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雷鋒網按：昨天，騰訊大數據技術峰會暨KDD China技術峰會上在深圳召開，騰訊數據平臺部總經理，首席數據專家蔣杰做了騰訊大數據平臺Angel即將全面開源的報告，雷鋒網現場摘編如下。
大家好，很多人已經知道騰訊獲得了今年的Sort benchmark的排序的4項冠軍，很多朋友來問我，騰訊是怎么做到的，背后支撐的究竟是什么樣的技術？今天，我借這個機會，跟大伙來講講背后的一些故事。
相信很多人看過我們在很多城市機場投放的這個廣告，這個廣告里面畫的是一個賽跑的選手，排序比賽，就跟奧運會的百米賽跑一樣，都要很快。但我想說的是，其實我們更像一個長跑選手，我們在跑馬拉松，這場馬拉松，我們跑了7年。
回顧過去幾年的比賽的成績，幾年前冠軍都是被美國企業壟斷的，最近三年則是BAT拿了冠軍。應該說，這幾年，國內互聯網的發展速度不比美國慢，與此同時，以BAT為代表的國內互聯網企業的計算能力也不落后于美國。
過去幾年，獲得冠軍的團隊，用的基本上都是Hadoop和Spark，其實騰訊的大數據平臺，也是始于Hadoop的。我們之所以能獲得四項的冠軍，是我們經歷了幾年的打磨，追求極致，我們希望最大限度地壓榨機器的性能。
首先，從成本的角度，只有把硬件壓榨到極致，成本才會低。我們采用的是OpenPower架構的機器，按節點數計算，我們規模只有去年冠軍的六份一，按照今年的硬件價格，我們總的TCO成本遠低于去年冠軍。
在調度層面，我們對調度算法做了深度優化，使得每臺機器的CPU、內存、網絡、磁盤IO等每個環節都能發揮到極致。本次比賽的其中兩項為MinuteSort，比拼的就是一分鐘內的排序數據量，這個時間調度的效率就變得非常重要，而這兩項比賽我們比去年提升了5倍，是提升幅度最高的；這也從另一個方面說明了我們在調度效率上的領先性。總結為一句話，就是最大限度地壓榨了硬件的性能，才讓我們取得這個成績。
目前我們用于比賽的這個集群，已經在我們的現網中用起來了，在高性能計算、圖計算、深度學習等領域支撐騰訊的現網應用。
回顧我們走過的7年，我們是2009年1月開始基于Hadoop來開發我們的大數據平臺，七年的征程，我們歷經了3代平臺的發展。
2009-2011年是我們的第一代平臺，我們的第一代平臺，只支持批量計算的場景，主要就是報表，這個過程，我們重點發展了平臺的可擴展性，我們不斷增大集群的規模，從09年的幾十臺，發展到現在總規模接近3萬臺。總結成幾個字，第一代就是規模化。
第二代，用三個字總結就是實時化。這是2012年到2014年。主要支持在線分析和實時計算的場景，比如實時報表，實時查詢、實時監控等。
第三代是去年到現在，主要建設機器學習平臺，支持騰訊各業務數據挖掘的需求。這是從數據分析到數據挖掘的轉變，三個字總結就是“智能化“。
第一代是離線計算的架構，是基于Hadoop開發的， 我們起名叫TDW，騰訊分布式數據倉庫的意思。
社區的Hadoop迭代慢，單一集群規模小，穩定性和易用性都很差，不能達到騰訊的要求，因此我們按騰訊的業務運營標準，做了深度定制開發，我們著重發展集群的規模，解決Master單點瓶頸不能擴展的問題，我們優化了調度策略來提高Job的并發性，也加強HA容災建設，還有很關鍵的一點的是，我們豐富了Hadoop的周邊生態，建設了配套的工具和產品來降低用戶的使用門檻，語法上，我們兼容Oracle的語法，方便騰訊各產品部門做程序的遷移，Hadoop大數據的性能很強，但是小數據分析的效率很差，我們就集成了PostgreSQL來提升小數據的分析性能，打通Hadoop和PG的訪問界限。
就這樣，我們從最開始的幾十臺、到幾百臺、到幾千臺，幾年以后，在2013年單一集群達到4400臺，2014年單一集群突破8800臺，處于業界領先的水平。目前我們的總規模接近3萬臺。
TDW的建成，解決了我們內部三大業務痛點。
第一，它使我們具備了T/P級的數據處理能力，幾十億、百億級的數據量，基本上30分鐘就能算出來。
