【摘 要】
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随着近年来视频应用的快速发展,很多云计算公司相继推出了视频云服务。在市场竞争愈发激烈的今天,各家厂商需要关注的方面包括如何吸引更多的用户并挖掘其用户价值,发现用户
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随着近年来视频应用的快速发展,很多云计算公司相继推出了视频云服务。在市场竞争愈发激烈的今天,各家厂商需要关注的方面包括如何吸引更多的用户并挖掘其用户价值,发现用户个性化的需求并合理进行引导,同时需要能够及时发现并规避风险,只有这样才能够取得优势。而通过对产品数据的分析来以数据驱动产品是符合上述课题的有效方法。目前市场上基于数据分析的运营系统非常多,而且越来越注重系统的实时性,希望能够及时根据数据的变动来做出相应的决策。但其中绝大多数系统的实时计算任务都基于Spark Streaming或者Storm框架来构建。这两个框架在数据量非常大的场景下,面对高吞吐、低延迟的要求表现一般,不能很好地满足实时性的要求。本文基于Flink框架作为实时计算框架来构建了阿里云视频云运营系统,帮助保证视频云服务的可靠性和高可用性。论文具体的工作如下:(1)视频云运营系统的分析与设计。本文通过市场调研等方式收集并具体分析了系统的功能需求,给出系统用例图并详细描述了每个用例。接着根据面向对象等设计原则对系统进行整体架构设计,并将系统划分为五大模块。最后通过类图、顺序图等形式详细介绍了每个模块的设计过程。(2)视频云运营系统的实现和测试。根据系统的分析与设计,本文详细阐述了系统核心模块的实现过程,并给出了关键部分的核心代码。然后对系统进行了单元测试和功能测试,并在最后展示了系统的运行效果。(3)实时计算模块优化。针对系统的实时计算任务及其对Flink框架的应用,提出了处理热点数据的优化方案和可配置、批量化更新Flink操作的状态信息的方案,提升了系统的实时性。
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