在阿裏的業務中,有廣泛的算法應用場景,也沉澱了相關的算法應用平台和工具:基礎的算法引擎部分,有成熟的召回和打分預估引擎、在線實時特征服務;推薦算法應用領域,有算法實驗平台TPP(源於淘寶個性化平台),提供Serverless形式的算法實驗平台,包括資源彈性伸縮,實驗能力(代碼在線發布、AB分流、動態配置),監控管理(完善的監控報警、流控、降級)等能力,是算法在線應用的基石。
但在實際的算法應用業務中,比如優酷推薦業務,算法應用場景眾多(100+活躍場景),需求靈活多變,如果沒有一套通用業務框架,用於抽象出通用和定製化的部分來提高算法組件的複用度;會嚴重拖慢算法實驗的節奏。基於圖引擎的算法服務框架就是為了封裝一套框架,抽象算法在線服務的通用算子,支持運行時的算法流程的裝配,提升算法服務場景搭建的效率。
設計概覽
算法推薦典型在線處理執行流程:多路粗排召回,合並,預估,打散策略。推薦服務根據用戶的設備ID等其他必要信息進行多路並行召回,在召回引擎中進行粗排後,經過必要的過濾處理,截取一定數量的內容調用Rank引擎進行精排預估,預估結果經過一係列算法策略處理後輸出最終結果。
整個過程中召回,合並,預估,打散等業務處理有並行處理,有串行處理,根據業務需要能夠靈活配置。基於圖的推薦業務執行引擎是運行在算法實驗平台上的執行引擎,它的典型處理流程是:在AB實驗分桶上,通過圖形化交互頁麵配置數據源、業務算子的執行依賴關係,並配置每個算子的運行時動態參數。
係統總體結構如下圖所示:分成五個主要的模塊(圖執行算子元件、圖形化配置DAG、圖配置動態解析、DAG圖執行引擎、Debug調試)。
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