程序聚合 软件案例 巨量本地推广告平台

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。

示例图片视频


六边形战士
30天前活跃
方向: 后端-Go、后端-C++、
交付率:100.00%
相似推荐
学生综合素质测评系统-学生综合素质测评系统
面向高校、职业院校,用于落实学生综合素质评价改革,替代传统纸质填表、人工汇总打分模式。 1. 学校教务处/学工处:统一制定综合素质评价指标、发布测评任务、审核学生申报材料,汇总全院测评数据,导出报表用于评奖评优、推优入党、毕业鉴定。 2. 辅导员/班主任:查看班级学生申报记录,审核学生提交的活动证明、奖惩材料,给学生打分评语,快速统计班级测评结果。 3. 在校学生:线上填报个人综合素质材料,上传获奖证书、社会实践、志愿活动、文体活动等佐证,查看测评得分与排名。 4. 二级学院:对本学院学生测评数据进行统计分析,掌握学生德育、实践、文体发展情况,辅助学生管理工作。
推优评价系统
项目背景和目标 高校推优(推荐优秀团员作为入党积极分子)工作长期依赖 Excel 和纸质材料,存在几个痛点: 评分口径不统一:不同班级、不同团支书对同一份文件的理解不同,算出来的分数不一致。 材料收集散乱:入党申请书、学习心得、活动证明分散在微信群、邮箱、纸质档案中,难汇总。 推优依据不透明:学生不知道自己的分数怎么来的,容易产生争议。 数据无法沉淀:每学期的推优数据难以跨期对比、难以追溯。 目标: 做一个面向高校党建推优场景的量化评分系统,把"分数怎么算"标准化、"材料怎么交"线上化、"评分依据"透明化。 软件功能 系统有四种角色: 角色 主要功能 学生 上传入党申请书、学习心得;查看自己的推优总分和分项明细 班级团支书 录入本班学生的思政课成绩、群众评议分、缺勤次数 教师 查看本学院排名、导出成绩数据 管理员 用户管理、班级填报解锁、数据中台同步、孤儿文件清理、审计日志 核心功能 推优总分自动计算:把"政治理论与表现(40 分)+ 实践与创新(30 分)+ 群众评议(30 分)"三部分,按规则自动算分。 数据中台积分同步:对接学校数据中台的积分认定接口,自动拉取学生的活动、获奖、志愿服务记录,作为评分的客观依据。 材料上传与管理:学生上传入党申请书、学习心得,后端用签名 URL 保护文件访问。 班级填报闭环:团支书录入班级数据,24 小时后锁定,管理员可解锁。 排名与导出:教师查看本班/本院排名,导出 CSV。 业务流程: 学生登录——上传材料——系统自动计算得分 团支书登录——录入班级数据——提交——24h锁定 管理员登录——同步数据中台——管理用户——解锁填报——导出数据 功能路径描述: 学生:登录 ——首页(查看总分和分项)——理论研学与思考(上传材料)——材料保存后自动重算分数 团支书:登录 ——录入成绩 ——选择班级 ——填写思政课成绩/群众评议/缺勤 ——24 小时内可修改 登录 ——首页(查看排名)——选择班级 ——查看排名 ——导出 CSV 登录 —— 管理首页 ——用户管理 / 班级填报管理 / 数据中台同步 / 孤儿文件清理 / 审计日志
智衍·岗位能力图谱平台
一、立项背景与目标 从"人口红利"转向"人才红利"的关键期,数字经济增速远超人才培养周期,劳动力市场出现严重结构性矛盾:企业端新兴岗位招不到合适的人,求职者端职业路径模糊、技能需求动态性强,技术端传统关键词匹配无法回答"技术A爆发会导致岗位B产生哪些新技能需求"。 核心痛点集中在三个难题:新兴岗位发现与定义、数据质量与幻觉防控、精准匹配与差距分析。 项目目标是构建一套数据驱动的智能决策系统,以岗位和能力为核心实体、以知识图谱为知识载体、以大模型为推理引擎,实现"新岗位发现、能力图谱动态更新、全景可视化、人岗匹配诊断、改进建议与学习路径"的全链路闭环。 服务对象覆盖三类:求职者获得匹配度诊断与个性化提升路径,企业HR实现岗位能力可视化与JD结构化管理,平台运营方完成多源数据治理与图谱演化追踪。 二、软件功能与核心模块 系统采用双角色权限模型,普通用户与管理员登录后导航菜单动态渲染,共九大模块。 普通用户与管理员共同开放六个模块。首页门户是品牌落地页,展示平台价值、六大核心能力、技术架构与数据处理五步链路。工作台是数据总览入口,聚合核心指标卡、岗位-能力图谱、能力雷达、演化时间轴、技能热度趋势、新兴技能前十、热门技能排行、岗位对比。