Fallstudie Localytics
2015
Localytics ist ein Analyse- und Beratungsunternehmen für Web- und mobile Apps. Die großen Marken wie z. B. ESPN, eBay, Fox, Salesforce, RueLaLa und New York Times setzen seine Marketing- und Analysetools ein, um die Leistung von Apps zu verstehen und neue sowie vorhandene Kunden zu beraten. Die Software des in Boston ansässigen Unternehmens wird in mehr als 37 000 Apps auf mehr als drei Milliarden Geräten in aller Welt verwendet.
Mit AWS Lambda können unsere verschiedenen Technikteams einen parallelen Datenstrom nutzen, um Microservices unabhängig von der Hauptanalyseanwendung zu erstellen. So können wir unseren Kunden neue Services schneller bereitstellen. Für ein Startup-Unternehmen ist eine kürzere Markteinführungszeit von zentraler Bedeutung."
Mohit Dilawari
Director of Engineering, Localytics
Die Herausforderung
- Unterstützt eine Pipeline, über die täglich Milliarden von Datenpunkten von verschiedenen mobilen Anwendungen, die die Localytics-Analysesoftware nutzen, hochgeladen werden.
- Das Technikteam musste auf Datenteilmengen zugreifen, um neue Services zu erstellen, was aber zu zusätzlicher Kapazitätsplanung, Nutzungsüberwachung und Infrastrukturverwaltung führte.
- Das Plattformteam wollte den Technikteams ein selbständiges Arbeiten durch Self-Service ermöglichen.
Warum Amazon Web Services
- Verwendet AWS, um ca. 100 Milliarden Datenpunkten monatlich durch Elastic Load Balancing zu Amazon Simple Queue Service, dann zu Amazon Elastic Compute Cloud und schließlich in einen Amazon Kinesis-Stream zu senden.
- Für jedes neue Funktion der Marketingsoftware wird ein neuer Microservice durch die Verwendung von AWS Lambda erstellt, um auf den Amazon Kinesis-Datenstrom zuzugreifen. Jeder Microservice kann parallel zu anderen auf den Datenstrom zugreifen.
Origineller Analytics-Processing Service von Localytics
Analytics-Processing Service von Localytics unter Einsatz von AWS Lambda und Amazon Kinesis
Die Vorteile
- Entkoppelt Produktentwicklung-Vorgänge von der Plattformanalyse-Pipeline und ermöglicht die Erstellung neuer Microservices für den Zugriff auf den Datenstrom, ohne mit der Hauptanalyseanwendung zusammenbündeln zu müssen.
- Eliminiert die Anforderungen daran, die Infrastruktur für die Ausführung der einzelnen Microservices bereitzustellen und zu verwalten.
- Nach der Auslastung skaliert Lambda automatisch auf und abwärts und verarbeitet monatlich mehrere zehn Milliarden Datenpunkte.
- Verkürzt die Markteinführungszeit für neue Kunden-Services, da jede Funktion einen neuen Microservice darstellt, der unabhängig von allen anderen Microservices ausgeführt und skaliert werden kann.
Über Localytics
Localytics ist ein Analyse- und Beratungsunternehmen für Web- und mobile Apps. Die großen Marken wie z. B. ESPN, eBay, Fox, Salesforce, RueLaLa und New York Times setzen seine Marketing- und Analysetools ein, um die Leistung von Apps zu verstehen und neue sowie vorhandene Kunden zu beraten.
Genutzte AWS-Services
Amazon EC2
Der Web-Service Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) stellt sichere, skalierbare Rechenkapazitäten in der Cloud bereit. Der Service ist darauf ausgelegt, Web-Scale-Cloud Computing für Entwickler zu erleichtern.
Elastic Load Balancing
Elastic Load Balancing verteilt eingehenden Anwendungsdatenverkehr automatisch auf mehrere Ziele wie Amazon EC2-Instances, Container, IP-Adressen und Lambda-Funktionen.
Weitere Informationen »
Amazon SQS
Amazon Simple Queue Service (SQS) ist ein vollständig verwalteter Nachrichtenwarteschlangen-Service, der das Entkoppeln und Skalieren von Microservices, verteilten Systemen und serverlosen Anwendungen ermöglicht.
Weitere Informationen »
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis vereinfacht das Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Echtzeit-Streaming-Daten, damit Sie zeitnahe Einblicke erhalten und schnell auf neue Informationen reagieren können.
Weitere Informationen »
Erste Schritte
Unternehmen aller Größen und Branchen nutzen AWS, um erfolgreicher zu sein. Kontaktieren Sie unsere Experten und begeben Sie sich noch heute auf Ihre eigene AWS Cloud-Reise.