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公司：Apna
行业：技术
Apna 是印度最大的职业社交和求职平台。其流行的数据驱动应用程序使用 AI 算法彻底改变了求职者与机会联系的方式。
为了管理数十亿行数据和每秒 50,000 次读写操作，Apna 需要一个高性能数据库缓存解决方案，该解决方案能够处理不断增长的流量，缓解导致客户流失的延迟问题。
Redis Cloud 缓存数百万个工作的数据，并且缓存预取通过预测每个 Apna 用户想在那一刻看到的內容来提高查询性能。
通过提高响应时间并提供有关相关工作的相关详细信息，Redis 弥合了雇主和寻找工作的个人之间的关键差距。
在 COVID-19 大流行期间，印度损失了超过 1000 万个工作岗位，Apna 挺身而出，创建了一个求职和职业社交平台。Apna 现在提供了一个统一平台，供求职者探索机会、展示技能并与各个行业的各种当地社区联系。
Apna 成立于 2019 年，已成为印度首屈一指的职业社交和综合求职平台，为各个行业的无数求职者赋能。Apna 的业务遍布 70 多个印度城市，拥有 5100 万用户的庞大用户群，并与 50 万家雇主合作，提供大量工作机会，并通过其强大的平台培育一个繁荣的社区。
Apna 在印地语中意为“自己的”，这催生了公司的远见卓识的口号：“我们的时代即将来临”。对于该网站快速增长的用户群来说，这是一个鼓舞人心的座右铭，其中许多人是首次使用互联网的用户，他们需要一种简单的方法来获得职业机会、与他人合作、学习新技能并加入志同道合的社区，这些社区可以帮助他们找到工作。Redis Enterprise 是 Apna 能够为这些个人提供机会的核心。
“在我加入 Apna 后不久，我们的用户数量在六个月内从 1200 万增加到 2400 万，”Apna 平台工程和基础设施主管 Suresh Khemka 说。“我的工作是确保我们的速度保持不变，同时保持相同级别的安全、可靠性和性能。Redis Cloud 的高可用性和可靠性非常出色。”
Apna 的智能手机应用程序使用 AI 技术将求职者与雇主匹配。用户只需一个电话号码即可创建一个帐户，让他们可以访问数百万个工作列表。输入个人信息后，Apna 会创建一个可以传递给雇主的虚拟名片。
求职者可以随时登录以搜索相关工作列表。每天有 50 万个工作申请，在正确的时间向正确用户显示正确信息并非易事。为了让用户保持参与度，Apna 显示的数据需要与每次搜索相关，针对每个用户个性化，并且立即呈现。
为了管理每秒多达 50,000 个查询，Apna 将会话数据加载到 Redis 缓存中。“大多数人在“工作搜索”区域花费 10 或 15 分钟，”Khemka 说。“他们登录后，我们就会预取他们的数据并将其带入 Redis。”
缓存预取 通过预测每个用户想要看到的内容来提高查询性能，然后在用户明确请求之前从存储子系统中获取该数据。此技术通常用于连续复制，当写入优化和读取优化工作负载必须保持同步时。使用此缓存模式，应用程序直接写入数据库。数据在系统记录中发生更改时会复制到 Redis，因此数据在应用程序需要读取它之前就已到达缓存。
Apna 决定将 Redis Cloud 作为标准，因为存在一个普遍问题：随着数十亿行数据和不断增长的读写操作量，其之前的数据库缓存引擎无法处理负载。
“随着快速增长，我们开始遇到问题，”Khemka 承认。“我们的基础设施非常脆弱，导致延迟过高、故障频繁以及平台上的客户流失。”
当时，Apna 在 Google Cloud Memorystore 中运行了大约十几个 Redis 缓存，但基础设施团队想要探索其他配置选项。“我们确定，我们可以构建在本地运行的 Redis Enterprise 软件集群，运行在虚拟机、Kubernetes 或类似的东西上，”他回忆道。“或者，我们可以用 Redis Cloud 来补充和扩展我们的 Google Cloud 环境。”
虽然 Redis Enterprise 的本地和云版本都可以轻松处理增加的活动，但团队选择了云版本，因为他们不想花费时间管理硬件和软件基础设施。这是一个明智的选择：在很短的时间内，用 Redis Cloud 补充 Google Cloud 环境不仅提高了性能，而且还降低了成本。
“Redis Cloud 比其他内部和基于云的缓存解决方案便宜 15% 到 20%，而且性能更好，”Khemka 确认。“Redis Enterprise 对我们来说非常有效。”
除了为 Apna 的工作搜索门户缓存数据外，Redis Cloud 现在还为工作供稿服务提供动力，该服务主动向订阅各种职业供稿的用户提供有关空缺职位的信息。
此外，作为 Apna 的通信服务的一部分，Redis Cloud 每月通过电子邮件、短信、Android RC、WhatsApp 和其他渠道发送超过 10 亿条通知。在某些情况下，招聘人员和工作列表发布者会对这些通信施加时间限制，这会导致偶尔的流量激增。例如，一些雇主可能要求申请者仅在工作时间内通知他们，这可能会导致每天上午 9 点后和下午 6 点前出现流量激增。Redis Cloud 会自动扩展以处理这些可变的通信负载。
Redis Cloud 还通过管理数百万用户的细粒度权限来处理会话管理和身份验证。对于每个用户会话，数据都会缓存到 Redis Cloud 中，以控制访问权限，授权访问资源并执行数据隐私要求。Redis Cloud 通过在每个用户的供稿中提供即时访问数据来保护敏感数据并确保卓越的性能。
“Redis Cloud 是我们扩展架构的一部分，”市场工程主管 Puneet Kala 总结道。“每当我们构建一项新服务时，我们的开发人员就会问：‘我需要 Redis 吗？我需要缓存吗？’在很多情况下，答案是肯定的。”
最初，Apna 在单体软件架构上构建了其应用程序堆栈。但是，随着使用量的增加，他们开始迁移到微服务架构，这是一组松散耦合的服务，可以独立开发和部署，并由小型团队拥有。
Redis Cloud 通过允许开发人员选择适合每个软件部署的性能需求和数据访问要求的数据模型来促进微服务开发。每个微服务维护自己的数据，并且可以拥有自己的 Redis 集群。
“我们从核心服务开始，例如工作供稿服务和身份验证服务，”Apna 成长与社区工程主管 Ranveer Singh 解释道。“我们正在从那里扩展。目前，我们在 Google Cloud 中有 32 个 Redis 集群。我们不必花费时间管理环境，这极大地提高了开发人员的生产力。”
随着 Apna 的用户群不断增长，添加额外的 Redis Cloud 集群以支持不断增长的活动变得轻而易举。Apna 通过 Google Cloud Marketplace 购买了 Redis Enterprise，这使管理员可以通过 Apna 的 Google Cloud 帐户进行购买和请求升级。
“我们喜欢市场服务，因为 Redis Enterprise 与 Google Cloud 集成得很好，”Khemka 总结道。“设置简单，网络速度快，我们知道我们的数据是安全的。创建新的集群或修改现有集群非常简单。如果我们需要扩展或缩减，我们知道 Redis 会正常工作。”
