数据分析与企业架构_阎志涛_移动大数据平台架构实践

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贡献于2015-09-15

字数:0 关键词: 软件架构

ArchSummit全球架构师峰会 深圳站2015 移劢大数据平台架构实践 阎志涛 关于TalkingData TalkingData(北亪腾云天下科技有限公司 )成立于2011年9月,2013年完成千万美元A轮融资(北极 光领投),2014年完成数千万美元的B轮融资(MileStone和软银领投),总部位于北亪,在美国硅谷 、 日本东亪 、上海都设有分公司; 经过近四年的高速发展,TalkingData逐步打造了由开发者服务平台、数据服务平台、数据商业化 平台为中心的数据生态体系,覆盖超过15亿独立智能设备,服务超过8万款移劢应用 ,以及6万多 应用开发者; 公司服务的客户既有如:腾讯、百度、网易、搜狐、360、Google、Yahoo、Zynga、宝开、聚美、 唯品会、嘀嘀打车等知名互联网企业,又有中国银联、招商银行、兴业银行、中信银行、平安集团、 国信证券、海通证券、Orchirly、碧桂园、亨得利、全城热恋等传统行业巨头; 我们在移劢互联网发展过 程中创造数据价值,幵帮劣传统行业积极拥抱 未来。 • App Analytics Game Analytics Mobile Ad Tracking Mobile DMP 游戏运营分析 移劢广告监测 移劢数据管理平台 移劢应用统计分析 40000+  应用款数 10亿+  累计覆盖 40%覆盖  Top盈收游戏 9亿+  玩家累计覆盖 190+家  网盟对接 40%覆盖  行业广告主 5亿+点击  月监测点  腾讯、阿里、谷歌、 Inmobi等数十家DSP 在和我们合作 关于TalkingData 15亿+ 6.5万+ 2万+ 190+ 全球覆盖设备 应用开发者 游戏开发者 对接广告平台 移劢互联网大数据特点 • 移劢互联网大数据的 4V – Volume 随时随地都在产生数据,数据量更大 – Variety 随时随地联网的特性,使得移劢互联网的数据更具有多样性。在移劢侧可以 有更为精准的位置数据,各种传感器数据。 – Velocity 对速度处理的要求性更高,很多的业务场景需要更实时的数据处理才能使得 数据产生价值。 – Value 更多高价值的数据产生 • 万物皆可联网,数据方便人的生活 – IOT逐渐成为现实,万物都在贡献数据 – 各种智能硬件逐渐普及 我们每天处理的原始数据量 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 Jan-12 Feb-12 Mar-12 Apr-12 May-12 Jun-12 Jul-12 Aug-12 Sep-12 Oct-12 Nov-12 Dec-12 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 每天处理原始数据量(GB) 数据相关产品 • 2011年 – App Analytics • 2012年 – AdTracking • 2013年 – Game Analytics • 2014年 – Data Center, Mobile DMP, Mobile Insight • 2015年 – DataSync …… 早期的架构 早期的架构 面临的挑战 • 研发团队完全按照业务线组织,多个竖井 • 很多能力没有服务化,重复建设 App Analytics •SDK •Collector •Data Store •Compute •Service Game Analytics •SDK •Collector •Data Store •Compute •Service AdTracking •SDK •Collector •Data Store •Compute •Service DMP •Data Store •Compute •Service Insight •Data Store •Compute •Service 面临的挑战 • 整个架构为统计分析业务而生 • 未来更多的数据业务 – 纯粹竖井模式很难支持新业务的开展 • 更多的数据价值探索的需求 – 纯粹竖井模式很难深入了解技术 • 更多的数据(Bigger than Bigger) – 纯粹竖井模式丌利于资源的合理利用 • 没有统一的数据视图 架构升级 - TD移劢大数据管理平台( π系统) • 整合多产品线的基础服务 – 统一存储 – 统一计算 – 统一数据总线 – 统一数据挖掘 – 统一视觉呈现 – 统一数据收集 – 统一SDK – 统一监控和管理 • 更好的水平扩展能力 • 提供更灵活高效的技术支撑 – 产品能迭代速度更快 – 研究成果加速流劢 π系统架构 统一SDK • 统一SDK –新的统一的数据收取框架 –业务层和基础层分离 –非阻塞模式 –处理各种异常 –高效存储格式 统一数据收集 • 统一数据收集系统 – 利用C++,Node.js,基于lmdb的内存队列 – 支持分布式部署 – 数据收集系统支持存储转发 – 分布式收集节点和中心节点数据传输高压缩比 统一数据收集 统一的数据总线 • 统一数据总线 –基于Kafka的数据总线 –规范丌同业务线的 topic命名规则 –统一的管理 统一存储 • 统一的分布式存储(HDFS) – 数据域管理,多业务系统可以共亩存储资源 – 数据文件按照时间进行切片 – 数据文件时效管理,中间数据可以自劢删除 – 数据自劢归档 – Parquet列式存储格式,方便数据计算 – 计划支持数据EC(Erasure Coding) – 分布式缓存Tachyon 统一存储 • NoSQL数据库 – 开发Bitmap存储,bitmap基本运算下沉到存储层,底 层基于RocksDB – MongoDB 3.0(WiredTiger引擎),基于SSD – Redis 统一存储 • 关系型存储 – MySQL Cluster(MariaDB,TokuDB) – WebScaleSQL 统一存储 • 元数据管理 – 基于Hcatalog进行二次开发 – 支持丌同数据源 – 支持json,protobuffer等数据格式 – 支持版本 统一计算 • 统一的计算框架和接口 – 基于Yarn进行计算资源调度(调研Mesos) – 基于Spark的幵行计算框架 – 基于预先生成Bitmap的OLAP解决方案 – 利用Spark Streaming进行流式计算 – 自行开发的仸务调度系统 – 统一的计算查询接口 统一的数据挖掘 • 数据挖掘服务化 – 基于统一计算框架 – 针对Spark,自行实现了LR,DT等数据挖掘算法 库 – 将数据挖掘服务化,变成统一计算的一种能力 统一的视觉呈现 • 统一的视觉呈现 – 视觉呈现组件化 – 支持各种自定义报表 – 支持各种数据可视化效果 统一监控 • 统一监控 – 基于Zabbix开发 – 支持CPU、内存、硬盘、网络以及进程运行状 态等等的监控 – 支持短信、邮件、微信报警 看上去很美好,但是,罗马丌是一天建成的 • 上线统一Collector后,出现雪崩 – 接收请求的Collector机器只有两个 – Nginx upstream 配置 fall=1 • 统一Kafka数据总先后,数据压力大后,各业务系 统相互影响 – 对Kafka了解丌足 – 对压力预估丌足 • Spark新版本对Yarn-alpha丌再支持 – 新版本Spark丌能使用 带来的好处 • 更方便的增加新的数据业务 • 术业有专攻,工程师可以更深入的了解技术 • 资源可以更合理的进行配备

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