实时推荐系统突现在线误杀：SRE与数据科学家的极限排查-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itAred/article/details/149392156

在一个智能客服中心的高峰期，实时推荐系统突然出现大量误杀投诉。用户反馈强烈，认为系统推荐的内容与需求完全不符，甚至出现了一些极端案例，如向用户推荐了完全无关的解决方案。这些问题导致用户体验急剧下降，投诉量激增，客服中心的后台告警系统也开始疯狂闪烁。

SRE团队首先介入，对实时推荐系统的整体架构进行排查：

服务延迟分析：
- 使用分布式追踪工具（如Jaeger或Zipkin）发现，推荐服务的延迟主要集中在模型推理阶段。
- 模型推理耗时从正常的10ms飙升至60ms，占整个服务延迟的大部分。
资源瓶颈：
- 查看集群监控，发现GPU利用率从70%飙升至95%，显存占用接近上限。
- 内存使用率异常，某些请求触发了OOM（内存不足）错误。
实时数据管道问题：
- 数据管道显示，高峰期实时数据流的特征维度发生变化，部分字段缺失或格式错误，导致模型输入异常。

数据科学家接手模型层面的问题排查：

模型误判分析：
- 使用A/B测试工具发现，误杀问题主要集中在某些特定用户群体（如新用户或活跃度较低的用户）。
- 模型的预测分布明显偏移，某些高权重特征的权重异常增大，导致推荐结果偏离真实需求。
数据漂移检测：
- 使用统计工具（如K-L散度或ADASYN）发现，实时数据与训练数据之间的特征分布存在显著差异，特别是用户行为特征（如点击率、停留时长）。
- 某些实时特征（如用户实时反馈）的缺失，导致模型输入不完整。
模型性能复现：
- 在本地环境复现了线上问题，发现模型的召回率在实时数据上显著下降，而准确率则相对稳定。
- 使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）工具分析发现，部分异常特征（如用户行为的异常波动）对模型预测产生了巨大影响。

SRE团队与数据科学家联合制定解决方案：

缓解在线服务延迟：
- 模型优化：数据科学家紧急重构模型，使用更轻量的网络结构（如剪枝或蒸馏技术），将模型推理时间从60ms降至20ms。
- 资源扩容：SRE团队紧急扩容GPU集群，将GPU实例数从10台增加至20台，同时优化内存分配策略，避免OOM问题。
- 异步处理：将部分非实时计算任务（如长期特征聚合）迁移到异步任务队列，减轻在线服务的压力。
解决数据漂移与误判：
- 特征工程修复：数据科学家紧急修复实时数据管道中的缺失字段问题，并引入实时特征补全机制（如基于历史数据的插值）。
- 动态校准：在模型推理过程中引入动态校准模块，实时调整模型权重，以适应数据分布的变化。
- 自定义损失函数：针对召回率下降的问题，手写自定义损失函数，优先最大化召回率，同时保持准确率的稳定性。
模型监控与A/B测试：
- SRE团队部署实时监控系统，对模型的推理结果进行在线审计，检测误杀情况。
- 数据科学家启动A/B测试，逐步上线优化后的模型，同时对比新旧模型的性能指标（如召回率、准确率、用户满意度）。

随着问题的逐步解决，审计部门开始介入，提出以下质疑：

为应对审计部门的质疑，团队采取了以下措施：

建立模型审计日志：记录每次推荐的决策依据，包括输入特征、权重、预测结果等。
引入解释性工具：使用LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP工具，为每一条推荐提供可解释性说明。
数据合规审查：对实时数据管道进行彻底审查，确保所有使用的数据均符合用户隐私政策。