基本上已經在前面了DSP介紹了典型的模式、主要機制和要點。有些學生可能會好奇DSP系統內部的技術架構。截取以下部分DSP系統的技術架構圖供大家參考，對非技術學生也有一個感性的認識。不要做大的展開。

1. 總結技術架構

如圖7-22所示，DSP系統涉及技術架構：交付平臺和用戶交互模塊（setup UI）、報表（Report）、算法引擎等模塊。分布式技術主要用于大數據和算法的機器學習(如hadoop），建模用戶日志和人群數據，智能處理機器。通過海量內存技術(如算法引擎模塊處理的人群數據、算法模型等)。redis）內存暫存，方便Bid為了在1000中快速查詢和使用暫存內存的目的都是100ms完成招標過程，確保在DSP方<30ms完成處理，為網絡通信流出時間。Bid發射機是響應大并發請求的典型大集群模式，并確保每個請求<30ms處理完成。Bid發射機的發射規則(預算、頻率、發射策略設置等數據)也存在于內存中，便于快速查詢。投放策略設置的數據內容由用戶通過投放設置用戶交互模塊中的界面完成。此外，還有一些非常重要的輔助模塊，如廣告曝光點擊數據回收模塊id ** pping內置模塊、大數據報表模塊DMP模塊等等。

圖7-22 技術架構概要示例

2. DSP內部技術處理流程總結

DSP內部技術處理主要依靠一些關鍵的技術處理設施，主要包括：原始海量log并行處理系統和海量消息的隊列(例如使用)spark技術)、海量內存系統(如采用)redis技術)、業務系統關系數據庫等。如圖7-23所示，一條技術處理線是廣告請求處理線：廣告競價Bidder處理大量的實時廣告請求會產生大量的原始log、同時Bidder與海量內存系統交互讀寫廣告請求相關的頻率、消耗等數據也很頻繁，然后log并行處理隊列后，注入報表數據庫和相應的大數據人群和模型數據庫。另一條技術處理線是回收廣告曝光、點擊等監控數據，最初產生大量原始數據log、同時，數據回收引擎與廣告曝光、點擊相關頻率、消光、點擊相關頻率、消耗等。然后曝光和點擊廣告log并行處理隊列后，注入相應的報告數據庫和相應的大數據人群和模型數據庫，并行處理隊列進行大量的機器智能分析和更新部分人群數據和模型數據，同時同步更新Bidder提供數據庫和內容系統Bidder實時競價時使用。

圖7-23 DSP內部技術處理流程概述示例

3. DSP招標核心處理流程總結（<30ms）

如圖7-24所示，DSP的Bidder核心處理時間限制在競價模塊設計中，<30ms。為了解決不同的適應性ADX不同接口的流量。在接受廣告請求和輸出返回時，會有所不同ADX不同的適配器用于平臺接口的設計模式。但整體處理過程保持不變。中間業務處理部分也采用過濾器的設計模式，可根據業務需要增加新業務。這樣做的好處是整體的Bidder核心招標模塊處理流程框架相對穩定，不會隨業務變化而變化。它具有很強的業務靈活性和應對高性能的水平擴展性。

圖7-24 DSP招標核心處理流程概述示例

4. 招標程序處理過程總結

如圖7-25所示，Bidder根據業務處理，招標處理器內部也將分為：索引快速過濾廣告（索引的優點是檢索效率高，當然，索引只能是用戶簡單的過濾條件，如：尺寸索引、平臺和廣告索引、瀏覽器索引、操作系統索引、區域索引等）。廣告過濾(投放策略相關規則需要計算的過濾條件是不能使用索引器，如預算、曝光、日期、頻率、人群定位、創意類型等。以上兩層過濾是為了過濾廣告請求中的候選廣告列表，然后通過招標算法（動態招標算法或固定招標策略（使用什么招標策略和是否使用算法在設置界面中手動設置）。然后進行低價過濾(根據廣告請求中的底價過濾掉出價低于底價的候選廣告)。最終排名并決定獲勝（根據各候選廣告的出價和算法給出的優先權重綜合排名，排名第一的獲勝將準備以廣告內容返回）。曝光點擊動態代碼生成(以上一步獲勝的廣告內容生成曝光點擊動態代碼，生成動態曝光點擊代碼有很多目的，如防作弊、全程跟蹤投放參數等。Bid/Unbid日志記錄(處理結束時異步啟動)。

圖7-25競價程序處理流程概述示例

5. 分布式集群總結

如圖7-26所示，為了滿足大量廣告競價業務和大數據分布式計算基礎設施的需要。DSP在系統架構設計中，需要支持大并發、大數據、高可用性、高容錯性等特點。

圖7-26 分布式集群概要示例

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