文/喬愛軍

隨著媒體融合發(fā)展的要求，移動互聯(lián)網(wǎng)的深入普及，新華社傳統(tǒng)的IT架構(gòu)已經(jīng)不能適應(yīng)新時代報道的需求。新華社于2016年底開始構(gòu)建新一代技術(shù)體系，目前，基于開源技術(shù)的全媒體采編發(fā)平臺（新采編發(fā)）、全媒體供稿平臺（新供稿）、辦公協(xié)同平臺（新OA）、全媒體業(yè)務(wù)管理平臺（新聞熱點、新聞線索、落地統(tǒng)計、報道指揮）四大應(yīng)用平臺基本建設(shè)完成。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺作為新華社數(shù)據(jù)匯聚中心，為上述四大平臺提供底層支撐?，F(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺已經(jīng)初步建成，提供了數(shù)據(jù)接入、存儲、服務(wù)、處理、分析、統(tǒng)計、應(yīng)用等服務(wù)，實現(xiàn)了社內(nèi)稿件、引進資源、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶信息、行為數(shù)據(jù)和服務(wù)審計數(shù)據(jù)的聚合，為各應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺采用分布式、開源的架構(gòu)體系，輔助于一體化分層的監(jiān)控體系，為新華社融合報道提供了強有力的支撐。

1. 數(shù)據(jù)服務(wù)平臺概況

數(shù)據(jù)服務(wù)平臺對外提供四大類的服務(wù)，即服務(wù)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)計算服務(wù)和GlusterFS文件存儲服務(wù)。服務(wù)管理實現(xiàn)服務(wù)接口的統(tǒng)一管理，提供服務(wù)注冊、發(fā)現(xiàn)、路由、管理等功能。服務(wù)管理除了注冊和管理數(shù)據(jù)服務(wù)平臺自己的服務(wù)外，還注冊了用戶認證管理系統(tǒng)和辦公協(xié)同平臺等其他系統(tǒng)的服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)目前提供了基礎(chǔ)服務(wù)、全文檢索、數(shù)據(jù)訂閱、語義分析、推薦、標(biāo)簽、用戶信息、資源管理8類99個服務(wù)。大數(shù)據(jù)計算服務(wù)在新華社總社、東壩機房分別部署了17個節(jié)點和14個節(jié)點。大數(shù)據(jù)計算服務(wù)可為全社提供Spark、Storm計算服務(wù)，HDFS、HBase、Hive存儲分析能力。GlusterFS分布式文件存儲服務(wù)，同樣分為兩個集群，目前總社主集群30個節(jié)點，東壩備份集群12個節(jié)點，已經(jīng)為四大平臺和數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供了322T的空間。

圖 1 數(shù)據(jù)服務(wù)平臺總體架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)服務(wù)平臺自下而上分為四層，即基礎(chǔ)組件層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和應(yīng)用層，依托于基礎(chǔ)設(shè)施層。

2.基礎(chǔ)組件層

基礎(chǔ)組件層使用的主要開源組件有18個，為數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、全媒體采編發(fā)、新OA、落地統(tǒng)計、影響力分析和項目管理系統(tǒng)提供服務(wù)。根據(jù)開源組件在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中的功能，我們將其分為數(shù)據(jù)庫、分布式文件存儲、大數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)交換、其他五類。

2.1 數(shù)據(jù)庫類組件

數(shù)據(jù)庫類組件主要包括MongoDB、ES、MySQL（MariaDB）、HBase、Codis/Redis。MongoDB用于存儲社內(nèi)稿件，HBASE和ES除存儲社內(nèi)稿件外還存儲互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，MySQL用于系統(tǒng)運行所需要的關(guān)系型數(shù)據(jù)。Codis/Redis在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中存儲頻繁使用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如授權(quán)使用的分類、用戶行為數(shù)據(jù)、稿件推薦數(shù)據(jù)等。

MongoDB是專為可擴展性、高性能和高可用性而設(shè)計的數(shù)據(jù)庫，介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品。它可以從單服務(wù)器部署擴展到大型、復(fù)雜的多數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。利用內(nèi)存計算的優(yōu)勢，MongoDB能夠提供高性能的數(shù)據(jù)讀寫操作。 MongoDB的副本復(fù)制和自動故障轉(zhuǎn)移功能使應(yīng)用程序具有企業(yè)級的可靠性和操作靈活性，分片機制提供了方便的橫向擴展能力。其非結(jié)構(gòu)化的特性，方便存儲各種類型稿件數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中使用MongoDB數(shù)據(jù)庫代替了原來的Oracle數(shù)據(jù)庫存儲社內(nèi)稿件，作為核心應(yīng)用數(shù)據(jù)庫。

