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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-02-04 12:33 标签： 京东移动平台是什么
张云健：亿贝自助式数据服务平台eBay Data Marketplace
发表于 11:23|
作者王旭东
摘要：亿贝软件工程（上海）有限公司数据分析部资深产品工程师张云健发表了主题为“自助式数据服务平台—eBay Data Marketplace”的演讲。他表示，到2011年底为止，亿贝分析平台每天要处理的数据量超过100个TB，其中50个TB都是新的数据。为用户提供365的在线服务，服务的用户总共有7500用户，每天达到百万级查询...
【CSDN现场报道】第四届中国云计算大会于-25日在北京国家会议中心隆重举行。本次大会由中国电子学会主办，北京市经济和信息化委员会协办，中国云计算技术与产业联盟、中国电子学会云计算专家委员会承办，CSDN与《程序员》杂志协办。在2012国内公共云全面开花、云计算实践元年之际，本次大会云集云计算核心专家，就国内外云计算核心技术 以及行业应用创新实践进行了深入探讨。
图：亿贝软件工程（上海）有限公司数据分析部资深产品工程师 张云健
亿贝软件工程（上海）有限公司数据分析部资深产品工程师张云健发表了主题为&自助式数据服务平台&eBay Data Marketplace&的演讲。他表示，到2011年底为止，亿贝分析平台每天要处理的数据量超过100个TB，其中50个TB都是新的数据。为用户提供365的在线服务，服务的用户总共有7500用户，每天达到百万级查询，达到99.98%的可靠性。
张云健说，自助式数据服务的出现是为了满足商业敏捷的需求。出于这些需求，对亿贝的业务分析提出了更高的要求。亿贝的数据分析平台目前具备了三个集群，这三个集群的数据源来自于亿贝以及相关子公司，这些数据包括了相关的辅助系统。亿贝的存储系统把亿贝所有的数据集中管理和整合起来，用户能够更好的应用系统当中的数据。亿贝的结构化数据，支持一些报表分析工作，主要用到的前端工具是Micro Strategy，很多技术分析人员可以用客户端来存取，这就是亿贝的自助服务。
以下为文字实录：
大家好，首先感谢各位专家和各位同仁，包括站着的同仁，你们辛苦了。很高兴今天有这个机会和大家分享亿贝的经验。我今天要讲的是自助式数据服务平台，为了实现这个服务，我们的做法。
亿贝对于我们中国用户来讲应该不算陌生，目前在全球很多国家提供了在线交易，除此之外，PayPal作为亿贝的重要组成部分，提供了在线安全支付，PayPal不仅支持亿贝自己的在线平台支付以外，也支持了很多在线专家。目前和中国的运营有合作。
大家可以看到右边，亿贝还有那么多小的子公司，在中国就没那么高。现在来讲，亿贝每秒在这个平台上每秒有3500元商品被销售，涉及商品超过五万种。说到亿贝很多人都不了解，亿贝最开始的时候是从一根坏掉的激光笔开始的，创始人开创了一个个人的网站，越做越大。这是2011年的一笔交易，竟然达到了390万。这是大家比较了解的，巴菲特的慈善午餐，超过了260万。
简单介绍一下亿贝平台的发展史。到2011年底为止，亿贝分析平台每天要处理的数据量超过100个TB，其中50个TB都是新的数据。我们的平台在为用户提供365的在线服务，我们服务的用户包括亿贝用户，当然也包括亿贝以外的用户，总共有7500用户，每天达到百万级查询，达到99.98%的可靠性。
看一下亿贝分析平台的进化图。我们的整个分析很简单，是基于一个存储，大家可以看到，2002年的时候亿贝采用了解决方案。他的特点在于对于大数据量处理有更大的能力。最后一个蓝色的框，在亿贝的2002年的时候终于也开始使用，因为我们的确发现对于非结构化的数据他也有更好的解决方案。
