专题演讲嘉宾:刘伟

百度资深研发工程师

目前负责百度搜索中台的检索引擎(包括在线架构、离线架构),主导了检索引擎从单体到微服务化、云原生、低代码化和智能化的全过程,实现了搜索研发效率的显著提升。

2014 年加入百度,一直从事搜索架构相关工作,在集群管理、在离线混布、成本优化、检索引擎方面有非常多的实践经验,技术创新能力强,在Serverless / FaaS、低代码和 AIOps 方面等较多创新成果。

by 刘伟

百度
资深研发工程师

搜索作为数字时代的新基建,百度搜索中台承担了每天数百亿次的用户检索请求,支撑了阿拉丁、应用内搜索等全场景的搜索。和 ElasticSearch 不同,整个架构是一个包括近 20 个模块的微服务架构,覆盖了从内容计算到线上检索的全流程,系统已经具备了自动化运维和服务伸缩的能力,但随着业务规模和系统复杂度的逐步增加,我们发现单纯的服务级别的伸缩已经不足以解决问题,系统面临效率和成本多方面的挑战。

我们从整个系统的视角出发,将整个系统的弹性能力和服务层面的伸缩进行解耦,将数据分布的调整、计算编排的调整、服务拓扑的调整等都纳入到整个系统的弹性化机制中,从而在整个搜索系统层面最优化高效交付业务需求。

整个工作中最为核心的是搜索数据和计算两大维度的弹性化建设,在数据层面我们实现了内容数据智能管控,赋予海量内容数据智能;在内容计算方面,基于 FaaS 赋能业务超敏迭代能力。在极致可扩展、极致的机器成本和人工维护成本方面取得突破。

基于系统化的弹性能力,我们进一步通过理解业务需求打通了用户需求到开发运维的一体化流程,实现了超自动化的需求交付。

整体的这部分工作将业务接入人力消耗降低 50%,将业务需求迭代的平均时间由周级别降到天级别;机器成本上平均有 20%~30% 的收益。
 
演讲提纲:

  1. 百度搜索中台介绍
    • 搜索中台架构介绍 
    • 搜索中台对于业务的支撑模式
  2. 复杂异构业务带来效率成本多维度挑战
    • 从业务需求的交付流程来看面临的挑战
    • 如何自适应适配业务需求的变化
  3. 存储的弹性化机制建设
    • 理解搜索系统的数据
    • 智能数据管控
      • 数据分组策略
      • 数据分配策略
      • 数据迁移策略
  4. 内容计算的弹性化机制建设
    • 搜索场景下的内容计算诉求
    • 函数计算服务解决内容计算弹性问题
      • 数据生效时效性的自适应保障机制
      • 智能函数编排
  5. 基于弹性化能力实现超自动化交付能力
    • 再看业务需求的交付流程
    • 超自动化交付
  6. 展望
    • 需求理解的标准化
    • 搜索低代码平台

 
听众收益:

  1. 了解百度搜索中台检索系统
  2. 了解如何在百亿级检索、上百亿高品质数据的超大规模下,在搜索成本、超敏迭代方面取得新的技术突破

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