蚂蚁金服实践：Elasticsearch从中台到平台的演进

"本文介绍了Elasticsearch在蚂蚁金服的实践过程，从平台化到中台化的演进，以及如何解决业务中的痛点。" 在蚂蚁金服的IT实践中，Elasticsearch作为通用搜索产品的核心，经历了从自研主搜系统到采用Elasticsearch平台，再到构建中台化解决方案的转变。这一演变主要由以下几点驱动： 1. 架构复杂与运维困难：传统的自研搜索系统，如主搜，由于高度可定制化，导致业务接入复杂、周期长，难以适应快速迭代的中小业务需求。此外，各业务部门自行运维搜索系统增加了成本，特别是对于需要高可用保障的业务，自行维护ES或Solr等系统的难度较高。 2. 业务痛点：业务快速迭代使得运维搜索系统成为负担，尤其对于缺乏专业运维能力的业务团队。同时，Elasticsearch在生产环境的应用需要专业知识，而业务往往难以投入足够的人力。此外，由于ES的高可用特性限制，跨机房部署和就近访问等问题使得业务实现高可用变得复杂。 3. 架构痛点：各业务独立建设搜索系统，形成“烟囱式”架构，资源浪费严重，且不同版本、部署方式不一致，导致质量难以保障。这样的架构无法从整体上提供统一的服务和优化。 为解决这些问题，蚂蚁金服构建了一个“低成本、高可用、少运维”的Elasticsearch平台，其核心设计包括： 1. 多机房架构：通过在多个机房部署，确保服务的高可用性，降低单点故障风险。 2. 用户接入层：提供API、Kibana和Console等多种接入方式，方便用户如同使用原生Elasticsearch API一样便捷地使用服务。 3. 路由层：作为中间层，负责转发和处理用户请求，执行干预逻辑，确保请求准确无误地发送至对应的集群。 4. 集群部署：每个机房内的集群负责处理特定的业务请求，通过合理的负载均衡策略，提高资源利用率。 5. 统一管理和监控：通过平台化管理，统一版本、配置和运维，降低业务部门的运维压力，同时提升服务质量。 6. 容灾与恢复：通过平台化的设计，可以更好地实现容灾策略，如数据备份和快速恢复，确保业务连续性。 7. 扩展性和灵活性：随着业务的发展，平台能够灵活扩展，适应不断变化的业务需求。 通过这样的平台化和中台化策略，Elasticsearch在蚂蚁金服内部实现了对搜索服务的高效管理和优化，降低了运维成本，提高了业务的响应速度和整体架构的稳定性。这为其他大型企业提供了在搜索领域进行平台化和中台化改造的参考案例。