用最前沿的技術為用戶創造最大化價值
2017-09-20 16:24 未知 閱讀：
這次我們的主要精力花在了重構整個數據架構上。
過去7年的智能客服實踐。我們積累了很多“痛點”，最大的痛點莫過于數據本身。客服是個剛需的企業端產品。數據查詢和通訊穩定性是客戶最關注的點。而由此衍生出的“數據分析”，則是智能客服要主動承擔的客戶需求，在大多數時候，我們要創造性實現客戶需求，而非被動的等客戶提出需求，或者等架構支撐不住。
誓死不愿爆照的程序猿
數據分析是用戶視角的東西。我們的系統上每個月產生7億次的對話。然而其中的語料數據、行為軌跡數據并沒有被充分使用。如何實時使用這些數據，且使用模式又不僅限于“查詢”，而是引入更多計算層的內容？這就使得我們選取了hadoop生態的工具鏈來完成新產品的數據架構。數據的存儲、索引、數據流的組織和處理方式、數據寫入、計算層等，我們都選擇了最前沿、穩定的技術框架。未來，客服生態作為用戶的第一入口，其產生的數據將會在我們系統上得到最大程度的應用
數據分析是產品運營利器。基于 Hadoop 體系的大數據架構，我們的數據庫底層采用了列式存儲文件格式 Parquet 以支持高性能的數據掃描能力，輔以支持實時寫入的數據存儲引擎 KUDU，上層搭建了類似商用并行關系數據庫中類似的分布式查詢引擎 Impala，可以有效的滿足大數據的查詢統計分析需求。
很多人都不知道，其實極致的產品背后都是極大的投入，都是千錘百煉改出來的。牛逼的背后都是苦逼！
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