第二，它的成本很低，我們可以使用很普通的PC Server，就能達到以前小型機一樣的效果；
第三，容災方面，原來只要有機器宕機，業務的數據肯定就有影響，各種報表、數據查詢，都出不來。現在TDW的機器宕機，業務完全無感知，系統會自動做切換、數據備份等等的事情。
正是解決了業務的這些痛點，業務部門都愿意把計算遷移到TDW。到2012年底，我們把所有原來在Oracle和mysql上跑的報表都切換到TDW。
TDW的建成，讓我們具備了融合所有產品平臺的數據的能力。
以前的各產品的數據都是分散在各自的DB里面的，是一個個數據孤島，現在，我們以用戶為中心，建成了十億用戶量級、每個用戶萬維特征的用戶畫像體系。
以前的用戶畫像，只有十幾個維度主要就是用戶的一些基礎屬性，比如年齡、性別、地域等，以前構建一次要耗費很多天，數據都是按月更新，有了TDW，我們每天更新一次。這個用戶畫像，應用在騰訊所有跟精準推薦相關的產品里面。
再舉個推薦的例子。推薦相信大家現在都耳熟能詳，但是放在6年前，這還是一個剛剛新興起的應用；TDW為我們提供了一個快速切入快速支撐的能力。通過 MapReduce的編程范式，基于TDW 的平臺，我們可以專注于各種推薦算法邏輯本身的實現，比如大家常見的CF, MF, LR 這些算法，以及各種 hash 聚類算法；這個時候的推薦技術，面對海量的用戶群體訪問，更多還是基于一種實時查詢的服務方式。
第一代平臺解決了量大的痛點，但是在速度方面還有問題，數據是離線的，任務計算是離線的，實時性差。所以，我們建設了第二代的大數據平臺。在第一代基礎上，集成了Spark，同時，還融合了Storm流式計算的框架。這一代平臺的集成，讓我們的計算的粒度從原來的小時，發展到分鐘，直至秒級。
數據采集方面，我們構建了TDBank，讓原來通過接口機傳文件的方式，T+1的粒度，變成了毫秒級的實時采集。在這個采集平臺里面，我們自研的消息中間件，每天采集的消息條數超過6.5萬億，可以說是世界上消息量最大的消息中間件。同時，我們還有高可靠版本的消息中間件，能支持像金融、計費等高一致性的需求，保證消息不丟。
在資源調度層面，我們基于Yarn，發展了我們的Gaia調度平臺，Yarn只支持CPU和內存的維度，而我們的Gaia還支持網絡以及磁盤IO的維度，Yarn只支撐離線計算，Gaia能支持在線的場景，另外，我們還支持doctor，我們平臺現在每天有1.5億container。
再拿剛才提到的推薦例子，基于第一代平臺的推薦應用會碰到2個問題，一個是隨著用戶量，訪問量的增多，產生的數據會越來越多，多到在有限的時間根本不可能批處理的計算完，還有一點是用戶的行為模式變化很快，需要更快的去更新各種維度的用戶畫像；數據的實時采集讓用戶行為，實時畫像的計算成為可能，這構成了流式計算的 數據流，分布式的流式計算實時更新各個維度的統計量，進一步形成了推薦算法的實時訓練數據，從而把上一代的 offline 的推薦系統變成了 online 的實時推薦系統。在廣告的推薦應用上，我們可以看到每一次的實時加快，都帶來了更大的點擊率提升。
第二代的平臺，實時性和體量方面，都能滿足絕大多數業務需求。但隨著我們的數據量越來越大，我們的瓶頸很快也出現了。我們在Spark上做數據訓練的時候，每一輪的迭代，在更新數據的時候，都會遇到網絡方面的瓶頸，因為更新數據的地方是一個單點，如果數據的維度很大，這套框架就無法支撐。
在我們的實際應用中，千萬級的維度，都可以run得不錯，但是上了億級，性能就非常低了，甚至跑不出來。
所以，我們必須要建設一個能支持超大規模數據集的一套系統，能滿足billion級別的維度的數據訓練，而且，這個系統必須能滿足我們現網應用需求的一個工業級的系統。它能解決big data，以及big model的需求，它既能做數據并行，也能做模型并行。
一個是基于第二代平臺的基礎上做演進，解決大規模參數交換的問題。另外一個，就是新建設一個高性能的計算框架。
我們看了當時業內比較流行的幾個產品
GraphLab，主要做圖模型，容錯差；
Google的Distbelief，還沒開源；
