37手游基于云平台的大数据建设实践

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本文整理自 37 手游大数据平台资深开发工程师史飞翔在实时数仓 Workshop · 广州站的演讲。主要内容包括：

1. 云平台大数据建设背景
2. 云平台大数据建设方案
3. 应用实践
4. 未来规划

首先介绍一下背景。我们之前是自建的大数据集群，考虑到集群未来的扩展性、稳定性以及成本问题，决定大数据全部上云，今天的分享就是基于 IDC 集群上云的建设实践。

一、云平台大数据建设背景

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首先看一下这张图，做大数据的同学对这些组件应该都很熟悉，刚开始我们也一样，像动物园一样，管理了很多 “小动物”。

• 2019 年，我们的很多离线作业是基于 Hadoop 集群做的。基于这个集群之上，我们有一些 OLAP 查询场景，当时可选的组件不多，于是我们用了 Kylin、Druid。但是这只能应对一些简单的场景，复杂的场景还是没办法直接基于这些组件对外提供服务。
• 2020 年，引入了实时计算，当时用的是社区版 Flink，其中 ClickHouse 跟 ADB 主要是做 OLAP 的查询，另外的 ElasticSearch 是用来存储画像的数据。
• 2021 年，随着业务场景的需要，我们用到的组件也越来越多，所以不得不选用基于多数据源的查询引擎，于是引入了 Presto，这个时候可以基于 Presto 做一些联邦查询 ，Hive、MySQL、ADB、ClickHouse 等做一个打通关联。基于 Presto，我们会在上层做一个报表的查询。
• 2022 年，我们大数据全部上云了，只需要用到三个重要组件：MaxCompute、Hologres、Flink。

以上是我们大数据演进的过程，下面先分析一下 IDC 集群的情况。

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• 第一、资源成本：

  1. 机器成本高；

  2. 机房成本高，因为有一百台机器要有单独的机房；

  3. 空闲时间多。我们的离线作业大部分在晚上运作，白天的时间基本上是比较浪费的。

• 第二，人力成本：

  1. 组件多，运维成本高。一个人要负责三四个组件的维护；

  2. 组件学习成本高，一些业务开发的同学会使用我们提供的组件，对于他们来说，会有一定的学习成本；

  3. 开发成本高。

• 第三，稳定性、扩展性。

  1. IDC 集群做扩容时流程很复杂，从申请，到机器的采购，再到部署、上线等，至少要一个月的时间，扩展性很差；
  2. 机房部署周期长；
  3. 故障率较高。

基于IDC集群的综合评估，跟云上做了一个对比。主要是两个方面：一是技术，二是业务。

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右边图是随着节点数的增加自建机房与基于阿里云的对比。在集群节点不断扩大的情况下，可以看到自建机房的单位成本逐渐增高，基于阿里云的单位成本基本稳定不变。

从技术上：

1. 上云后用到的组件很少，维护成本低。
2. 统一套件，统一开发流程，极大的提高开发效率。
3. 实时计算开发更便捷。上面也讲到了，实时计算只需写一条 SQL 就可以了，快捷。
4. 监控齐全。以前任务出现问题很难发现，现在有了配套的监控就可以及时的发现。

从业务上：

1. 可以空出更多的时间做更有业务价值的东西，数据赋能业务。
2. 数据的时效性。之前有的 15 分钟、30 分钟跑一次，现在是实时的，这是很明显的对比。

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从上图的对比可以看出，上云之后我们对组件做了简化。

1. 从流计算开始，Flink 社区版、Spark、Storm 直接用实时计算 Flink 替代。
2. 第二是离线计算，之前用 Hadoop、hive、Spark，现在统一存在 MaxCompute。
3. 最后一个是 OLAP 数据库，包括之前的 ClickHouse、Presto、Kylin、Druid 等，现在全部用 Hologres 替代。

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总体来说有以下几个方面的变化：

• 一是效率高。上云之后首先是效率的变化，不单单是机器扩展效率，还有包括开发效率。

• 二是成本低。我们也和 IDC 集群做了对比，上云之后整体成本会降低。

• 三是易扩展。现在不管加存储也好、内存或者 cpu 也好，几分钟即可完成扩展。

• 四是稳定性高。上云之后几乎还未出现过问题。

二、云平台大数据建设方案

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先看一下总体方案设计：

• 第一条链路是实时流，从 Kafka 过来，经过实时计算，实时计算之后会落到 Hologres。但是有一些场景需要扩展维度，实时计算时会用到配置表，是在 Hologres 基于行存来存储的配置表，通过点查的能力，把配置信息取出来做实时关联，最终落到 Hologres。
• 第二条链路，可能也是大家常用的（传统的数据库还是要保留），我们会把传统的 MySQL 数据库通过 DataWorks 数据集成同步到 Hologres。
• 最后一条链路是离线的，Kafka 数据通过 DataWorks 写到 MaxCompute，写完之后会在 MaxCompute 每天定时跑任务来修整第一条线的实时数据，也就是做一个离线的修正。另外我们会把 MaxCompute 里画像数据推到另外两个组件。这里说明一下，这两个组件是为了考虑到双云部署，所以我们考虑到开源的组件，StarRocks 和 HBase，这两块主要是用在画像上。

