「出海匠」借助CloudPilot AI实现AWS降本60%，支撑AI电商高速增长

🔎公司简介

「出海匠」（chuhaijiang.com）是「数绘星云」公司打造的社交内容电商服务平台，专注于为跨境生态参与者提供数据支持与智能化工作流。平台基于大数据与 AI 技术，帮助商家精准分析市场趋势、优化运营策略，并借助中国供应链优势直达海外社交电商用户。

作为一家依赖数据驱动的企业，「出海匠」的核心业务包括：

实时数据分析：监控社交平台电商数据，分析用户互动、商品热度和销售转化率。

AI 智能分析：通过 AI 算法对跨境市场趋势进行深度挖掘，为客户提供智能推荐和选品决策。

数据可视化：以图表和报表形式展示关键市场数据，帮助客户优化投放策略。

01/架构升级

此前，「出海匠」的业务架构由云端和本地两部分组成：数据实时分析依赖 AWS EC2 按需实例运行，而大数据业务则部署在本地机房。

经过 CloudPilot AI 的评估与优化，团队对业务架构进行了全面升级。首先，所有大数据业务都迁移到了云端；接着，团队引入 Kubernetes 来充分利用云环境的弹性；最后，业务迁移至 Spot 实例以实现成本节省，借助 CloudPilot AI 的智能优化，确保了业务稳定性与高效性不受影响。

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02/面临的挑战

高昂的 AWS EC2 成本，限制业务扩展

「出海匠」的核心业务依赖海量数据的实时分析，过去主要采用 AWS EC2 按需实例运行计算任务，未充分利用弹性计算资源和 Spot 实例。然而，持续运行的实时分析任务导致成本居高不下。同时，在采用 CloudPilot AI 之前，大数据任务并未迁移至云端，部分计算任务仍然依赖本地机房，受限于算力扩展能力，难以满足业务增长需求。

计算资源管理复杂，扩展能力受限

在引入 EKS（Elastic Kubernetes Service）之前，「出海匠」的计算资源调度主要依赖手动管理，缺乏自动化的弹性调度机制，导致以下问题：

资源利用率低：按需实例长时间空闲或负载过高，计算资源无法有效分配。
扩展响应速度慢：业务流量波动时，计算资源无法及时扩容或回收，影响数据分析的实时性。
运维负担重：团队需投入大量精力手动调整计算资源，影响核心业务开发。

Spot 实例的不确定性，影响业务连续性

尽管 Spot 实例价格低廉，但「出海匠」最初对其使用持谨慎态度，主要存在以下担忧：

实例随时可能被回收，导致计算任务失败，影响业务稳定性。
缺乏智能调度策略，难以在多个可用区之间高效分配计算资源。
Spark 计算任务的网络交互复杂，Spot 实例频繁变更可能增加跨可用区的网络流量成本，导致整体成本上升。

由于这些挑战，「出海匠」在云成本和计算资源管理之间陷入两难，需要一个既能降低成本，又能保证业务稳定性的解决方案。

03/解决方案

取得的成效：

✅ AWS EC2 成本降低 60%：通过 CloudPilot AI 自研的 Spot 实例选型算法，得以选择中断概率最低且价格最便宜的 Spot 实例，以及动态扩展策略，「出海匠」大幅减少了按需实例的使用，EC2 成本显著下降。

✅ 计算任务稳定性提高：通过 120 分钟 Spot 中断预测和任务自动迁移机制，计算任务不再因 Spot 实例回收而失败，保障了数据分析的稳定性。

✅ Spark 运行效率优化：任务优先部署在同一可用区，减少了网络传输延迟，提高了数据处理速度。

✅ 运维成本下降：计算资源调度由 CloudPilot AI 自动完成，团队无需手动监控和管理实例，DevOps 负担大幅减轻。

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一方面，为了支撑快速增长的业务需求，「出海匠」团队决定将大数据业务全面迁移至云端，提升计算弹性和扩展能力；另一方面，为了降低云成本，确保公司可持续发展，他们积极寻求高效的成本优化方案。