還有CMU Eric Xing的Petuum，當時很火，不過它更多是一個實驗室的產品，易用性和穩定性達不到我們的要求。
看了一圈，我們決定自研，走自研的路。我們前兩代都是基于開源的，第三代則開始了自研的歷程。其實在第二代，我們已經嘗試自研，我們消息中間件，不論是高性能的，還是高可靠的版本，都是我們自研的。他們經歷了騰訊億萬流量的考驗，這也給了我們在自研方面很大的信心。因此，第三代整體的計算框架方面，我們也走了自研的道路。第三代的平臺，核心是一個叫Angel的高性能計算平臺。我們聚焦在高性能的計算框架方面，同時，也是我們往機器學習、深度學習演進的一個路線。
相比第二代，第三代的計算框架，可以支持10億級維度的算法訓練，由以前的數據并行，到可以支持模型并行。
同時，我們第三代的平臺，還支持GPU深度學習，支持文本、語音、圖像等非結構化的數據。
Angel是基于參數服務器的一個架構，它跑在我們的Gaia平臺上面的。它支持BSP、SSP、ASP三種計算模式；
支持數據并行以及工業界更看重的模型并行，因為我們主要碰到的還是模型大的問題；
另外，在網絡上我們有個原創的嘗試，我們用了港科大楊老師的團隊做的諸葛弩來做網絡調度。ParameterServer優先服務較慢的Worker，當模型較大時，能明顯降低等待時間，任務總體耗時下降5%~15%。
Angel提供很豐富的算法，支持LR、SVM、LDA、GDBT等等，并且集成了非常豐富的數學函數庫。
另外，還提供非常友好的編程界面，能跟Spark、MR對接，你能像用MR、Spark一樣編程。
Angel跟其他平臺相比，比如Petuum，和spark等，就我們的測試結果，在同等量級下，Angel的性能要優于其他平臺。比如我們用Netflix的數據跑的SGD算法，大家看一下這個圖的對比。
同時，Angel更適合超大規模的數據訓練。目前Angel支持了很多騰訊內部的現網業務。這里舉兩個例子，比如，在構建用戶畫像方面，以前都是基于Hadoop和Spark來做，跑一次模型要1天甚至幾天，話題只有1k；而在Angel上，20多億文檔、幾百萬個詞，3000億的token，1個小時就跑完了。
以前Spark能跑的，現在Angel快幾十倍；以前Spark跑不了的，Angel也能輕松跑出來。再看一個case，視頻的點擊預測，同等數據量下，Angel的性能是Spark的44倍以上。用了Angel以后，我們維度從千萬擴展到億，訓練時間從天縮短到半小時，而準確度也有不小的提升。
Angel不僅僅是一個只做并行計算的平臺，它更是一個生態。
我們圍繞Angel，建立了一個小生態圈，它支持Spark之上的MLLib，支持上億的維度的訓練；我們也支持更復雜的圖計算模型；同時支持Caffe、TensorFlow、Torch等深度學習框架，實現這些框架的多機多卡的應用場景。
各位，臨近尾聲了，我想總結一下騰訊大數據平臺發展的三個階段：
我們從離線計算起步，經過實時計算階段，進入了機器學習的時代。
我們從跟隨開源，發展到自研，我們的發展歷經了規模化、實時化，以及智能化的變遷。最后，我要借這個機會跟大家公布一個消息，那就是：我們的大數據平臺將全面開源。
我們會在明年上半年把Angel以及Angel周邊的系統進行開源。我們平臺源自開源，我們的發展離不開開源，所以我們會以最大的力度擁抱開源。
其實在開源的道路上，我們一直都在參與：
我們第一代平臺的核心，TDW-Hive，已經在2014年就開源了；
我們還在很多社區項目貢獻了很多核心代碼，培養了好幾個committer。
而未來，我們的開源力度只會越來越大。
在雷鋒網眼里，Angel是騰訊完全自主的大數據平臺，按照騰訊的說法無論是在性能還是實用性，Angel比其它平臺都有很大的優勢，但讓業界為之震驚的還是騰訊將其開源，而且開源的力度也是騰訊過去2代計算平臺無法比擬的，毋庸置疑，對下游廠商來講，這是一個利好消息。
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