Cars.com利用大資料提升網站性能

汽車銷售網站Cars.com通過對Web使用者的點擊量和機器生成的日誌檔進行分析，提升了企業的營收，並且成功抵禦了惡意機器人。

電子商務已經在營收和使用者體驗品質之間建立起了關聯。 對於Cars.com的大資料而言，對體驗程度進行衡量已經成為其大資料分析的主要努力目標。 通過對每月1200萬次的網站訪問量進行分析，該公司不僅針對消費者優化了使用者體驗，還獲得了深度的運營洞察力和詐騙防範能力。

作為一家汽車消費者搜索、諮詢和購買汽車的專業網站，Cars.com利用橫幅廣告對所有主要汽車製造商的轎車、SUV和中小型貨車進行宣傳的策略，不僅增加了網站的營收，還從汽車銷售中賺取了廣告費用。 更快的使用者介面可以讓訪問者花更多的時間流覽網站，並大幅提升了訪問者購買汽車和點擊橫幅廣告的機率。

Cars.com的應用管理團隊有三個目標：保持高性能、保護內容、為廣告商追蹤流量來源。 在網站後臺，機器人和爬蟲流量是一個持久的威脅，因為它們會導致網站性能下降。 一些惡意機器人也會抓取車輛清單等內容，以供詐騙網站的垃圾郵件製作者誘騙消費者洩漏個人資訊。

日誌檔掌控著識別惡意行為和性能優化的關鍵，但是獲取博客流量資料並對其進行人工分析卻十分繁瑣且非常耗時。 由於沒有即時報告，管理團隊只能通過在伺服器基礎設施上預留空間，以確保一直保持較快的網頁載入速度。

Cars.com最終選擇了Splunk以即時從大量不同來源收集、索引、搜索和分析由機器生成的大資料集。 其核心是由Splunk專利的Machine Data Web來組織和分析日誌資料。 Splunk還包括預製報告，以説明管理團隊識別非法的網頁抓取和機器人流量，將它們與正常的訪問流量區別和分離出來。 報告還能夠成為有價值的銷售工具和強大的支援工具，以説明內部人員採取適當的措施應對不必要的流量。

有形資產投資回報是通過兩種方式實現的。 首先，高效的即時資料收集每年可以節約400多個工時。 其次，其可以説明適應流量高峰期。 例如，在2012年度美國橄欖球超級杯大賽中，詳細的性能統計提供了可操作的洞察力，説明節約了大約16萬美元的伺服器和管理成本。

Cars.com的技術運營經理Jon Abend說：「Splunk讓我們能夠在最短的時間內應對出現的大量問題。 除了Web日誌外，我們現在還能夠輕鬆地分析應用日誌、應用伺服器、中介軟體元件、系統計量日誌等。 如果不具備均衡管理各類系統的能力，我們可能就無法為性能工程師、中介軟體團隊、搜尋引擎行銷團隊等各類使用者提供服務。 」

從2012年年初，Cars.com的大資料環境開始管理35TB以上的資料。 Cars.com網站每小時會新增250萬條博文，每週會增加1TB的資料，每月需要處理7.5億多條諮詢資訊。 通過這種大資料分析洞察力，Cars.com將能夠一直保持網站較快的存取速度。 （網界網 范范編譯）

(責任編輯：蒙遺善)