鹰角网络基于阿里云 EMR Serverless StarRocks 的实时分析工程实践

一、客户背景与业务挑战

1.1 客户介绍

鹰角网络(HYPERGRYPH) 成立于2017年,总部位于上海,是中国知名游戏研发与发行公司,代表产品包括现象级手游《明日方舟》及《泡姆泡姆》《来自星辰》《终末地》等。公司依托阿里云构建数据平台,支撑游戏运营、社区生态及用户行为分析等核心业务,数据规模与实时性需求持续增长。

1.2 业务特征

  • 目前实时业务主要涉及日志分析,广告归因,社区运营,审核等
    • 账号日志分析:涉及用户注册、登录、订单等明细数据的查询。
    • 广告归因:探查用户的新增和回流是否由某条广告导致。
    • 社区运营:实时流水、新增活跃等统计信息。
    • 审核:黑产、账号封禁等数据分析。

1.3 原有架构痛点

原有架构是基于ClickHouse构建的实时数仓,存在以下瓶颈:

  1. 运维复杂度高:动态扩缩容操作繁琐,集群稳定性受负载波动影响显著;
  2. 导入性能不足:高频实时写入场景下吞吐量受限,难以支撑高QPS需求;
  3. 数据一致性风险:分布式表缺乏事务保证,查询可能因节点延迟导致结果偏差;
  4. 计算模型局限:Scatter-Gather架构不支持Shuffle Join等复杂查询操作;
  5. 元数据稳定性差:ZooKeeper维护的元数据在高负载下易引发服务抖动。

二、技术方案设计

2.1 方案目标

构建高性能、高弹性、易运维的实时分析平台,需要满足以下业务诉求:

  • 实时性:毫秒级查询响应与秒级数据写入
  • 弹性扩展:动态适配业务流量波动(如游戏开服、活动峰值)
  • 稳定性:消除集群负载抖动与数据一致性风险
  • 兼容性:无缝衔接现有工具链与开发习惯

2.2 架构设计

整体架构图
实时数仓架构
  1. OLTP 源库
    • MySQL 等业务数据库,产生行级变更。
  2. Extract(采集)
    • Debezium / Kafka-Connect 做 CDC,把 Binlog 转为 事件流。
    • 写入 Kafka,完成缓冲与解耦。
  3. Transform(实时计算)
    • Flink 从 Kafka 读取,进行清洗、JOIN、聚合,生成事实/维度结果流。
  4. Load & Query(StarRocks)
    • StarRocks 负责列式存储 + 高并发 OLAP 查询,直接服务 BI、报表、自动查询工具和 API

三、迁移成效与价值

3.1 技术层面

  • 性能提升
    • 核心查询响应时间缩短30%以上,复杂广告归因分析从分钟级降至秒级;
    • 高峰期QPS承载能力提升5倍,支撑夏活活动期间百万级并发请求;
  • 稳定性增强
    • 集群负载波动率降低40%,彻底解决ClickHouse的节点延迟问题;
    • 99.99% SLA保障,故障恢复时间(MTTR)缩短至分钟级;
  • 运维效率
    • 无感扩缩容操作,开服期间资源伸缩成功率100%;
    • 自动化监控覆盖主要异常场景,人工干预减少70%。

3.2 财务层面

  • 成本优化
    • 相比ClickHouse集群,同等负载下硬件成本下降22%,CU单价性价比提升显著;
    • Serverless模式按需付费,避免资源闲置浪费。

3.3 业务层面

  • 开发效率提升
    • MySQL协议兼容性减少适配成本,SQL语法更贴近业务直觉;
    • 内置函数库覆盖90%业务场景,UDF开发效率提升50%;
  • 生态适配性
    • 开源社区活跃度高,相比于原有的Clickhouse,StarRocks对于关键Bug修复与新特性迭代周期缩短。

四、未来规划

  1. 存算分离架构 :探索迁移至存算分离实例,降低冷热数据存储成本;欢迎使用 存算分
    离版实例
  2. 权限管理强化:引入Ranger实现细粒度访问控制,满足合规要求;
  3. 多模态分析:逐步迁移原有ElasticSearch业务,整合全文检索与结构化查询能力。

五、总结

通过与阿里云EMR Serverless StarRocks的深度合作,鹰角网络成功构建了兼具高性能、高弹性、易运维的实时分析平台,为游戏业务的精细化运营与用户洞察提供了坚实支撑。未来,双方将持续探索技术边界,推动实时数据价值释放,助力企业在游戏行业竞争中保持技术领先优势。

相关文档:
1. 迁移ClickHouse数据到StarRocks的最佳实践

2. 基于EMR Serverless StarRocks构建分钟级准实时分析

3. 快速使用EMR Serverless StarRocks 存算分离版实例

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