滴滴业务实时监控系统架构介绍

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滴滴内控分析报告

滴滴内控分析报告一、背景介绍滴滴是中国领先的移动出行平台，为全球用户提供出租车、专车、快车、顺风车、出租车、自行车等多种出行服务。

在快速发展的同时，滴滴也面临着诸多的内控挑战。

本报告将对滴滴的内控情况进行分析，并提出相应的改进建议。

二、内控现状分析2.1 内部控制体系滴滴建立了一套完善的内部控制体系，包括组织结构、职责分工、内部监督、风险控制等方面。

通过明确的岗位职责和流程，滴滴在一定程度上保障了内部控制的有效性。

2.2 风险管理滴滴积极开展风险管理工作，通过制定风险矩阵、风险评估和风险监控等措施，对潜在风险进行识别和评估，并采取相应的控制措施，以降低风险的发生概率和影响程度。

2.3 内部审计滴滴建立了相对独立的内部审计机构，负责对公司内部各项业务活动的合规性和风险控制情况进行审计。

内部审计对于发现存在的问题和不足具有重要作用。

三、内控存在的问题3.1 内部流程不透明滴滴在一些关键流程的设计和执行上存在一定的不透明性，导致员工难以理解和遵守相关规定，增加了企业内控风险的发生概率。

3.2 部分岗位职责不明确在某些关键岗位上，滴滴的职责分工不够明确，导致工作责任不清，影响了内部控制的有效性。

3.3 数据安全保护不足滴滴作为移动出行平台，拥有大量用户的个人信息和交易数据。

然而，滴滴在数据安全保护方面存在一定的不足，需要加强相关措施以防止数据泄露和滥用的风险。

四、改进建议4.1 加强内部流程的透明度滴滴应该建立一个清晰的流程管理系统，明确各个流程的执行步骤和要求，并向员工进行全面的培训，确保每个员工都能够准确理解和遵守相关规定。

