在數據驅動的時代，面對每日海量涌入的數據流，如何實現高效、穩定、智能的存儲與加工，是衡量一家數據服務平臺核心能力的關鍵標尺。作為行業領先的第三方數據服務提供商，友盟近日首次系統性地揭秘了其如何支撐起服務全球超過150萬款移動應用（APP）及710萬家網站的龐大數據體系。這不僅僅是一場技術的展示，更是一次關于如何在“數據汪洋”中構建穩固“數字方舟”的深度思考與實踐分享。

一、規模挑戰：超級體量的數據洪流

友盟所面對的數據規模堪稱“超級體量”。每日需要處理的數據量達PB級別，這些數據來自全球范圍內不同設備、不同網絡環境、不同業務場景下的用戶行為。其特點可概括為“三高”：

1. 高并發：每時每刻都有數以億計的數據點同時上報，要求接收系統具備極強的吞吐能力和彈性擴展性。
2. 高維度：數據不僅包括基礎的設備信息、訪問日志，更涵蓋了復雜的用戶行為序列、事件參數、轉化路徑等，維度高達數千種，加工邏輯極其復雜。
3. 高時效：從數據產生到可供分析、觸發運營動作，需要在分鐘級甚至秒級內完成，對實時處理能力要求苛刻。

二、存儲基石：分層分級的海量數據湖倉

面對如此挑戰，友盟構建了一套分層、分級、混合架構的數據存儲體系，其核心是“數據湖”與“數據倉庫”的融合體——數據湖倉。

1. 原始數據層（數據湖）：采用如HDFS、對象存儲等低成本、高可擴展的存儲方案，全量、無損地接收和保存所有原始數據。這一層如同一個巨大的“原始水庫”，確保了數據的完備性和可回溯性，為后續的深度挖掘和模型訓練提供了堅實的基礎。
2. 加工中間層：基于實時計算引擎（如Flink）和批處理引擎（如Spark），對原始數據進行清洗、過濾、關聯、聚合等初步加工。這一層將雜亂無章的“原材料”初步整理成結構化的“半成品”，并存儲于高性能的分布式數據庫或數據倉庫中，平衡了存儲成本與查詢效率。
3. 服務應用層（數據倉庫/集市）：針對不同的業務場景（如用戶畫像、行為分析、性能監控、廣告效果衡量），構建高度聚合、模型化、索引化的數據主題域。例如，使用MPP（大規模并行處理）數據庫或OLAP引擎，實現針對海量數據的亞秒級多維分析查詢，直接賦能前端產品和服務。

這種分層架構實現了“熱、溫、冷”數據的智能化生命周期管理，在保證核心業務查詢速度的有效控制了整體存儲成本。

三、加工引擎：流批一體的智能處理管道

數據存儲是靜態的基礎，而數據加工則是賦予數據價值的動態過程。友盟打造了“流批一體”的數據加工管道。

• 實時流處理：對于需要即時反饋的場景，如實時大屏、異常告警、個性化推薦，數據在進入系統后毫秒級內即被實時計算引擎處理。通過復雜的規則引擎和實時模型，快速產出洞察和動作指令。
• 離線批處理：對于需要深度整合、跨周期分析的任務，如日報、用戶分群、長期趨勢分析，則通過調度有序的批量作業在數據湖上完成。批處理保證了計算結果的絕對準確性和全局一致性。

“流批一體”意味著同一套業務邏輯可以同時應用于實時和離線場景，減少了開發維護成本，并保證了數據口徑的統一。通過引入機器學習平臺，將預測模型、歸因分析等智能算法無縫嵌入加工管道，使數據處理從“描述過去”進化到“預測未來”。

四、服務效能：穩定、彈性、安全的技術保障

服務150萬APP和710萬網站，穩定性和可靠性是生命線。友盟通過多項技術保障服務效能：

1. 全球多活與彈性伸縮：數據中心布局覆蓋全球主要區域，通過智能路由和負載均衡實現異地多活，確保服務高可用。計算與存儲資源均支持秒級彈性擴容，從容應對“雙十一”等業務洪峰。
2. 端到端的數據治理與質量監控：建立了完善的數據血緣追蹤、質量稽核和故障告警體系。任何數據從采集、傳輸、處理到應用的全鏈路皆可監控，問題可快速定位與修復，確保交付給客戶的數據準確、可信。
3. 全方位安全合規：從數據傳輸加密、存儲加密、訪問權限控制到數據脫敏、審計日志，構建了縱深防御體系。嚴格遵守全球各地數據安全法規（如GDPR、中國個人信息保護法），是客戶信任的基石。

五、未來展望：從數據處理到數據智能

此次揭秘展現的不僅是友盟當前強大的數據處理能力，更預示了其未來的方向。友盟正致力于將這套龐大的數據處理體系進一步平臺化、服務化、智能化：

• 平臺化：將存儲與計算能力進一步抽象，為客戶提供更靈活的自定義數據管道能力。
• 服務化：通過API和模型服務，將加工后的數據洞察直接、快速地嵌入客戶的業務系統。
• 智能化：深化AI在數據清洗、異常檢測、歸因分析、自動優化等環節的應用，讓數據系統具備更強的自學習和自適應能力。

友盟通過構建多層次存儲架構、流批一體加工引擎和堅實的運維保障體系，成功駕馭了服務海量應用與網站所產生的超級體量數據。這不僅是技術實力的體現，更是其持續為客戶提供可靠、實時、深入數據服務的核心保障。在數據愈發成為核心資產的今天，友盟的實踐為行業如何構建下一代數據基礎設施提供了極具價值的參考范本。