阿里妈妈智能诊断工程能力建设
丨本文作者：茂道、羲洋、君之、天柏
1. 业务背景
算法同学在日常工作中经常要面临一些耗时较多的临时工单，这类工单的问题类型五花八门，背后对应的原因也各不相同，例如广告主操作类问题、大盘流量波动问题、海选问题、粗排问题等。这类Case每次都需要耗费较长时间单独解决，没有办法沉淀相应的工具和知识体系，随之带来的是算法团队开发诊断代码工作量大、开发周期长、不宜维护等问题。
为了有效地持续提升工单处理效率，算法同学希望可以通过简易服务化方式，通过数据 + 指标 + 规则 + 服务化模式快速配置SOP诊断链路，提升自动化诊断能力，最大化提升排查效率，并沉淀业务知识库，加快后续相似问题的诊断和响应速度。未来更期望将自动化诊断能力进行服务环节前置，如xspace、袋小蜜，直接赋能广告主，并基于诊断和建设能力，升级营销诊断和袋小蜜等。因此，商家端智能诊断系统应运而生。
客服体验问题的解决思路
2. 建设目标
1）框架建设：希望通过SQL或者规则引擎+低代码方式提升业务侧迭代效率，提升算法同学的开发效率，迭代平台侧的的能力，沉淀组件和相关工程能力，整体工程资源和数据资源可控。
2）数据建设：目前replay数据、操作日志、效果数据均由算法维护或者算法可灵活获取，从算法角度可以建立完善的广告诊断数据中心，标准化数据存储方式和数据获取方式。
3）诊断规则知识库建设：通过建设示范性SOP，可以沉淀出大量可用的基础广告诊断规则（例如广告主余额不足、计划是否下线等）。同一数据诊断规则可以复用在多个SOP流程当中，用户可以基于诊断规则知识库搭建出复杂的广告诊断链路。
3. 技术方案
基于商家端引擎，我们开发了一套基于商家端框架的自动化SOP框架，将用户策略收口到商家端框架，可针对数据存储&管理、sop微服务开发&测试&监控制定标准，提升开发和迭代效率；建立数据、指标、规则、服务的统一开发标准，依托Dolphin数据湖的能力进行数据存储和查询，规则引擎支持规则输入和SOP诊断链路编排，支持用户自助迭代。利用工程团队的技术优势，提升开发和迭代效率。
标准化：数据存取标准化；服务接口标准化；核心算子SQL化、函数化；
可扩展：数据的扩展性；规则的扩展性；
少代码：数据读取高度抽象（SQL化）、流程模块化/函数化、SOP链路可视化配置；
可跟踪：日志、监控；
商家端诊断引擎框架图
3. 规则引擎
标准化客诉流程：通过规则引擎促使各个业务线的SOP流程统一为标准流程，遵循统一的guideline。将SOP流程抽象为依赖什么数据，进行怎样的规则判断，得出怎样的结论，无法排查时应根据什么条件转交给不同的团队继续进行跟进。
为什么要引入规则引擎？将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，降低系统间的耦合，使两种逻辑可以独立于彼此而变化，降低维护两种逻辑的维护成本，不同sop链路可以复用规则。
不同用户的使用场景不同，代码能力不同。
3.1 引擎选型
智能诊断场景需求：轻量开发、定义规则方式多种、支持代码模式和表达式规则，最终选择选择轻量、高效的表达式和代码结合的引擎easyRules。
3.2 规则
低代码平台针对不同的使用群体，划分为三种模式：
1）简单运算
通过四则运算和条件运算，产出规则，具体是metric 和 metirc之间的四则运算表达式 和 逻辑表达式，产出为 true或者false。
if(100.0 * (competition_times - adReplayInfo.getSn_real_competition_times())
/ competition_times�)>802）code模式
对于具有复杂数据结构的运算，需要使用code模式，编写代码片段，使用QLExpress语法格式。
for (i = 0;i < bidwordList.size();i++) {
bidword = bidwordList.get(i);
keywordCateInfoEntity = keywordCatInfo.get(bidword);
if (entity == null) {
subSopDiagnosis.appendDetails(String.format("投诉词【%s】与AD的类目不符.", bidword));
} else if (!entity.getCate_map().containsKey(cate_id)) {
subSopDiagnosis.appendDetails(String.format("投诉词【%s】与AD的类目不符,推荐类目为【%s】.", bidword, entity.getMain_cate_full_name()));
} else {
goodWords.add(bidword);
subSopDiagnosis.appendDetails(String.format("投诉词【%s】与AD的类目相符.", bidword));
}
}3）java代码
直接由用户编写rule class，运行时动态加载。
用户自定义规则编写示例
3.3 SOP链路
将SOP链路划分为参数检查、数据读取、规则组织、结果返回，在不同阶段绑定不同规则集，进行诊断链路串联。
参数检查：输入粒度规范、日期检查、输入关键词检查等；
数据读取：指标读取、衍生指标读取等；
规则组织：规则集绑定；
