巧思科技简介

巧思科技公司的定位是以问卷的形式做精准数据，出发点是SASS服务，把问卷分为问卷的咨询、问卷的设计、问卷的分发，包括问卷的答题和问卷的数据结果。巧思云服务的部署方案包括： 按照SaaS云计算服务性质可以分为公有云、混合云、私有云等等；巧思系统是基于SaaS模式在线数据收集服务，是属于公有云范畴；巧思系统提供的SaaS服务基于组件化、模块化的，因此系统部署可以提供个性化、定制化、弹性化的SaaS服务，并且可以为客户提供通用型、专业型、私有型三种的服务部署方案。

遇到问题

• 发布更新流程长、速度慢。
• 并发能力、响应速度问题。
• 问卷之间计算资源相互干扰。
• 私有化部署问题。

容器服务选型

第一步是自己做，想想还可以，但是直接到正式环境上去用的时候，会发现自建这个几乎是不太可能的。第二步，找服务商帮忙解决。国内的技术超越DaoCloud很难，因为它集聚了国内在容器方面比较优秀的人，它的核心代码很多在国内还比较有名的，所以第二步选了DaoCloud。容器服务涉及到整个系统、网络、硬件、软件、进程调度，容易遇到铺天盖地的问题，有一个环节漏掉就没办法去做。比如，我们有的是计算型的，有的是IO密集型的，我们需要根据不同的应用把容器管理进行扩展，在这些层面DaoCloud会有一些弱势。第三步，尝试了一下阿里云。选择阿里云的一个优势是，由于我们原来的系统是在阿里里面的，再把它放到UCloud和DaoCloud里面，这样会把整个系统的线拉的特别长，一个远程的调用远程的API，会使系统非常庞大和复杂。如果将其换到阿里云上，很多调用都成了内部网调用，即局域网调用，就不用去考虑这些问题。

首先要支持网络4层和7层协议、TCP/Websocket、支持https、支持.net、mono。

自定义路由。比如，我们的一个场景很重要的，不同的问卷到不同的容器，历史问卷到历史的容器里面去，活动的到活动的容器，还有不同厂商的要指定到不同的容器里面去，发红包的要到发红包的容器里面去，这样就完全隔离，解决了云计算资源抢占的问题。将其分布到不同的容器里面，不同的容器会做不同的事情。

两层弹性伸缩，一个是容器本身的，根据CPU或者是根据类层去弹性伸缩，还有一个是弹性节点，节点进行弹性。

监控，现在阿里这边的监控远远不够用，巧思科技还有自己的监控，需要对达到业务层面的一定应用、业务层面返回的结果做一些监控。

海外镜像一定要支持。

权限控制。由于我们的整个系统里面有很多容器，有些管前台，有些管后台，有些管正式环境，有的管测试环境。比如，我们现在是有三个集群，一个是测试环境的测试集群，一个是预生长环境的预生环境集群，还有一个正式发布的正式集群，三个集群里面，有这样一个流程，先测试，测试完了送到预生产，数据库都连着相同的，最后正式环境下发布。这样就需要一个权限去控制每个集群由不同的人去管，职责到人，这样就保证到了预生产环境，正式的环境基本上就没问题了。

容器化的原则

选择容器化的原则是伸缩、快速、安全。伸缩是指两层伸缩，按照CPU和内存进行弹性。快速是指能做到快速响应。安全，包括压力测试、稳定性。

系统结构

右边是主系统，设计问卷发布好以后，会生成一个二维码、一个链接、一个node值，这是我们现在实际应用场景所要求的。上图中左边是API、右边是APP的每一个方框都是一个容器，既是APP的容器，也是API的容器。容器之后的进程，把Redis读到数据库里面，最终数据汇总到主系统里面。最终根据这样子的改造，APP是前台，API是后台的一个接口，前面和后面做了分离，API实现了微服务化，一个个细小的微服务去向前台提供服务。整个从这样的系统结构，可以看到，我们满足了我们对一个弹性伸缩，包括对于私有化部署，包括路由的方向的要求。

优势及优化

关于硬件资源，不想一边是UCloud，另一边是DaoCloud，这样会使技术站的侧重点不明确，其实侧重点应该是业务。所以，应用了阿里最成熟的几个产品，包括ECS服务、RDS、Redis、SLB等。其中，RDS在大数据存储上非常强大。在综合能力方面，巧思云服务单个点上功能不突出，但是综合、集成性、整体性最好。

后续会利用队列服务和容器服务提升并发处理能力；利用API网关服务和容器服务进行服务治理优化；利用Spark等大数据存储、分析服务和容器服务进行大数据分析；利用前置域名的路由自定义、私有化部署和容器服务进行私有化部署。