华为云企业级Redis:助力VMALL打造先进特征平台

华为商城采用GaussDB(forRedis)作为特征平台的数据库,解决了数据一致性、共享及效率问题,满足了低时延线上推理及高吞吐线下训练需求。

01客户介绍

华为商城(VMALL)是华为公司旗下自营及精选好物的官方电商平台,本着“智慧生活、精选好物”的理念,为消费者提供最齐全的华为品牌产品及鸿蒙生态产品,覆盖了办公、出行、居家、运动、娱乐等生活需求,致力于将全场景智慧生活带给更多的消费者。

云数据库GaussDB(for Redis)作为华为云旗下企业级Redis,致力于为客户提供稳定可靠、超高并发,且能够极速弹性扩容的KV存储服务。GaussDB(for Redis)在VMALL特征工程平台建设中,起到了关键作用。

02业务痛点

VMALL使用了大量的AI和大数据技术,用来支撑智能推荐、精准营销、智能搜索、选品投放等业务的高效开展。

随着业务的快速发展,系统对AI算法模型的需求日益增多。当前的AI开发流程中,“模型训练”和“模型部署”阶段都已经有成熟的平台支撑,唯独“特征数据准备”阶段缺乏通用平台,导致了“线上推理和线下训练的特征数据不一致”、“各算法模型独立开发,特征生产重复造轮子”、“特征工程投入时间多(占据算法开发耗时的60%-70%)”3个关键问题,严重影响了研发效率,阻碍业务发展。为解决此问题,VMALL大数据团队开始着手建设统一的特征平台。

特征平台的核心部件是特征存储数据库,只有通过统一的特征数据存储,才能改变原有的“数据孤岛”窘境,彻底解决“不一致”、“难共享”、“效率低”3大问题。

但也正是由于特征数据库需要承担打通线上/线下多个场景,对接批式/流式多种数据源,满足训练/推理多样消费需求,对特征数据库的选型提出了非常高的要求:需要找到一款数据存储服务,既能提供低成本的海量数据存储并方便扩容又能保证数据的绝对可靠和服务的高可用既要满足低时延的线上推理,又要满足高吞吐的线下训练;既能提供简洁的KV接口供下游轻松消费,又要兼容主流的批式/流式处理引擎(Spark/Flink等)供上游快速接入。

经过深入调研,VMALL大数据团队最终选择了GaussDB(for Redis)作为特征数据库,下面就让我们详细看看GaussDB(for Redis)是如何满足上述苛刻要求的。

03解决方案

1. 特征平台使用GaussDB(for Redis)的主要流程

1)特征生产(抽取、处理、存储)

  • 离线特征(静态特征):

定时调度Spark作业,从各种数据仓库、数据湖中提取数据,进行特征工程处理后,存入GaussDB(for Redis) 。

  • 实时特征(动态特征):

Flink消费Kafka,或流式存储中的数据,持续更新到GaussDB(for Redis)中。

2)特征消费

  • 线上推理:

模型已经部署到生产,开始承接业务,需要低时延,高并发的消费数据,从GaussDB(for Redis)

中读取数据。

  • 线下训练:

GaussDB(for Redis)存有最新的特征数据,OBS中存有全量的特征数据。

1)对于使用静态特征的较为简单的模型,可以直接从OBS中获取特征使用。

2)对于使用实时特征的场景(如实时推荐系统),由Flink从Kafka中实时取得用户请求记录,并从GaussDB(for Redis) 查询取得特征,将记录和特征拼接成训练样本,存储到文件中,供线下训练使用。

2. 特征平台对GaussDB(for Redis)的核心诉求

结合上述业务场景,总结特征平台对GaussDB(for Redis)的核心诉求如下:

3.  GaussDB(for Redis)满足特征平台诉求的关键方案

1)业务接口

GaussDB(for Redis)兼容社区Redis5.0接口,支持和Spark/FlinkConnector的对接,很好的满足了业务的使用需求。

2)稳定性

GaussDB(for Redis)采用自研内核,解决了社区Redis的fork,oom等老大难问题,具备了企业级应用的稳定性。

3)可靠性

数据零丢失:逐条命令实时落盘,底层三副本冗余存储,无数据丢失风险

数据强一致:基于GaussDB公共的共享存储部件DFV,实现三副本强一致,多点访问无脏读风险。

4)成本

GaussDB(for Redis)实现数据的自动冷热分离,采用内存+SSD的混合存储方案,大幅降低了客户的使用成本。按照VMALL的特征体量测算,亿级用户,每个用户的特征数量是数K-数10K,GaussDB(for Redis)一年的费用仅3W出头,如果选用社区Redis,费用在20W+。

