1 项目概述

客户背景

Shenyang Maikaidi Commerce And Trade Co., Ltd（以下简称“Maikaidi”）专注于家居日用品的线上电商与线下门店批发零售，SKU 超 8,000 个，日均订单 1.2 万单，峰值并发 3,000 TPS。原架构采用本地 IDC 物理机 + 单体 ERP，存在库存管理低效（库存误差>5%）、线上线下销售数据难整合（数据延迟 6-12 小时）、营销精准度不足（复购率仅 18%）等问题，难以满足消费者对履约时效与个性化体验的高要求，亟需通过云原生架构重构实现技术升级。

部署总结

客户采用 AWS CloudFormation 作为基础设施即代码（IaC）核心工具，构建“蓝绿部署 + 持续交付流水线”的零售级云架构，实现从传统 IDC 到 AWS 云的平滑迁移。项目聚焦全渠道库存一致性、营销实时分析与合规审计需求，核心设计亮点如下：

· 通过 CloudFormation 创建蓝 / 绿双环境（资源配置完全一致），生产流量默认路由至蓝环境，更新时先部署绿环境并通过冒烟测试（验证订单成功率≥99.9%），再通过 Route 53 切换 DNS，回滚时间≤5 分钟

· 搭建“GitHub+Jenkins+CodePipeline+CloudFormation”流水线，代码提交触发 cfn-lint（语法验证）、cfn-nag（合规扫描），测试环境自动部署，生产部署需双人审批，确保零故障发布

· 架构升级至“EKS Fargate 容器化 + Aurora 全球数据库 + Serverless 无服务”模式，支持大促峰值自动扩容，满足零售级高可用（99.99%）与低延迟（≤300 ms）要求

源架构与目标架构信息

源架构类型：传统 IDC 物理机架构（沈阳、大连双机房）

· 部署环境：物理服务器（CPU 32 核 / 内存 128 GB），MySQL 5.7 数据库，单体 ERP，手动部署配置

· 架构规模：服务器 30+ 台，数据存储容量 20 TB，年订单增长率 35%，核心模块 6 个（商品、库存、订单、营销、会员、报表）

· 技术痛点：跨机房灾备 RTO≥4 小时，大促峰值易出现库存超卖，部署变更需停机维护（每月 1 次，每次 4–6 小时），合规审计依赖人工日志整理

目标架构类型：AWS CloudFormation 驱动的零售级云架构（cn-north-1 主区域，cn-northwest-1 灾备区域）

· 核心服务规格：

o 计算层：Amazon EKS（Fargate 模式，默认 80 Pod，最大扩容至 300 Pod）、AWS Lambda（用于库存对账等非实时任务）

o 数据层：Amazon Aurora MySQL 8.0（多 AZ 部署，主实例 db.r6g.2xlarge，2 个只读副本）、Amazon DynamoDB（用于高频库存缓存，读写容量模式按需扩展）

o 运维层：AWS CloudFormation、AWS CodePipeline、Amazon CloudWatch（实时监控订单指标）、AWS Secrets Manager（存储数据库密码、API 密钥）

· 存储配置：Aurora 存储自动扩展（最大 64 TB），DynamoDB 全局表（跨区域同步），S3 用于订单日志存储（启用版本控制 + 生命周期策略）

· 高可用设计：跨 3 个 AZ 部署核心资源，Aurora 自动故障转移（RTO≤30 秒），EKS Pod 跨 AZ 调度，Route 53 健康检查自动切换流量

· 备份策略：Aurora 每日全量备份 + 5 分钟增量备份（保留 90 天），AWS Backup 跨区域备份复制，DynamoDB 自动备份（保留 35 天）

2 项目成功标准

性能达标

· 订单处理能力：峰值 TPS 从 1,500 提升至 3,500，满足未来 3 年业务增长需求；核心下单接口响应时间从 800 ms 降至 280 ms，优于行业平均水平

· 资源弹性：EKS Pod 扩容响应时间≤3 分钟，应对突发流量（如“618”大促）；Aurora 读写分离架构，读请求分担至副本，主实例负载降低 40%

可用性达标

· 系统可用性：全年可用性达 99.992%，年度计划外中断时间≤8.8 小时；单 AZ 故障时，服务自动切换至其他 AZ，业务无感知，切换时间≤2 分钟

· 灾备能力：跨区域灾备（cn-north-1→cn-northwest-1）RTO=45 分钟（低于目标 1 小时），RPO=3 分钟（低于目标 5 分钟），通过灾备演练验证

