现代社会每天都有大量信息产生， 抖音、小红书等自媒体的普及，不断丰富着人们表达看法、传播诉求、分享信息的渠道和形式。如何完成多源异构数据的 收集和处理，挖掘海量信息中的价值，洞察事件背后的观点和情绪，是 做好 政府和企业 舆情监测工作不可忽视的问题。
百分点舆情洞察系统（Mediaforce）是一款面向政企客户的舆情监测SaaS 产品，自2014年上线至今，已累计服务客户近万家，积累了逾20 PB的全网数据， 通过 构建 丰富的上层应用， 为 客户提供精准、实时、全面、多维度的洞察服务 。
本文从底层数据治理、上层应用架构，以及数据个性化和智能化角度，分享了 大数据平台架构、AI平台架构和微服务架构在舆情产品上的实践。
一、平台架构简介
伴随着互联网内容形态的蓬勃发展，Mediaforce 平台数据量增长迅速，在产品创新和迭代过程中，自身平台架构也在不断的演进。
互联网舆情本质上是对互联网公开信息的采集、分析、研判，并产生业务价值，是一个价值数据挖掘的过程，我们覆盖了90%以上的网络公开数据，包含但不限于以下信源：
在线新闻、报刊、贴吧、博客、论坛、微博、微信、APP客户端；
电视、广播等；
社交自媒体：抖音、快手、小红书等。
百分点科技通过对以上数据进行存储、挖掘、可视化分析等一系列处理，最终为用户呈现多终端触达、一站式的舆情监测和价值分析平台。
到目前为止，大体分为如下三个平台架构，对应职责如下：
大数据平台架构
数据共享：统一业务数据存储，结合业务实际场景对数据进行关联使用，避免数据重复存储，降低沟通成本；
服务共享：统一服务架构，避免服务孤岛，统一服务的访问入口和访问规则；
易于使用：通过平台服务和工具的形式暴露平台能力，屏蔽平台底层细节。
AI平台架构
数据层：以平台化能力应对数据收集、数据准备等繁重工作，同时结合业务，构建数据流转闭环；
深度学习平台层：实现多租户及弹性的资源分配、模型库扩展、可视化训练和调整、滚动更新等能力；
应用和工具层：借助Rest\Grpc模型开放能力，对接金融领域舆情、定制化行业标签、离线数据预测等场景。
微服务架构
拆分：按照业务垂直拆分和功能水平拆分的总原则，以及从业务侧尽量规避分布式事务等考虑；
云原生：减少微服务架构的运维成本，借助容器化技术，实现资源动态感知、扩缩容等特性。
二、大数据平台架构
百分点舆情洞察系统最初是通过自主构建IDC来支撑，IaaS层由单独的运维团队来进行维护。
大数据平台（IaaS层除外）分层如下：
舆情的数据应用场景不同于海量日志、海量商品检索等的侧重于简单标签聚合，舆情应用完全基于自然语言全文检索，同时结合内存复杂聚合计算。为了保证检索准确率，往往会配置复杂的关键词和距离限定，因此对于检索引擎的内存优化策略要求很高。可以说，数据存储和检索架构的升级，是舆情业务的核心之一。在百分点科技大数据平台架构演进历程中，大致可以分为三个阶段：业务共享数据仓库阶段、业务自建数据集市阶段、湖仓一体阶段。
可以看到，随着客户规模和数据量的增大，以及业务复杂度的提升，仅仅依靠共享的数据仓库，已经无法满足需求。产生的主要问题如下：
业务侧查询响应时长无法保证；
复杂查询以及聚合操作，加重Elasticsearch Cluster负担，甚至引起节点OOM；
冷热数据未分离。
随着客户量及数据量的增多，百分点科技对数据仓库进行了冷热数据隔离，并通过自主构建数据集市来满足业务的快速响应。
下面将从数据仓库层、数据集市层进行介绍。
ES Cluster从2.3.4升级到6.0.0(当时最新版本)；
数据仓库核心做了冷热数据分离，热数据使用SSD硬盘存储，且只存储近一周数据，冷数据使用HDD硬盘，存储近两年数据，互联网数据具有良好的时序性，按天拆分，在保证集群运维便利的同时，满足数据变更\删除的业务需求；
数据集市以业务最小查询单位-话题为粒度进行拆分和构建，可以认为是将上层业务需要的结果，预计算存储至数据集市层，这样业务查询只需查询自己独有的库便可以进行分析和响应，其中需要相对复杂的机制保障数据一致性，这里不做介绍。
调整后，业务查询响应延迟基本可控，并且具有良好的隔离性。但同时也面临着下述挑战：
离线数据（2年以上历史数据）以HDFS为存储介质，不支持更新、无法查询复用；
在目前数据集市层的拆分力度下，由于业务逻辑复杂性，需要借助内存计算，在以年为跨度查询周期，显得力不从心；
数据集市层实时数据的计算具有一定的延迟，需要保留热数据集群来支持实时数据的查询，架构不够优雅。
