滴滴业务实时监控系统架构介绍
滴滴内控分析报告
滴滴内控分析报告一、背景介绍滴滴是中国领先的移动出行平台，为全球用户提供出租车、专车、快车、顺风车、出租车、自行车等多种出行服务。
在快速发展的同时，滴滴也面临着诸多的内控挑战。
本报告将对滴滴的内控情况进行分析，并提出相应的改进建议。
二、内控现状分析2.1 内部控制体系滴滴建立了一套完善的内部控制体系，包括组织结构、职责分工、内部监督、风险控制等方面。
通过明确的岗位职责和流程，滴滴在一定程度上保障了内部控制的有效性。
2.2 风险管理滴滴积极开展风险管理工作，通过制定风险矩阵、风险评估和风险监控等措施，对潜在风险进行识别和评估，并采取相应的控制措施，以降低风险的发生概率和影响程度。
2.3 内部审计滴滴建立了相对独立的内部审计机构，负责对公司内部各项业务活动的合规性和风险控制情况进行审计。
内部审计对于发现存在的问题和不足具有重要作用。
三、内控存在的问题3.1 内部流程不透明滴滴在一些关键流程的设计和执行上存在一定的不透明性，导致员工难以理解和遵守相关规定，增加了企业内控风险的发生概率。
3.2 部分岗位职责不明确在某些关键岗位上，滴滴的职责分工不够明确，导致工作责任不清，影响了内部控制的有效性。
3.3 数据安全保护不足滴滴作为移动出行平台，拥有大量用户的个人信息和交易数据。
然而，滴滴在数据安全保护方面存在一定的不足，需要加强相关措施以防止数据泄露和滥用的风险。
四、改进建议4.1 加强内部流程的透明度滴滴应该建立一个清晰的流程管理系统，明确各个流程的执行步骤和要求，并向员工进行全面的培训，确保每个员工都能够准确理解和遵守相关规定。
4.2 确定明确的岗位职责滴滴应该对各个岗位的职责进行明确划分，明确工作职责和权限，提高员工对工作的认知和责任感，确保内部控制的有效性。
4.3 加强数据安全保护滴滴应制定完善的数据安全保护措施，包括数据加密、权限管理、数据备份等方面，以确保用户的个人信息和交易数据不受到泄露和滥用的风险。
滴滴内控分析报告
滴滴内控分析报告1. 引言滴滴是中国最大的出行平台之一，在过去几年里迅速发展壮大。
然而，随着其规模的扩大，滴滴面临着越来越多的内部控制挑战。
本文将对滴滴的内控体系进行分析，并提出改进建议。
2. 内控体系概览滴滴的内控体系主要包括以下几个方面：2.1 风险管理滴滴面临的风险主要包括安全风险、合规风险和运营风险。
滴滴需要建立完善的风险管理体系，包括风险识别、评估、控制和监测等环节。
2.2 内部审计内部审计是滴滴内控体系的重要组成部分。
通过定期的内部审计，滴滴可以及时发现内部控制缺陷和风险隐患，并采取相应的改进措施。
2.3 信息系统安全滴滴作为一家互联网公司，信息系统安全是其内控体系的重要环节。
滴滴需要加强对用户数据和交易信息的保护，建立健全的信息安全管理体系。
3. 内控问题与挑战在滴滴内控体系中存在一些问题和挑战，包括：3.1 内部控制缺陷滴滴在快速发展的过程中，可能存在一些内部控制缺陷。
这些缺陷可能导致数据泄露、违法操作等风险。
3.2 人员管理滴滴规模庞大，人员众多，对人员管理提出了更高的要求。
滴滴需要加强对员工的培训和监管，确保员工遵守公司政策和规定。
3.3 合规风险滴滴作为一家出行平台，需要遵守相关的法律法规和行业准则。
滴滴需要加强对合规风险的识别和控制，确保自身合规经营。
4. 改进建议为了解决上述问题和应对挑战，滴滴可以考虑以下改进建议：4.1 提升内部审计效果加大对内部审计的投入，提升审计覆盖范围和频率。
建立健全的内部审计报告和跟踪反馈机制，确保问题得到及时解决。
4.2 强化风险管理建立完善的风险管理体系，加强对安全风险、合规风险和运营风险的识别和控制。
制定相应的应急预案，提高应对突发事件的能力。
4.3 加强人员管理加强对员工的培训和监管，建立健全的人事管理制度。
加强对员工行为的监控，及时发现和处理违规行为。
4.4 加大合规投入加强对合规风险的识别和控制，建立合规管理框架。
加强与相关部门和机构的合作，提高合规风险管理的效果。
2-滴滴基于falcon的监控实践
干掉 MAX、MIN, 只支持 AVG 的归档 存储容量消耗降低60%, io消耗降低30% 1分钟的归档数据存8天, 为同环比提供支持
