全球分布式云聯(lián)盟力求打造分布式云計(jì)算旗艦級(jí)技術(shù)盛會(huì)，本次大會(huì)共設(shè)有分布式云報(bào)告會(huì)、邊緣計(jì)算論壇、Serverless云原生論壇、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)論壇、分布式存儲(chǔ)論壇，跨境SD-WAN咨詢會(huì)等六大論壇，圍繞分布式云、分布式算力、Serverless、云原生、HTAP、IPFS等技術(shù)與實(shí)踐展開。聯(lián)合阿里云、騰訊云、百度云、金山云等全棧技術(shù)引領(lǐng)者與全球分布式云聯(lián)盟攜手打造這場(chǎng)技術(shù)饕餮盛宴。

在4月7日下午舉辦的云原生論壇上，北京人人云圖信息技術(shù)有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO 趙丹發(fā)表了題為《云原生現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景-人人云圖實(shí)時(shí)決策分析平臺(tái)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分享》的主題演講。

趙丹圍繞云原生在實(shí)時(shí)決策場(chǎng)景應(yīng)用展開介紹，通過(guò)人人云圖云原生實(shí)時(shí)決策分析平臺(tái)為實(shí)例，直接面向真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，向聽眾展現(xiàn)了以技術(shù)應(yīng)用整體解決方案進(jìn)行全面展現(xiàn)云原生技術(shù)的落地實(shí)踐。

“決策”是一個(gè)管理體系的概念，但在云原生化應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)具備高效實(shí)時(shí)決策是有挑戰(zhàn)的，為讓實(shí)時(shí)決策可以在場(chǎng)景化落地，在規(guī)劃思路上可以抽象成為OODA模型(又叫博伊德環(huán))，這個(gè)模型是一位美國(guó)空軍上?？偨Y(jié)出來(lái)的，即“觀察-調(diào)整-決策-行動(dòng)”。首先需要的是觀察，根據(jù)周圍的環(huán)境做決定，決定之后做出動(dòng)作，進(jìn)一步觀察動(dòng)作對(duì)環(huán)境的影響，再去決定做下一步的動(dòng)作，持續(xù)的決策模型就是這樣過(guò)程。

在打造決策引擎過(guò)程中，首先要有數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)做分析形成模型。決策模型里面數(shù)據(jù)的作用就是觀察到的信號(hào)，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)模型處理之后，就能產(chǎn)生出決策的預(yù)期結(jié)果，模型一旦證實(shí)它確實(shí)符合需要時(shí)，就可以將該模型部署上線，直接把數(shù)據(jù)接入，實(shí)時(shí)地產(chǎn)生決策結(jié)果。此外，實(shí)時(shí)決策模型還會(huì)不斷地迭代改進(jìn)，在變化的環(huán)境中業(yè)務(wù)也是隨之變化。

構(gòu)建這樣的決策模型時(shí)，核心要解決的問(wèn)題有兩個(gè)：一個(gè)是建模，另一個(gè)是模型部署上線。趙丹表示，現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，一些比較經(jīng)典的模型所解決的問(wèn)題和實(shí)際業(yè)務(wù)相去甚遠(yuǎn)。她舉例說(shuō)，如說(shuō)要做一個(gè)驗(yàn)證用戶身份業(yè)務(wù)的需求，相關(guān)的模型有人臉識(shí)別模型、指紋識(shí)別模型、行為動(dòng)作分析模型，但實(shí)際業(yè)務(wù)需要組合這些模型之后用一定的邏輯關(guān)系連接起來(lái)，才能形成所需的業(yè)務(wù)過(guò)程。

當(dāng)前每一個(gè)單獨(dú)的模型都有對(duì)應(yīng)的供應(yīng)商來(lái)提供，關(guān)聯(lián)起所需要的模型，傳統(tǒng)的方法是找一個(gè)總承包商，分別把這幾個(gè)不同的模型做集成，然后開發(fā)上線，導(dǎo)致的結(jié)果就是流程過(guò)長(zhǎng)過(guò)重。如果把用業(yè)務(wù)邏輯串聯(lián)起來(lái)的工作能交由用戶的業(yè)務(wù)人員自己去完成，整個(gè)流程就可以更加敏捷。如果有一個(gè)引擎可以讓用戶去配置模型的邏輯關(guān)系；提供具有便捷明晰的用戶應(yīng)用界面，讓業(yè)務(wù)人員能夠直接使用，決策效率會(huì)大大提升。

因此，把策略抽象出來(lái)，讓業(yè)務(wù)人員直接使用，體現(xiàn)出了決策引擎的價(jià)值——快速敏捷地響應(yīng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的各種變化，不需要用一個(gè)很重的流程去修改軟件，并反復(fù)進(jìn)行發(fā)布。

決策引擎的發(fā)展分為四個(gè)階段，第一階段是將簡(jiǎn)單的規(guī)則抽象出來(lái)，以簡(jiǎn)單判斷邏輯+簡(jiǎn)單動(dòng)作輸出。第二階段，隨著規(guī)則越運(yùn)作越多，就需要控制流的支持，此時(shí)規(guī)則不復(fù)雜，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理還是相對(duì)簡(jiǎn)單的。第三階段，進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚合計(jì)算，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管線、關(guān)聯(lián)分析。最后階段，把所有的進(jìn)展抽象出來(lái)，形成流式?jīng)Q策引擎，有完整的管線自定義、完整控制流自定義、多輸出的自定義。

