在移動互聯網高速發展的時代，數據已成為企業核心的資產與競爭力。對于擁有數億用戶的vivo而言，如何高效、穩定地處理與存儲海量的基礎數據，是支撐其業務創新、用戶體驗優化和智能決策的關鍵。vivo通過構建一套先進、彈性且可靠的基礎數據計算架構，在數據處理與存儲服務領域積累了豐富的實踐經驗。
一、挑戰：海量數據洪流下的核心訴求
vivo的業務場景多元，涵蓋用戶行為日志、設備狀態信息、應用性能數據、交互事件等，每日產生的數據量達到PB級別。這些數據具有體積巨大、來源分散、格式多樣、時效性要求高等特點。傳統的單體式或分散式數據處理系統難以應對，主要面臨三大挑戰：
- 吞吐與實時性：需要同時滿足批量離線計算的高吞吐和實時流計算的低延遲。
- 可靠與可擴展性：系統需具備高可用性，并能隨著數據量的增長近乎線性地擴展。
- 成本與效率：在保障性能的前提下，必須優化存儲與計算資源的使用效率，控制總體擁有成本。
二、架構核心：分層解耦與流批一體
為應對上述挑戰，vivo構建了以“數據湖”為核心，融合“流批一體”計算范式的基礎數據架構。整體架構分為以下幾個層次：
1. 統一數據接入層：
建立標準化的數據采集與接入平臺，兼容各類數據源（APP端、服務器日志、數據庫Binlog等）。采用Apache Flume、Kafka等組件，實現數據的實時、準實時及批量接入，并進行初步的格式標準化與臟數據過濾，為下游提供統一的數據流。
2. 彈性數據存儲層（數據湖）：
以HDFS和對象存儲（如兼容S3協議）為基礎，構建企業級數據湖。將原始數據、清洗后的數據、各層加工數據統一存儲，打破數據孤島。通過引入Apache Iceberg或Delta Lake等表格格式，在數據湖之上提供ACID事務、版本管理、schema演化等能力，使得海量數據存儲兼具成本效益與查詢效率。
3. 智能計算引擎層：
這是架構的“大腦”。vivo采用了“流批一體”的設計理念：
- 批量計算：基于Apache Spark構建強大的離線數據處理能力，用于T+1的報表、用戶畫像、數據倉庫分層（ODS、DWD、DWS等）的構建。
- 流式計算：深度應用Apache Flink，處理實時點擊流、監控告警、實時推薦等場景。通過Flink的精確一次（Exactly-Once）語義和狀態管理，保障實時數據的準確性。
- “流批一體”實踐：通過將業務邏輯抽象成統一的SQL或API，讓同一套代碼既能跑在Flink流模式上，也能跑在Spark批模式上，極大降低了開發維護成本，并保證了數據處理邏輯的一致性。
4. 統一服務與治理層：
構建了集中的元數據管理、數據血緣、數據質量監控和任務調度平臺。例如，使用Apache Atlas進行數據資產管理，用DolphinScheduler或Airflow進行工作流編排。這一層確保了數據的可發現、可信、可用，是數據資產化的保障。
三、存儲服務實踐：分級存儲與智能緩存
針對海量數據的存儲，vivo實施了精細化的策略：
- 熱溫冷數據分級：根據數據的訪問頻率和時效性，將數據自動遷移至性能型SSD、容量型HDD以及成本更低的歸檔存儲中，實現存儲成本與訪問性能的最佳平衡。
- 索引與加速：對常用查詢字段建立高效的索引（如利用Hudi的索引能力），并引入Alluxio等內存加速層，為交互式查詢和實時計算提供高速緩存。
- 多副本與糾刪碼：對核心熱數據采用多副本機制保障高可用；對溫冷數據采用糾刪碼（Erasure Coding）技術，在保證可靠性的同時顯著提升存儲空間利用率。
四、應用成效與未來展望
通過這套架構的落地實踐，vivo取得了顯著成效：數據處理鏈路時效性從小時級提升到分鐘級甚至秒級；資源利用率平均提高30%以上；數據開發效率因“流批一體”而大幅提升。更重要的是，它為AI訓練、精準營銷、風控安全、用戶體驗優化等上層應用提供了堅實、高效的數據底座。
vivo將繼續探索云原生計算架構（如Kubernetes上運行Flink/Spark）、存算分離的更深層次實踐、以及AI for Data（利用AI優化數據治理與管理）等方向，讓基礎數據計算架構更智能、更彈性、更普惠，持續驅動業務價值的創造。
vivo的實踐表明，面對海量數據，一個設計優良、貼合業務且持續演進的計算與存儲架構，不僅是技術工程問題，更是企業數字化轉型的核心引擎。