最后一层是用到 Quick BI 做展示，包括用户画像也是基于 StarRocks 和 HBase 做一个查询。以上是整体的方案，下面讲一下具体的实时数仓和离线数仓。

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• 上面是实时数仓，可以看到主要来源于两个地方，一个是 MySQL，一个是 Kafka。两块数据是通过 Flink 落到 Hologres，从 DWD 到 DWS 再到 ADS 逐层清洗，最终落到 Hologres。
• 下面是离线数仓，通过 MySQL、Kafka 落到 MaxCompute，在 MaxCompute 逐步分层，最终落到 Hologres，离线这一层会修正实时的数据。

接下来会讲五个场景。

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第一个场景，我们用到数据集成，将 MySQL 数据、Kafka 数据通过 DataWorks 的数据集成写到 Hologres，这就是数据同步。第二种方式是 MySQL 的数据可以通过 Flink CDC 特性同步到 Hologres，这个过程只是一个简单的同步，没有做任何数据的处理。下面这些是日常开发的任务。

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第二个场景会经过简单的计算，这里并未涉及到数据分层，直接通过简单计算落到实时数仓。有时需要对数据进行维度的扩展，所以我们会在 Hologres 做一个视图，视图进行数据表和配置表的关联。但是这里有一个问题就是会对性能有一个损耗，如果数据量很大，则不建议这个方式。如果是比较小的数据，计算不复杂，可以走这个链路，最终做一个展示。

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看一下应用案例：

• 第一是运营中台的活动，我们在做一个游戏活动时，可能会分 A、B 两个人群做代金券或者礼包的发放，对 A、B 两批人在不同阶段（登录、激活、充值等）进行统计分析，进而分析这个活动效果与收益。
• 二是苹果后台的数据，通过实时计算得到不同阶段的转化率，包括从展示到购买，从查看到购买，从展示到查看等转化率。
• 最后是 SDK 埋点，做了一个漏斗的模型，也是看转化过程。从下载、激活、到登录等一系列流程转化率的展示。

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这是第三个场景：

• 此前的方案是把 kafka 作为中间存储，中间层 DWD、DWS 都存储在 kafka 中。这种方案的缺点是很明显的，一旦数据不一致或者数据延迟，很难排查问题。
• 目前是基于 Hologres 来做的实时数仓，每一层数据都会实时落进去，有问题的时候比较容易追踪。

我们的数仓大致分了这几个域，分别是用户域、设备域、交易域、广告域、运营域、客服域、公共域，以上是数仓分域情况。

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第四个场景：

• 如右上图，多指标合并此前我们会通过双流 Join 来做，假设想通过这个表来看用户登录、激活，但它有两条流，登录是一条流，激活是一条流。我们之前可能是要把这两条流用 Flink SQL 写出来做一个 join，但是这个性能不太好，计算也会翻倍。
• 新的方案是基于 Hologres 的主键做局部更新，登录这条链路就只做登录分析，激活就只做激活的统计。source 是两个，但是 sink 到同一张表，基于 Hologres 宽表 merge 的能力来实现这个业务需求。

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第五个场景，就是刚刚提到的 Kafka 数据有时维度不够，要做维多扩展。所以我们会去 Hologres 里面取行存表，行存表点查的能力很强，通过行存表补充维度信息，最终落到 Hologres 宽表。

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上图是 Lookup 的场景：

• 第一是运营维度的拆解。如何理解右边黑色的部分？在一款游戏发行之后，我们会基于某一个维度做下钻的分析，看某一个游戏，比如 A 游戏下哪个联运商的占比比较高，再根据这个联运商做进一步的下钻分析。
• 二是游戏首发时，我们可以实时地关注这个游戏的玩家动向。
• 最后是广告效果的数据，当投放一个广告，我们要知道这个广告后期的留存情况、LTV，以及媒体测的曝光、点击、下载等数据。

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上图是一个实践方式：

• 首先，上游是 Kafka 的源表。首先需要建一个 kafka 的源表，其次是建立 Hologres 目标表，最后是写一条业务逻辑 SQL，把数据 insert 到目标表，实时计算过程就完成了。
• 还有宽表 merge 场景，上面提到我们的源是有两个 Kafka，kafka 1 和 kafka 2，分别从两个 source 端读数据，然后 sink 到同一个 Hologres 的目标表，但是一定要保证主键是相同的。
• 第三是通过 Flink 消费 Hologres Binlog 的能力，这种场景一般是应用到充值类、订单类的数据。因为这种数据会变更，所以不像 Kafka 里面日志类的数据那么简单的处理，这时会用到 Hologres 的 Binlog，等于把 MySQL 的 Binlog 做了同步，所以 Hologres 也可以拿到 Binlog，可以直接通过这个能力去查这个表。

