AI 算法在大數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用

　　導(dǎo)讀：本文主要分享 Datacake 在大數(shù)據(jù)治理中，AI 算法的應(yīng)用經(jīng)驗。本次分享分為五大部分：第一部分闡明大數(shù)據(jù)與 AI 的關(guān)系，大數(shù)據(jù)不僅可以服務(wù)于 AI，也可以使用 AI 來優(yōu)化自身服務(wù)，兩者是互相支撐、依賴的關(guān)系;第二部分介紹利用 AI 模型綜合評估大數(shù)據(jù)任務(wù)健康度的應(yīng)用實踐，為后續(xù)開展數(shù)據(jù)治理提供量化依據(jù);第三部分介紹利用 AI 模型智能推薦 Spark 任務(wù)運(yùn)行參數(shù)配置的應(yīng)用實踐，實現(xiàn)了提高云資源利用率的目標(biāo);第四部分介紹在 SQL 查詢場景中，由模型智能推薦任務(wù)執(zhí)行引擎的實踐;第五部分展望了在大數(shù)據(jù)整個生命周期中，AI 的應(yīng)用場景。

　　01 大數(shù)據(jù)與 AI

　　普遍觀念認(rèn)為，云計算收集存儲海量數(shù)據(jù)，從而形成大數(shù)據(jù);再經(jīng)過對大數(shù)據(jù)的挖掘?qū)W習(xí)，進(jìn)一步形成 AI 模型。這種觀念默認(rèn)了大數(shù)據(jù)服務(wù)于 AI，但忽視了其實 AI 算法也可以反哺于大數(shù)據(jù)，它們之間是一個雙向、互相支撐、依賴的關(guān)系。

　　大數(shù)據(jù)的全生命周期可以分成六個階段，每個階段都面臨一些問題，恰當(dāng)?shù)厥褂?AI 算法有助于這些問題的解決。

　　數(shù)據(jù)采集：這個階段會比較關(guān)注數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量、頻率、以及安全性，例如采集到的數(shù)據(jù)是否完整，采集數(shù)據(jù)的速度是否過快或者過慢，采集的數(shù)據(jù)是否經(jīng)過脫敏或者加密等。這時候 AI 可以發(fā)揮一些作用，比如基于同類應(yīng)用來評估日志采集的合理性、使用異常檢測算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)量暴增或驟減等情況。

　　數(shù)據(jù)傳輸：這個階段比較關(guān)注數(shù)據(jù)的可用性、完整性和安全性，可以使用 AI 算法來做一些故障的診斷和入侵檢測。

　　數(shù)據(jù)存儲：這個階段比較關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)是否合理、資源占用是否足夠低、是否足夠安全等，同樣可以用 AI 算法來做一些評估以及優(yōu)化。

　　數(shù)據(jù)處理：這個階段是影響及優(yōu)化收益最明顯的一個階段，其核心問題就是提高數(shù)據(jù)的處理效率且降低資源的消耗，AI 可以從多個著手點進(jìn)行優(yōu)化。

　　數(shù)據(jù)交換：企業(yè)之間的合作越來越多，這就會涉及到數(shù)據(jù)的安全性問題。算法在這方面也可以得到應(yīng)用，比如時下熱門的聯(lián)邦學(xué)習(xí)就可以幫助更好更安全地進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享。

　　數(shù)據(jù)銷毀：數(shù)據(jù)不可能只存不刪，這就需要考慮什么時候可以去刪數(shù)據(jù)、是否有風(fēng)險。在業(yè)務(wù)規(guī)則的基礎(chǔ)上，AI 算法可以輔助判斷刪除數(shù)據(jù)的時機(jī)及關(guān)聯(lián)影響。

　　整體來看，數(shù)據(jù)生命周期管理有三大目標(biāo)：高效、低成本，以及安全。以往的做法是依靠專家經(jīng)驗來制定一些規(guī)則策略，其弊端非常明顯，成本高、效率低。恰當(dāng)?shù)夭捎?AI 算法可以避免這些弊端，反哺于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)的建設(shè)。

