广告业务系统 之 辅助决策 —— “ AB 实验平台”

广告业务系统 之 辅助决策 —— “ AB 实验平台”

AB 实验平台

在广告业务中，数据通常作为业务前进的内在驱动力之一。

AB 实验平台就是以实验数据来衡量各个需求变更、未来业务发展方向、及业务潜在增长点 的重要辅助决策工具。

流量侧 & 渲染侧

我们在 ADX 整个系统中两个地方接入了实验服务。一个是流量侧的入口，另一个是后链路中的渲染侧。

分别对 流量粒度【pv/uid/device/…】和 广告位粒度【position/style/…】进行实验，通过实验数据辅助科学决策。

注：全链路流程图可参看 暨 广告、推荐、搜索 三大顶级复杂业务之 “广告业务系统详叙”

AB 实验模块架构设计

作为一个成熟的 AB 服务，其包含两个主体模块。

一个是用户进行实验规则配置的平台，一个是承接流量进行分桶的服务模块。在承接流量的模块中，其设计宗旨是：保障流量的随机性和正交性。

配置平台相关设计及架构不再赘述，与常规平台搭建无异。本文主介绍承接流量的模块。
从上流程中，可看到，AB 承接了 流量入口 一倍到三倍的流量，对 AB 服务的性能、扩展、健壮都提出了更高的要求。

注：AB 服务入口流量规模：流量侧实验+广告位实验（一个 pv 中一般包含1～3 个广告位）

• AB 服务详细架构设计，参看 AB ? Angelababy ? 不，用数据说话的决策实验平台 —— AbTest ！
• 实验数据辅助决策指导论文，参看 Overlapping Experiment Infrastructure: More, Better, Faster Experimentation

流量完成 AB 实验分桶后，实验数据将会流转至 ClickHouse/D+ 等存储，产出的效果分析数据将以报表的形式展现至 实验配置平台，完成业务/数据功能的闭环。

除了 在 AB 环节 设计了出色的 重试机制 —— “ 双发 ” 外，在 ADX 系统的 核心终端 也存在着另一个 “智能流控” 机制，来保障 服务的健壮性，避免微服务架构中的层级效应。

这样的机制像一个个保险丝，各式各样的、一环嵌一环的 发挥着重要的流量熔断/自愈作用。

智能流控

当投放引擎拿到当前流量的特征时，将会实时请求 不同 DSP 的服务，去获取最新的广告候选信息…

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见后续文章！

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