ProtonBase 助力云通讯服务商重塑数据架构

导读：随着全球通信服务市场的不断扩展，短信验证码服务的需求也在迅速增长。该客户凭借其覆盖广泛的短信和语音验证码解决方案，已经在行业中占据了重要地位。然而，随着业务规模的不断扩大，如何有效利用和管理海量数据，确保业务的高效性和持续性，成为该客户面临的重要挑战。本文将分享该客户在应对这些挑战过程中，借助 ProtonBase 优化业务流程、提升数据处理能力的实践经验。本文结构如下：

1. 业务场景
2. 业务挑战、难点与解决方案
3. 总结与未来展望

01/业务场景

业务需求

该客户的核心业务是提供全球范围内的短信和语音验证码服务，帮助企业在用户注册、身份验证、订单确认、营销推广等多个场景中实现高效可靠的通信。作为行业领先的通讯平台，该客户能够在数秒内将信息传递至目标用户，确保关键业务流程的顺畅进行。该客户的业务处理架构主要涉及数据的收集、处理、存储和分析。以下是基于这些关键技术环节的主要需求分类：

💡高效的日志数据处理能力

需求描述：在该客户的短信服务架构中，日志数据是核心数据之一。通过阿里云的日志服务（SLS）收集短信发送的详细记录、状态信息以及接收反馈。这些数据通过 Flink 进行实时处理后，存储在 RDS 中，以便后续的查询和分析。因此，系统需要具备高效的日志数据处理能力，以确保数据能够被及时收集、清洗、转换，并在处理完成后能够快速存储和查询。

应用场景：

• 实时统计短信状态：系统需要快速汇总和分析每天的短信提交数据，包括成功、失败以及未知状态的记录。通过这些数据，该客户可以实时监控短信服务的整体运行情况，确保所有问题能够被及时识别和解决。
• 用户短信记录查询：系统还需要支持按日期和用户的短信提交记录查询，帮助业务团队跟踪和分析特定用户的行为。这对于识别用户问题或优化用户体验至关重要。
• 时间窗口分析：系统还要求能够处理特定时间段内的短信提交数据，以便在需要时进行详细的日志审计或问题排查。

💡强大的实时分析处理，支持复杂查询和多维度数据分析

需求描述：该客户的架构中，Flink 用于执行数据的实时处理，这为短信数据的分析和决策提供了即时支持。通过对日志数据的 ETL 操作，系统能够实现对短信提交记录的近实时分析，以便及时调整业务策略和优化服务质量。因此，系统需要具备强大的实时分析处理能力，支持复杂查询和多维度数据分析。

应用场景：

• 通道效率评估：通过对不同短信通道的提交数据进行分析，系统可以计算出各个通道的使用效率，并识别出哪些通道的成功率最高，哪些存在潜在问题。这种分析可以帮助该客户优化资源分配和提高整体服务质量。
• 区域性发送统计：系统需要按省份或区域统计短信的发送情况，帮助业务团队了解不同地区的市场表现。这种分析可以用于制定更加精准的营销策略或进行区域性服务调整。
• 失败原因分析：系统还需要提供详细的失败记录分析，通过追踪短信提交的失败原因，帮助技术团队识别和解决系统中可能存在的瓶颈或故障点。

💡高效关键字查询，以支持业务分析和监控

需求描述：对于存储在 RDS 中的短信提交记录和日志数据，该客户需要能够快速执行关键字查询，以支持业务分析和监控。这包括对特定用户的日志记录进行详细检索，以及在指定时间范围内检索特定的短信提交情况。因此，系统必须具备高效的关键字查询能力，以便在海量数据中迅速定位相关记录。

应用场景：

• 快速用户日志检索：为了支持客户服务和问题排查，系统需要能够快速检索特定用户的短信提交详情，包括最近一次的发送记录。这种能力可以显著提高问题响应速度和用户满意度。
• 异常状态追踪：系统需要能够迅速查询特定地区的短信提交状态，特别是那些处于未知状态的记录。这有助于该客户及时发现并解决服务中断或其他异常问题，确保服务的连续性和可靠性。
• 发送尝试次数分析：系统还需要对不同用户和通道的短信发送尝试次数进行分析，这有助于评估服务质量并识别出需要优化的部分，从而提升整体发送成功率。

