实现全球同服，保障业务出海——腾讯云跨域加速解决方案

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

业务出海难在哪？

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~

作者：方坤丁

传统的出海方案

以游戏业务为例，国内游戏厂商在海外发行游戏时，面临的首要问题即怎样在保障功能的情况下，尽量降低异地或海外接入点的访问时延，提升玩家的接入体验。而传统的公网接入方式如下：

1、游戏接入层、逻辑层和数据层全部集中部署到某一区域，。

2、全球所有玩家均通过Internet公网接入游戏，时延不稳定。难以实现玩家的就近接入。

这种架构的部署便捷，也无需考虑数据一致性的问题，对网络延时不是非常敏感的游戏（如棋牌、回合游戏等）、以及游戏服务器架构不适宜分布式部署的游戏可以采用，但由于公网访问的质量难以保证，客户体验也得不到有效保障。

想加速，怎么破？

对于P2P、SLG等希望尽量降低网络时延，并且游戏服务器架构不适合分布式部署的场景，客户希望可以在提升访问速度的情况下，尽量多的覆盖多个地域。在这种情况下，一般客户会通过自建LVS等代理，以云主机作为接入点，通过对等连接等方式进行访问。然而，这种接入方式有如下劣势：

l云主机作为公网流量入口，存在性能瓶颈，容易出现单点故障

l缺乏灵活稳定的流量分发方式

l需要单独部署，开通跨VPC，跨地域等服务，操作配置相对繁琐

为了解决这部分游戏客户的痛点，腾讯云负载均衡给出了解决网络时延的利器。

腾讯云负载均衡跨域加速解决方案

腾讯云负载均衡针对低时延、高数据一致性的业务要求，推出了跨域绑定加速的特性。完美解决上述痛点，其主要优势如下：

l负载均衡作为接入层，提供大流量公网出入口，避免自建节点产生的性能问题。

l部署方便、运维简单，仅需绑定不同地域的后端云主机即可

l支持七层HTTP/HTTPS传输和灵活的转发能力，享受接入层灵活的功能和超强的性能！

l腾讯云专线网络稳定可靠，有效降低时延

l后端集群部署在同地域，无需考虑数据一致性问题

l仅按天收取公网带宽，减少成本。

l腾讯云当前已在全球运营36个可用区，其强大的基础设施建设可以有效保障客户业务出海需求。

其架构图如下所示，首先，游戏接入层、逻辑层和数据层集中部署到某一区域。此外，客户可以在游戏所需覆盖区域的腾讯云节点部署负载均衡实例作为接入点，当地玩家访问本地域的LB实现就近接入。负载均衡实例到后端主机集群通过专线联通，有效降低延时。

客户案例——王者荣耀出海之路

接入跨域绑定的众多游戏业务中，当前爆红的王者荣耀出海历程十分有代表性。作为实时对战类游戏，王者荣耀对游戏时延的要求极其苛刻，相信大家都体会到过游戏右上角460ms延时的痛苦。海外王者的后端服务器集群（数据库、逻辑层）部署在香港机房。为了解决王者出海时的延时问题，王者在新加坡等地购买了负载均衡，并采用跨域绑定的功能将服务的接入层部署在新加坡等地。此时，新加坡玩家可以实现就近访问CLB，由LB通过专线转发到后端的香港集群做处理。稳定、低延时的网络是让分布于全球不同国家/地区的玩家能顺畅竞技、进行公平PK的关键。在物理距离相对较近的场景时，跨域专线可以实现时延200ms以内的网络体验，用户无需在相距较近的地域另外部署集群（如广州和深圳、香港和新加坡、北京和上海等），有效节省成本，保障数据一致性。

客户案例——维也纳酒店&三一重工保障办公安全，内部业务加速访问

除游戏场景外，负载均衡的跨域加速能力，在支付、跨域通信等领域也广泛应用。下图是三一重工实现全球业务加速的架构图。由于三一是一家国际化公司，在全国各地的分部门都有员工办公。因此其需要加速的业务主要是内部的OA、CRM等系统。由于直接跨国公网访问的质量较差，为保证国外员工访问业务的质量，希望将该部分业务使用七层转发的功能，在美洲、欧洲、非洲、中东、东南亚和澳洲等地部署负载均衡，接入北京的IDC机房。

维也纳连锁酒店的管理系统就近接入也是跨域加速的典型场景之一。由于维也纳在全国各地不同城市均有分店，而后端的服务集群主要部署在单个地域。此外，由于酒店订单数据私密性较强，公网传输的安全性难以保障，被截获风险高。为了保障全国各家分店的管理系统稳定、安全的接入后端集群。客户可以在多个地域部署LB服务，实现各分店的就近接入，通过LB到后端集群的跨地域专线来保障数据传输的安全和稳定。

此外，金融支付类业务，业务并发不高，但对于数据一致性有很强的要求。为保障其订单数据的强一致性，也对于跨域加速有相应的需求。当前改功能还在灰度申请阶段，欢迎接入！

附录：

各地域接入参考时延对比

该时延数据仅供参考，不承诺 SLA，因为会根据不同测试环境有些抖动（比如：时间、链路负载、包的大小、可用区等等）。

地域

深圳金融

上海金融

广州

上海

北京

成都

香港

新加坡

多伦多

硅谷

法兰克福

韩国

深圳金融

30.22

7.83

31.49

37.02

36.32

3.68

33.47

211.44

159.64

178.61

39.12

上海金融

35.65

0.52

30.10

59.33

32.92

60.21

183.68

122.97

209.67

64.65

广州

34.62

41.87

40.45

12.61

39.27

215.68

163.98

190.22

43.55

上海

30.12

62.81

31.35

62.93

183.86

122.36

207.31

66.91

北京

70.30

48.98

69.81

217.73

187.10

208.02

73.62

成都

30.12

59.99

244.80

188.71

218.32

72.93

香港

30.27

235.29

152.25

186.58

35.64

新加坡

265.17

180.30

210.83

69.23

多伦多

83.38

234.96

273.00

硅谷

151.90

190.00

法兰克福

222.68