ES是Elastic Search的簡稱，它是由多個Lucene實例組成的分布式檢索和分析系統(tǒng)，是分布式的搜索引擎和數(shù)據(jù)分析引擎，可以對海量數(shù)據(jù)進行近實時處理。ES結(jié)合了全文檢索、數(shù)據(jù)分析以及分布式技術(shù)，提供了強大功能。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中使用ES做檢索處理。

MySQL是一種大家廣泛熟悉的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。但MySQL被Oracle公司掌控后，MySQL原來開發(fā)者創(chuàng)立了MariaDB分支。MariaDB與Mysql高度兼容，并保證開源免費。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺主要使用MySQL保存服務(wù)和應(yīng)用信息、線路和目錄監(jiān)控信息、分發(fā)信息等系統(tǒng)元數(shù)據(jù)、配置等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，該技術(shù)來源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文Bigtable。HBase不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，它是一個適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫。HBase主要用于存儲社內(nèi)稿件和互聯(lián)網(wǎng)稿件等數(shù)據(jù)，用于離線數(shù)據(jù)分析。

Codis/Redis是KeyValue型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。Codis是一個分布式 Redis 解決方案，通過Codis Proxy，將多臺Redis服務(wù)器集中起來使用，實現(xiàn)Redis服務(wù)器橫向擴展。對于上層的應(yīng)用來說, 連接到 Codis Proxy 和連接原生的Redis Server 沒有明顯的區(qū)別，上層應(yīng)用可以像使用單機的 Redis 一樣使用Codis。 Codis 底層會處理請求的轉(zhuǎn)發(fā),不停機的數(shù)據(jù)遷移等工作, 這些后臺事務(wù)對于前面的客戶端來說是透明的, 可以簡單地認為后邊連接的是一個內(nèi)存無限大的 Redis 服務(wù)。

2.2 分布文件存儲類組件

分布式文件存儲類組件包含HDFS、GlusterFS。

HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)的簡稱。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價通用的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，實現(xiàn)流式讀取文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目的。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中，HDFS主要為Hive、HBase等組件提供文件系統(tǒng)支撐服務(wù)，存儲日志及用戶行為數(shù)據(jù)等。

GlusterFS是一種分布式文件系統(tǒng)，存儲的對象為文件。它將多臺服務(wù)器上的空間統(tǒng)一管理起來形成存儲池供外界使用。相比于其他的分布式文件系統(tǒng)，GlusterFS最大的優(yōu)點在于運維簡單，極易上手。GlusterFS的架構(gòu)為三層：集群、卷、Brick。在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中，按照存儲文件大小將集群分為三類：一類是小文件集群，存儲1k-100K左右大小的文件，主要涉及CNML文件，圖片的縮略圖，部分音視頻的關(guān)鍵幀；另一類是中文件集群，存儲500k-10M左右的文件，一般涉及圖片、Word、Pdf等附件；最后一類是大文件集群，存儲10M以上的文件，主要涉及音視頻文件。每個集群會根據(jù)業(yè)務(wù)需要，分別建立不同的卷，每個卷由指定的集群中的部分或全部服務(wù)器下的Brick組成。Brick是一個被建立的目錄，用來存儲數(shù)據(jù)。

2.3 大數(shù)據(jù)計算類組件

大數(shù)據(jù)計算類組件包括Storm、Hive、Spark、YARN。

Storm用于分布式的實時流式數(shù)據(jù)處理。應(yīng)用場景有實時分析、連續(xù)計算、在線學(xué)習(xí)、分布式RPC、ETL等。Storm集群由Nimbus、Supervisor節(jié)點組成，Nimbus是主控節(jié)點，用于提交任務(wù)、分配集群任務(wù)，集群監(jiān)控；Supervisor是計算節(jié)點，接受Nimbus分配的任務(wù)，管理屬于自己的Worker進程；Nimbus和Supervisor通過Zookeeper進行協(xié)同。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中，使用Storm實現(xiàn)數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時，這個語言也允許MapReduce開發(fā)者開發(fā)自定義的 mapper 和reducer 來處理復(fù)雜的分析工作。

Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎。Spark是加州大學(xué)伯克利分校的AMP實驗室所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，但不同于MapReduce的是，Spark中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS。因此，Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)等場景。

YARN是大數(shù)據(jù)集群中資源的管理和調(diào)度模塊。YARN的基本思想是將資源管理、任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控分成不同的模塊。主要方法是創(chuàng)建一個全局的ResourceManager（RM）和為每個應(yīng)用程序創(chuàng)建的ApplicationMaster（AM）。這里的應(yīng)用程序是指單一的作業(yè)或作業(yè)的DAG（有向無環(huán)圖）。ResourceManager控制整個集群并管理基礎(chǔ)計算資源的分配。ResourceManager 將各個資源部分（計算、內(nèi)存、帶寬等）精心安排給NodeManager。ResourceManager 還與 ApplicationMaster 一起分配資源，與 NodeManager 一起啟動和監(jiān)視它們的基礎(chǔ)應(yīng)用程序。

2.4 數(shù)據(jù)交換類組件

數(shù)據(jù)服務(wù)平臺使用了兩種消息交換組件，分別是RabbitMQ和Kafka。使用消息交換組件有兩大優(yōu)點：一是系統(tǒng)之間解耦，降低系統(tǒng)間的耦合性；另一個是業(yè)務(wù)削峰，當(dāng)生產(chǎn)者大量產(chǎn)生數(shù)據(jù)時，消費者無法快速消費，消息組件作為中間層來保存這個數(shù)據(jù)，達到業(yè)務(wù)削峰的目的。

RabbitMQ是實現(xiàn)AMQP（即Advanced Message Queuing Protocol，高級消息隊列協(xié)議）的一種消息中間件，最初起源于金融系統(tǒng)，用于在分布式系統(tǒng)中存儲轉(zhuǎn)發(fā)消息。在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中，利用RabbitMQ實現(xiàn)各應(yīng)用程序間的消息傳遞，完成稿件處理的各流程，是數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的核心應(yīng)用。下圖為數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中新聞稿件處理流程圖，從圖中可以看到核心的消息隊列是由RabbitMQ來實現(xiàn)的，它將數(shù)據(jù)服務(wù)平臺內(nèi)部各模塊和外部各系統(tǒng)連接起來。

Kafka是一個分布式的流平臺，它有三個關(guān)鍵的功能：發(fā)布和定閱流式記錄，類似消息隊列或企業(yè)消息系統(tǒng)；以容錯的方式存儲流式消息記錄；及時處理流式消息記錄。Kafka主要用來構(gòu)建實時的流式數(shù)據(jù)管道，構(gòu)建實時流式數(shù)據(jù)應(yīng)用。在數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中，Kafka主要用于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、服務(wù)審計數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)的交換和傳輸。比如，落地統(tǒng)計系統(tǒng)從互聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和過濾后，放到Kafka的topic中，供數(shù)據(jù)服務(wù)平臺入庫或其他系統(tǒng)進行處理分析。探頭系統(tǒng)采集的用戶行為數(shù)據(jù)、服務(wù)管理系統(tǒng)的服務(wù)審計數(shù)據(jù)、應(yīng)用系統(tǒng)和基礎(chǔ)組件的日志數(shù)據(jù)通過Kafka傳給Storm進行處理或存入HDFS供其他應(yīng)用分析處理。

圖 2 新聞稿件處理流程

2.5 其他類組件

其他類開源組件包括Zookeeper、Nginx、Sqoop、Ambari、ELK。

Zookeeper是為分布式應(yīng)用提供協(xié)同服務(wù)的高性能分布式系統(tǒng)，它可以提供配置信息維護服務(wù)、命名服務(wù)、分布式同步服務(wù)、組服務(wù)。大部分基于分布式的大數(shù)據(jù)組件需要Zookeeper提供支撐。

