爱奇艺-梁建煌-爱奇艺大数据平台四化建设之路

爱奇艺大数据体系建设与实践

大数据现状与挑战

爱奇艺大数据体系支撑搜索、推荐、广告、用户增长及收入预估等核心业务，形成基础架构、数据平台、数据服务和数据应用四层结构。随着业务规模扩大，面临数据规模化、混合云管理、分层存储与计算等挑战。

大数据平台建设实践

规模化应对策略

• 阶段1：分集群架构（7个大集群独立运行），存在元数据割裂、数据冗余、跨集群同步效率低等问题。
• 阶段2：同城双活集群（存算分离），实现统一元数据和跨可用区调度。
• 阶段3：私有云向混合云演进（部分资源调度至公有云），建设多云统一调度能力。

核心技术实践

• 分级计算：根据任务特性动态分配独占、抢占、混部计算资源，实现弹性伸缩，年节省成本数千万元。
• 实时化改造：通过数据湖+高性能OLAP+缓存加速，支持小时级~秒级延迟需求，如广告算法链路端到端延迟缩短至5分钟，带动数千万广告增收。
• 流批一体：统一离线与实时数据处理入口，优化资源利用率，降低运维复杂度。

体系化建设

• 数据治理：通过资产管理、生产保障、质量治理、数据监控和权限管理，实现数据全生命周期管控。
• 智能化升级：
  • DataforAI：打通数据到AI流程，构建Opal平台支持特征生产（速度提升10倍）、分布式训练（支持TensorFlow/PyTorch）及模型管理。
  • AIfordata：利用AI工具提升效率，如PilotSQL诊断SQL错误，Venus平台AI一键排障日志问题。

未来规划

• 云原生化：进一步提升资源弹性能力。
• 数字化→数智化：深化AI在数据治理与分析中的应用。

关键数据与结论

• 成本优化：离在线混部年节省数千万元，实时化改造带动数千万广告增收。
• 性能提升：OLAPonK8S支持活动扩容，流批一体提升处理效率。
• 技术演进：从独立集群向统一调度、多云协同发展，智能化工具显著降低运维门槛。