蚂蚁金服大规模应用Ray：解决金融业务计算挑战

"5-6+Ray在蚂蚁金服的应用实践.pdf" 本文主要介绍了Ray在蚂蚁金服大规模应用的实践情况，以及如何利用Ray来支持金融业务。蚂蚁金服作为全球领先的金融科技公司，其数据计算场景涵盖了机器学习、数据分析、在线决策、搜索推荐以及金融因子检测等多个领域。面对复杂的计算需求，原有的计算系统架构存在高延迟、低可用性、高成本以及研发效率低下等问题。 数据计算主要包括流式计算、批处理、图计算、在线分析处理(OLAP)和机器学习引擎等多种形式。然而，这些分散的计算系统在实际操作中带来了挑战，如机器学习的pipeline流程中，数据的摄入、计算、模型训练、预测服务及效果评估等环节可能存在延迟问题，同时系统的性能、灵活性和稳定性也是需要关注的重点。 对于金融业务，特别是复杂决策需求，往往要求毫秒级的响应速度，并且需要将业务逻辑与数据处理紧密结合，这与在线服务的服务级别协议(SLA)保持一致。因此，解决性能、灵活性和稳定性的矛盾成为关键。 为了解决上述问题，蚂蚁金服选择了Ray这样一个通用的分布式系统，它旨在支持端到端的计算需求。Ray作为一个灵活的分布式计算框架，能够统一不同的计算任务，包括流处理、批处理、图计算、OLAP以及机器学习模型训练等，从而降低了系统的复杂性，提升了整体的执行效率。 Ray的优势在于它能够提供高性能、高并发和低延迟的解决方案，通过其独特的对象存储和任务调度机制，实现了计算任务的快速启动和动态扩展。此外，Ray的弹性设计使得系统在面临负载变化时能自动调整资源分配，保证服务的稳定性。 在蚂蚁金服的实际应用中，Ray不仅优化了机器学习模型的训练和推理过程，还有效地支撑了实时数据处理和复杂规则的执行，进一步提高了金融业务的决策速度和精度。通过Ray的使用，蚂蚁金服成功地整合了不同计算场景的需求，降低了运维成本，提升了研发效率，为金融科技的发展开辟了新的可能。