当下流行架构中的一些技术思考

ArchSummit

本文首发于阿里云云栖社区，具体地址参见:https://yq.aliyun.com/articles/66549

时间：2016.12.2-2016.12.3
地点：北京ArchSummit会场
人物：行业内的讲师&参会人员

总体趋势

ArchSummit全球架构师峰会，在初冬的北京举行。我们一伙人奔着雾霾和技术前沿的理想追逐而去。我先聊聊这次的一个整体情况。两天行程，安排了密密麻麻的专题和演讲，但是总结来看，基本上是云计算、大数据、微服务、和高可用架构实践。相比2015，机器学习和大数据应用的内容开始变多。

具体包含的topic范围包括：（我认为的热点）

架构设计

• 实时处理（也算是大数据处理）：主要是消息处理+流计算
• 高可用
• 微服务
• 云平台&云服务
• 双11

架构是永恒的话题，因此基本涵盖面比较广，内容也杂。

行业架构

• 广告&新闻
• SNS&直播
• 电商
• FinTech

实践类

实践类内容以技术热点为主，docker大热，2016智能元年。so
- docker和容器实战
- 机器学习实战

有趣的topic

个人原因，主要关注在大数据和算法应用的场景，因此更多的从这几个角度聊聊我个人觉得有趣的topic。

大数据

听了Linkedin，Facebook，百度和腾讯几个在大数据方向的分享，分别从通用和具体场景的角度，分享了各自的大数据场景，但是都主要集中在实时计算的场景下。这从侧面也看到离线批处理已经是一个稳态架构了，几乎是个大数据场景都会有自己的离线Hadoop集群。

LinkedIn的Kartik分享了一个架构图，我借鉴来说一下实时大数据大概在做的事情，下面关于大数据的内容也围绕Kartik这个分享来展开。

核心组件就三部分：消息组件、流计算组件和一个可供读写的外部存储组件。消息组件是Kafka，流计算组件是Samza，存储组件的话depends，分别从几种状态需求的角度下分析了remoteDB和Samza本地状态存储用到RocksDB的选型需求。Facebook类似，消息Scribe，计算组件Puma、Stylus和Swift，存储用HBase。百度的spider 3.0系统，也有类似的实时架构，不过百度的侧重点在广告其存储组件Tera（其自己的BigTable）和BFS。腾讯消息组件是TDBank，计算组件为JStorm，状态存储使用HBase。

我们现在的很多业务场景，基本都面临着大数据的挑战，在架构选型时也都有各种考量点，集团内部也对应有MetaQ对标Kafka做消息中间件，Galaxy和JStorm做流计算。那么实时场景得到的架构设计启示是什么呢？首先是场景match，数据源要是流式的设计，对应的是批量计算。如果你的数据源不具备流式特性，那么请绕道。对于流式数据源——消息中间件，对比几个大厂的流行组件来看，也有一些架构特点。

消息中间件，我们看什么？kartik提了三点：Partition Aware、Ability to Replay、Portable across Cloud。分别对应可分区、可重放和云化，当然这是从设计角度出发看的。我说几点应用层面我的理解

有了流形数据源，处理就成了最关键的步骤。无论是几年前的Storm，还是现在五花八门的流计算组件，对于业务的思考，我觉得可以参考Linkedin的分享中的一些思想来定义——对于流计算来说，有状态和无状态是根本性差异的。无状态简单的场景，这里我不讨论。对于有状态的设计，中间状态存储成了关键。细节的一些内容可以参考集团Galaxy的设计，看看仙隐这篇分享：http://www.atatech.org/articles/49835

Kartik在slide里也讲了流计算的难点所在：
1. 性能，这里的瓶颈在I/O，读写外部数据、中间态维持都是消耗点。
2. 稳定性，如何解决反压。
3. 多源，这个好像不是什么问题。
4. 准确性，这个没明白是否想说流计算的once语义。可是记得当时会场听到的内容，又好像是说多DC高可用的感觉。
5. 重复处理（这点好像是实时场景的通用需求），这个作者举了个很好的例子，结合机器学习算法的一些model是我们流计算的未来主战场，而model在update后，如何重新处理，这个很重要。

针对这些，Linkedin引入RocksDB和Brooklyn来解决读写外部数据。Samza通过在Yarn管理任务和容器的mapping关系，来保证每个数据源分区数据在task和container的映射是正确的。而所有的这些task中间数据都会落到Kafka的log里。这点其实在Galaxy的设计里，集团的同学也考虑到了。

Samza还有很多其他特点，在作者的slide中介绍较多，我就不赘述翻译了。

总体上来看，流计算的几点挑战，也是我们应用业务进行选择时的考虑点。尤其是流计算在实时性和准确性的trade off是天生的。当需要精确处理exactly-once语义支持时，选型或者实施难度会更大，这点从业务端系统能做哪些事来规避，也是要有“旁光”能看穿的架构师本领之一。有时候，你看上去实时的场景，可能不一定要用实时流计算引擎。比如，比较刺激我的Tencent OMG广告系统的分享，其中session数据的处理，就面临着长窗口期和乱序的问题，而技术同学通过“玩转”HBase解了这个业务问题。这部分可以从文末下载腾讯OMG广告技术的slide来看。

