某金融科技企业广告RTA业务实践
业务场景
某金融科技企业基于云数据库 GeminiDB Redis自主研发的RTA定向获客系统，利用海量数据打造高精确的用户特征画像，最大化地利用广告平台，实现精准的定向广告投放，提高转化率。
其业务场景可简要分为以下几个步骤：
- 大数据平台根据自身分析数据及对接的多个第三方数据服务商进行综合建模，匹配每个活跃用户的多维度模型，分析得到目标用户的高精细融合特征数据画像，并将海量特征画像数据存入云数据库 GeminiDB Redis中，以提供在线业务的高并发访问。
- RTA业务平台对接多个流量巨头媒体推广平台。用户浏览社交媒体时，各媒体推广平台发起广告请求，RTA业务与GeminiDB实时交互，获取目标用户的特征画像信息，基于投放策略分析并竞价返回。
- 媒体推广平台基于各广告主RTA业务平台返回的竞价结果，选择合适广告并精准投放给目标人群，实现广告的定向精准投放。
该企业RTA业务平台与媒体推广平台深度合作，通过对媒体推广平台的用户特征数据，与GeminiDB Redis存储的自研分析数据进行匹配分析，提高定向投放和筛选能力。
业务痛点
RTA业务系统的海量数据、超高并发、低时延等特点，对存储海量用户特征数据的特征数据库带来了巨大的挑战，特征数据库要在低成本的基础上，提供高稳定性、高性能的能力，满足业务诉求。
该金融科技企业RTA业务在上云前使用开源Redis集群作为特征数据库，近年来随着业务增长，其自建开源Redis集群在业务使用中遇到几个明显的痛点：
- 海量用户特征数据，导入效率低。
- 数据持续增长，开源Redis成本逐渐增加；扩展性差，升配期间影响业务。
- 开源Redis经常被流控，稳定性差，影响在线业务。
云数据库 GeminiDB Redis解决方案
云数据库 GeminiDB Redis是基于自主研发计算存储分离架构的多模NoSQL数据库（如图1所示），将计算节点与数据存储解耦，解决自建开源Redis的痛点问题，有效帮助客户降本增效。
近年来，GeminiDB Redis产品团队基于开源生态额外做了诸多的特性增强，提供诸多企业级特性，如：解决了fork问题使性能更平滑、支持秒级自动无感扩容、指定时间点原地PITR回档、跨Region容灾、增强的Hash类型（exHash）、离线快速大批量数据导入（FastLoad）等，在帮助用户解决业务痛点的同时，不断提高业务使用效率和体验。
针对该企业在开源Redis使用中遇到的几个痛点问题，GeminiDB Redis接口提供了完善的配套解决方案：
- FastLoad企业级特性，提供离线海量数据导入的极致体验
传统Redis只能通过标准协议导入，导入速度慢；且在线业务运行期间进行批量数据导入时，由于单线程架构，会出现慢时延、分片不均、甚至OOM等情况，影响在线业务。
GeminiDB Redis接口提供FastLoad企业级特性，依托RTA业务场景大数据平台的高并发处理能力和自身存储引擎的数据编排能力，将海量数据高并发转换成数据库底层持久化文件。同时避开离散数据写入长链路，通过专属高速持久化通道直接将持久化文件导入存储引擎，实现数据的高效导入，并降低对在线业务的影响。
- 存储计算分离架构，算力、存储独立扩展；支持自动扩容，对业务零干扰；强数据压缩比，节约存储成本
GeminiDB Redis采用业界领先的存储计算分离架构，将算力与数据存储解耦，计算节点、数据存储可独立扩容，扩容体验在行业里是遥遥领先的。
GeminiDB Redis支持GB粒度的存储扩容能力，同时支持全自动扩容，无需人工干预，且扩容过程平滑无感，秒级完成，优化运维体验。
GeminiDB Redis同时提供强数据压缩能力，采用逻辑+物理块压缩技术，数据压缩比可达30%-50%，能够有效降低存储成本开销。
- 独享容器部署，分片带宽充足
开源Redis的部署往往是多个租户共用一个容器，为降低租户间干扰，不得不对各个租户进行流控限制。分片的流控会产生“木桶效应”，只有采用独立容器部署Redis才能解决。
GeminiDB Redis接口每个分片都采用独立容器部署，分片带宽不受额外限制，独立容器带宽全部提供给业务程序使用。
