案例分享｜领先 SaaS 公司是如何提供数据服务的？

专注于 DIY 建站和小程序的 SaaS 平台

Strikingly（中文名为“上线了 SXL.CN” ）是美国知名孵化器 Y Combinator 孵化的第一支中国团队。致力于帮助小白用户通过 Strikingly 快速轻松地发布一个网站、小程序和电商平台。创业者、设计师、摄影师、学生等，都可以轻松通过 Strikingly 经营品牌、展示自己。

Strikingly 帮助用户在几分钟之内建立个人/公司的网站，目前已经服务了全球 200+ 国家和地区的数百万用户。在海外各大社交媒体上，掀起了许多用户测评、试用、推荐的热潮。

云上 SaaS 客户运营的挑战

诞生自硅谷，从众多建站 SaaS 服务供应商中脱颖而出的 Strikingly，是一个典型的云上 SaaS 服务数字化运营实践。

Strikingly 业务背后的场景、痛点对于很多 SaaS 企业都是具有参考价值的。用户在 Strikingly 搭建个人网站、小程序后，可以通过后台自带的 Analytics Platform 看到个人网站的 PV、UV 等经典网站流量、用户行为及留存等数据。这样一个典型的网站流量分析场景，其业务模型较为稳定，然而在技术实现层面仍存在不少挑战。

首先，由于 Strikingly 整体用户数量众多，其提供的数据服务必须可以支撑高并发的查询。

同时，C 端用户对于查询响应速度的容忍度极低，绝大多数查询需要在1-2秒内返回，这也是 To-C SaaS 供应商在提供数据服务时面临的共性挑战。

另外，在用户完成建站后，后台的数据查询报表服务 Analytics Platform 则成为一个提升用户留存的重要触点。由于 Strikingly 用户以非技术人群为主，需要的是简单易用、跟产品结合度高的分析工具，而第三方分析工具往往较为复杂、学习成本高，因此用户对 Strikingly 自带的 Analytics Platform 依赖度较高。为保证用户的满意度和留存率，Strikingly 必须确保数据服务的高稳定性。

经过选型与对比，Strikingly 从 2017 年开始，就使用 Apache Kylin 作为技术底座。Kylin 也帮助 Strikingly 在高并发、高性能等方面解除了后顾之忧，但仍没有百分百解决 Strikingly 的难题。在几年的云上 Hadoop + Apache Kylin 架构实践下来，Strikingly 在提供 Analytics Platform 数据服务时，仍然存在以下几个痛点。

1. 运维难度大

• 传统的部署方式、云上的 Hadoop + Apache Kylin 的架构本身比较复杂，且运维难度较大；
• 需要持续 7 × 24 小时为用户提供不间断的服务，对 IT 团队造成较大压力。

2. 总体拥有成本 (TCO) 高

• 云上的 Hadoop 组件资源成本较高；
• 大数据技术人员的招聘难度大、成本高，人员稳定性难以保障；
• 每次出现宕机，IT 需要投入大量时间（有时长达两三天）进行修复，人力成本高昂，同时影响用户使用，对业务造成负面影响。

3. 除了满足 TCO 和运维两个条件外，还需要保证亚秒级的响应能力和高并发的能力

Kyligence 代运营服务助力 Strikingly 成功

在深入了解 Strikingly 业务场景及个性需求后，Kyligence 为 Strikingly 提供了代运营服务以及 Kyligence Cloud 产品，以帮助 Strikingly 在最低成本的情况下解决其挑战。Kyligence 为 Strikingly 提供的服务整体可以总结为以下几点：

• 开源 Kylin 无缝升级
• 全面负责 Kyligence 产品运维、升级、优化
• 保障 99.9+% SLA
• 云成本监控及优化
• 7×24×365 产品专家支持

在整体的架构层面，由于 Kyligence Cloud 具备的云原生特性，Strikingly 的数据服务架构一改从前的厚重、难以维护，变得轻量、高效。

通过前后的对比，可以清晰看出 Kyligence 产品为 Strikingly 的数据架构带来了以下变化：

• 利用新一代云原生技术，架构变得更加简单、轻量，运维成本大幅降低；
• 缩短整个数据流程，时效性和相应的价值都有了更好的体现；
• 支持全组件服务的高可用部署，让服务变得更加稳定，在可控成本下完成 SLA 保障的目标；
• 提供了统一的服务管理平台，并且拥有 7×24 自动化的运维监管能力。

Kyligence Cloud + 代运营服务双剑合璧

• 服务稳定性大幅提升：Kyligence 代运营服务提供的自动化运维监管能力，可以更好确保服务的稳定性，自从客户使用 Kyligence Cloud 上线至今，服务没有出现过问题，并且没有收到任何用户的投诉；

• 架构更轻量，硬件成本更低：使用 Kyligence Cloud 的云原生架构，不再需要依赖 Hadoop，这不仅使整个架构变的更加轻量级，减少了很多硬件成本，更是减少了大量的运维成本；

• TCO 更低，人效更高：使用 Kyligence Cloud 后的 TCO 比之前传统的部署方式（ 即云上的 Hadoop + Kylin ）降低了35%。原本需要投入在繁杂的运维、排查上的 IT 人员从重复性工作中解放出来，精力投入更有业务价值的工作中；

• 查询性能提升近一倍：随着数据量逐渐增加，使用 Kyligence Cloud 后的查询速度相比之前传统的部署方式（ 即云上的 Hadoop + Kylin ）的查询速度快了几乎一倍，用户体验更好，间接的提高了用户留存率还有付费率。