4.2 确定明确的岗位职责滴滴应该对各个岗位的职责进行明确划分，明确工作职责和权限，提高员工对工作的认知和责任感，确保内部控制的有效性。

4.3 加强数据安全保护滴滴应制定完善的数据安全保护措施，包括数据加密、权限管理、数据备份等方面，以确保用户的个人信息和交易数据不受到泄露和滥用的风险。

滴滴内控分析报告

滴滴内控分析报告1. 引言滴滴是中国最大的出行平台之一，在过去几年里迅速发展壮大。

然而，随着其规模的扩大，滴滴面临着越来越多的内部控制挑战。

本文将对滴滴的内控体系进行分析，并提出改进建议。

2. 内控体系概览滴滴的内控体系主要包括以下几个方面：2.1 风险管理滴滴面临的风险主要包括安全风险、合规风险和运营风险。

滴滴需要建立完善的风险管理体系，包括风险识别、评估、控制和监测等环节。

2.2 内部审计内部审计是滴滴内控体系的重要组成部分。

通过定期的内部审计，滴滴可以及时发现内部控制缺陷和风险隐患，并采取相应的改进措施。

2.3 信息系统安全滴滴作为一家互联网公司，信息系统安全是其内控体系的重要环节。

滴滴需要加强对用户数据和交易信息的保护，建立健全的信息安全管理体系。

3. 内控问题与挑战在滴滴内控体系中存在一些问题和挑战，包括：3.1 内部控制缺陷滴滴在快速发展的过程中，可能存在一些内部控制缺陷。

这些缺陷可能导致数据泄露、违法操作等风险。

3.2 人员管理滴滴规模庞大，人员众多，对人员管理提出了更高的要求。

滴滴需要加强对员工的培训和监管，确保员工遵守公司政策和规定。

3.3 合规风险滴滴作为一家出行平台，需要遵守相关的法律法规和行业准则。

滴滴需要加强对合规风险的识别和控制，确保自身合规经营。

4. 改进建议为了解决上述问题和应对挑战，滴滴可以考虑以下改进建议：4.1 提升内部审计效果加大对内部审计的投入，提升审计覆盖范围和频率。

建立健全的内部审计报告和跟踪反馈机制，确保问题得到及时解决。

4.2 强化风险管理建立完善的风险管理体系，加强对安全风险、合规风险和运营风险的识别和控制。

制定相应的应急预案，提高应对突发事件的能力。

4.3 加强人员管理加强对员工的培训和监管，建立健全的人事管理制度。

加强对员工行为的监控，及时发现和处理违规行为。

4.4 加大合规投入加强对合规风险的识别和控制，建立合规管理框架。

加强与相关部门和机构的合作，提高合规风险管理的效果。

2-滴滴基于falcon的监控实践

干掉 MAX、MIN, 只支持 AVG 的归档存储容量消耗降低60%, io消耗降低30% 1分钟的归档数据存8天, 为同环比提供支持
主要改进: 大盘支持同环比看图
主要改进: 大盘支持同环比看图
典型的每日巡检大盘。60%+的巡检大盘, 都是同环比
主要改进: 同环比配置
只支持1天和7天的同环比, 这是由业务的周期特点决定
增加了策略的管理成本, 但大大降低了用户的学习成本
功能场景添加报警排除特例修改子节点的接收组复用配置旧实现方式新建模板&将模板绑定到节点模板覆盖&报警组留空模板覆盖&更新报警组模板继承新实现方式在节点上新建策略对新方式的评价 • 易于理解: 无需模板这一概念排除节点 • 易于理解: 排除更直观 • 简化操作: 一步到位排除节点&新建策略 • 增加操作: 既要修改老策略, 又要建新策略策略克隆 • 易于理解: 克隆更直接 • 管理困难: 更新配置时需遍历所有同类策略
清洗规则: su equal (gz01.falcon-query) && metric equal (rpc.counter) && tagk equal (trace)
1. 清洗维度: 服务单元su, 指标metric, tagk, tagv, metric/tagk 2. 清洗方式: 字符串相等, 前缀, 后缀, 包含 95%的清洗规则, 是通过 tagv前缀匹配实现的
服务间rpc调用质量
主要改进: 数据按照服务单元分类
su与服务树节点一一对应, 查看某个服务的监控会很方便
主要改进: 垃圾数据清洗
主要改进: 垃圾数据清洗
{ su: “gz01.falcon-query”, metric: “rpc.counter”, tags: { host: “op-falcon-q.gz01”, trace: “0ed9c487 …”, }, }

大数据-滴滴业务实时监控系统架构及实践

Holt-Winters时间序列分析模型介绍
议程
• 滴滴实时监控系统演变历程 • 当前架构及服务介绍 • 系统优化方向
Lambda架构的问题
• 同样的业务逻辑需要维护实时和离线计算两套代码 • 重新处理数据只能依赖离线计算，计算较慢
优化方向
• 实现“端到端”的Exactly-Once实时数据处理，不再需要离线修正 Ø Samza Local Cache Ø 智能感知Kafka Partiton变化 Ø Druid Kafka Indexing Service
Samza Unified ETL Job
• 数据格式转换 • 数据去重
Samza Metrics Computing
Samza HDFS Producer
HDFS
当前系统架构特点
• 高可用 • 易扩展 • 高性能 • 支持有状态的实时计算
为何选用Kafka？
Kafka 是一个高性能、高可用、易扩展的分布式日志系统
Samza数据处理流程介绍
输入流
Partition 0
Partition 1
Partition 2
本地状态存储 (RocksDB)
Container 1
Task 0
Task 1
Task 2
Container 2
job
Checkpoint Stream
输出流
Changelog Stream
Samza的高可用性
缓存
客户端请求
Segements 查询
缓存
元数据
Druid Kafka Indexing Service介绍
Overlord
控制流数据流
Middle Managers

(仅供参考)滴滴打车架构演变及应用实践

• 改进： • 司机订单轮询改为⻓长连接推送 • 数据库读写分离 • 引入入MongoDB解决空间检索问题 • 基于nagios的监控系统
系统架构
乘客App
司机App
LVS
Web
Web
Web
Push Server
MongoDB
MySQL(Slave)
DBProxy
• Push服务集群化改造 • 开发LBS服务替代MongoDB
工工业时代
• 时期：2014.3-‐Now • 流量：5亿 • 架构：服务化 • 团队：50+研发，7运维
用用户
乘客App
业务架构
web流量入入口口
企业版
司机App
出租⻋车⻋车台
服务
支支付服务反作弊服务
Redis优先级队列抢单策略引擎
LBS Server
司机任务调度分配策略引擎
特征存储
未来技术规划
• 架构：分城市部署 • 体验：SPDY协议 • 效率：DevOps • 成本：HHVM、内部私有云
We Need You
• 我们正在寻找技术上追求卓越的架构师，一一起改变世界 • 您将能参与到——
Q&A
MySQL(Master)
MySQL(Slave)
订单分配系统
监控
• 基础监控 • CPU、Mem、I/O、⺴网网卡带宽、进程存活
• Ngnix • 流量、HTTP Status(502、504、500…)
• Fast-‐CGI（php-‐fpm） • 活跃进程数、error log、slow log…
实时获取IP 第三方方配置服务
IDC1
IDC2
⻘青铜时代