最后，看一下实时数仓对我们有哪些影响。

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先看解决了哪些问题：

• 一是数据存储的问题，以前存储组件非常多，Kylin、Druid、MySQL、Presto 等，现在统一存到 Hologres。
• 二是千万级维表变更的问题，我们的量级非常大，大概能到 5000 万，数据要去关联 5000 万的配置表，并且要实时地做这个事情，这在之前很难做到。
• 三是查询效率的问题。对业务来说，查询的时候非常慢，这个问题能通过 Hologres 高性能的查询解决。
• 最后是成本问题，因为 IDC 集群的成本，包括维护成本，还有后期扩展成本都是很高的。

再看带来了哪些价值？

• 一是数据存储统一。打破了数据孤岛，37 域的数据是全通的。
• 二是数据更加实时。之前每天的数据会半小时或者十五分钟跑一次，现在是实时计算，所见即可得，尤其是游戏首发的时候我们对数据的实时性要求非常高。
• 三是查询效率。旧的引擎很难支撑业务的快速发展，新的数据库 Hologres 在查询性能上体验极佳。
• 最后是开发流程简化。我们之前的开发流程是很复杂的，现在只需要实时计算这块写一个 SQL 就可以搞定了。

三、应用场景

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上图是关于游戏的生命过程。

1. 一个游戏的诞生首先是从创意开始，怎样策划一个游戏。

2. 策划完第二步就是做研发，一个游戏能不能长期留住玩家，这一步是最关键的，包括关卡设置，关卡难度，游戏画面等等。

3. 第三步是游戏发行，研发完成后即是游戏推广了，不然就算这个游戏再好玩，没人知道、没人玩也是没有收益的，酒香也怕巷子深。

4. 发行完后最关键的就是如何留住玩家，如何长期留住玩家，在线游戏运营是重要的一个环节，维护一个良好的游戏生态。

5. 最终是获益。

因为我们是一个发行公司，所以我们主要在做买量优化、异常检测、高价值玩家的预测、用户画像、效果分析等等，重点是在推广和运营。接下来重点讲买量优化以及游戏运营。

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上图是买量优化简单的流程图。我们会拿到一个玩家的历史数据，然后去分析特征，再结合运营平台的运营数据做一个预测，预测哪些是高留存玩家。然后会基于这些高留存玩家在投放平台进一步的投放相关游戏，最后基于投放效果数据进行反复的迭代模型、分析效果等。

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上图是自助分析的场景，我们的数据后台大部分是给 B 端用的，此前的一个开发模式是比较传统的，数据开发同学负责报表数据的开发，展示由前端去做页面的开发，业务从提一个需求到排期再到交付，这个过程可能要花 1-2 周。但是有了自助分析平台，我们用的是 Quick BI，业务提需求后只需要做数据集就可以完成自助分析，大概半天的时间就可以完成，甚至业务自己也可以完成一些简单的需求。

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上图是精细化运营，当我们做一个活动，比如发放代金券或者礼包的时候，会跟踪发放的后续情况。这里做了 AB 测试，我们先圈选一部分人，再分成 AB 两个批次，每批次 50%，后续会对这些人做触达，比如发短信，或者在游戏里发代金券等。做完这些活动之后再去统计分析活动效果，右边就是统计的结果，看看做这个活动对玩家会产生怎样的影响。

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这是我们用到的一个画像数据，这个画像数据其实做挺久了，从 2019 年就开始做，并且在不断的迭代，所以现在画像是很完善的。不但可以分析基础的数据，还会基于人群去做分析。基于复杂的条件圈选人群包，因为基于人群包做投放，所以还会对人群包后续的情况做一个效果的分析，包括留存的情况，LTV 数据等。

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上图是智能诊断，大家应该也会遇到这样的问题，如果数据有问题，一般得等到业务发现之后才进行反馈。而我们在做的这个事情，可以比业务更早发现异常的数据，这就是智能化的诊断。像右边红色部分那里一样，自动检测出异常点。比如发行了一个游戏后，某一天或者某一刻充值突然下滑（当然也有可能是上升），想知道哪些指标的影响比较大，就可以基于异常点做一个更详细的归因分析，比如我们分析出这个游戏是《斗罗大陆》或者《云上城》导致的，可以自动分析出来每个维度对游戏指标产生价值的排名，看哪些维度对这个影响最大。

四、未来规划

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• 首先，我们在智能投放方面做得还不够好，所以想在智能方面投入更多的精力和时间。比如 37 手游的用户数据跟媒体数据做一个打通，这样不但可以对自己已有的画像人群分析，还可以结合媒体画像指标做进一步分析。有了这些数据可能对投放的效果也会有很大的提升。
• 第二，智能运营。现在做的事情是每个人发送代金券、礼包，其实都是统一的，我们未来想做到千人千面，每个人发不同的代金券，不同的礼包，类似于个性化推荐，进而来提高收益。
• 第三，智能诊断、归因分析。在海量的数据，海量的指标中，数据波动异常如何及时发现；发现异常后如何分析导致异常的原因等。目前做的还是比较初阶，这也是我们未来重点突破的地方，智能归因、智能诊断、智能化洞察。