阿里：搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践.pdf
这份文档介绍了搜索推荐业务中Serverless架构和中台技术实践。主要内容包括：
**1. 搜索推荐中台介绍：**
* 阐述了阿里巴巴搜索推荐的整体架构(AI·OS)，以及各个组件的作用，例如ABFS（基础特征服务），iGraph（图引擎），BE/DII（召回引擎），RTP（Rank Service），HA3（搜索引擎），AOP（一站式机器学习平台），TPP（灵活业务平台）。
* 说明了中台的目标：架构标准化，快速迭代，关注业务逻辑，协作解耦，业务流程标准化，高性能。
**2. Serverless实践：**
* 分析了Serverless架构出现的背景，即新业务创建成本高、场景/团队爆发式增长、资源调配难、双11挑战巨大。
* 解释了Serverless的演进：从FAAS（函数即服务）开始，关注业务逻辑，屏蔽底层细节，实现快速弹性、快速迭代。
* 介绍了为实现Serverless所做的技术优化，例如：Docker化（高密度部署）、混布调度（提高资源利用率）、全时秒级弹性、算法灵活实验（快速AB测试）。
* 阐述了多语言支持（GraalVM）和Service Mesh（团队协作）的优势。
**3. 全图化：业务逻辑标准化：**
* 讨论了“Not Only Serverless”，需要解决服务调用只占业务代码5%的问题。
* 提出了全图化方案，借鉴TensorFlow, PyTorch, Flink的设计思路，实现了逻辑层和物理层解耦，用户可以使用同步编程的方式编写异步代码，并由平台进行性能优化。
* 介绍了代码级跨团队协作的方案，将FAAS级协作进行优化，通过单机合并部署跨团队大图，提升性能。
**4. 茶歇的双11：**
* 分析了双11大促面临的资源和性能挑战，例如百万级QPS峰值、预估偏差巨大等。
* 介绍了应对大促的技术方案：4级算法全自动降级、多租户backup机制、秒级流量调度机制、智能多目标弹性。
总而言之，文档展示了阿里巴巴搜索推荐团队如何通过Serverless架构和中台技术，解决业务快速发展和双11大促带来的挑战，并最终实现关注业务逻辑、快速迭代和高性能的目标。重点强调了通过技术手段降低业务开发复杂度，提升团队协作效率，以及保障系统稳定性的实践。
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