滴滴业务实时监控系统架构介绍

Partition 0 输入流 Partition 1 Partition 2 本地状态存储 (RocksDB)
Container 1
Task 0
Task 1
Task 2
Container 2
job
Checkpoint Stream
输出流
Changelog Stream
Samza的高可用性
Kafka Log A Log B Log C Log D
➢ Liquid ：停止当前实时计算任务，修改Offset后，重启任务
druid是针对时间序列数据提供低延时的数据写入以及快速交互式查询的的分布式olap数据库druid的数据存储方式主要根据时间对segment文件进行分片存储segment包含的三种列类型时间戳列作为数据分发存储查询的依据维度列支持过滤和分组使用字典编码压缩使用bitmap索引压缩指标列用来聚合计算使用lz4压缩druid的数据处理流程介绍实时流数据离线数据客户端请求segements查询元数据druid节点外部依赖缓存缓存lambda架构druidkafkaindexingservice介绍overlordmiddlemanagersmiddlemanagermiddlemanagermiddlemanagerkafkapartition0partition1topic1partition0partition1topic2kafka中每个partiton的消息是严格有序追加写入不可改变控制流数据流druid支持近似统计算法基于yahoo开发的datasketches使用thetasketch近似算法支持集合操作并集交集差集druid支持地理查询包含在druid092版本滴滴实时订单热力图为何选用samza
Task1

滴滴业务架构设计

滴滴业务架构设计1. 技术架构滴滴出行的技术架构设计非常先进，主要包括前端、后端、数据存储和计算平台等几个方面。

在前端方面，滴滴通过App和网页提供服务，用户可以通过手机APP下单，查看车辆信息等。

在后端方面，滴滴通过云计算技术搭建了高可靠性、高可扩展性的服务器集群，保证了系统的稳定性和可靠性。

在数据存储方面，滴滴采用了分布式数据库技术，能够支持无限扩展，并且具备高可用性。

在计算平台方面，滴滴通过大数据技术实现了对用户数据的实时分析和挖掘，为用户提供更加个性化的服务。

2. 数据架构滴滴的数据架构设计非常重要，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等几个环节。

在数据采集方面，滴滴通过App、网页和后台系统等多个渠道采集用户行为数据、车辆位置数据等。

在数据存储方面，滴滴采用了高性能的分布式数据库技术，能够支持PB级别的数据存储，并且保证数据的安全性和完整性。

在数据处理方面，滴滴通过大数据技术对海量数据进行实时分析和挖掘，从而为用户提供更加智能的推荐和预测服务。

在数据应用方面，滴滴通过机器学习和人工智能技术实现了对用户需求的实时预测和个性化推荐，从而提高了用户体验和服务质量。

3. 业务流程滴滴的业务流程设计非常严谨，主要包括用户下单、司机接单、派单、计费、支付和评价等多个环节。

在用户下单环节，用户可以通过手机APP选择车型、出发地和目的地等信息，生成订单。

在司机接单环节，系统会根据司机的位置和路况等信息派单给合适的司机。

在派单环节，系统会自动计算最优的路线和距离，并且实时更新司机的位置和到达时间。

在计费环节，系统会根据距离、时长和车型等信息自动计算价格，并且展示给用户确认。

在支付环节，用户可以选择在线支付或者现金支付，并且生成支付凭证。

在评价环节，用户可以对司机和服务进行评价，并且提出建议和意见。

通过严格的业务流程设计，滴滴保证了用户的安全性和服务质量。

综上所述，滴滴出行的业务架构设计非常优秀，通过先进的技术架构、完备的数据架构和严谨的业务流程设计，为用户提供了高效、便捷、安全的出行服务。

滴滴服务管控课件

服务风险难以控制的挑战和解决方案
挑战
滴滴服务存在一定的安全风险，如司机的人身安全、乘客的财产安全等。由于服务过程中涉及大量信息和资金流动，也存在信息泄露和金融风险等问题。
解决方案
建立完善的安全管理体系，加强司机和乘客的身份认证和信息保护。同时，加强与警方的合作，及时处理安全问题。针对金融风险问题，加强资金流动监管和风险预警机制。
成效评估
通过AI技术的应用，滴滴服务的效率得到了显著提升，减少了车辆空驶时间和乘客等待时间，提高了整体的服务水平。
案例四
背景介绍
为了提高对乘客的服务响应速度和处理效率，滴滴公司决定引入智能客服系统。
智能客服系统应用
滴滴公司开发了一套智能客服系统，能够通过自然语言处理技术自动回复乘客的问题和投诉，同时还能进行语音交互，方便乘客获取信息。
01
02
03
客户满意度
评估和监控滴滴服务的客户满意度，以便及时发现问题并改进。
服务标准
制定清晰的服务标准和流程，确保每位客户都能获得一致、高质量的服务。
质量检测
通过定期的质量检测和评估，确保服务质量和标准的符合性。
司机服务质量管控
司机培训
提供定期的培训和发展课程，提高司机服务水平和专业素养。
AI技术在服务管控中的应用
利用AI技术对平台订单数据进行智能分析
提高平台运营效率和安全性
01
02
03
对司机行为进行智能监测和预警
04
为平台提供更加精准的决策支持
智能客服系统在服务管控中的应用
01
02
智能客服系统可自动回答用户问题
具备语音交互功能，方便用户操作

