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京东中台化底层支撑框架技术分析及随想

作者:京东零售 徐开廷 本文大约1.7万字,阅读需要13分钟。 导读:近几年,除AIGC外,软件领域相关比较大的变化,就是各相关业务领域开始如火如荼地建设中台和去中台化了。本文不探讨中台对公司组织架构涉及的变化和影响,只是从中台化演进的思路,及使用的底层支撑技术框架进行分析探讨,重点对中台及前台协作涉及到的扩展点及热部署包的底层技术细节,结合京东实际落地情况,对涉及的核心技术框架进行源码初探分析,探讨技术框架的考虑点,拓宽大家的思路,欢迎大家审阅。 1、序言 中台及其建设,区别于单体应用建设及微服务建设,最大的差异在于中台建设有一个较为独特的概念,即前台角色。中台建设并采用标准协议,开放了一系列标准丰富的能力供前台角色去编排、扩展使用。从外部的视角来看,其实看不到中台和前台,单纯还是功能交付,外界的感知没有太大的差异;从产研的视角来看,功能交付是中台能力叠加一系列前台个性化能力的结合物,职责上期望通过中台底层能力建设和前台个性化能力增强,两方独立开发,再通过底层技术支撑框架来将两方能力进行结合,期望达到中台、前台角色分工清晰,独立交付,提升交付速度的美好愿望。 从上述定义就可以看到,在...

DPP推荐引擎架构升级演进之路|得物技术

一、DPP整体架构 DPP依赖于算法平台的引擎服务(FeatureServer,召回引擎, 精排打分),提供“开箱即用”的召回,粗排,精排服务。采用“热加载技术”解决算法平台的工程和算法同学策略迭代效率问题,支持策略随时发布,让他们可以专注于业务逻辑,即可拥有稳定的推荐在线服务。 图1.0 DPP服务整体架构 平台特性 快速迭代:通过系统解耦,实现算法、策略的快速迭代。 效果分析自动化:打通数据平台,BI数据分析标准化。 灵活实验:通过分层实验平台,支持多层多实验的灵活配置。 诊断方便:落地各子流程中间结果,支持算法、策略的细化分析;提供方便的监控告警,运维,时光机等问题排查工具。 二、DPP引擎演进 DPP编排引擎的迭代分为了3个阶段:固定编排,灵活编排,图化DAG编排;均是在策略迭代过程中,围绕着“迭代效率”提升的不断进化。下面分别介绍下各阶段引擎产生的背景及其方案。 2.1 固定编排 - DPP-Engine 推荐业务一般都可以抽象为“召回->融合->粗排->精排->干预”等固定的几个阶段,每个阶段通常是有不同的算法或工程同学进行开发和维护,为了提升迭代效...

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