360大数据中心平台：演进历程、实践与未来规划

《徐皓+-+360大数据中心平台演进与实践》是一篇关于360公司在大数据领域的深度分享，由徐皓在2018年进行。该报告详细探讨了360大数据中心的发展历程、业务特性、数据处理能力以及平台的重要组成部分。 1. **业务介绍**： - 360大数据中心拥有庞大的数据资源，包括全样本行为库（数十万亿日志条目，每日新增数百亿）、全球域名信息库（数十亿DNS解析记录，每日新增百万以上）、网址库（每日查询和处理百亿级别）、全球文件样本库（数百万新增样本，百亿总样本）等。这些数据来源于5亿多PC和移动端安全客户端，以及丰富的互联网基础设施、举报响应平台和第三方数据源。 - 数据涉及的领域广泛，包括漏洞、安全攻击、钓鱼网址、恶意样本等互联网痕迹大数据，以及主机信息、移动信息、主动防御等。同时，360大数据中心还服务于70多个活跃产品，涵盖了搜索、IoT、个人安全、视频、信息流等多个应用场景。 2. **数据处理与演进过程**： - 2010年开始，360大数据中心经历了从早期的单一数据统计工具到一站式数据治理、加工及挖掘平台的演进。2010年10月，第一个MR（MapReduce）程序上线，标志着初步的大数据处理能力。之后，随着移动端SDK的发布和报表工具的完善，数据处理能力逐渐增强，支持离线处理和在线查询，实时计算功能也在2015年加入。 - 2016年，大数据平台的第一版发布，进一步提升了数据处理能力。2017年12月成为发展的一个重要里程碑，可能是指平台的升级或关键功能的实现。2018年，演进至QDAS+，这意味着平台朝着更全面、集成的一站式数据治理方向发展，能够支持大规模的数据治理、加工和深入挖掘。 3. **核心组件与服务**： - 平台的核心特点包括：全域产品数据分层和归一化，确保数据一致性；跨业务的数据价值评估体系，衡量数据价值；统一的数据标准和安全体系，保障数据质量和隐私安全；自助式用户标签创建，提升用户画像精准度；以及跨引擎的计算平台，支持高效的数据处理。 - 此外，图元化的任务配置和多数据源任务处理功能使得平台操作更加便捷，而基于场景化的服务则满足了不同业务场景下的个性化需求。 总结来说，360大数据中心通过不断的技术迭代和业务扩展，构建了一个强大的数据处理平台，为公司的产品分析、决策支持和风险防范提供了坚实的基础。平台的演进不仅体现了技术上的进步，也反映了公司在大数据时代对于数据驱动业务策略的重视。