滴滴打车架构演变及应用实践

石石器时代
App IP直连实时获取IP 第三方方配置服务
IDC1
IDC2
⻘青铜时代
• • • • 时期：2013.5-‐2013.8 流量：< 3000万架构：LNMP集群团队：5研发，1运维
⻘青铜时代
• 问题： • 随业务发展，流量逐步到达单机极限 • ⺫目目标： • 支支撑千万级流量 • 改进： • 引入入负载均衡 • 具备基本扩容和容错能力力 • 减轻MySQL压力力（缓存、前后台DB分离）
文文明终结？
• • • • • • • • 微信支支付上线了 ^_^ 补贴活动开始，业务量上涨 ^_^ 业务量持续上涨 ^_^ 系统开始不稳定了 @_@ T_T
Байду номын сангаас
流量变化
16
12
pv（亿）
8
4
0
2/1
2/10
2/19
2/28
3/9
铁器时代
• 问题： • 轮询效率低 • 数据库查询负载高高 • 系统监控及报警平台缺失 • 改进： • 司机订单轮询改为⻓长连接推送 • 数据库读写分离 • 引入入MongoDB解决空间检索问题 • 基于nagios的监控系统
系统架构
应对二二：柔性
• 系统分析 • 看清业务与系统开销的对应关系 • 服务停用用（二二级服务） • 信息展示示、配置… • 服务降级（一一级服务） • 附近⻋车辆静态化 • 司机坐标上报降频 • 策略简化 • …
应对三：扩容
• 数据库硬件升级 • 水水平扩展 • Push服务集群化改造 • 开发LBS服务替代MongoDB
3/18
3/27
时间
应对一一：优化
• API逻辑优化 • LVS性能瓶颈 • 单核限制：CPU Affinity • 单点极限：LVS集群＋DNS轮询 • 内⺴网网带宽极限 • Memcached：数据压缩 • 分单系统调度导致DB压力力过大大：削峰

滴滴数据体系介绍

数据文化
持续改进，尊重人数据系统工具链数据基础设施
敏捷数据创新
创新网 • 用结果 • 自配置 • 模仿做 • 自助化
两年来的建设成果
价值交付 NPS从19%到60%
精益数据生产
智能数据目录 – DataGraph
20%员工高频使用系统性对外输出
敏捷数据创新
D0级事故从 10+降为1
核心数据产出时间提前到5点
工作复用
模板分享
定时执行权限管理
专快车运营日报
可视化洞察
傻瓜式操作
十余类可视化方式
周期性数据需求，可以制作成模板
数据驱动营销 — 赋能AI放大价值
中台是买不来的
尊重客观经济规律的管理和治理结果
面向长期用户价值的分工与合作
中台是组织与体系建设的成果
THANKS
构建一个人人用好数据的新世界
• 基于数据价值或热度的综合排序 • 业务驱动的数据图谱 • 众包协作的知识沉淀
精益数据生产 — 让数据持续可信赖
如何做好数据的基础质量？
稳定性建设
• 数据上下游联动（全链路 SLA）
• 埋点管理 • 数据采集 • 运维/质量监控 • 90%复盘率
建立数据委员会，推进业务-运维-数据的协同机制一键埋点，用户行为轨迹全记录数据采集秒级同步，准确性99.999% 数据链路全监控，自动定位关键节点
分析师/BI
收到数据需求：
统计专快车分
城市的运营指
求缺标Leabharlann 数据，向运营/业务人员
提
B I
需
已有SQL模板，可以自己分析数据了
数据湖
找数据
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基于大数据分析的滴滴出行智能调度系统研究

基于大数据分析的滴滴出行智能调度系统研究滴滴出行是中国领先的出行平台，巨大的用户数量以及庞大的车辆资源使得滴滴面临着一个巨大的挑战，即如何高效地调度车辆，以满足用户的需求。

