深信服上网行为管理团队于近日推出“行为感知系统”，颠覆了传统的行为管理方式，自问世之后获得了大量用户的一致好评。

　　今天我们有请到深信服科技产品运营专家王金红为我们介绍，上网行为管理一路走来，是如何不断进取、连创佳绩的。

　　信服君：金红你好，最近有所耳闻，深信服上网行为管理最新推出的行为感知系统一经问世就收获了赞誉。你能为大家介绍一下这款产品吗?

　　王金红：行为感知系统是深信服上网行为管理团队践行产品价值主张“让上网可视可控，让数据更有价值”的重要产物。它基于海量的上网日志，通过深度建模分析，帮助客户发现用户行为风险，如“校园网贷分析”功能帮助高校规避学生网贷风险;“事件感知分析”功能可以帮助单位提前预警敏感事件等。

　　信服君：据我所知，行为感知平台从开发到推出仅用了几个月，从技术层面来讲，你们是如何达到这种“深信服速度”的呢?

　　王金红：有好几个懂技术的同行都问我一个问题：你们怎么做到快速推出一个TB级数据分析平台出来的?确实，大家对深信服的了解一直都是网络安全厂商，似乎和大数据分析这块没什么交集。但，往往“看起来毫不费力”的背后，都隐藏着不为人知的辛勤努力。深信服在安全与云计算领域已经经过了十多年的沉淀，一直在不断适应用户需求的变化，保证技术的持续创新。

　　信服君：感觉其中深有故事啊，是否能跟大家分享一下?

　　王金红：其实深信服上网行为管理产品一直都有一个外置日志中心用于汇集多台上网行为管理设备记录下的用户上网日志。随着日志中心处理的数据量从GB级到TB级，技术架构也是更新了一代又一代，可以说，上网行为管理团队一直在这一块默默耕耘着。

　　过去，日志中心采用开源的MySQL数据库做数据分析，从InnoDB引擎切换到MyISAM引擎，我们遇坑无数。费了九牛二虎之力才保证了产品的稳定性和性能在用户可接受的范围内，当时整个团队是痛苦的。

　　后来，上网行为管理团队决心摈弃开源产品，完成一次自我救赎。团队基于多年数据库技术的积累，并参考了当前主流技术架构，完全自主研发了一个数据分析平台，平台架构师张斌给他取名：IterateDB。

　　而行为感知系统能够快速推出，秘诀就在IterateDB上。

　　信服君：IterateDB这个命名是如何由来的呢?

　　王金红：Iterate 是迭代的概念，它有这么几层含义：

　　1、Iterate对应迭代计算，它是新数据分析领域最为重要的技术，也是这个数据分析平台的核心;

　　2、平台并非一蹴而就，而是多年自主研发，持续改进的结果;

　　3、平台支撑敏捷迭代式的应用开发，移植简单，1个月就能出产品。

　　信服君：刚才你说了行为感知系统快速推出的“秘诀”是IterateDB，给我们简单介绍一下吗?

　　王金红：好的，IterateDB是行为感知系统的基础平台架构，可以说行为感知系统是站在了巨人的肩膀上。IterateDB是深信服完全自主研发的数据分析平台，但却并非闭门造车，其各个模块的设计思想吸收了当前众多先进的技术思路，比如软件架构上参考了Hadoop的MapReduce框架，实现分布式计算的基础，不仅仅如此，我们平台的计算框架还有独特的特点，比如：

　　1、 MapReduce组件化，提高应用开发效率;

　　2、 MapReduce组件用完即毁，节省了大量状态维护的开销;

　　3、 框架用C/C++实现，避免了语言级别的性能问题等等;

　　当然，还有一些的核心技术，也是很有深信服特色的，比如：索引与搜索、列式存储、MVCC机制、工作流机制、DSL等。

　　信服君：不难看出，行为感知系统的推出是先进技术长期沉淀的结果。

　　王金红：是的，IterateDB发布后，上网行为管理的日志中心的性能有了一个质的飞跃，遥遥领先于同类产品。我们在IterateDB发布后的第二年进行了一次使用情况统计：

　　1、超过1万8千台设备运行着IterateDB;

　　2、IterateDB内部组件零故障;

　　3、目前支持的单个客户业务数据中，最大能达到每日60亿条记录，数据容量达到144TB，总计3600亿条原始记录，超过6000亿条视图记录;

　　4、单个用户每间隔5分钟同步最大超过150个数据仓库视图，总计150亿条记录;

　　5、统计查询视图做到秒级返回。

　　信服君：在本期内容的最后，你用一段话为大家总结一下深信服行为感知系统的成长过程吧。

　　王金红：好的，行为感知系统的驱动力来源于用户需求和产品愿景，“让数据更有价值”的愿景督促我们绞尽脑汁的去利用数据为用户创造价值。而用户需求，是产品成功的外在必备条件。目前行为感知系统有一定的成绩，但是还远远不够，如果用一个定量数据来描述，可以说数据价值才挖掘出了千万分之一。还有海量的价值等待我们去挖掘，我们团队已经做好充分的准备。