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业务增速太快,IT成本太高?No Problem!阿里云替您降本增效,为高速增长保驾护航——互联网(在线教育)客户上云案例

近年来,在线教育产业发展十分迅速,在线教育真正打破了时间和空间的限制,使得学员可以随时随地学习,预期2020年将有超过3000亿的市场规模。随着行业不断成熟,国家政策的规范发展使得在线教育的发展进入调整期,烧钱获客的模式不再持续,在兼顾业务发展的同时要注意成本控制。那就需要注意两大问题。一是服务器资源作为IT基础设施支出的头部预算,如何合理利用服务器资源,按需扩容,节省人力维护成本是关键。第二点是由于教育行业的特殊性,满足国家政策对于互联网教育行业安全等级保护有要求,也是重中之重。围绕这两点,阿里云提供了全面的上云解决方案,帮助客户降本增效。下面将以H教育客户为案例进行介绍。H教育客户为中小幼、考研留学及职场精英提供多元化的教育产品,包括课程直播、课程点播、互联网在线学习工具等,截止至2018年底已拥有用户接近2亿,是综合性互联网教育平台。 上云如何降本——减少运维消耗是关键 客户从最开始由一台放在宿舍的电脑提供服务,到现在已经拥有分布在多个机房的近千台服务器。随着业务的发展,问题也逐渐暴露,当前以自建IDC为主的模式下,资源利用率不高、部署冗余、运维和基础设备开发人力支出成本高,而且...

Schedulerx2.0支持多语言版本的分片模型

1. 简介 任务调度系统可以对多种任务进行调度(定时、编排、重刷历史数据等),有些任务调度系统还提供了分布式任务,帮助用户解决大数据处理的难题。分布式任务主要分为静态分片和动态分片。 1.1 静态分片 主要场景是处理固定的分片数,比如分库分表固定1024张表,需要若干台机器分布式去处理。主流的框架,开源有elastic-job。 1.2 动态分片 主要场景是分布式处理未知数据量的数据,比如一张大表不停在变更,想要分布式跑批。主流的框架是schedulerx2.0提供的MapReduce模型,暂时还没有对外开源。 2. 多语言版本的分片模型 Schedulerx2.0当前支持多语言版本的分片模型,还具有高可用、流控、失败重试等特性,需要客户端版本1.1.0以上。 2.1 Java版本 控制台创建任务的时候,执行方式选择"分片运行",分片参数格式如下 后端代码继承JavaProcessor即可,通过JobContext.getShardingId()可以拿到分片号,通过JobContext.getShardingParameter()可以拿到分片参数,比如 @Component publi...

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