丨目录：
1.背景
2.业务问题
3.业界解决方案
4.技术方案
5.应用示例
6.业务收益
7.总结
1. 背景
随着业务朝向精细化经营增长，阿里妈妈商家端营销产品更加聚焦客户投放体验，旨在帮助商家提升经营效果，在变化的市场中找到确定增长。近年来，商家端算法业务使用的数据是离线T+1甚至T+7更新，为进一步捕捉用户意图，更全面实时的挖掘潜在需求，利用实时行为及投放效果帮助广告主在成效预估、货品工具推荐等业务有更好效果，阿里妈妈数据引擎团队从21年开始在数据实时化开发方面进行探索尝试，从实时角度助力商家端算法第二增长曲线。
2. 业务问题
与用户端（C端）相比，商家端（B端）算法业务更具多样性，但对实时数据的使用还处于启蒙阶段。目前面向C端的实时开发服务已经很成熟，但开放的能力比较基础，且这些能力主要面向工程同学，但在实际B端场景中，因算法工程支持资源有限，而算法同学自己直接开发实时作业成本较高，不仅需要学习了解上游实时数据源订阅信息，还需要了解不同存储引擎选型等工程技术支持，例如Igraph（阿里集团内部KV存储引擎）、Lindorm（阿里云多模存储引擎）和Hologres（阿里云HTAP存储引擎）等，所以需要有一个更算法友好的开发平台，实现让非工程同学也能轻松开发实时作业。
那么，对于算法同学什么开发方式最简单？因为算法同学对SQL非常熟悉，每天大量工作都在Dataworks（Dataworks是阿里集团大数据开发平台）完成，所以能让实时作业SQL化开发是平台确定方向。目前Flink已经可以提供SQL化开发，但仅提供基础实时计算开发能力，存储方面需要自己选择，对于非工程技术人员仍有较高的学习成本，故期望如下能力：
屏蔽底层细节的SQL化开发，不仅开发SQL化，还可以帮助用户屏蔽底层存储和上层数据源配置信息，降低学习及开发成本；
统一的数据中心，从实时开发的数据获取、开发调试及上线End2End一体化，提升开发效能。
3. 业界解决方案
如何更高效开发实时作业，业界有很多尝试和探索。
3.1 集团内部解决方案
在集团内部，经常使用的实时化产品有AMC特征中心和蚂蚁特征服务平台等，它们体系化建设完善且功能全面，但大多是工程同学使用，有一定开发使用成本。
3.1.1 AMC特征中心
AMC是特征样本平台，解决主搜场景算法同学特征迭代遇到的问题，提供复杂特征开发和统一特征管理问题。
在复杂特征开发方面提供TableApi，支持算法自助开发复杂特征，该方案灵活性比较高，但是从算法开发体验和debug角度看，成本仍然较高。
3.1.2 蚂蚁特征服务平台
蚂蚁提供全平台统一的特征服务平台，提供特征管理、服务、分析和计算等能力。
为了简化计算流程，平台提出特征SQL语法，该语法使用类似SQL，但区别较大，对新开发同学学习成本不低，因为新语法有很多非通用概念。
3.2 外界解决方案
调研发现外界有很多类似的设计，主要有老牌云厂商Cloudera的SSB和新兴公司RisingWave。
3.2.1 Cloudera Stream Builder
Cloudera在实时开发方面有成熟商业化实践，Stream Builder整体上是基于Flink和Database封装形成实时开发平台，使用SQL进行开发，数据经过Flink处理写入database，从Database读取数据，架构图如下。
上图为用户开发页面，所有的数据源和存储库都抽象出来，配置一次即可，无需每个job都配置一次，此外该平台还提供sample能力支持数据preview，大幅提升数据开发效率。
3.2.2 RisingWave
RisingWare在2021年底开源，主打实时数据库，不仅包括实时计算能力，还有自己的存储，提供PG SQL语法，用户可以像使用传统数据库一样开发实时作业，整个流程就像操作传统数据库，所写即所得。
它和我们系统设计的目标非常一致，提供通用的SQL语法，且使用方面不用过多考虑数据来源和存储选择，学习成本、开发、调试及上线都一体化，是用户体验和开发成本更优的方案，但RisingWave还在dev阶段。
4. 技术方案
