提效降本:蚂蚁金服如何用融合计算改造在线机器学习

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作者:鲍焕军去年春节期间支付宝推出的集五福的活动可谓风靡一时,每张福卡背面否有刮刮卡,上方有来自蚂蚁金服、阿里巴巴以及商务合作伙伴的上百种权益。集五福的活动集中在春节前的几天,具有很强的时效性。许多怎样才能实

作者:鲍焕军

去年春节期间支付宝推出的集五福的活动可谓风靡一时,每张福卡背面否有刮刮卡,上方有来自蚂蚁金服、阿里巴巴以及商务合作伙伴的上百种权益。集五福的活动集中在春节前的几天,具有很强的时效性。许多怎样才能实现权益和投放人群的自动匹配,解决系统的冷启动难题,优化转化率和提升用户体验,就成了另另另一个多在线学习的优化难题。

之后 亲戚亲戚朋友儿搭建另另另一个多原来的系统时需的模块非常僵化 。亲戚亲戚朋友儿时需日志挂接、数据聚合、样本的拼接和采样等流解决任务,时需对接模型训练、模型验证等机器学习模块,时需有把模型实时加载的模型服务,还时需许多的配套设施等等。众多模块的衔接极大地增加了系统的僵化 性。

之后 涉及的系统比较多,亲戚亲戚朋友儿之后 的系统遇到了比较多的难题。比如大促时为了保证高优链路的稳定性,上游许多数据解决的链路就会被降级了,但下游同学从不知情。另外另另另一个多很常见难题的是流批逻辑不一致,时需离线特征来训练基准模型,一块儿在线计算的特征来对模型进行实时更新。你这名 个多模块另另另一个多在离线另另另一个多在线,原来再次出现过解决逻辑的细微差别对业务效果造成了很大的影响。

总结下来,亲戚亲戚朋友儿原来遇到的坑可不时需归结为三类:

 SLA:整个链路的SLA会受到每个模块的SLA的影响,并随着模块的增多而放大,稳定性成为制约业务发展的重要因素。

 系统下行速度 :模块之间的衔接多数是通过数据的落盘来进行,模块间的调度通过系统调度来实现,造成从从不的I/O、计算和网络开销。

 开发和运维的成本:各个模块风格迥异,开发模式、计算框架、甚至代码风格否有一致,开发和运维对接时时需花许多时间去熟悉系统,降低业务开放的下行速度 。

另另另一个多理想的系统应该提供哪些地方样的能力呢?可不时需从“稳快简”另另另一个多方面来讲:首先从数据来讲它时需保证数据和计算一致性,实现整个链路端到端的SLA,数据一致性和链路的稳定是保障业务稳定的基础。第二是亲戚亲戚朋友儿时需去优化系统下行速度 ,亲戚亲戚朋友儿希望把这十有几个系统的衔接转加上系统内部人员的衔接,希望把哪些地方地方作业调度转加上任务的调度,通过原来转化亲戚亲戚朋友儿希望把计算与计算之间协同调度,从而提高系统下行速度 和降低网络下行速度 使用的目的。另另另一个多融合的系统也可不时需对开发和运维提供非常大的便利,之后 时需对接十有几个系统,现在我希望对接另另另一个多系统就可不时需了。之后 亲戚亲戚朋友儿在应急的之后 时需回溯好有几个业务来发现难题,现在融合在一块儿的系统调试也会更加容易。

在线机器学习最外层时需透出数据解决、模型训练、模型服务另另另一个多能力。你这名 个多能力反映到对计算引擎框架上的需求是敏捷的调用机制、比较灵活的资源管控,以及比较完善的容错机制。上层的系统往往是通过不同编程语言来实现的,之后 还时需有多语言接口。通过对底层需求的考量以及现在各框架的特点,最后亲戚亲戚朋友儿选用了Ray为融合计算的底座。

Ray是由伯克利大学RiseLab实验室发起,蚂蚁金服一块儿参与的另另另一个多开源分布式计算框架,它提出的初衷在于让分布式系统的开发和应用也能更加简单。Ray作为计算框架可不时需帮亲戚亲戚朋友儿实现上方“稳快简”另另另一个多目标。Ray作为计算框架具有敏捷的调度机制,用它可不时需一秒钟进行上百万次任务调度,它也可不时需根据计算对资源使用的需求实现异构调度。

在目前比较流行的分布式框架,否有另另另一个多比较基础的分布式原语,分布式任务、对象和服务。而亲戚亲戚朋友儿常用的面向过程的编程语言中,也刚好另另另一个多基本概念,函数、变量和类。你这名 个多编程语基本概念刚好可不时需和分布式框架的原语对应起来。在Ray系统中,可不时需通过简单的改动,实现亲戚亲戚朋友之间的转换。

左边是另另另一个多简单的例子,在你这名 函数前面时需加入另另另一个多“@remote”修饰符,就可不时需把另另另一个多函数转加上为分布式任务。任务通过“.remote”调用执行,返回值是另另另一个多变量,又可不时需参与到许多计算中。

右边是原来例子,通过加“@remote”修饰符的最好的方式 可不时需把另另另一个多类转变成服务。类中的最好的方式 可不时需通过“.remote”调用变成另另另一个多分布式任务,和函数的使用非常例如。通过你这名 最好的方式 可不时需实现从单机系统线程池池到分布式任务的转变,把本地的任务调度到远程的机器上进行执行。

