1.技術(shù)架構(gòu)概要

如圖7-22所示，DSP系統(tǒng)從技術(shù)架構(gòu)上涉及：投放平臺(tái)、投放設(shè)置用戶交互模塊（setupUI）、報(bào)表（Report）、算法引擎等等模塊。算法引擎模塊主要是大數(shù)據(jù)及算法的機(jī)器學(xué)習(xí)大量采用分布式技術(shù)（例如hadoop），對(duì)用戶日志、人群數(shù)據(jù)進(jìn)行建模及機(jī)器智能處理。算法引擎模塊處理好的人群數(shù)據(jù)、算法模型等等數(shù)據(jù)通過(guò)海量?jī)?nèi)存技術(shù)（例如redis）暫存在內(nèi)存中，便于Bid投放引擎快速查詢使用，全部暫存在內(nèi)存中的目的是為了在100ms完成競(jìng)價(jià)過(guò)程，確保在DSP方《30ms處理完成，為網(wǎng)絡(luò)通訊流出時(shí)間。Bid投放引擎是典型的大集群模式用于響應(yīng)大并發(fā)的請(qǐng)求，且確保每個(gè)請(qǐng)求《30ms處理完成。Bid投放引擎的投放規(guī)則（預(yù)算、頻次、投放策略設(shè)置等等數(shù)據(jù)）也都是存在內(nèi)存中的便于快速查詢。投放策略設(shè)置的數(shù)據(jù)內(nèi)容都是用戶通過(guò)投放設(shè)置用戶交互模塊中的界面完成的。另外還有一些十分重要的輔助模塊，例如：廣告曝光點(diǎn)擊數(shù)據(jù)回收模塊、idmapping模塊、大數(shù)據(jù)報(bào)表模塊、內(nèi)置DMP模塊等等。

圖7-22技術(shù)架構(gòu)概要示例

2.DSP內(nèi)部技術(shù)處理流程概要

DSP內(nèi)部技術(shù)處理主要依賴一些關(guān)鍵技術(shù)處理設(shè)施，主要的包括：原始海量log系統(tǒng)、海量消息并行處理隊(duì)列（例如采用spark技術(shù)）、海量?jī)?nèi)存系統(tǒng)（例如采用redis技術(shù)）、業(yè)務(wù)系統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)等等。如圖7-23所示，一條技術(shù)處理線路是廣告請(qǐng)求處理線：廣告競(jìng)價(jià)Bidder海量的實(shí)時(shí)廣告請(qǐng)求處理會(huì)產(chǎn)生海量的原始log、同時(shí)Bidder也頻繁的同海量?jī)?nèi)存系統(tǒng)交互讀寫(xiě)廣告請(qǐng)求相關(guān)的頻次、消耗等等數(shù)據(jù)，然后廣告請(qǐng)求log經(jīng)過(guò)過(guò)并行處理隊(duì)列處理灌入報(bào)表數(shù)據(jù)庫(kù)及相應(yīng)的大數(shù)據(jù)人群及模型數(shù)據(jù)庫(kù)。另一條技術(shù)處理線路是廣告曝光、點(diǎn)擊等等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的回收，開(kāi)始也是產(chǎn)生大量的原始log、同時(shí)數(shù)據(jù)回收引擎同海量?jī)?nèi)存系統(tǒng)交互寫(xiě)如廣告曝光、點(diǎn)擊相關(guān)的頻次、消耗等等數(shù)據(jù)。然后廣告曝光、點(diǎn)擊log經(jīng)過(guò)過(guò)并行處理隊(duì)列處理灌入相應(yīng)報(bào)表數(shù)據(jù)庫(kù)及相應(yīng)的大數(shù)據(jù)人群及模型數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)并行處理隊(duì)列進(jìn)行大量的機(jī)器智能分析更新部分人群數(shù)據(jù)及模型數(shù)據(jù)，同時(shí)同步更新到Bidder數(shù)據(jù)庫(kù)及內(nèi)容系統(tǒng)中供Bidder實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)時(shí)使用。

