了本身并不善于、属于老本领域的繁冗 IT 运维事务上。而发明价值的利用自身只投入了 20% 的精力。
而阿里云日志服务 SLS 构建的智能运维解决方案，是通过阿里巴巴经济体磨砺的解决方案。利用大数据为企业日常运维服务，通过可观测数据交融、智能告警与响应中枢，联合机器学习的办法进一步解决自动化运维所未解决的问题，让运维更简略、更智能。
数字化时代，翻新迭代在减速，体验重要性在晋升，IT 零碎架构在改革，运维数据与事件在暴发。阿里云智能运维解决方案，帮忙用户高效定位问题、晋升业务体验与洞察、疾速翻新迭代。
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