淘宝海量数据服务平台：架构与实践
淘宝网服务改进方案
淘宝网服务改进方案淘宝网是中国最大的网购平台之一，为用户提供了海量商品和方便快捷的购物体验。
然而，随着电商市场的竞争日益激烈，淘宝网需要不断改进和创新，以提升用户体验并保持竞争优势。
以下是淘宝网服务改进方案的一些建议。
1. 提升商品质量管控能力：淘宝网应加强对商品质量的管控，通过建立完善的商品质量检测与监控体系，确保商品的质量符合用户期望。
可以考虑与第三方机构合作，对商品进行抽检，并将合格商品进行标识，提供给用户更加安心的购物体验。
2. 加强售后服务：淘宝网应优化售后服务流程，提高售后服务水平。
可以通过建立专门的售后服务团队，加大培训力度，确保售后人员能够及时、专业地解决用户的问题。
并且，建立完善的售后服务评价机制，及时发现和解决售后服务中存在的问题。
3. 完善用户评价体系：淘宝网可以建立更加准确、客观的用户评价体系，帮助用户更好地选择合适的商品。
可以通过引入第三方评价机构，对商品的质量、服务等方面进行评价，提供给用户参考。
同时，加强对用户评价的管理，净化评价环境，确保评价的客观性和可信度。
4. 加强消费者权益保护：淘宝网应加强对消费者权益的保护，建立完善的投诉与维权机制。
可以设立专门的消费者维权部门，及时处理用户的投诉与纠纷，确保用户的合法权益得到保护。
并且，建立黑名单机制，对违规商家进行处罚，为用户提供一个公平、透明的电商环境。
5. 优化搜索和推荐算法：淘宝网可以通过优化搜索和推荐算法，提升用户的搜索和购物体验。
可以根据用户的搜索历史、购买记录等数据，为用户提供个性化的搜索结果和推荐商品，提高用户购买的准确性和满意度。
同时，加强搜索和推荐算法的透明度，让用户能够更好地理解和控制搜索和推荐的结果。
6. 加强社区建设：淘宝网可以加强社区建设，建立一个用户互动和交流的平台。
可以开设论坛、社群等功能，让用户能够分享购物心得、评价商品，增强用户的参与感和归属感。
同时，设立专门的客服团队，参与社区建设，及时解答用户的问题和疑虑。
淘宝运营方案内部资料
淘宝运营方案内部资料淘宝运营方案一、背景和目标淘宝是中国最大的电子商务平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的商品资源。
我们的目标是提高淘宝平台的运营效率和用户体验，进一步扩大市场份额，提升用户留存率，实现持续快速发展。
二、竞争分析当前电商市场竞争激烈，我们需要根据竞争对手的优势和劣势，制定针对性的运营策略。
主要竞争对手有京东、阿里巴巴等。
京东优势：品牌口碑好，商品品质较高，物流配送快；京东劣势：用户活跃度不如淘宝，用户粘性低，用户体验有待提升。
阿里巴巴优势：品牌知名度高，海量商品资源，拥有支付宝等相关服务；阿里巴巴劣势：淘宝平台用户体验更好，适合个人创业和小规模卖家。
三、目标用户分析淘宝平台的用户群体广泛，主要目标用户为消费者和卖家。
消费者特点：消费能力较强，追求个性化商品和优惠价格，注重购物体验，重视品质和信誉。
卖家特点：主要是个人创业者和小规模商家，商品种类丰富，价格竞争力强，注重维护好的卖家信誉。
四、运营策略1. 提升用户体验- 完善页面设计和布局，优化用户界面，减少用户操作路径和时间消耗；- 加强用户导航和搜索功能，提供精准的商品推荐和搜索结果；- 加强与支付宝等相关服务的衔接，提供更方便的支付和结算服务。
2. 加强用户留存- 通过个性化推荐、促销活动等方式，激发用户购买欲望，并提高用户复购率；- 定期推送商品优惠信息、订单动态等信息，增加用户粘性； - 鼓励用户留下购买评价和晒单，提高商品和卖家的信誉度；3. 扩大用户群体- 制定多元化的营销策略，吸引更多的用户注册和消费；- 扩大线上和线下宣传媒体的覆盖范围，提高淘宝品牌知名度；- 加强与其他电商平台的合作，扩大淘宝的影响力。
4. 支持卖家发展- 提供多样化的店铺装修和推广工具，协助卖家提升商品和店铺的曝光度；- 推动物流服务的完善，提高配送速度和服务质量；- 加强卖家的培训和支持，提供更多的经营指导和市场分析。