Ray上应该做为什在么在样的调度,衡量指标许多我系统的下行速度 难题,系统的下行速度 许多之后 取决于计算和数据的组织最好的方式 ,比如说亲戚亲戚朋友儿要计算Add(a,b),首先你这名 函数在本地会被自动注册之后 提供给本地调度器。之后 通过全剧调度器和第3个节点的本地调度器一块儿协同工作,把A备份到第3个节点执行Add你这名 操作。它还可不时需根据A和B的数据大小来进行进一步的调度和控制优化,A和B可不时需是简单数据类型,也可不时需是比较僵化 的变量之后 矩阵。

Ray上方提供多语言API接口。之后 历史原困,在蚂蚁金服内部人员流式计算使用最多的语言是Java,而机器学习建模比较普遍使用的语言是Python。我先希望重用Java语言实现的流解决算子,一块儿保留Python进行机器学习建模的便捷性。Ray上方提供原来的多元化支持就非常方便亲戚亲戚朋友儿做你这名 事情,用户在上层开发的之后 可不时需可不时需方便地使用Java和Python分别进行流解决和机器学习模型的开发。

对于在线机器学习来说,它最核心时需解决的难题是要打通流计算和模型训练,原来们时需使用另另另一个多介质,你这名 介质也能比较方便的将两者衔接在一块儿。之后 亲戚亲戚朋友儿介绍Ray的有几个特点,如提供多语言的接口、灵活的调动机制,这是之后 你这名 个多特点在Ray上可不时需比较方便做你这名 事情,Ray可不时需起到衔接的作用。数据解决的最后另另另一个多节点是流计算的输出,worker节点消费数据,是模型训练的输入。Ray就可不时需通过调度机制把你这名 个多计算调度在另另另一个多节点上,实现数据共享从而实现另另另一个多模式的打通。通过你这名 最好的方式 不仅可不时需兼容流计算和机器学习,也可不时需将许多模式进行衔接。

计算中DAG概念最刚结速是为了解决多阶段分布式计算的下行速度 而提出的,主要思想是通过调度减少计算时的IO。之后 之后 的计算DAG,在任务执行的之后 它就之后 选用了,但亲戚亲戚朋友儿在机器学习的任务上方,许多之后 亲戚亲戚朋友儿会时需设计新的模型,之后 对模型的超参进行调试,亲戚亲戚朋友儿希望看得人哪些地方地方模型能被加载到链路上,看得人业务效果的一块儿又愿意线上之后 有的模型的训练和服务被中断。在Ray系统内部人员,计算的过程中可不时需动态的生成另外另另另一个多节点,亲戚亲戚朋友儿可不时需利用你这名 特征来增点和变,从而动态的对DAG进行局部修正。

在线系统和离线系统之间比较大的区别,在于之后 另另另一个多离线系统里的任务挂了,一般来说可不时需通过重启机器的最好的方式 来解决,但对在线系统来说,出于时效性的考虑,亲戚亲戚朋友儿也能简单的通过重启机群回溯数据的最好的方式 来解决。之后 就时需有比较完善的容错机制。亲戚亲戚朋友儿在模型训练的之后 可不时需利用Ray的Actor来拉起模型训练的worker和server节点。之后 worker之后 server节点占据 不健康清况 ,亲戚亲戚朋友儿就可不时需利用Actor的容错特征通过血缘关系来对数据和计算进行恢复,从而实现容错的训练。

亲戚亲戚朋友儿比较追求链路的时效性,模型也能尽快的拟合实时数据里。之后 追求时效性的一块儿也要保证整个链路的稳定性,在敏捷和敏感之间达到平衡。亲戚亲戚朋友儿从另另另一个多方面,系统稳定性、模型稳定性、机制稳定性来保障整个链路的稳定性。

 系统稳定性,上方包括数据实时性和强一致性保障。

 模型稳定性,亲戚亲戚朋友儿希望设计的模型也能拟合实时数据流,但一块儿需解决在线学习链路在各种不选用性因素下,如数据噪音,造成的效果退化。之后 亲戚亲戚朋友儿时需考虑在线特征和离线特征的组合,在模型设计上时需考虑到高度模型和浅层模型对数据的敏感性和噪音的容忍度。

 机制稳定性,赛马机制、快速回滚策略。

除了之后 用Ray来实现融合以及它带来的好处,亲戚亲戚朋友儿也做了非常多的模块建设,TF融合、稳定性保障、样本回流、延迟样本修正、数据共享、流批一体、端到端强一致、模型增量导出。亲戚亲戚朋友儿把你这名 平台上线了支付宝的有几个场景,从下面的有几个数字可不时需一探效果:

 99.9%的全链路SLA

 业务指标有2%到40%的提升

 几十分钟模型延迟到4、5分钟,之后 可不时需根据业务的需求进一步降低

 机器使用降低了500%

亲戚亲戚朋友儿从去年8月份刚结速建设,今年2月份刚结速上线第另另另一个多场景,在支付线财富线也都取得了不错的效果,接下来亲戚亲戚朋友儿会推广到蚂蚁金服的许多业务线上。

基于融合计算机器学习,它是融合计算和机器学习这并否有模式的有机组合,实现优化资源共享。亲戚亲戚朋友儿通过这两方面的探索初步验证了融合计算的框架,融合计否有旨在数据共享来进行计算模式的兼容,融合的本质是开放,开放的基础是实现数据的互通,我希望亲戚亲戚朋友儿也能方便的实现各模式之间的数据互通,之后 也能保障它们数字的实时性和端到端的一致性,就可不时需实现僵化 场景上方时需多种模式进行组合的计算。模块的衔接就像搭乐高积木一样,基本的模块之后 也能几种,之后 搭建出僵化 且多变的系统。