使供应商和买家更加互联

Orbweaver致力于将数字化转型解决方案带给电子元器件行业。该公司成立于2012年，总部位于宾夕法尼亚州贝尔蒙特，Orbweaver 平台为电子元器件行业提供端到端报价、销售自动化和数据集成解决方案，为各规模的企业参与者、分销商和原始设备制造商（OEM）构建一个互联网络。公司帮助企业从报价和销售订单接收，到客户和供应商集成，使公司在竞争激烈和集中的市场中取得成功。

Photo of Jake Reeves, Vice President, Technical Operations Orbweaver Sourcing, LLC

杰克·里夫斯，Orbweaver 技术运营副总裁

挑战

面临可扩展性的逆风

在一个历史上依赖发送电子邮件附件来回的行业中，Orbweaver 希望提供一个真正的数字原生解决方案。他们的零件搜索 API 有助于从物料清单中采购零件的过程。这个过程包括寻找这些组件，并确保它们与数百个其他组件正确无误，可能是一项手动且耗时的任务。在电子行业，零件目录很容易达到数百万个，每个零件都有多达 40 个不同的属性，从而产生了大量的产品数据。搜索在这个过程中起着至关重要的作用，它是制造商和买家快速找到所需内容的起点。Orbweaver 的 DataHub 平台专注于处理如此大量数据带来的独特挑战，并构建自动化解决方案，以实现新的规模和效率水平。

负责这个数字平台的 Orbweaver 团队包括威尔默·科帕尼亚尼，业务发展总监，杰克·里夫斯，技术运营副总裁，以及戴夫·安托什，公司首席架构师。团队最初使用了几个 MySQL 数据库，但最终转向了 Amazon DocumentDB 和 Elasticsearch 的组合，以处理数据和核心搜索需求。

戴夫·安托什回忆说，与 Elasticsearch 的旅程很快就变得“困难和昂贵”。具体来说，导入存在问题，这不断导致错误激增。安托什记得，“它开始感觉你真的需要一个专注于像 Elasticsearch 这样的工具的整个团队才能让它工作。” 杰克·里夫斯也经历了相同的限制，他指出，“我们不断扩展 Elasticsearch 以尝试弥补性能不足，但这非常昂贵。”

考虑到这些担忧，团队知道是时候做出改变了。

David Antosh, Senior Software Engineer Orbweaver

戴夫·安托什，Orbweaver 首席架构师

解决方案

使用 Atlas Search 简化技术堆栈

Orbweaver 团队评估了其他提供吸引人的用户体验和更高可扩展性的搜索解决方案，同时保持成本低。戴夫已经知道 MongoDB 有一段时间了，并喜欢 Atlas Search 基于 Lucene。他也对产品架构印象深刻，特别是它的简单性，强调说：“在 MongoDB Atlas 中，所有内容都在一个文档中，并且你可以搜索它——这是一个更简单的模型。”

“在 MongoDB Atlas 中，所有内容都在一个文档中，你可以搜索它——这是一个更简单的模型。”

戴夫·安托什，Orbweaver 首席架构师

团队还通过转向 Atlas Search 获得了安全感，与 Elasticsearch 相关的集成安全和维护成本降低，正如杰克回忆的那样：“我们也很担心 Elasticsearch 的弹性。在出现任何问题时，恢复将非常困难。” 团队制定了一个迁移路径，在数据方面意味着使用旧系统中的业务逻辑重新运行过去的数据到 MongoDB Atlas。在搜索方面，从 Elasticsearch 转移到 Atlas Search 大约花费了两周的时间（包括测试）。

结果

在增加规模的同时减少云支出

Orbweaver在离开DocumentDB和Elasticsearch并迁移到Atlas平台后，立即看到了效果。这次迁移在没有任何性能下降的情况下降低了成本。事实上，Orbweaver能够提供更好的性能和体验。“迁移导致延迟降低了70%以上”，Jake评论道。

由于Atlas Search将强大的文本和语义搜索作为Atlas的本地功能，Orbweaver不再需要运行和维护独立的ETL工具。Orbweaver开发了由MongoDB支持的功能，可以快速为供应商部件的平面文件列表建立Parts API，节省时间并将之前更多模拟的过程数字化。团队还看到整体性能提升，同时节省了工程时间。“迁移到MongoDB Atlas使API更快更稳定。ETL和Elasticsearch的开销影响了API的性能——这是我们不再看到的事情，因为Atlas出色地处理了这两端，”Jake分享道。

“迁移到MongoDB Atlas使API更快更稳定。ETL和Elasticsearch的开销影响了API的性能——这是我们不再看到的事情，因为Atlas出色地处理了这两端。”

Jake Reeves，Orbweaver技术运营副总裁

Dave也对生产力的提升感到欣喜，回忆道：“从节省时间角度来看，Elasticsearch的更改需要创建新的索引并复制所有数据。使用MongoDB Atlas，创建跨数GB数据的新索引只需不到一分钟，因此节省的时间巨大，查询时间也很快。”随着迁移到MongoDB Atlas，Orbweaver能够通过提供具有更低延迟和更快的响应时间的API来提升客户的体验。对于最终用户来说，变化是透明的，但改进被感受到，API的使用量仍在增长。

“从节省时间角度来看，Elasticsearch的更改需要创建新的索引并复制所有数据。使用MongoDB Atlas，创建跨数GB数据的新索引只需不到一分钟，因此节省的时间巨大，查询时间也很快。”

戴夫·安托什，Orbweaver 首席架构师

迁移成功完成，团队现在正在展望进一步的增长，其中搜索将发挥重要作用。当被要求回顾他们的旅程和分享给那些经历类似转变的人的教训时，Dave给出了两条建议：第一条是，如果某个特定环境没有很好地为团队服务，则避免过度依赖；第二条是“尽早测试，经常测试。MongoDB使快速迭代变得容易。它不是难以学习的技术，所以如果你在考虑它，就试试看。”

Orbweaver 与 MongoDB：借助 Atlas Search 进行扩展以数字化产业

行业

产品

用例

客户时间

使供应商和买家更加互联

面临可扩展性的逆风

使用 Atlas Search 简化技术堆栈

在增加规模的同时减少云支出

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