DSP系统技术架构参考【技术类】

基本上已经在前面了DSP介绍了典型的模式、主要机制和要点。有些学生可能会好奇DSP系统内部的技术架构。截取以下部分DSP系统的技术架构图供大家参考，对非技术学生也有一个感性的认识。不要做大的展开。

1. 总结技术架构

如图7-22所示，DSP系统涉及技术架构：交付平台和用户交互模块（setup UI）、报表（Report）、算法引擎等模块。分布式技术主要用于大数据和算法的机器学习(如hadoop），建模用户日志和人群数据，智能处理机器。通过海量内存技术(如算法引擎模块处理的人群数据、算法模型等)。redis）内存暂存，方便Bid为了在1000中快速查询和使用暂存内存的目的都是100ms完成招标过程，确保在DSP方<30ms完成处理，为网络通信流出时间。Bid发射机是响应大并发请求的典型大集群模式，并确保每个请求<30ms处理完成。Bid发射机的发射规则(预算、频率、发射策略设置等数据)也存在于内存中，便于快速查询。投放策略设置的数据内容由用户通过投放设置用户交互模块中的界面完成。此外，还有一些非常重要的辅助模块，如广告曝光点击数据回收模块id ** pping内置模块、大数据报表模块DMP模块等等。

图7-22 技术架构概要示例

2. DSP内部技术处理流程总结

DSP内部技术处理主要依靠一些关键的技术处理设施，主要包括：原始海量log并行处理系统和海量消息的队列(例如使用)spark技术)、海量内存系统(如采用)redis技术)、业务系统关系数据库等。如图7-23所示，一条技术处理线是广告请求处理线：广告竞价Bidder处理大量的实时广告请求会产生大量的原始log、同时Bidder与海量内存系统交互读写广告请求相关的频率、消耗等数据也很频繁，然后log并行处理队列后，注入报表数据库和相应的大数据人群和模型数据库。另一条技术处理线是回收广告曝光、点击等监控数据，最初产生大量原始数据log、同时，数据回收引擎与广告曝光、点击相关频率、消光、点击相关频率、消耗等。然后曝光和点击广告log并行处理队列后，注入相应的报告数据库和相应的大数据人群和模型数据库，并行处理队列进行大量的机器智能分析和更新部分人群数据和模型数据，同时同步更新Bidder提供数据库和内容系统Bidder实时竞价时使用。

图7-23 DSP内部技术处理流程概述示例

3. DSP招标核心处理流程总结（<30ms）

如图7-24所示，DSP的Bidder核心处理时间限制在竞价模块设计中，<30ms。为了解决不同的适应性ADX不同接口的流量。在接受广告请求和输出返回时，会有所不同ADX不同的适配器用于平台接口的设计模式。但整体处理过程保持不变。中间业务处理部分也采用过滤器的设计模式，可根据业务需要增加新业务。这样做的好处是整体的Bidder核心招标模块处理流程框架相对稳定，不会随业务变化而变化。它具有很强的业务灵活性和应对高性能的水平扩展性。

图7-24 DSP招标核心处理流程概述示例

4. 招标程序处理过程总结

如图7-25所示，Bidder根据业务处理，招标处理器内部也将分为：索引快速过滤广告（索引的优点是检索效率高，当然，索引只能是用户简单的过滤条件，如：尺寸索引、平台和广告索引、浏览器索引、操作系统索引、区域索引等）。广告过滤(投放策略相关规则需要计算的过滤条件是不能使用索引器，如预算、曝光、日期、频率、人群定位、创意类型等。以上两层过滤是为了过滤广告请求中的候选广告列表，然后通过招标算法（动态招标算法或固定招标策略（使用什么招标策略和是否使用算法在设置界面中手动设置）。然后进行低价过滤(根据广告请求中的底价过滤掉出价低于底价的候选广告)。最终排名并决定获胜（根据各候选广告的出价和算法给出的优先权重综合排名，排名第一的获胜将准备以广告内容返回）。曝光点击动态代码生成(以上一步获胜的广告内容生成曝光点击动态代码，生成动态曝光点击代码有很多目的，如防作弊、全程跟踪投放参数等。Bid/Unbid日志记录(处理结束时异步启动)。

图7-25竞价程序处理流程概述示例

5. 分布式集群总结

如图7-26所示，为了满足大量广告竞价业务和大数据分布式计算基础设施的需要。DSP在系统架构设计中，需要支持大并发、大数据、高可用性、高容错性等特点。

图7-26 分布式集群概要示例

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