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简介： 本实际介绍如何疾速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为剖析，并通过实时流计算、云数据库 ClickHouse 等技术进行深刻开掘和剖析，失去用户特色和画像，实现个性化零碎举荐服务。
中转最佳实际：【基于 Flink+ClickHouse 构建实时游戏数据分析最佳实际】
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场景形容
在互联网、游戏行业中，经常须要对用户行为日志进行剖析，通过数据挖掘，来更好地反对业务经营，比方用户轨迹，热力求，登录行为剖析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，经常导致剖析不实时，均匀响应工夫长达 10 分钟，影响业务的失常经营和倒退。
计划劣势
- 通过云数据库 ClickHouse 替换原有 Presto 数仓，比照开源 Presto 性能晋升 20 倍。
- 利用云数据库 ClickHouse 极致剖析性能，千亿级数据分析从 10 分钟缩短到 30 秒。
- 云数据库 ClickHouse 批量写入效率高，反对业务顶峰每小时 230 亿的用户数据写入。
- 云数据库 ClickHouse 开箱即用，免运维，寰球多 Region 部署，疾速反对新游戏开服。
产品列表
- 专有网络 VPC
- 弹性公网 IP EIP
- 云服务器 ECS
- 音讯队列 Kafka 版
- 云数据库 ClickHouse
- 实时计算 Flink 版
- Quick BI 数据可视化剖析平台
业务架构
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