蚂蚁金服Elasticsearch实践：从平台到中台的演进

"从平台到中台：Elaticsearch在蚂蚁金服的实践经验" 在蚂蚁金服，基于Elasticsearch的通用搜索系统经历了从平台化到中台化的转变，旨在解决传统自研搜索系统（主搜）对接业务复杂、迭代速度慢的问题。在主搜体系下，由于高度可定制，新业务的接入往往耗时较长，无法适应快速迭代的需求，导致许多中小业务选择自建搜索系统，如Elasticsearch、Solr或Lucene。然而，这些独立的系统带来了运维成本高、高可用性难以保障等一系列问题。 业务痛点主要体现在两方面：一是运维负担重，对于业务部门来说，运维像Elasticsearch这样复杂的系统需要专业知识，投入大；二是由于业务对高可用性的需求，但Elasticsearch本身仅能通过跨机房部署实现高可用，这对业务来说是一项挑战，很多业务选择降级方案而不是实施高可用架构。 在架构层面，各业务独立搭建搜索引擎导致资源浪费和重复建设，小规模的集群资源利用率低，且不同版本和部署方式的不一致增加了管理难度。因此，蚂蚁金服提出构建一个集中的Elasticsearch平台，以实现“低成本、高可用、少运维”的目标。 该平台的架构设计包括以下几个关键部分： 1. 多机房部署以确保高可用性，每个机房都有相应的集群备份，降低单点故障风险。 2. 用户接入层提供了API、Kibana和Console三种接入方式，让用户可以像使用原生Elasticsearch API一样方便地操作。 3. 路由层（Router）作为中间层，负责将用户的请求路由到正确的集群，同时执行干预处理逻辑，如负载均衡和安全控制。 4. 每个机房内设有多个Elasticsearch集群，集群之间通过特定策略进行数据分布和备份，以保证数据安全和性能。 通过这种方式，通用搜索平台能够统一管理和提供搜索服务，降低了业务部门的运维压力，提高了资源利用率，同时也提升了整体架构的稳定性和高可用性。这一实践为其他大型企业处理类似问题提供了参考，展示了如何通过中台化策略优化技术基础设施，以更好地服务于快速变化的业务需求。