合规达标

· 零售合规：满足《电子商务法》要求，实现订单日志全量留存（3 年）、敏感数据加密（传输 TLS 1.3 + 静态 KMS 加密）、操作审计可追溯

· 配置合规：CloudFormation 模板内置合规规则（如禁止 IAM 通配符权限、强制 S3 加密），cfn-guard 扫描合规率 100%，无高危违规项

3 解决方案架构

架构描述

使用的所有 AWS 服务：

· 核心 IaC 服务：AWS CloudFormation（含嵌套栈、跨栈引用）

· 计算服务：Amazon EKS（Fargate）、AWS Lambda

· 数据服务：Amazon Aurora MySQL、Amazon DynamoDB、Amazon S3

· 网络服务：Amazon VPC（跨 3 AZ）、Application Load Balancer、AWS Direct Connect（连接本地 ERP）、AWS PrivateLink

· 安全与运维服务：AWS WAF（防护 SQL 注入 / XSS）、AWS KMS、AWS Secrets Manager、Amazon CloudWatch（含告警、日志 Insights）、AWS Config（配置合规审计）

网络架构

· VPC 配置：10.0.0.0/16（cn-north-1 主区域），10.5.0.0/16（cn-northwest-1 灾备区域）

· 子网划分：

o 公有子网（10.0.1.0/24、10.0.2.0/24）：部署 ALB、NAT Gateway（跨 AZ 冗余）

o 应用私有子网（10.0.10.0/24、10.0.20.0/24）：部署 EKS Fargate Pod、Lambda 私有端点

o 数据库私有子网（10.0.100.0/24、10.0.200.0/24）：部署 Aurora 集群、DynamoDB 私有端点

o 管理私有子网（10.0.250.0/24）：部署堡垒机（仅允许公司办公网 IP 访问）

· 访问控制：

o ALB 安全组仅开放 443 端口（来源为线上商城 / 门店 IP 段），禁止公网随意访问

o 数据库安全组仅允许应用子网访问（Aurora 3306 端口、DynamoDB 443 端口），拒绝其他流量

o 所有跨区域通信通过 Direct Connect+PrivateLink 实现，避免公网传输风险

核心业务流程架构

1. 订单接入：线上商城 / 线下门店通过 API Gateway 发起下单请求，WAF 拦截恶意请求，ALB 将流量路由至 EKS Fargate Pod

2. 订单处理：EKS Pod 处理核心业务逻辑（商品校验、库存扣减、营销规则执行），高频库存数据从 DynamoDB 读取，历史订单数据从 Aurora 读取

3. 数据存储：订单完成后，实时数据写入 Aurora 主库，异步同步至只读副本；订单日志实时写入 CloudWatch Logs，归档至 S3

4. 库存对账：每日凌晨 Lambda 自动触发库存对账任务，对比 Aurora 订单记录与仓库流水，生成对账报表并推送至 ERP

4 商业价值分析

表格

效率提升

· 部署效率：新功能上线周期从 15 天缩短至 3 天，支持每周 1 次迭代，满足快速业务创新需求

· 扩容效率：资源扩容从 7–10 天缩短至 3 分钟（EKS Pod 自动扩容），无需提前规划硬件，应对大促峰值

· 故障恢复：MTTR（平均故障恢复时间）从 4 小时缩短至 15 分钟，通过 CloudFormation 一键重建故障资源，减少业务损失

合规与风险降低

· 合规成本降低：自动化合规扫描与日志审计替代人工操作，合规审计时间从 15 天缩短至 2 天，每年节省合规成本 ¥20 万

· 安全风险降低：全链路加密（传输 TLS 1.3 + 静态 KMS 加密）、最小权限 IAM 策略、WAF 防护，安全事件发生率从每年 6 起降至 0 起

· 业务风险降低：高可用架构 + 跨区域灾备，避免因单点故障导致的业务中断，客户满意度提升 18%

5 客户收益总结

核心收益

1. 技术架构升级：从传统物理机架构转型为云原生 IaC 架构，具备弹性、自动化、可追溯特性，支撑零售业务长期增长

2. 成本显著节约：年化总成本降低 ¥292 万，投资回收期 8 个月，长期 ROI 达 220%

3. 业务竞争力提升：快速响应客户需求，新功能上线效率提升 500%，已新增 8 家区域经销商，市场份额扩大 12%

4. 合规风险可控：满足零售与电商合规要求，成为区域内零售云架构标杆案例

未来规划

1. 扩展 CloudFormation StackSets 应用，实现跨 10+ 经销商账户资源统一管控，提升多租户服务能力

2. 集成 Amazon SageMaker 构建智能补货模型，通过 CloudFormation 自动化部署模型训练与推理资源

3. 优化跨区域灾备架构，将 RTO 从 45 分钟降至 20 分钟，进一步提升系统连续性