IOTA架构之下的数据采集

来源：ST社区

IOTA架构是基于IOTA和AI时代背景下的大数据架构模式，其整体技术结构的核心是贯穿于整体业务始终的数据模型，具有提高整体的预算效率的作用。IOTA架构这一概念由易观首次提出，并将其应用于最新研发的精细化运营工具中。

在之前文章中介绍过易观提出的IOTA架构，相信很多同学已经对整体有了一个了解。本文将介绍IOTA架构下的数据采集。

在IOTA架构下，在当下终端设备计算能力普通较强的情况下，SDK不仅承载着以往的基础功能，并且被赋予了边缘计算的角色。例如在设备端就开始做数据完整性和有效性的校验、将用户行为转化成为统一的数据模型，然后传送给服务端。

一个稳定的数据采集端需要有如下功能，存储、回数、控制、保护。

存储：数据存储，校验当前存储数据合法性，及防止数据被第三方串改。

回数：数据上报，加密上报数据，防止被第三方截取，保证不受HOOK等影响，防止DNS污染等。

控制：控制发送策略，可以指定3G/4G/wifi 环境上传，可以调整上报时间频次、本地数据缓存规则全部可动态调整。

保护：有自保护机制。不要影响用户的正常使用，减少因逆向导致的数据异常

显而易见，普通的采集端都具有这些功能。作为IOTA架构下的采集端进行了哪些优化呢？如下:

统一模型： 在IOTA架构下从数据采集到数据接收以及数据处理都是用一套数据模型。例如对于用户行为分析时会用到的模型中，我们可以抽象出以下几个基本要素： 发生行为主体 （who），行为发生的时间(when), 行为的发生地点(where)，发送的事件(what)。在IOTA架构下也统称为Common Data Model。

聚合：同样的数据进行边缘聚合计算，如某些用户访问路径可以直接由采集端来完成，生成对应类似漏斗的事件。一般这个计算是服务器下发策略来动态控制的，当然也可以随时做出调整，值得注意的是这是不可以逆的运算，并且这种模式只适用于适合间隔发送模式的数据。

校验：数据的完整和有效性可以放到采集端处理，确保SDK给server的数据不是被修改的，产生的数据是合理的，这就要求采集端加入防作弊的功能。 这是一个成熟产品长期需要投入的项目，大部分公司的风控做的也有一部分这样的工作。典型的案例如防止Xposed拦截，防止反编译，防止二次打包。

实时：数据实时上报给服务器，这样才能让用户感觉到零延迟，实时计算。如12306购票，要立即的进行查看结果，不能等得到次日才看到结果。同样的带来另一个问题，个人高频上报、用户高峰期大量用户上报需要进行区分，两者对收数服务器而言是一样的，那这个时候就需要收数服务器和采集端进行通讯，动态控制。

高可控：高可控是对数据采集最基础，也是最重要的一个要求。不然面对攻击，服务器无法实时监控，动态调整，立即处理，可能会导致服务器的短时间无法正常工作(如数据处理延迟，严重的乃至宕机)。

当然对于很多大数据架构中，数据采集端各不相同，这也是我们在支持大量用户后的一个分享。

总的来说，IOTA架构下的数据采集有如下特点：采用统一的数据模型，支持边缘计算、支持与服务器端动态交互的控制策略。这些已经在易观的数据产品中广泛使用，也欢迎大家试用易观方舟、易观千帆。

审核编辑 黄昊宇