携程实时大数据平台实践：基于Storm的构建与挑战

"携程在构建实时大数据平台的过程中，面临了业务部门众多、需求各异，以及原有Batch处理方式无法满足实时分析的问题。原有的实时数据分析应用存在技术选型混乱、稳定性不足、缺乏周边设施（如报警、监控）以及信息共享困难等问题。因此，携程决定建立一个统一的实时数据平台，以确保稳定性、提供完整配套、促进信息共享和提高服务响应的及时性。在技术选型上，Kafka成为了消息队列的标准，而实时处理平台则在Storm和Spark-streaming之间进行选择，最终选择了Storm作为基础。" 在携程构建实时大数据平台的实践中，他们首先认识到传统Batch处理方式对于快速变化的业务需求已不再适用，尤其是面对携程多元化、快速迭代的业务部门。每个部门各自为战，采用不同的技术栈，导致了系统不稳定性和资源浪费。这促使携程寻求构建一个统一的实时数据平台，以解决现有问题并提供更好的数据分析支持。 该平台的核心需求包括： 1. **稳定性**：这是任何系统的基础，确保数据处理的连续性和可靠性。 2. **完整的配套设施**：包括测试环境、上线流程、监控和报警系统，以保证平台的正常运行和问题的及时发现。 3. **信息共享**：数据和应用场景的共享能够促进跨部门合作，提升效率。 4. **服务响应的及时性**：快速响应用户在开发、测试、上线和维护过程中遇到的问题，提供技术支持。 在技术选型阶段，携程选择了Kafka作为消息队列的标准，因其在业界的广泛应用和成熟度。在实时处理平台方面，尽管有Samza、S4、Spark-streaming等多个选项，但考虑到稳定性和成熟度，携程最终选择了Twitter的Storm。Storm以其低延迟、高吞吐量和容错能力，成为了构建实时数据平台的理想选择。 通过实施这个统一的实时数据平台，携程旨在提升数据处理的效率，减少技术复杂性，增强系统的稳定性，并促进不同业务部门之间的信息交流与合作，从而更好地服务于携程的实时数据分析需求。这个平台不仅提供了基础架构，还引入了标准化的工具和流程，以确保服务质量，并降低运维成本。这样的实践对于其他寻求构建实时数据平台的企业来说，具有重要的参考价值。