Amazon ElastiCache 客户

我们将 ElastiCache for Redis 用作 API 管理平台的自动扩展 EC2 实例组的共享缓存，以实现高可用性和低延迟。我们希望拥有原子级增量和排序集。我们还关心跨多个可用区的可用性和读取性能。出于这些需求，我们选择了 ElastiCache for Redis。

像 ElastiCache 这样易于管理的服务，让我们能够重点发展核心业务。我们的运营团队仅包括两名全职工程师。如果没有像 ElastiCache 这样的服务，这么小的团队要运行像 Airbnb 这样的网站，简直是不可能的任务。在我们的集群中旋转和维护节点非常快速、简单。

Amazon GameOn 使用 Amazon DynamoDB 和 ElastiCache 实现超低延迟、简单的变更流程。

Cathay Pacific 利用 Amazon ElastiCache 提供内存数据缓存来提高 Web 应用程序性能，并利用 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）来存储站点的静态图像。

对于初创企业来说，时间真的很重要。无需执行管理任务、配置硬件、检查软件补丁和维护基础设施，这使我们有更多的时间来研究自己的想法和算法。ElastiCache 最棒的功能之一是它可以非常快速地更新到最新的 Redis 稳定版本。它使我们能够轻松横向扩展，同时还具有神奇的冗余层，以防出现问题。它的功能十分强大，我们，也就是工程师，可以在几分钟内启动一个新的 Redis 实例，而无需考虑维护问题，并且可以依赖强化版的 Redis。

成千上万的全球领先公司使用 Coralogix Log Analytics 服务来支持其业务。由于这些数据的重要性以及我们的客户希望增加正常运行时间并减少故障排除时间，我们选择并依靠 Amazon ElastiCache for Redis 来满足我们每天对超过 100TB 数据的缓存和发布/订阅需求。

Amazon ElastiCache 从一开始就在我们的基础设施中扮演着绝对关键的角色，Duolingo 的运营工程师 Max Blaze 说道。“随着我们的发展，我们已经突破了单分片集群的极限。ElastiCache for Redis 在线重新分区使我们能够随着增长轻松地横向扩展我们的 Redis 集群，从而大幅简化很多 Redis 集群的管理，使我们能够在降低缓存层费用的同时快速扩展，并且以对当前服务最小的更改继续发展。

我们对收集数据以供我们进行测试和学习实验的应用程序使用了 ElastiCache Redis，每天处理约 2 亿条消息。我们使用 DynamoDB 作为主数据存储，使用 ElastiCache Redis 作为前端。借助 ElastiCache Redis，我们将调配的 DynamoDB 容量减少了 90%，使总数据库成本降低了 6 倍。它是完全托管的，为我们提供了许多优势，如便利的指标、多可用区等。虽然目前我们还不需要回退到只读副本，但万一出现什么问题，我们有只读副本可自动提升以缓解对应用程序造成的影响，这挺好的。

在 Genesys，我们使用 Amazon ElastiCache 为我们的云客户体验平台提供高吞吐量、低延迟存储，每天实现数百万次客户互动。我们很高兴使用 Amazon ElastiCache 无服务器来体验其性能，而无需预置实例、选择特定配置设置和扩展的开销。借助 Amazon ElastiCache 无服务器，我们可以省去管理开销，大幅提升稳定性，同时提供处理不断增长的使用量和可变工作负载所需的可扩展性。

我们采用 ElastiCache 来缓存 HERE Geocoder API 的搜索结果。HERE Geocoder API 是一项 Web 服务，用于查找地址或将地理位置解析为地址。HERE Geocoder API 每天可处理 4 亿多条请求。ElastiCache 帮助我们大幅减少了平均响应时间，这对于我们的消费者、汽车和企业用户来说至关重要。同时，我们通过将负载从昂贵的 CPU 优化实例转移到成本较低的缓存节点实例来降低运营成本。

