广告业务系统 之 辅助决策 —— “ AB 实验平台”

Posted 魏小言

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广告业务系统 之 辅助决策 —— “ AB 实验平台”

AB 实验平台

在广告业务中,数据通常作为业务前进的内在驱动力之一。

AB 实验平台就是以实验数据来衡量各个需求变更、未来业务发展方向、及业务潜在增长点 的重要辅助决策工具。

流量侧 & 渲染侧

我们在 ADX 整个系统中两个地方接入了实验服务。一个是流量侧的入口,另一个是后链路中的渲染侧。

分别对 流量粒度【pv/uid/device/…】和 广告位粒度【position/style/…】进行实验,通过实验数据辅助科学决策。

注:全链路流程图可参看 暨 广告、推荐、搜索 三大顶级复杂业务之 “广告业务系统详叙”

AB 实验模块架构设计

作为一个成熟的 AB 服务,其包含两个主体模块。

一个是用户进行实验规则配置的平台,一个是承接流量进行分桶的服务模块。在承接流量的模块中,其设计宗旨是:保障流量的随机性和正交性。

配置平台相关设计及架构不再赘述,与常规平台搭建无异。本文主介绍承接流量的模块。
从上流程中,可看到,AB 承接了 流量入口 一倍到三倍的流量,对 AB 服务的性能、扩展、健壮都提出了更高的要求。

注:AB 服务入口流量规模:流量侧实验+广告位实验(一个 pv 中一般包含1~3 个广告位)

流量完成 AB 实验分桶后,实验数据将会流转至 ClickHouse/D+ 等存储,产出的效果分析数据将以报表的形式展现至 实验配置平台,完成业务/数据功能的闭环。

除了 在 AB 环节 设计了出色的 重试机制 —— “ 双发 ” 外,在 ADX 系统的 核心终端 也存在着另一个 “智能流控” 机制,来保障 服务的健壮性,避免微服务架构中的层级效应。

这样的机制像一个个保险丝,各式各样的、一环嵌一环的 发挥着重要的流量熔断/自愈作用。

智能流控

当投放引擎拿到当前流量的特征时,将会实时请求 不同 DSP 的服务,去获取最新的广告候选信息…


见后续文章!

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