机器学习特征系统在伴鱼的演进

admin 2025-01-10 次阅读

机器学习特征系统在伴鱼的演进

前言

在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。

特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的需求。

下面，我们将介绍特征系统在伴鱼的演进过程，以及其中的权衡考量。

特征系统 V1

特征系统 V1 由三个核心组件构成：特征管道，特征仓库，和特征服务。整体架构如下图所示：

特征管道包括流特征管道和批特征管道，它们分别消费流数据源和批数据源，对数据经过预处理加工成特征（这一步称为特征工程），并将特征写入特征仓库。批特征管道使用实现，由 DolphinScheduler 进行调度，跑在 YARN 集群上。出于技术栈的一致考虑，流特征管道使用 Spark Structured Streaming 实现，和批特征管道一样跑在 YARN 集群上。

特征仓库选用合适的存储组件（Redis）和数据结构（Hashes），为模型服务提供低延迟的特征访问能力。之所以选用 Redis 作为存储，是因为：

特征服务屏蔽特征仓库的存储和数据结构，对外暴露 RPC 接口 GetFeatures(EntityName, FeatureNames) ，提供对特征的低延迟点查询。在实现上，这一接口基本对应于 Redis 的 HMGET EntityName FeatureName_1 ... FeatureName_N 操作。

这一版本的特征系统存在几个问题：

为了解决这几个问题，特征系统 V2 提出几个设计目的：

特征系统 V2

特征系统 V2 相比特征系统 V1 在架构上的唯一不同点在于，它将特征管道切分为三部分：特征生成管道，特征源，和特征注入管道。值得一提的是，管道在实现上均从 Spark 转为 Flink，和公司数据基础架构的发展保持一致。特征系统 V2 的整体架构如下图所示：

特征生成管道读取原始数据源，加工为特征，并将特征写入指定特征源（而非特征仓库）。如果管道以流数据源作为原始数据源，则它是流特征生成管道；如果管道以批数据源作为原始数据源，则它是批特征生成管道。

特征生成管道的逻辑由算法工程师全权负责编写。其中，批特征生成管道使用 HiveQL 编写，由 DolphinScheduler 调度。流特征生成管道使用 PyFlink 实现，详情见下图。

算法工程师需要遵守下面步骤：

这一套流程确保了：

特征源存储从原始数据源加工形成的特征。值得强调的是，它同时还是连接算法工程师和 AI 平台工程师的桥梁。算法工程师只负责实现特征工程的逻辑，将原始数据加工为特征，写入特征源，剩下的事情就交给 AI 平台。平台工程师实现特征注入管道，将特征写入特征仓库，以特征服务的形式对外提供数据访问服务。

特征注入管道将特征从特征源读出，写入特征仓库。由于 Flink 社区缺少对 Redis sink 的原生支持，我们通过拓展RichSinkFunction简单地实现了 StreamRedisSink 和 BatchRedisSink ，很好地满足我们的需求。其中， BatchRedisSink 实现了批量写入，大幅减少对 Redis server 的请求量，增大吞吐，将写入效率提升了 7 倍，见博客。

特征系统 V2 很好地满足了我们提出的设计目的。