作者：陈欣昊，TapTap/IEM/AI 平台负责人。
心动是一家寰球游戏开发和发行商，从 2009 年以来提供多款网页游戏和手游。截至 2022 年中，心动经营 38 款收费和付费游戏，目前在全世界领有 5,000 万月沉闷用户，次要散布在大中华地区、东南亚、北美和南美。2016 年，心动推出手机游戏社区和利用商店 TapTap，截至 2021 财年在寰球有 4,400 万月沉闷用户。
借助 TapTap，玩家能够通过官网渠道收费下载手机游戏，或付费购买手机游戏与服务。玩家亦可评估、探讨游戏，在社区中与其余玩家交换。TapTap 也为开发者提供了一套游戏发行服务，并收费提供了一套软件开发工具包，称为「TapSDK」。开发者能够通过 TapSDK 将 TapTap 的好友性能、成就性能等服务集成到本人的游戏中。
不同于传统利用商店的「分成」商业模式，TapTap 自创建开始至今即保持「零分成」——不会向 TapTap 上架的游戏，收取充值流水的分成。这个模式让游戏厂商能够取得 100% 的流水支出，更有利于行业良性倒退，同时也对 TapTap 的商业化提出了更高的要求。在此背景下，TapTap 的商业化目前次要由广告支出驱动。
业务痛点：业务增长迟缓，急需大数据技术反哺
我所在的 TapTap IEM 组全称 Intelligence Engine & Monetization，负责整个 TapTap 的流量资源分配和商业化相干的工作，是先进技术驱动的业务型团队。TapTap 作为社区型游戏商店，属于典型的多边平台经济模型，波及到用户、商家以及创作者三方需要的满足，平台的增长很大水平上依赖于这三者的连贯效率。
IEM 在其中表演外围角色：以机器学习算法为根底，对 TapTap 各个业务场景进行精细化的建模和优化，驱动业务增长，包含但不仅限于首页的游戏举荐、首页的原生广告、动静内容 feeds、搜寻、内容 C2M 增长、对外广告投放以及 Push 举荐等，外围是以广告变现为次要的盈利模式。
随着新兴的游戏公司崛起，以及公司游戏业务老产品成熟度趋于成熟，APP 上游戏的下载量开始下滑，月活用户数也较去年同期有较大幅度降落，最间接的影响就是商业化的营收和利润下滑。为了进一步晋升广告营收促成业务增长，于是从 2021 年开始，公司围绕广告、搜寻、举荐等业务引入阿里云大数据和机器学习技术（Hologres+MaxCompute+DataWorks+PAI），成立大数据 +AI 数据中台，买通 TapTap、心动游戏和开发者平台数据，通过大数据技术晋升数据的智能化、精细化经营，从而反哺业务高速增长。
在下文中，我将会具体介绍如何通过阿里云大数据技术赋能 TapTaP 实时举荐等多个场景，助力业务精细化增长。
解决方案：大数据技术架构降级，促成业务实时化、数智化
1、举荐业务需要：高吞吐的在线实时查问
TapTap 的外围业务场景次要包含 App 首页实时个性化举荐、在线搜寻、广告精准投放等。其中首页实时举荐增长乏力，因而咱们本次大数据的建设外围次要以举荐业务为主。
点击率预估对于搜寻、广告、举荐等业务而言，都是最外围的技术之一，能够精确地预估用户在不同场景下对于不同的「商品」的点击、下载以及各种转化概率，对于进一步提高各个业务的转化率、产品的 DUA，以及各个场景的渗透率都有很大意义。
在业务一开始，咱们团队就定位于打造业界最先进的深度学习模型预估体系，实现技术驱动商业，让用户发现好游戏的愿景。为了达成业务指标，在在产品选型阶段，咱们从技术角度剖析了目前举荐业务的需要：
1、高效的向量召回服务
向量召回是模型预估零碎的第一个阶段，将样本数据通过机器学习训练模型后，依据用户和产品的特点，疾速检索出大量用户可能感兴趣的物品，而后进行粗排 / 精排，这个过程就叫向量召回。这部分要解决的数据量十分大，要求速度快，以及应用的所有策略、模型、特色都不能太简单。
2、高吞吐的毫秒级实时模型特色查问
咱们须要对用户的特色进行疾速的查问而后对接举荐引擎，作为线上实时举荐。特色服务须要对接线上零碎，流量会十分高，因而个别要求低提早，上线工夫根本在 10ms 左右。同时对 TapTap 而言，上亿的用户量有着十分大量级的特色，因而零碎还须要满足大容量（数亿行，数百列的大表）的存储需要。
3、模型高精度和自动化部署
模型的精确度计算，决定了最终举荐的成果，因而咱们须要一款能有着高精度的模型训练框架。同时因为策略不同，咱们也会一直批改模型的训练框架和验证成果，以验证出最佳的训练后果，期间须要波及大量的模型训练，咱们也须要模型可能自动化部署，这样能节约很多的开发成本。
基于上诉诉求，在选型阶段咱们进行了多方调研，从性能、性能及运维老本多维度比照后，咱们抉择了阿里云云原生大数据 AI 一体化解决方案（Hologres+MaxCompute+DataWorks+Flink+PAI），帮忙咱们业务实现快速增长及商业化。
