基本上已經(jīng)在前面了DSP介紹了典型的模式、主要機制和要點。有些學生可能會好奇DSP系統(tǒng)內(nèi)部的技術架構。截取以下部分DSP系統(tǒng)的技術架構圖供大家參考，對非技術學生也有一個感性的認識。不要做大的展開。

1. 總結技術架構

如圖7-22所示，DSP系統(tǒng)涉及技術架構：交付平臺和用戶交互模塊（setup UI）、報表（Report）、算法引擎等模塊。分布式技術主要用于大數(shù)據(jù)和算法的機器學習(如hadoop），建模用戶日志和人群數(shù)據(jù)，智能處理機器。通過海量內(nèi)存技術(如算法引擎模塊處理的人群數(shù)據(jù)、算法模型等)。redis）內(nèi)存暫存，方便Bid為了在1000中快速查詢和使用暫存內(nèi)存的目的都是100ms完成招標過程，確保在DSP方<30ms完成處理，為網(wǎng)絡通信流出時間。Bid發(fā)射機是響應大并發(fā)請求的典型大集群模式，并確保每個請求<30ms處理完成。Bid發(fā)射機的發(fā)射規(guī)則(預算、頻率、發(fā)射策略設置等數(shù)據(jù))也存在于內(nèi)存中，便于快速查詢。投放策略設置的數(shù)據(jù)內(nèi)容由用戶通過投放設置用戶交互模塊中的界面完成。此外，還有一些非常重要的輔助模塊，如廣告曝光點擊數(shù)據(jù)回收模塊id ** pping內(nèi)置模塊、大數(shù)據(jù)報表模塊DMP模塊等等。

圖7-22 技術架構概要示例

2. DSP內(nèi)部技術處理流程總結

DSP內(nèi)部技術處理主要依靠一些關鍵的技術處理設施，主要包括：原始海量log并行處理系統(tǒng)和海量消息的隊列(例如使用)spark技術)、海量內(nèi)存系統(tǒng)(如采用)redis技術)、業(yè)務系統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫等。如圖7-23所示，一條技術處理線是廣告請求處理線：廣告競價Bidder處理大量的實時廣告請求會產(chǎn)生大量的原始log、同時Bidder與海量內(nèi)存系統(tǒng)交互讀寫廣告請求相關的頻率、消耗等數(shù)據(jù)也很頻繁，然后log并行處理隊列后，注入報表數(shù)據(jù)庫和相應的大數(shù)據(jù)人群和模型數(shù)據(jù)庫。另一條技術處理線是回收廣告曝光、點擊等監(jiān)控數(shù)據(jù)，最初產(chǎn)生大量原始數(shù)據(jù)log、同時，數(shù)據(jù)回收引擎與廣告曝光、點擊相關頻率、消光、點擊相關頻率、消耗等。然后曝光和點擊廣告log并行處理隊列后，注入相應的報告數(shù)據(jù)庫和相應的大數(shù)據(jù)人群和模型數(shù)據(jù)庫，并行處理隊列進行大量的機器智能分析和更新部分人群數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)，同時同步更新Bidder提供數(shù)據(jù)庫和內(nèi)容系統(tǒng)Bidder實時競價時使用。

圖7-23 DSP內(nèi)部技術處理流程概述示例

3. DSP招標核心處理流程總結（<30ms）

如圖7-24所示，DSP的Bidder核心處理時間限制在競價模塊設計中，<30ms。為了解決不同的適應性ADX不同接口的流量。在接受廣告請求和輸出返回時，會有所不同ADX不同的適配器用于平臺接口的設計模式。但整體處理過程保持不變。中間業(yè)務處理部分也采用過濾器的設計模式，可根據(jù)業(yè)務需要增加新業(yè)務。這樣做的好處是整體的Bidder核心招標模塊處理流程框架相對穩(wěn)定，不會隨業(yè)務變化而變化。它具有很強的業(yè)務靈活性和應對高性能的水平擴展性。

圖7-24 DSP招標核心處理流程概述示例

4. 招標程序處理過程總結

如圖7-25所示，Bidder根據(jù)業(yè)務處理，招標處理器內(nèi)部也將分為：索引快速過濾廣告（索引的優(yōu)點是檢索效率高，當然，索引只能是用戶簡單的過濾條件，如：尺寸索引、平臺和廣告索引、瀏覽器索引、操作系統(tǒng)索引、區(qū)域索引等）。廣告過濾(投放策略相關規(guī)則需要計算的過濾條件是不能使用索引器，如預算、曝光、日期、頻率、人群定位、創(chuàng)意類型等。以上兩層過濾是為了過濾廣告請求中的候選廣告列表，然后通過招標算法（動態(tài)招標算法或固定招標策略（使用什么招標策略和是否使用算法在設置界面中手動設置）。然后進行低價過濾(根據(jù)廣告請求中的底價過濾掉出價低于底價的候選廣告)。最終排名并決定獲勝（根據(jù)各候選廣告的出價和算法給出的優(yōu)先權重綜合排名，排名第一的獲勝將準備以廣告內(nèi)容返回）。曝光點擊動態(tài)代碼生成(以上一步獲勝的廣告內(nèi)容生成曝光點擊動態(tài)代碼，生成動態(tài)曝光點擊代碼有很多目的，如防作弊、全程跟蹤投放參數(shù)等。Bid/Unbid日志記錄(處理結束時異步啟動)。

圖7-25競價程序處理流程概述示例

5. 分布式集群總結

如圖7-26所示，為了滿足大量廣告競價業(yè)務和大數(shù)據(jù)分布式計算基礎設施的需要。DSP在系統(tǒng)架構設計中，需要支持大并發(fā)、大數(shù)據(jù)、高可用性、高容錯性等特點。

圖7-26 分布式集群概要示例

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