微博从2011年启动商业化建设，是国内信息流广告的鼻祖，开创了信息流广告的新时代。2018年1月7日，微博发布2017年第三季度财报，财报显示月活（MAU）3.76亿、日活（DAU）1.65亿、移动端占比92%、财务增长80%，广告收入助涨微博市值不断攀升。
微博广告收入
针对如此巨大的用户量以及数据量，那么微博是如何通过大数据技术搭建核心架构的呢？
1、微博广告精准人群定向
在给定的一系列的用户和上下文环境的组合中，去寻求最合适的广告投放策略进行广告展现，从而实现广告价值最大化。
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200多种的用户属性和行为标签；
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支持广告主自定义受众；
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相似人群扩展挖掘类似受众；
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帮助广告主精准刻画；
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锁定目标用户进行广告投放。
2、微博广告系统主要指标
微博广告经过7年的发展，技术架构不断演进，已经形成了支撑相当丰富的广告形式的非常完整的大数据技术体系。
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广告请求量：30亿/天；
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投放性能指标：索引平均RT：20ms，整体平均RT：90ms；
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数据规模： 存储：10TB/天 增量， 计算：330TB/天；
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报表引擎： 性能：14ms；
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系统可用性： > 999；
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结算延时：秒级。
3、微博广告架构全景图
微博广告架构全景图
4、微博广告功能简图
微博广告功能简图
5、微博广告投放端核心服务
1）广告竞价队列产生
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广告主视角：完成广告精准受众定向，圈 定用户；
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用户视角：锁定感兴趣的广告。
2）广告竞价队列处理
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基于策略的过滤处理；
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劣汰：排除质量差；
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不满足策略的广告。
3）广告竞价队列决策
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价值最优化评估决策；
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优胜：挑选优质的广告。
6、微博广告投放端整体架构
广告投放端整体架构（简单地分为接入端、逻辑层、检索端）。
微博广告投放端整体架构
1）接入层
接入层
智能流量控制
2）检索服务
3）检索服务
4）整体性能
40ms以内
7、微博广告D+平台核心功能
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实时监控：整合了广告投放的各个维度监控，支撑了广告投放、引擎、 算法、效果等全面的实时监控 能力；
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实时计算：法拉第实验平台已经全面由D+作为底层数 据支撑；
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统计报表：日常报表需求，日报、周报、月报、季报等数据报表，支持数据导出；
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商业数据分析：挖掘数据价值，寻找 提升广告收入的切入点。
8、微博广告D+平台数据架构图
9、微博广告D+平台数据仓库
D+平台数据仓库
10、微博广告D+平台实时系统（以监控平台为例）
1）实时监控与报警系统
缺点：
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Graphite数据格式固定，指标数据无法预先聚合，不能对数据分片；
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在同时读取数量比较多的文件时，Whisper存储引擎IOPS高；
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Carbon组件CPU使用率高；
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监控报警分离。
数据实时报表引擎
2）曝光与互动实时关联
3）数据查询
优点：
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通过ES提供原始数据查询平台；
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通过MySQL主从复制，冗余报警数据规则；
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通过ES分析较大基数的维度；
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ES与Druid的数据冗余；
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通过Druid和ES整合监控报警数据源；
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通过HDFS刷新聚合历史数据。
缺点：
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Grafana实时指标刷新缓慢；
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指标报警操作复杂；
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ES无法满足千万级别基数的维度；
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无法支持指标数据二次计算。
11、微博广告法拉第分层实验平台
法拉第分层实验平台
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