“移动互联网,让出行更美好”,这是滴滴打车成立时的梦想。
近日,由腾讯云主办,CSDN、腾讯视频、腾讯大学、腾讯精品课联合制作的“云人物访谈”活动正式启动,滴滴打车联合创始人兼CTO张博作为首期嘉宾接受访问,分享了滴滴三年多来的发展历程,以及滴滴崛起背后,在架构调整、大数据使用,接入“云”服务等方面的经验之谈。
架构变迁——逢山开路,遇水搭桥
还记得2014年打车软件的“补贴大战”吧?当时滴滴的订单量,一周之内猛涨50倍,结果可想而知,靠传统采购机器来实现扩张,显然完全无法满足高并发的业务需要。就在那个时候,滴滴与腾讯展开了合作,把系统搬迁到腾讯云,腾讯云高级架构师也直接驻场,帮助滴滴解决了许多难题。张博表示,这也是滴滴的第一次架构调整。
采访中,张博坦言,滴滴打车成立初衷是为了解决司机与乘客之间的信息不对称的问题,通过移动互联网和智能手机来打破信息的壁垒。从打车到专车再到顺风车,滴滴打车三款产品的背后是架构的挑战和系统的变迁。
事实的确如此,滴滴第二次架构变化是在专车上线时。为此,他们特别成立了技术架构部,将通用型服务下沉,避免重复造轮子,将个性化服务放到业务层,实现服务开发。从最初架构设计支撑一款产品,到同时支撑专车、顺风车等多款产品。产品之间,有相同也有不同。所以,架构的实时调整让滴滴每条产品线,都可以得到很顺畅的支撑和服务。
大数据——既是产品心脏,也是商业心脏
作为全球最大的移动出行“超级大脑”,滴滴的快速崛起离不开大数据技术的支撑驱动。目前,滴滴打车正在通过滴米系统、用户画像系统、精准营销、智能匹配、需求预测系统和运能预测系统等构建自己的技术核心竞争力。张博表示,在研发的路上,大数据不仅是滴滴打车产品的心脏,还是滴滴打车商业的心脏。
滴滴补贴营销策略的背后,也都是大数据在起作用。滴滴希望用有限的资源,最大化提升用户的质量和活跃度,而这对架构、运营、产品等都有很大挑战,只有借助大数据才能更好的去实现。
不仅如此,在大数据方面,滴滴更倾向于开源。比如基础层面是数据平台,主要是大数据计算和存储,用的是业内比较成熟的开源系统——Hadoop;基础层上是自建的数据仓库,然后是策略架构,腾讯云高性能CDB的支撑,让产品迭代满足需求更加敏捷;通过实验平台让策略迭代更加敏捷;最上面就是整个大数据体系,支持新产品开发和策略决策。未来,滴滴更将加大在大数据等、基础架构等层面的投入,增强分布式计算、存储和机器学习的能力。
云服务——为企业扛下所有的“累”
如今,伴随着云计算市场的火热,越来越多的创业公司开始选择使用“云”服务。张博也认为,“现在尽管用户规模每天都在几万或几十万的激增,但是始终没有出现重大的技术故障,这或许要归功于后期对于技术的重视和较早选用了云服务”。
张博指出,滴滴与腾讯云的合作,在技术层面有安全、网络、系统运维三个主要方向,这对于创业型公司而言,都有很大帮助,可以让公司走的更快更好。
比如腾讯云有个“宙斯盾”安全体系,可以扛下100G以上流量的DDOS攻击,这对于任何一家企业来说,都是很难具备的。再比如CDN等网络优化服务,腾讯云有400+骨干网节点,提供就近接入的服务,在订单量瞬间暴涨,或者用户处于弱网环境下,保证了网络的稳定性。
对于创业公司而言,在基础平台构建系统运维等方面都需要大量人力物力,如硬件采购、硬件运维等问题上,而腾讯云就有专人团队维护物理服务器,能让企业将更多精力集中到应用层和业务层,以及其他更有价值的数据分析等新技术方面,省时省心省力。
对此,张博更透露,未来与腾讯云的合作,将会有更多的场景实现,例如未来顺风车中,基于大数据分析与云服务结合,如何为一个互联网屌丝优先匹配一个互联网女神,这些有趣的场景都可以尝试。
一些由衷的经验分享
访谈的最后,当说起经验分享时,张博幽默地表示,近3年来,基本天天都在‘打仗’。每天一睁眼就要想生和死的问题。比谁能最先稳定,能将用户留住,谁就是胜利者。滴滴在用技术和时间赛跑。而生死时速之后,滴滴也沉淀了非常多的宝贵经验。这里同样分享给大家:
一、要有一套稳定的系统架构保障
初创企业刚开始系统架构都不太稳定,当面对大流量、高并发挑战时,都会束手无策,所以在之前,系统服务器每一个接口可能被访问频次如何设计,背后访问多少次缓存,数据库会读写多少次,后端每一个服务,瞬间并发量能到什么级别等等,都要做到心中有数,以此来对系统架构进行调整。
二、初创企业应及早接入“云”服务。
不论是在安全、网络、运维的保证,还是优化整体系统、部分调优等问题上,,初创企业都需要有很大的投入,类似腾讯云这种“云”服务积累了很强的经验和实力,完全可以满足创业公司高并发量的业务需求。
三、善于借助大数据解决问题
大数据无处不在,尤其对于初创公司,大数据就是核心,善于利用大数据,可以让企业不管是在营销、用户定位,还是产品升级等方面,都扮演者“关键先生”角色。
四、及时预警调整应急策略
运维上要能实时监测线上每一个后端服务模块的负载,能够及时发现问题并报警,在大流量高峰到来前,应设定多套应急预案,而且系统要有降级策略,在大流量冲击下,要优先保证主流层。
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