【用户案例】腾讯音乐: 从 Elasticsearch 到 Apache Doris 统一内容库搜索分析引擎,成本直降 80%

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腾讯音乐娱乐拥有丰富的内容曲库,包括录制音乐、现场表演、音频和视频等多种形式。通过技术和数据赋能,腾讯音乐娱乐不断创新产品,为用户提供更优质的体验,提高用户参与度,同时为音乐人和合作伙伴在制作、发行和销售方面提供更大支持。
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基于公司丰富的音乐内容资产,腾讯音乐将歌曲库、艺人资讯、专辑信息、厂牌信息等大量数据统一存储,形成音乐内容库数据平台,该平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分析服务,高效为业务赋能。

内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 版本演进到了 4.0 版本。之前的文章介绍了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 升级实践。本文将重点分享内容搜索引擎从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的替换,如何通过一个系统同时满足内容搜索和数据分析的需求,并满足复杂的自定义标签计算的支持。最终,实现存储成本降低 80%,写入性能提升 4 倍的显著效益

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腾讯音乐: 从 Elasticsearch 到 Apache Doris 统一内容库搜索分析引擎,成本直降 80%

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结束语

借助 Doris 替代 Elasticsearch 集群,腾讯音乐统一了搜索和分析引擎。基于倒排索引和全文检索的能力,支持复杂的自定义标签计算,满足秒级响应需求。此外,写入性能提升了 4 倍,存储空间减少了 72%,使用成本节省达 80%。

未来,腾讯音乐将与 Apache Doris 深度合作,探索更多特性在场景应用中的可能性,包括引入 3.0 版本的存算分离,以进一步降低成本。

期待越来越多的行业案例分析。