随着舆情在客户群中深入使用，在保证查询低延迟的情况下，需要能支撑3~5年的长跨度数据检索。同时为应对SaaS产品矩阵的扩充，需要易用、可扩展的数据平台支撑。本次架构优化的核心目标为：
低响应延迟下，大跨度查询可扩展至3~5年（秒级）；
灵活的为其他业务应用做好平台支撑，加强ODS、DW建设；
减少ES Cluster数据冗余；
简化数据集市层计算链路，提高数据时效性。
3.1 数据集市层
对客户和线上日志进分析，得到如下结果：
（1）客户数据量级
对线上客户数据量进行采样，统计一年数据量，千万级数据量的客户群体占1%。所以我们将目标定义为千万级数据量下的，复杂聚合查询分析响应时长在3~5秒内。
（2）查询类型统计
借助数据集市，将大量的依据全文检索聚合统计分析场景转化为OLAP场景。对线上日志进行分析，二次全文检索查询流量占比不到20%。
依据上述结论，将数据集市层要解决的问题进行汇总如下：
80%查询是OLAP场景，20%查询是全文检索；
需要支持实时更新；
数据规模支持千万级别，并支持扩展；
查询响应时长在3~5秒。
通常来说，面对海量数据的低成本存储+高效检索的需求，业界通常使用HBase+ Elasticsearch的组合方案，但该方案除了开发维护复杂、数据一致性弱等常见问题，通常还要由Elasticsearch来承担OLAP，以及全文检索的功能职责。对于重OLAP查询场景，使用MPP查询引擎往往能获得较低的查询延迟，如：Clickhouse、DorisDB等。在考虑支持实时更新等多种条件下，我们将方案集中于Elasticsearch、TiDB+ Elasticsearch、DorisDB+Elasticsearch三种技术进行尝试：
Elasticsearch
ES是一款面向OLAP场景的全文检索分析引擎，下面是在Elasticsearch 7.8.0环境中的测试：
（1）集群环境
（2）测试索引
使用单shard、无副本、百万级别索引32个，十万级别索引18个。
（3）测试结论
将客户端并发数等价于索引数目，持续20轮进行压测。对业务进行抽象，选取如下测试用例：
{“size”:0,”query”:{“bool”:{“filter”:[{“bool”:{“adjust_pure_negative”:true,”boost”:1}},{“range”:{“pubTime”:{“from”:1551430186000,”to”:1615366186000,”include_lower”:true,”include_upper”:true,”boost”:1}}},{“bool”:{“adjust_pure_negative”:true,”boost”:1}}],”must_not”:[{“term”:{“mask”:{“value”:true,”boost”:1}}}],”adjust_pure_negative”:true,”boost”:1}},”track_total_hits”:2147483647,”aggregations”:{“termsAgg”:{“terms”:{“field”:”titleSimHash”,”size”:2000,”min_doc_count”:1,”shard_min_doc_count”:0,”show_term_doc_count_error”:false,”order”:[{“_count”:”desc”},{“_key”:”asc”}]}},”carAgg”:{“cardinality”:{“field”:”titleSimHash”,”precision_threshold”:10000}}}}
测试中发现集群相对稳定，相对于单线程，多线程下的平均延迟高于1s也较少。在Elasticsearch6.0.0上进行相同的测试，其中平均延迟延迟高于1s占80%。
TiDB+Elasticsearch
TiDB 4.0版本已经是一款HTAP混合型分析引擎，将测试数据集限定为千万级，在测试中设置：tidb_hashagg_final_concurrency=20和tidb_hashagg_partial_concurrency = 20，平均耗时稳定在 8s~9s。由于聚合后的基数较大，压力都集中在TiDB侧，未能达到去ES的OLAP的场景。更多信息请参照AskTUG：千万级数据group by性能调优[1]。随着TiDB 5.0发布，TiFlash已经不仅仅是一个列式存储引擎这么简单。TiFlash引入了MPP模式，使得整个TiFlash从单纯的存储节点升级成为一个全功能的分析引擎。