　　02 大數(shù)據(jù)任務(wù)健康度評估

　　在茄子科技，已經(jīng)落地的幾個應(yīng)用場景，首先是大數(shù)據(jù)任務(wù)健康度的評估。

　　在大數(shù)據(jù)平臺上，每天運(yùn)行著成千上萬的任務(wù)。但是很多任務(wù)僅停留在能正確產(chǎn)數(shù)階段，對于任務(wù)的運(yùn)行耗時、資源消耗等并未給予關(guān)注，導(dǎo)致很多任務(wù)存在效率低下、資源浪費的情況。

　　即使有數(shù)據(jù)開發(fā)者開始關(guān)注任務(wù)健康度，也很難準(zhǔn)確的評估任務(wù)究竟健康與否。因為任務(wù)相關(guān)的指標(biāo)非常多，失敗率、耗時、資源消耗等，況且不同任務(wù)的復(fù)雜度及處理數(shù)據(jù)的體量存在天然差別，因此簡單選擇某項指標(biāo)的絕對值作為評估標(biāo)準(zhǔn)顯然是不合理的。

　　沒有量化的任務(wù)健康度，就很難確定哪些任務(wù)不健康、需要治理，更不知道問題在哪里、從哪著手治理，即使治理完也不知道效果如何，甚至出現(xiàn)某項指標(biāo)提升但別的指標(biāo)惡化的情況。

　　需求：面對上述難題，我們急需一種量化指標(biāo)來準(zhǔn)確反映任務(wù)的綜合健康狀況。人工制定規(guī)則的方式效率低且不全面，因此考慮借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型的力量。目標(biāo)是模型能給出任務(wù)的量化評分及其在全局分布中的位置，并且給出任務(wù)的主要問題及解決方案。

　　對此需求，我們的功能模塊方案是，在管理界面顯示 owner 名下所有任務(wù)的關(guān)鍵信息，如評分、任務(wù)成本、CPU 利用率、內(nèi)存利用率等。這樣任務(wù)的健康度一目了然，方便后續(xù)由任務(wù) owner 去做任務(wù)的治理。

　　其次，評分功能的模型方案，我們是把它作為一個分類問題來處理。直觀來看，任務(wù)評分顯然是一個回歸問題，給出的應(yīng)該是 0 到 100 之間的任意實數(shù)。但這樣的話就要求有足夠多的帶評分的樣本，人工標(biāo)注成本高且不可靠。

　　因此我們考慮將問題轉(zhuǎn)化為分類問題，分類模型給出的類別概率可以進(jìn)一步映射為實數(shù)分值。我們將任務(wù)分為好任務(wù) 1 和壞任務(wù) 0 兩類，由大數(shù)據(jù)工程師標(biāo)注。所謂好任務(wù)，通常是指同等任務(wù)量與復(fù)雜度的情況下，耗時短、資源消耗少的任務(wù)。

　　模型訓(xùn)練過程為：

　　首先是樣本準(zhǔn)備，我們的樣本來自于歷史運(yùn)行的任務(wù)數(shù)據(jù)，樣本特征包括運(yùn)行時間、使用的資源、是否執(zhí)行失敗等等，樣本標(biāo)簽是由大數(shù)據(jù)工程師根據(jù)規(guī)則或經(jīng)驗標(biāo)注成好、壞兩類。然后就可以訓(xùn)練模型了，我們先后嘗試過 LR、GBDT、XGboost 等模型，理論及實踐均證明 XGboost 具有更好的分類效果。模型最終會輸出任務(wù)為“好任務(wù)”的概率，該概率越大，最終映射出的任務(wù)評分就越高。

　　經(jīng)過訓(xùn)練之后，從最初將近 50 個原始特征里面篩選出 19 個特征，這 19 個特征基本上能夠決定一個任務(wù)是否是一個好的任務(wù)。比如失敗次數(shù)多的任務(wù)、資源利用率低的任務(wù)，大部分得分不會太高，與人工的主觀感受基本一致。

　　使用模型對任務(wù)打分后可以看到，在 0 到 30 分以下屬于不太健康的、急需要治理的任務(wù);30 到 60 之間的是健康度尚可的任務(wù);60 分以上的是健康度比較好的，需要保持現(xiàn)狀的任務(wù)。這樣有了量化指標(biāo)，就可以引導(dǎo)任務(wù) owner 去積極地做一些任務(wù)的治理，從而實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。

　　模型應(yīng)用之后給我們帶來了如下收益：

　�、� 首先，任務(wù) owner 對其名下任務(wù)的健康度可以做到心中有數(shù)，通過分?jǐn)?shù)、排名就能夠知道任務(wù)是否需要治理;

