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Meson：Netflix即将开源的机器学习工作流编排工具

原文链接： Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations
作者：Meson Team
译者：刘翔宇审校：刘帝伟
责编：周建丁
未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net

在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。

Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管道。它管理着一些ML管道的生命周期，这些ML管道用来构建、训练并验证驱动视频推荐的个性化算法。

Meson的主要目标之一是提高算法实验的速度，可靠性和可重复性，同时允许工程师使用他们选择的技术来处理每个步骤。

增强机器学习管道

在Netflix内部，Spark、MLlib、Python、R以及Docker在当前一代的机器学习管道中起到了重要作用。

我们来看看驱动视频推荐的典型机器学习管道，以及在Meson中它是如何表示和处理的。

Meson：Netflix即将开源的机器学习工作流编排工具

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工作流包括：

选择一组用户——使用Hive查询来选择用于分析的队列
清洗/准备数据——一个Python脚本来创建两组用户，用于并行路径
在并行路径中，一条使用Spark构建并分析全局模型，使用HDFS作为临时存储。
另一条使用R来构建具体地区（国家）模型。地区的数量根据用于分析所选择的队列动态变化。图中的 构建地区模型 和 验证地区模型 步骤对于每个地区（国家）重复执行，在运行时扩展，使用不同的参数集执行，如下所示。
验证——当两条路径收敛时，使用Scala代码对模型的稳定性进行测试。在这个过程中，如果模型不稳定，则回到上面的步骤，重复整个过程。
发布新模型——使用Docker容器发布这个新模型，其他生产系统来获取这个模型。

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上图显示了上面描述的工作流运行过程。

用户集选择，数据清洗的完成由绿色步骤表示。
并行路径正在处理：
- Spark分支完成了模型的生成和验证。
- for-each分支分出了4个不同的地区模型，它们都在处理（黄色）。
用于模型选择的Scala步骤是激活的（蓝色）。这表明一个或多个输入分支已经完成，但它还不会安排执行，因为还有些输入分支（a）还没有开始或（b）正在处理。
运行时上下文和参数随着工作流传递，用于业务决策。

揭开面纱

让我们深入幕后场景来了解Meson是如何在不同系统之间统筹，以及生态系统中不同组件之间的相互影响。工作流有着不同的资源需求和总运行时间期望。我们依靠 Apache Mesos 这样的资源管理系统来满足这些需求。Mesos提供了任务隔离，以及CPU、内存、存储和其他计算资源的优秀抽象。Meson利用这些功能来实现任务的弹性和容错性。

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Meson调度器

Meson调度器（Meson scheduler），注册成Mesos框架（ Mesos framework ），管理着各种工作流的启动，流量控制和运行。Meson委托实际的资源调度给Mesos。各种需求包括内存和CPU一起交给Mesos管理。虽然我们依靠Mesos来调度资源，但是调度程序是可拔插的，我们可以选择使用其他的框架来调度资源。

一旦某个步骤需要调度，Meson调度器从Mesos中选择合适的资源，然后将任务传递给Mesos主节点。

Meson执行器

Meson执行器是一个自定义的Mesos执行器。编写自定义的执行器可以让我们保持与Meson的通信通道。这在长时间运行任务中尤其有效，框架的消息可以被发送给Meson调度器。这也可以让我们传递自定义数据，而不仅仅是退出代码或状态信息。

一旦Mesos调度了一个Meson任务，它会下载所有的任务依赖，然后在子节点上启动一个Meson执行器。当核心任务正在执行时，执行器会做一些例行工作，比如发送心跳、完成百分比、状态信息等。

DSL

Meson提供了基于Scala的DSL，能够轻松编写工作流。这使得开发人员很容易就能创建自定义工作流。下面是使用DSL定义前面说到的工作流。

val getUsers = Step("Get Users", ...) val wrangleData = Step("Wrangle Data", ...) ... val regionSplit = Step("For Each Region", ...) val regionJoin = Step("End For Each", ...) val regions = Seq("US", "Canada", "UK_Ireland", "LatAm", ...)  val wf = start -> getUsers -> wrangleData ==> (   trainGlobalModel -> validateGlobalModel,   regionSplit **(reg = regions) --< (trainRegModel, validateRegModel) >-- regionJoin ) >== selectModel -> validateModel -> end

// If verbs are preferred over operators val wf = sequence(start, getUsers, wrangleData) parallel {   sequence(trainGlobalModel, validateGlobalModel)   sequence(regionSplit,             forEach(reg = regions) sequence(trainRegModel, validateRegModel) forEach,             regionJoin) } parallel sequence(selectModel, validateModel, end)

扩展架构

从一开始，Meson就为了可扩展性而构建，这样它很容易地添加自定义步骤和扩展。Spark Submit步骤，Hive查询步骤，Netflix特定扩展让我们可以接触微服务或其他系统，比如Cassandra。

在上面的工作流中，我们建立了一个Netflix特定扩展来调用Docker执行框架，让开发人员为Docker镜像指定最小参数。扩展处理着所有的通信，比如获取所有的状态URL、日志信息和监控Docker进程状态。

Artifacts

步骤的输出可以视为Meson中的一等公民，以Artifacts形式存储。工作流步骤的重试可以跳过，这取决于artifact id的存在与否。我们同样可以在Meson UI中绘制自定义的artifacts可视化图像。比如，如果我们把特征重要性存储为一个artifact作为管道的一部分，我们可以加入自定义可视化，这样就能够比较过去n天的特征重要性。

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Mesos主节点/子节点

Mesos用于资源调度，Meson注册成核心框架。Meson的自定义Mesos执行器部署在子节点上。它们用来下载所有jar包和定制化artifact还有将消息/上下文/心跳发送回Meson调度器。

支持原生Spark

在Meson中原生支持Spark是一个关键要求和目标。Meson中的Spark Submit可以从Meson中监控Spark作业进度，能够重试失败的Spark步骤或杀死可能出错的Spark作业。Meson同时还支持特定版本的Spark——因此，对于那些想要使用最新版本的Spark进行创新的用户来说，也是支持的。

通过Meson在多用户环境下支持Spark有一系列有趣的挑战。工作流有一系列不同的资源需求和总运行时间期望。Meson通过匹配资源需求，将期望传给Mesos子节点来使用可用资源，这些子节点可能会满足所需条件。这是通过对Mesos子节点中组设置标签，并使用Mesos资源属性功能将作业分配给子节点集来实现。

ML构造

随着Meson使用量的增加，一系列大规模并行化问题出现了，比如参数清扫，复杂引导，和交叉验证。

Meson提供了简单的“for循环”构造，可以让数据科学家和研究人员表示参数清扫，他们可以在参数值上运行好几万的Docker容器。使用这种构造的用户可以实时监控上千个任务的进程，通过UI界面查找失败的任务，将日志发送给同一个地方，Meson使得管理这些并行任务非常简单。

结论

在过去一年中，Meson已经在多ML管道的上百个并行作业中发挥作用。对我们算法团队来说，这是创新的一剂催化剂，因此改善了对用户的推荐。

我们计划在未来几个月将Meson开源，并围绕它建立社区。如果你想帮助加快创新步伐，为开源做出努力，那么请加入我们。

目前Meson团队成员包括：
Antony Arokiasamy , Kedar Sadekar , Raju Uppalapati , Sathish Sridharan , Prasanna Padmanabhan , Prashanth Raghavan , Faisal Zakaria Siddiqi , Elliot Chow 及 Davis Shepherd（无linkedin）。

最后附上Meson UI的一些截图：

Meson：Netflix即将开源的机器学习工作流编排工具