【云栖号案例 | 互联网】墨迹天气上云 分析日志大数据 洞察用户需求

云栖号案例库 2020-03-16

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公司简介

我们是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。我们公司的“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。

在我们的墨迹天气APP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。我们的墨迹天气APP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。

业务痛点

我们的运营团队每天最关心的是用户正在如何使用墨迹,在用户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。我们墨迹天气的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。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。

我们之前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:

  • 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。
  • 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

图 1. 墨迹天气日志分析解决方案架构

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日志分析:

  • 天气业务日志:

1.解析后的日志数据通过DataWork直接写入MaxCompute。
2.在DataIDE中进行数据汇总与统计。
3.数据和统计结果由MaxCompute同步到ECS。
4.最终将数据备份到本地数据库,并输出分析报表。

  • 广告业务日志:

1.日志实时写入MaxCompute。
2.在DataIDE中加工解析之后的中间结果输出到MaxCompute。
3.DataIDE汇总并统计数据。
4.通过MaxCompute同步数据和统计结果到云上数据库中。
5.最终将数据备份到本地数据库,并输出分析报表。

网络带宽:

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,我们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。

上云价值

  • 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,运营我们运营工作效率提升了5倍以上。
  • 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。
  • 可以借助MaxCompute上的机器学习算法,对数据进行深度挖掘,为我们的产品用户提供个性化的服务。
  • 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。

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