Elastic Machine Learning 帮助改善 GoDaddy 的用户体验
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GoDaddy 是著名的网络托管和域名注册公司，因为最近几年凡看过超级碗比赛的人都看过这家公司的广告。该公司有超过 170 万客户，管理着 7,500 万个域名和超过 1,000 万个托管网站，同时他们对大数据也可谓深谙此道。要保证网站正常运行，必须拥有针对每个基础设施的深刻洞见，从虚拟服务器补丁级别，到偶尔的网络故障，再到恶意攻击，都必须尽在掌握之中。由于每秒收到的消息（DNS 查询、系统日志、业务活动，等等）数量超过 20 万条，所以这肯定是一项艰巨的工作，但是面对如此大规模的数据量，Elastic Stack 仍能确保速度，并圆满完成这项任务。
GoDaddy 使用 Elasticsearch 的历程与其他使用开源软件的公司十分相似。公司内很多不同的团队都设置了各自的集群，来满足自己的具体需求。这的确能完成任务，但是这种疏于管理的部署模型却也有很大弊端，那就是他们使用数百个运行着各种 Elasticsearch 版本的集群来分析彼此隔离的数据。在知道有更好的方法后，他们于 2014 年组建了一个团队来管理 Elasticsearch 的部署工作。这个团队目前管理着 60 多个 Elasticsearch 集群，涉及 700 多个 Docker 容器，全公司各个团队的数据源都汇集到这里。这些集群包含超过 270 TB 的数据，这些数据均来自他们的 HDFS 环境（11 PB）。
他们新成立 Elasticsearch 团队最初的用例之一即是管理整个生态系统中补丁的合规性。在 2014 年（那时 Beats 尚未推出），GoDaddy 开发出了 Windows 和 Linux 代理（与 Auditbeat 和 Winlogbeat 类似）以将系统数据发送至 Elasticsearch。在他们的所有服务器（裸机和虚拟机）上都安装这些代理后，GoDaddy 能够获得关于整个基础设施的补丁水平和合规性的宝贵洞见。此外，通过利用 Kibana 内的不同仪表板和可视化，他们不仅能轻松地向管理员和工程师提供细粒度的补丁信息，还能向企业高管提供高屋建瓴的业务报告；由于能够访问一模一样的集中式数据，所有人都能理解一致。
维护服务器补丁水平十分重要，因为只有这样才能保证网站流量不断流动，而这一流动恰可以帮助吸引用户。如果网站加载速度慢，访客就会前往别的网站。所以，为了给数以百万计的用户打造卓越体验，GoDaddy 深知他们需要跟踪数据中心的运行表现，还需要了解这些表现对访客造成了哪些影响。他们已经拥有需要的全部数据（因为他们系统的每个组件都会产生日志），但是他们需要一种方式来整体查看。
集中式日志，结合用以检测异常状况的 Machine Learning
GoDaddy 需要将各种各样的性能和互动数据集合集中起来进行分析，Elastic Stack 正好能够满足这一需求。通过将 NetFlow 数据、sFlow 数据、真实用户体验 (RUM) 以及对等连接关系和路由数据发送至 Elasticsearch，他们能够获得有关用户体验和系统表现数据的详细得多的视图——只有同时分析所有不同的数据源，才能达到这种详细程度。从那时起，GoDaddy 在 Elastic Machine Learning 功能的帮助之下，开始更进一步利用那些数据。
能够将堆积如山的系统数据集中到一起固然很好，但要想跟踪问题却仍是个难题。GoDaddy 会跟踪用户的每次点击操作和网站互动，但是由于在全球范围有数百万个网页，没有任何手工操作团队能够完全筛查全部这些数据。幸运的是，借助 Elastic Machine Learning 功能，他们轻松便能完成异常检测工作。通过与 Elastic 的 Machine Learning 专家通力协作，GoDaddy 得以实施专注于 RUM 的 Machine Learning 作业，从而大大简化了异常检测工作。
“说到整体的工作量，一定要充分利用您的 Elastic 团队。他们能够给予极大的帮助。 我们双方之间的合作十分密切，会经常沟通，他们会就所有更新提供完全透明的沟通信息，当你止步不前时，可以向他们求助。 他们在这一方面的表现真的很棒。” - Felix Gorodishter，GoDaddy 首席架构师
通过指定页面加载时间阈值以及有关页面流量的参数，GoDaddy 团队会让 Elastic Machine Learning 功能学习何为正常状况、何为异常状况，然后无论何时出现问题，都能借助此功能得到通知。Machine Learning 能够剔除无用信息，从而让团队专注于重要事务。
想了解 GoDaddy 是如何借助 Elastic Machine Learning 功能来监测所托管网站性能的吗？欢迎观看 GoDaddy 实际案例分享：为什么说大数据洞见就是金钱（Stories from the Trenches at GoDaddy: How Big Data Insights Equal Big Money，Elastic{ON} 2018 活动上的演讲）。您可以从中一窥他们通过哪些有趣的方式来使用 Machine Learning，以监测与产品采用率有关的业务 KPI，还可以了解它们在这一过程中收获的经验教训。
