「AI技术生态论」人物访谈栏目是CSDN发起的百万人学AI倡议下的重要组成部分。通过对AI生态顶级大咖、创业者、行业KOL的访谈，反映其对于行业的思考、未来趋势的判断、技术的实践，以及成长的经历。2020年，CSDN将对1000+人物进行访谈，形成系列，从而勾勒出AI生态最具影响力人物图谱及AI产业全景图！ 本文为该系列访谈的第九期，通过和阿里资深算法专家、Alink创始人杨旭的一对一访谈，深入批流一体机器学习平台Alink的“台前幕后”。百万人学AI你也有份！参与文章评论，评论区留言入选，可获得价值299元的「2020 AI开发者万人大会」在线直播门票一张。
每次购物狂欢都是技术平台的一场数据“博弈”。去年双十一，阿里旗下的电子商务平台天猫就再一次刷新了数据记录，而强大的系统处理性能更是让业界敬佩不已：单日数据处理量达到970PB，每秒处理峰值数据高达25亿条，并帮助天猫产品推荐的点击率提高了4％——这一连串的数据背后，离不开Alink的支撑。作为业界同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台之一，Alink基于Flink开发而来，提供了丰富的算法组件库和便捷的操作框架，且目前已被广泛运用在阿里内部的搜索、推荐、广告等多个核心实时在线业务中，以及支持Kafka、HDFS和HBase等一系列开源数据存储平台。在本文中，CSDN有幸采访到了Alink创始人杨旭，他将从一线开发的视角，带我们了解这个开源机器学习平台的技术路径、典型应用案例及发展规划等内容。杨旭，机器学习Alink创始人，阿里巴巴集团计算平台事业部的资深算法专家，阿里云机器学习算法平台PAI中基础机器学习算法的负责人。
随着大数据时代的到来和人工智能的崛起，机器学习所能处理的场景更加广泛和多样。构建的模型需要对批量数据进行处理，为了达到实时性的要求还需要直接对流式数据进行实时预测，还要具备将模型应用在企业应用和微服务上能力。为了取得更好的业务效果，算法工程师们需要尝试更多更复杂的模型，需要处理更大的数据集，使用分布式集群已经成为常态；为了及时对市场的变化进行反应，越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时更新模型。杨旭解释道，“我们团队一直从事算法平台的研发工作，感受到了高效能的算法组件和便捷操作平台对开发者的帮助。”针对正在兴起的机器学习广泛而多样的应用场景，他和所带领的团队在2017年开始基于Flink研发新一代的机器学习算法平台，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。Alink 是阿里巴巴计算平台事业部PAI团队从2017年开始基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，提供丰富的算法组件库和便捷的操作框架，开发者可以一键搭建覆盖数据处理、特征工程、模型训练、模型预测的算法模型开发全流程。项目之所以定为Alink，是取自相关名称（Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink）的公共部分。借助Flink在批流一体化方面的优势，Alink能够为批流任务提供一致性的操作。杨旭提到，在2017年初，他们通过调研团队看到了Flink在批流一体化方面的优势及底层引擎的优秀性能，于是基于Flink重新设计研发了机器学习算法库，即Alink平台。该平台于2018年在阿里集团内部上线，随后不断改进完善，在阿里内部错综复杂的业务场景中锻炼成长。“作为业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台，Alink 提供了 Python 接口，开发者无需 Flink 技术背景也可以轻松构建算法模型。”据杨旭介绍，Alink 已被广泛运用在阿里巴巴搜索、推荐、广告等多个核心实时在线业务中。在此前落幕的天猫双 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，并帮助提升 4% CTR（商品点击转化率）。Alink拥有丰富的批式算法和流式算法，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提供的开源算法模块中，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。
