在數字化浪潮下,數據已成為驅動企業決策與業務創新的核心引擎。作為全球領先的移動出行平臺,滴滴出行每日處理著海量、多維的出行數據。這些數據不僅關乎行程匹配、路線規劃、安全風控等核心業務,更是優化用戶體驗、提升運營效率、探索未來出行模式的關鍵。因此,構建一套高效、穩定、可擴展的數據服務體系,特別是其中的數據處理服務,成為滴滴技術架構中至關重要的一環。
一、數據服務體系的核心目標與挑戰
滴滴的數據服務體系建設,首要目標是實現 “數據資產化” 和 “服務化” 。這意味著將原始、雜亂的數據流,通過一系列加工、治理與整合,轉化為標準、可信、易用的數據資產,并以標準API或服務的形式,高效、穩定地供給給業務方(如產品、運營、算法、分析師等)。
面臨的挑戰尤為突出:
- 數據規模龐大:每日處理數百PB級數據,涵蓋軌跡、訂單、支付、安全事件等多類型數據。
- 實時性要求高:例如,供需預測、動態調價、安全預警等場景需要秒級甚至毫秒級的實時數據處理能力。
- 數據質量與一致性:確保跨業務線、跨數據源的數據口徑一致、準確可靠,是決策可信的基石。
- 復雜業務場景:從簡單的報表查詢到復雜的機器學習特征工程,需要靈活支持多種計算范式。
- 成本與效率平衡:在滿足業務需求的需持續優化存儲與計算資源,控制成本。
二、數據處理服務的分層架構實踐
為應對上述挑戰,滴滴構建了分層、模塊化的數據處理服務架構,核心可分為三層:
1. 數據接入與采集層
這是數據體系的“入口”。滴滴通過自研的DataX、DDMQ(滴滴消息隊列) 等工具,實現了全鏈路、多源(數據庫Binlog、服務日志、客戶端埋點等)數據的統一、低延遲、高可靠采集。這一層確保了原始數據的完整性,并為后續處理打下堅實基礎。
2. 數據計算與加工層
這是數據處理的核心引擎,采用 “批流一體” 的混合計算架構。
- 批量處理(Batch Processing):針對T+1的離線報表、歷史數據分析等場景,基于 Hadoop/Spark 構建了強大的離線計算平臺。通過數據倉庫分層建模(如ODS、DWD、DWS、ADS),將原始數據逐層清洗、關聯、匯總,形成主題明確、易于理解的數據集市。
- 實時流處理(Stream Processing):針對實時監控、即時決策等場景,深度應用 Flink 作為實時計算引擎。例如,實時計算城市各區域的供需缺口、動態跟蹤行程軌跡以確保安全、實時更新用戶畫像等。滴滴對Flink進行了大量內部優化和定制,以支撐其超大規模的實時數據流。
- 交互式查詢(Ad-hoc Query):為滿足分析師和數據科學家的靈活探索需求,引入了 Presto/ClickHouse 等引擎,提供對海量數據的秒級交互式查詢能力。
3. 數據服務與輸出層
這是數據價值的“出口”,目標是實現 “數據即服務(Data as a Service, DaaS)” 。
- 統一數據服務網關:構建了標準化的數據服務API平臺,將底層復雜的數據表、模型封裝成簡單、穩定的HTTP或RPC接口。業務方無需關心數據存儲在哪里、如何計算,只需調用接口即可獲取所需數據。
- 數據產品與工具:基于底層服務,構建了如“觀星臺”(數據可視化平臺)、“方舟”(用戶行為分析平臺)、“北斗”(實時運營監控平臺)等一系列數據產品,賦能各業務線進行自助數據分析與決策。
- 特征平臺與模型服務:專門服務于算法團隊,提供高效的特征存儲、計算、回填與在線服務能力,將數據處理流程無縫嵌入到機器學習模型的訓練與推理鏈路中。
三、關鍵支撐能力建設
- 數據治理與質量保障:建立了貫穿數據全生命周期的治理體系,包括元數據管理、數據血緣追蹤、數據質量監控(稽核規則、報警)等。確保每一份數據的來源、加工過程清晰可溯,質量可信可控。
- 資源調度與成本優化:通過統一的資源調度平臺(如基于YARN/K8s),對離線、實時、交互式任務進行混合調度與智能優化,提升集群整體資源利用率。建立成本分攤與核算機制,推動數據開發人員關注計算效率。
- 平臺化與自助化:將通用的數據處理能力(如數據同步、任務開發、監控報警)平臺化,降低技術門檻。數據開發者可以通過可視化界面或SQL完成大部分工作,極大提升了數據產研效率。
- 穩定性與高可用:數據處理管道被視為關鍵業務基礎設施。通過多機房容災、關鍵鏈路雙跑、自動故障轉移與恢復、精細化熔斷降級等機制,保障數據服務的SLA(服務等級協議)。
四、實踐成效與未來展望
通過上述體系的建設,滴滴實現了:
- 效率提升:數據需求響應時間從“天”級縮短到“小時”甚至“分鐘”級。
- 質量可靠:核心數據質量監控覆蓋率接近100%,顯著提升了決策準確性。
- 成本可控:通過技術優化與資源調度,在業務高速增長下實現了單位數據計算成本的持續下降。
- 賦能創新:高效的數據服務為風控、地圖、自動駕駛、智能調度等前沿領域提供了強大的數據驅動能力。
滴滴的數據處理服務將繼續向 “智能化” 和 “一體化” 演進:利用AI技術優化數據治理(如智能歸因、異常檢測);進一步融合批、流、圖等多種計算范式,提供更統一、極簡的開發體驗;作為出行生態的核心,在保障數據安全與隱私的前提下,探索數據價值的更深層挖掘與跨域應用,持續驅動出行領域的變革與創新。
滴滴的實踐表明,構建企業級數據服務體系是一項系統工程,需要緊密結合業務實際,在技術架構、平臺工具、組織流程和治理規范上協同推進,最終讓數據如水、電一般,成為隨時可取、可信賴的基礎服務,源源不斷地創造業務價值。