Nginx是俄羅斯人編寫的十分輕量級、高性能的HTTP和反向代理服務(wù)器，也是一個IMAP/POP3/SMTP代理服務(wù)器。Nginx以事件驅(qū)動的方式編寫，具有非常好的性能，同時也是一個非常高效的反向代理、負載均衡。Nginx具有很高的穩(wěn)定性，支持熱部署，啟動容易, 并且?guī)缀蹩梢宰龅?*24不間斷運行，即使運行數(shù)個月也不需要重新啟動。還能夠在不間斷服務(wù)的情況下，對軟件版本進行升級。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中大量應(yīng)用使用Nginx做代理，實現(xiàn)負載均衡，或直接提供Web應(yīng)用服務(wù)。

Sqoop是一個用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數(shù)據(jù)入進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。對于某些NoSQL數(shù)據(jù)庫它也提供了連接器。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺使用此工具將MySQL中的用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HIve中。

Ambari是一種基于Web的管理工具，支持Apache Hadoop集群的部署、管理和監(jiān)控。Ambari已支持大多數(shù)Hadoop組件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。使用Ambari可以方便部署安裝Hadoop集群，起停Hadoop集群中的相關(guān)組件，監(jiān)控Hadoop集群及相關(guān)組件的運行狀況。

ELK由三個開源組件（ES、Logstash、Kibana）構(gòu)成的日志收集、處理和展示工具。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺使用ELK做應(yīng)用日志分析。

3. 數(shù)據(jù)服務(wù)層和數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)服務(wù)層和數(shù)據(jù)處理層的部分功能使用Spring Cloud Netflix微服務(wù)架構(gòu)實現(xiàn)。通過Eureka + Zuul +Ribbon + Feign + Hystrix構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，將數(shù)據(jù)處理層中的公共模塊封裝成服務(wù)接口，注冊到Eureka服務(wù)器上。Eureka維護著每個服務(wù)的生命周期，并通過心跳確定服務(wù)是否正常。Zuul部署在Eureka前端，作為智能路由為外部請求提供統(tǒng)一入口。服務(wù)客戶端使用Feign方式調(diào)用，通過Ribbon實現(xiàn)服務(wù)端的負載均衡；Hystrix斷路器為避免發(fā)生雪崩效應(yīng)而引入，對服務(wù)延遲和故障提供更加強大的容錯能力。

結(jié)語

數(shù)據(jù)服務(wù)平臺利用開源組件的分布可擴展性，結(jié)合數(shù)據(jù)服務(wù)層使用的微服務(wù)架構(gòu)，使新華社數(shù)據(jù)管理架構(gòu)出現(xiàn)兩大轉(zhuǎn)變：第一個轉(zhuǎn)變是從庫到數(shù)據(jù)的變化。數(shù)據(jù)的存儲方式由集中式的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)換成了分布式數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)加工由原來簡單的增、刪、改、查轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)的處理、分析、挖掘；數(shù)據(jù)的種類由原來單一的新聞稿件擴展到了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等多元化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)量也由發(fā)生了巨大變化，原來每日生成的稿件數(shù)據(jù)約幾萬條，現(xiàn)在每日采集清理后的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)達三百多萬條，另外還有大量的用戶行為和日志數(shù)據(jù)。第二個轉(zhuǎn)變是從系統(tǒng)到平臺的轉(zhuǎn)變。原來的IT系統(tǒng)以單個系統(tǒng)為單位對外提供功能，隨著時間的發(fā)展，新華社的IT系統(tǒng)林立，功能交錯依賴，眾多新系統(tǒng)上線后，老舊系統(tǒng)不能及時下線并占用大量資源，增大了運維難度；平臺的建立，完成了從提供功能向提供服務(wù)能力的轉(zhuǎn)變，把功能分解為服務(wù)，統(tǒng)一注冊管理，避免了重復(fù)建設(shè)，降低了運維難度；平臺的服務(wù)對象，由單一應(yīng)用擴展到同時為多個應(yīng)用提供服務(wù)；平臺建設(shè)由原來的使用商業(yè)化產(chǎn)品轉(zhuǎn)向使用開源組件，節(jié)省了系統(tǒng)建設(shè)成本，提高了系統(tǒng)上線速度，滿足了互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)品快速上線、不斷迭代的要求；新的平臺使用水平分層、橫向擴展的分布式架構(gòu)，取代原來系統(tǒng)使用的垂直一體架構(gòu)，從而實現(xiàn)服務(wù)能力快速、低成本、動態(tài)平滑擴展。