用云成本降低50%，企业级SaaS公司 店匠Shoplazza 通过SpotMax 高效上云

近年来，中国外贸进出口持续向好。根据海关总署发布的2021年一季度数据，中国跨境电商进出口规模达到4195亿元，同比增长46.5%，跨境电商已经成为外贸稳增长的主要力量之一，众多企业也都借着这阵东风，实现“乘风破浪”。

记者近日了解到，作为跨境电商行业领先的技术和品牌服务公司， 店匠Shoplazza 的业务在不断增长。然而，业务扩张的同时， 店匠Shoplazza 也遭遇了成本上升的问题。因此， 店匠Shoplazza 与 SpotMax 进行了合作。

据悉， SpotMax 是一套综合性云成本优化解决方案，致力于帮助企业提高云基础设施使用效率、降低企业用云成本。在 SpotMax 助力下， 店匠Shoplazza 将用云成本降低了50%，实现了更高效的云资源利用。

企业级SaaS公司助力中国品牌出海

据了解， 店匠Shoplazza 是一家专注海外B2C独立站品牌营销的企业级SaaS公司，成立之初便对标纽交所上市企业Shopify，如今， 店匠Shoplazza 已经走出了自己的路。 店匠Shoplazza 致力于以技术和数据为导向，科学、系统化地帮助中国企业在海外进行品牌建设和品牌传播。

店匠Shoplazza 为跨境电商企业提供多维度专业服务，包括SaaS建站、品牌策划、流量推广、社交媒体营销等，助力中国卖家高效出海，最终实现销售增长。2018 年至今， 店匠Shoplazza 已连续获得云九资本、红杉资本、嘉程资本、前海母基金、磐晟资产等多家一线机构的上亿级融资，目前合作生态包括Facebook、谷歌、亚马逊云科技、Paypal等。

挑战：业务增长与降低用云成本如何兼顾

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Spot实例是云端未使用的EC2资源， 与按需实例相比，Spot实例的折扣高达90％。但当Amazon EC2需要更多的容量时，Spot实例会被回收，并至少提前两分钟收到回收通知。因此，随着企业业务增长，当需要越来越多的Spot实例来优化成本时，就会面临如何更多的获得Spot实例以及减少Spot实例被回收的挑战。店匠Shoplazza 在业务扩张的过程中就遇到了这一挑战。

据悉，店匠Shoplazza 依托亚马逊云科技进行业务开发和部署。随着业务和用户的增长， 店匠Shoplazza 需要通过不断增加服务器数量来扩容服务, 以承载更多的用户流量, 由此导致服务器数量快速增长，用云成本随之上升。

在这一过程中,  店匠Shoplazza 曾做出过节省成本的尝试，例如考虑是否需要购买 RI或Saving Plans等。然而，这两种方案都不能帮助其达到成本的最优化。

如果能找到方法更全面地解决Spot实例的回收问题， 店匠Shoplazza 的架构就能够更好地与云商的计费方案兼容，从而显著降低云主机使用成本。

因此， 店匠Shoplazza 通过亚马逊云科技Marketplace查找并选择了SpotMax产品，以解决Spot实例的回收问题。 店匠Shoplazza 的SRE工程师吴文雄认为，使用SpotMax解决方案，一方面能有效避免因Spot实例回收、无法启动新实例从而导致系统负载过高的问题，另一方面可以使得成本管理更灵活：企业通过SpotMax能够充分享受到Spot实例计费方案的低价优势，同时可以结合亚马逊云科技的RI 和 Saving Plans计费方案，最大化地节约成本。

对症下药：持续优化集群构成 保障业务动态伸缩

经分析后，SpotMax为 店匠Shoplazza 遇到的问题提出了针对性的解决方案：

1、主动优化实例池：由于亚马逊云科技某些类型Spot实例在特定时间回收比较频繁（如：C类型实例）, 造成 店匠Shoplazza 的业务中断风险相对较高。为解决这个问题，SpotMax利用多种兼容实例类型，根据实时的中断率预估来持续优化集群构成（主动替换预期中断率较高类型的实例），从而成功降低了 店匠Shoplazza 业务的中断风险；

2、确保业务动态伸缩：鉴于Spot实例的运行特性， 店匠Shoplazza 结合使用亚马逊云科技的Auto Scaling服务时，会遇到实例回收不确定性问题。回收发生时，系统需要在2分钟内平滑转移该实例上的任务，因此，调度和转移工作是否可靠成为了业务稳定性的主要风险点。在使用SpotMax服务后，当发现Auto Scaling无法申请到符合自定义规则的Spot实例资源时，SpotMax可以及时补充按需实例，充盈服务所需要的资源，保证服务稳定运行；而一旦能继续申请到合适的Spot实例，SpotMax会主动将按需实例替换为Spot实例，在保障服务稳定、不中断的同时，将 店匠Shoplazza 的用云成本控制在最低程度；

3、预估中断率：SpotMax可以通过对全球用户历史数据及用户实时在线数据的学习，预估用户所使用的实例7天、14天和30天时间段内的中断率，用户只需登录SpotMax提供的SaaS界面即可看到。这些中断率预估数据将被用于SpotMax自动持续集群化，以及协助用户选择更优的集群构成。

店匠Shoplazza 的SRE工程师吴文雄表示，在SpotMax解决方案的帮助下，店匠Shoplazza 的用云成本降低了 50% 。吴文雄补充道：“SpotMax 团队在此次合作过程中, 不仅从技术层面解决了 店匠Shoplazza 的成本效益问题, 也针对我们在Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)上的落地实践提供了很多启发性的建议, 包括Amazon EKS 高可用架构设计上的最佳实践分享、优化服务部署配置、跨可用区之间实现冗余和流量隔离等。这些最佳实践, 一方面可以在业务量更大的情况下, 依然很好地保持服务的稳定性, 另一方面能保证我们在微服务场景下, 对跨可用区之间的流量费用也能有很好的可控手段。”

亚马逊云科技Marketplace

据了解，亚马逊云科技Marketplace是一个精心严选的数字化产品目录，客户可以通过亚马逊云科技Marketplace查找到自己熟悉且信赖的软件产品，加速自身的业务创新。与此同时，亚马逊云科技Marketplace 为客户简化了交易和采购流程，改善了软件采购的管理、加快部署，使得企业在同一个平台上便能找到自己所需合作伙伴的解决方案和服务能力。