乐逗游戏易伟华：乐逗游戏数据云实践

日前，第二届中国云计算用户大会(CCUC 2015)城市巡回系列活动的第三站(深圳站)在深圳威尼斯酒店大宴会厅成功举办。延续上海站和南京站的精彩会议议程，此次深圳站的内容依然精彩。

来自云计算发展与政策论坛用户委员会的部分委员、电子商务、互联网金融和保险等行业的嘉宾齐聚一堂煮酒论道，共同分享各个行业的云计算实践经验。本次大会以强化业界沟通，加强技术交流，增进与用户的直接对话，从而成为促进和推动我国云计算产业健康发展为宗旨。

大会上，乐逗游戏副总裁易伟华发表了题为《7亿用户的数字娱乐--乐逗游戏数据云实践》的主题演讲。易伟华在演讲中重点说了两方面内容，一是大数据时代是什么，二是在数据云时代中，乐逗游戏做了些什么。

易伟华表示，从很早以前传统的人工处理数据，那个时候的数据量非常小。后来是小数据时代，也就是现代化，但其实这个时代属于IOE这三家公司。最近几年我们常常提到大数据，进入大数据时代的时候，这个时代的数据量比前一个时代增长几十倍、几百倍甚至几千倍，用定量来说，如果用软盘时代的时候，1.44M或者1.2M，现在把这个数字乘以10的九次方可能不一定盖的住。

进入大数据时代的时候，这个时代的数据量比前一个时代增长几十倍、几百倍甚至几千倍，用定量来说，如果用软盘时代的时候，1.44M或者1.2M，现在把这个数字乘以10的九次方可能不一定盖的住。给大家分享一个数字，其实乐逗现在每天，包括昨天过去的一天，那要处理的数据都要上T，因为我之前也在腾讯负责过相关的工作，腾讯的数据光是一个游戏在这上面可能还要加一个0，所以这个数据在过去10年、20年当中已经翻了10的N次方倍。这导致一个问题，第一个是说量非常大，只是毋庸置疑的，刚才已经提到了。第二个是说不光是量的问题，如果单说量大，我们通过结构化，通过IOE的结构去不断做集群，关键是量大之后一定会带来多样性，数据的模式发生很大的变化，数据的内容发生很大的变化，数据的格式也发生很多变化。所以在这里面带来很大的复杂性。还有一个原因是说我们对处理的速度要求越来越高，因为量大，量和质都发生变化，所以处理的时候它的计算性能要求更高。因为整个数据有前面三种变化之后，它内涵的价值有时候是我们人没法估量的，所以现在又涌现出来一个DIG DATA，叫深，数据大了之后还涉及数据内部的价值、模式发生质的变化。也就是说以前我们可以通过Excel、笔就把一些隐性的或者明显的信息拿出来，比如可以一看，今天在这个会场男女比例多少，这个是通过统计学。当发展到数据到了每天以T计算，甚至以后会以PB计算的时候，这时候一眼望去是望不到比例的，这个统计规律就发生了变化。其次里面蕴含着有些信息是通过现有的计算找不到的。

在这里有一个小的数据，2020年，离我们现在不远了，只有5年，这时候全球数据会达到40ZB，什么概念呢?我刚才说的PB，TB是10的三次方的TB，我们现在一张硬盘是以TB为主，ZB是10的六次方还是九次方，忘了。对我们提出一个新的挑战，既然有这么大量，样式这么多，这么多样化，同时它的要求的性能、速度、变化越来越快，就可能我们在这里讲的，我看到有的朋友在拍照，其实这些数据融合起来，整个量会发生很大的变化，大家处理的速度要求会更快，每时每刻都会产生大量数据的时候，其实对于这个大数据的处理提出一个要求，不可能在现有的这种基础架构上跑。谷歌在这方面是先行者，它的基础架构已经发生了急剧的变化。其实在过去很多年里也有很多人分享谷歌的实践，其实谷歌的十年已经变成很多互联网公司学习的对象。当然要超越它有一定难度，很多公司在学或者复制，或者做一些创新。这两年交织在一起的时候就有一个要求，其实对云来说，我们很多时候会提到云，云是什么?我问过很多人到底什么是云，包括最早和张志东、Tony聊的时候，对云是似有似无，最后晕就是云、云就是晕。随着时间流逝，会提出来这是比较公认特征，第一个是按需自助服务;第二个是资源池，很多技术手段，包括虚拟化、大G的切割、网络的链路聚合，其实都是把资源的不断整合、切割，其实就是说资源的重新调配;第三个是Rapid elasticity，就是快速适应业务的需求;第四个是可衡量、可度量的服务。和数据结合起来就是数据云。