DorisDB+Elasticsearch
Mpp引擎列式存储设计对于数据更新是极其不友好的。借助DorisDB的更新模型引擎，内部通过版本号，可以支持大规模的数据实时更新，当然在查询时需要完成多版合并。同时Doris-On-ES将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案。目前Doris On ES不支持聚合操作如sum，avg， min/max 等下推，计算方式是批量流式的从ES获取所有满足条件的文档，然后在Doris中进行计算。在测试场场景下，性能是可以满足OLAP场景。实践中发现，由于自建IDC机器较为老旧，无法支持SIMD指令，致使无法安装DorisDB。
在目前的业务场景下，百分点科技最终选择单一的Elasticsearch来作为数据集市层的存储和计算引擎。后续如果数据集市有更大的数据量以及业务低延迟的OLAP查询场景，还是会考虑结合MPP查询引擎来满足业务的扩展。
3.2 数据仓库层
在之前的很长一段时间内，Elasticsearch Cluster承担了大量数仓的职能。通过多集群进行冷热数据隔离。在本次调整中，百分点科技借助索引生命周期管理(ILM)和Hot\Warm架构来实现在一个集群中进行数据的管理。在实践中，我们将Elasticsearch率先升级到7.12.0，以满足向量化检索等更多场景。
3.3 源数据层
之前会将采集的数据存储至kafka，作为数据传输中转。但kafka一般存储的时间周期较短，且功能单一。因此需要一套统一的存储计算平台，需要满足如下要求：
全量的离线数据是通过ES-Hadoop进行按天备份，后续的变更就无法做到同步，复用性、灵活性较差；
图片、音视频等非结构化数据的接入，需要方便与上层机器学习应用深度融合；
辅助数据仓库，构建数据集市，保证实时性。
在最新的架构中，百分点科技将数据先入湖，构建ODS，辅助构建上层DW和DM。关于Data Lake，最终选取Hudi作为源数据层存储计算方案，并做了以下尝试：
Iceberg
Iceberg工程架构具有极高的抽象，可以与各种引擎无缝融合。字符串模糊匹配是一种重要场景，测试中遇到以下问题：如果某个字段存储为空字符串，在匹配中就会出现异常：java.lang.IllegalArgumentException: Truncate length should be positive[2]。另外就是查询对Stream相关支持还处于开发阶段，对于增量数据处理只能以Java Api方式实现。
Hudi
Hudi显得尤为成熟，但是与 Spark 引擎绑定的较为紧密。在Hudi 0.6中对底层代码进行抽象，以适配Flink等主流计算引擎。同时其完善的增量查询机制非常适合实时数据集市的构建。另外Hudi Table并不需要提前创建，可以在写入数据时自动创建，这也是区别于Iceberg的一个点。
Hudi的引入，为底层数据平台带来了ACID能力，并且提供较好实时性。特别是为数据集市实时数据构建带来便捷，提供可扩展性。目前的简易数据架构如下：
三、AI平台架构
在海量的文本数据上，利用丰富的数据挖掘、深度学习、人工智能算法，训练在线和离线语义模型，一站式挖掘满足客户需要的舆情分析需求。在这一历程中，大致分为两个阶段：
文本分析平台：将通用文本能力服务化；
深度学习建模平台：高效、易用、低门槛的模型定制开发平台。
在上述演进中，最主要的变化在于各行各业都已经积累了较多的高价值数据，并且越来越需要定制满足自己场景的个性化模型。下面主要从这两个阶段分别展开对应的工作。
文本分析平台
在舆情分析场景中，依赖于分词、词性、新词发现、命名实体、主体分类、文本聚类、关键词提取、自动摘要、文本去重、情感分析、内容转换（简繁、拼音）、自动纠错、自动补全、文档解析等各种功能。产品架构和数据流程如下：
深度学习建模平台
随着深度迁移学习成熟和行业应用，带来最大的益处在于可以依据少量的训练数据便可以得到较好的训练结果。从下述对比中：可以看到Bert在少训练集下就能达到较好的结果，也为后续的定制化模型奠定了基础。
舆情系统本身可以看作为信息工程架构，客户可以容忍数据精准度，但是不允许相同的数据持续犯错。可学习、可持续、可定制已经变的尤为重要。这也是深度学习建模平台的由来。
下面是整体的业务架构和流程分析，具体技术细节可参照：。