目前，ILog、Sparkling Logic、Visual Rule等產(chǎn)品基本上處于第一、第二階段，現(xiàn)在如果想得到第三、第四階段的結(jié)果，各家互聯(lián)網(wǎng)巨頭就會(huì)在引擎上面做開發(fā)，寫流式的數(shù)據(jù)，部署上線。這個(gè)過(guò)程本身的門檻是比較高的，一般企業(yè)客戶不具備這個(gè)開發(fā)能力，如果有引擎直接配置的話可以讓很多不具備開發(fā)能力的客戶使用到，賦能他們做實(shí)時(shí)的決策。

趙丹對(duì)人人云圖實(shí)時(shí)決策平臺(tái)的組成架構(gòu)進(jìn)行了展開介紹，從底層是流式數(shù)據(jù)引擎、云原生的架構(gòu)到可以支持策略熱升級(jí)、策略實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)升級(jí)，支持主流的AI模型，同時(shí)具備隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)脫敏等能力進(jìn)行了講解。

在產(chǎn)品層規(guī)則策略的可視化編輯、數(shù)據(jù)集管理、行為分析、冠軍挑戰(zhàn)者，可以把策略灰度發(fā)布，實(shí)際執(zhí)行結(jié)果包括面向業(yè)務(wù)的風(fēng)控組件，以及決策表、評(píng)測(cè)積分卡一些常用的產(chǎn)品組件。

為了更好的說(shuō)明落地應(yīng)用場(chǎng)景，趙丹針對(duì)金融、交通、政企等幾個(gè)領(lǐng)域的場(chǎng)景進(jìn)行進(jìn)行舉例。如：在金融領(lǐng)域，如用戶分級(jí)、征信、助貸、反欺詐，針對(duì)騙貸違約的情況，可以從行為特征里實(shí)時(shí)地識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)，這需要高性能的流式平臺(tái)才能做到；在交通領(lǐng)域，可以實(shí)時(shí)識(shí)別出爬蟲、黃牛購(gòu)票，進(jìn)而避免損失；在政企方面，如海關(guān)核查的安全檢測(cè)。通過(guò)這些舉例，說(shuō)明這些場(chǎng)景都是實(shí)時(shí)決策的典型場(chǎng)景，由于目前實(shí)時(shí)決策門檻比較高，應(yīng)用范圍還不是很廣，今后實(shí)時(shí)的場(chǎng)景越來(lái)越多，這樣的產(chǎn)品越來(lái)越多起來(lái)，會(huì)不斷地降低實(shí)時(shí)決策的門檻，用戶群也會(huì)越來(lái)越大。

趙丹表示，實(shí)時(shí)決策從技術(shù)特性角度，特別契合云原生的架構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景，在底層通過(guò)容器化，形成包括有數(shù)據(jù)接口模塊、容器管理模塊、運(yùn)維數(shù)據(jù)模塊、作業(yè)功能模塊、快速解析模塊、CEP中間件等的核心組件層，從而構(gòu)建實(shí)時(shí)化分析引擎，并實(shí)現(xiàn)容器化規(guī)?；渴稹Ｒ罁?jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)變化的特性，在底層通過(guò)云原生技術(shù)讓引擎能夠?qū)崟r(shí)的更新。

講解過(guò)程中列舉了一個(gè)銀行使用決策引擎的案例，案例主要以計(jì)算貸款的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為場(chǎng)景。上圖是評(píng)估流程，包含用戶節(jié)點(diǎn)、判斷節(jié)點(diǎn)和評(píng)分策略節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)功能都是業(yè)務(wù)人員直接可以配置的，以可視化操作界面方式提供用戶，操作門檻很低，業(yè)務(wù)員易懂，用戶自行簡(jiǎn)單配置，就可以利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)得分，并在后續(xù)可觸發(fā)一系列動(dòng)作確定授信額度。這個(gè)是一個(gè)單節(jié)點(diǎn)的配置，里面有整個(gè)數(shù)據(jù)流的配置。整個(gè)配置流是圖形化界面，業(yè)務(wù)員可以自行使用，大大降低了用戶使用門檻。

實(shí)時(shí)決策引擎有比較廣泛的使用前景，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流量大，規(guī)則多且復(fù)雜，復(fù)雜的規(guī)則就需要評(píng)測(cè)和調(diào)試，同時(shí)需要?jiǎng)討B(tài)的修改策略，經(jīng)常變化的場(chǎng)景都適用。人人云圖的決策引擎已經(jīng)應(yīng)用到包括政務(wù)部門、監(jiān)管部門、航空、銀行、互金等行業(yè)，未來(lái)還將進(jìn)入保險(xiǎn)、證券、工業(yè)IOT等場(chǎng)景，通過(guò)此次分析，人人云圖期待能與更多伙伴形成合作，推進(jìn)更領(lǐng)域云原生應(yīng)用的發(fā)展！