五、预期效果和评估指标1. 提升用户体验的效果评估指标：- 用户页面停留时间和跳出率的改善；- 用户对页面布局和操作便利性的反馈和评价。
阿里巴巴中文站技术架构实践
2010
安全，镜像
安全，镜像，应用服务器升级，秒杀, No Sql，SSD
第五代网站架构
◼◼ 第四代网站架构解决了
◼◼ 性能和海量数据问题
• 大规模的Memcached集群，高性能应用服务器升级，KV,CDN，一一
• 带来开发的不敏捷，大量的资源消耗在无意义的模型组装上
• 网站应用直接依赖底层数据源，模型发生变更将导致所有相关应用大
面积重构 • 例如商品模型的图片属性由数据库迁至图片银行
• 数据源改造也会导致相关应用的大面积重构
• 数据水平切分
• 跨数据源定位查找问题，实施缓存和性能优化都很困难
数据层
解决方案：统一一数据服务层UDSL
◼◼ 业务快速增长，每天都要上线大量的小需求。 ◼◼ 应用系统日益膨胀，耦合恶化，架构越来越复杂，会带来更高的开
发成本。如何保持业务开发敏捷性？
◼◼ 开放
◼◼ Facebook和 AppStore带来的启示，如何提升网站的开 放性，吸引第三方开发者加入到网站的共建中来？
◼◼ 体验
◼◼ 网站的并发压力快速增长，用户却对体验提出了更高的要求
数据服 Product
Member
务 平台
Model
Model
作为唯一一的数据代理，
提供全站统一一的数据服务。
使得各数据源对上层透明，
XX Model
Mapping DSL
维护着业务模型和 各异构数据源的映 射关系，提供跨异
构数据源的模型数
据映射
大大简化了数据架构
数据层 Oracle
淘宝店铺分析报告
淘宝店铺分析报告1. 介绍淘宝是中国最大的在线购物平台，拥有数亿的用户和海量的商品。
淘宝店铺分析报告旨在帮助店铺经营者深入了解他们的竞争环境和消费者行为，从而制定更有效的销售策略。
本文将以“step by step”思路分析如何进行淘宝店铺分析。
2. 数据收集要进行淘宝店铺分析，首先需要收集相关数据。
以下是一些常用的数据来源：2.1. 竞争店铺分析通过搜索关键词，找到与自己店铺竞争的同类型店铺。
可以通过以下方式获取相关数据：•店铺基本信息：店铺名称、店铺等级、开店时间等。
•产品信息：产品种类、价格、销量等。
•评价信息：顾客评价、评分等。
•促销活动：打折销售、优惠券等。
2.2. 消费者行为分析淘宝提供了一些工具，帮助店铺经营者了解消费者行为：•淘宝指数：了解关键词的搜索流量趋势，以及竞争关键词的搜索热度。
•受众洞察：分析消费者的年龄、性别、地域等特征。
•客户分析工具：了解购买者的购买路径、购买频率等。
2.3. 数据分析工具还可以使用一些数据分析工具，如Excel、Python等，对收集到的数据进行更深入的分析。
例如，可以计算关键指标，如竞争店铺的市场份额、产品的销售额增长率等。
3. 数据分析在收集了足够的数据后，可以开始进行深入的数据分析。
以下是一些常见的分析方法：3.1. SWOT分析通过对竞争店铺的分析，可以进行SWOT分析，即优势、劣势、机会和威胁分析。
确定自己店铺的优势和劣势，并抓住机会，应对威胁。
3.2. 目标市场分析通过消费者行为分析，确定目标市场的特征和需求。
例如，了解消费者的偏好、购买习惯等。
根据目标市场的需求，调整产品定位和销售策略。
3.3. 竞争分析通过对竞争店铺的分析，了解他们的优势和劣势。
比较产品的价格、质量、售后服务等方面，找到自己的差异化竞争策略。
3.4. 销售数据分析通过销售数据分析，了解销售额的增长趋势和变化原因。
例如，分析销售额的季节性波动，找到销售增长的关键因素。
天猫商城案例分析
1.1 天猫商城概述天猫商城在2003年5月10日投资创立，是一个购物网站。
是一个全新打造的B2C（Business-to-Consumer，商业零售)平台。
其整合数千家品牌商、生产商，为商家和消费者之间提供一站式解决方案。
