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为了扩大其产品范围，Sprinklr创建了Sprinklr服务——一个以数字为优先、主动的客户体验联络中心即服务（CCaaS）解决方案。为了满足Sprinklr Service客户日益增长的弹性需求，Sprinklr在内部重新架构，并使用了亚马逊网络服务（AWS）的一堆解决方案，以实现高可用性、数据完整性和最佳性能。

机会 | 使用AWS托管服务来增强Sprinklr的CCaaS解决方案弹性

Sprinklr成立于2009年，提供客户体验解决方案，帮助企业通过社交媒体获得洞察力并跟踪营销。多年来，该公司不断扩大规模，帮助客户参与30多个数字渠道。它现在提供四个强大的产品套件，提供各种客户体验和营销工具，如营销分析和社交倾听。2022年，该公司推出了Sprinklr Service产品套件。在构建此CCaaS解决方案时，Sprinklr很快意识到其客户群需要更高的弹性。

为了充分利用Sprinklr服务，客户需要高可用性——并期望它。尽管Sprinklr已经拥有99.9%的弹性，在这些新产品实施之前效果很好，但这并没有满足其弹性超过99.99%的新服务级别协议义务。该公司诞生于AWS，但需要在AWS上和内部改变其架构，以满足这些新期望。

内部变化之一是实施水平和垂直自动缩放，以应对不断变化的需求。除此之外，Sprinklr在所有微服务中实施了关键弹性模式，如断路器、超时、舱壁和速率限制器，以优雅地处理故障并防止系统过载。Sprinklr还减少了后端服务的爆破半径，以尽量减少影响范围。Sprinklr在AWS上重新构建的一个主要要点是将关键值用例迁移到Amazon Keyspaces（适用于Apache Cassandra）——这是一个可扩展、高度可用和托管的Apache Cassandra兼容数据库服务——以实现可扩展性和弹性。Sprinklr还使用Amazon ElastiCache来提高性能，Amazon ElastiCache为近实时应用程序提供近实时性能。

2年多来，Sprinklr结合了架构最佳实践和托管的AWS服务来增强其解决方案。这种逐步推出为关键工作负载和服务提供了99.99%的正常运行时间，客户几乎没有中断。Sprinklr工程高级副总裁Abhay Bansal说：“我们相信，如果我们转向托管AWS服务并进行这些架构更改，我们将实现所需的弹性。”

解决方案 | 使用AWS达到超过99.99%的弹性并降低成本

Sprinklr使用各种托管的AWS服务，包括Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）——这是启动、运行和扩展Kubernetes最值得信赖的方式——来管理其Kubernetes工作负载。Sprinklr工程副总裁Nitin Goyal说：“迁移到亚马逊EKS对我们来说至关重要。”“我们基本上可以在立即扩展到异常的工作量。”Sprinklr还使用亚马逊关系数据库服务（Amazon RDS），这是一种易于管理的关系数据库服务，针对总拥有成本进行了优化，并在亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上保护和存储其数据，该服务提供对象存储，几乎可以从任何地方检索任何数量的数据。

Sprinklr当前在AWS上架构的骨干是亚马逊弹性计算云（亚马逊EC2），它为几乎任何工作负载提供安全和可调整大小的计算容量。Sprinklr一直是新的亚马逊EC2实例的早期采用者，这使其能够利用创新和可扩展的计算能力。例如，该公司在由最新AWS Graviton处理器提供支持的Amazon EC2实例上运行部分Amazon ElastiCache工作负载以及80%的Amazon EKS和Amazon Keyspaces工作负载，这些实例为在Amazon EC2上运行的云工作负载提供了最佳价格性能，以提高计算性能。

Sprinklr还使用亚马逊EC2 I4i实例，该实例由第三代英特尔至强可扩展处理器提供支持，以提高其输入/输出性能。使用I4i实例，Sprinklr可以以较低的延迟和十分之一的停机时间运行持续的峰值MongoDB工作负载。

通过更改后端基础设施和使用Amazon Keyspaces，Sprinklr将基础设施退化从每季度三到四个事件减少到几乎为零。Bansal说：“我们降低了30%的成本，但仍然有99.99%的弹性。”“使用亚马逊Keyspaces，我们实现了几乎零退化，没有操作开销。”

Sprinklr不仅超过了客户弹性要求，还使用AWS降低了延迟。客户观察到的尾部延迟减少了80%以上。借助重新架构的基础设施，Sprinklr的客户可以获得快速、高可用和安全的服务。

结果 | 采用新技术来支持客户

Sprinklr一直希望为其客户提供尽可能顺畅的产品，通过使用新的AWS服务和新的亚马逊EC2实例，其产品变得更加有弹性和可扩展性。Sprinklr是创新的早期采用者，今后，它将继续利用新技术，如基于人工智能的服务。