搜索推荐Serverless架构与业务中台技术探索

"该文档详细介绍了搜索推荐领域的Serverless架构和业务中台的技术实践，特别强调了如何通过Serverless解决业务发展的挑战，如新业务创建成本高、资源调配困难等问题。文中提到了一系列关键技术和平台，如AI·OS、ABFS、iGraph、BE/DII、RTP、HA3、AOP、TPP等，这些构成了搜索推荐的整体架构。此外，文档还展示了从传统的应用程序模式到FAAS（Function as a Service）的转变，以及Serverless如何实现快速弹性、低延迟和高效资源管理。" 在搜索推荐领域，业务中台的构建旨在提供一个统一的基础设施，支持算法和业务的快速迭代，让开发者能够专注于核心逻辑。文中提到的AI·OS是一个智能化操作系统，可能是用于支持推荐和搜索算法的基础平台。而Serverless架构则解决了业务场景和团队快速增长带来的问题，通过自动化的资源管理和弹性扩展能力，降低了新业务的创建成本，并有效应对如双11这样的高流量事件。 ABFS是基础特征服务，负责处理和提供搜索推荐所需的特征数据；iGraph是一个图引擎，可能用于处理复杂的关系网络和推荐逻辑；BE/DII和RTP分别对应召回引擎和RankService，它们在推荐系统中负责候选生成和排序；HA3是搜索引擎，负责处理海量数据的检索请求；AOP是一站式机器学习平台，简化了模型训练和部署流程；TPP（灵活业务平台）则是一个关键组件，从2015年到2019年，其峰值QPS逐年增加，显示出其在支持大规模并发处理上的能力。 Serverless的引入，特别是FAAS模型，使得开发者无需关心底层基础设施，只需关注业务逻辑，大大提升了开发效率。平台提供了细粒度的监控、流量治理、限流、降级、负载均衡、容灾和切流等能力，确保了服务的稳定性和高可用性。此外，通过Docker化和AJDK多租户技术，实现了更高效的资源隔离和高密度部署，进一步优化了成本。 在面临双11这样的大型促销活动时，Serverless架构能够应对百万级QPS和万级别的容器需求，实现了全时快速弹性，确保了在高流量冲击下的平稳运行。同时，它支持快速迭代和实验，提供了日志分析、监控报警等工具，帮助团队迅速响应并提升用户体验。 这份文档揭示了搜索推荐领域如何利用Serverless和业务中台技术来实现高效、灵活和可扩展的解决方案，以适应快速变化的业务需求和大规模的并发处理挑战。