《构建实时机器学习系统》一1.4　实时是个“万灵丹”-低调大师

《构建实时机器学习系统》一1.4　实时是个“万灵丹”

2017-09-18 632

1.4　实时是个“万灵丹”

成长会解决一切问题。如果一个企业正在飞速成长，大家步调一致、同心齐力，那么内斗或管理混乱等问题将是难以出现的。而当企业的成长受到了制约，停滞不前的时候，往往就会出现众多非技术性原因造成的悲剧。
我们强调机器学习的实时性，就是为了保证应用机器学习的企业能够利用机器学习的资源大踏步向前，而不会被早早地制约，徘徊不前。机器学习就已经够有挑战性的了，为什么还要采用实时机器学习？根据我们的经验，实时机器学习上马应该越早越好，原因具体有以下三点。
1.实时架构稳定性可以得到保证
Fail fast（快速失败）强调如果有问题，那么应让问题尽早出现，使得问题可以得到尽早修复，这是软件工程里面一个重要的思想。如果系统有问题，就应该让问题尽早暴露，而不是往后拖。实时机器学习架构强调连续运行，设计、实施中的任何问题一般都可以在部署上

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REST真的完全适合微服务架构吗？

本文讲的是REST真的完全适合微服务架构吗，【编者的话】作者根据自己的微服务经验，提出REST并不是微服务的唯一通信机制，从而介绍了微服务的几种通信机制，包括REST、管道以及基于异步消息传递。同时，作者提出了在不同的场景下可以使用不同的通信机制。在我接触微服务的这段时间，大部分关于如何安装部署微服务的线上样例或文章都一致认为REST是微服务之间通信的唯一方式。因此，你可能理所当然地认为REST就是微服务的一种标准，并且是设计与实现微服务系统一种方式。然而，并非如此。 REST 基于REST的微服务示例比较受欢迎的原因可能是由于它们比较简易，无需借助任何额外的基础设施，服务之间通过HTTP协议就可以直接进行同步通信。举个例子来说，假设一个系统当热销补货时就需要通知顾客。这个系统可以通过REST微服务实现，如下图所示：一个外部实体发送一个存货清单更新请求到REST网关地址。网关将请求转发给存货清单管理服务。存货清单管理服务基于它接收到的请求更新存货清单，随后发送请求到热销补货通知服务。接着，热销补货通知服务发送请求到订阅管理服务，要求当商品有库存时所有注册用户都需要被通知。...

2017-09-19

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1.5　实时机器学习的分类按照实际应用中采用的方式不同，实时机器学习可以分为硬实时、软实时和批实时三种模式，下面将分别进行介绍。 1.5.1　硬实时机器学习硬实时的定义是：响应系统在接收到请求之后，能够马上对请求进行响应反馈，做出处理。硬实时机器学习的主要应用场景是网页浏览、在线游戏、高频交易等对时效性要求非常高的领域。在这些领域中，我们往往需要将相应延迟控制在若干毫秒以下。对于高频交易等场景，更是有不少计算机软件、硬件专家，开发出了各种专有模块以在更短的时间内完成交易，获得超额利润。在本书写作之时，计算机网络的传输速度仍然是响应延迟的一大主要因素。硬实时机器学习的响应架构往往会试图尽量减少请求处理过程中的网络传输步骤。与此同时，为了达到硬实时的要求，在请求突然增加的时候，往往会采取负载均衡的方法，靠增加服务器的数量来减少响应延迟。

2017-09-19

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