Alink是阿里巴巴基于实时计算引擎Flink研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将带领大家从多重角度出发来分析推测Alink的设计思路。
因为Alink的公开资料太少，所以以下均为自行揣测，肯定会有疏漏错误，希望大家指出，我会随时更新。
ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，它通过实现了GoogleDataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。
其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
借助Flink在批流一体化方面的优势，Alink能够为批流任务提供一致性的操作。在2017年初，阿里团队通过调研团队看到了Flink在批流一体化方面的优势及底层引擎的优秀性能，于是基于Flink重新设计研发了机器学习算法库，即Alink平台。该平台于2018年在阿里集团内部上线，随后不断改进完善，在阿里内部错综复杂的业务场景中锻炼成长。
因为目前关于Alink设计的公开资料比较少，我们手头只有其源码，看起来只能从代码反推。但是世界上的事物都不是孤立的，我们还有其他角度来帮助我们判断推理。所以下面就让我们来进行推断。
FlinkML是Flink社区现存的一套机器学习算法库，这一套算法库已经存在很久而且更新比较缓慢。
Alink团队起初面临的抉择是：是否要基于FlinkML进行开发，或者对FlinkML进行更新。
经过研究，Alink团队发现，FlinkML其仅支持10余种算法，支持的数据结构也不够通用，在算法性能方面做的优化也比较少，而且其代码也很久没有更新。所以，他们放弃了基于旧版FlinkML进行改进、升级的想法，决定基于Flink重新设计研发机器学习算法库。
所以我们要分析的就是如何从无到有设计出一个新的机器学习平台/框架。
因为Alink是市场的新进入者，所以Alink的最大问题就是如何替代市场上的现有产品。
迈克尔·波特用“替代品威胁”来解释用户的整个替代逻辑，当新产品能牢牢掌握住这一点，就有可能在市场上获得非常好的表现，打败竞争对手。
假如现在想从0到1构建一个机器学习库或者机器学习框架，那么我们需要从商业意识和商业逻辑出发，来思考这个产品的价值所在，就能对这个产品做个比较精确的定义，从而能够确定产品路线。
产品需要解决应用环境下的综合性问题，产品的价值体现，可以分拆了三个维度。
下面就让我们逐一分析。
这个就是换用成本的问题，一旦换用成本过高，这个产品就很难成功。
Alink大略有两种用户：算法工程师，应用工程师。
Alink算法工程师特指实现机器学习算法的工程师。Alink应用工程师就是应用AlinkAI算法做业务的工程师。这两类用户的换用成本都是Alink需要考虑的。
新产品对于用户来说，有两个大的问题：产品底层逻辑和开发工具。一个优秀的新产品绝对不能在这两个问题上增加用户的换用成本。
Flink这个平台博大精深，无论是熟悉其API还是深入理解系统架构都不是容易的事情。如果Alink用户还需要熟悉Flink，那势必造成ALink用户的换用成本，所以这点应该尽量避免。
综上所述，Alink的原则之一应该是：算法的归算法，Flink的归Flink，尽量屏蔽AI算法和Flink之间的联系。
开发工具就是究竟用什么语言开发。Flink的开发语言主要是JAVA，SCALA，Python。而机器学习世界中主要还是Python。
在PyAlink中，算法组件提供的接口基本与JavaAPI一致，即通过默认构造方法创建一个算法组件，然后通过setXXX设置参数，通过link/linkTo/linkFrom与其他组件相连。这里利用Jupyter的自动补全机制可以提供书写便利。
另外，如果采用JAVA或者Python，肯定有大量现有代码可以修改复用。如果采用SCALA，就难以复用之前的积累。
综上所述，Alink的原则之一应该是：采用最简单，最常见的开发语言和设计思维。
Alink的竞争对手大略可以认为是SparkML,FlinkML,Scikit-learn。
他们是市场上的现有力量，拥有大量的用户。用户已经熟悉了这些竞争对手的设计思路，开发策略，基本概念和API。除非Alink能够提供一种神奇简便的API，否则Alink应该在设计上最大程度借鉴这些竞争对手。
比如机器学习开发中有如下常见概念：Transformer，Estimator，PipeLine，Parameter。这些概念Alink应该尽量提供。
综上所述，**Alink的原则之一应该是：尽量借鉴市面上通用的设计思路和开发模式，让开发者无缝切换**。
从Alink的目录结构中，我们可以看出，Alink确实提供了这些常见概念。
./java/com/alibaba/alink:common operator params pipeline./java/com/alibaba/alink/params:associationrule evaluation nlp regression statisticsclassification feature onlinelearning shared tuningclustering io outlier similarity udfdataproc mapper recommendation sql validators./java/com/alibaba/alink/pipeline:EstimatorBase.java ModelBase.java Trainer.java featureLocalPredictable.java ModelExporterUtils.java TransformerBase.java nlpLocalPredictor.java Pipeline.java classification recommendationMapModel.java PipelineModel.java clustering regressionMapTransformer.java PipelineStageBase.java dataproc tuning5.企业角度看设计这是成本结构和收益的规模性问题。从而决定了Alink在开发时候，必须尽量提高开发工程师的效率，提高生产力。前面提到的弃用SCALA，部分也出于这个考虑。
挑战集中在：
举个例子：
我们需要针对八十万禁军，让林冲林教头设计出一套适合正规作战的枪棒打法。或者针对背嵬军，让岳飞岳元帅设计一套马军冲阵机制。
