WOT2015何岳娟:数据分析助电商笑对用户蜂拥而至这件好事

WOT2015何岳娟:数据分析助电商笑对用户蜂拥而至这件好事

原创
作者:于雪 2015-11-30 01:35:20

云计算 大数据技术的发展引发众多电商架构师思考,在面对用户蜂拥而至这件好事,如何在海量数据处理中实时发现有效信息,为构建稳定高效的系统架构设计提供指导。在【WOT2015″互联网+”时代大数据技术峰会】 现场,魅族电商平台高级架构师 何岳娟就魅族电商平台架构变迁之路的经验和体会和51CTO记者进行交流。

许多电商平台都会经历相似的过程:流量和业绩每年以几倍至十几倍的速度增长;瞬间访问量可能是平时的几十倍;网络带宽被占满,用户响应很慢;机器负载高甚至宕机;数据库压力过大导致服务不可用……

大数据技术的发展引发众多电商架构师思考,在面对用户蜂拥而至这件好事,如何在海量数据处理中实时发现有效信息,为构建稳定高效的系统架构设计提供指导。在【WOT2015″互联网+”时代大数据技术峰会】 现场,魅族电商平台高级架构师  何岳娟就魅族电商平台架构变迁之路的经验和体会和51CTO记者进行交流。

高速发展下的问题

何岳娟告诉记者,魅族电商架构分为四个层级:

  • 业务层:第三方天猫,京东,苏宁与官网的商城及APP;
  • 业务服务层:交易,新品发布,手机导购,推荐服务为各平台提供营销策略;
  • 基础服务层:订单,用户,支付,库存,图片等为业务服务与营销层提供基本的服务点;
  • 据层存储层:MySQL, NoSQL, MQ , HBase以及一些分布式文件系统

基于这四个层级产生的数据建立分析平台, 对用户行为用户需求进行分析。

随着魅族近两年的发展,用户对其电商平台的关注度越来越高,用户增长速度非常快。在享受这种进步的同时,平台性能也在经历严峻考验。谈及贯穿平台架构变迁之路的指导思想,何岳娟将提升高可用、高并发、容灾性三个能力的提升视为核心,来实现对网站稳定性能的保障。抢购场景中LVS崩溃、DDoS攻击、刷单带来的高并发以及抢购时服务器如何实现快速扩容等,都是在业务高速发展下迫切需要解决的问题。

变迁之路绕了哪些远

在针对这些问题进行平台架构变迁的过程中,何岳娟和魅族技术团队曾经也走过许多弯路。比如说之前用GLSB、OSPF、智能DS分发解决数据容灾问题。但采用OSPF时,要对整个机房交换部署模式进行变造,影响非常大。而且,OSPF也并不能很好地解决魅族电商平台高并发故障迁移的问题。

这是因为在遭遇高并发时,LS、分发服务器不保证不会崩溃,一旦崩溃,转给其他的分发服务器,其他的分发服务器也不具备承受能力。魅族后来直接放弃了这个方案,结合业务需求和自身能力,改为族采用放弃一部分用户然后采用活动能正常的进行下去来做LS断点的问题。

新方案的优势在于,当一个机房的LS宕或是群宕掉时,可以自动切换到其他机房。何岳娟秀露,魅族计划采用GLSB,进行大LS的方案解决以后更高并发的模式以及以后跨机房容灾的问题。

利用数据评级防止误伤

对于“黄牛”这个世界性难题,魅族在最开始把只它看成功能性防御。但实际上,这种数据请求的模式极有可能出现伪造数据。因此,魅族通过对用户行为数据分析构建了信用分值评估系统,如果用户行为数据是伪造数据的话,在进行分析时可以看到,这些数据非常“死板”。

所谓“死板”,就是说黄牛一般只会注册一个帐户,而不会关注魅族官网,在网站只留下非常有限的行为信息,可以将具有这种特点的用户看作是是死点用户。而如果是在整个官网体系里比较活跃的用户,系统会将他评为优质用户。

一般来讲,面对评级较低的用户,系统在做防杀时会有一些“误伤”的现象。为了避免一些评级较低的用户无法正常方问,在做防杀的时候,魅族不会没有把所有的数据全部“干死”,而是将自有数据与第三方数据进行交换,引入第三方的数据评级,对两者数据分析结果进行对比之后再进行防御。

跨机房容灾和数据同步仍待探索

何岳娟表示,跨机房容灾和跨机房的数据同步问题,仍然是魅族在未来一段时间内关注的重点。魅族在这些方面一直在努力,比如在魅族有一个OKR评级功能,这个评级会根据业务故障时间来评级。这种互联网评级模式不可能做到不产生故障,但可以尽量减少故障产品的产生。

对于技术和工具的选型,何岳娟的建议在选用新功能前,一定要对性能进行前期测试。一旦产生问题,通过测试可以及时暴露出来,引导我们寻找解决方案。对于实在解决不了的问题,魅族会选择直接放弃这种模式,而在上线采用第三方服务。当然,还是要注意对服务进行大规模、全方位的测试,来避免之后突发情况下的措手不及。

 戳下方图片,更有料!

 

(WOT2015大数据技术峰会总结专题) 

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