我们的开发人员花费大量时间评估使用情况、配置节点类型和设计集群拓扑来设置和配置缓存容量。借助 Amazon ElastiCache Serverless，我们可以在不到一分钟的时间内创建缓存，无需进行任何基础设施预调配、配置或容量规划。Amazon ElastiCache Serverless 无需进行耗时的容量规划，从而提高了我们的成本效率并为我们提供了更好的运营可靠性。现在，我们可以将以前参与管理 Redis 的工程师团队重新部署到为客户带来更高价值的项目中。

作为与 AWS 战略关系的一部分，我们进行了高效协作并制定了生产级设计和迁移策略。Amazon ElastiCache for Redis 提高了我们自我管理选项的可观测性、可管理性、可靠性、可扩展性和效率。它简化了我们的安全合规性，提供了轻松迁移到跨区域复制架构的选项，并通过迁移到 AWS Graviton2 实例帮助我们实现了成本优化目标。

我们之所以选择 ElastiCache，是因为我们需要一个完全托管且高度可扩展的分布式 Redis 集群来运行众多微服务。例如，我们的身份验证服务基于存储在 ElastiCache for Redis 中的访问令牌。由于每个 API 调用都需要身份验证，因此此服务每秒处理大量流量，并且需要亚毫秒级的性能。ElastiCache for Redis 使其成为可能。

ElastiCache 使 Rokt 能够在不影响客户用户体验的情况下处理我们数据集的超速增长。考虑到我们工作负载的性质，ElastiCache 数据分层对我们来说是完美的选择，它让我们能够以极低的价格继续增长，而且性能影响不明显。AWS 使 Rokt 能够专注于产品创新，而不是重新考虑底层基础设施，这对于电子商务技术领域的领导者来说至关重要。

SmartThings 使我们的客户能够轻松连接和控制智能家居设备。Amazon ElastiCache for Redis 是我们架构中一个关键的部分，每天处理数百万个家庭自动化请求，我们需要确保缓存始终具有足够的容量。难以调整规模以应对突然和不可预测的流量变化，这通常意味着我们最终会过度预置。有了 Amazon ElastiCache 无服务器，我们再也不用担心集群扩展和优化其成本了，它的确很棒。

在从传统数据中心迁移到 AWS 之前，我们在事务数据库中处理所有用户和 API 会话管理。尽管从传统 MySQL 迁移到 Amazon Aurora 极大地提高了我们的系统性能和可靠性，但在 AWS 迁移后的一个月内，我们决定将所有会话管理活动迁移到 ElastiCache for Redis，而且立即看到性能提升了 10 倍。我们在过去 2 年一直在运行 ElastiCache，这是我们甚至不再考虑的事情，因为自从我们投入使用以来，它一直 100% 可靠且性能极佳。

在构建 ML 模型时，Swiggy 面临着管理大量特征数据的挑战。在此过程中，数据迅速增长到数十亿条记录，在模型推理期间主动检索数百万条记录，所有这些都在低延迟约束下运行。Swiggy 通过构建自动摄取管道和在线推理引擎，利用 ElastiCache 作为机器学习模型的主要特征存放区。Swiggy 受益于 ElastiCache，主要是因为后者具有低延迟、多数据结构支持和高度可扩展的系统（每秒 5000 万次查询）。在 ElastiCache 团队的大力支持下，Swiggy 能够以经济高效的方式管理特征存放区。

Tapjoy 的移动应用网络覆盖超过 9 千款应用程序，服务于智能电话和平板电脑设备上的 2 亿 5 千万客户。我们可以缓存与移动应用程序相关的实时统计信息和元数据，以实现更快的访问。Amazon ElastiCache 通过持续监控我们的缓存集群并自动替换故障节点，帮助我们显著地降低遭遇缓存节点故障的风险。我们对 Amazon ElastiCache 的管理能力非常满意，正在用它来支持我们的一些关键任务应用程序和吞吐量非常高的应用程序。