主要改进: 大盘支持同环比看图
主要改进: 大盘支持同环比看图
典型的每日巡检大盘。60%+的巡检大盘, 都是同环比
主要改进: 同环比配置
只支持1天和7天的同环比, 这是由业务的周期特点决定
增加了策略的管理成本, 但大大降低了用户的学习成本
功能场景 添加报警 排除特例 修改子节点 的接收组 复用配置 旧实现方式 新建模板&将模板绑定 到节点 模板覆盖&报警组留空 模板覆盖&更新报警组 模板继承 新实现方式 在节点上新建策略 对新方式的评价 • 易于理解: 无需模板这 一概念 排除节点 • 易于理解: 排除更直观 • 简化操作: 一步到位 排除节点&新建策略 • 增加操作: 既要修改老 策略, 又要建新策略 策略克隆 • 易于理解: 克隆更直接 • 管理困难: 更新配置时 需遍历所有同类策略
清洗规则: su equal (gz01.falcon-query) && metric equal (rpc.counter) && tagk equal (trace)
1. 清洗维度: 服务单元su, 指标metric, tagk, tagv, metric/tagk 2. 清洗方式: 字符串 相等, 前缀, 后缀, 包含 95%的清洗规则, 是通过 tagv前缀匹配 实现的
服务间rpc调用质量
主要改进: 数据按照服务单元分类
su与服务树节点一一对应, 查看某个服务的监控会很方便
主要改进: 垃圾数据清洗
主要改进: 垃圾数据清洗
{ su: “gz01.falcon-query”, metric: “rpc.counter”, tags: { host: “op-falcon-q.gz01”, trace: “0ed9c487 …”, }, }
大数据-滴滴业务实时监控系统架构及实践
Holt-Winters时间序列分析模型介绍
议程
• 滴滴实时监控系统演变历程 • 当前架构及服务介绍 • 系统优化方向
Lambda架构的问题
• 同样的业务逻辑需要维护实时和离线计算两套代码 • 重新处理数据只能依赖离线计算，计算较慢
优化方向
• 实现“端到端”的Exactly-Once实时数据处理，不再需要离线修正 Ø Samza Local Cache Ø 智能感知Kafka Partiton变化 Ø Druid Kafka Indexing Service
Samza Unified ETL Job
• 数据格式转换 • 数据去重
Samza Metrics Computing
Samza HDFS Producer
HDFS
当前系统架构特点
• 高可用 • 易扩展 • 高性能 • 支持有状态的实时计算
为何选用Kafka？
Kafka 是一个高性能、高可用、易扩展的 分布式日志系统
Samza数据处理流程介绍
输入流
Partition 0
Partition 1
Partition 2
本地状态存储 (RocksDB)
Container 1
Task 0
Task 1
Task 2
Container 2
job
Checkpoint Stream
输出流
Changelog Stream
Samza的高可用性
缓存
客户端请求
Segements 查询
缓存
元数据
Druid Kafka Indexing Service介绍
Overlord
控制流 数据流
Middle Managers
(仅供参考)滴滴打车架构演变及应用实践
系统架构
乘客App
司机App
LVS
Web
Web
Web
Push Server
MongoDB
MySQL(Slave)
DBProxy
• Push服务集群化改造 • 开发LBS服务替代MongoDB
工工业时代
• 时期：2014.3-‐Now • 流量：5亿 • 架构：服务化 • 团队：50+研发，7运维
用用户
乘客App
业务架构
web流量入入口口
企业版
司机App
出租⻋车⻋车台
服务
支支付服务 反作弊服务
Redis优先级队列 抢单策略引擎
LBS Server
司机任务调度 分配策略引擎
特征存储
未来技术规划
• 架构：分城市部署 • 体验：SPDY协议 • 效率：DevOps • 成本：HHVM、内部私有云
