滴滴实时计算平台：服务体系、应用与未来发展

滴滴实时计算平台架构与实践是一篇由滴滴出行大数据架构部梁李印在2017年全球互联网架构大会(GIAC)和顶级100峰会(Top100Summit)上分享的技术文档。文章详细探讨了滴滴在实时数据处理和计算方面的经验和挑战，以及他们如何构建高效、可扩展的实时计算服务体系。 首先，滴滴的核心业务是一个在线交易系统，涉及到大量的实时轨迹数据、交易数据、埋点数据和日志数据，这些数据的实时分析对于业务决策至关重要。滴滴面临的业务痛点包括单机版实时计算的局限性，如扩展性差、性能受硬件限制、容错性和复杂逻辑开发难度大；自建实时计算集群则需要大量投入资源、建立监控体系并面临维护困难和缺乏技术支持的问题。 针对这些痛点，文章重点介绍了两种主流的实时计算模型：Spark Streaming和Flink Streaming。Spark Streaming采用Micro-Batch模式，每批次处理数据，提供秒级延迟，适合数据清洗、数据通道和ETL等场景，对熟悉Spark批处理的开发人员易于上手。Flink Streaming则是NativeStreaming模式，支持毫秒级延迟，适用于事件驱动、实时风控和在线业务等对低延迟有高要求的场景，因其新颖技术特性受到研发人员的青睐。 滴滴构建了一套实时计算服务体系，涵盖了流计算与实时存储或消息队列的组合，以及流计算与实时OLAP的结合。他们选择将这两种技术相结合，以适应不同的业务需求。此外，他们还独立构建了流计算集群，旨在提供一个全面且可扩展的实时计算环境，以解决成本控制和资源利用率问题。 未来，滴滴的实时计算发展规划将着重于进一步优化平台性能，提升服务质量，同时探索新的技术趋势，如更先进的实时分析工具和更高效的实时数据处理策略，以满足业务的不断增长和变化。 这篇文档深入剖析了滴滴实时计算平台的设计思想、实践经验以及面临的挑战，对于理解大规模实时数据处理在现代互联网服务中的重要性和实施策略具有很高的参考价值。