+3

System Design: Hệ Thống Facebook Ad Click

Hệ Thống Tổng Hợp Sự Kiện Nhấp Chuột Quảng Cáo (Ad Click Event Aggregation System)

Giới Thiệu

Hệ thống được thiết kế để xử lý và tổng hợp lượng lớn sự kiện nhấp chuột quảng cáo, đạt quy mô tương đương với các công ty công nghệ lớn như Facebook hoặc Google. Mục tiêu là để cung cấp một cái nhìn sâu sắc về hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu thời gian thực và lịch sử.

Kiến Trúc Hệ Thống

Thu Thập Dữ liệu

Sự kiện nhấp chuột được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau thông qua các SDKs và APIs, đảm bảo rằng dữ liệu được ghi nhận một cách chính xác và kịp thời.

Truyền Dữ liệu

Dữ liệu được truyền qua Kafka, một hệ thống xử lý dữ liệu luồng, giúp đảm bảo tính khả dụng và mở rộng. Kafka cho phép dữ liệu được truyền từ các điểm thu thập tới các nút xử lý một cách hiệu quả.

Lưu Trữ Dữ liệu

Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian để tối ưu hóa cho việc truy vấn và phân tích. Các cơ sở dữ liệu như InfluxDB hoặc TimescaleDB thường được sử dụng vì chúng cung cấp hiệu suất cao cho các truy vấn dựa trên thời gian.

Tính toán và Tổng Hợp

Dữ liệu được xử lý thông qua mô hình MapReduce để tổng hợp và phân tích. Các nút Map phân tách dữ liệu thô thành các mảnh nhỏ hơn, và các nút Reduce thực hiện các tính toán tổng hợp để tạo ra kết quả cuối cùng.

Trực Quan và Hiển Thị

Kết quả được truy vấn thông qua các API và hiển thị trên các bảng điều khiển (dashboard). Các kết quả này cho phép các nhà quảng cáo theo dõi hiệu quả của chiến dịch trong thời gian thực.

Chi Tiết Các Thành Phần

Kafka

Kafka được chọn làm trung tâm truyền dữ liệu do khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, khả năng chịu lỗi và tính linh hoạt trong việc mở rộng.

Cơ Sở Dữ liệu Chuỗi Thời gian

Các cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian được tối ưu hóa cho việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu dựa trên thời gian. Chúng cung cấp cơ chế lập chỉ mục hiệu quả và khả năng nén dữ liệu cao.

MapReduce

MapReduce là một mô hình xử lý dữ liệu phân tán, cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn trên nhiều máy chủ. Trong mô hình này, Map là bước xử lý dữ liệu thô, và Reduce là bước tổng hợp dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích.

Đảm Bảo Tính Khả Dụng và Mở Rộng

Hệ thống được thiết kế để có thể mở rộng linh hoạt theo nhu cầu sử dụng, đồng thời đảm bảo tính khả dụng cao thông qua việc sử dụng hàng đợi tin nhắn và cơ sở dữ liệu phân tán.

Kết Luận

Hệ thống này cung cấp một giải pháp toàn diện để xử lý và phân tích dữ liệu nhấp chuột quảng cáo ở quy mô lớn. Với kiến trúc chắc chắn, hệ thống này không chỉ hỗ trợ cho việc quảng cáo hiệu quả hơn mà còn giúp các nhà quảng cáo đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.


All rights reserved

Viblo
Hãy đăng ký một tài khoản Viblo để nhận được nhiều bài viết thú vị hơn.
Đăng kí