圖7-23DSP內(nèi)部技術(shù)處理流程概要示例

3.DSP競(jìng)價(jià)核心處理流程概要（《30ms）

如圖7-24所示，DSP的Bidder競(jìng)價(jià)模塊設(shè)計(jì)約束核心處理時(shí)間極短，《30ms。為了解決適配不同ADX流量的不同接口。在接受廣告請(qǐng)求，及輸出返回時(shí)，會(huì)針對(duì)不同ADX平臺(tái)接口使用適配器設(shè)計(jì)模式采用不同適配器予以處理。但整體處理流程不變。中間業(yè)務(wù)處理部分也使用過(guò)濾器的設(shè)計(jì)模式，增加新業(yè)務(wù)時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)需要增加過(guò)濾器實(shí)現(xiàn)即可。這樣做的好處是整體的Bidder競(jìng)價(jià)核心模塊處理流程框架相對(duì)穩(wěn)定，不會(huì)隨這業(yè)務(wù)的變化而變化。具備十分強(qiáng)大的業(yè)務(wù)靈活性和應(yīng)對(duì)高性能的水平擴(kuò)充性。

圖7-24DSP競(jìng)價(jià)核心處理流程概要示例

4.競(jìng)價(jià)程序處理過(guò)程概要

如圖7-25所示，Bidder競(jìng)價(jià)處理器內(nèi)部也會(huì)依據(jù)業(yè)務(wù)處理依次分為：索引器快速過(guò)濾廣告（采用索引器的好處是檢索效率極高，當(dāng)然索引器僅能用戶簡(jiǎn)單的過(guò)濾條件，例如：尺寸索引、平臺(tái)及廣告位索引、瀏覽器索引、操作系統(tǒng)索引、地域索引等等）。廣告過(guò)濾（投放策略相關(guān)規(guī)則需計(jì)算的過(guò)濾條件是無(wú)法使用索引器，例如：預(yù)算、曝光、日期、頻次、人群定向、創(chuàng)意類型等等）。上述這兩層過(guò)濾都是為了廣告請(qǐng)求過(guò)濾可供投放的候選廣告列表，然后通過(guò)出價(jià)算法的處理給出該廣告列表中各廣告的出價(jià)（這里可能會(huì)用到動(dòng)態(tài)出價(jià)算法，也可能使用的固定出價(jià)策略（采用何種出價(jià)策略及是否使用算法都是在投放設(shè)置界面中有人工設(shè)設(shè)置的））。然后會(huì)進(jìn)行低價(jià)過(guò)濾（根據(jù)廣告請(qǐng)求中的底價(jià)過(guò)濾掉出價(jià)低于底價(jià)的那些候選廣告）。最后排序并決策勝出（根據(jù)各候選廣告的出價(jià)及算法附帶給出的優(yōu)先級(jí)權(quán)重綜合排序，排名第一的勝出，即將以該廣告內(nèi)容準(zhǔn)備競(jìng)價(jià)返回）。曝光點(diǎn)擊動(dòng)態(tài)代碼生成（以上一步勝出的廣告內(nèi)容生成曝光點(diǎn)擊動(dòng)態(tài)代碼，生成動(dòng)態(tài)曝光點(diǎn)擊代碼有很多目的，例如防作弊，全程攜帶投放參數(shù)追蹤等等）。Bid/Unbid日志記錄（結(jié)束處理時(shí)異步啟動(dòng)）。

圖7-25競(jìng)價(jià)程序處理過(guò)程概要示例

5.分布式集群概要

如圖7-26所示，為了應(yīng)對(duì)海量的廣告競(jìng)價(jià)業(yè)務(wù)需要，及大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的需要。DSP在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)上需要支持分布式支持水平擴(kuò)容，架構(gòu)支持大并發(fā)、大數(shù)據(jù)、高可用、高容錯(cuò)等等特征。

圖7-26分布式集群概要示例