　　② 量化的指標(biāo)為后續(xù)開展任務(wù)治理提供了依據(jù);

　�、� 任務(wù)治理完成之后取得了多大的收益，有多少提升，同樣可以通過分?jǐn)?shù)得到量化的展示。

　　03 Spark 任務(wù)智能調(diào)參

　　第二個應(yīng)用場景是 Spark 任務(wù)的智能調(diào)參。Gartner 的一項調(diào)研揭示，云用戶消耗的 70% 的云資源都存在不必要的浪費。在申請云資源時，很多人為了確保任務(wù)的成功執(zhí)行，可能會去多申請一些資源，這就會造成不必要的浪費。還有很多人在創(chuàng)建任務(wù)時采用了默認(rèn)配置，但其實這并不是最優(yōu)配置。如果能夠認(rèn)真配置，可以達(dá)到非常好的效果，既能保證運(yùn)行效率，又能保證運(yùn)行成功，同時還能夠節(jié)省很多的資源。但任務(wù)參數(shù)配置對用戶有很高的要求，除了了解配置項的含義，還需要考慮配置項之間的關(guān)聯(lián)影響。即使依賴專家經(jīng)驗也很難達(dá)到最優(yōu)，而且規(guī)則類的策略難以動態(tài)調(diào)整。

　　這就提出一個需求，希望由模型智能地推薦出任務(wù)運(yùn)行最優(yōu)的參數(shù)配置，使得在保持任務(wù)原有運(yùn)行時間不變長的前提下，提高任務(wù)云資源的利用率。

　　對于任務(wù)調(diào)參功能模塊，我們設(shè)計的方案包含兩種情況：第一種是對于已經(jīng)在線上運(yùn)行了一段時間的任務(wù)，模型要能夠根據(jù)任務(wù)歷史運(yùn)行情況推薦出最合適的配置參數(shù);第二種情況是對于用戶還沒上線的任務(wù)，模型要能夠通過對任務(wù)的分析給出合理的配置。

　　接下來就是訓(xùn)練模型了，首先要確定模型的輸出目標(biāo)。可配置項有三百多條，不可能都由模型給出。經(jīng)過測試與調(diào)研，我們選擇了三項對任務(wù)運(yùn)行性能影響最大的參數(shù)，分別是執(zhí)行器 executor 的 cores 核心數(shù)、memory 內(nèi)存總量、instances 實例個數(shù)。每個配置項都有其默認(rèn)值及可調(diào)范圍，其實就是給定了一個參數(shù)空間，模型只需要在這個空間里去尋找更優(yōu)解即可。

　　訓(xùn)練階段，有兩種方案來進(jìn)行。方案一是學(xué)習(xí)經(jīng)驗規(guī)則：前期采用規(guī)則的方式推薦參數(shù)，上線之后效果還不錯，因此先讓模型來學(xué)習(xí)這套規(guī)則，從而達(dá)到快速上線的目標(biāo)。模型訓(xùn)練樣本是之前根據(jù)規(guī)則計算出來的七萬余條任務(wù)配置，樣本特征是任務(wù)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)(比如任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量、資源的使用量、任務(wù)耗時等)，以及一些統(tǒng)計信息(比如過去七日的平均耗量、最大耗量等)。

　　基礎(chǔ)模型我們選擇了多因變量的多元回歸模型。常見的回歸模型是單輸出的，有很多自變量但只有一個因變量。這里我們希望能輸出三個參數(shù)，所以采用的是多因變量的多元回歸模型，它的本質(zhì)還是一個 LR 模型。

　　上圖展示的是這個模型的理論基礎(chǔ)。左側(cè)是一個多標(biāo)簽，就是三個配置項，β 是每個特征的系數(shù)，Σ 是誤差。訓(xùn)練方式和一元回歸一樣，用最小二乘法去做估計使得 Σ 中各元素的平方和達(dá)到最小。

　　方案一的好處，就是能快速學(xué)到規(guī)則經(jīng)驗，成本也是比較小的。缺陷是其優(yōu)化上限最多能達(dá)到和規(guī)則一樣好的效果，但如果想超過會比較困難。