当前集团提供的实时开发方案多面向工程技术同学，具有相对灵活的控制能力，可解决超大规模复杂场景；但在广告商家端场景，面对百万规模的用户实时行为，业务更看重开发迭代效率，期望把复杂工程细节屏蔽，节省人力成本提升迭代效率。
Dolphin引擎是阿里妈妈数据引擎团队自2018年底研发的超融合一体化计算引擎，在面向商家端营销产品场景下经过多年发展，已经从最初的OLAP计算延伸到AI计算、实时计算和批量计算，让业务迭代效能达到较高水位。
引擎基于在SQL领域的基础能力，在2021年中研发出Streaming框架能力，填补实时计算能力空白，解决实时计算高开发及维护成本问题，下图是Dolphin Streaming在整体B端工程解决方案的定位，主要是基于计算存储引擎以及SQL引擎能力构建。
4.1 设计思路
Dolphin Streaming设计目标是像开发数据库一样开发实时作业（DB for Streaming），让算法等非工程用户也可以轻松开发实时作业，具体包括：
极简SQL语法：屏蔽有理解成本的实时开发术语，如TUMBLE、HOP等；
底层技术无感知：为算法用户及其他非工程用户提供一套开发平台，无需过多感知上下游数据源和存储；
流程一体化：打通从实时数据开发、迭代到上线读取全流程。
该设计跟Cloudera、Risingwave有很多相似，但也有区别：
不仅关注实时开发平台，还关注用户对实时数据获取、开发及高效复用；
设计简化SQL语法，屏蔽TUMBLE、HOP等概念；
不仅关注数据开发产出，还关注用户开发后直接上线数据流程。
4.2 架构图
我们开发了从数据、计算引擎到上线一体化方案，端到端高效实现数据开发、存储、debug查询及上线整个流程。
4.3 数据层
目前阿里妈妈广告商家端数据散落在各个团队，我们期望面向商家端场景搭建数据中心，让离线和实时数据被更好的管理、复用。具体设计如下：
将实时行为标准化，沉淀实时、离线特征基础设施，提升数据复用，减少重复存储和开发。
建立实时数据地图，降低实时数据查找、管理及维护成本。
建立商家端数据中心，并跟极光开发平台结合，形成集团公共层、妈妈商家端中间层到业务应用层三层数据体系。
此外，我们还建立了面向商家端算法实时开发的协作模式：
数据同学负责将集团公众层非结构化数据ETL为结构化的实时数据中间层；
算法等非工程同学自主使用Dolphin SQL将上游中间层实时数据进一步开发聚合为所需要的特征数据；
特征数据会进入商家数据中心被复用。
数据同学开发的中间层数据进入商家数据中心，数据一方面可被直接被查询，另一方面可以给算法同学开发特征使用，开发的特征会进入商家特征中心，从而形成数据闭环和复用，如下图所示。
4.3 Dolphin引擎
Dolphin Streaming在实现方面基于Flink实现，使用OpenAPI实现对Flink job的创建、资源配置和启停；在存储方面使用GP、Hologres和igraph，该方案既利用现有引擎支撑大规模场景的成熟能力，又让使用体验像数据库一样简单。下图是Flink、RisingWave和Dolphin Streaming的架构特点：
这里主要对比Dolphin Streaming跟Flink的区别：
Flink定位实时计算引擎，没有自己的存储，用户在使用必须定义外部存储
Dolphin Streaming屏蔽计算和存储引擎，计算引擎使用Flink，存储使用不同引擎
用户无需感知Flink SQL语法，只需要使用更简单，更接近SQL标准的Dolphin SQL
用户开发无需感知底层存储类型、表配置等信息
Dolphin Streaming提供数据库SQL操作方法，使用Flink成熟大规模计算能力，屏蔽存储，让实时数据开发和查询一体化，是结合用户使用体验和性能的不二之选。
4.3.1 SQL转译
Dolphin streaming提供一套面向算法用户友好的SQL语法，屏蔽数据源信息、中间结果处理、输出信息，让算法用户开发实时特征就像在Dataworks上开发离线计算作业一样简单。
（1）实时作业开发
新作业的整体开发流程分为定义输入源、定义输出源和定义计算逻辑三个部分，定义数据源只需要执行一次全局可用，无需每个作业都重复定义。为了屏蔽底层复杂的实时计算语义理解问题，我们设计更简化的UDF，让开发更简单，例如：
