十年一剑，阿里推荐与搜索引擎平台AI·OS首次公开！

阿里妹导读：9月28日，阿里搜索迎来了十周年纪念日。久经考验的搜索与推荐平台，支撑了淘宝、天猫、优酷乃至海外电商在内整个阿里集团的推荐与搜索的业务，引导成交占据了集团GMV的绝大部分份额。随着智能化时代到来，已经发展为大数据深度学习的在线服务体系，在保持原有的全链路10秒级更新延迟的引擎平台之上，拓展支持各种深度学习网络预测的灵活拆分，支持超TB的模型，驱动异构计算、实时计算以及深度学习训练平台发展，不断追求效率的极致。

今天，五福老师将带领大家走进AI·OS（大数据深度学习在线服务体系）的十年基业里，看看工程如何与数据和算法一起驱动商业创新。

作者简介：五福，搜索&推荐工程技术负责人，阿里巴巴高级研究员，十年间带领搜索与推荐工程团队从追求极致效率入手，走向集团统一的引擎中台，实现了到智能化时代的升级，建立了世界领先的大数据深度学习的在线服务体系 AI·OS (Online Serving)。

AI·OS（Online Serving），大数据深度学习在线服务体系，由阿里巴巴工程、算法、效率的同事们砥砺十年而成，支撑起海内外阿里电商全部的搜索和推荐业务，时刻置身大数据主战场，引导成交占据集团大盘主体；此外，作为中台技术中坚，AI·OS已是包括电商、阿里云、优酷、菜鸟、盒马、钉钉等等在内全集团的基础设施；更为重要的是，AI·OS体系的云产品矩阵服务于全球开发者，今年预期在数千万级的营收规模。

AI·OS聚焦于深度学习的在线服务，其组件Jarvis甚至已经运行于手机上，但从功能角度来看，在体系中处于关键地位的有5个服务组件：TPP推荐业务平台、RTP深度学习预测引擎、HA3搜索召回引擎、DII推荐召回引擎、iGraph图查询引擎。AI·OS上的主要的算法场景，比如手淘的搜索、猜你喜欢、AIO以及海神等，都以图化（算子流程图定制）的模式对组件快速组合与部署并承担实验流量，让在线服务不拖模型训练的后腿随训随上，这是我们对迭代效率的最高水平的新演绎。

AI·OS这些关键服务组件能够幻化异彩纷呈的算法场景和技术产品，绝非机械组合可成。引擎图化的基础，尤其是对组件快速组合与部署并接流的能力，得益于我们对大数据在线服务的通用抽象（要求具备秒级数据更新的最终一致性），它就是Suez在线服务框架。Suez框架统一了3个维度的工作：

• 索引存储（全文检索、图检索、深度学习模型）

• 索引管理（全量、增量以及实时更新）

• 服务管理（最终一致性、切流降级扩缩容等）