看乐逗的现状，乐逗现在有7.7亿的累计注册用户，这基本上是一半的中国人都在乐逗上玩过，很恐怖。可能大家不会有这个概念，因为乐逗在很幕后，过去几年乐逗不太做品牌，都是在做游戏，但是我要说几个游戏，可能玩游戏的都知道，神庙逃亡、水果忍者，如果没听到可能真的不玩游戏，还有地铁跑酷，以及最近的果宝三国，还有跑男，就是快跑吧，兄弟，这都是乐逗运营或者自研出来，所以7.7亿用户，这里面包括来自海外的用户。我们每个月有1.1亿用户打开这个游戏去激活一下。每天有1T以上的数据从乐逗的整个基础架构里面流过，每天的消息量也是超过1亿条。我们基本上从2013年到2014年到2015年，这个变化很恐怖，2013年涨了77倍，2014年是一个手游爆发的时代。

刚才说了我们有一个1T的数据在中间流过，怎么办?其实这里面我们在所有的，包括前端数据的来源，包括中间所有的处理，包括后面的一些报表的输出。刚才很多朋友问我，乐逗到底用什么架构、什么云什么的?我说我们其实有各种各样的，我们有用云服务，包括有用过UCloud，也用腾讯云，我们也有一些自己的私有的云的结构，当然还有一些租用的服务器，租用的机房，还有一部分真的非常核心、敏感的，我们会自己买服务器，然后建一些核心的，我们建群，是数据的一种汇总的地方。其实在这里面，这个结构基本上是说我们把历史的、近期的还有现在正在跑的都分成三层，分三层之后基本上也是分三个阶段，把数据源从远端拉回来，然后在各个云当中存储，然后通过机制调度，然后计算，最后呈现给我们的业务，还包括决策层，还有一些数据会输出财务，到财务报表输出，会呈现给美国的SEC，美国最严格的股市。整个链路非常长，从最前端的用户产生的数据，有点类似用超级市场的概念，我们会把它一步一步往后拉，越是到最终的数据加工这部分，其实数据经过了很长时间的洗礼，到数据加工其实数据已经聚合的非常集中。即使到了数据的这块，数据量还是很大，乐逗处理数据的机器不包括前端存储的云那部分，其实差不多有一百台左右。这些机器相互之间要有调度，我们是很想把这部分也能够云化，因为现在对这块的运营提出了很大的要求，我们现在也建一些数据的调度的体系，刚才也有朋友聊了运营、自动化，其实这部分面临挑战，我们现在能够做到3个9、1个5的数据不间断的质量，差不多是99.95的质量体系。刚才讲的比较偏技术，其实很枯燥。

乐逗拿这些数据，为什么要这么复杂，一百台机器，还不包括云端的东西，后端就有一百台机器要跑这些东西?讲几个好玩的case，用户画像，人玩游戏，玩游戏之后就会产生很多点击或者游戏买道具，或者过关，这些数据我们都会记录下来，记录下来我们会根据行为分析出来你是男是女、职业倾向，我们会有算法匹配，很多东西不会直接问你要。最终是干嘛呢?我们为业务定制，业务的走向该是什么样，业务该针对什么样的人群做优化，对什么样的业务做投资。这里其实列的不够全，我们其实对这些信息一部分收集，还有一部分对算法做推测，会算出来。当然这个准确度会有待考证，会有行业的标杆去对，最准的就是付费。包括年龄、性别我们会通过算法去匹配。