window_row(amount)，窗口函数，按时间排序取最近amount条行为。
window_time(timecloum，timeunit) 按照单位时间进行指标序列聚合
（2）实时数据查询
传统方案特征查询都是使用存储引擎对应的client来查询，不同引擎查询方法都不一致，这里我们使用Dolphin SQL屏蔽底层查询引擎，使用统一的SQL语法查询，不仅降低开发成本，还让特征debug调试更简单，调试完的SQL可以直接在线上使用。
很多场景都存在实时特征和离线特征一起作为请求入参，一般都是分别查询实时和离线特征再拼接，为提升效率，Dolphin SQL支持在SQL查询就可以让实时特征和离线特征join实现参数拼接，极大提升开发效率。
SELECT a.id, a.action_list, b.city, b.level
FROM realtime_feature_table a
JOIN offline_feature_table b ON a.id = b.id4.3.2 作业调度
Dolphin Streaming通过openApi进行作业进行调度运维，包括：
作业创建、执行计划生成、作业启动
作业停止、作业暂停、作业状态查询
4.3.4 Debug功能
传统使用Flink debug都是写一个job打印数据记录，需要写一个完整的job，效率较低。为了让用户debug更简单支持用户使用select语句探查实时数据源表，进行快速ETL开发，无需提前定义上游源数据，相较Flink非常高效。
5. 应用示例
作为整体端到端方案，我们实现极光开发平台打通Dolphin Streaming能力，可以直接在极光开发平台（极光是阿里妈妈商家端数据开发平台）进行数据管理、实时作业开发、debug调试及运维管理，让实时数据问题在这里一站式解决。
5.1 数据开发
用户直接基于上游中间层实时数据进行开发，定义好输入输出源，然后定义计算逻辑即可，上游TT的subId，accessId，accessKey信息都在SQL转译阶段生成，用户无感知，下游存储表信息也都是自动创建和生成。
5.2 特征数据查询
开发好特征数据之后可以直接查询实时结果，验证计算逻辑，如果没问题该查询SQL可以在线上直接查询Dolphin使用。
5.3 数据探查
当上游TT表已经提前注册好，直接像数据库一样select查询表就可以实时获取探查结果，在数据debug，数据探查方面非常实用高效。
6. 业务收益
Dolphin Streaming支撑商家端算法实时特征开发，包括阿里妈妈直通车、引力魔方成效预估及如意货品推荐等场景，已取得显著收益。
支持客增如意货品推荐服务顺利经历本次双十一大促考验，通过对客户行为序列的精细化兴趣建模，应用到5+场景，实现拉新、活跃和新建计划客户数增长显著，整体实时特征在线查询QPS达到6000+，实现Dolphin引擎查询业务量翻倍增长。
通过引入实时广告效果数据，支持万相台MCB、千牛小程序及直通车智能计划等3+场景成效预估，其中万相台MCB带来cost及ARPU值显著提升。
7. 总结
在大规模实时场景，数据开发需要专业的工程技术同学支持，优势是可以达到极致性能；但在大多数普通规模实时场景中，如何简单高效的开发、迭代、测试和上线是业务方更关注的因素。
通过Dolphin Streaming提供面向算法等非工程同学的实时开发DB for Streaming解决方案，实现从数据获取、特征开发到特征上线整个流程一体化完成，在广告商家端算法场景不仅节省了算法到工程之间的沟通时间，还降低了开发人力成本，让业务迭代效率更高，实现规模化提升实时研发效能。
用户使用越简单，关心的内容越少，越是需要背后大量的用户理解和研发工作，未来我们会继续以用户体验和研发效能为中心，用技术提升商家经营增长。
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END
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