ProtonBase 在某头部跨境电商场景的实践

导读:近年来，跨境电商市场规模迅速扩大。根据中商产业研究院发布的《2022-2027 年中国跨境电商市场需求预测及发展趋势前瞻报告》显示，2024 年中国跨境电商市场规模将达 17.9 万亿元。在数字化浪潮下，数据已成为企业核心资产。然而，如何高效利用海量数据仍是诸多公司面临的挑战。本文将分享某跨境电商借助 ProtonBase 解决数据孤岛问题的同时释放数据价值的实践经验。本文结构如下：

1. 业务背景：数据产品在跨境电商运营中的重要性与日俱增

2. 业务痛点：架构、性能、弹性、多云

3. ProtonBase 在该跨境电商多条业务线的应用

4. 总结与展望

01/业务背景

💡数据产品在跨境电商运营中的重要性与日俱增

该客户是一家跨境出海电商品牌。作为一家新兴的跨境电商公司正在迅速崛起，目前在全球各社交媒体上已积累数十亿次曝光，覆盖来自 100 多个国家的消费者，在全球已有超过 200 万的粉丝。该跨境电商的商业模式是通过自营和平台两种方式开展业务。自营业务方面，公司直接采购国内厂商的产品，通过自建的海外仓库网络，高效地将商品配送至世界各地；平台业务则是为国内商家提供一站式的跨境出口服务，包括物流、清关、本地化运营等环节。

对于这样的跨境电商公司而言，数据库和数据仓库产品在其业务运营中扮演着至关重要的角色。不论是在面向 ERP 场景，C 端用户场景，亦或者根据产品的销售信息进行分析的大数据场景，处处都需要高效稳定且性能强大的数据产品来支撑。

💡业务架构

从上图可以看到该客户的典型业务流程：

1. 通过手机或 PC 端进行登录；

2. 在流量入口层进行接入处理（比如风控识别）；

3. 在业务处理这部分涉及了电商场景的一些核心功能，比如订单、商品、搜索和购物车等服务；

4. 同时服务治理层提供了一些监控和告警的能力。

💡场景需求

可以看到核心的业务处理部分，必然涉及了数据的写入、存储和查询过程。围绕业务场景，该跨境电商对数据产品的主要需求如下：

分布式事务

为了保证在高并发访问和商品查询场景下的稳定运行，具有高性能和高可用性的数据库系统是确保网站稳定运行的重要基础。该系统不仅需要支持大量的商品信息查询及下单操作，可以高效地进行数据存储与检索，更为重要的是，在整个处理过程中要维护数据的一致性和完整性，以满足商品信息和订单数据的实时查询与事务处理要求。而随着业务的快速发展，单机关系型数据库如 MySQL 和 PostgreSQL 在处理海量数据时将面临性能瓶颈。为解决数据量持续增长带来的挑战，需要引入具备分布式事务能力的数据库系统。

实时 OLAP 分析

作为一个独立站品牌，该跨境电商有自己的生产和供应链系统。在 ERP 端，当用户下单后，ERP 系统可以整合来自供应链系统、订单系统、物流系统等多个数据源的信息，集中存储订单数据、物流轨迹等结构化和非结构化数据。这为后续对商品销售情况的多维度分析、订单号和物流单号的联合查询等分析需求，提供了强大的数据支持。这种支持主要体现在两方面：一方面可以对商品销售情况的统计分析，如按商品类别 / SKU / 区域等维度统计销量、销售额等指标；另一方面，也可以根据订单号和物流单号关联查询包裹的全部轨迹信息，用来查询订单轨迹、发现物流瓶颈、优化物流路径等。

高并发关键字查询

电商网站通常需要为用户提供高效、准确的商品搜索服务，以满足用户快速查找所需商品的需求。传统的关系型数据库在处理大规模非结构化数据和全文检索方面存在一定局限性，因此需要引入专门的搜索引擎产品。

大数据分析

数据仓库与大数据计算框架的结合，可以非常有效地支持基于用户行为数据（