腾讯移动分析（MTA），为App研发者提供完整的数据采集、分析洞察、精准触达的精细化运营支持，并首家推出可视化埋点功能，方便App运营者可视化配置数据埋点，简化原有数据代码、审核、发布上架流程；快捷配置，即时生效，精细化运营瞬间加速。
2017年6月9日，腾讯大数据前端开发负责人郑灿双，在GMTC 2017年全球移动技术大会上分享了：腾讯移动分析MTA在APP精细化运营中的优秀实践经验。
针对APP精细化运营，需要运用技术和工具，完成用户数据获取、用户识别、用户洞察、用户触达完整闭环，结合标准的数据分析方法，解决实际业务运营中的问题。
背靠数据平台部多年积累的大数据处理、计算的能力，腾讯移动分析每天处理近4000亿的日志流水。从数据接入、到数据计算、任务调度、数据存储、数据应用、机器学习，为移动应用研发者和运营者的实际数据分析的个性化需求，提供坚实的数据计算和处理保障。
目前腾讯移动分析(MTA)提供移动全平台的统计分析服务，从Android/iOS的原生应用，到Html5轻应用，微信小程序，通过采集应用内的用户行为数据，为App运营者提供基础运营指标、质量体系、运营支持、画像等几大类的数据分析服务。
腾讯移动分析MTA与腾讯移动推送（信鸽）共同组成了App精细化运营的完整链路，从数据采集到数据分析，从价值挖掘到用户触达。演讲精彩纷呈，现场气氛十分热烈，听讲座的观众已经排到了会场门口，更有很多观众席地而坐，听得津津有味。
会后，我们的讲师郑灿双也接受了infoQ编辑的采访，主要就“精细化运营”的概念与实践做了进一步的阐述。
1. 能否介绍一下对App精细化运营的理解，主要包括哪几个方面？
我对App精细化运营的理解主要是一个中心，两个基本点。
一个中心就是，以用户为中心，两个基本点就是：数据、技术。
以用户为中心，意思说，所有的精细化运营所做的数据分析，所使用的工具，平台，最终运营的端点是用户，这个用户是指C端用户，而不是本身工具平台的用户。所以我们要清楚用户在App上的属性，事件行为，活跃留存情况，以及与业务相关的内容，比如付费、UGC内容产生等等。
数据则是承接用户而来，围绕着数据，需要有完备的采集体系和方法、用户属性的聚类分析、用户行为的透视、以及结合运营场景的应用数据，有时候甚至需要挖掘，比如looklike，充分利用数据，才能将用户运营做到极致。
而另外一个基本点：技术，是指在精细化运营阶段，要具备和使用合适的工具和技术手段来辅助运营，缩短运营周期，强化关键路径。比如利用Crash分析帮助定位问题，利用在线参数、云控实现云端运营App，利用可视化埋点将固有的代码埋点变成配置化和云化。
抓住这一个中心，两个基本点，是我理解的App精细化运营的思路和方法。
2. 请介绍一下大数据基础架构使用的主要技术有哪些？规模多大？
我们目前专注的移动开发者工具平台，数据分析正式享受到了部门大数据处理能力的红利。
目前数据平台部拥有业界最大的大数据处理集群，规模过万台，并且计算能力也是业界领先，在去年Sort Benchmark全球排序大赛中，以99.8s的时间完成100TB的数据排序，而去年某公司的夺冠记录是329秒。
同时也在对B端政企提供大数据私有云解决方案、在云端提供公有云大数据套件，囊括了从数据接入、数据计算、任务调度、资源管理、数据交互、机器学习等大数据处理全流程的模块，采用的技术架构是社区+自研的模式，像数据接入的hippo，数据交互的hue，数据存储的HDFS、Hbase，PG，数据计算的HIVE、Spark，机器学习有自研的tesla等等，技术组件太多就不一一列举。
3. 对于可视化埋点，如何生成可视化的界面？
可视化埋点生成可视化的界面确实是关键路径功能。
我们在SDK与Device建立专有的通道，并通过维持长连接的方式，来实时与终端通信。
终端SDK有个跑马的策略，每一秒钟做一次屏幕的截图，并将当前屏幕爬取的元素，big通过长连接，将信息上新到config access节点，而web端有一个webworker，轮询的去config access节点去取activity的页面截图以及元素坐标位置信息，并通过运算在前台的截图页面将位置自动绘制出来，让运营者可以便捷选择。
这里还有一个界面刷新的机制，比如我终端做了界面切换，web界面如何实时感知呢，我们这里针对页面activity做了MD5，得到的指纹作为跑马的一个上行数据维度，当页面切换，指纹改变的时候，web端就去config access取最新的截图和位置信息。这就是可视化埋点界面和实时刷新的简要原理。
4. 云控实现App的动态化程度很高，采用哪些动态化技术，对性能有何影响？
云控这里主要是云端运营App的一个技术手段，我们提供配置下发的通道的和机制，将动态化运营App的全力交给App运营者，这里的配置下发涉及到机型、在线状态、以及app版本等多个配置下发的策略。
而实际下发的方式主要是拉（pull）和推（push）两种方式，在腾讯移动分析中，我们做接入层与设备建立连接主要是短连接，所以这种情况下客户端主动拉取更新更合适，所以这里采取拉并全量覆盖配置的方式，显然这种方式简单粗暴，但是效率不高。
而在腾讯移动推送中，因为是长连接，所以我们采用push推的方式，并且将增量变更的配置推送到相应设备上。这个整个搓成对性能几乎不会有任何影响。
5. 接下来我们的发展方向是什么？
我们的现在平台上主要的产品是腾讯移动分析MTA与腾讯移动推送（信鸽），未来我们整个APP开发者平台的发展方向大致会分为三块：
一块是我们基础建设，包括基础集群的质量、数据的准确性、系统的稳定性和安全性、推送速度时效性等。
一部分是为开发者提供更多的服务，例如为开发者提供Crash分析、推送的通道、系统的监控、热更新、安全加固这样一系列的工具类产品。
第三部分是为产品运营者服务，提供精细化运营的能力，帮运营者做用户画像，做精准推送，提供LBS的分析，帮他实现可视化的埋点，帮他可以提升运营效率。
以上是我们的大致方向，为开发者提供一揽子的工具化平台服务。
