dsp广告平台怎么搭建揭秘广告平台架构演进之路

dsp广告平台怎么搭建？（揭秘广告平台架构演进之路）

广告、电商和游戏是互联网变现的三个很主要手段，而电商中除了直接卖东西的部分，其他本质上也是广告。科大讯飞作为一家AI公司，拥有90余万开发者以及海量数据。利用自身的AI实力和大数据能力，科大讯飞广告业务实现了从零到百亿级的日交易量，它的业务架构是如何演进的？期间碰到哪些问题？架构中各子系统又是如何设计的？

在TGO鲲鹏会分会活动现场，来自科大讯飞数字广告事业部技术负责人仉乾隆带来了《从零到百亿级日交易量：广告实时竞价平台架构演进之路》的主题分享，来看看科大讯飞如何以技术实力赋能营销升级。

我先说一下当前的系统现状，整个系统平台是分为入口和出口，天天入口PV100亿左右，竞价次数每日300亿左右，单次会话平均40ms左右，天天日志数量为20TB+。上图是业务模型，中间是广告交易平台。广告交易平台核心是交易，所以肯定是有买有卖，卖的是流量，流量即媒体，广告主来买。

目前，绝大部分广告主要投广告的时候，一般是先找DSP，然后通过我们的广告交易平台，很后找到媒体。

广告交易平台有两个核心服务，一是流量交易，二是广告监测。我们在广告上一直在不停尝试AI相关的算法，希望把广告做的更有效果，所以我们强依靠数据服务和算法服务。

接下来再来说老架构，很开始时，我们只有几个程序员和产品，因此无论是服务，还是数据，我们都做得是很精简的。但随着业务量的增长，出现了几个问题：一、无法满足高可用；二、无法满足高吞吐；三、无法满足高性能；四、运维成本高；五、运营效率低。

这是当前的新架构，大框架与之前没有太大的变化，还是分为三个部分：流量网关、服务集群和DSP。流量网关具备限流能力，相当于“保险丝”保护后面的系统，同时还具备流量统计、分流、故障隔离等功能。

内部容器集群分为三种，测试、联调、生产集群。业务日志全部进入统计计算引擎，这些数据会辅助做运营决策以及后面做一些监测，整个系统由APM负责监控。原来是没有防火墙的，随着业务的增长，为了确保安全，我们上线了并发性非常强的防火墙。

说一下流量网关的设计。为什么做流量网关呢？一是内部存在多个系统都需要用流量，不同的系统对接比较麻烦，对人力成本消耗比较大；二是流量对接与竞价耦合，流量接入迭代快上线动静大，因此我们做了拆分，把流量网关独立了出来。

上图是限流系统可视化的解释，首先我们要实时检测服务后端，当一个流量进来以后实时计算限流的力度，根据力度决定请求是继续还是回退。

不管限流力度还是权重都依靠于服务的健康状态，服务健康状态由多个指标进行衡量，如服务的处理时间、网络的传输时间、节点所在机器物理资源使用量等等。建立数学模型，可以看到很终效果就是想限哪个就把它压到那个值。

反作弊系统是整个系统的核心保障，流量作弊是没法规避，但假如加了这个额外处理会话时间肯定要上去。为了要保证实时性，因此我们把反作弊流程进行了分拆，分为实时和离线两个部分，同时将处理流程尽量异步化。很终把反作弊处理耗时压缩到了3ms以内。通过三层过滤，现在可以做到正确识别98%以上的虚假流量。

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