「活動網址，記得縮短一下再出去，才能追蹤成效！」這句話網路行銷人每天都會聽到，根據 Digital Report 2020 報告指出，台灣使用者每日花 7 小時 57 分鐘上網，「網址」已經是人人每天最常接觸的數位產物，但冗長的網址也相對帶來便利性、辨識性、安全性的問題，於是『短網址服務』應運而生，以「代名」的方式提供原網址一個輕巧，更能提供監測數據、行銷分析，甚至知道觀眾還對那些主題感興趣，讓短網址服務也成了 MarTech 行銷科技平台。
新創團隊 PicSee 就是短網址服務的佼佼者，不僅獲得 Hive Ventures 與國發基金手共 100 萬美元的 Pre -A 輪投資，現階段的他們每個月處理超過 7 位數的千萬轉址量，這樣的成績被知名創投 Hive Ventures 評價該服務是「宇宙級破壞力的武器」。
逾 50 億次點擊的資料量，用 Amazon Kinesis 即時串流處理不漏接
PicSee 選擇從社群分享的角度切入市場，讓使用者可以自訂顯示在社群上連結預覽的縮圖、標題，，剛上線就受到許多知名創作者、YouTuber 的青睞。
「很多人以為短網址的進入門檻很低，一個資訊系畢業生就可以寫出來，但是要能做到一分鐘 5 萬個人同時連線，不能有任何停機維護時間，才是短網址最大的進入門檻」 共同創辦人魏取向說，也是因為穩定，做到跟 AWS 架構相同的 99.95 SLA ，才能累積企業客戶，促使 PicSee 在四年間累積超過 50 億次的短網址點擊量。
「AWS 雲端即時串流資料處理服務 Amazon Kinesis ，讓我們可有效處理短網址本身的資料量與短網址點擊後的數據採集分析」PicSee 共同創辦人暨技術長吳振和說。
AWS 合作方解決方案架構師徐任弘進一步解釋， Amazon Kinesis 內建的 Kinesis Data Streaming ， Kinesis Analytics、Kinesis Data Firehorse 三大功能，不僅可以即時處理串流資料、洞察數據，更能用最簡單的方式將串流資料載入資料湖、資料存放區或倒入分析服務中。
事實上， PicSee 團隊在創業之初也曾面臨使用人數爆增帶來的巨大資量衝擊，也接連的面對「流量轟炸、寫入排隊、寫入併發、資料逾時」等挑戰，而 AWS 所提供的「串流資料處理、圖型資料處理、無 SQL 資料庫、時間序列資料庫」就成了 PicSee 解決問題的最佳選擇。
AWS 為 PicSee 轉筋健骨，進軍亞洲級服務
「一開始面對流量轟炸時，我們嘗試以增加執行 Instance（執行個體）達到 Load Balance（負載平衡）的方式，卻造成寫入排隊」吳振和回想說。
在那段時間，吳振和與團隊也試圖用資料分流，讓資料寫進不同的資料庫中，以維持短網址正常運作，然而，卻無法兼顧「點擊後的數據處理」造成寫入併發，為此，他們導入訊息佇列服務，以非直接寫入的方式處理資料（即收到點擊訊息後，才開寫入），然而，隨著使用人數成長的資料量，讓資料處理又陷入排隊塞車，進而讓「訊息」擱置與逾時，造成資料寫入取消。
「Amazon Kinesis 可以讓開發者在資料到達時就進行處理、分析，不需等資料收集完畢後才開始動作，並且非常適合“網站點擊流量”的使用情境，正是 PicSee 團隊需要的服務型態」AWS 合作方解決方案架構師徐任弘說， Amazon Kinesis 還能處理影片、音訊、應用程式日誌、IoT 遙測數據，更拿把這些串流資料應用於機器學習。
PicSee 同時也採用了 Amazon neptuner 來解決圖型資料的處理問題，並搭配 NoSQL 資料庫的 Amazon dynamodb 與時間序列資料庫 Amazon Timestream 做為整體雲服務的後盾。
