一、云原生技术栈
下图是 CNCF 公布的云原生基础架构的抽象图。
典型的云原生技术栈可分为四层：供给层（Provisioning）、运行时层（Runtime）、策划和管理层（Orchestration & Management）以及App定义和开发层（App Definition & Development）。还包括一些可观测性和分析的基础设施，比如监控、日志、调用追踪、混沌工程。
我们要做的，就是在推荐系统上，利用好 cloud native 的这几层架构，来实现基础技术能力。早期 cloud native 有些基础设施还没有完善，因此部分公司在搭建推荐系统时，部分基础设施是自建的。后期，在 cloud native 技术完善之后，在设计推荐系统时，就会基于 cloud native 的技术栈来进行模块设计。无论是哪一种形式，都要对云原生的技术栈和推荐系统的基础架构有比较深入的了解，才能做到较好的融合。
二、推荐系统架构
推荐系统的技术架构，可以分为在线和离线部分。
离线部分通常做内容建模，数据引入时，通常做内容建模，例如内容生态和合作数据引入。我们对这些数据进行内容处理，如标签化、标签特征抽取、向量化（即根据一些模型把 Doc 数据转化为向量）。对于用户数据，例如用户点展、共享和分享这些用户行为，我们会对其进行数据挖掘和用户画像、Attention 抽取等，并且对用户的属性也进行向量化。在此基础上，将用户的推送或相关性、关联性等 doc 维度的属性进行召回和排序，最终进行展现。
流量方面，在天级范围内体现出明显的潮汐现象。比如在晚高峰流量高，低谷期流量低。
三、基于云原生的推荐系统设计重点
针对推荐系统的特点，在设计时需要从三个层次建设基础能力和业务架构。第一层，需要构建好云原生的基础设施，包括 PaaS、事件机制、服务编排、服务画像、指标采集等；在此基础上，是第二层，云原生能力的建设，包括构建 ALM 的全生命周期管理、容量管理，SaaS 方面的资源管理、调度机制，以及流量管理、混沌工程稳定性等等；最终体现在第三层业务价值上，包括降低成本、提升研发效率、保证稳定性、提升业务效果和提升性能。
接下来重点介绍四个方面：虚拟化和微服务化改造，服务治理和弹性建设，基于云原生能力的推荐业务应用以及稳定性建设。
1. 虚拟化和微服务改造
虚拟化技术是云原生系统中最基础的部分，本质上是软硬件的技术栈。硬件辅助虚拟化方案（Hardware virtualization，HVM），主要利用 CPU 等硬件辅助处理敏感指令，以实现完全虚拟化功能，无需修改客户端操作系统。
VMware Workstation，Xen，KVM 产品或架构都是应用了该技术，当前市场中几乎所有主流硬件都是支持硬件辅助虚拟化技术的。
最常见的虚拟化落地方式是 KVM 技术，通过处理敏感指令，实现 CPU、内存和 IO 的虚拟化技术。
另一个趋势是 GPU，在推荐系统中日益盛行，主要用于模型训练、在线推理等一系列高密度复杂计算。GPU 显存大、计算能力强，需要对其进一步虚拟化切分，使业务能够以更低的成本使用，获得高效的运算效果。
虚拟化构建之后，必不可少的步骤是微服务的改造。微服务化改造是精细化调度和服务资源运营的基础。以百度为例，早期业务流量增长迅猛，对研发迭代的效率要求极高，早期实现方式为巨型服务，每个业务模块功能变复杂后，功能依然在模块内部实现，导致开发迭代变得越来越困难。随着模块逐步庞大，会发现一台机器上的部分资源被占满，而部分资源空闲，因此需要进行微服务化改造。比如预估层，抽出 CTR 预估、时长预估等，将服务拆解。
微服务化拆分的目标是无巨型服务和可迁移服务。无巨型服务，即约束服务的资源颗粒度。同时做到可迁移，即各服务实现实例自动化迁移。可迁移除了常见的扩容外，还有服务实例自愈。比如当整机出现热点，或当服务模块出现异常时，能快速探测，并实现自愈。
拆分的原则包括：按策略、业务流程拆分，按组织团队拆分，以及通用服务平台化。