结果返回：诊断结果、诊断话术。
诊断链路编写示例
4. 数据中心
4.1 SQL统一查询
同步查询
统一的SQL查询引擎对外提供统一的SQL语法（语法和PG语法保持一致），实现对Dolphin、IGraph、Hologres、Http、HSF等数据源的统一查询功能，同时也支持跨引擎查询功能，极大降低了用户的使用成本，使用存储在不同数据源的数据就像在ODPS上一样方便。
SQL统一查询引擎框架图
异步查询
对于数据量特别大、查询模式支持异步化查询；
4.2 数据建设
广告诊断系统数据可以划分为6大类：物料数据、效果数据、投放数据、干预数据、操作数据和人群数据。各类数据分别来自BP、SDS、投放引擎、算法维护、操作日志、达摩盘等，数据存在分散、存储引擎多种多样、数据格式不统一、维护团队较多、部分数据实效性较差等问题，整合和产出一份格式统一、数据完备的广告诊断数据仓库十分必要。对tickets工单系统中的客诉工单进行统计，诊断所需要的数据粒度也分为AD粒度、关键词粒度、人群粒度和QUERY粒度。
广告诊断数据大图
实时、离线数据建设
离线数据：数据ETL产出ODPS，通过极光平台[2]导入Dolphin。
实时数据产出：TT数据流回流ODPS，通过极光平台[2]导入Dolphin，产出小时级数据。
实时离线数据建设链路图
将存储在不同数据源的数据在平台进行注册，将诊断数据统一化为数据指标类型，用户可以在数据层定义衍生指标，支持四则运算以及复杂函数类型计算，沉淀出数据层的指标和衍生指标。
支持同一数据粒度下的多指标运算
生命周期管理
有效性巡检
指标数据探查
5. 加速引擎
广告诊断场景的查询具有查询QPS低、查询周期长、单值查询的特点，诊断场景对于查询延迟要求不高，实时数据与离线数据存储量较大，存储成本较高。针对这样的场景，我们通过数据库的外表技术，可以实现计算引加直接读取HDFS上的数据，多个计算集群，可以共享一份HDFS上的文件存储数据，实现数据的一写多读，HDFS底层使用HDD存储数据，实现数据成本的大幅度降低，数据统一存储。
为了支持外表数据，索引下推查询，我们对orc代码数据读取部分做了大量深入优化，包括排序列的智能选择，动态row group stripe size和索引和数据的本地cache。在直通车展现波动SOP场景中，90天长周期T级别数据量查询可以达到秒级延迟；在人群SOP场景中，Dolphin在标签圈人百亿ID的交并差领先的技术优势能够很好地体现出来。
ODPS表数据也可以直接通过极光平台[2]进行查询加速，极光平台[2]同时也支持原生SQL对各种数据源进行查询。
6. 总结与展望
当前在直通车业务场景下，商家端智能诊断系统可以支持展现波动、流量不精准以及搜索无展现、相关性优化SOP。展现波动/无展现SOP中49%给出诊断，流量不精准可100%给出建议，相关性优化可93%给出建议；覆盖直通车推广优化类工单65%，准确率>90%（推广优化类工单主要由技术同学负责解决，最复杂难解且数量多；覆盖率指能给出明确诊断或建议的比率），面向不同子问题的完结率和处理时长均有显著提升。
智能诊断系统由数据引擎团队与广告主赋能算法团队共建，希望可以通过低代码的智能系统更好地帮助算法侧沉淀营销知识库，真正从平台视角来帮助广告主解决营销投放中可能存在的问题，同时也可以更及时地排查系统中的潜在风险。后续我们希望通过业务场景拓展，推向更多的工单类型，同时将服务环节前置，从根源上释放算法同学的压力，同时更好地赋能广告主；并基于诊断和建议能力，升级营销诊断和袋小蜜等。未来可以基于多维时序数据进行归因分析辅助诊断，在广告主进行提出工单之前就将问题定位，提高平台的智能性。
7. 附录
[1] Dolphin：面向营销场景超融合智能引擎，Dolphin源自阿里妈妈数据营销平台达摩盘(DMP)场景，在通用OLAP MPP计算框架的基础上，针对营销场景的典型计算（标签圈人，洞察分析）等，进行了大量存储、索引和计算算子级别的性能优化，实现了在计算性能，存储成本，稳定性等各个方面的大幅度的提升。Dolphin引擎作为商家端服务的核心基建，可以横向覆盖交互式OLAP分析，AI算法计算，Streaming， Batch等多个计算场景。
[2] 极光平台：针对B端商家的统一服务框架和研发平台，主要有以下功能：1）统一服务框架：FAAS函数服务，算法同学开发业务核心代码，工程团队负责基础功能，实现服务的快速开发，迭代，发布上线及低成本运维；2）统一研发平台：支持商家端算法特征的开发，管理，沉淀。模型管理、发布上线；3）统一计算引擎：算法核心通用算子下沉Dolphin引擎，实现业务逻辑和底层计算解耦，算子复用。
END
阿里妈妈数据引擎团队-系列内容：
Dolphin：面向营销场景的超融合多模智能引擎
阿里妈妈Dolphin分布式向量召回技术详解
阿里妈妈Dolphin智能计算引擎基于Flink+Hologres实践
Dolphin Streaming实时计算，助力商家端算法第二增长曲线
面向数智营销的 AI FAAS 解决方案
FAE：阿里妈妈归因分析与用户增长分析引擎
开源greenplum向量计算库：https://github.com/AlibabaIncubator/gpdb-faiss-vector
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