金融領域越來越多的活動場景，如雙十一、雙十二、財富日、新春大促，具有活動持續(xù)時間短強度高的特點，解決場景中的計算冷啟動問題，優(yōu)化系統(tǒng)效率和用戶體驗的需求越來越多。在生產(chǎn)環(huán)境的應用中，還需要滿足高吞吐和端到端強數(shù)據(jù)一致性的需求，解決高維稀疏特征的大模型的訓練、更新和服務問題。
在線機器學習，能夠根據(jù)線上反饋數(shù)據(jù)，實時快速地進行模型調(diào)整，使得模型及時反映線上的變化，提高線上預測的準確率，能夠有效的解決上述的一些問題，在金融場景也得到越來越多的應用。
基于融合計算的在線學習，通過打通流計算和機器學習兩種計算模式，將不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)化為同一系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)和計算之間、計算和計算之間，從而將不同的數(shù)據(jù)和計算的組織方式銜接在一起。在性能方面，通過內(nèi)存間的數(shù)據(jù)共享減少數(shù)據(jù)的序列化和反序列化，大幅減少網(wǎng)絡和計算開銷，減少了60%的機器資源使用，將端到端的延遲降低到原來的十分之一。同時，基于融合計算的在線學習通過流計算和Tensorflow的自然銜接，實現(xiàn)了端到端的數(shù)據(jù)一致性保障，并采用一體化編程、自助云化、智能運維大大簡化了系統(tǒng)的開發(fā)、部署、運維成本。
融合計算由螞蟻金服自主研發(fā)，它基于螞蟻金服聯(lián)合UC Berkeley 大學推進的新一代計算引擎Ray，通過動態(tài)數(shù)據(jù)流來實現(xiàn)流、批、離線數(shù)據(jù)的共享，在同一計算框架內(nèi)兼容分布式服務、流處理、機器學習、圖等計算模式，減少數(shù)據(jù)交換和落盤來優(yōu)化計算和網(wǎng)絡開銷，是一個解決金融場景中需要銜接多個不同計算模式的開放計算框架。
通過流處理和機器學習兩種計算模式的有機組合，基于融合計算的在線機器學習兼顧了各自的功能，并實現(xiàn)資源的優(yōu)化和共享。在金融領域的其他場景也有其他類似的組合，如流式圖計算。螞蟻金服通過在線機器學習和流式圖計算的探索，初步驗證了融合計算框架。9月27日，融合計算的理念與具體的案例將在云棲大會數(shù)字金融技術專場上進行分享，敬請期待。
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