基于大数据分析的滴滴出行智能调度系统的研究，正是为了解决这一挑战而展开的。

在智能调度系统中，大数据分析起着至关重要的作用。

滴滴出行拥有庞大的用户数据和车辆数据，在大数据的支持下，可以实时监控车辆位置、用户需求以及交通状况，从而智能地分配车辆资源，提高出行效率。

首先，基于大数据分析的滴滴出行智能调度系统可以精准地预测用户需求。

通过分析历史乘车数据以及用户的行为模式，系统可以预测不同时间段、不同地区的乘车需求。

例如，在高峰时段，系统可以预测到用户的需求量的增加，并相应地增加车辆投放量，避免供需不平衡。

其次，智能调度系统可以实时监控交通状况，并根据实时数据进行智能调度。

通过监控交通状况、路况以及拥堵情况，系统可以根据算法自动调整车辆的路径，避免拥堵，提高出行效率。

例如，当遇到道路堵塞时，系统可以利用大数据算法分析其他可能的路径，并将车辆导航至更加畅通的道路，避免时间的浪费。

除了预测用户需求和监控交通状况，智能调度系统还可以通过大数据分析进行合理的派单。

通过分析历史派单数据以及车辆的实时位置，系统可以智能地选择最合适的车辆进行派单，提高派单的准确性和效率。

系统可以根据车辆离用户的距离、车辆的可用时间以及车辆的空座位数等因素进行综合评估，选择最佳车辆进行派单。

此外，基于大数据分析的智能调度系统还可以进行实时的车辆监控。

通过对车辆数据的分析，系统可以监控车辆的燃油消耗、里程数以及车辆的工作状态等信息，及时发现车辆故障或者需要维修的情况，并进行相应的处理。

这样可以有效地提高车辆的运营效率，减少维修成本和停运时间。

然而，基于大数据分析的滴滴出行智能调度系统也面临一些挑战。

首先，数据的质量和准确性对系统的运行至关重要。

因此，滴滴出行需要保证数据的准确性、完整性以及时效性，以提高系统的可靠性和精确度。

基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统

基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统滴滴出行是中国最大的网约车平台之一，在全国范围内提供便捷的交通出行服务。

随着交通出行需求的增加，滴滴平台上的车辆数量也在快速增长。

为了确保乘客乘坐滴滴车的安全性，滴滴公司需要监测和预警车辆的轨迹，及时发现异常情况并采取措施。

为了解决这一问题，滴滴公司可以考虑基于北斗系统的轨迹安全监测与预警系统。

北斗系统是中国自主研发的卫星导航系统，具有全球覆盖能力。

借助北斗系统，滴滴公司可以实时获取车辆的位置信息，并进行安全监测与预警。

该系统的主要功能包括以下几个方面：1. 实时定位：通过北斗系统，滴滴平台可以实时获取车辆的位置信息，包括经度、纬度等数据，并将其显示在地图上。

这样，滴滴公司可以实时监控车辆的行驶轨迹，及时发现异常情况。

2. 路线规划：基于北斗系统提供的位置信息，滴滴平台可以为车辆进行路线规划，选择最短、最快或最安全的行驶路径。

通过合理规划路线，可以减少交通拥堵，提高乘客的出行效率，并降低事故风险。

3. 预警系统：基于车辆的轨迹数据和历史数据，滴滴平台可以建立预警系统，及时发现异常情况并进行预警。

当车辆离开预定路线或超出预定时间时，系统可以自动发送警报通知相关人员。

这样，滴滴公司可以及时采取行动，确保乘客的安全。

4. 数据分析：滴滴平台还可以将车辆轨迹数据进行分析，挖掘潜在的安全风险。

通过对大数据的分析，可以发现一些常规的或非常规的事故模式，并采取相应的安全措施。

这有助于提高滴滴车的安全水平，保障乘客的出行安全。

基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统可以实时监控车辆的行驶轨迹，提供路线规划和预警功能，并通过数据分析提高滴滴车的安全水平。

这将有助于滴滴公司提供更安全、更可靠的交通出行服务，保障乘客的安全与权益。

滴滴出行自动化运维实践-俞进秋

滴滴出行自动化运维实践-俞进秋滴滴出行自动化运维实践目录1、引言1.1 背景1.2 目的2、滴滴出行运维架构概述2.1 架构图解析2.2 组件功能介绍2.2.1 监控组件2.2.2 自动化部署组件2.2.3 弹性扩展组件2.2.4 故障排查组件3、自动化运维流程3.1 代码提交与构建3.2 自动化测试3.3 自动化部署3.4 弹性扩展3.5 监控与告警3.6 故障排查与修复4、运维工具和平台4.1 Jenkins4.2 Kubernetes4.3 Prometheus4.4 Grafana4.5 ELK Stack4.6 Ansible5、运维实践经验总结5.1 自动化运维的好处5.2 面临的挑战与解决方案5.3 知识共享与团队协作6、附件附件1、架构图附件2、Jenkins配置文件附件3、Prometheus监控配置附件4、Ansible Playbook示例附件5、运维经验总结报告7、法律名词及注释7.1 注释1、法律名词解释7.2 注释2、法律名词解释7.3 注释3、法律名词解释1、引言1.1 背景滴滴出行是一家互联网出行平台，提供打车、快车、优步、顺风车等多种出行服务。

