10月18日消息，从定点定时、千人一面的传统电视广告，到千人千面的数字电视广告，这中间有多少技术鸿沟需要跨越？近日，全球电视广告技术公司FreeWheel的技术团队分享了其背后的云转型故事。
FreeWheel创建于2007年，是一家专门提供电视及互联网视频广告投放、监测、预测、增值等关键解决方案的技术公司，主营业务为高端视频媒体的广告服务。
其总部位于美国硅谷，在纽约、旧金山、芝加哥、伦敦、巴黎、北京等地分别设有办公室，在北京设有全球最大研发中心。2014年，FreeWheel被美国综合性传媒集团康卡斯特（COMCAST）收购，成为巨头旗下的一支专注广告技术的力量。
从产品上看，FreeWheel通过为客户提供视频媒体解决方案（FreeWheel Publishers）、广告交易市场（FreeWheel Marketplace）和广告主解决方案（FreeWheel Advertisers）以助力大型媒体公司挖掘其内容的广告价值。
从技术上看，FreeWheel提供的服务包含：广告交易市场、跨屏支持、库存预测、广告决策、受众定向、数据分析等等。这些服务都需要对海量数据进行安全稳定的存储和及时有效的分析。
FreeWheel全球CTO马玉羚介绍道：“FreeWheel平台上每年电视广告的展示量有3000亿以上。这意味着实际请求可能是100倍的量，因为当有100个请求的时候，很可能才能产生1到2个真正的广告展示。这也就意味着我们的系统需要处理的数据量非常庞大。”
FreeWheel的广告平台正在被全美90%以上的主流电视媒体和运营商使用。从FreeWheel平台上流过的广告价值每年达500亿美元，占整个视频广告领域25%的市场份额。
作为电视广告行业领导者，在面对传统电视广告向数字电视广告转型的时代大势时，FreeWheel也肩负着开发建设这一转型需求的技术。
“电视广告业务形态，目前正在从传统的Broadcast向digital进行转移，这是一个不可阻挡的趋势。要想做到对每一个人播放不同的广告，这个技术挑战是非常大的。“马玉羚表示。
在马玉羚看来，FreeWheel面对的技术挑战主要来自4方面：
第一，产品持续创新和快速迭代挑战。从传统电视广告，到数字电视广告，广告交易方式、广告需求均在不断变化，这需要FreeWheel的产品能快速敏捷响应这种变化。
第二，弹性伸缩挑战。比如，在面对日常电视广告展示需求，和东京奥运会、美国超级碗等超级大规模赛事时广告展示的需求，对数据库资源的要求会有上百倍的差异，弹性伸缩的要求非常高。
第三，海量数据的存储和处理挑战。客户需要分析所有的广告投放、需求、库存、价钱，甚至做实时监测。满足这些功能，FreeWheel需要每天处理大约80T的数据，同时处理完之后有很多复杂的逻辑，最后落盘时就有10T。
第四，安全合规挑战。作为企业级的平台，FreeWheel面向全球市场，对安全和合规有极其严苛的要求。
基于这样的技术需求背景，马玉羚介绍，大约在三年前，FreeWheel开始与亚马逊云科技合作转型上云，并不断探索基于云的智能化推荐和产品的微服务化。
谈及FreeWheel的云转型，马玉羚重点介绍了以下几个方面：
第一步：迁移上云。
这一部分是常规的云转型操作，即实现FreeWheel应用平移上云，应用进行容器化之后就迁上云。
第二步：基于云的业务优化。
把FreeWheel的MySQL数据库集群，用Amazon Aurora和Amazon DynamoDB来做替换，这其中根据不同的数据需求选用了这两个技术进行替换；同时，数据存储落盘到Amazon S3；
应用方面，从原来的一个单体应用，逐步分解成微服务。目前，在整个架构中，一部分业务已经实现了微服务化，同时还有一部分在继续研究微服务化的可行性；
马玉羚强调，“微服务化对我们的影响是非常大的“。一个服务拆分成数十个服务，它可以有自己的生命周期，每个服务的开发节奏就可以提高，会整体提高开发效率。
此外，在精准预测广告观看者、智能化广告推荐方面，FreeWheel采用了亚马逊云科技的Amazon SageMaker等服务。基于Amazon SageMaker对海量历史数据做模型构建、演练、优化、监测，最后逐渐达到比较好的效果，广告交易市场基于大数据实现预测和优化。
在马玉羚看来，云转型帮助FreeWheel提高了运维效率，”我们的业务量增加了好几倍，但我们运维人员的人数并没有增加。“
谈及FreeWheel未来的技术研发重点，马玉羚表示，首先，保障电视广告系统的稳定性永远是第一要素，自动伸缩、跨区域的灾备等都是必须要考虑的问题。第二，生产效率提升没有止境，需要不断探索，提升产品推出的敏捷性；此外，更广泛的机器学习和AI能力应用，将是一个重要方向。
