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Juspay 通过 ClickHouse 进行实时交易分析并降低成本

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技术
  • 网络与连接 - 网关
  • 网络与连接 - NFC
适用行业
  • 水泥
  • 建筑与基础设施
适用功能
  • 产品研发
  • 质量保证
用例
  • 行为与情绪追踪
  • 实时定位系统 (RTLS)
服务
  • 系统集成
  • 测试与认证
关于客户
Juspay 是一家印度金融科技公司,已成为支付行业的先驱。它充当支付提供商和商家系统之间的中介,其使命是简化商家的在线支付。 Juspay 每天为亚马逊、谷歌和沃达丰等客户处理超过 5000 万笔交易。该公司以其快速的发布速度而闻名,经常每天发布多个更新,以满足众多商家多样化且不断变化的需求。 Juspay 对创新和无缝交易环境的承诺使其成为该领域的领导者。
挑战
Juspay 是一家印度金融科技公司,每天为亚马逊、谷歌和沃达丰等客户处理超过 5000 万笔交易。作为支付行业的先驱,Juspay 的使命是简化商户的在线支付,充当支付提供商和商户系统之间的中介。为了确保无缝的交易环境,Juspay需要提供监控和分析服务来保证支付系统的性能。由于商家种类繁多,需求不断变化,Juspay 必须跟上频繁的发布,通常是每天多次发布。他们需要一个监控解决方案,使他们能够保持快速的发布速度,同时确保最新版本不会影响正在运行的支付系统。此外,Juspay 之前的解决方案(来自 GCP 的 BigQuery)面临着高昂的运营成本,每天的成本超过一千美元。
解决方案
Juspay 选择 ClickHouse 来满足其关键的 A/B 测试和监控需求。 ClickHouse 使 Juspay 能够比较不同版本之间的成功率百分比,并确定较新版本是否表现不佳。在这种情况下,会进行回滚,当新版本预计会提高性能但最终会影响其他服务时,这尤其有用。由于 A/B 测试生成的大量数据,传统的关系数据库无法执行这种级别的分析。借助 ClickHouse,Juspay 可以按低基数字段的所有列进行分组,最多可达 10,000 个维度,每天有 5000 万笔交易。对于监控和 A/B 测试,Juspay 使用 Kafka、ClickHouse 和 Grafana 的组合。他们监视活动日志并在 Kafka 中执行转换,然后利用 Kafka 队列通过 Kafka 引擎将数据传输到 ClickHouse。 Juspay 还使用 ClickHouse 为其商家提供实时分析和系统性能的实时视图。
运营影响
  • The implementation of ClickHouse has allowed Juspay to maintain its rapid release pace while ensuring the stability of its running payment systems. The ability to conduct A/B testing and monitor system performance in real-time has been crucial in making data-driven decisions and providing the best possible experience for its merchants. The switch to ClickHouse has also resulted in significant cost savings, reducing operating expenses by 10 times. Furthermore, the advanced data processing capabilities of ClickHouse have enabled Juspay to handle large volumes of data with impressive efficiency, requiring significantly less infrastructure investment than their previous solution. The use of ClickHouse has not only solved Juspay's challenges but also provided them with a more cost-effective and efficient solution.
数量效益
  • Juspay conducts A/B tests across transactions from the last seven days, totaling around 600 gigabytes of data per day, equivalent to approximately 4TB.
  • With ClickHouse, Juspay can group by all columns of low cardinality fields, which could amount to up to 10,000 dimensions with 50 million transactions a day.
  • By switching from BigQuery to ClickHouse, Juspay achieved a 10x cost reduction in operating expenses.

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