提供100%品质保证的商品，7天无理由退货的售后服务，以及购物积分返现等优质服务。
迄今为止，天猫已经拥有4亿多买家，5万多家商户，7万多个品牌。
（1）交易文化天猫网倡导诚信、活泼、高效的网络交易文化，在为天猫会员打造更安全的网络交易平台的同时，天猫网也全心营造和倡导互帮互助、轻松活泼的家庭式氛围。
每位在天猫网进行交易的人，不但交易更迅速，而且也能交到更多朋友。
（2）提供的商品天猫的商品数目在近几年内有了明显的增加，从汽车、电脑到服饰、家居用品，珠宝饰品、化妆品、运动户外用品、手机数码、家用电器、家居建材、食品保健、母婴用品，还包括文化玩乐等、分类齐全。
作为拍卖网站，天猫突出的优点是，如果商品的剩余时间在1小时以内，时间的显示是动态的，并且准确显示到了秒。
（3）服务优势天猫商城比普通店铺更有吸引力的是他的服务，他不光是大卖家和大品牌的集合，同时也提供比普通店铺更加周到的服务：1、七天无理由退换货：天猫商城卖家接受买家七天内无理由退换货，无需担心买到的不合适，或者买到的东西和实际相差太大。
2、正品保障：天猫商城卖家所卖物品都是正品行货，接受买家的监督和天猫的监督。
1.2 天猫商城的商业模式（一）市场定位天猫商城是一家目前在行业中处于领先地位的全新的在线B2C购物平台网站。
天猫商城整合上万家品牌商、生产商，为商家提供电子商务整体解决方案，为消费者打造网购一站式的服务。
天猫商城主要提供一个消费者购物的平台，一个厂家企业在线销售的平台，整合卖方和买方的资源，为消费者打造一个方便、安全、有保障的购物环境。
（二）目标客户天猫商城的目标客户是在网络购物中追求较高服务、较好产品质量、能够接受适当高价格的素质优秀的互联网络网民购物者。
淘宝2010年官方数据
淘宝2010年相关数据淘宝发布2010网购数据每分钟售4.8万件商品2011年01月06日22:10本文来源于财新网单日交易额峰值达19.5亿元，B2C业务增长4倍【财新网】（实习记者蒲俊）淘宝网于1月6日晚公布2010年网购数据，单日交易额峰值达19.5亿元，而B2C业务交易额增长了4倍。
根据淘宝网披露数据，其在线商品数达到8亿件，平均每分钟可以卖出4.8万件商品，其中包括880件化妆品、864件衣服、36部手机、85本书、53包纸尿裤和13件灯具等。
淘宝网的注册用户为3.7亿，2010年11月11日“光棍节”当天淘宝网单日成交额达到19.5亿元，比北京市11月的日平均零售总额多出5000万元。
同时“光棍节”还给物流企业带来了1500万个包裹。
淘宝用户的平均交易笔数较2009年增加了35%。
促使消费者更多转向网购原因之一可能是居高不下的CPI增幅。
根据淘宝网的数据，淘宝网消费价格指数（TCPI）同比出现1.4%的小幅下降。
在消费类型上，用户在淘宝网上最常购买的商品开始向数码产品等领域扩展。
在消费地域上，二三线地区网购继续保持高增速，2010年购买人数增长最多的省份是湖南、河北和河南。
根据淘宝数据平台统计数据，2010年一年，诺基亚与苹果分别抢占了44%和31%的手机销售市场，诺基亚品牌旗舰店全年卖出了448万部手机。
淘宝网CEO陆兆禧在数据发布现场表示，2011年将是淘宝的开放年，淘宝将坚持开放分享的理念满足消费者、厂商、第三方以及物流各方对平台的要求。
■淘宝网CEO陆兆禧：消费者年维权成功金额达1.69亿2011-1-7 6:08:21 新浪科技淘宝网CEO陆兆禧在淘宝年度盛典上宣布，去年作为淘宝的消费者年，淘宝全年接到1260万通电话来电，一次性解决率上升到86%，全年接受并处理消费者维权超过216万起，其中消费者申请维权涉及金额1.9亿，最终成功维权金额1.69亿。
2010年初，淘宝宣布实行全网购物保障制度，消费者在淘宝任一店铺购物如遇实物描述不符、质量问题等与卖家产生纠纷，淘宝均可动用消费者保障基金先行赔付。
阿里巴巴集团概况
集团概况阿里巴巴集团经营多元化的互联网业务，致力为全球所有人创造便捷的网上交易渠道。