“为了提供更好的交互式和可视化体验，我们在开源的同时推出了PyAlink，用户可以通过PyAlink的Python包以notebook的方式使用Alink。”杨旭表示，PyAlink不仅支持单机运行，也支持集群提交，并且打通了Operator(Alink算子)和DataFrame的接口，从而使得Alink整个算法流程无缝融入Python。PyAlink也提供使用Python函数来调用UDF或者UDTF。PyAlink在notebook中使用如下图，展示了一个模型训练预测，并打印出预测结果的过程。
在离线学习算法方面，Alink 跟 SparkML 性能对比基本相当，下图给出的是一些经典算法的性能对比：
通过上图可以看出，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。在2018年，GitHub新增活跃用户数量超过了前六年的总和，相较于2017年新增了40%的组织机构和30%的代码仓库。从全球趋势来看，开源无疑是软件发展的大势所趋。目前在国内，阿里是贡献开源最出色的企业。GitHub上有大量的开源项目由阿里创建，据阿里经济体GitHub开源生态报告统计，国内Top10的开源项目中，阿里的开源项目有6个。在谈Alink开源之前，杨旭首先介绍了与之相关的Flink与FlinkML。“Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，我们看好Flink引擎的优秀性能，希望基于Flink解决流程机器学习场景的问题。”FlinkML为Flink自带的机器学习算法库，分为旧的版本和新的版本。“在做Alink前，我们首先认真调研了当时的FlinkML（即旧版本FlinkML）的情况，其仅支持10余种算法，支持的数据结构也不够通用，在算法性能方面做的优化也比较少，而且其代码也很久没有更新。所以，我们放弃了基于旧版FlinkML进行改进、升级的想法，决定基于Flink重新设计研发机器学习算法库，随后发展为现在的Alink。”Alink在发展的过程中一直与Flink社区紧密关联，在每年的Flink Forward大会上，团队一直有汇报项目的进展，共同探讨技术问题，获取反馈和建议。随着Alink功能的不断增强和完善，“社区中欢迎Alink进行开源的呼声日益高涨，我们也开始和Flink社区更紧密联系，推动开源Alink的代码进入FlinkML。”与此同时，社区中更多的人意识到旧版FlinkML的问题，决定整个废弃掉旧版FlinkML，建设新版FlinkML。“我们积极参加新版FlinkML API的设计，分享Alink API设计的经验；Alink的Params等概念被社区采纳；之后开始为新版FlinkML贡献算法实现代码，已提交了40余个PR，包括算法基础框架、基础工具类及若干算法实现。”Alink包含了非常多的机器学习算法，在向FlinkML贡献的过程中，需要社区commiter的讨论设计与审查代码，这个过程有助于代码的精益求精，但由于社区commiter的资源有限，代码完全贡献到FlinkML的过程会持续很长时间。“这时，我们不得不考虑是否有其他方式，可以让用户先用起来”，“Alink单独开源是个很好的解决方式”，它与向FlinkML继续贡献算法实现，可以同时进行。用户的使用反馈也有助于更好的改进算法实现。此想法获得了社区的支持，获得了阿里内部的支持，在Flink Forword Asia 2019大会上，Alink正式宣布开源。目前，Alink开源已经四个多月，在这段时间里Alink在开源社区的声望越来越高，Alink在Github上已经有2000多颗Star，400多次fork。杨旭感叹道，“目前为止，我们的开源用户群已经将近1000人，并且已经有多位社区开发者向Alink提交算法code，有几十位社区的Alink用户向我们提出Alink算法bug或者算法改进需求。Alink开发团队也积极和社区互动，共同推进Alink平台的发展。”一方面，Alink团队积极支持社区用使用Alink，帮助数百位社区用户解决他们在使用Alink算法遇到的困难。另一方面，针对社区用户提出的算法bug和算法改进需求，Alink团队第一时间作出响应，对这些bug和改进需求进行排期，并在开发完成后及时开源到社区，解决社区用户的需求。“虽然Alink的开源已经取得了阶段性成果，我们仍然在积极向FlinkML贡献代码”，杨旭最后表示，他希望将更多优秀的机器学习算法贡献给Flink项目，也希望和社区一起努力，共同促进Flink社区机器学习生态的发展和繁荣。【END】
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