通过定向广告支持和增加广告收入
DISH Media 可以整合受众信息和见解,以吸引和留住广告商。
缩短问题检测和解决时间,以改善客户体验
可以更快地发现数百万个系统和客户设备中的异常情况,从而将根本原因分析和补救时间从数小时缩短到接近实时。
提高开发人员的工作效率
消除了之前需要数小时的人工分析和辛苦工作;现在,整个组织都可以在单一的管理面板中获得仪表板和数据,以便进行快速分析
部署 Elastic 可观测性,以帮助提高开发人员的工作效率、吸引广告商并增加收入
将电视连接到互联网彻底改变了观众的观看选择,但也改变了广告。广告商现在可以为特定受众投放高度定向的广告系列,而不是购买向每个观众或订阅者播放的传统固定广告位。为了充分利用这种可寻址的广告模式,卫星和媒体流服务必须投资于衡量观看习惯、人口统计数据以及支持销售的其他信息的技术。
DISH Media 是美国领先的卫星和机顶盒广播公司 DISH Network 的子公司,也不例外。它拥有超过 750 万订阅用户,为广告商提供情报,以最大限度地提高所需受众的曝光率,其中包括 2500 万台设备,每年产生 10 亿美元的收入。其系统由 DISH Media 工程主管 John Haskell 负责,他管理着一个工程师团队,负责开发和维护衡量整个广告收入业务绩效的技术。除了受众和广告数据外,该团队还监控从关键业务信息系统到机顶盒、流媒体棒和视频游戏机等消费设备的 IT 资产。
DISH Media 拥有多个遗留的监控工具以及内部脚本来获取警报,并审查来自整个组织(包括数百万个终端节点)的数据。多个开发团队还被分配手动关联数据、生成报告和响应技术问题。尽管付出了所有这些努力,但团队发现自己经常处于被动响应的状态,而不是主动预防。
从如此多的工具中收集和组织数据需要付出巨大的努力,这意味着我们常常忙于解决问题,而不是专注于有助于业务增长的创新。
用单一管理平台取代工具碎片化
Haskell 和他的团队对市场上的可观测性解决方案进行了研究,该方案有可能用一个“单一管理平台”来取代多个遗留系统,从而提供对业务和运营数据的统一视图。它还需要支持 DISH Media 的托管配置,该配置在 Covid-19 大流行期间已从本地迁移到包括私有云和 AWS 在内的混合模型。Haskell 在 DISH 的团队负责支持每年超过 10 亿美元的收入,并每天处理超过 120,000 次广告播放。因此,延迟、中断以及缺乏可见性对业务来说代价极其高昂。
Elastic 可观测性是一个早期的竞争者,因为 DISH Media 已经在公司的某些部门使用了该软件的社区版本。“当我们考虑所有选项时,我们清楚地意识到,Elastic Cloud 上的 Elastic 可观测性的企业版将使我们能够用一个我们正在寻找的单一可观测性解决方案来取代我们的大部分遗留监控工具,”Haskell 说。
DISH Media 的广告收入业务每天从 2500 万个设备终端(包括运营、业务和安全数据)中摄取和处理 100 亿条记录到 Elastic 中。
有了 Elastic,我们现在可以统一查看数据,并将其关联起来以检测模式和异常。过去,根本原因分析和补救可能需要数周时间。现在只需数小时。
帮助促成数百万美元的广告合同
除了解决“大局”问题外,DISH Media 还可以深入了解客户设备和其他终端的性能。“如果机顶盒上的硬盘驱动器返回负性能数据,呼叫中心代理可以联系客户并安排发送更换件,”Haskell 说。
在向领导层报告时,也适用相同的控制水平和速度。“如果我们正在通话中,一位高管向我们提出问题或需要不同的数据视图,我们可以动态地更改或向 Elastic Observability 仪表板添加筛选器。更新后的信息会在几秒钟内显示在屏幕上。”
这也有助于与广告商达成交易。在一次谈判中,销售团队能够在一小时内生成报告并回答客户的查询,从而促成了一份价值数百万美元的合同。
使用机器学习检测异常值和异常情况
DISH Media 正在充分利用 Elastic Observability 中的机器学习功能。工程师可以将现成的 ML 算法应用于所有遥测和自定义业务数据。
这使他们能够更快地识别异常值或异常情况并加以解决。例如,当飓风伊恩于 2022 年袭击佛罗里达州时,DISH Media 使用 Elastic Observability 检测到该地区机顶盒的信号强度正在迅速下降。工程团队切换到卫星连接,确保 80% 的受影响客户在风暴期间拥有正常的信号范围。
从云预算中获得更多价值
Elastic 还帮助 DISH Media 从其 IT 预算中获得更多价值。过去,当客户对新服务的需求激增时,常见的解决方案是通过增加 AWS 云基础设施来扩大容量。现在,Elastic Observability 使公司能够识别和衡量剩余容量,以帮助减少不必要的成本。
Elastic 还简化和加速了工程团队的 CI/CD(持续集成、持续部署)流程。通过将 Elastic Observability 添加到其 CI/CD 管道中,DISH Media 可以将指标、测试和基线添加到开发环境中,使其能够在迁移到测试和生产之前修复问题。“Elastic Observability 为我们节省了很多麻烦,”Haskell 说。“回滚的风险已经消除,这减轻了工程团队的负担。”
抵御网络威胁
虽然不是最初项目的一部分,但 DISH Media 发现 Elastic Security 有助于保护系统免受内部泄露和零日攻击等外部威胁。由于 Elastic 单一代理,这没有额外的实施成本。机器学习在这里也发挥着关键作用,使工程团队能够在异常行为影响业务之前识别并纠正它。在 Log4j 零日攻击的情况下,他们能够搜索整个平台并快速应用所需的补丁。
借助 Elastic Security,我们可以获取系统的基线,并且每当机器上出现新的服务或进程时,我们都会立即知道。
至关重要的是,Elastic Security 使 DISH Media 能够将更改应用于云和本地。“当检测到威胁时,知道 Elastic 会支持我们,这让每个人都感到安心,”Haskell 说。
全面的可观测性解决方案
该组织使用 Elastic Observability 进行遥测数据的存储和索引,使用 Logstash 进行数据转换,以及使用 Elastic 的统一代理进行数据收集。Elastic 灵活而强大的仪表板功能广泛用于数据可视化。借助 Elastic 的集中式代理管理,DISH Media 能够大规模自动管理和更新 Elastic 代理及其策略。
Haskell 强调了 Elastic 作为技术合作伙伴的作用,该合作伙伴支持业务发展,因为观看习惯在不断变化,数据量在不断增加。在使用 Elastic 之前,DISH Media 仅审查了 10% 的可用数据,而在使用 Elastic Observability 之后,所有数据点现在都可见,这有助于 DISH Media 加快决策制定。
“Elastic Observability 为大型组织中工程团队面临的挑战提供了全面的解决方案。来自整个企业的多个数据视图可以整合到一个单一视图中,该视图可供该业务的所有领域访问,”Haskell 说。
这对 DISH Media 的行为方式和沟通方式产生了变革性的影响。运营、工程和业务团队现在更深入地了解他们的活动以及它们如何相互影响。