因此，**Alink的原则之一应该是：构建一套战术打法（middleware或者adapter），即屏蔽了Flink，又可以利用好Flink，还可以让用户基于此可以快速开发算法**。
我们想想看大概有哪些基础工作需要做：
让我们看看Alink做了哪些努力，这点从其目录结构可以看出有queue，operator，mapper等等构建架构所必须的数据结构：
./java/com/alibaba/alink/common:MLEnvironment.java linalgMLEnvironmentFactory.java mapperVectorTypes.java modelcomqueue utilsio./java/com/alibaba/alink/operator:AlgoOperator.java commonbatch stream其中最重要的概念是BaseComQueue，这是把通信或者计算抽象成ComQueueItem，然后把ComQueueItem串联起来形成队列。这样就形成了面向迭代计算场景的一套迭代通信计算框架。其他数据结构大多是围绕着BaseComQueue来具体运作。
/***Baseclassforthecom(Computation&&Communicate)queue.*/publicclassBaseComQueue
/***TheMLEnvironmentstoresthenecessarycontextinFlink.*EachMLEnvironmentwillbeassociatedwithauniqueID.*TheoperationsassociatedwiththesameMLEnvironmentID*willsharethesameFlinkjobcontext.*/publicclassMLEnvironment{privateExecutionEnvironmentenv;privateStreamExecutionEnvironmentstreamEnv;privateBatchTableEnvironmentbatchTableEnv;privateStreamTableEnvironmentstreamTableEnv;}6.设计原则总结下面我们可以总结下Alink部分设计原则
Flink和Alink源码中，都提供了KMeans算法例子，所以我们就从KMeans入手看看Flink原生算法和Alink算法实现的区别。为了统一标准，我们都选用JAVA版本的算法实现。
KMeans算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步骤：
K-Means是迭代的聚类算法，初始设置K个聚类中心
下面给出部分代码，具体算法解释可以在注释中看到。
这里主要采用了Flink的批量迭代。其调用DataSet的iterate(int)方法创建一个BulkIteration，迭代以此为起点，返回一个IterativeDataSet，可以用常规运算符进行转换。迭代调用的参数int指定最大迭代次数。
IterativeDataSet调用closeWith(DataSet)方法来指定哪个转换应该反馈到下一个迭代，可以选择使用closeWith(DataSet，DataSet)指定终止条件。如果该DataSet为空，则它将评估第二个DataSet并终止迭代。如果没有指定终止条件，则迭代在给定的最大次数迭代后终止。
这里是算法主程序，这里倒是看起来十分清爽干净，但实际上是没有这么简单，Alink在其背后做了大量的基础工作。
可以看出，算法实现的主要工作是：
publicfinalclassKMeansTrainBatchOpextendsBatchOperator
publicclassKMeansPreallocateCentroidextendsComputeFunction{publicvoidcalc(ComContextcontext){if(context.getStepNo()==1){List
/***Updatethecentroidsbasedonthesumofpointsandpointnumberbelongingtothesamecluster.*/publicclassKMeansUpdateCentroidsextendsComputeFunction{@Overridepublicvoidcalc(ComContextcontext){IntegervectorSize=context.getObj(KMeansTrainBatchOp.VECTOR_SIZE);Integerk=context.getObj(KMeansTrainBatchOp.K);double[]sumMatrixData=context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID_ALL_REDUCE);Tuple2
所以Alink代码只能说比Flink原生实现略大。
这里指的是与Flink的耦合度。能看出来Flink的KMeans算法需要大量的Flink类。而Alink被最大限度屏蔽了。
importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;importorg.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.DataSet;importorg.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.api.java.functions.FunctionAnnotation.ForwardedFields;importorg.apache.flink.api.java.operators.IterativeDataSet;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;importorg.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.DataSet;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.ml.api.misc.param.Params;importorg.apache.flink.types.Row;importorg.apache.flink.util.Preconditions;