5)性能

GaussDB(for Redis)采用多线程架构,并且所有节点可以同时支持写入,因此可以较好满足批量灌库的高吞吐写需求。读方面,基于冷热分离方案,热数据常驻内存提供稳定低时延;冷数据读涉及IO交换,存在一定长尾,但可满足VMALL业务要求(目前VMALL线上GaussDB(for Redis)实例读时延平均0.16ms,P99 0.4ms,P9999 1.5ms)。

6)可扩展性

基于计算存储分离架构,底层数据可被任一节点访问,扩容过程不发生数据拷贝搬迁,因此速度极快;计算节点扩容分钟级完成,存储扩容秒级完成,RTO < 10秒。

综上,与社区Redis相比,GaussDB(for Redis)提供了更稳定的使用体验,更可靠的数据存储,更低廉的使用成本和更便捷的扩展能力,是更适合像VMALL特征平台这样大规模电商大数据应用的企业级Redis服务。因此,VMALL特征平台最终选择GaussDB(for Redis)作为特征数据的存储服务。

04上线后效果

目前VMALL已完成一期的特征数据迁移,包括“特征生产”业务中的“Spark离线特征生产”,以及“特征消费”业务中的“线下训练Flink特征查询”,已迁移到GaussDB(for Redis)。

当前GaussDB(for Redis)运行平稳,业务高峰时段时延稳定,能够满足VMALL当前业务要求。其中,读平均时延0.2ms(p99<0.4ms),写入平均时延0.6ms(P99<2ms)。

VMALL当前已启动二期的特征数据迁移,计划完成包括“Flink在线特征生成”,“线上推理”等核心业务的接入。

05总结

本文介绍了华为商城(VMALL)在建设特征平台过程中,对特征数据存储服务的选型和应用。由此可见,华为云GaussDB(for Redis)服务在成本、可靠性、可扩展性等方面具有优势,可作为特征数据存储的理想方案,提供企业级的稳定可靠的Redis服务能力。

06附录

GaussDB(for Redis)产品主页:

https://www.huaweicloud.com/product/gaussdbforredis.html

更多技术文章,请关注GaussDB(for Redis)官方博客:

https://bbs.huaweicloud.com/community/usersnew/id_1614151726110813

本文由华为云发布。

由于给定引用内容中未提及华为云RDS与Redis的区别相关信息,下面基于专业知识进行介绍。 华为云RDS(Relational Database Service)是一种关系型数据库服务,而Redis是一种内存数据库,二者存在多方面区别: - **数据模型**:华为云RDS支持多种关系型数据库引擎,如MySQL、SQL Server、PostgreSQL等,使用表结构来存储数据,数据之间存在关联关系;Redis是键值对存储数据库,数据以键值对形式存储,数据之间没有复杂的关联关系。 - **应用场景**:华为云RDS适用于需要处理复杂查询和事务的场景,如企业级应用、电子商务系统等;Redis适用于缓存、消息队列、计数器、排行榜等对读写性能要求极高的场景。 - **数据持久化**:华为云RDS支持多种持久化方式,数据主要存储在磁盘上,保证数据的持久存储;Redis虽然也支持持久化,但主要用于将内存中的数据定期或实时保存到磁盘,主要数据存储在内存中,读写速度快。 - **性能特点**:华为云RDS通过优化磁盘IO、数据库索引等方式提升性能,但受磁盘读写速度限制;Redis基于内存操作,读写速度极快,能处理大量并发请求。 ### 代码示例 #### 华为云RDS(以MySQL为例) ```python import mysql.connector # 连接到RDS MySQL实例 mydb = mysql.connector.connect( host="your_host", user="your_user", password="your_password", database="your_database" ) # 创建游标对象 mycursor = mydb.cursor() # 执行SQL查询 mycursor.execute("SELECT * FROM your_table") # 获取查询结果 myresult = mycursor.fetchall() # 打印结果 for x in myresult: print(x) ``` #### Redis ```python import redis # 连接到Redis实例 r = redis.Redis(host='your_host', port=6379, db=0) # 设置键值对 r.set('key', 'value') # 获取键值对 value = r.get('key') print(value) ```
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