2、通过阿里云大数据建设的举荐业务
上面是举荐业务的整体架构：
在最后的阶段，咱们把所有数据都寄存在 EMR 集群上，同时出于模型开发须要，咱们也引入 PAI-TF，PAI-EAS 等 AI 基础设施，借助 MaxCompute 湖仓一体计划突破数据湖与数据仓库割裂的体系，将绝大部分数据都整体迁徙到 MaxCompute，使得模型能够间接基 MaxCompute 中的数据进行大规模分布式深度学习训练。而 Hologres 又在特色存储和召回阶段的多个场景中起到了关键作用。其中：
- MaxCompute 次要是离线特色数据以及离线指标存储和解决
- Flink 实时计算实时特色数据
- 机器学习 PAI 次要用于模型训练和模型部署
- Hologres 作为对立存储引擎，减速 MaxCompute 离线数据，以及存储 Flink 实时写入的数据。并提供 OLAP 报表剖析以及在线举荐查问。
- DataWorks 作为一站式开发平台，所有的周期性调度，数据建模等工作都在 DataWorks 上进行，并提供数据治理、数据地图等性能，满足日常开发管控需要。
通过阿里云云原生大数据 AI 一体化解决方案，目前反对了 TapTap 举荐业务的多个业务场景，次要包含：
1、用户召回
通过 Hologres 的向量计算性能，以一些 trigger 如用户 id，商品 id，或者搜索词等，召回 PAI 中训练的样本数据，并对接线上零碎，以此来实现用户可能感兴趣商品的召回。
2、App 首页实时举荐
MaxCompute 中存储离线 MaxCompute 存储离线特色数据，并对接 PAI 进行离线模型训练，训练后的模型数据通过 Hologres 减速查问。Flink 实时计算实时特色数据比方用户最近点击过的 N 个游戏、该游戏最近 N 分钟内的均匀打分等特色数据，并关联实时生成样本数据写入 Hologres 中存储，以在线服务查问的形式提供给 App 举荐零碎，以此实现在线实时举荐。
3、实时报表查问
在 TapTap 多个业务场景中，咱们须要察看极为大量的业务指标和线上数据。对于撑持报表的数据服务 MaxCompute 来说压力还是比拟大的，咱们须要查问数据量更大、响应更快的报表减速能力。因而通过 Hologres 减速查问 MaxCompute 的数据，对接 QuickBI 报表，以此来满足外部经营对数据疾速摸索的能力，辅助下一步经营决策。
3、高可用部署保障在线服务读写拆散
因为举荐业务对系统的时效性有着十分强的需要，而咱们之前将 Hologres 作为服务的核心，既承当数据存储，又有在线举荐的场景，同时又有报表查问场景的周期性导入以及大 query 查问的场景，当有偶发性大量写入或者大 query 耗费资源较多时，就会导致线上举荐服务会受到一点的影响，从而影响举荐成果。因而咱们采纳了 Hologres 的多子实例部署计划。主实例和子实例会共享一份存储，主实例次要用于离线数据导入，实时数据写入以及报表查问，子实例次要用于在线举荐。
通过多子实例的部署，解决了读写相互竞争资源，从而引发在线举荐业务超时的问题，真正的隔离了资源，进步了零碎的可用性。
调整前：
调整后：
业务价值：举荐业务成为 TapTap 游戏散发最大起源
通过 Hologres+PAI+Flink+MaxCompute+DataWorks 大数据技术加持后，TapTap 多个利用场景包含搜寻，举荐，广告等数据变更更加智能化，实时化，其中次要的业务价值有：
1、实时个性化举荐
- 通过大数据 +AI 的加持，App 首页的流量从搜寻为主转变为举荐为主，晋升玩家应用体验，助力客户真正发现好游戏，显著进步了业务营收。
- 构建了残缺的用户画像，通过数据经营的形式，帮忙外部开发理解实在用户需要，从而对游戏进行疾速迭代以及新陈代谢等，实现了正向闭环。
- 数据写入和查问的效率变得更快，可能实时写入实时查问，放慢对数据摸索的效率，同时高流量的举荐业务查问毫秒级响应，疾速助力业务实时个性化举荐。
2、低成本
- 在阿里云大数据体系下的深度整合，能够做到用极低的开发成本，机器老本将数据同步到线上间接应用，极大的进步的算法工程人员的开发效率，也缩小了大量不必要的开发.
- 相比咱们最晚期的特色服务计划，将大规模特色序列化存储 Redis，改用 Hologres 之后，为咱们团队带来了极大的效率晋升，算法同学根本能够通过一键生成的脚本，疾速把数据推到 Hologres，大幅缩短了上线流程和工夫。
- 自从应用 Hologres 之后，就再没有呈现过特色爆存储的问题，这为咱们后续迈向更高的 DAU，更高的用户量级，都打下来了松软的技术根底.。
3、在线服务高可用
通过 Hologres 主从实例的部署的形式，让业务实现了写入和线上服务查问隔离，即便是高并发查问也仍旧能够放弃较低的提早，为搜寻广告在线举荐提供了稳固服务。