导读：基于数据驱动的运营已经成为众多行业的核心竞争力，但是对于很多中小型企业或团队面临很多现实的问题，大数据技术人员配备不足，硬件资源预算有限，尤其对于产品处于投放初期，仅靠负责业务线开发的技术人员支撑数据分析需求，就会出现响应不及时、覆盖需求面过于单一等问题。
过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路显然已经不符合企业发展的需要。
易观方舟Argo核心是IOTA架构，IOTA是易观经过多年技术实践沉淀下来的大数据实时分析技术架构。易观方舟Argo的设计初衷就是让技术人员单机玩转百亿大数据，我们特别邀请易观相关技术人员，解析易观方舟Argo如何做到让用户低成本、本地化处理大数据、进行大数据分析。
整体技术结构分为几部分：
Common Data Model：贯穿整体业务始终的数据模型，这个模型是整个业务的核心，要保持SDK、cache、历史数据、查询引擎保持一致。对于用户数据分析来讲可以定义为“主-谓-宾”或者“对象-事件”这样的抽象模型来满足各种各样的查询。以大家熟悉的App用户模型为例，用“主-谓-宾”模型描述就是“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”。当然，根据业务需求的不同，也可以使用“产品-事件”、“地点-时间”模型等等。模型本身也可以根据协议（例如 protobuf）来实现SDK端定义，中央存储的方式。此处核心是，从SDK到存储到处理是统一的一个Common Data Model。
Edge SDKs & Edge Servers：这是数据的采集端，不仅仅是过去的简单的SDK，在复杂的计算情况下，会赋予SDK更复杂的计算，在设备端就转化为形成统一的数据模型来进行传送。例如对于智能Wi-Fi采集的数据，从AC端就变为“X用户的MAC 地址-出现- A楼层（2018/4/11 18:00）”这种主-谓-宾结构，对于摄像头会通过Edge AI Server，转化成为“X的Face特征- 进入- A火车站（2018/4/11 20:00）”。也可以是上面提到的简单的APP或者页面级别的“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”，对于APP和H5页面来讲，没有计算工作量，只要求埋点格式即可。
Real Time Data：实时数据缓存区，这部分是为了达到实时计算的目的，海量数据接收不可能海量实时入历史数据库，那样会出现建立索引延迟、历史数据碎片文件等问题。因此，有一个实时数据缓存区来存储最近几分钟或者几秒钟的数据。这块可以使用Kudu或者Hbase等组件来实现。这部分数据会通过Dumper来合并到历史数据当中。此处的数据模型和SDK端数据模型是保持一致的，都是Common Data Model，例如“主-谓-宾”模型。
Historical Data：历史数据沉浸区，这部分是保存了大量的历史数据，为了实现Ad-hoc查询，将自动建立相关索引提高整体历史数据查询效率，从而实现秒级复杂查询百亿条数据的反馈。例如可以使用HDFS存储历史数据，此处的数据模型依然SDK端数据模型是保持一致的Common Data Model。
Dumper：Dumper的主要工作就是把最近几秒或者几分钟的实时数据，根据汇聚规则、建立索引，存储到历史存储结构当中，可以使用map reduce、C、Scala来撰写，把相关的数据从Realtime Data区写入Historical Data区。
Query Engine：查询引擎，提供统一的对外查询接口和协议（例如SQL JDBC），把Realtime Data和Historical Data合并到一起查询，从而实现对于数据实时的Ad-hoc查询。例如常见的计算引擎可以使用presto、impala、clickhouse等。
Realtime model feedback：通过Edge computing技术，在边缘端有更多的交互可以做，可以通过在Realtime Data去设定规则来对Edge SDK端进行控制，例如，数据上传的频次降低、语音控制的迅速反馈，某些条件和规则的触发等等。简单的事件处理，将通过本地的IOT端完成，例如，嫌疑犯的识别现在已经有很多摄像头本身带有此功能。
IOTA大数据架构主要有如下几个特点：
去ETL化：ETL和相关开发一直是大数据处理的痛点，IOTA架构通过Common Data Model的设计，专注在某一个具体领域的数据计算，从而可以从SDK端开始计算，中央端只做采集、建立索引和查询，提高整体数据分析的效率。
Ad-hoc即时查询：鉴于整体的计算流程机制，在手机端、智能IOT事件发生之时，就可以直接传送到云端进入real time data区，可以被前端的Query Engine来查询。此时用户可以使用各种各样的查询，直接查到前几秒发生的事件，而不用在等待ETL或者Streaming的数据研发和处理。
边缘计算（Edge-Computing）：将过去统一到中央进行整体计算，分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合Common Data Model。同时，也给与Realtime model feedback，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理之后再进行下发。
IOTA是易观方舟Argo的核心架构，作为一个轻量级的大数据处理工具，易观方舟Argo“麻雀虽小五脏俱全”，易观方舟Argo架构分为5层，分别是：采集层、接收层、数据层、服务层、应用层及贯穿平台始终的数据治理服务。其中：
1、采集层
数据采集层分客户端采集和服务段采集，客户端采集sdk包括android sdk、ios sdk、小程序sdk、JS SDK、IOT设备sdk，服务端采集sdk包括java、C、C#、python、ruby等多种语言sdk包。另外方舟还提供数据导入工具，支持导入历史数据以及其他业务系统数据。
2、接收层
接收层负责收集移动端App、网页端以及服务器端等大量的日志数据、对数据进行过滤和处理，并返回数据处理结果以及上报策略给sdk，便于sdk及时调整上报策略。
3、数据层
数据层采用大数据IOTA架构，整体思路是设定标准数据模型，通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中，以统一的数据模型贯穿始终，从而提高整体的运算效率，同时满足实时计算的需要，可以使用各种Ad-hoc Query来查询底层数据。
4、服务层
服务层即data-api层，通过Argo即席查询秒算引擎为应用层标准Restful查询接口。
5、应用层
应用层就是在服务层上建立的各种系统的应用
基于SpringBoot的微服务架构：
微服务平台按功能服务模块化拆分， 主要分为：公共组件模块（登录、注册、短信、推送等）、数据分析模块（运营分析、用户画像、用户触达）
基于ambari二次开发的统一监控平台（hadoop&spark大数据生态及微服务整体）
基于springboot的后台管理系统（维护系统的元数据、权限及配置信息等）
后续文章将陆续介绍数据采集SDK、秒算引擎等易观方舟Argo核心模块的技术原理，敬请关注。