为了保证平台的稳定性和高可用性，运维团队对系统运行的自动化管理成为必要的选择。

1.2 目的本文档旨在介绍滴滴出行自动化运维实践，包括运维架构概述、自动化运维流程、运维工具和平台以及运维实践经验总结。

通过本文档，读者可以了解滴滴出行的自动化运维策略和实践经验，为自己的运维工作提供参考和借鉴。

2、滴滴出行运维架构概述2.1 架构图解析滴滴出行运维架构采用了微服务架构，包括监控组件、自动化部署组件、弹性扩展组件和故障排查组件等。

架构图详细描述了每个组件之间的关系和功能。

2.2 组件功能介绍2.2.1 监控组件监控组件负责系统的性能监控、日志收集和异常告警等工作。

通过监控指标的实时展示和告警通知，能够及时发现系统的异常和性能问题，并采取相应的措施进行处理。

基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统

基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统随着移动出行的普及和城市交通的快速发展，滴滴出行成为了人们出行的重要选择之一。

滴滴出行也面临着诸多安全隐患，比如司机驾驶行为不当、路况复杂、交通事故等问题，给乘客和司机带来了潜在的安全隐患。

为了保障乘客和司机的安全，在滴滴出行过程中，对于司机的驾驶行为和路况监测，及时预警系统，是十分必要的。

本文将介绍一种基于北斗系统的滴滴轨迹安全监测与预警系统，以实现对滴滴出行安全的有效监测和预警。

一、系统架构1.系统整体架构本系统基于北斗系统，采用了高精度定位技术和车载设备，通过北斗卫星实时监测乘客和司机的位置信息和行驶轨迹，并对司机的驾驶行为和路况进行监测分析。

系统主要包括车载设备、数据传输模块、后台数据处理模块和预警系统四个部分，具体如下：- 车载设备：包括北斗高精度定位模块、行车记录仪、外置摄像头等设备，用于实时监测车辆的位置信息、驾驶行为和路况情况。

- 数据传输模块：负责将车载设备收集到的数据通过北斗卫星传输至后台数据处理模块。

- 后台数据处理模块：对接收到的车辆位置信息、驾驶行为和路况数据进行实时处理分析，生成报警信息并发送至预警系统。

- 预警系统：接收后台数据处理模块发送的报警信息，根据预设的报警规则，及时进行安全预警提示。

2.系统工作流程系统的工作流程主要包括数据采集、数据传输、数据处理和预警提示四个步骤，具体为：二、关键技术与特点1.高精度定位技术本系统采用了北斗高精度定位技朖，可以实现对车辆位置信息的精准监测和定位，有效提高了监测的精准度和准确性，为后续的分析处理和预警提示提供了可靠的数据基础。

2.驾驶行为监测系统通过车载设备和外置摄像头，实时监测车辆的驾驶行为，包括超速、疲劳驾驶、急加速、急刹车等行为，对不良行为进行实时识别，并通过后台数据处理模块进行分析处理，生成报警信息发送至预警系统。

