百度游戲

業務場景

百度游戲是手機游戲娛樂平臺，提供“搜索引擎+應用商店+媒體社區”多核驅動的游戲發行服務。百度游戲依托百度搜索及手機百度，通過PC端和移動端入口為游戲分發導量。通過與國內外數千家移動游戲研發商、發行商的合作，承載從單機到網游，從動作、休閑到策略、卡牌等全類型移動游戲的運營與推廣，為用戶提供精彩的掌中娛樂服務。百度游戲用戶覆蓋份額在2014年Q4達42.48%，已連續四個季度位居中國安卓渠道第一，成為中國最大的移動游戲平臺，為手游分發帶來直接的巨大的分發價值。

百度游戲面對數億用戶，每天接受數億次請求，產生T級別日志文件。如何充分挖掘這些數據的價值，為用戶推薦心儀的游戲，從而提升用戶體驗并優化變現能力，成為百度游戲的燃眉之急。

解決方案

百度游戲的初始方案如下：

• 購買多臺服務器搭建計算集群以處理海量數據。
• 招聘機器學習人才開發算法和優化模型。
• 招聘運維人員維護集群。

但這個解決方案存在很大的問題。首先，購買服務器需要一個周期，不但需要花費大量資金，而且無法適應增長迅速的業務。其次，招聘員工維護計算集群，成本是相當高的，要維護24乘7的可用性更是難上加難。最后，招聘人才、新員工熟悉環境到開發算法、優化模型、模型上線需要耗費非常長的時間，不能解決燃眉之急。百度游戲最終選擇了百度云的大數據解決方案：使用百度MapReduce（BMR）來清理數據，以及百度機器學習（BML）來做推薦。

百度MapReduce提供了以下特性：

• 全托管的Hadoop以及Spark服務，提供全天候的運維。
• 按需調整集群規模，適應彈性的計算需求。

百度機器學習帶來以下明顯的優勢：

• 全托管的計算平臺，提供多種分布式并行算法，實現從模型訓練、評估到在線預測一站式服務。
• 依托海量搜索數據和優化的機器學習算法，為客戶提供營銷大數據，豐富客戶原有數據，提升客戶的優化效果。
• 提供專家咨詢，由經驗豐富的一線研發人員組成專家咨詢團隊，快速響應客戶提出的問題。

使用百度大數據分析解決方案，上述問題全部迎刃而解。