11月8日，2022 vivo開發(fā)者大會正式開幕。此次大會以“MORE，近你所想”為主題，共設有1個主會場及9個分會場。其中，在互聯(lián)網技術-最佳技術實踐專場中，來自vivo的工程師們分享了wepy-chameleon編譯器、后羿低代碼平臺、實時計算平臺等6項成果，與開發(fā)者們共同探討前沿技術實踐。
前端創(chuàng)新實踐，自研編譯器助力小程序架構升級
在早期的小程序開發(fā)中，wepy框架能夠很好的解決模塊化、組件化等工程化問題，但是隨著時代的發(fā)展和演進，社區(qū)逐漸沉淀出以 uniapp 為代表的 Vue 跨端體系和以Taro為代表的React跨端體系，wepy目前的社區(qū)活躍度比較低?；诋斍暗臉I(yè)務訴求，vivo自研推出wepy-chameleon編譯器，可以一鍵將wepy框架轉換為uniapp框架。
vivo互聯(lián)網用戶運營前端專家萬安文分享了wepy-chameleon編譯器思路和實現(xiàn)，包括單文件組件編譯轉換核心設計、整體編譯系統(tǒng)流水線設計、Parser解析器架構的設計與實現(xiàn)以及Transform轉換器的架構設計與實現(xiàn)。在編譯器的實現(xiàn)過程中，vivo團隊也遇到過一些挑戰(zhàn)，比如uniapp中的template string和Scope Style的適配問題。
據萬安文介紹，后續(xù)編譯器將覆蓋更多的wepy項目及場景，團隊也將繼續(xù)深挖業(yè)務中可以通過編譯提效的空間，用技術推動業(yè)務的快速升級。
用低代碼平臺提效，解放開發(fā)生產力
低代碼是一種可視化的應用開發(fā)方法，可以用較少的代碼、以較快的速度來交付應用程序，隨著前端新技術的出現(xiàn)及云原生時代的到來，低代碼的優(yōu)勢愈發(fā)顯現(xiàn)。分會場上，vivo專家分享了針對后臺toB系統(tǒng)建設以及游戲中心toC端native界面搭建的兩款低代碼平臺。
后羿低代碼平臺是一款在線可視化開發(fā)平臺，能夠支撐運營后臺業(yè)務的高效高質量落地。該平臺采用了前后端分離的技術方案，更符合開發(fā)思維，在實現(xiàn)方式上具有靈活性較高、拓展性較好、可集成度較高等優(yōu)點，在架構上也具有分層明確、低碼分離實現(xiàn)等優(yōu)勢，能夠滿足不同群體更加復雜的業(yè)務訴求。
除技術方案外，vivo互聯(lián)網高級前端工程師王寧還分享了自研高性能渲染引擎、可視化配置方案以及千億級內容投放等提效秘訣。針對低代碼與傳統(tǒng)開發(fā)如何共存的問題，王寧表示，低代碼與傳統(tǒng)開發(fā)并不沖突。一方面，平臺在不斷豐富場景模型以提高拓展能力和配置效率，另一方面，平臺在架構上兼容傳統(tǒng)的定制化開發(fā)，二者優(yōu)勢互補，全面提效。
vivo游戲中心是vivo游戲核心的流量入口，然而在互聯(lián)網流量見頂和頻繁發(fā)版的背景下，游戲中心的首頁存在一些不足，概括來說有兩點：缺少靈活多樣且能動態(tài)調整的組件化能力，缺少可視化快速搭建頁面的能力。針對這些痛點，vivo互聯(lián)網游戲團隊推出了游戲中心低代碼平臺，通過組件化設計，滿足不同用戶的需求。
vivo互聯(lián)網架構師陳文洋從標準組件打造、數據引入和頁面組裝三個方面詳細介紹了平臺的搭建過程。該平臺使得原先的研發(fā)流程發(fā)生了變化，能做到新增或修改組件無需發(fā)版，大大提升了開發(fā)效率，縮短了項目周期。
打造穩(wěn)定易用、安全高效的實時計算平臺，深度挖掘數據價值
2022年，vivo互聯(lián)網在網用戶總數達到2.8億，多款互聯(lián)網應用的日活超過了千萬甚至突破了1億，為了向用戶提供優(yōu)質的內容和服務，需要對海量數據進行實時處理，同時，為了向廣告主提供更加優(yōu)質的廣告服務，也需要提升商業(yè)化能力。然而，龐大的業(yè)務規(guī)模和業(yè)務增速給vivo的實時計算團隊帶來了非常大的挑戰(zhàn)。