3.路况监测4.预警提示系统通过预设的报警规则和逻辑算法，对接收到的报警信息进行及时分析和处理，并实时进行安全预警提示，为乘客和司机提供安全保障。

滴滴业务架构设计

滴滴业务架构设计
滴滴业务架构设计是指在滴滴出行这一大型互联网平台上，为了支撑其业务运
营和发展，所需建立的各个系统模块之间的关系和运行机制。

业务架构设计是对滴滴业务的整体规划和组织安排，涉及到技术架构、数据架构、业务流程等方面的设计。

首先，滴滴业务架构设计需要考虑技术架构。

技术架构是指滴滴出行平台所采
用的技术框架和组件，包括硬件设施、网络架构、软件开发平台等。

在滴滴的技术架构设计中，需要考虑系统的稳定性、扩展性、安全性等因素，确保滴滴平台能够满足大规模用户的需求，实现高并发、高可靠的业务运营。

其次，滴滴业务架构设计还需要考虑数据架构。

数据架构是指滴滴平台的数据
存储、处理、传输等方面的设计，包括数据库选择、数据模型设计、数据同步机制等。

在滴滴的数据架构设计中，需要考虑数据的一致性、可靠性、安全性等因素，确保滴滴平台的数据能够准确、及时地为业务运营提供支持。

另外，滴滴业务架构设计还需要考虑业务流程。

业务流程是指滴滴平台的各项
业务活动之间的关联和协作关系，包括用户注册、订单生成、派单调度、支付结算等流程。

在滴滴的业务流程设计中，需要考虑用户体验、业务效率、风险控制等因素，确保滴滴平台的业务流程能够顺畅、高效地运转。

综上所述，滴滴业务架构设计是一个涉及技术、数据、业务等多方面的综合设
计工作。

通过合理的技术架构、数据架构和业务流程设计，滴滴平台能够实现业务的持续发展和创新，提升用户体验，满足用户的出行需求，实现业务的可持续发展。

滴滴出行大中台业务架构

滴滴出行大中台业务架构经历了5 年的发展，滴滴出行现已拥有4.5 亿用户、超过2100 万车主，业务覆盖400+ 城市。

在创业初期，为了快速拥抱业务，架构的建设在体系化、完善度等方面会有所不足。

随着时间的推移，架构在可持续性、稳定性等方面不断进步。

2017 年12 月 1 日，在51CTO 主办的WOTD 2017 全球软件开发技术峰会主会场上，滴滴出行执行总监赖春波做了主题为《如何构建滴滴出行业务中台》的精彩演讲。

从中我们可以了解到滴滴出行构建业务中台的原因及在发展过程中遇到的问题和应对的策略。

构建业务中台的四个原因2015 年末，滴滴出行在短时间内形成了包括快车、出租车、专车、顺风车、代驾等多业务的垂直化架构。

随之，滴滴启动了中台战略整合业务系统。

决定构建业务中台主要出于四方面考虑：专业深度、人力资源、用户体验、全局打通。

专业深度。

由于是多业务垂直化的架构，会有多个团队开发同样的架构，这就需要很多的工程师。

每个团队都是用最快速的方式构建流程，所以技术很难做深。

这样一来，导致客户端的流畅度不高，后端不稳定，影响可扩展性。

人力资源。

从原则上来说把每个团队加到足够的人，每个架构都能有很好的发展。

但工程师的薪资都非常高，招聘大量工程师来做同样的架构，研发成本高昂。

还有些时候，即使你愿意花钱，也招聘不到合适的人。

用户体验。

流畅度、稳定性、扩展性、界面、交易流程等都是影响用户体验的重要因素。

在当时的组织结构和研发情况下，会出现业务的应用场景不同，交易流程却相同的问题，这样很影响用户的体验。

全局打通。

所有业务本质都是出行，出行本质具有协同效应。

但在各自独立发展情况下，业务间完全没有协同性，在构建中台过程中，我们可以逐步把协同性建立起来。

构建出行业务中台的挑战构建出行业务中台并不是只有好处，也一定会带来很多问题，最大的问题是软件复杂度。

从业务角度来说，把所有业务合并到一个体系下，本身就是很难的事，再加上滴滴出行是实时性O2O 业务，场景差异很大，而且作为互联网公司，不仅有很多需求不明确，还会不断持续变化。

监控回放系统架构设计

• 场景A：测试统计每周质量周报。测试：XXX反馈的前端错误为什么不改，哪比不清晰。研发：Bug表述不清晰。测试：哪比不清晰。研发：什么场景出现，我按照你描述的场景没出现。测试：不可能，我试比下… … . 然后，就没有然后了。
传统监控不好解决——偶现问题
• 场景B：场景A的问题引发了比个比型事故。比板：上次问题没改了么？研发：改了，已经修复上线了。比板：改了还出了这么比的事故。研发：没办法验证。比板：那你怎么知道改好了，测试没验证么… … . 测试喊冤声不绝于比。
• 错误图表。 • 性能图标。 • 阈值报警。 • 常规为什么每次出问题都是经纪比投诉。 • 场景B：经纪比说他们的某个交易H5系统在IOS端打不开。
• 常规监控功能
• 为什么监控要回放
• 回放系统的设计 • 真实的故事
修复常规问题
传统监控不好解决——偶现问题
案例故事前端监控意义户先发现问题引导色鹿滴滴omega听云商业化360sentry腾讯badjs头条sentry阿里云arms神策商业化常规功能常规信息
监控回放系统架构设计
• 常规监控功能
• 为什么监控要回放 • 回放系统的设计 • 案例故事
前端监控意义
• 能够帮助我们比比户先发现问题，引导技术比员快速定位问题，解决问 try）腾讯（badjs）
美团（cat）滴滴（Omega）头条（Sentry）阿里云（arms）
Fundbug（商业化）听云（商业化）神策（商业化）
• 初始化：相关回放信息设置，包括执比环境、比段信息等。 • 装载：回放准备开始，装载要回放的相关比段，拦截数据等。 • 回放：启动回放，空值检测、报错检测等。
为什么要比新比案
• 可视化能比。 • 数据请求能比。 • Debug能比。