自成立以来，发展了消费者电子商务、网上支付、B2B网上交易市场及云计算等领先业务。
阿里巴巴集团现有25个事业部，其目标是促进一个开放、协同、繁荣的电子商务生态系统。
阿里巴巴集团由本为英语教师的中国互联网先锋马云于1999年带领其他17人所创立，他希望将互联网发展成为普及使用、安全可靠的工具，让大众受惠。
阿里巴巴集团由私人持股，现服务来自超过240个国家和地区的互联网用户。
阿里巴巴集团及其关联公司在大中华地区、印度、日本、韩国、英国及美国70多个城市共有24,000多名员工。
阿里巴巴集团主要业务及关联公司阿里巴巴国际交易市场–全球领先的小企业电子商务平台阿里巴巴国际交易市场（）创立于1999年，是阿里巴巴集团旗下业务，现为全球领先的小企业电子商务平台。
阿里巴巴国际交易市场，旨在打造以英语为基础、任何两国之间的跨界贸易平台，帮助全球中小企业拓展海外市场。
截至2012年6月30日，阿里巴巴国际交易市场拥有2,940万名注册用户及250万个企业商铺，服务覆盖超过240个国家和地区。
阿里巴巴中国交易市场–中国领先的小企业国内贸易电子商务平台阿里巴巴中国交易市场（）创立于1999年，是为阿里巴巴集团旗下业务，现为中国领先的小企业电子商务平台，促进国内贸易。
阿里巴巴中国交易市场旨在于原有的企业间信息发布、订单采购和大额批发市场的基础上，为从事内贸的中小企业提供更完善的电子商务服务。
截至2012年6月30日，阿里巴巴中国交易市场拥有小企业业务注册用户数为5,480万名注册用户及，企业商铺数量为840万个企业商铺。
淘宝网–中国最受欢迎的C2C网上购物平台淘宝网（）成立于2003年，是中国最受欢迎的C2C购物网站，其使命是建立全面完善的电子商务生态系统，为合作伙伴和消费者提供最佳的用户体验。
截至2012年6月，淘宝网拥有8亿多条产品信息和超过5亿名注册用户，是全球浏览量最高的20个网站之一*。
淘宝公司简介
淘宝公司简介淘宝公司简介淘宝是中国电商巨头阿里巴巴集团旗下的一个购物网站，成立于2003年，是中国最早的网络在线购物平台之一，也是中国最大的网络零售交易平台之一。
淘宝以“让天下没有难做的生意”为愿景，致力于为中国消费者提供便捷、安全、高品质的购物体验，同时也为全球尽力出口中国制造的产品和服务。
淘宝的发展历程淘宝于2003年成立，当时中国电子商务的发展尚处于初级阶段，传统购物方式仍然占据市场的主导地位，淘宝的创立为中国电子商务的建设与发展开辟了一条崭新的道路。
最初的淘宝平台由18个人组成，并将第一批课程直接上传到网站上。
由于在初创阶段没有资金和技术的支持，团队成员在寻找投资人方面遭到了许多失望，也曾面临过平台建设方面的困难。
但是淘宝团队没有放弃，他们坚信他们的公司将改变中国的商品销售方式。
在成立七个月后，淘宝的规模已经扩大到超过万件不同种类的商品。
淘宝之所以获得如此快速的发展，部分原因是由于他们始终坚持“购物无名、担保交易”这一经营理念。
这一理念帮助消费者信任淘宝的交易，避免因担心货款交易不安全带来的消费犹豫。
通过嵌入到交易过程中的担保机制，淘宝成功地在消费者和卖家之间架起了信任的桥梁。
2012年淘宝成功上市，成为中国电商首个在纽约证券交易所上市的企业。
淘宝如今时至今日，淘宝已经成为中国最大的网络购物商城之一。
淘宝拥有海量的商品和服务，同时也有记录每个用户购物历史和喜好的数据分析营销平台。
淘宝致力于为消费者创造出一个方便、愉悦、丰富的购物环境。
淘宝平台上有来自全球数百万家的卖家，他们通过淘宝平台直接面向消费者销售产品和服务。
与此同时，淘宝也在中国电商行业中掌握了重要的地位，它正在帮助其他企业拓展线上业务和线上购物市场。
总结淘宝以其担保交易、安全交易、快捷的交易支付方式和各类商品的库存丰富度等卓越特点成为中国最受欢迎的购物平台之一。
公司的商业模式创新，诸如开发口碑、淘宝金融、速卖通和海外购等产品和服务，都进一步证明了淘宝在电商领域的领先地位。
minio高可用架构与实操（图解+秒懂+史上最全）
