Обработка статистики в системе управления баннерной рекламой Артём Вольфтруб. - презентация

1 Обработка статистики в системе управления баннерной рекламой Артём Вольфтруб

2 2 Общая архитектура системы

3 3 Размеры рекламной сети Более рекламных площадок Более рекламодателей Более регистрируемых событий ежедневно 3

4 4 Нагрузка на систему запросов к баннерным машинам в секунду Около 500 запросов к порталу в секунду 4

5 5 Число регистрируемых событий 5

6 6 Распределение нагрузки – Балансирвка запросов с помощью аппаратного LB Повышение отказоустойчивости – Взаимозаменяемость баннерных машин – Дублирование ключевых компонентов системы

7 7 Особенности бизнес модели Качество сервиса определяется количеством участников Отсутствует комиссия за показы Площадки заинтересованы в эффективном размещении Вовлёченность в процесс 7

8 8 Что регистрируем Показы Клики Транзакции 8

9 9 Комиссия за клики и транзакции

10 10 Основные проблемы Очень много данных Очень мало времени на обработку Система должна работать непрерывно 10

11 11 Способы уменьшения объема данных Предварительная группировка Проверка кликов 11

12 12 Способы ускорения обработки Ускорение загрузки там, где это возможно Задачи не должны блокировать друг друга Запуск процессов по расписанию Взаимосвязанность задач – это хорошо

13 13 Этапы обработки статистики Загрузка логов с баннерных серверов Предварительная группировка данных Проверка кликов Загрузка данных в БД Расчет статистики 13

14 14 Проблемы базы данных Гигантский объем таблиц с показами и кликами Необходимо блокировать загрузку на время расчета статистики

15 15 Предварительное заполнение БД 15

16 16 Денормализация данных 16

17 17 Отображение статистики 17

18 18 Почему мы кэшируем данные Запросы часто повторяются Статистика обновляется по расписанию. Если нет новых данных, зачем обращатся к БД? Сортировка средствами БД работает медленнее 18

19 19 Контроль работоспособности Остановка системы приводит к лавинообразному накоплению необработанной информации Клиенты хотят видеть свои данные Обработка статистики используется для биллинга 19

20 20 Основные индикаторы Число необработанных файлов на сервере Задержка загрузки файлов с баннер сервера Задержка обработки статистики

21 21 Что мы контролируем Баннерные сервера Сервер обработки статистики База данных 21

22 22 Как мы контролируем Готовые решения для контроля на аппаратном уровне ( Nagios) Собственные разработки для контроля на уровне приложения 22

23 23 Как защититься от сбоев Раньше знаешь, больше спишь Проблему нужно предвидеть С проблемой нужно научиться бороться 23

24 Вопросы?