對此，據vivo互聯(lián)網大數據平臺計算方向負責人陳濤介紹，vivo在2019年下半年就啟動了實時計算平臺的建設，2020年關注在穩(wěn)定性建設，初步上線了SQL能力，2021年引入了Flink 1.13版本并啟動了容器化建設，2022年主要關注在效率提升，包括流批一體、任務診斷等，到目前為止，平臺已初步具備了一些能力。
據了解，平臺是vivo基于Apache Flink計算引擎自研的覆蓋實時流數據接入、開發(fā)、部署、運維和運營全流程的一站式數據建設與治理平臺，支撐著實時數倉、實時智能推薦、商業(yè)化實時廣告、實時安全、實時監(jiān)控等五大業(yè)務中臺。
分支路徑圖調度框架落地，助力項目迭代提速
vivo效果廣告推薦系統(tǒng)是一套實時的AI在線預估服務，每天承載了百億次的廣告投放請求，支持了vivo的效果廣告收入，在可用性、可擴展性、健壯性等方面具有非常高的要求。其中，schedule是系統(tǒng)的核心模塊，負責業(yè)務邏輯調度，上下游依賴特別多。schedule在調度其他模塊時采用異步調度，異步調度管理方法則是有向無環(huán)圖，然而有向無環(huán)圖即使是目前使用最廣泛的方法但也并不完美，作為一種全路徑圖調度框架，有向無環(huán)圖已經難以適用系統(tǒng)不斷增長的復雜度。
為了安全開發(fā)和提升迭代效率，新的調度方法被迫切的創(chuàng)建出來，那就是支持分支路徑的圖調度框架。它的原理是，在原有的圖調度框架中，添加兩處功能，一是加入了分支節(jié)點，二是對于圖中節(jié)點的觸發(fā)支持“與激活”和“或激活”。
vivo互聯(lián)網效果廣告AI架構師周保建用調度流程圖展示了分支路徑調度框架在vivo效果廣告推薦系統(tǒng)中的落地過程。使用分支路徑調度框架改造后，圖中添加了判斷節(jié)點，具體路徑的走向由判斷邏輯控制，系統(tǒng)可擴展性得到提升，系統(tǒng)熵增減輕。
當圖與實時在線系統(tǒng)融合在一起的時候，也顯現(xiàn)出了更多的是提升了空間，比如，圖的整體超時、異常管理，節(jié)點超時、異常管理以及復雜圖結構的自動化簡。周保健表示，vivo團隊后續(xù)將針對這些問題做進一步的優(yōu)化升級。
不斷實踐探索異構混排，為廣告主和用戶提供更優(yōu)服務
混排，就是需要在保障用戶體驗前提下，通過對不同隊列中的異構內容進行合理混合，實現(xiàn)收益最優(yōu)，更好的服務廣告主和用戶。混排的核心挑戰(zhàn)主要有三點：不同隊列item建模目標不同，難以直接對比;候選隊列常受到大量產品規(guī)則約束;由于業(yè)務限制，混排時往往不能修改候選隊列的序，需要實現(xiàn)保序混排。
vivo互聯(lián)網高級算法工程師沈技毅分享了vivo信息流和商店場景中的混排實踐。對于信息流場景，混排側主要解決的問題是內容隊列與廣告隊列的混排問題。這一場景下，vivo混排經歷了三次迭代，分別是固定位混排、Qlearning混排以及深度位置型混排，整體思路是希望在Qlearning階段通過簡單的強化學習方案累積樣本，快速探索收益，后續(xù)升級為深度學習方案。這帶來3個好處：與上游打分解耦，大大提高了混排穩(wěn)定性;深度網絡，可容納信息量大;能夠考慮頁面間item相互作用。
商店場景中，混排的核心問題是實現(xiàn)廣告隊列與游戲隊列的混排，整體迭代包含了固定位混排、pid保量、帶約束混排、混排精細化分流4個階段。在當前階段，平臺會根據分流模塊判斷請求質量，并針對性的設置混排模型。具體到重排模型上，采用生成式模型替代數值型模型，在實驗流量上收益對比原模型更為明顯，且不受上游打分影響，更為穩(wěn)定。
在之前的探索實踐中，vivo已經取得了一些成果，為技術人員帶來了更高效的開發(fā)體驗，為用戶帶來了更優(yōu)質的產品體驗。但業(yè)務需求和技術工具是在不斷變化發(fā)展的，未來，vivo也一定不會松懈，持續(xù)探索技術，迭代產品工具，不斷為用戶創(chuàng)造驚喜，為行業(yè)帶來革新。
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原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉載，請注明出處：http://m.2079x.cn/article/564059.html