「出海匠」团队经过深入调研和测试后，最终选择 CloudPilot AI 作为智能化云资源管理方案。CloudPilot AI 通过 Spot 智能化运维、智能节点选型和 Kubernetes 资源优化，帮助「出海匠」降低云成本，同时确保计算任务的稳定性。

Kubernetes 自动化资源管理

在引入 EKS 后，「出海匠」团队希望能通过自动扩缩计算资源来应对波动的业务需求。以前，团队依赖手动扩展实例，这种方式不仅效率低，而且无法实时响应资源需求的变化。CloudPilot AI 为 Kubernetes 提供了智能调度和自动扩缩容功能。当 Spot 实例资源充足时，系统会优先使用成本较低的实例；而在资源紧缺时，自动切换到按需实例，确保计算任务在高峰期依然能够平稳运行。通过这种自动化资源管理，团队显著降低了60%的云成本，并提高了云资源的利用率。

优化前：成本固定，存在大量浪费；优化后：仅为实际用量付费

Spot 智能化运维，解决 Spot 实例不稳定问题

在 PoC 阶段，CloudPilot AI 团队深入分析了「出海匠」的业务负载情况，并重点测试了实时数据分析和 Spark 任务在 Spot 实例上的运行稳定性。评估结果表明，借助 CloudPilot AI 的优化策略，可以在保障计算任务稳定性的同时，大幅降低计算成本。因此，「出海匠」团队最终决定将实时数据分析和大数据业务全面迁移至 Spot 实例。

在过去，「出海匠」团队担心 Spot 实例被回收可能导致计算任务中断，影响数据分析的准确性。为了解决这一问题，CloudPilot AI 提供了 120 分钟的提前预警机制（相较于 AWS 仅提供提前2分钟的通知窗口），当 Spot 实例即将被回收时，系统会提前通知团队，并自动将任务迁移到其他更稳定的计算实例上。

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这种提前感知与自动迁移的功能，保证了计算任务的连续性，减少了因 Spot 实例回收带来的风险，同时享受了 Spot 实例带来的成本降低。团队不再需要手动干预任务迁移，确保了业务不间断地进行。

优化 Spark 任务的 AZ 亲和性调度

除了 Spot 实例的稳定性问题，团队还面临着 Spark 计算任务因网络交互而带来的性能瓶颈。Spark 任务需要依赖多节点进行协同计算，跨可用区（Zone）的任务分布会导致额外的网络流量费用。为了优化这一问题，CloudPilot AI 对 Spark 任务的调度逻辑进行了优化，确保任务能够优先部署在同一可用区内，减少了网络传输的成本，提高了数据处理效率。

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智能节点选型与动态资源调度

为了在 Spot 实例资源紧缺时保持计算任务的稳定执行，CloudPilot AI 提供了智能节点选型功能。系统通过实时分析 Spot 实例的价格趋势和回收率，自动选择价格更低且更稳定的实例。如果 Spot 实例不足以支撑计算任务，系统会自动切换到按需实例，确保任务在任何情况下都不会因资源短缺而中断。这使得「出海匠」团队能够在大多数情况下使用 Spot 实例来降低成本，而在资源不足时能够自动切换到按需实例，确保任务平稳运行。

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图源：spot.cloudpilot.ai；同一实例在不同可用区之间的价格可能相差30%，仅凭借经验和人工，很难选出价格和中断率低的实例

「数绘星云」Infra 负责人王睿恒表示：
“CloudPilot AI 让我们节省了60%的 AWS 成本，同时业务性能没有受到影响。过去，我们担心 Spot 实例的回收风险，而现在，CloudPilot AI 的120分钟中断预测和智能迁移让我们的服务始终保持稳定运行。此外，CloudPilot AI 帮助我们顺利完成了大数据业务的云端迁移，并针对 Spark 任务进行优化，减少了不必要的数据传输成本。它不仅降低了运维负担，还让我们能够把更多精力投入业务增长，而不是被成本和资源管理困扰。”