We Need You
• 我们正在寻找技术上追求卓越的架构师，一一起改变世界 • 您将能参与到——
Q&A
MySQL(Master)
MySQL(Slave)
订单分配系统
监控
• 基础监控 • CPU、Mem、I/O、⺴网网卡带宽、进程存活
• Ngnix • 流量、HTTP Status(502、504、500…)
• Fast-‐CGI（php-‐fpm） • 活跃进程数、error log、slow log…
实时获取IP 第三方方配置服务
IDC1
IDC2
⻘青铜时代
滴滴业务实时监控系统架构介绍
Container 1
Task 0
Task 1
Task 2
Container 2
job
Checkpoint Stream
输出流
Changelog Stream
Samza的高可用性
Kafka Log A Log B Log C Log D
➢ Liquid ：停止当前实时计算任务，修改Offset后，重启任务
druid是针对时间序列数据提供低延时的数据写入以及快速交互式查询的的分布式olap数据库druid的数据存储方式主要根据时间对segment文件进行分片存储segment包含的三种列类型时间戳列作为数据分发存储查询的依据维度列支持过滤和分组使用字典编码压缩使用bitmap索引压缩指标列用来聚合计算使用lz4压缩druid的数据处理流程介绍实时流数据离线数据客户端请求segements查询元数据druid节点外部依赖缓存缓存lambda架构druidkafkaindexingservice介绍overlordmiddlemanagersmiddlemanagermiddlemanagermiddlemanagerkafkapartition0partition1topic1partition0partition1topic2kafka中每个partiton的消息是严格有序追加写入不可改变控制流数据流druid支持近似统计算法基于yahoo开发的datasketches使用thetasketch近似算法支持集合操作并集交集差集druid支持地理查询包含在druid092版本滴滴实时订单热力图为何选用samza
Task1
滴滴业务架构设计
滴滴业务架构设计1. 技术架构滴滴出行的技术架构设计非常先进，主要包括前端、后端、数据存储和计算平台等几个方面。
在前端方面，滴滴通过App和网页提供服务，用户可以通过手机APP下单，查看车辆信息等。
在后端方面，滴滴通过云计算技术搭建了高可靠性、高可扩展性的服务器集群，保证了系统的稳定性和可靠性。
在数据存储方面，滴滴采用了分布式数据库技术，能够支持无限扩展，并且具备高可用性。
在计算平台方面，滴滴通过大数据技术实现了对用户数据的实时分析和挖掘，为用户提供更加个性化的服务。
2. 数据架构滴滴的数据架构设计非常重要，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等几个环节。
在数据采集方面，滴滴通过App、网页和后台系统等多个渠道采集用户行为数据、车辆位置数据等。
在数据存储方面，滴滴采用了高性能的分布式数据库技术，能够支持PB级别的数据存储，并且保证数据的安全性和完整性。
在数据处理方面，滴滴通过大数据技术对海量数据进行实时分析和挖掘，从而为用户提供更加智能的推荐和预测服务。
在数据应用方面，滴滴通过机器学习和人工智能技术实现了对用户需求的实时预测和个性化推荐，从而提高了用户体验和服务质量。
3. 业务流程滴滴的业务流程设计非常严谨，主要包括用户下单、司机接单、派单、计费、支付和评价等多个环节。
在用户下单环节，用户可以通过手机APP选择车型、出发地和目的地等信息，生成订单。
在司机接单环节，系统会根据司机的位置和路况等信息派单给合适的司机。
在派单环节，系统会自动计算最优的路线和距离，并且实时更新司机的位置和到达时间。
在计费环节，系统会根据距离、时长和车型等信息自动计算价格，并且展示给用户确认。
在支付环节，用户可以选择在线支付或者现金支付，并且生成支付凭证。
在评价环节，用户可以对司机和服务进行评价，并且提出建议和意见。
通过严格的业务流程设计，滴滴保证了用户的安全性和服务质量。
