2025 VDC 互联网技术会场 vivo专家共话业务赋能实战经验 | 附PPT下载
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2025年度vivo开发者大会于10月10日成功举办。此次大会延续了“同心•同行”主题，开设主会场及11大分会场。在互联网技术分会场上，多位vivo专家针对拨测&融合流量管理、微服务架构与Dubbo性能优化、全链路多版本环境落地、GPU容器与AI训练平台等方面分享了vivo最新的探索和实践成果，同广大线上与会者共议最新趋势下的业务智胜之道。
01智驱流量，效赢增长
在飞速发展的互联网信息化时代下，抓住并充分利用“流量”将为业务增长带来“泼天”富贵，已成为共识。如何通过真实、海量的数据为精细化流量管理提供坚实的数据基础，并基于这些数据，打造一个集成本、质量、效率于一体的融合流量管理平台，进一步为业务赋能，也成了各行各业的关注焦点。
vivo互联网拨测监控负责人莫瀚
在数据决策基石构建之后，vivo互联网运维平台研发负责人周建华分享了如何在基石上搭建一座‘融合流量管理’的大厦。和很多公司一样，vivo采用了私有/公有云结合的混合云架构。虽然该架构十分典型，但也会带来复杂难管理、成本压力高、质量挑战大、运维效率低和安全风险高五大核心挑战。他表示，vivo通过打造融合流量管理平台，实现了统一纳管、智能决策、安全防护和监控自动化，不仅运维效率大幅提升，用户体验也得到改善。同时他还透露，未来将聚焦AI驱动的深度优化、流量管理的持续深化、打通网络质量和业务指标的关联，进行持续探索。
02 微服务架构探索，Dubbo性能优化
随着用户规模的扩大和业务范围的全球化，vivo启动微服务化以赋能业务增长，通过全网治理，收敛Dubbo作为Java技术栈RPC框架。面对业务规模的快速扩张，为保障系统的高性能与稳定性，vivo在Dubbo路由与负载均衡的性能优化方面进行了多方位的实践。
针对Dubbo路由的优化与扩展，vivo互联网Java中间件架构师张振威在会上介绍，vivo首先针对多机房场景通过建设就近路由能力，显著降低了RT敏感性业务的请求延迟，增强了业务的可用性与多机房容灾能力；其次针对路由链，从精简链路和引入位图缓存结构两大方向进行了系统性优化，大幅提升路由执行效率。
03 全链路多版本环境管理，效率与并发的飞跃
04 GPU容器与AI训练，让业务更稳定更高效
GPU平台是大模型时代的重要基础设施，vivo的GPU平台架构由物理层、容器平台层和AI工程层组成，支撑vivo的智能计算业务。
vivo互联网容器架构师陈瀚
vivo互联网容器架构师陈瀚表示，容器平台在大规模GPU集群，通过架构与性能优化、自动化运维等稳定性建设措施，为AI平台提供了坚实的算力底座。容器平台在多维度探索降本提效解决方案，提升整体利用率，降低业务成本。其中单卡维度的自研虚拟化技术实现多容器无干扰共享，做到"一卡三用"。在单服务维度的GPU弹性伸缩方案自动应对负载变化，减少闲置与运维负担。在多服务维度的训推潮汐部署方案实现资源分时复用，缓解训练资源短缺。在多机多卡维度通过RDMA容器降低跨节点通信时延。
vivo Al工程架构师刘东阳则表示，VTraining训练平台是在容器能力之上构建，支撑vivo手机的蓝心小V等核心产品的大模型训练业务。在大规模训练稳定性实践中，通过减少基础设施高频故障、完善任务故障处置流程两大措施，成功实现了机器每日故障率从2%降低到1‰的突破，千卡任务有效训练时长从60%提升到99%，达到行业一流水平。另外，平台在GPU利用率提升实践中，通过低优任务、训推潮汐部署、GPU虚拟化等策略，深度适配差异化业务场景，实现了资源的高效复用。
vivo Al工程架构师刘东阳
未来，容器平台将重点建设多集群调度、在离线GPU混部、GPU资源池化等能力，AI训练平台则聚焦大模型训练稳定性、训练全流程支撑与GPU资源精细化运营。致力于让vivo智能计算业务更加稳定、资源利用更加高效。
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