如何构建滴滴出行业务中台

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2. 如何构建出行中台 软件复杂度的挑战与对策 赖春波 2
3. 如何构建出行中台 01 滴滴的情况介绍 02 为什么要构建出行中台 03 软件复杂度的挑战 04 对策及实践 05 经验与总结 3
4. 滴滴介绍:出行方式的变革 传统出行方式的共享化和智能化 滴滴出行历经5年发展,全方位改变了人们的出行方式 现在 线上出租车 专 车 快车、顺风车 实时公交 线上代驾 送车上门 私家车 公 交 代 驾 租 车 共享单车 过去 出租车 租赁公司 自行车
5. 滴滴介绍:业务数据 全球共享出行的领导者 超过 4.5 亿用户 超过 400 座城市 超过 2108 万车主 顺⻛风⻋车 快 ⻋车 共享单⻋车 企业级 出租⻋车 日订单量突 破2500万 租⻋车 超过1750万的 每日处理数据 灵活就业就会 专 ⻋车 4500TB+ 公 交 豪华⻋车 ⼩小 巴 代 驾 5、
6. 滴滴介绍:发展历程 2012.9 2015.1 2015.6 2015.12 出租车 企业用车 顺风车 拼车 2014.8 2015.5 2015.7 专车 快车 代驾 6
7. 为什么要构建出行中台:背景 短时间内的快速发展 到2015年底形成了多业务的垂直化架构 快车 客户端 出租车 客户端 顺风车 客户端 代驾 客户端 Nginx Router 快车 业务系统 出租车 业务系统 顺风车 业务系统 代驾 业务系统 Infrastructure 7
8. 为什么要构建出行中台:问题 出行业务 相似性 8
9. 为什么要构建出行中台:问题 技术 深度 出行业务 相似性 9
10. 为什么要构建出行中台:问题 技术 深度 出行业务 相似性 人力 资源 10
11. 为什么要构建出行中台:问题 技术 深度 出行业务 相似性 人力 资源 用户 体验 11
12. 为什么要构建出行中台:问题 技术 深度 全局 打通 出行业务 相似性 人力 资源 用户 体验 12
13. 软件复杂度的挑战 业务的复杂性 实时性O2O业务的场景差异 不明确且持续变化的需求 13
14. 软件复杂度的挑战 业务的复杂性 组织的复杂性 实时性O2O业务的场景差异 7+个事业部 400+个城市 不明确且持续变化的需求 更快变化的组织和个人 14
15. 对策与实践:架构设计 运力供给 Bounded Context 核心出行 Bounded Context 乘客端 调度层 司机端 运营管理界面 乘客API 收银分账 Bounded Context 客服界面 司机API 业务流程层 供需撮合 计费与出账 接驾送驾 服务管控 状态智能层 乘客系统 交易引擎 产品目录 领域 模型 司机系统 体验引擎 决策 引擎 订单系统 运营引擎 15
16. 对策与实践:服务化 调度层 下单 乘客API 打包拼车确认 乘客排队 指派预约 供需撮合 业务流程层 动调确认 一口价确认 计费与出账 崩溃恢复 历史订单 接驾送驾 发单频率限制 支付能力校验 服务管控 状态智能层 行前拼车单 乘客需求 司机运力 报价单 实时账单 订单 真身 判责结果 申诉单 16
17. 对策与实践:异步化 司机API 结束订单 创建应收应付,获得司机车费金额 聚合支付 Mysql Binlog 司机订单索引 应收 应付 供需撮合 运力池 服务管控 订单 计数器 MQ 乘客订单索引 行程订单索引 17
18. 对策与实践:配置化 产品 • • • • • • • • • • 产品分类 Category • • • • • • • • • 产品线|车型|场景|… ========= 专车|豪华|普通 专车|舒适|包车 专车|舒适|接机 快车|快车|普通 快车|快车|拼车 企业|快车|普通 企业|豪华|普通 企业|舒适|接机 序号|产品线|是否接送机 ========= 1|专车接送机 2|专车非接送机 3|快车接送机 4|快车非接送机 5|企业|* 6|*|接送机 7|*|非接送机 运营规则 • • • • • • • Category |城市| 取消豁免 ================== 专车接送机 |北京| 30分钟 专车接送机 |上海| 30分钟 快车非接送机 |昆明| 5分钟 快车非接送机 |桂林| 4分钟 企业* |南昌| 5分钟 • • • 200+产品 10+ 模块 • • • • • 序号|产品线 ========= 1|类专车 2|类快车 3|其他 第一级 类 iptables 的规则引擎 判定产品分类 运营 规则表 + 订单 详情 Category 运营维度 运营参数 运营 参数 第二级规则引擎由模块自定义 18
19. 对策与实践:插件化 参数 验证 加载 数据 插入点 关闭 订单 加载 场景 数据 更新司 机状态 结束 计费 计算 司机 状态 服务 管控 重新 发单 是否重 发单 发单后 发送 响应 准备 响应 FPI Loader 4选1 selector FPI 插件 Default 逻辑 专车业务 插件 出租车业务 插件 场景化业务 插件 其他业务 插件 19
20. 对策与实践:数据化 策略 模型 模型训练 司机 交易 客服 引擎 司机 场景 特征 还原 乘客 配置 决策干预 业务流程 业务流程 经管 数据科 学家 Druid Hive 数仓 数据血缘 低延迟高一致 业务可追溯 在线决策 领域模型 (司机系统) 主存储 在线交易 统一口径 数据血缘 RocketMQ 离线分析 20
21. 经验与总结 21
22. 经验与总结 从最大的业务孵化中台 22
23. 经验与总结 从最大的业务孵化中台 稳定,稳定,稳定 23
24. 经验与总结 从最大的业务孵化中台 稳定,稳定,稳定 加强沟通,平衡多业务优先级 24
25. 经验与总结 从最大的业务孵化中台 稳定,稳定,稳定 加强沟通,平衡多业务优先级 不断演进,发现并解决问题 25
26. 经验与总结 从最大的业务孵化中台 稳定,稳定,稳定 加强沟通,平衡多业务优先级 不断演进,发现并解决问题 没有最好,只有最合适 26
27. Thank you! 27

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