02/业务挑战、难点与解决方案

尽管该客户公司的现有数据处理架构在支持核心业务方面表现稳健，但随着业务规模和数据量的不断扩展，系统逐渐遭遇一些关键挑战。下面是该业务在架构升级前后的方案图：

💡简化架构，增强扩展性，显著降低运维投入

解决痛点：该客户目前的系统架构使用了多种不同的技术组件（如 SLS、Flink、RDS），这些组件之间的整合增加了系统的复杂性。由于这些组件彼此依赖且高度耦合，任何架构调整或系统扩展都会导致运维复杂度和成本的大幅增加。此外，复杂的 SQL 编写和数据流转也使得系统的可扩展性受到限制，难以灵活应对业务的快速增长。ProtonBase 通过一站式系统，分布式架构，成功替代了这些独立组件，将多层次的架构简化为一个更为统一的系统。这不仅减少了对复杂技术的依赖，也使系统在扩展时变得更加灵活和高效。通过这种简化，ProtonBase 显著降低了该客户在维护和扩展系统时所需的资源和时间投入。

收益：

• 运维成本降低：系统的简化减少了故障排查的时间和资源投入，使得运维团队能够更专注于优化和创新。
• 扩展性增强：当业务扩展时，ProtonBase 可以轻松扩展系统的计算和存储能力，确保系统在高负载下仍能保持稳定。这种扩展能力意味着该客户可以灵活应对市场需求的变化，而不会因为系统瓶颈而受限。

💡高性能分布式计算引擎，毫秒级别响应复杂的查询操作

解决痛点：虽然 Flink 是分布式系统，但在高并发环境下仍可能遇到性能瓶颈。其原因包括：状态管理开销大、数据流背压导致处理变慢、集群资源分配不均，以及复杂的计算逻辑导致响应速度下降。这种性能瓶颈直接影响了系统的整体响应速度，限制了业务团队对市场变化和用户行为的快速响应能力。ProtonBase 通过其高性能分布式计算引擎，解决了这一性能瓶颈问题。它能够处理大量并发请求，并在毫秒级别响应复杂的查询操作，从而保持系统的高效运行。这种能力确保了无论数据量多大，该客户的系统都能快速响应业务需求，避免因系统性能问题而影响业务运营。

收益：

• 提升实时性：系统在处理大量数据时，能够以更快的速度完成分析，减少了数据延迟，确保业务团队能够实时获取关键信息，迅速响应市场变化。
• 增强用户体验：由于系统响应速度的提升，用户在访问服务时将体验到更流畅的操作，减少了等待时间，从而提升了整体用户满意度。

💡统一数据存储，降本增效

解决痛点：当前系统中，实时数据和离线数据需要分别处理和存储，其中实时数据主要指最近的数据，而离线数据则是之前的存量数据。这种模式增加了开发和运营的复杂性。为了满足实时和历史数据的查询需求，开发团队需要在不同的数据存储之间来回切换，这不仅提高了系统的复杂度，也增加了运营成本和维护难度。这种局限性制约了系统的灵活性和效率，影响了业务的持续扩展。ProtonBase 通过提供统一的数据处理平台，有效解决了这一问题。它能够整合实时和历史数据的处理，消除了在不同系统之间切换的需求，使得数据管理更加简便。这种整合大大减少了系统的复杂性和操作的潜在错误。

收益：

• 运营效率提高：数据处理流程的简化降低了人为干预的频率，减少了系统操作的复杂性和错误率。
• 成本节省：通过减少不同系统之间的数据迁移和转换需求，系统运行成本得到有效控制，资源利用率得到提升。