综上所述，滴滴出行的业务架构设计非常优秀，通过先进的技术架构、完备的数据架构和严谨的业务流程设计，为用户提供了高效、便捷、安全的出行服务。
滴滴服务管控课件
服务风险难以控制的挑战和解决方案
挑战
滴滴服务存在一定的安全风险，如司机的人身安全、乘客的 财产安全等。由于服务过程中涉及大量信息和资金流动，也 存在信息泄露和金融风险等问题。
解决方案
建立完善的安全管理体系，加强司机和乘客的身份认证和信 息保护。同时，加强与警方的合作，及时处理安全问题。针 对金融风险问题，加强资金流动监管和风险预警机制。
成效评估
通过AI技术的应用，滴滴服务的效率得到了显著提升，减少了车辆空驶时间和乘客等待时 间，提高了整体的服务水平。
案例四
背景介绍
为了提高对乘客的服务响应速度和处理效率，滴滴公司决定引入智能客服系统。
智能客服系统应用
滴滴公司开发了一套智能客服系统，能够通过自然语言处理技术自动回复乘客的问题和投诉，同时还能进行语音交互 ，方便乘客获取信息。
01
02
03
客户满意度
评估和监控滴滴服务的客 户满意度，以便及时发现 问题并改进。
服务标准
制定清晰的服务标准和流 程，确保每位客户都能获 得一致、高质量的服务。
质量检测
通过定期的质量检测和评 估，确保服务质量和标准 的符合性。
司机服务质量管控
司机培训
提供定期的培训和发展课 程，提高司机服务水平和 专业素养。
AI技术在服务管控中的应用
利用AI技术对平台订单 数据进行智能分析
提高平台运营效率和安 全性
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对司机行为进行智能监 测和预警
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为平台提供更加精准的 决策支持
智能客服系统在服务管控中的应用
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02
智能客服系统可自动回答用户问 题
具备语音交互功能，方便用户操 作
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➢ Group:对记录进行分组
➢ Aggregate: 对处于相同Group的数据进行聚合计算
需要状态管理
Samza实现有状态的实时计算
• 基于过去的数据状态来处理当前的数据：本质是数据缓存机制
• Samza基于RocksDB实现本地状态存储
输入流
DB DB Query
输入流
DB Change log
Samza
Job 1
Job 2
YARN
• 不会出现“雪崩”
• 不会丢失数据
• 缓存队列：基于磁盘，不受内存限制 • YARN为Samza Job提供了容错机制
Samza常见计算类型
• 处理单条信息
➢ Filter: 根据特定条件筛选匹配的记录
➢ Map: Log= f(Log)
• 处理多条信息
➢ Join: 对多个数据流做关联计算
滴滴业务实时监控系统架构介绍
技术创新，变革未来
议程
• 滴滴实时监控系统演变历程 • 当前架构及服务介绍 • 系统优化方向
滴滴实时监控系统演变历程
2015年之前
挑 战
• 快速满足业务需求
2015年至今
• 业务数据库分库、分表
• 数据、维度、指标越来越多
预计算 解决方 案
瓶颈： • 计算、存储成本指数级增长 • 不易扩展 优势： • 实时分析海量数据 （秒级） • OLAP系统交互式查询
Druid是针对时间序列数据提供低延时的数据写 入以及快速交互式查询的的分布式OLAP数据库
Druid的数据存储方式
• 为OLAP查询优化过的列式存储结构：Segment • Segment中存储聚合计算后的统计结果 • 主要根据时间对Segment文件进行分片存储
Segment包含的三种列类型
• Druid是如何实现近似算法的？
➢ 基于Yahoo开发的 datasketches 库
➢ 使用Theta Sketch近似算法 ➢ 支持集合操作（并集、交集、差集）
Druid支持地理查询
• 矩形查找 • 圆形查找 • 任意多边形查找
➢ 滴滴贡献给了社区 ➢ 包含在Druid 0.9.2版 本