　　第二種方案是貝葉斯優(yōu)化，其思路和強(qiáng)化學(xué)習(xí)比較類似，通過在參數(shù)空間里做嘗試尋找最優(yōu)配置。這里采用了貝葉斯框架，原因是其能夠利用上一次嘗試的基礎(chǔ)，在下次嘗試時就會有一些先驗的經(jīng)驗，能夠快速找到較優(yōu)位置。整個訓(xùn)練過程會在一個參數(shù)空間里面進(jìn)行，隨機(jī)采樣一種配置來做驗證，然后去運(yùn)行;運(yùn)行之后會關(guān)注一些指標(biāo)，比如使用率、成本等，判斷是不是更優(yōu);然后重復(fù)以上步驟，直到調(diào)優(yōu)完成。模型訓(xùn)練好后，在使用過程中也有一個取巧的過程，假如新任務(wù)和歷史任務(wù)有一定的相似度，就不需要再去計算一遍配置，直接采用以往的更優(yōu)配置即可。

　　經(jīng)過這兩種方案的嘗試和實踐，能夠看到取得了一定的效果。對于已有的任務(wù)，按照模型推薦的配置參數(shù)來做修改后，80% 以上的任務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)大概 15% 的資源利用率的提升，部分任務(wù)資源的使用率甚至是翻倍的。但這兩種方案其實都存在缺陷：學(xué)習(xí)規(guī)則的回歸模型，其優(yōu)化上限較低;全局尋優(yōu)的貝葉斯優(yōu)化模型，缺點是要做各種嘗試，成本太高。

　　未來的探索方向有以下幾個：

　　語義分析：Spark 語義是比較豐富的，包含不同的代碼結(jié)構(gòu)和算子函數(shù)，其與任務(wù)參數(shù)配置、資源消耗息息相關(guān)。但是目前我們利用的只是任務(wù)的歷史運(yùn)行情況，忽略了 Spark 語義本身，這就是一種信息的浪費。接下來要做的是滲透到代碼層面，分析 Spark 任務(wù)中包含的算子函數(shù)，據(jù)此做更細(xì)粒度的調(diào)優(yōu)。

　　分類調(diào)優(yōu)：Spark 的應(yīng)用場景很多，比如用于純分析、用于開發(fā)、用于處理等，不同場景的調(diào)優(yōu)空間與目標(biāo)也是不同的，所以有必要做分類調(diào)優(yōu)。

　　工程優(yōu)化：在實踐過程中遇到的一個困難是樣本較少、測試成本較高，這需要相關(guān)方共同配合，在工程或流程上做優(yōu)化。

　　04 SQL 任務(wù)執(zhí)行引擎智能選擇

　　第三個應(yīng)用場景是 SQL 查詢?nèi)蝿?wù)執(zhí)行引擎的智能選擇。

　　背景：

　　(1)SQL 查詢平臺是大多數(shù)用戶接觸最多的、體驗最明顯的一個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，不管是數(shù)據(jù)分析師、研發(fā)，還是產(chǎn)品經(jīng)理，每天都會寫大量 SQL 來獲取自己想要的數(shù)據(jù);

　　(2)很多人在運(yùn)行 SQL 任務(wù)的時候，并不會去關(guān)注底層的執(zhí)行引擎，比如 Presto 是基于純內(nèi)存的計算，在一些簡單查詢的場景下，其優(yōu)勢就是執(zhí)行速度會比較快，但缺點就是假如存儲量不夠用的話會直接掛掉;與它形成對比的是 Spark，其比較適合執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜場景，即使出現(xiàn)了 oom 也會使用磁盤的存儲，從而避免任務(wù)的失敗。所以，不同的引擎是適合不同的任務(wù)場景的。

　　(3)SQL 查詢效果要綜合考慮任務(wù)的執(zhí)行時間以及資源的消耗，既不能過分追求查詢速度而不考慮資源消耗，也不能為了節(jié)省資源而影響查詢效率。

　　(4)業(yè)界傳統(tǒng)的引擎選擇方式主要有三種，RBO、CBO 和 HBO。RBO 是基于規(guī)則的優(yōu)化器，規(guī)則制定困難且更新頻率低;CBO 是基于成本的優(yōu)化，太過于追求成本的優(yōu)化，可能會導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行失敗;HBO 是基于歷史任務(wù)運(yùn)行情況的一種優(yōu)化器，比較局限于歷史數(shù)據(jù)。