知识图谱以岗位、技能、知识三类节点与带权关系边构成领域图谱,支持多维筛选、四种布局切换、节点详情查看。演化分析回答哪些技能在兴起、哪些在衰退、岗位能力如何随时间迁移,含趋势曲线、演化历史、兴衰前十、事件时间线、迁移桑基图。对比分析支持两岗位横向量化对比,含信息卡、五维雷达、技能差异表、薪资对比、转型路径。岗位匹配完成上传简历、AI提取技能、匹配度打分、能力雷达对比、技能差距分析、学习路径推荐的完整闭环。仅管理员可见三个模块。数据管理覆盖文档管理、网站管理、岗位采集、城市管理、城市代码映射、数据质量评估、操作日志七个页签。实体消歧将原始实体名归一化为标准名称加别名,覆盖岗位、技能、公司三类。系统设置配置AI模型、图数据库、通知与系统信息。 三、业务流程 端到端主流程为:多源数据采集、信息抽取、实体消歧、图谱构建、动态演化分析、人岗智能匹配。 文档入库流程为:上传文档、服务端解析、质量评估、确认入库、进入图谱数据源。招聘采集流程为:配置网站、选择省市与岗位、发起采集生成批次、爬虫抓取JD、质量评估、沉淀为图谱输入。人岗匹配流程为:上传简历选岗位、解析提取技能、多维度打分、输出匹配度与学习路径。 四、功能路径描述 普通用户路径为:登录后浏览知识图谱,筛选布局并点击节点看详情;分析技能演化,切换粒度查看兴衰前十与桑基图;对比两岗位,选A与B查看雷达与差异表;进行人岗匹配,上传简历选岗位查看匹配度与学习建议。 管理员路径为:进入数据管理,上传入库文档并质量评估;岗位采集选网站省市查看批次详情;实体消歧维护标准名称与别名;操作日志审计。
在线选课系统
面向学生与教务管理场景的在线选课系统,解决传统线下选课效率低、课程信息不透明、人工排课易出错的问题。核心功能包括:课程浏览与检索、在线选退课、选课规则校验、个人课表可视化、课程推荐。业务流程为:学生在选课开放周期内查看课程余量,提交选课申请,系统自动校验学分上限、先修课程与时间冲突,通过后写入个人课表并实时扣减课程容量;退课后容量自动回补,支持多轮补选
“华研慧学”小程序
一、立项背景和目标 本项目属 K12 教育科技 / AI 智慧教育 / 家校共育赛道。在"教育数字化""AI 赋能教育"趋势下,教育平台由"卖课"转向"数据驱动的个性化学习服务"。"华研慧学"即在此背景下构建的 AI 学习平台,本项目是其面向学生家长的微信小程序端。 立项旨在解决家长对孩子学习「**看不见、看不懂、跟不上**」的痛点:学情不透明、报告黑盒化、错题难沉淀、缺乏规划闭环、触达门槛高。目标是让家长实时、清晰、可执行地掌握孩子学习情况,打通"学生学→平台诊断→家长监督"的家校协同闭环,提升平台用户粘性与付费转化。 服务对象:K12 学生家长,覆盖小学/初中/高中全学段(一至高三 12 个年级)及语文、数学、英语、物理、化学等全学科。 二、软件功能与核心模块 共 7 大核心模块,采用主包 + 分包架构: 1. 首页(学习情况):以「周对比/周环比」呈现数据采集、规划练习、新增错题、学习视频四项指标,并提供四大分析入口。 2. 学生管理:学生列表、扫码添加、绑定/解绑/切换学生。 3. 诊断报告:列表 + 详情,含个人情况、能力总评、答题情况、掌握状态、提升建议五维度。 4. 学习报告:列表 + 详情,含学习总评、学情诊断、发展追踪三维度。 5. 学习规划:列表 + 新旧两版详情,结合错题/试卷生成个性化规划。 6. 错题集:按来源/题型/难度/时间多维筛选,解析页支持数学公式(TeX/MathML)渲染。 7. 个人信息:家长信息查看修改、头像上传。 三、业务流程与功能路径 主流程:学生完成学校作业/试卷、平台练习 → 平台 AI 诊断与知识图谱分析(待下载→待提交→待批改→已批改)→ 家长微信登录、扫码绑定学生 → 查看学情数据与报告 → 依提升建议规划练习 → 形成"诊断→规划→练习→批改→再诊断"闭环。 典型路径:首页 → 选择学生 → 点选模块入口 → 报告/规划/错题集列表 → 详情页(筛选、公式解析)→ 返回总览。 登录路径:微信 `uni.login` 获取 code → 请求 `/parent-login/quick/register` → 缓存 token;接口返回 9/11/12 时自动重登。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服