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轻松处理每天2TB的日志数据,支撑运营团队进行大数据分析挖掘

[日期:2017-01-03] 来源:阿里云  作者: [字体: ]

  “用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端,然后分天、分小时的展开数据分析作业,分析结果再导入数据库和报表系统,最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍,整个过程中数据量庞大,且计算复杂,这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提出了很高的要求。

  关于墨迹天气

  北京墨迹风云科技股份有限公司于2010年成立,是一家以“做卓越的天气服务公司”为目标的新兴移动互联网公司,主要开发和运营的“墨迹天气”是一款免费的天气信息查询软件。“墨迹天气”APP目前在全球约有超过5亿人在使用,支持196个国家70多万个城市及地区的天气查询,分钟级、公里级天气预报,实时预报雨雪。提供15天天气预报,5天空气质量预报,实时空气质量及空气质量等级预报,其短时预报功能,可实现未来2小时内,每10分钟一次,预测逐分钟逐公里的天气情况。特殊天气提前发送预警信息,帮助用户更好做出生活决策。在墨迹天气上,每天有超过 5 亿次的天气查询需求和将近20亿次的广告请求,这个数字甚至要大于 Twitter 每天发帖量。墨迹天气已经集成了多语言版本,可根据手机系统语言自动适配,用户覆盖包括中国大陆、港澳台,日韩及东南亚、欧美等全球各地用户。

  挑战

  墨迹运营团队每天最关心的是用户正在如何使用墨迹,在他们操作中透露了哪些个性化需求。这些数据全部存储在墨迹的API日志中,对这些数据分析,就变成了运营团队每天的最重要的工作。墨迹天气的API每天产生的日志量大约在2TB左右,主要的日志分析场景是天气查询业务和广告业务。

  “用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端,然后分天、分小时的展开数据分析作业,分析结果再导入数据库和报表系统,最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍,整个过程中数据量庞大,且计算复杂,这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提出了很高的要求。 之前墨迹使用国外某云计算服务公司的云服务器存储这些数据,利用Hadoop的MapReducer和Hive对数据进行处理分析,但是存在以下问题:

  1.成本:包括存储、计算及大数据处理服务成本对比阿里云成本很高。

  2.网络带宽:移动端业务量大,需要大量的网络带宽资源支持,但数据上传也需要占用网络带宽,彼此之间相互干扰造成数据传输不稳定。

  解决方案及架构

  针对上述情况,墨迹将日志分析业务逐步迁移到阿里云大数据平台-数加平台之上。

  新的日志分析架构如页面下方架构图所示。

  方案涉及的阿里云数加平台组件有:

  • 阿里云数加-大数据计算服务MaxCompute产品地址:https://www.aliyun.com/product/odps

  • 大数据开发套件(DataIDE)

  • 流计算(StreamCompute,规划中)

  • 流式数据发布和订阅(DataHub)

  另外,由于每天产生的数据量较大,上传数据会占用带宽,为了不影响业务系统的网络资源,客户开通了阿里云高速通道,用于数据上传。通过此种手段解决了网络带宽的问题。

  通过阿里云数加日志分析解决方案,墨迹的业务得到以下提升:

  1.充分利用移动端积累下来的海量日志数据。

  2.对用户使用情况和广告业务进行大数据分析。

  3.利用阿里云数加大数据技术,基于对日志数据的分析,支持运营团队和广告团队优化现有业务。

  收益

  1.迁移到MaxCompute后,流程上做了优化,省掉了编写MR程序的工作,日志数据全部通过SQL进行分析,工作效率提升了5倍以上。

  2.存储方面,MaxCompute的表按列压缩存储,更节省存储空间,整体存储和计算的费用比之前省了70%,性能和稳定性也有很大提升。

  3.可以借助MaxCompute上的机器学习算法,对数据进行深度挖掘,为用户提供个性化的服务。

  4.阿里云MaxCompute提供更为易用、全面的大数据分析功能。MaxCompute可根据业务情况做到计算资源自动弹性伸缩,天然集成存储功能。通过简单的几项配置操作后,即可完成数据上传,同时实现了多种开源软件的对接。

  架构图

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