Giải Quyết Bài Toán Đếm Công Việc Tại Uber: Cách Thức và Công Cụ Hiện Đại
Trên đây là một câu hỏi thú vị liên quan đến việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và nhiều giải pháp đã được đề xuất bởi cộng đồng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách mà Uber, một trong những công ty hàng đầu về ứng dụng đặt xe trực tuyến, xử lý việc đếm số lượng chuyến đi của các tài xế một cách hiệu quả như thế nào.
Uber hiện có hơn 150 triệu người dùng và gần 10 tỷ chuyến đi hoàn thành chỉ trong năm 2023. Khối lượng dữ liệu khổng lồ từ mỗi chuyến đi, mỗi tài xế, và mỗi tương tác trên nền tảng sẽ tạo ra những thách thức không nhỏ trong việc phân tích và truy vấn dữ liệu.
Một trong những vấn đề chính mà Uber cần xử lý là đếm số lượng chuyến đi của từng tài xế trong các khoảng thời gian khác nhau (ngày, tuần, tháng) để đánh giá hiệu suất và xác định tiền thưởng cho các tài xế. Tuy nhiên, với quy mô dữ liệu lớn như vậy, việc thực hiện các truy vấn và phân tích dữ liệu trong thời gian thực là một thách thức đáng kể.
Giải Pháp của Uber: Apache Pinot
Để giải quyết bài toán này, Uber đã áp dụng Apache Pinot, một hệ thống phân tích dữ liệu thời gian thực giúp giảm độ trễ trong việc truy vấn và cung cấp thông tin ngay lập tức. Apache Pinot mang đến cho Uber khả năng duy trì hiệu suất cao và đáp ứng nhanh chóng các nhu cầu phân tích dữ liệu.
1. Giới thiệu về Apache Pinot
Apache Pinot là một cơ sở dữ liệu phân tán mã nguồn mở được phát triển tại LinkedIn vào giữa năm 2010 và đã trở thành một giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Pinot đáp ứng được các yêu cầu khắt khe từ Uber nhờ vào ba tính năng nổi bật:
- Khả năng mở rộng: Pinot được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang bằng cách chia nhỏ dữ liệu và phân phối chúng trên nhiều nút, giúp xử lý lượng dữ liệu lớn mà không gặp phải các vấn đề về hiệu suất.
- Truy vấn nhanh: Với định dạng lưu trữ dạng cột, Pinot chỉ cần đọc các cột liên quan đến truy vấn, điều này giúp tăng tốc độ truy vấn đáng kể.
- Làm mới dữ liệu: Pinot có khả năng nhập dữ liệu từ các luồng dữ liệu thời gian thực như Kafka, cho phép dữ liệu được cập nhật liên tục và sẵn sàng cho việc truy vấn.
Dữ liệu được xử lý và lưu trữ theo nhiều thành phần, bao gồm: Raw Data (dữ liệu thô), Ingestion Job (công việc xử lý dữ liệu), và Segment Store (nơi lưu trữ các đoạn dữ liệu đã qua xử lý).
2. Những Thách Thức Mà Uber Đối Mặt
2.1 Ước Tính Dung Lượng
Một trong những khó khăn lớn nhất mà Uber phải đối mặt là ước tính chính xác dung lượng lưu trữ cần thiết do việc nén dữ liệu trong Apache Pinot. Sử dụng các kỹ thuật nén như Dictionary Encoding, Fixed Bit Compression, và Inverted Index, Uber đã phát triển quy trình gồm hai giai đoạn để giải quyết vấn đề này.
Giai đoạn 1: Sử dụng Tập Dữ Liệu Mẫu
- Chọn một tập dữ liệu mẫu đại diện cho tổng số dữ liệu thực tế.
- Đo lường dung lượng lưu trữ thực tế sau khi nén.
Giai đoạn 2: Thử Nghiệm Tải
- Kiểm tra hiệu suất truy vấn trong điều kiện thực tế với các truy vấn điển hình.
2.2 Hiệu Suất Truy Vấn
Uber thực hiện các truy vấn phức tạp để theo dõi số lượng công việc của tài xế. Để tăng tốc độ truy vấn, Uber đã sử dụng inverted index và bộ lọc Bloom. Nhờ đó, hệ thống có thể tìm kiếm dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả ngay cả với khối lượng dữ liệu lớn.
2.3 Đối Phó Với Lượng Request Đột Biến
Uber cũng phải đối mặt với tình trạng quá tải vào giờ cao điểm. Để giải quyết vấn đề này, họ đã áp dụng kỹ thuật jitter, giống như việc điều chỉnh đèn giao thông, giúp giảm tải và cải thiện hiệu suất của hệ thống.
Kết Luận
Uber đã chứng minh rằng một bài toán như đếm số lượng công việc không hề đơn giản khi xử lý dữ liệu khổng lồ. Với sự trợ giúp của Apache Pinot và các giải pháp thông minh khác, Uber đã có thể duy trì hiệu suất cao và tạo ra những quyết định nhanh chóng trong việc phân tích dữ liệu.
Tham gia cộng đồng
Chúng mình có tạo Group cho các bạn cùng chia sẻ và học hỏi về thiết kế hệ thống. Hãy tham gia để xây dựng cộng đồng System Design Việt Nam thật lớn mạnh nhé!
Cộng Đồng System Design Việt Nam
Kênh TikTok
Đọc thêm
Bài viết chia sẻ từ Uber
source: viblo