一个典型的推荐系统服务改造方式为，将一些巨型服务，如用户模型、内容数据、索引排序等，进行额外的抽象，进行独立的平台化处理，即通过 RPC 访问外部服务，使其从原本的推荐服务中抽离出来。
构建通用服务框架，通过组件式的开发构建可组装的策略组件。包括业务模块、架构模块。其中架构模块即一些可复用的基础模块，比如 Filter 或一些基础函数，还包括一些策略算子，如 CTR、Rank 等，以算子库的形式提供给业务，进行拼装式的使用。
常用的一种拼装方式是 DAG 引擎。通过一些配置文件，即可将整个代码逻辑组装起来。
2. 服务治理和弹性建设
应用生命周期管理（ALM）的目标是通过服务治理，让所有的服务都保持在合理的运行状态下，确保资源利用健康度，可检测、可干预。服务治理的能力和效率，是架构可持续发展的关键因素，其基础依赖就是容器编排、虚拟化的支持，在此基础上通过对基础参数和性能参数的采集，进行服务编排。同时，还要做到可观测性。
通过 ALM 采集的数据，可以对服务进行统一、标准化地治理，实现对资源的合理利用。但有些服务，其资源利用率并不是随 QPS 增长而线性增长的，不同服务对利用率的容忍率也不同。因此，我们构建了以服务画像为中心的云原生技术。
根据每个服务的极限负载个性化地设置合理容量，实现系统成本全局最优。基于服务的机型偏好的调度策略，实现资源最优配置，提升系统性能。摒弃传统固定容量模式，动态调整服务容量，实现资源按需分配。
针对负载波动差异大，弹性等级差异大和负载容忍度差异大等问题，通过不同类型的画像来构建弹性能力。比如在线场景中晚高峰流量大，push 场景中新热点流量会明显上升，对于不同的服务构建个性化流量画像来描绘其波动特性。另外，从存储和计算两个维度对各个服务的弹性进行打分，以此作为弹性伸缩的依据。
通过 Metric agent、Data Polling 等数据采集，离群值处理、缺失值填充以及数据聚合等预处理方法，构建多维度服务画像。
基于画像构建个性化的 ALM quota resize 架构，通过预缩容、反馈和熔断机制、步进式调整控制流程等方法保障稳定性。
基于画像的 serverless，是一种基于流量预测的弹性伸缩策略，可以进行提前预判 & 负载反馈兜底。依托 STL、LSTM 等时序算法模型进行流量预测。通过主动预测、提前预判、监控负载、主被动结合的方式，构建兼顾稳定性和成本的安全弹性机制。
上图中展示了预测效果。可以看到预估误差为 4%，相较于简单规则的 18%，具有明显优势。
3. 基于云原生能力的推荐业务应用
释放出来的资源可以用于额外的计算，以获得更多收益。
推荐产品不依赖用户的主动输入，多数用户的“兴趣”长期稳定。Nearline 召回机制是介于在线离线之间的一类全新召回方式，容忍秒级延迟，有更大的计算规模和复杂度，可以使用碎片资源和闲置资源，降低机制成本。
通过异步计算的方式，与在线计算解耦，根据系统负载主动计算，可以提前计算获得预估结果，提升效果。根据资源情况，动态调整计算参数，实现资源平稳与充分利用。
4. 稳定性建设 - 混沌工程
混沌工程在 2018 年由 CNCF 提出，是⼀⻔新兴的技术学科，通过实验性的⽅法，让⼈们建⽴对于复杂分布式系统在⽣产中抵御突发事件能力的信心。
传统的稳定性工作，建立在历史 case 和工程师经验基础上，是一个（发生故障->解决问题->下次发生故障）的循环。系统经过重构升级后，稳定性能力可能无法持续。
混沌工程的整体目标是通过实验主动驱动代替过去的 case 被动驱动，在可控范围内周期性注入故障，主动发现系统隐患，验证稳定性能力，推动架构迭代优化。
混沌工程的主要机制是通过红蓝对抗机制进行故障的随机预演练。通过对故障场景编排和自动化巡检，利用韧性指数把稳定性进行量化。
基于历史问题抽象故障库，建立可量化的稳定性评价体系，引入韧性信心指数规范，混沌实验周期性巡检，更新韧性指数，驱动架构优化。