滴滴实时订单热力图
缓存
元数据
Druid Kafka Indexing Service介绍
Middle Managers
Middle Manager 1
Partition 0
• 实现Exactly-Once的实时计 算
Overlord
Kafka
Topic 1
Middle Manager 2
Partition 1
Partition 0
Lambda架构的问题
• 同样的业务逻辑需要维护实时和离线计算两套代码
• 重新处理数据只能依赖离线计算，计算较慢
Task1
Task2
Task3
Task1
DB
Task2
DB
Task3
DB
大数据实时计算场景下 移动数据，离计算资源近一点
滴滴实时监控可视化界面
• 监控覆盖滴滴全部核心业务线
滴滴业务智能预警系统
基于Holt-Winters时间序列分析模型
Holt-Winte 滴滴实时监控系统演变历程 • 当前架构及服务介绍 • 系统优化方向
Samza Unified ETL Job
• 数据格式转换 • 数据去重
Online Machine Learning
Kafka Cluster 2
• Json data • 数据分析
Samza Metrics Computing
APP：监控报警、热力图… Druid Kafka Real-time Indexer Samza HDFS Producer
为何选用Samza？
Samza是一个分布式的实时计算框架； 支持低延时的、有状态的实时计算
Samza运行机制介绍
Node Manager
Node Manager Node Manager Node Manager
YARN AM
Samza job Container 1 Host 1
YARN AM Samza job Container 2 Host 2
Partition 0 输入流 Partition 1 Partition 2 本地状态存储 (RocksDB)
Container 1
Task 0
Task 1
Task 2
Container 2
job
Checkpoint Stream
输出流
Changelog Stream
Samza的高可用性
Kafka Log A Log B Log C Log D
• 时间戳列
➢ 作为数据分发、存储、查询的依据 • 维度列 ➢ 支持过滤和分组 ➢ 使用字典编码压缩
➢ 使用BitMap索引压缩
• 指标列 ➢ 用来聚合计算 ➢ 使用LZ4压缩
Druid的数据处理流程介绍
Druid节点
实时流数据
外部依赖
缓存
Lambda架构
客户端请求
Segements 查询 离线数据
基于指标的语义化API
Druid Broker API
Druid HDFS Batch Indexer
HDFS
当前系统架构特点
• 高可用 • 易扩展
• 高性能
• 支持有状态的实时计算
为何选用Kafka？
Kafka 是一个高性能、高可用、易扩展的
分布式日志系统 将整个数据处理流程解耦
为何选用Druid？
议程
• 滴滴实时监控系统演变历程 • 当前架构及服务介绍 • 系统优化方向
滴滴实时监控系统当前架构概览
Mysql Binlog Text Log API Canal Server Flume Agent Python Daemon Kafka Cluster 1
• Raw data • 通用业务
YARN AM
YARN AM MR job Container 2 Host 2
VS
MR job Container 1 Host 1
Samza Job on YARN
Map Reduce Job on YARN
Samza Job可看作一个实时计算版的Map/Reduce Job
Samza数据处理流程介绍
Partition 1
Topic 2
控制流
数据流
Middle Manager 3
•
Kafka中每个Partiton的消息是 严格有序、追加写入、不可改变 的
•
可“回退”到任意的Partition-
Druid支持近似统计算法
• 为什么要使用近似算法？
➢ 计算速度快 ➢ 误差可控 ➢ 显著降低计算、存储需求