狄涅科技 智能出价模型 高效处理大数据 能力

狄涅科技的智能出价模型通过以下技术架构实现高效大数据处理能力：

一、核心技术能力

实时计算引擎‌

采用流批一体架构处理日均10亿级竞价请求，响应延迟控制在15毫秒内，支持动态权重公式‌最终出价=基础出价×(1+CTR权重)×(1+CVR权重)‌的分钟级更新。

分布式特征存储‌

构建用户行为特征库，通过FP8混合精度压缩技术将存储开销降低67%，同时保持LSTM时序预测89%的准确率。

竞品策略分析‌

「竞价鹰眼」系统每15分钟全量扫描竞品数据，结合DeepSeek的强化学习算法实现出价策略动态调整，无效点击率下降45%。

二、数据处理效能

模块 处理能力 技术支撑

实时日志分析 单节点峰值吞吐量120万QPS 自研流式计算框架

用户画像构建 日处理200TB行为数据 分布式图计算引擎

模型训练 千亿级样本72小时内完成迭代 MoE架构+FP8优化

三、行业应用表现

电商行业‌

在双11大促期间实现每秒50万次出价决策，ROI提升35%的同时计算资源消耗减少28%。

本地生活‌

LBS地理围栏数据与到店预测模型联动，数据处理延迟<50ms，到店率提升45%。

该模型已通过阿里云MaxCompute平台验证，在100节点集群上实现日均1.2PB数据的实时处理能力。