大家可以从这个图上看到，亿贝的数据分析平台目前具备了三个集群，这三个集群的数据源来自于亿贝以及相关子公司，这些数据包括了相关的辅助系统。这些数据可以加载到亿贝的数据分析师，最终提供给我们的用户。大家看到画面倒数第二行，一个很长的条，这个是亿贝前两年开始推广的一个存储，他的推出把亿贝所有的数据集中管理和整合起来，我们亿贝的用户能够更好的应用系统当中的数据。从这个图大家可以清楚的看到，亿贝三个处理的现状。到今年六月底，亿贝将会完成升级。在这个系统上主要处理的是结构化数据，支持一些报表分析工作，主要用到的前端工具是Micro Strategy，很多技术分析人员可以用客户端来存取，对他们来说存在自助服务。
大家可以看到绿色的框是SINGULARITY，进入用户行为。大家可以看到，左边圆顶的是资源保护，里面所存储的信息相当一部分是我们亿贝网上上所有的行为，都会进入当中。这个数据的存储方式是半结构化的方式，或者是一维和多维数据的结构方式。在这个平台上我们更多的会对半结构化数据接触。对于前端工具也有数据分析。这个平台主要是用来存储数据，这个系统它的存储主要用户是从事研发工作的。最典型的两个用户，一个是做研究性前瞻性工作的。另外一个是奢侈品。
接下来讲一下重点，自助式数据服务。基于我们亿贝特点的，亿贝很重视自助式，为什么？举一个例子大家就明白了。亿贝中国（上海）公司里边只有（人名）一个人有秘书的，这就意味着公司从上到下所有的事情你都要自己来，所以亿贝相当重视自助服务。自助式数据服务它的出现是为了满足商业敏捷的需求。就我个人理解，有三方面的要求，我们的业务人员一旦有了新构想，能够尽快投入到使用当中，很多情况下构想能够成功的不多。商业敏捷，提升分析和运作效率。一个业务人员有一个idea，之前可能需要几个月的时间，对于现在竞争激烈的市场环境的话，可能几周都是难以接受的，我们需要这个变化在几天内就在我们的系统环境里得到体现。
出于这些需求，对于我们的业务分析提出了更高的要求，要实现这个愿望其实我们还是有不少阻碍的，我这边粗略列了一下，亿贝分析平台有三个，意味着我们要每天三个数据，而且这三个系统虽然各有所长，他们分别是能够处理结构化的、半结构化的和非结构化数据，但是由于处理数据的时候不能跨平台的，要把一部分数据拷贝当中。这是数据一致性的问题。目前我们团队也在为实现数据一致性，达到高效存储的目标，也在努力。
第二个问题，我们现在的数据分析平台有六万多数据级，对于我们用户来讲根本不能指望他自己去找他们需要的数据，对于我们专业部门来讲是很困难的。亿贝有两个非正式的角色，这两类人会针对这些数据及所处的业务核心，他是这些业务核心的权威解释人，SA是解释这个数据是怎么来的。
第三点是快速变换的商业需求，快速变化也是一个难点，这些难点对于我们来讲，需要我们配合用户不断的去调整我们的工作。这里面提到了Stories，亿贝经过这样的工作模式，我们的时间是两周，问题是每两周我们的客户都会说，我原先的数据要做什么，每个中心给你搞一下，整个团队就陷入重复性工作。
平台分析用户，一个是在线分析业务，一个是离线分析业务。我们的客户用各种工具，直接连结到我们的数据平台进行交互，对于离线分析业务，很多产品在我们其他的在线系统当中，这是自动化的过程。这个过程必须是我们数据分析团队实现的。
对于我们设计的EDM框架来讲，用户可以在我们这上面提交他的需求，我们的业务部门能够对他的需求进行验证，整个平台就会自动生成，我们这个平台有个Tracker工具。这个平台可以跟我们的数据分析进行数据交互。大家可以看到系统集成知识系统，API数据服务，找到他的数据说明，最下面一个Wiki，根据自己的知识，不断丰富这个Wiki，他的内容会更新，我们现在正在使用的一个企业级的措施。
围绕着亿贝数据形成这样的生态圈，通过这个平台实现了我们工作流程的重构，我们通过这个平台，让用户能够自己去迭代2，系统能够自动的来做他们的业务。
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