菜鸟双11在「仓储配送数据实时化」的台前幕后

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菜鸟双11在「仓储配送数据实时化」的台前幕后

若有-若无 2018-10-29 15:26:35 浏览1827
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2017年的双11,虽然仓配系统做了非常多业务端的优化,使得峰值不会达到如交易系统那般恐怖的程度,但仓配业务链路长、节点多、分析维度复杂的业务特点,也使我们在开发仓配实时数据的过程中,面临了不少挑战。而正好基于双11的业务背景,我们也开始着手建立起带有"仓配特色"的实时数据版图。
双11仓配业务系统的预估峰值是日常峰值的n倍以上,我们应该如何保障仓配实时数据如丝般顺滑呢?本文将从全局设计、数据模型、数据计算、数据服务、数据应用、数据保障等各方面作简单介绍。

一. 全局设计

实时数据能够如丝般顺滑,离不开各个系统之间的紧密协同。从需求评审的一开始,我们就制定了一套端到端的技术方案。如下图:
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图中的内容显而易见,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的blink作为主要的计算引

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