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2025VDC互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分會場:多專家分享業(yè)務(wù)賦能實踐效果

來源:今日熱點網(wǎng) | 2025-10-11 19:33:42 |

2025年度vivo開發(fā)者大會于10月10日成功舉辦。此次大會延續(xù)了“同心?同行”主題,開設(shè)主會場及11大分會場。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分會場上,多位vivo專家針對撥測&融合流量管理、微服務(wù)架構(gòu)與Dubbo性能優(yōu)化、全鏈路多版本環(huán)境落地、GPU容器與AI訓(xùn)練平臺等方面分享了vivo最新的探索和實踐成果,同廣大線上與會者共議最新趨勢下的業(yè)務(wù)智勝之道。

智驅(qū)流量,效贏增長

在飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)信息化時代下,抓住并充分利用“流量”將為業(yè)務(wù)增長帶來“潑天”富貴,已成為共識。如何通過真實、海量的數(shù)據(jù)為精細化流量管理提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并基于這些數(shù)據(jù),打造一個集成本、質(zhì)量、效率于一體的融合流量管理平臺,進一步為業(yè)務(wù)賦能,也成了各行各業(yè)的關(guān)注焦點。

vivo互聯(lián)網(wǎng)撥測監(jiān)控負責(zé)人 莫瀚

vivo互聯(lián)網(wǎng)撥測監(jiān)控負責(zé)人莫瀚詳細介紹了vivo撥測的現(xiàn)狀、能力及如何支持流量調(diào)度。他指出,撥測在vivo的核心使命是為所有業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的高可用保駕護航。在實踐中,通過構(gòu)建一個覆蓋全球,以自有真實手機作為撥測載體的探測網(wǎng)絡(luò),成功為智能調(diào)度提供了數(shù)據(jù)基石。在此之上,通過輸入,執(zhí)行,處理,應(yīng)用的閉環(huán)流程,vivo將原本被動,依賴經(jīng)驗,效率低下且高風(fēng)險的人工調(diào)度動作,升級成為以數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能主動調(diào)度體系,不僅釋放了運維人力,效率和可靠性方面更得到極大提升。

vivo互聯(lián)網(wǎng)運維平臺研發(fā)負責(zé)人 周建華

在數(shù)據(jù)決策基石構(gòu)建之后,vivo互聯(lián)網(wǎng)運維平臺研發(fā)負責(zé)人周建華分享了如何在基石上搭建一座‘融合流量管理’的大廈。和很多公司一樣,vivo采用了私有/公有云結(jié)合的混合云架構(gòu)。雖然該架構(gòu)十分典型,但也會帶來復(fù)雜難管理、成本壓力高、質(zhì)量挑戰(zhàn)大、運維效率低和安全風(fēng)險高五大核心挑戰(zhàn)。他表示,vivo通過打造融合流量管理平臺,實現(xiàn)了統(tǒng)一納管、智能決策、安全防護和監(jiān)控自動化,不僅運維效率大幅提升,用戶體驗也得到改善。同時他還透露,未來將聚焦AI驅(qū)動的深度優(yōu)化、流量管理的持續(xù)深化、打通網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)指標(biāo)的關(guān)聯(lián),進行持續(xù)探索。

微服務(wù)架構(gòu)探索,Dubbo性能優(yōu)化

隨著用戶規(guī)模的擴大和業(yè)務(wù)范圍的全球化,vivo啟動微服務(wù)化以賦能業(yè)務(wù)增長,通過全網(wǎng)治理,收斂Dubbo作為Java技術(shù)棧RPC框架。面對業(yè)務(wù)規(guī)模的快速擴張,為保障系統(tǒng)的高性能與穩(wěn)定性,vivo在Dubbo路由與負載均衡的性能優(yōu)化方面進行了多方位的實踐。

針對Dubbo路由的優(yōu)化與擴展,vivo互聯(lián)網(wǎng)Java中間件架構(gòu)師張振威在會上介紹,vivo首先針對多機房場景通過建設(shè)就近路由能力,顯著降低了RT敏感性業(yè)務(wù)的請求延遲,增強了業(yè)務(wù)的可用性與多機房容災(zāi)能力;其次針對路由鏈,從精簡鏈路和引入位圖緩存結(jié)構(gòu)兩大方向進行了系統(tǒng)性優(yōu)化,大幅提升路由執(zhí)行效率。

vivo互聯(lián)網(wǎng)Java中間件架構(gòu)師 張振威

在Dubbo的負載均衡方面,vivo基于社區(qū)版本構(gòu)建了vivo自適應(yīng)負載均衡能力,重點優(yōu)化了P2C算法并引入權(quán)重計算單元,實現(xiàn)了負載均衡器基于提供方負載進行流量自適應(yīng)與平滑調(diào)度的能力,最終顯著提升服務(wù)質(zhì)量與容量,同時實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。

張振威還表示,未來將致力于推進Dubbo與開源社區(qū)版本對齊,同時構(gòu)建跨語言的統(tǒng)一微服務(wù)治理平臺。為此,vivo計劃建設(shè)一套標(biāo)準(zhǔn)化的、語言無關(guān)的微服務(wù)治理平臺。該平臺將提供統(tǒng)一的服務(wù)發(fā)現(xiàn)、流量監(jiān)控、流量治理以及服務(wù)觀測能力。真正實現(xiàn)“多語言開發(fā),一體化治理”的目標(biāo),以降低未來的系統(tǒng)復(fù)雜性與運維成本。