这里面有几个很好玩的case，我们很意外的发现，在我们的游戏当中真正最土豪的不是我们北上广深，反而是重庆，很奇怪，我看到这些数据之后我也很奇怪，我们现在专门有人研究重庆人，重庆人为什么这么花钱玩游戏，他的人均付费非常高，很机密的，第一次拿出来秀。广东人最贪玩很好理解，做IT的多，理解的也多，包括人民群众，我的小孩、同事的小孩玩游戏比我还精。从这个图可以看到，沿海城市这边颜色会比较深，其实沿海城市的人相对内陆来讲，包括我们的ARPPU就是人均付费也会非常高。从整体来讲，第二张图最深的地方不是广州，是北京，这其实很正常，按整体收入来讲，最诧异的是河南那个地方，河南那个地方竟然是第二，可能河南人最多。整体来讲，我们会分析出来我们在不同的渠道、不同的合作商，我们赚多少钱，我们拿到多少用户以及有多少用户真正在这上面玩游戏，其实我们很喜欢像腾讯、360、小米这样的渠道，尤其是腾讯，圈越大代表收的钱越多。

纵轴是APP是人均收到的钱，横轴代表付费占的总份额。付费额最高的5%其实是贡献了整个收入的40%多，一半多基本上二八原则。如果把20%算上，前25%基本上占了74%，很有意思，其实也验证了一些想法，很多时候做游戏越来越做精品，烂的游戏做都不要做，真的没活头。从游戏玩家来看，很多人用小米，玩游戏用小米最多，喜欢玩休闲游戏，差不多70%是玩休闲游戏多。中国移动的用户占到一半多，快六成，当然微信和QQ攻占了整个全市场80%，这很顺利成长的。

我们会拿这个数据做什么?通过大量的计算之后又回到刚才说的，一堆云、一百多台机器做出来的，可以感什么?不光看用户干什么、看渠道怎么样，我们还可以做推广。这是典型的怎么做推广，交叉推广或者异业合作，你给我带用户，我给你带用户，分钱，简单说就是这样的模式。乐逗上面的用户特征，从前面几个加上这里就很清晰，年轻人多，传播力强，口口相传，这个游戏好玩，你也来玩，马上就有人来玩。我们公司内的游戏做交叉推广，这个是去年4月份做的，我们在其他游戏里面加推广资源，做完之后发现，对于果宝三国的收入人均付费提升非常明显，一直往上走，这个一直不停，还在一直往前走。其实还有一个游戏，我们跟阅读类，跟其他公司阅读类游戏做交叉，因为美人记是故事性强的游戏，做交叉推广之后把量的带的非常高，这个曲线非常恐怖。不得不提的，这里面我们会和很多合作伙伴做流量的互换以及互相的广告匹配，我们后台有引擎算，通过这个数据怎么匹配最大量的用户、最优质的用户。

这是很新的东西，和信用有关，信用支付，我不知道在座有没有做游戏的，有做游戏的知道一个概念，运营商总是最牛逼的，因为运营商经常做着做着，我们本来记得是一万元，最后收几千元，当然这有很多可能性，运营商经常给理由是这个用户欠费或者怎么样。我们做了这样一个事情叫信用支付，我们把每个用户的付费历史，跟银行类似，把付费历史，运营商对他的限制、银行对他的限制都拉进来，算出来一个额度，追加行为属性和社会属性，综合起来之后分析信用额度是高还是低，然后告诉他可不可以行使这个权利。这里面我们会把社会属性、人脉、偏好等加进来，最后会衡量出来什么呢?这个高信用等级的我们会推荐他用很有效的支付手段，甚至可能不要他先付钱，先玩，玩了之后再收费，就是让他在游戏中很爽。信用等级低的一定要先收钱。信用等级越高的人我们会提供更多便利的支付的通道，也就是说为前20%的用户提供的是最优质的服务。

讲到这里，我要分享的基本是这么多，回过头来，我们做的很多事情是说把大数据和现在基础建设的云结合起来做，在现阶段，如果有的人说只做大数据，没有云支撑，基本上可以说这个人是骗子，因为他没有办法做大量计算，否则他的数据量只有TB级。我们每天要消耗一张硬盘，这种情况要存量一年的数据就要三百多张，这根本没有办法在过去的基础架构上跑动。在这个基础上我们做了混合式，前端量越大，越放到云端处理。我们通过聚合、运营把量逐渐精细化，数据质量会越来越高，质量高之后我们会进入私有的建设里面，包括私有云，甚至最终落地到非常敏感的数据的集群当中去。所以我们其实在干这个事情。

我要分享的就是这些。谢谢大家!

在不久的将来，云计算一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏云计算，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！

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