作者：高旸（吾與），阿裡巴巴進階技術專家
1. 前言
随着網際網路“人口紅利”的“消耗殆盡”，基于“T+1”或者離線計算的機器學習平台及推薦系統轉化率與效果日趨“平淡”。後疫情時代的新社會模式及經濟形态必将催生出新的商業模式，線上業務及相關應用場景的流量呈現井噴式發展，正常的離線系統及離線機器學習平台已無法滿足業務發展要求。人口紅利吃盡之後，基于大資料及AI平台的業務系統在時間次元上的思考将變得至關重要，通過業務系統實時化向時間要價值已經成為主流趨勢。基于流式計算引擎的線上機器學習平台将越來越被重視， 通過增量模型的準實時或實時推薦系統更能“因時而異” 充分捕捉目标使用者瞬息萬變的需求，進而進行精準推薦和變現。實時推薦系統也從最早的電商場景， 擴充到社交場景， 線上教育場景， 遊戲場景及更廣闊的線上場景。
本文介紹重點介紹基于阿裡雲大資料及AI産品家族的實時計算Flink及PAI Alink機器學習算法平台，以及該産品組合在實時推薦場景（适用于電商、遊戲及線上教育解決方案）、實時評分卡場景（适用于金融、安全及營銷風控解決方案）以及異常檢測場景（适用于工業領域及其他産業網際網路領域）的場景應用。
2. 實時計算引擎及機器學習算法平台介紹
2.1 阿裡雲實時計算Flink
阿裡雲實時計算Flink作為Apache Flink創始團隊的商業化産品，從極緻（較傳統微批模式）的實時資料處理次元，為企業大資料處理及業務實時化提供了可能。商業化的統一開發及管控平台，成熟、準标準化的SQL及中繼資料管理能力，讓業務人員及資料分析師大幅度提升開發效率， SQL配合UDF基本可以解決80%+的業務場景。企業級的State Backend – Gemini大幅度提升IO效率，整體執行引擎較開源3倍以上的性能提升。
基于阿裡雲Kubernetes的全新Serverless全托管雲上實時計算Flink服務，使用全新的硬多租技術方案，基于VPC提供網絡層隔離，阿裡雲安全容器提供計算層隔離，基于彈性雲盤提供存儲級隔離，通過使用者級Master及超級Master實作極緻資源彈性下的多租戶隔離。基于負載的細粒度彈性伸縮， 充分提高資源使用率， 降低整體TCO。新一代的Serverless實時計算Flink産品為線上機器學習算法平台提供了堅實（“時“）的基礎。
2.2 阿裡雲PAI Alink機器學習算法平台
與SparkML算法相比，Alink算法更全面，性能更優異，場景更豐富（同時支援流批），本地化更出色（支援中文分詞）是快速搭建線上機器學習系統的不二之選。
3. 基于實時計算Flink-機器學習場景介紹：
3.1實時推薦場景：
從根據使用者點選和浏覽的内容實時推送的電商場景，到社交媒體根據使用者閱讀的内容實時“喂送“的實時推薦系統，再到遊戲推送平台根據使用者行為實時推送的遊戲系統，實時推薦系統俨然已經成為了線上業務系統的核心。
阿裡雲PAI Alink算法平台提供： 召回（例如：ALS、FM、Deep Walk等），特征編碼（OneHot、MultiHot及GBDT等） ，排序（LR及FFM等）以及Online算法（OnlineFM及Ftrl）流式和批式的算法能力全流程建構能力。配合阿裡雲實時計算Flink海量樣本實時拼接能力，能夠快速端到端實作離線上一體化的推薦系統。
通過特征工程批式訓練初始化模型，通過實時樣本拼接配合流式算法（OnlineFM及Ftrl） 生成增量的模型，最終提供統一模型的整體結果預測，更實時更動态的提升推薦效果。
3.2 評分卡場景介紹：
阿裡雲實時計算Flink及PAI Alink産品組合可以幫助客戶快速搭建實時金融風控解決方案。評分卡在金融場景有廣泛的應用，能否建構準确的評分卡模型關系到能否安全的開展支付、貸款、保險、理财、信用等業務，評分卡常被用于信用評估領域，比如信用卡風險評估，貸款發放；評分卡也會用來作為分數評估，比如客戶品質打分，信用分。涉及金融的場景都需要：可追溯、可審計及可解釋，如下的評分卡模型就具備很好的可解釋性。例如：使用者年齡27歲，性别男，婚姻狀況已婚，學曆大學，月收入10000。根據如下評分卡，該使用者的評分為：評分 = 223（基準分） + 8（年齡） + 4（性别評分）+ 8（婚姻狀況）+ 8（學曆評分）+ 13（月收入評分）= 264分。
阿裡雲實時計算Flink及PAI Alink産品組合提供最先進的評分卡解決方案， 分箱将每個特征按照需求進行分箱訓練；評分卡訓練生成評分模型；樣本穩定性通過PSI等名額衡量樣本穩定性；模型評估，評估二分類模型效果。該解決方案支援多特征次元模型訓練，支援大規模樣本模組化。
3.3 異常檢測場景
異常檢測及時序分析是一個較為常見并且應用廣泛的場景，在工業界的應用尤甚。利用阿裡雲實時計算Flink及PAI Alink産品組合可以幫助客戶快速搭建異常檢測解決方案。實時計算Flink強大的性能與Alink豐富的算法庫機相結合，可以幫助資料分析和應用開發人員實作資料處理、特征工程、模型訓練、預測等多個環節端到端的處理。在異常檢測場景下，Alink支援時間序列異常檢測、異常集檢測兩個核心場景。
在時間序列異常檢測中，Alink具備種類齊全、批流一體、性能優異、并行計算、使用友善等優勢。針對不同的使用場景，分為基于時序預測和時序分解兩種類型：
- 時序預測算法适合流式資料，即時響應
- 時序分解算法适合全量資料，能夠從全量資料中挖掘有效資訊。
Alink也提供了時序預測和時序分解算法，使用者可以單獨使用。
異常集檢測是風控場景的核心訴求之一。Alink 異常集檢測中具備如下優勢：
- 巨型圖支援 - 支援上億邊的圖資料
- 線上更新 - 随時加上異常種子均可局部異常檢測
- 快速運算 - 隻對局部圖進行運算，節約計算資源
在盜用、欺詐、作弊、商戶、借貸套現等各風險域都有異常集檢測的需求存在。基于GraphRAD，Alink實作了半監督的異常集檢測，RiskCommunityDetector。算法輸入連接配接關系以及已知的黑點，即可對全圖進行分析，捕獲其它黑使用者，降低業務運作過程中的風險，為業務安全保駕護航，避免可能發生的重大損失。
4. 後記
通過上文的介紹，想必大家已經對阿裡雲實時計算Flink及PAI産品組合躍躍欲試了，可以快速開通全托管實時計算Flink 體驗最新的Serverless産品服務。實時計算Flink觸達直通車：
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