阿里搜索推荐：Serverless架构与业务中台实战与挑战

搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践由阿里巴巴高级技术专家沈敏撰写，探讨了如何在大规模业务场景下利用Serverless架构实现高效、稳定的技术实践。沈敏在阿里巴巴拥有6年的经验，专注于搜索推荐和大数据研发，主导的团队构建了一个支持集团62个BU的大型Serverless平台，该平台在双11大促期间成功应对了百万级QPS的挑战，证明了其在高并发场景下的强大性能和灵活性。 文章的核心内容包括以下几个部分： 1. **搜索推荐中台介绍**：阐述了搜索推荐中台的背景和目标，它旨在通过AI驱动的OS（AI操作系统）来提升效率，降低新业务创建成本，解决传统架构下场景和团队快速增长带来的资源调配难题。 2. **Serverless实践**：重点讲述了如何通过Serverless架构（如FAAS）来简化开发过程，降低资源管理负担，并强调了全时快速弹性的优势，使得业务迭代更为灵活。 3. **茶歇的双11**：这部分详细描述了在双11这样高流量的压力下，Serverless架构如何帮助团队应对挑战，特别是在处理千万级别的容器和QPS时的稳定性和性能优化。 4. **关键技术模块**：介绍了阿里搜索推荐平台的关键技术组件，如基础特征服务（ABFS）、图引擎（iGraph）、召回引擎（BE/DII）、RankService（RTP）、搜索引擎（HA3）以及一站式机器学习平台（AOP）和灵活业务平台（TPP）。这些技术都是为了支持算法和业务的快速迭代，让用户能够更专注于核心业务逻辑。 5. **标准化与演进**：文章提到如何从搜索扩展到推荐，推动整个系统的标准化，以便更好地支持搜索和推荐算法的持续改进。 6. **历史演进**：通过展示不同年份的峰值QPS数据，展示了搜索推荐中台的发展历程，以及从传统架构向Serverless转变的过程。 总结来说，沈敏的这篇文章深入剖析了在阿里巴巴搜索推荐业务中采用Serverless架构的重要性和技术实践，以及它如何解决了传统架构面临的挑战，显著提升了业务的敏捷性和资源利用率。同时，文章还分享了关键技术和架构设计，对于理解和应用Serverless技术到实际业务场景具有很高的参考价值。