实时竞价是我们业务的一部分，因此，我们不仅需要反应灵敏，还需要非常谨慎地有效地管理产品成本。ElastiCache Redis 通过简单的缓存方式为我们减少了高达 95% 的数据库查询，提供了非常简单的省钱途径。此外，我们还能通过增加区区几行代码来加快整个处理过程。完全托管式的解决方案让我们的团队能够将精力放在自己的产品上，以便为客户构建优秀的产品。我们对 ElastiCache 服务非常满意，并打算尽可能在我们的所有解决方案中使用它。

我们在全球范围内销售许多热门事件的门票，因此我们的应用程序对流量高峰的处理能力要求非常高。Amazon ElastiCache 让我们能够在几分钟内部署和横向扩展分布式缓存集群。今后，我们计划使用该服务来快速提升或降低缓存空间，满足应用程序需求。详细的监控功能将帮助我们快速诊断和修正吞吐量或延迟性问题。

美国联合航空公司是全球大型航空公司之一，它依赖于以特征存放区为核心的集中式机器学习平台。该航空公司利用机器学习模型为客户提供个性化体验。由于庞大的客户群每天产生数百万个请求，并且对快速响应时间有严格的服务水平协议要求，因此选择正确的特征存放区至关重要。United Airlines 之所以选择 ElastiCache 作为其在线特征存放区来提供实时流量，是因为它能够为数百万客户提供超低延迟。

由于特征需要始终在内存中可用，并且具有最新值以便机器学习模型进行准确预测，因此它们存储在特征存放区中。  ElastiCache 会验证这些特征是否尽可能频繁地更新，从而实现准确预测。 使用 ElastiCache 的一个优势是它支持全局数据存储，允许机器学习模型为来自多个 AWS 区域的流量提供服务。此功能提供了一个强大的故障保护计划来服务客户，并提供个性化建议，例如在办理登机手续时选择正确的目的地或找到合适的产品。我们建议在实时流量场景中使用 ElastiCache，因为低延迟对于高效提供数据至关重要。

 

我们将 ElastiCache 用作我们分布式数据收集系统的核心组成部分。该系统每天要分析超过 7 百万个付费广告，以保护客户的品牌和商标免遭其附属机构和竞争对手的滥用。我们之前一直在 EC2 上运行 Memcached，但是后来改用了 ElastiCache，原因是它将我们解放出来，使我们再也不必自己管理缓存基础设施。因为 ElastiCache 可以兼容 Memcached，所以我们只需在系统配置中更新缓存节点的端点即可完成过渡。ElastiCache 可提供卓越的性能，同时确保我们的缓存节点保持高度可用状态。

我们使用 ElastiCache 来缓存协作式 Web 绘图应用程序 ArcGIS 中的用户数据和地图，全球地理信息系统软件提供商表示。“ElastiCache 是完全有管理的，并且兼容 Memcached，这使我们能轻松地在生产环境中集成、部署和监控多节点缓存集群。ElastiCache 降低了数据库的负载，使我们的服务即使在面对流量迅速增长时，也能快速反应给客户。

Amazon ElastiCache 使 PBS 能够很轻易地部署和管理分布式 Memcached 环境。我们可以在几分钟内配置、启动和运行多节点缓存环境。Amazon ElastiCache 还处理持续的管理功能，包括故障恢复和修补，从而让我们能够集中精力为观众提供更好的 Web 体验。

在 SmugMug，我们使用自托管的 Memcached 集群，这些集群被过度预调配来应对流量高峰。我们的应用程序依赖代理在多个缓存节点之间分配连接，这使得集群扩展和节点替换操作既困难又耗时。借助 Amazon ElastiCache Serverless，我们可以创建无服务器缓存并连接到单个端点，从而随着应用程序流量的增加立即进行扩展。我们不再需要担心管理代理、可用性、扩展、升级或跨多个可用区进行数据复制的复杂性。Amazon ElastiCache 无服务器使我们的开发人员能够快速入门、更快地投入生产，并在无需任何手动干预的情况下以我们的规模进行运营。