本文是《vivo營銷自動化技術解密》的第5篇文章，重點分析介紹在營銷自動化業務中實時營銷場景的背景價值、實時營銷引擎架構以及項目開發過程中如何利用動態隊列做好業務流量隔離，動態發布，使用規則引擎來提升營銷規則的配置效率等幾種關鍵技術設計實踐 。
《vivo營銷自動化技術解密》系列文章：
- vivo營銷自動化技術解密｜開篇
- 設計模式如何提升 vivo 營銷自動化業務擴展性 | 引擎篇01
- 狀態機引擎在vivo營銷自動化中的深度實踐 | 引擎篇02
- 工作流引擎在vivo營銷自動化中的應用實踐 | 引擎篇03
1. 離線目標用戶群發 。
通過對業務離線數據的分析決策，制定合適的運營策略對目標用戶進行群發觸達 。典型的場景有：新品推薦、活動預熱、定期關懷、用戶召回等 。
2.實時個性化觸達 。
通過分析單個用戶在一段指定時間內的行為軌跡，進行個性化的實時性營銷觸達 。典型的場景有：支付提醒 ， 滿足活動條件觸達等 。
離線目標用戶群發一般根據活動規則，T+n或者周期性對大數據離線用戶數據進行批處理分析查詢，獲取滿足條件的目標用戶 ， 從而進行營銷觸達 。
需要關注的問題是：海量大數據的儲存、查詢性能和穩定性 。而相比于離線目標用戶群發，實時個性化觸達對時效性的要求更高，一般來說觸達效果也會更優，比如：
- 對24小時內收藏訂單后 ， 同時加入購物車的用戶，push推送活動領券提醒；
- 對領取優惠券1小時內未使用的用戶，推送使用提醒；
- 對活動期間成功下單總金額達到999元的用戶，推送領取獎勵提醒；
1. 事件實時接入的高擴展性 。
需要快速支撐接入不同業務系統的各類行為事件和規則 ， 需要進行統一的分發處理 。
2.高性能高可靠統一分發處理 。
3.復雜多源數據的處理 。
包括數據的補全 ， 各種規則指標的統計，目標用戶的交并差計算 。
4.高效可擴展的規則匹配 。
對業務定義的各種復雜規則，需要有一套強擴展性的規則匹配工具 。
二、核心架構設計分析
文章插圖
接入層
提供多種業務事件數據接入方式（比如支持異構外部系統的通用HTTP ， 內部的DUBBO、MQ等） ， 最后轉成MQ的方式統一分發 。
- 由于事件數據源的不同，需要對宿主業務進行隊列流量隔離管控，同時還需要評估后續隊列的容量伸縮效率 。
- 需要滿足新增事件時，無需對系統進行重新部署，需要進行動態消息隊列接入（下文會進行詳細解析） 。
實時引擎的核心部分 。主要負責對事件數據進行加工處理，主要包括：