💡提升关键字查询效率，加速数据检索，迅速响应市场变化

解决痛点：随着该客户数据量的持续增长，现有架构在处理复杂的关键字查询时表现出明显的效率问题。传统的关系型数据库在应对海量数据时，执行复杂查询的速度逐渐下降，导致业务团队在进行用户行为分析和问题排查时耗时增加。这种低效的查询能力直接影响了服务质量和用户体验。ProtonBase 通过其强大的查询引擎和高效索引机制，显著提高了关键字查询的速度和准确性。它能够迅速执行复杂的查询操作，无论数据量多大，业务团队都能快速获取所需的信息。

收益：

• 快速获取数据：业务团队可以在更短的时间内完成数据查询和分析，这对决策的及时性至关重要，尤其是在需要迅速响应市场变化的情况下。
• 优化业务流程：查询效率的提升减少了等待时间，使得相关的业务流程得以加速进行，进一步提高了整体运营效率。

💡降低开发与运维成本，提高工作效率

解决痛点：由于系统的复杂性和技术栈的多样性，开发和运维团队需要投入大量的时间和资源来维护现有系统。FlinkSQL 在使用时，因其非标准的 SQL 语法和功能限制，导致开发团队需要额外学习和适应，这显著增加了开发的复杂性和成本。特别是在处理复杂查询和物化视图时，FlinkSQL 的定制化需求较高，无法直接兼容常规 SQL 标准。与此同时，系统的高运维成本也使得技术团队难以专注于创新和优化，限制了业务的快速发展。ProtonBase 通过支持标准 SQL 语法，减少了开发者的学习曲线，使其能够更快速地实现功能开发。这种标准化的支持降低了开发成本，加快了项目交付，同时也为团队提供了更多创新和优化的空间。

收益：

• 开发效率提升：通过简化开发过程，团队可以更快地实现新的功能和改进，缩短产品上线时间，增强了市场竞争力。
• 运维压力减轻：自动化管理功能降低了运维的复杂性，使得团队能够更高效地管理系统，减少了出错的风险，并确保系统的长期稳定运行。

03/总结与未来展望

总结

通过引入 ProtonBase，该客户解决了系统复杂、性能瓶颈等问题，提升了查询效率，降低了开发和运维成本。ProtonBase 的高效性能和灵活扩展性，确保系统在业务增长中保持稳定。通过简化运维操作，客户可以将更多精力投入到创新和提升用户体验上，增强了市场竞争力。

未来展望

展望未来，该客户可以进一步深化与 ProtonBase 的合作，探索更多功能和应用场景，以持续提升系统的整体效能和业务价值。

1. 扩展数据处理能力：该客户可以利用 ProtonBase 的高级分析功能和扩展的数据处理能力，支持更复杂的数据分析任务，如机器学习模型训练、实时推荐系统的实现等。通过这些扩展，该客户可以在用户行为分析、市场预测和个性化服务方面取得更大的突破。
2. 增强多云部署支持：ProtonBase 的多云部署能力为该客户未来的全球化扩展提供了技术支持。通过在不同云平台上的分布式部署，该客户可以实现更高的服务可用性和更低的网络延迟，从而为全球用户提供更加一致和快速的服务体验。
3. 推动智能化运维：未来，该客户可以进一步利用 ProtonBase 的智能化运维功能，通过自动化的监控、预警和优化工具，进一步降低运维成本，并提升系统的可靠性。这些智能化功能将帮助该客户团队更高效地管理系统，同时减少人为操作带来的风险。
4. 探索创新业务场景：随着 ProtonBase 的持续发展，该客户可以探索更多创新的业务场景，如实时大数据分析、IoT 数据处理等。这些新应用场景将为该客户开辟更多的业务机会，助力公司在新兴市场中取得竞争优势。

通过持续优化和扩展 ProtonBase 的应用，该客户将能够不断提升其技术能力和市场竞争力，为未来的业务增长打下坚实的基础。ProtonBase 不仅为当前的挑战提供了解决方案，更为未来的创新与发展提供了无限可能。