　　在功能模塊上的設(shè)計，當(dāng)用戶編寫完 SQL 語句提交執(zhí)行后，由模型自動判斷使用哪種引擎并彈窗提示，由用戶最終決定是否采用推薦的引擎執(zhí)行。

　　模型的整體方案是基于 SQL 語句本身來推薦執(zhí)行引擎。因為從 SQL 本身就能夠看到用了什么表、用到哪些函數(shù)等，這些信息直接決定了 SQL 的復(fù)雜度，從而影響執(zhí)行引擎的選擇。模型訓(xùn)練樣本來自于歷史運(yùn)行的 SQL 語句，模型標(biāo)簽是根據(jù)歷史執(zhí)行情況進(jìn)行標(biāo)注，比如任務(wù)執(zhí)行超長、涉及數(shù)據(jù)量超大的任務(wù)會標(biāo)為適合在 Spark 上運(yùn)行，剩下的就是適合在 Presto 上去運(yùn)行的 SQL。樣本特征提取用到 NLP 技術(shù)，N-gram 加 TF-IDF 方法，大致原理是提取詞組去看它在語句中出現(xiàn)的頻率，這樣能夠提取出關(guān)鍵詞組。經(jīng)此操作后生成的向量特征非常大，我們先利用線性模型篩選出 3000 個特征，然后訓(xùn)練生成 XGBoost 模型作為最終的預(yù)測模型。

　　經(jīng)過訓(xùn)練之后，能夠看到模型預(yù)測的準(zhǔn)確度還是比較高的，大概 90% 以上。

　　最終模型在線上的應(yīng)用流程是：用戶提交 SQL 后由模型推薦執(zhí)行引擎，假如與用戶最初選擇的引擎不一樣，則會調(diào)用語言轉(zhuǎn)換模塊完成 SQL 語句的轉(zhuǎn)換。假如切換引擎之后執(zhí)行失敗，我們會有 failover 機(jī)制切回到用戶原有引擎去執(zhí)行，保證任務(wù)執(zhí)行成功。

　　該實踐的收益是模型可以自動選擇出最適合的執(zhí)行引擎，并且完成后續(xù)的語句轉(zhuǎn)換，不需要用戶再去做額外的學(xué)習(xí)。

　　另外，模型推薦的引擎基本上能夠保持原有的執(zhí)行效率不變，同時又能夠降低失敗率，所以整體上用戶體驗會上升。

　　最后就是由于減少了不必要的高成本引擎的使用，以及任務(wù)執(zhí)行失敗率的下降，使得整體資源成本消耗下降。

　　第二部分到第四部分，我們分享了 AI 算法在大數(shù)據(jù)平臺上的三個應(yīng)用。能夠看到它的一個特點，就是使用的算法并不是特別復(fù)雜，但是效果會非常明顯。這就啟發(fā)我們要主動去了解大數(shù)據(jù)平臺在運(yùn)行過程中有哪些痛點或者優(yōu)化空間，確定好應(yīng)用場景后就可以嘗試使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法去解決這些問題，從而實現(xiàn) AI 算法向大數(shù)據(jù)的反哺。

　　05 AI 算法在大數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用展望

　　最后我們展望一下 AI 算法在大數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用場景。

　　以上介紹的三個應(yīng)用場景，比較集中在數(shù)據(jù)處理階段。其實呼應(yīng)一下第一章講的 AI 和大數(shù)據(jù)的關(guān)系，在整個數(shù)據(jù)生命周期里，AI 都能發(fā)揮比較好的作用。

　　比如在數(shù)據(jù)采集階段，能夠判斷日志是否合理;傳輸時能夠去做入侵檢測;處理時，還可以再進(jìn)一步的降本增效;交換時去做一些保障數(shù)據(jù)安全的工作;銷毀時能夠去判斷銷毀的時機(jī)與關(guān)聯(lián)影響等。AI 在大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用場景是非常多的，這里僅是拋磚引玉。相信未來 AI 與大數(shù)據(jù)的互相支撐關(guān)系會更加凸顯，AI 輔助大數(shù)據(jù)平臺更好地去采集處理數(shù)據(jù)，更好的數(shù)據(jù)質(zhì)量后續(xù)又能幫助訓(xùn)練更好的 AI 模型，從而實現(xiàn)良性循環(huán)。