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⽬标：通过视频和博客的⽅式，为各位潜⼒架构师，彻底介绍清楚架构师必须掌握的⾼可⽤、⾼并发环境，包括但不限于：⾼可⽤、⾼并发nginx架构的原理与实操⾼可⽤、⾼并发mysql架构的原理与实操⾼可⽤、⾼并发nacos架构的原理与实操⾼可⽤、⾼并发rocketmq架构的原理与实操⾼可⽤、⾼并发es架构的原理与实操⾼可⽤、⾼并发minio架构的原理与实操why ⾼可⽤、⾼并发中间件的原理与实操：实际的开发过程中，很多⼩伙伴聚焦crud开发，环境出了问题，都不能启动。
作为架构师，或者未来想⾛向⾼端开发，或者做架构，必须掌握⾼可⽤、⾼并发中间件的原理，掌握其实操。
本系列博客的具体内容，请参见分布式⽂件系统应⽤场景互联⽹下海量的⾮结构化存储的需求背景下，⽐如：电商⽹站，存储海量的商品图⽚视频⽹站，海量的视频⽂件⽹盘，海量的⽂件社交⽹站等等在这样的背景下，传统的FastDFS部署太过于繁琐，动不动就是来个nginx，然后配置⼀堆参数和设置，尤其是做分布式的时候，那维护成本⼀下就上来了，从维护和部署的⾓度，FastDFS不是⼀个好的选择，⽽从迭代的⾓度，FastDFS早就不维护了，有很多需求是⽆法⽀持到的，那么就需要你⾃⼰思考写源码打包了。
面向海量数据网络服务的设计原则和策略
应 用 ， 中最重 要 的一 点就 是保 持 系统 的柔 性 。 其 （） １ 不可 靠 的环 境 。我 们 可 能 已经 见 惯 一 个 远 程 服 务 不能 提供 服 务 了 ， 行 一 段时 间 后 ＷｅＳｒ ｒ 然不 响 运 ｂｅ ｅ 突 ｖ 应 了 ， 据库 随 着 负 载 的 不 断 增 加 再 放 上 一 条 Ｓ Ｌ语 句 数 Ｑ
以更好 地保证 系统 的分 区容 忍性 和 可用 性 。
海 量服 务相应 也 意 味 着 海 量 的用 户 和海 量 的用 户 数 据， 大家 都 知 道 ， 即使 是 再 强 大 的 数 据 库 、 强 大 的服 务 再 器 ， 单表 上亿 规模 的 数 据 足 够 让 一 条 简 单 的 Ｓ Ｌ语 句 在 Ｑ
柔 性可用 。面 向海 量级 的分 布式 服 务设 计 ， 我们 要 意
慢如蜗牛（ 甚至于在百万 、 千万级别上， 如果没有采取合适 的策略 ， 都无法满足服务要求 ）一般处理这种千万上亿级 ，
数据 的大 家基 本上 都 会 想 到 的就 是 数 据 ｓａ ｉ ， 数据 ｈｒ ｎ 将 ｄｇ
都需要反映最新更新后 的数据 。 可用性 ： 高可用性意味着每一次请求都可以成功完成
并 收到响应 数据 。 分 区宽 容度 ： 个是 容错 机 制 的要求 。一个 服务 需 要 这
在局部 出错 的情况 下 ， 有 出错 的那 部分 被 复制 的数 据 分 没
的事情会变成常态。一切都是不可靠的， 唯一可靠 的就是 不可靠本身。
区仍然 可 以支 持部 分服 务 的操作 ， 以简 单地 理 解 为可 以 可 很 容易 地在线 增减 机器 以达 到更 高 的扩 展 性 ， 即所谓 的横
向扩展 能力 。
面向海量级 的分布式 服务设计 ， 基本 上分 区容 忍性
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実计
日志
开发
测试 计算成 本 成本优 化 管理生命周期 数据可视化
搜索
计费 缓存 帮劣
单元测试框架 自劢化测试接口/持续集成接口
工作流引擎、资源调度 分析工具集 Dashboard 线上部署 运行时监控 运行
监控告警，数据质量， 生命周期
数据质量监 控 结果数据集成
…
结果集成，OLAP/CUBE，数据可视化
8
30
数据云——现状
每天提交的分析仸务数10K
每天的集成/挖掘仸务数100K
数据分析用户 数据开发用户
数据分析 数据分析平台 数据开发平台 数据云
数据集成/数据挖掘
存储：总数据量30PB 数据每天增长100T
规模：2000 台 计算：读取数据量5PB，写出数据量
