云场景实践研究第34期：加和科技

更多云场景实践研究案例，点击这里：【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法，而是无限的生态，谁会是下一个独角兽

我们的服务特点是对并发、响应延迟、网络和服务的稳定性、冗余性都有较高要求，也希望服务可以横向和地域上动态扩展和调整，综合考虑之后选择了阿里云平台。

--加和科技

采用的阿里云的产品：

阿里云云服务器 ECS
阿里云云数据库 RDS版
阿里云负载均衡服务 SLB

关于ReachMax：

ReachMax是加和科技（AddNewer）创建的网络广告程序化优选平台，通过多媒体、多数据平台的通用对接，以及ReachMax核心的优选算法，为广告主提供品牌广告PDB、PD、PMP等广告投放技术服务，连接业内多种技术服务产品为广告主提供一站式广告投放管理服务。

为什么选择阿里云：

ReachMax成立之初，主创推出的PDB可退还模式在业内还是一个很新的服务模式。为了精简团队，快速验证市场需求，企业选择了云作为基础设施服务的供应平台。企业的服务特点是对并发、响应延迟、网络和服务的稳定性、冗余性都有较高要求，也希望服务可以横向和地域上动态扩展和调整，综合考虑之后选择了阿里云平台。开始阶段只使用了ECS产品，后续又加入了SLB、RDS等产品。目前使用ECS产品已经超过150台实例。有计划继续在大数据方面的产品方面继续投入。在ReachMax的架构设计中，用缓存集群层将前端承压服务器和后端数据运算和信息管理服务隔离，保证前端承压的高性能和前后层逻辑解耦。每一个模块都设计了独立的横向扩展和冗余，保证高可用性。监控层面设置硬件、软件、业务三层报警体系。同时使用自行开发的组件模块实现连接池管理和内部通讯，将不同的业务逻辑拆分独立。经过一段时间的运行，企业进而优化了基础架构，使用阿里云SLB产品支持自动的横向扩展，数据库方面使用RDS取代了多MySQL实例的管理。目前可以支持每日50亿PV请求和TB级别数据运算，对业务有了更好支撑。

关于加和科技的更多实践详情：ReachMax上云路：支撑日50亿PV请求和TB级数据运算的云端架构

原文发布日期：2017-02-21

云栖社区场景研究小组成员：郭思乔，仲浩。

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