京东EB级全域大数据平台建设和治理之路-29页_2mb

京东EB级全域大数据平台建设和治理之路总结

核心内容

京东全域大数据平台的建设与治理是应对数据爆炸式增长和业务复杂化的重要举措。平台以数据智能化为核心目标，通过技术升级、架构优化和业务赋能，构建了高效、稳定、可扩展的大数据生态系统，支撑京东多业态业务的快速发展。

主要观点

数据的价值

• 数据已成为核心资源：The Economist指出，数据是当今世界最宝贵的资源，其价值远超石油。
• 数据洞察驱动业务增长：Forrester报告表明，数据洞察能显著提升业务增长能力、客户响应速度和竞争优势。
• 政策支持：大数据连续6年写入政府工作报告，成为国家战略重点。

行业大数据平台现状

• 平台架构复杂：包括服务层、平台层、计算层、传输层和数据层，涉及多种技术组件。
• 建设挑战：
  • 数据规模增加导致服务器边际效益下降
  • 实时数据需求高，但开发门槛高、周期长
  • 缺乏统一治理，存在数据烟囱、数据腐化、来源繁杂、业务复杂等问题

京东全域大数据平台建设历程

• 平台规模：拥有数万服务器、百万级日计算任务、EB+级存储能力，支持高并发和高时效性处理。
• 技术演进：
  • 存储计算分离：实现更精准的容量规划，降低单位成本
  • 跨层计算优化：调度层、计算层和应用层分别进行优化，提升整体效率
  • 数据生命周期管理：通过热、温、冷数据分层，实现存储优化和自动化运维
• 数据治理：
  • 建立统一的数据标准和口径
  • 实现数据资产的盘点、分析和治理，形成闭环管理

实时化解决方案

• Easy Realtime平台：支持低延迟、高可用性和易用性，提供“零代码”开发和一站式融合数据服务。
• 技术特点：
  • 实时计算引擎深度定制
  • 云原生资源调度和跨机房容灾
  • 全链路监控与自愈机制

9N算法平台

• 核心算法引擎：包括9N-Deep（模型训练）、9N-FL（联邦学习）、Galileo（图计算）、9N-RL（强化学习）、9N-OL（在线学习）等。
• 功能特点：
  • 提供端到端算法解决方案
  • 支持精准匹配、时序预测、趋势分析和关联分析
  • 支持广告业务从规则化向数字化、智能化转型
• 开源计划：9N-FL已开源，Galileo图计算框架即将开源，整体开源计划持续推进

平台架构

• Easy JData架构：涵盖数据操作系统（DataOS）、数据质量平台、数据安全、埋点管理、流式调度、数据湖、数据总线、日志系统和数据资产管理。
• 平台目标：构建统一的数据服务层，打通异构数据源，实现安全、可靠、高效的全链路数据服务。

关键信息

• 数据规模：从2019年的8000亿元增长至2023年的1.57万亿元。
• 平台能力：
  • 每秒处理数十亿消息
  • 处理延时秒级
  • 支持多业务场景（电商、物流、金融、保险、健康等）
• 技术优势：
  • 云原生架构
  • 批流一体化
  • 存算分离
  • 自动化运维和治理
• 未来方向：
  • 技术升级：云原生、批流一体化
  • 平台开放：通过PaaS和SaaS建设大数据商业生态
  • 深度业务赋能：推动AI在各业务场景中的应用

业务赋能

• 服务全业务场景：助力京东广告、金融、物流、健康等业务的高速发展。
• 典型案例：京东广告通过9N平台实现无人投放，成为核心收入来源。

总结

京东全域大数据平台的建设与治理，是应对数据增长和业务复杂性的关键策略。通过技术升级、架构优化和业务赋能，京东实现了高效、精准的数据决策，构建了稳定、可扩展的大数据生态系统。未来，平台将继续推动技术进步和生态开放，助力企业数字化转型和业务增长。