流批一体机器学习算法平台

Posted 2021-02-18

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针对正在兴起的机器学习广泛而多样的应用场景，阿里巴巴计算平台基础算法团队在2017年开始基于Flink研发新一代的机器学习算法平台。该项目名称定为Alink，取自相关名称（Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink）的公共部分。经过三年的投入研发，Alink在算法性能、算法规模、算法易用性等方面取得了不错的成果，并实现了产品化。这使得数据分析和应用开发人员能够轻松搭建端到端的业务流程。

在后面的篇幅中，我们将从算法功能、算法性能、用户界面、可视化等方面对Alink做一个系统的介绍。

• 算法功能

Alink拥有丰富的批式算法和流式算法，能够帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测，端到端地完成整个流程。如下图所示，Alink提供的功能算法模块中，每一个模块都包含流式和批式算法。比如线性回归，包含批式线性回归训练，流式线性回归预测和批式线性回归预测。另外，Alink算法覆盖分类、回归、聚类、评估、统计分析、特征工程、异常检测、文本、在线学习、关联分析等经典领域，是一个通用的机器学习算法平台。

目前，Alink已经被阿里巴巴集团内部多个BU使用，并取得了不错的业务提升。特别是在2019年天猫双11中，单日数据处理量达到 970PB，每秒处理峰值数据高达 25 亿条。Alink 成功经受住了超大规模实时数据训练的检验，并帮助天猫产品推荐的点击率提高了4％。

• 算法性能

下图给出的是一些经典算法与Spark的性能对比，通过该图可以看出，Alink在大部分算法性能优于Spark，个别算法性能比Spark弱，整体是一个相当的水平。

但是，“在功能的完备性方面，Alink更有优势”，Alink除了覆盖Spark的算法，还包含流式算法、流批混跑、在线学习、中文分词等。

• 用户使用界面

为了提供更好的交互式体验，我们提供两种用户使用界面：web和PyAlink。

首先我们介绍一下web界面。Web界面提供拖拽的方式创建试验，通过对每一个组件进行配置完成整个试验的参数配置。下图给出的是web界面创建的批式、流式、流批混合的试验。

并且Alink可以支持节点的级别实验运行状态显示。在各个算法节点旁，我们用闪烁的小灯泡