中国移动省分公司数据流量与监控系统

Yonghong大数据案例：中国移动省分公司数据流量与监控系统

2013年5月，Yonghong收到一个电话线索，客户需要支持几十亿数据量的实时查询与分析，包括数据抓取和存储，让我们先出报价。在实时大数据分析领域，Yonghong的产品和服务是很有竞争力的。不过，当客户拿到我们的报价后，还是觉得比他们的预算贵一些，决定自己招聘Hadoop团队，实施该系统……

半个月后，客户打来第二个电话，明确表示Hadoop未能满足需求，决定接受我们的报价，并愿意预付一半的费用。客户要求我们不仅出产品，还要负责实施……

于是乎，开工！

项目价值

CMNET网间流量分析与监控系统（简称流控系统），是中国移动省分公司的一个项目。项目要求能基于时间、地区、运营商、业务、App、IP分组、域名等维度对全省的上网流量进行实时分析和报告。这些分析报告能给客户带来如下好处：

1.实现对接入链路和基站的全程监控。例如，一旦来自某链路或基站的流量很低，可及时对链路和基站进行检修，这将大大降低故障率。

2.由于具备了对链路和基站进行全程监控的能力，客户可以对链路和基站的带宽进行动态调整，基于需求进行合理的资源配置。

3.覆盖全省的全量数据，能提供基于业务/地域/App/行业/域名等维度的数据分析报告，具备100%的可信度和极高的商业价值。

数据流向

上网数据从硬件设备中抓取出来，形成压缩的日志文件存储在服务器上，服务器每五分钟生成新的日志文件。该服务器提供FTP访问。

Yonghong承担的流控系统，将通过FTP每五分钟访问一次日志文件服务器，将新生成的压缩日志文件抽取出来。这是一个典型的、增量更新的ETL过程，如下：

1.Extract: 定期抽取的日志文件并解压缩。

2.Transform: 解析出上网信息，同MySQL的维度表进行关联，生成包括业务/地域/App/行业/域名等维度的宽表。

3.Load: 将数据装载入Yonghong 分布式集市。

初期验证（POC）

中国移动的日志数据分G类和A类，各取几块样本日志文件，验证数据流向的可行性以及性能。

我们很快完成了ETL的整个过程，宽表数据被成功地装载入Yonghong 分布式集市。

性能上，我们按照用户提出的每天数据量5000万条增量，计算出支持100天50亿数据量的分布式集群所需的磁盘空间、内存总量、和CPU总量。由于客户一再强调预算有限，于是配置了6台低配PC server：1cpu x 4core，32G内存，1T硬盘。

我们模拟了常用的用户场景，整个系统的响应能力基本满足需求。系统架构如下：

1.

2.细节数据：保留三天的细节数据（5分钟粒度），共约20亿条。这样，由于保留了细节数据，客户可以对近三天的上网数据进行任意的探索式BI分析。

3.汇总数据：在认真研究了流控系统的分析报告需求之后，我们将五分钟的细节数据汇总为两小时的汇总数据。这样数据量可以降到约为原来的1/10，100天的数据总量大约60亿条。

重构之后的数据流如下：

数据流图

后期，我们陆续进行了一些系统调优，包括JVM调优、存储调优、计算调优等等。客户打开一个Dashboard的响应时间基本控制在秒级，最极端的分析报告也能在一分钟之内生成。基本实现了“海量数据、实时分析”：

1.系统定期推送日报、周报和月报。

2.系统支持探索式BI分析。多数分析请求达到了秒级响应。

案例总结

1. 项目的数据量非常大，100天超过600亿条日志；

2. 项目的预算非常有限，采购了6台低端PC Server。硬件投入不大，软件性价比也很高；

3. ETL过程难度较高，随着降维的需求加入，BI层难度也相应提高；

4. 为达到秒级响应，以支持探索式BI的交互式分析，对系统进行了多个层面的优化。

这个系统的成功实施和上线，完美诠释了Yonghong的大数据之道：大数据，小投入。