WPP 曾面对一个致命困境：营销数据分散在全球数百个分支机构，导致 AI 工具无法被高效、安全地部署。为了构建其智能营销系统 WPP Open，公司必须先从零搭建一个统一、可信的数据底座。

WPP 与 Google Cloud 合作，采用服务化项目结构集中管理数据。他们将 Google Cloud Storage（GCS） 和 BigQuery 归入共享数据项目，把计算与处理负载隔离到独立的处理项目中。这种架构保证所有数据消费者访问的是同一份“真相源”，同时通过细粒度 IAM 权限控制，每个团队只能看到自己授权访问的数据。

在数据处理层面，原始数据落入独立 GCS 桶后，由 Managed Service for Apache Spark 执行自定义 Scala 和 Spark 作业，将其清洗、规范化并转换为标准队列定义（SCD）。SCD 基于 5 个关键维度——年龄、性别、地理、产品和兴趣——这些定义是动态的，会持续更新以反映不断演变的营销概念。统一的 SCD 结构让 WPP 能在全球范围内进行数据连接和聚合，且无需暴露敏感细节或依赖共享标识。整个核心处理引擎用类型安全的 Scala 编写，保证每条数据可追溯至源头，这对企业级 AI 应用中的审计和合规至关重要。

在应用层，WPP 开发了一套可复用的 GitLab CI/CD 模板，覆盖 Cloud Run 全栈应用、批处理、定时调度、多阶段工作流以及事件驱动微服务。通过“构建一次、部署多次”的零重建策略，容器镜像在开发环境构建验证后直接被提升到生产环境，消除了配置漂移和不可预测行为。CI/CD 模板还支持渐进式流量迁移，团队可以先将一小部分流量导向新版本，再全量发布。

安全方面，WPP 将 Wiz 安全扫描嵌入 CI/CD 的 pre-push 阶段，在代码合并前捕捉漏洞；同时使用 Google Cloud Identity-Aware Proxy 实现零信任访问。为了简化网络配置，模板内置了智能 VPC 逻辑，自动识别并解决传统 VPC 连接器与现代 Direct VPC 访问之间的冲突。

监控是运维的核心：WPP 跟踪 p50、p95、p99 请求延迟、4xx 和 5xx 错误率、容器启动时间（冷启动监控）以及 CPU/内存利用率，确保数据管道和服务化基础设施的高可用。

最终的业务结果清晰且可量化：创意和策略制定时间从 4 周缩短至 3 小时；生产效率提升 70%；内容生产量增加 33 倍；广告活动 ROI 提升 2.8 倍。