在构建VPGAME/VARENA这个电竞赛事综合平台的过程中，我们正在面对和解决很多技术和工程上的难题。如下是我们正在推进的一些工作，一起来看看吧!
实时用户标签系统
利用HDFS，YARN，HBase，Kafka，Flink，Elasticsearch等技术，通过数据库订阅DTS，业务上报等方式获取业务数据，提供用户关注的游戏（DOTA2, LOL, CS:GO, PubG …）、战队（LGD, iG, VG, RNG …）、选手（Maybe, Uzi, GodV …）等标签的实时计算和查询服务，让业务方能够给用户及时推送相关游戏或战队的内容。
基于深度学习的
电竞观赛内容增强体系
电竞观赛内容增强体系
利用更新更快速更准确的OCR、图像识别与目标检测技术（如TF框架，YOLO算法，Fast-RCNN算法等)，识别与采集电竞比赛直播中的数据点与视频集锦，例如实时比分捕捉、英雄与装备识别及比赛事件识别（击杀、破塔与团战等）。让机械的内容描述变成更人性化的智能解说，覆盖所有的电竞比赛。
电竞大数据实时流处理系统
我们希望通过我们的产品为每一位电竞玩家提供丰富的统计分析数据。该系统使用 Flink，Kafka 实现数据的实时采集清洗，统计分析，存储。以DOTA2为例，系统每天为 90w+ 玩家处理 80W+ 场 DOTA2 比赛，分析 5w 场比赛的 Replay Log，计算近 500 个数据点，并准实时地产出赛前赛中赛后的各项数据点。
Server Side Render
（Isomorphic）
（Isomorphic）
电竞比赛丰富多彩的数据点、精彩动图、以及复杂的交付逻辑都依赖于过硬的前端技术来呈现。我们产品的服务端使用Node作为中间层，用来接口转发和渲染React，提升首屏渲染体验和SEO优化。跳转页面时浏览器端渲染，页面无刷新，更好地SPA应用体验。静态资源按需加载同时采用了HTTP2，还有异常监控，错误告警等功能，发布系统使用持续集成，灰度发布。
