在很多国家和地区，“代购”这种消费形式已经成为消费者购买心仪商品的主要方式之一。例如，隶属于Enigmo的日本知名电商网站Buyma，主要以C2C的模式帮助日本消费者通过代购来购买价格实惠的全球商品，其中不乏知名品牌和奢侈品品牌的爆款商品。

经过多年发展，Buyma目前共上架14万个品牌的562万件不同商品，在全球已有超过821万用户，其客户端App仅在日本本土就获得了500万下载量。

作为一家上市公司，多年来Enigmo始终维持10%左右的年增长率。近几年随着一些外部因素的影响，他们开始遇到一些棘手的问题。

个性化服务对电商的重要性不言而喻。如果能根据每位用户的喜好和购买历史，有针对性地推荐客户可能感兴趣的产品，这对商家和客户来说都是一种双赢的局面。

为了让个性化推荐的结果更加准确，这就不可避免需要仔细记录并分析客户的种种特征与行为，例如客户的性别年龄、兴趣爱好、购物习惯……知名分析机构Gartner曾经有报告称，有63%的消费者期望能在电商平台上获得个性化的体验。

然而，近年来各个国家与地区纷纷颁布出台了与消费者数据隐私保护有关的法案，这就让很多电商企业的客户数据存储和分析遇到了不小的挑战。不仅如此，很多比较新的浏览器也开始通过技术手段进一步增强对客户隐私和数据的保护，这也使得大量企业以往所采用的客户数据记录方法逐渐失效。

例如Cookie。这是一种由Web服务器放置在访客硬盘上的一个小文件，其中记录了与访客有关的各类信息。当访客每次访问网站时，Web服务器可以读取自己之前放置的Cookie，进而了解客户身份和喜好等数据。

目前比较新的浏览器，都开始对Cookie进行了各种限制。对于第三方Cookie，很多浏览器的默认设置完全就会将其拒绝；就算对第一方Cookie，也大幅缩短了其有效期（有些浏览器默认只允许7天有效期，一些更严格的浏览器默认只允许1天！）。

这些举措的本意都是为了更好地保护用户隐私，防止用户的身份和数据被不同网站追踪。然而具体到电商行业，则会让个性化推荐能力大打折扣。

如何在隐私保护和个性化体验之间进行权衡？不仅Buyma，任何需要直接面向消费者的电商平台或企业都需要仔细考虑。

黑色星期五、双十一、双十二……各类电商促销互动已经成为全球网民和电商平台的狂欢,Buyma也是如此。

根据以往的体验，每年电商大促期间,Buyma都会面临超过平时10倍的流量。蜂拥而来的流量固然意味着更多收入，但流量高峰期的访问性能和效率问题也在困扰着Buyma的运维人员。

而Buyma的网站和App所涉及到的资源分布在多个域名下,最早对于成本方面的考虑，只考虑为图片、JavaScript脚本等内容使用Akamai的服务进行加速,但是提供API服务和HTML内容的主域名并未进行CDN加速，相关内容只能访问源站服务器来获取。

然而随着业务不断增长,面对10倍以上的峰值流量,这种架构的弊端逐渐显现。每到这种时候,源站服务器负载居高不下,但绝大部分用户的体验都会受到或多或少的影响,不是页面加载缓慢就是频繁出错。面对周期性的激增流量峰值，该如何有效应对？

在打造个性化服务并保证访客数据隐私安全方面，Buyma多年来一直在跟随技术发展步伐进行着完善。

此举有效解决了Cookie有效期问题，帮助Buyma为客户提供更有针对性的建议和电商购物体验。不仅如此，EdgeWorkers还帮助Buyma有效分载了源站在流量高峰期的负担，通过边缘技术进一步改善了服务的访问延迟和性能。

EdgeWorkers可以让开发者直接在边缘处进行定制化的开发，Enigmo的一名开发者在阅读相关文档后，只简参考了GitHub上的一些范例代码，就在一周内成功开发出新系统的原型并发布了首个版本。

EdgeWorkers可以在边缘处高效运行，并从就近位置为客户提供服务。据统计，在EdgeWorkers边缘节点的帮助下，Buyma的交易平均初始化时间仅为7.16毫秒，而平均执行时间仅0.20毫秒。相比传统的云计算模式，这已经算是非常了不起的飞跃。

不仅如此，边缘节点还将高达64.18%的HTML和API工作负担从源站服务器分载到EdgeWorkers边缘节点上，这也让Buyma的源站能够在流量高峰期更游刃有余地应对大量访客，同时确保每位访客都能获得一直的高性能、低延迟体验。

从客户端到源站再到边缘，Buyma借助Akamai EdgeWorkers规模庞大的分布式无服务器网络，在边缘处实现了电商体验的再一次革新。同时，EdgeWorkers可以实现定制化的流量负载均摊，以及主备流量切换，确保电商网站的大促期间的可用性和平滑的扩展。此外，Edgeworkers也能结合Queue-in实现排队机制，使用户在抢购期间能够在平等的环境中有序排队，避免挤爆网站，进而为用户的网购体验提供保障。