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巨量本地推广告平台

2025-08-30 23:36:02
行业:电商、广告营销
载体:网站、云服务/云平台
技术:Grafana、Kafka、Memcached、etcd

业务和功能介绍

巨量本地推广告平台(https://localads.chengzijianzhan.cn) 是抖音本地生活商家进行广告投放的需求方平台,包括开户、抖音号授权、创编、审核、推广管理、数据披露、消息通知等多个复杂模块。截至2024年4月底,平台上线抖音来客、PC、抖音三端,日均消耗1855万,累计消耗63亿。
1)独立负责广告视频、门店、商品、广告计划、广告创意、广告组等列表视图和管理能力,投后数据的披露与下载能力。此模块为广告主操作的必要功能,随着业务量的上涨也带了很多的技术挑战,让我对业务发展的技术规划能力有较大提升,以下技术难点的攻克让我获得了部门的问题解决之星奖项。
技术难点1:接入影响计划状态计算的触发源,通过设立单独集群、错误兜底、积压报警和容灾切换机制保证健壮性;将计划状态的实时计算切换为预计算,并通过整理es冗余字段,并行调用下游等方式,优化计划列表拉取的p99(723ms -> 192ms)。
技术难点2:将视频id存储方式从redis存储 -> redis缓存+es存储(接口p99 1.2s)-> bcache缓存+mongodb存储(接口p99 600ms);使用两个date作分片键切换,全量数据天级别按35k qps导入,增量数据实时双写入,支持视频量级4.5亿。
技术难点3:多门店计划在打包侧下发离用户最近门店时,提供40w qps接口服务,采用两级本地缓存+分布式缓存+异步修改+预缓存的设计,同时下沉经纬度过滤逻辑到接口中,将接口延时控制在20ms内。
技术难点4:列表视图存在接口慢和数据库慢查询等问题,通过优化查询语句,包括指定字段、分批并行、联合索引、覆盖索引等方式解决业务问题。
技术难点5:创建计划和创意双写表时,通过监听处理binlog方式,解决了接口调用超时但写入成功带来的数据不一致问题。
技术难点6:针对投后数据查询的通用性,参与千策sdk的开发与接入,统一查询接口,实现了对不同数据集查询的模块拆分与组装,提高研发效率50%。
2)负责本地推自动化托管能力的建设,包括平台全模块、全链路的改造,母/子计划、管家项目组等新概念的引入,与策略团队的配合交互,投放状态与抖音号授权、落地页变更、托管素材库的关系映射。此项目对我来说是一个较大挑战,让我的项目管理能力有较大提升,项目上线后,广告投放决策可由广告主转移到平台,既节省了广告主时间,也让平台消耗增加了70万/天。
3)独立负责本地推的站内信能力建设,支持30余种(账户余额、合同资质、赠款退款、资产状态等)消息通知;收敛了所有消息的入口,并通过flink前置过滤和udf将qps减少98%(1.7w->350);此模块提供了平台与广告主的实时触达能力,让广告主更实时获取投放反馈。
4)针对广告投放的素材,搭建了元素粒度的管理、供给和交易平台,用AIGC增加素材供给;并打通元素的投放数据链路,用数据反哺生产,提高AIGC生成质量。包括:i、主导元素库的上线,完成视频贴片、数字人、背景图等10余种元素接入,业务上支持即创平台(https://aic.oceanengine.com),投放上接入推荐生成侧和派生侧,并为运营提供元素管理平台,自助化其元素管理能力。技术难点:通过

项目实现

imageX,tos等对象存储对不同元素实体存储;接入检索服务,通过异构方式将多个数据来源打平成宽表,解决多表检索时内存溢出等性能问题。ii、打通元素和素材的关联关系,通过元素唯一标识将投放数据按元素粒度拆分,目前已打通数字人、音乐的数据链路。iii、独立完成元素撮合市场项目的设计及开发,赋予元素商品和交易的属性,在即创平台上接入纵横/方舟账户体系进行营利模式验证。

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六边形战士
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1. 立项背景和目标 随着教育信息化进程加速,教师在备课、出题、资源检索等环节仍面临效率低下的问题。传统方式下,教师需要手动编写教案、逐题出卷、翻阅大量资料寻找教学资源,耗费大量时间和精力。本项目旨在构建一个AI驱动的智能教学助手平台,利用大语言模型能力,帮助教师快速生成高质量教案、智能出题、自动优化教学内容,并提供一站式教学资源检索与管理功能,从而显著提升教师的教学工作效率。 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 系统包含六大核心功能模块: 教案管理模块:支持教案的创建、编辑、查看和删除操作,教案按数学、物理、化学、语文、英语、历史、地理、生物、政治等九大学科分类管理,支持草稿和发布两种状态,并内置版本记录功能,每次编辑自动保存历史版本。 题库管理模块:支持单选题、多选题、判断题、简答题四种题型,可按学科分类浏览和筛选,每道题目包含题干、选项、正确答案和详细解析,支持难度等级标注(简单/中等/困难)。 教学资源库模块:支持教学资源的上传与管理,资源按学科分类组织,支持文件类型识别和大小统计,便于教师集中管理各类教学素材。 AI智能工具模块:系统集成阿里通义千问大模型(DashScope API),提供四大AI功能——AI生成教案(输入主题自动生成完整教案,包含教学目标、重难点、教学过程等)、AI生成题目(根据知识点智能出题,支持选择题型和难度)、AI内容优化(对已有教案进行多维度分析并给出改进建议)、AI智能搜索(基于关键词检索优质教学资源)。此外还包含AI智能批改(自动评分并给出评语)、知识点总结、章节大纲生成和AI问答助手等扩展能力。 用户认证模块:支持用户注册和登录,采用Token机制进行身份认证,路由守卫拦截未登录用户的访问请求,确保系统数据安全。 个人中心模块:用户可查看和编辑个人信息,管理账户设置。 3. 业务流程、功能路径描述 用户注册并登录系统后进入主页仪表盘。首页展示教案总数、题目总数和资源总数等统计数据,提供创建教案、生成题目、上传资源、AI搜索四个快速入口,并按学科展示资源导航卡片,同时呈现最近创建的教案和最近添加的题目等动态信息。教师可通过顶部导航栏进入教案管理、题库管理、资源库和AI工具四大功能区,每个功能区均支持按九大学科进行细分筛选。在AI工具区,教师选择具体功能后填写相关参数(如学科、年级、主题等),系统调用AI接口实时生成结果,教师可预览、编辑并保存到本地数据库。整个操作流程从登录到完成核心功能不超过三步点击,交互体验流畅直观。
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