四、微服务架构
下面对互联网架构演进之路进行总结如下，其中带颜色标记的为实践中的产物。
舆情业务应用系统从最核心几个业务功能，目前已经扩展至几十个业务模块。同时借助成熟的底层模块，快速沉淀出金融舆情、行业版等众多项目。大致经过以下三个阶段。
单体架构的优点在于其易开发、易测试、易部署、易扩展，但是业务耦合严重，也为业务扩展、服务治理带来了新的挑战。例如：登录服务和查询服务在一个单体应用中，因为查询服务是一个耗内存的操作，高峰时会引起FullGC，致使登录功能异常。
微服务拆分功效：
业务逻辑层：拆分后服务模块30+；
监控体系建立：日志监控、Metrics监控、调用链监控、告警系统、健康检查；
配置中心：灵活可视化的配置管理中心；
开发效率、团队协作能力提升。
云原生包含了一组应用的模式，用于帮助企业快速，持续，可靠，规模化的交付业务软件。其特点如下：
容器化封装：以容器为基础，提高整体开发水平，形成代码和组件重用，简化云原生应用程序的维护，在容器中运行应用程序和进程，并作为应用程序部署的独立单元，实现高水平资源隔离；
动态管理：通过集中式的编排调度系统来动态的管理和调度；
面向微服务：明确服务间的依赖，互相解耦。
借助百分点科技内部云平台，将微服务结构容器化封装，极大的降低了部署、运维的成本，也为服务的稳定性增加了保证机制。下面主要介绍一下云平台的基础概念和应用成效。
平台基础概念：
命名空间
管理常规用户的资源访问权限的中央载体，让一组用户组织和管理他们的内容，并与其它群体区隔开来。是用户账号的唯一公共URL访问地址。
容器
Docker容器为资源分割和调度的基本单位，封装整个软件运行时的环境，为开发者和管理员设计的，用于构建、发布和运行分布式应用平台。
镜像
含有启动Docker容器所需的文件系统结构及其内容，因此是启动一个Docker容器的基础。采用分层的结构构建。
项目
通过标签标识的多个版本的镜像组成。
构建
将输入参数转换为结果对象的过程；通常用于将输入参数或源代码转换为可运行的镜像从构建镜像创建Docker容器并将它们推送到集成的容器镜像仓库（Harbor）
S2I构建：通过注入应用源代码到Docker镜像并且组建新的Docker镜像来生成可运行的镜像新镜像中融合基础镜像和构建的源代码，并可搭配docker run命令使用。S2I支持递增构建，可重复利用以前的下载依赖项和过去构建的构件等。
服务
平台部署应用的最小单位，一个服务为一个功能单元，如mysql数据库服务。是定义容器实例的逻辑集合以及访问它们的策略，一个服务至少包含一个容器实例，服务通常用于为一组相似的容器提供永久IP。在内部，服务在被访问时实行负载均衡并代理到相应的支持容器实例，可以在服务中任意添加或者删除支持容器,而一直保持服务可用。
配额
在同一个命名空间内可以创建的最大对象资源数量，以及每个容器请求的计算/内存/存储资源。
高级编排
编排模板：描述可以参数化和处理一系列对象，生成的服务、构建配置和部署配置。可以为开发人员即时创建可部署的应用。
平台资源对象层级关系：
目前平台代码构建支持三种模式：
智能构建基于平台所提供的Builder镜像，自动下载应用源码进行编译。在基础镜像之上，自动编译代码。
Dockerfile构建
用户自己编写Dockerfile，指定代码库、Dockerfile位置及代码分支后可以构建项目镜像。
自定义的Dockerfile，可以指定自定义基础镜像以及编译环境变量、配置信息等构建出更复杂的编译或运行环境，构建灵活性相比前者更高。
Push构建
通过平台提供的push构建流程，将本地定制化镜像上传到镜像仓库，导入后的镜像可以在平台中进行部署、调试、使用。
平台Scale功能包含水平伸缩和垂直伸缩，以下是水平伸缩的例子：
平台提供容器实例监控，可以按照时间区间图形化展示容器的CPU、内存和网络的使用情况：
总结
企业SaaS一般是围绕获客、转化、留存这三个阶段展开，平台的易用性、数据的准确性和实时性等都是客户留存的核心要素。在多年的实践中，大数据架构以数据湖为ODS层，来保证对原始数据高效、灵活的处理，同时为其他业务线开放数据处理能力。AI平台架构提供一套端到端的闭环流水线，打造个性化、智能化的业务。微服务架构通过容器化，极大的降低维护成本，同时保证线上稳定性。随着SaaS产品矩阵的扩充，百分点科技在金融舆情、企业品牌监测等多个方向进行积极尝试，底层平台架构在业务的快速落地中起到了重要作用。