500TB 每天消耗的总CPU*S数：2.4Gs * 2.4GHz
调度系统
存储于 ZooKeeper
工 作 流 实 例 日 志
工作流引擎 （备）（备） 工作流引擎(主) 仸务队列 资源调度（备） 资源调度（主） 组调度 组调度 器 器 仸 务 队 列 实 时 负 载 仸 务 队 列 实 时 负 载
工 作 流 仓 库
代 码 仓 库
组调度 器 仸 务 队 列 实 时 负 载 Load Balance & Fail over
调 度
监 控 告 警
基础设施 数据总线 & 元数据总线 规则引擎 底层接口 极限存储 极限计算 调优框架 生命周期 流程引擎
外 部 系 统 接 口
淘宝数据服务平台
产品 架构 实践
实践
成本
产 品
架 构 实 践
可用性
伸缩性
可扩展性
性能、安全…
可用性
产 品
架 构 实 践
成本
可扩展性
伸缩性
0901-0902 0901-0903 0901-0904 0901-09.. 0902-0903 0902-0904 0902-09.. 0903-0904 0903-09.. 09n-09(n+1)
每天新增大量的作业？如何丌断进行优化？ 数据架构如何适应业务的丌断变化？
定义
基于整个数据仓库的数据地图，寻找最优计算路径， 对用提交的计算仸务进行整体重写。 执行计划的优化命中情况，可以用来评估数据架构设计的优劣。 并用来指导数据架构的优化。
仓库级执行计划优化 粒度 方法 依赖 效益 工作流级别（包含一条或 以上） 基于数据地图 依赖于数据架构/模型 高 语句级查询优化 优化单条语句 基于物理存储 依赖于特定的数据库 不存储引擎 低
IaaS
数据中心 数据云 应用云
目标
核心组件
处理海量数据
海量数据存储 海量数据处理框架 海量数据仓库 元数据管理 数据同步不集成 工作流不调度 成本和吞吐量
处理海量HTTP请求
应用服务器 分布式缓存 分布式消息队列 分布式文件系统 分布式数据库 分布式简单存储 SLA
权衡
数据云——现状
数据化运营：全民挖掘数据价值 互联网精神：数据使用草根化，平台化
数 据 API
发 布 购 买
/
数据分析平台 集成 知识平台
数据开发/运维平台 集成
开 发 者 市 场
大数据
算 法
模 型
数 据
大数据处理能力
云计算环境
淘宝数据服务平台
产品 架构 实践
数据云——整体架构
数据云 SaaS 应用云 非 结 构 化 数 据 源 结 构 化 数 据 源 PaaS 数据分析平台 对内数据支撑： 商业智能不决 策支持 应 用 服 务 器 中 间 件 服 务 产品运营分析 系统运维
注：以上数据为近似值
数据云：数据分析不数据开发
通用性 通用数据产品 可定制/模板化数据产品 一次性查询
使用成本
80% 20%20% 通过与业化团队满足（最终用户） SaaS PaaS 数据 产品 数据 产品 数据 产品 通过自劣方式满足（最终用户）
…
数据分析平台
数据开发平台
数据仓库、数据集市
数据云：数据分析不数据开发
工 作 流 仓 库
QA环境 工作流引 擎
工 作 流 仓 库
资源调度
仸务队列 计 算 网 关 代 码 仓 库 计 算 网 关 计 算 网 关
New version
成本：经验
1 去除无用的 2 去除重复的
N->0 N->1
实践：可用性
成本
产 品
架 构 实 践
可用性
伸缩 性
可扩展性
高可用：调度系统
高可用数据服务
路径归一化处理 归一化业务路径，路径状态统计
DAG库 数据地图 分层、清洗
规则执行工作流 计算网关
生命周期执行框架
规 则 执 行 器 规 则 执 行 器 规 则 执 行 器
责仸人匹配
极限存储 列存储 压缩 Raid 删除
存储成本：生命周期管理
生命周期管理效果数据：
计算成本：仓库级执行计划优化
问题
3 故障隔离，最坏情况假设
4 自劢化 5 完善的监控和告警 6 单元测试不持续集成
成本 可用 性
产 品
架 构 实 践
伸缩性 可扩 展性
这一节被缩掉了….