k8s项目案例

k8s项目案例
Kubernetes（k8s）是一个流行的开源容器编排平台，被广泛应用于云计算、容器化部署、微服务架构等领域。

下面介绍几个k8s项目案例，展示k8s的强大功能和实际应用。

1. 滴滴出行k8s平台
滴滴出行是一家中国互联网公司，提供出行服务，包括打车、拼车、租车等。

滴滴出行采用k8s作为其容器编排平台，支持多种业务场景。

滴滴出行通过k8s实现快速部署、自动扩展、负载均衡等功能，提高了业务的稳定性和可靠性。

2. 美团点评k8s平台
美团点评是中国领先的生活服务电子商务平台，提供餐饮、酒店、旅游、外卖等服务。

美团点评采用k8s作为其容器编排平台，实现了快速迭代、高效部署、灵活扩容等功能。

美团点评通过k8s优化了系统性能，提高了应用的稳定性和可用性。

3. 蚂蚁金服k8s平台
蚂蚁金服是中国领先的金融科技公司，提供支付、借贷、保险等服务。

蚂蚁金服采用k8s作为其容器编排平台，支持多种业务场景。

蚂蚁金服通过k8s实现快速部署、自动伸缩、智能调度等功能，提高了系统的弹性和可靠性。

4. 阿里云容器服务
阿里云容器服务是阿里云推出的一款容器服务产品，基于k8s实现。

阿里云容器服务提供完整的容器生命周期管理，支持多种容器应
用场景，如微服务、DevOps等。

阿里云容器服务通过k8s实现快速部署、自动扩展、负载均衡等功能，提升了应用的可靠性和可用性。

以上是几个k8s项目案例，展示了k8s作为容器编排平台的强大功能和实际应用。

随着容器技术的不断发展和普及，k8s将在云计算、容器化部署、微服务架构等领域扮演越来越重要的角色。

滴滴运营管理中心是啥

滴滴运营管理中心是啥引言在如今的移动互联网时代，共享出行服务迅速发展，滴滴出行作为中国最大的出行平台之一，其运营管理中心起到至关重要的作用。

本文将对滴滴运营管理中心进行探讨，从定义、功能、架构以及主要职责等方面进行介绍，旨在帮助读者更好地了解滴滴运营管理中心的作用和重要性。

定义滴滴运营管理中心，简称DDOM（Didi Operations Management），是滴滴出行的核心部门之一。

作为滴滴运营决策的中心，DDOM负责统筹和协调各业务的规划、运行和管理工作，确保滴滴出行的高效运营，并不断优化用户体验。

功能滴滴运营管理中心拥有多项重要功能，包括但不限于：1. 战略规划与决策滴滴运营管理中心负责制定滴滴出行的整体策略和规划，在行业竞争中保持竞争优势，为公司的长期发展制定正确的决策。

2. 运营数据分析滴滴运营管理中心通过大数据分析和挖掘，对海量数据进行整合和深入剖析，为决策层提供数据支持，帮助提高业务整体运营效率。

3. 运营管理监控滴滴运营管理中心通过建立运营管理监控体系，实时监测滴滴出行各个环节的运行状况，及时发现问题并提供解决方案，确保业务运营的稳定。

4. 业务拓展和合作滴滴运营管理中心不仅负责现有业务的运营管理，还负责开发新的运营模式和合作渠道，拓展滴滴出行的业务领域和市场份额。

5. 用户体验优化滴滴运营管理中心致力于提供优质的用户体验，通过不断地分析用户行为和反馈，优化产品和服务的设计，提高用户满意度和忠诚度。

架构滴滴运营管理中心的架构主要分为以下几个部分：1. 决策层决策层由高级管理人员组成，负责制定公司的战略方向和发展计划，对运营管理整体策略和重大决策进行指导和决策。

2. 功能部门功能部门包括市场营销、战略规划、数据分析、运营管理等多个职能团队，各个团队负责着不同的功能和职责，协同工作，实现滴滴运营管理中心整体运营目标。

3. 数据中心数据中心是滴滴运营管理中心的核心，承担着各项数据分析、挖掘和整合的重要任务，为决策层提供数据支持和报告。