智能技术

另一部分我个人认为很好玩也感兴趣的点，就是智能技术了（偏算法的东西只能这么叫了，惭愧厚颜的贴向了“智能”的标签）

搜索和推荐

先讲讲一点资讯的搜索和推荐融合。一点资讯田明军谈到搜索和推荐的区别和联系，在他们的应用场景里，是一个典型的分层架构。数据从三个地方采集，构成数据存储层。这层是一个抽象层，其中不仅仅是存储，也配合有存储采编相关的一些应用系统，属于内部管控系统。在上层建立异构索引，为搜索提供通道。再利用搜索的技术，构建了更上层的搜索和推荐的流式服务框架，为最上层app服务。

其技术亮点有如下几个：

1. 异构索引结构（多源多存储多策略）
2. 统一feeder（通过配置做到自适应各种源）
3. 自适应索引召回（意图识别路由）
4. 排序框架（online learning）

这个topic听着是很有感觉的，因为这和我当前做的事情很多思路是一致的。我们目前的产品也是要以搜索为依托来做服务。topic本身亮点之处在于异构索引不是一个针对“索引”的优化或深挖，而是利用nosql、列存等多种数据库能力来补足倒排索引的能力，建立一个通用的data access layer。slide后面的几点其实就是技术包装了，所谓自适应feeder，其实就是通过模板配置，不算真正的自适应。而自适应的索引召回里提到了意图识别，意图分析模块看样子是融合了profile和context的一个分组逻辑策略。可以根据不同的入参来路由query builder，建立不同的意图对应后面走不同的索引。这里提到了意图的兴趣图谱，不过作者没有细说。online learning部分，是利用storm做的参数服务器，这个可能和集团搜索早期的PS实现类似，而我们现在的PS能力已经远远走在前面了。搜索的pora已经进化为Porsche，具体可以参考毅行的这篇文章http://www.atatech.org/articles/23329

最后再提一下一点资讯所谓的流式处理框架，其实是一个基于akka和spray的workflow。其主要目的也是为了服务当前架构，与通用的流计算不一样，属于自定义流式服务。与我们当前系统中的很多pipeline类似。

机器学习

这次Archsummit有一个机器学习实战专题，海清分享了小蜜，腾讯也分享了微信的lookalike算法，偏算法层面的东西还是不太多。平台的话，我倒是对胡时伟的企业机器学习topic比较感兴趣，也对第四范式现在的工作希望了解一下，于是就去听了这个topic。

第四范式基于GDBT计算框架做了很多工作，类似参数服务器，但能力不仅如此，实现上，从架构图看，参数也是在HQueue存储。从目标上看，也是要做开放式平台，无需关注分布式细节，与Porsche的定位倒是有几分相似。当然这个定位应该是第四范式整体产品平台先知Prophet的定位。从其架构上来看，就是利用多源丰富的计算平台能力，将计算封装，暴露函数接口给算法开发人员。

这样的平台我认为对比现有集团的产品，PAI也好，Porsche也好，mpi也好亦或odps也好，算法应用方在实现算法落地时，从需求上来说，应该是全覆盖。prophet的界面类似PAI，我就以PAI为例来说，作为PAI，提供了比较全的算法覆盖和友好的DAG以及界面。但是算法组件使用要依赖平台提供，Porsche比较好的放大了能力，但是门槛又会高一点。其中这些具体trade off，就集团现状来说，我们已经可以通过各种平台的交叉使用，达到自己的目的，但是真的说起体验和效率，我觉得路还很长。

本来期待听一些Transfer Learning的东西，不过胡时伟讲得更偏向工程，在算法端只是一笔带过。

prophet也提到了一些模型生命周期管理和特征工程的支持。这些工作也往往占据了技术人员70%-80%的时间。如何在这些方面去优化工具，改进体验。也是很有价值的。

以现有的平台能力结合我们现在的工作来分享一下，集团的各种产品现在在慢慢趋向智能化，越来越多的产品背后都有简单或者复杂的ML算法逻辑，以我们当前的场景为例。我们要做文本挖掘和自动标签等工作，除了一些基础NLP算法，在PAI平台上我们在大量的实验LDA和kmeans，以及一些图聚类的算法。面临的一个主要问题是workflow虽然可以快速搭建好（这个要赞PAI的易用性和交互），但是很快会陷入如何调优达到目标结果的炼丹困境。如果local环境实验好，又涉及到local的个性化算法迁移到生产ODPS的囧境。算法的过程不仅仅是选个算法去调参的问题，特征构建和数据处理很关键，而在这一块，群策群力大家有好的特征和数据其实可以共享共建，算法因为通用所以抽象出来平台化，那么好的样本和特征是否也可以这样呢？期待未来的方向。

写在最后

技术的浪潮，时刻都在向前奔涌。大数据的生态还在迅速演变，智能技术的口号已经喊得让人耳朵都听出老茧。作为一个技术人员或者是架构设计者，更多的还是需要以结果为导向，不要被技术组件桎梏。然而也要时刻警醒自己的是，有时候了解和掌握了技术的当前能力、趋势和未来想象力，会成为你去拿到更好更大结果的保证。

Ref

部分slides可见：ppt@ArchSummit 2016 北京