「比起傳統的關聯式資料庫， Amazon Timestream 的資料處理量高出 1,000 倍，但所需投入的成本卻只有 1/10」徐任弘說， AWS 也打造了不同系列的資料庫解決方案，提供給如 PicSee 這樣採用「現代化應用架構」的服務開發者，協助達到效能、成本雙贏的有利局面。
現在， PicSee 也提供 API 服務，可以快速串接企業後台，讓企業可以快速在發訊息前自動縮短網址；另外， PicSee 也提供品牌網域功能，讓企業品牌可以擁有自己的短網域名稱，除了增加品牌識別，在簡訊中還可以提升 30% 以上的點閱率， PicSee 自許為企業最佳的短網址委外供應商。
AWS 資料庫全服務，開啟應用架構新時代
綜觀目前全球雲端應用服務的趨勢，應用系統時常面對以下現象：
- 百萬級別的使用量：資料量也因而從 Terabytes 升級到 Petabytes 。
- 來自全球的使用者：零時差服務，系統須以「毫秒」處理資料，提供良好的服務體驗。
- 多裝置的大舉連線：隨時有大量裝置聯入，能彈性擴容與縮容，才能讓效能、成本雙贏。
因此，建議開發者們應以「業務用途／應用場景」選擇不同的資料庫，讓系統保有「可擴充性 scalability 與「accessibility 可存取性」，面對這挑戰， AWS 也推出 8 種型態的資料庫服務，來協助企業、新創公司、開發者們實施「現代化應用架構」發展：
- 雲端關聯式資料庫 Amazon RDS（支援六種常見資料庫的資料遷移）
- 鍵值資料庫 Amazon DynamoDB（適用於任何規模的 NoSQL 鍵值和文件資料庫）
- 文件資料庫 Amazon Document DB（適合企業文件使用，輕鬆調整 JSON 負載規模）
- 記憶體存放快取 Amazon ElastiCache（相容 Radisc 與 Maincatch 的全受管服務）
- SQL 關聯式資料庫 Amazon Aurora（相容 MySQL 與 PostgreSQL ，費用只需 1/10）
- 時間序列資料庫 Amazon Timestream（輕鬆處理數兆事件，速度是關聯式資料庫的千倍）
- 全受管總帳資料庫 Amazon QLDB（基於區塊鏈技術，適合金融、製造、保險、人資、零售）
- 寬欄位開源資料庫 Amazon Keyspaces（可擴展、高可用，適用於 Apache Cassandra）
在實務上，如全球規模最大的民宿出租服務 Airbnb ，為世界各個城市的屋主與旅行者的提供網路出租與預訂服務。然而，他們也曾經採取單一式資料庫架構，理所當然，這無法滿足服務全球客戶的發展策略。為此， Airbnb 將資料庫服務全數轉移到 AWS 資料庫服務託管，採取現代式架構：即不同應用場景，使用不同的資料庫。
如採用雲端關聯式資料庫 Amazon RDS 儲存交易記錄，利用鍵值資料庫 Amazon DynamoDB 儲存使用者資料與相關查詢數據，也透過記憶體存放快取 Amazon ElastiCacher 架構 in memory 的資料庫儲存設備。因此， Airbnb 能順利的運行出租／訂房服務，並以毫秒級的處理速度執行動態網頁、使用者帳戶、使用者權限與整體服務的維運與數據處理，成為「現代化應用架構」的經典案例。
面對後疫情時代，各產業積極投入線上服務，也不斷創新縮短人與服務應用的距離，可以預期 SaaS 應用的大雲端服務時代才正要開始， AWS 台灣也期許大型企業、新創公司、開發者們以「現代化應用架構」為基礎，依照不同的應用場景，選擇最適合的資料庫服務，才能維持領先地位，保有系統擴展彈性，更能在效能、成本兼具下，敏截開發、從容維運、有效獲利。
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本文章內容由「Amazon Web Services (AWS)」提供。