全鏈路多版本環(huán)境管理,效率與并發(fā)的飛躍

在日常開發(fā)中,“環(huán)境”問題往往是開發(fā)工作效率提升的最大瓶頸之一。對此,vivo互聯(lián)網(wǎng)DevOps架構(gòu)師吳清華在會上分享了vivo的實踐案例,以往需耗時2人天的環(huán)境準(zhǔn)備工作,現(xiàn)在只需一鍵觸發(fā)分鐘級自動完成,受到了與會者高度關(guān)注。

日常開發(fā)所需要面對的“環(huán)境”問題主要集中在:環(huán)境不穩(wěn)定、測試環(huán)境混亂、環(huán)境占用嚴(yán)重、資源利用率極低等方面,且這些問題并非個案。吳清華介紹,傳統(tǒng)的環(huán)境管理方式已經(jīng)走到盡頭,必須找到一種全新的方法,能夠讓多個版本像“平行宇宙”一樣,安全、隔離、高效地同步測試與發(fā)布。

vivo互聯(lián)網(wǎng)DevOps架構(gòu)師 吳清華

經(jīng)過反復(fù)思考和探討,vivo采用了“全鏈路多版本環(huán)境管理”理念,并將其凝練成三把關(guān)鍵“利刃”:第一是「全鏈路能力」,確保版本所依賴的所有組件和整條鏈路都能一鍵拉起、即時就緒;第二是「多版本并行」,讓每個版本都在自己的“沙箱”里運行,徹底告別資源搶奪,終結(jié)“搶環(huán)境”的戰(zhàn)爭;第三是「環(huán)境自動化管理」,從環(huán)境搭建、彈性伸縮到閑置回收,全部自動完成,實現(xiàn)全生命周期的自動化,真正實現(xiàn)降本增效。

不僅如此,吳清華還介紹了全鏈路多版本環(huán)境管理,通過環(huán)境編排、彈性資源和流量隔離三大關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)筑堅固的鐵三角,為vivo帶來了巨大的收益。未來,將采用研效環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)化和資源成本高效化雙軌并行策略,建立更高效、經(jīng)濟、可靠的研發(fā)環(huán)境體系,并打造更先進的環(huán)境管理體系。

GPU容器與AI訓(xùn)練,讓業(yè)務(wù)更穩(wěn)定更高效

GPU平臺是大模型時代的重要基礎(chǔ)設(shè)施,vivo的GPU平臺架構(gòu)由物理層、容器平臺層和AI工程層組成,支撐vivo的智能計算業(yè)務(wù)。

vivo互聯(lián)網(wǎng)容器架構(gòu)師 陳瀚

vivo互聯(lián)網(wǎng)容器架構(gòu)師陳瀚表示,容器平臺在大規(guī)模GPU集群,通過架構(gòu)與性能優(yōu)化、自動化運維等穩(wěn)定性建設(shè)措施,為AI平臺提供了堅實的算力底座。容器平臺在多維度探索降本提效解決方案,提升整體利用率,降低業(yè)務(wù)成本。其中單卡維度的自研虛擬化技術(shù)實現(xiàn)多容器無干擾共享,做到"一卡三用"。在單服務(wù)維度的GPU彈性伸縮方案自動應(yīng)對負載變化,減少閑置與運維負擔(dān)。在多服務(wù)維度的訓(xùn)推潮汐部署方案實現(xiàn)資源分時復(fù)用,緩解訓(xùn)練資源短缺。在多機多卡維度通過RDMA容器降低跨節(jié)點通信時延。

vivo Al工程架構(gòu)師劉東陽則表示,VTraining訓(xùn)練平臺是在容器能力之上構(gòu)建,支撐vivo手機的藍心小V等核心產(chǎn)品的大模型訓(xùn)練業(yè)務(wù)。在大規(guī)模訓(xùn)練穩(wěn)定性實踐中,通過減少基礎(chǔ)設(shè)施高頻故障、完善任務(wù)故障處置流程兩大措施,成功實現(xiàn)了機器每日故障率從2%降低到1‰的突破,千卡任務(wù)有效訓(xùn)練時長從60%提升到99%,達到行業(yè)一流水平。另外,平臺在GPU利用率提升實踐中,通過低優(yōu)任務(wù)、訓(xùn)推潮汐部署、GPU虛擬化等策略,深度適配差異化業(yè)務(wù)場景,實現(xiàn)了資源的高效復(fù)用。

vivo Al工程架構(gòu)師 劉東陽

未來,容器平臺將重點建設(shè)多集群調(diào)度、在離線GPU混部、GPU資源池化等能力,AI訓(xùn)練平臺則聚焦大模型訓(xùn)練穩(wěn)定性、訓(xùn)練全流程支撐與GPU資源精細化運營。致力于讓vivo智能計算業(yè)務(wù)更加穩(wěn)定、資源利用更加高效。


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