扩展性——挑战
可用性 成本
产 品
架 构 实 践
可扩展性 伸缩 性
扩展性——架构SOA化
BPM
Rule Engine 数据总线
Conf Center
RESTful API 技术服务 仸务监控 数据质量 系统监控 告警 用户权限 日志実计 计费 数 据 同 步
工作流 资源调度
流式数据同步
非结构化数据同步 虚拟环境管理
SLA监控 元 数 据 数 据 安 全 MsgQ 缓存
下载式数据同步
搜索
规则引擎 BPM ODPS … 分布式锁 …
极限存储
日志压缩 HDFS Raid 流式计算
工作流引 擎 仸务队列 资源调度 仸 务 队 列 仸 务 队 列
工 作 流 仓 库
代 码 仓 库
数据同步调度
同 步 网 关
同 步 网 关
同 步 网 关
计 算 网 关 组 Hadoop
计 算 网 关 组
虚拟化成本：增量指针发布
设计器
发布系统
DEV环境
工作流引 擎 资源调度 仸务队列 计 算 网 关 计 算 网 关 计 算 网 关
数据分析 数据分 析平台 数据开发平台 数据云 数据流出
开发/部署应用
浏 览 器 / 宠 户 端
使用 应用云
外部用户
数据流出
产生数据
数据流出
数据魔方 淘宝指数 量子统计 ……
数据产品
…… 使用
数据云不应用云
数据云
数据交换
应用云
PaaS
虚拟化
存储成本：极限存储
极限存储效果
存储空间
A
B
C
D
E
F
存储成本：生命周期管理
NameNode
Hive Meta 推送、提醒
用户 生命周期服务 生命周期配置库
FSImage
FSImage 解析器 HDFS Audit Log
FS Table
Hive Meta
归一化业务路 径、路径状态
生命周期规则 调度系统
网关集群 资源组
Hadoop
数据开发平台——物理架构
用户界面 数据分析 数据开发 技术服务 日 志 服 务 搜 索 引 擎 分 布 式 缓 存 D A G 引 擎 工 作 流 引 擎 数 据 集 成 可 视 化 引 擎 代 码 仓 库 用 户 权 限 実 计 元 数 据 知识平台
开放接口 Restful API 业务服务 报 表 生 命 周 期 知 识 问 答
数据同步调度器
仸 务 队 列
计算网关组
同 步 网 关 同 步 网 关 同 步 网 关
计算网关 组 计 计 计
算 网 关 算 网 关
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Hadoop
高可用：总结
1 无状态，冗余 2 模块化，送耦吅
场景比较
方面
目标 需求通用性 代码规模 是否需要工作流 团队规模 开发流程和多环境支持 用户背景 SLA要求 是否需要数据架构 服务层次
数据开发
数据建模，数据集成，数据 挖掘 高 大 一般需要 3-50人 需要 与业开发团队 高 一般需要 PaaS 数据分析 伸缩性第一 以用户为中心
数据分析
数据分析 低 小 一般丌需要 1-3人 丌需要 可能没有技术背景 低 一般丌需要 SaaS
0901-0930
0901-INF
0902-0930
0902-INF
0903-0930
0903-INF
09n-0930
09n-INF
0929-0930
0929-INF
INF目彔存放在某一天新增并丏一直未曾被删除或修改的记彔(即活跃数据)
三个结论: 仸意一条记彔，由于其生命周期确定，必定对应唯一的一个数据标签 一个数据标签对应符吅该生命周期的记彔集吅(该记彔集吅有为空的可能性) 历叱上出现的所有记彔，必然可以成功的划分到丌同的生命周期数据标签里去
数据开发平台
数据模型/架构 非结构化数据 实时流式同步
实时计算 流式计算 框架 离线数据 计算框架 分布式 MySQL HBase 搜索引擎
结构化数据 实时流式同步
中 间 层