vivo大数据DMP系统工程架构实战：亿级用户智能体验揭秘

在vivo大数据DMP系统工程架构实践中，严永亮作为vivo互联网大数据专家，分享了vivo如何应对亿级用户的大数据挑战。该研讨会于2019年3月30日在深圳举行，重点关注了vivo大数据平台的构建和发展。 首先，vivo大数据DMP（Data Management Platform）是vivo实现智能用户体验的关键组件，它负责处理海量数据，包括2亿+的用户量、50亿级别的数据规模，以及每天3000+的PB数据量。数据来源于vivo的各种业务系统，如应用商店、游戏中心、浏览器、广告系统等，这些系统通过高效的埋点数据采集和上报机制，将不同类型、时效性和规则各异的日志数据转化为有价值的信息。 数据流程涉及数据采集、加工、入库、建模、管理和输出等步骤，强调实时性和大数据量下的高并发、低时延、稳定性。vivo采用Hadoop生态系统（HDFS和HBase），以及Spark、MapReduce等计算框架，通过ETL（Extract, Transform, Load）处理大规模数据，并利用Kafka进行数据流转和管控。数据流转过程中，支持在线报表、数据查询、分析洞察和决策支持等功能，同时也注重数据的安全性和规范性，例如数据仓库构建、数据集市服务、数据安全策略、数据加密、数据灾备等。 此外，vivo构建了一套全面的数据管理工具，包括数据仓库、数据集市、数据需求分析、元数据和指标管理，以及配置管控平台，以满足不同业务场景的需求。数据服务方面，提供多样化和丰富的数据可视化能力，如表格、趋势、分布和漏斗图，支持自助式查询和多维度分析，有助于决策者快速获取关键洞察。 挑战部分着重介绍了数据安全问题，如数据加密、分级制度和数据灾备策略，确保用户隐私和企业合规。同时，vivo还在数据应用上扩展到新零售、金融等领域，通过数据驱动的策略优化用户体验和业务运营。 vivo的数据接入与采集平台使用Agent，结合计算与存储平台的高效性能，为不同客户端和业务部门提供服务。整体而言，vivo大数据DMP系统的工程架构实践旨在实现全面、高效和多样化的数据管理，推动业务增长和智能化决策，为亿级用户提供无缝的智能体验。