PayPal 以永續發展為目標，在資料處理上面臨的挑戰
市場領先者 PayPal 的巨大挑戰
作為線上支付先驅，PayPal 每年進行數以十億計的交易，總金額超過 1 萬億美元，佔有超過 50% 的市場份額。由於業務的特性，公司在任何時刻都需要將大量資料來回傳輸，同時還希望能夠實時從中獲得洞察。對於 PayPal 來說最重要的是以快速高效的方式同時實現這兩個目標，對延遲、負載能力和效能等方面都有很高的要求。此外作為一家上市公司，PayPal 還有著積極的永續發展目標：它致力於在 2040 年實現 100% 的碳中和，並計劃在 2025 年前將運營溫室氣體排放減少 25%（以 2019 年為基準）。
PayPal 執行副總裁兼首席訊息官 Archie Deskus 在接受 VentureBeat 採訪時表示：“隨著我們的業務增長，不可否認我們需要更多的計算能力和儲存空間，我們該如何以負責任的方式實現這一點？”她還補充說，這個旅程永遠不會結束，我們的目標是保持盡可能高效和最佳化。
應對需求的擴充套件和突增挑戰
PayPal 具有混合的資料中心基礎設施：既有透過資料中心合作夥伴的本地部署，同時又利用公共雲。Deskus 描述說，PayPal 是“天生的雲原生”，近年來的戰略變化之一就是在公共雲上實現更多的部署。隨著數位商務的大幅增長和疫情期間的相應流量增加，PayPal 與德勤合作，退出了一些非戰略性的資料中心，並將其支付平臺和交易的水平可擴充套件應用轉移到 Google Cloud。Deskus 解釋說，PayPal 最需要的處理能力是應用在部署中執行的執行時。在這裡關鍵在於公司在某些特定時期（如黑色星期五和網購星期一）會出現交易量的大幅增加，在這些高峰期，它每秒處理平均 1000 筆付款。現在有了 Google Cloud，公司可以“擴充套件並爆破”，這樣可以在不浪費容量的情況下應對增長。正如 Deskus 所解釋的，公司在成本方面仍依賴於其資料中心資源，並在超出基本需求時利用這種爆發能力。
分析功能靠近資料源
另一個關鍵的處理需求是分析。Deskus 指出，資料引力（即資料引誘更多的資料和應用程式，使資料的移動變得更加困難）在這裡非常重要。由於 PayPal 承諾實現可再生能源和高效能源利用率，公司希望確保分析工作負載靠近資料中心。因此 PayPal 與 Google 位於猶他州鹽湖城的雲服務區域合作，將其基礎設施的關鍵部分遷移到該區域。Deskus 表示核心基礎設施“配對緊密”，以碰撞最小化延遲。Deskus 說：“在 PayPal，我們為我們的客戶處理了大量實時資料。”將資料分開放置將會導致效能和延遲方面的問題。她表示 PayPal 與 Google Cloud 的合作的一大部分就是將這些分析功能整合在一起。她補充說，該公司預計在 2024 年上半年完成這一遷移。此外由於過去的收購或分散的運營模式，PayPal 在其投資組合中擁有多種分析工具，現在正在努力整合這些工具，以更好地檢視其品牌客戶群體。公司不斷評估資產利用情況，並確保可以被淘汰的專案。然而亦要保證解耦投資不會影響延遲，這一點對於 Deskus 來說至關重要。
應對大資料需求的挑戰
緊隨雲端計算的爆炸之後，還有人工智慧（AI）、機器學習（ML）和大資料分析等技術和流程的出現。尤其是生成式人工智慧創造了大量的資料，需要高效能的資料儲存和檢索。Deskus 表示：“這是一個不斷發展的過程，生成式人工智慧在所需容量上確實提高了要求。”然而她指出，這項技術當前仍處於初級階段，許多公司現在才開始進行實驗，評估其價值和所需資源。至於 PayPal，它正在尋找提高效能的方法，例如使用高效能計算（HPC）工具、圖形處理器（GPU）或分布式計算叢集。她說，隨著公司透過實驗學習，將能夠確保最有效的算法和資料需求。同時分析複雜性也是很重要的：對於 GPT-4.5（或即將推出的更高版本）何時更為合適，相對於 GPT-4？她表示：“人們總是相信更多的資料是更好的，但是隨著我們變得更加成熟，我們發現這並不總是真實的。”她補充說，我們應該將技術的選擇實際地根據情況進行評估。採用此類工具的另一個關鍵要素是擁有正確的技能組合。Deskus 表示生成式人工智慧和機器學習的複雜性要求進行培訓和招聘的投資，以確保公司的人才能夠應對新的、不斷演變的機會和挑戰。“我們在開始使用雲端計算時就注意到了這一點，我們開始探索這方面的旅程時，並不具備所需的所有技能，但我們透過犯錯誤學到了這些技能，我們也學到了並不總是以最優方式進行。”
生成式人工智慧對計算資源的需求
雲端計算、人工智慧、大資料分析和其他技術共同推動了對計算資源的需求不斷增長。對於大型企業來說越來越大的挑戰是如何滿足這些耗費大量資源的技術。具體而言，計算資源的使用會產生大量熱量，需要大量水資源進行散熱。據報導，例如在愛荷華州，OpenAI 在開發改變遊戲規則的 ChatGPT 過程中幾乎耗盡了水資源。
Deskus 承認：“我們看到了電力約束的壓力，每個公司都在竭力爭取可用的電力。”理想情況下，公司應該提前規劃，以免由於電力短缺或無法按時交付而無法擴充套件業務。Deskus 說：“明智的做法是理解這些約束在哪裡，並確保我們進行適當的規劃，這樣我們就不會陷入阻礙業務增長的困境中。”
結論
PayPal 作為線上支付巨頭，不僅面臨著資料處理的巨大挑戰，還面臨著在永續發展方面的壓力。公司正積極尋找解決方案，以確保資料傳輸的即時性、高效性以及計算資源的可持續性。透過與 Google Cloud 的合作，PayPal 利用公共雲和本地資料中心資源的混合基礎設施，實現了資料處理的彈性伸縮和最佳化。同時公司還與 Google 合作將分析工作負載靠近資料源，以實現高效能和低延遲。此外 PayPal 面臨著生成式人工智慧的挑戰，這一技術需要大量的資料和高效能的資源。公司正在透過高效能計算、分析複雜性以及招聘和培訓人才等方式應對這些需求。最後PayPal 面臨著計算資源短缺的挑戰，理智的規劃和適當的電力管理將對可持續增長至關重要。
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