AI 公司该如何设计基于微服务的 AI SaaS 架构丨硬创公开课

雷锋网按：技术圈流传这样一句话“人工智能背后的架构和工程问题是武当少林，属于内功。而算法则是招式，讲究一时之快。”

再强的算法均需强大的架构和工程作支撑，两者缺一不可。

那么 AI 公司该如何设计承载产品背后庞大复杂的算法、工程核心架构？本期雷锋网 AI 科技评论特邀极限元 CTO 康利强为大家讲述《AI 公司该如何设计基于微服务的 AI SaaS 架构》。

嘉宾介绍

康利强，极限元 CTO，亲自主导搭建了支撑极限元现有语音识别、计算机视觉、人机交互解决方案的构架；20 年软件研发、架构设计以及项目管理经验，前亿赞普集团核心架构设计专家；美国 Borland 软件公司中国机构分布式存储架构师及项目负责人。   

本期公开课视频（共 44 分钟）

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以下为分享正文：

今天我给大家分享的内容是，基于微服务的 AI Saas 架构设计。

既然要设计 SaaS 架构，先要了解何为 Saas？SaaS 是云计算的一种服务形式，关于云计算，我先简要做个介绍：

一、云计算简介

• 什么是云计算？

• 云计算的分类（分层）

• 云计算新的服务方式

什么是云计算

云计算是一种计算资源，按量付费，也就是你用多少就支付多少费用，可以便捷的访问，通过网络进入可配置的资源池，（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

2006 年 8 月 ，Google 提出云计算的概念，到今天经过了 10 年的发展，云计算越来越为大家所接受，很多人也在使用云计算提供的服务，比如云主机、云存储、网盘、云分发、云笔记等等；今天的直播也会用到其中的几项服务，比如云存储、云分发，由于用到云分发，所以大家在看直播的时候会有一个比较低的延时。

云计算的分类

接下来介绍 SaaS，除了SaaS 外，云计算也包含其他几种类型：

主要有以下几种类型：

• IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。消费者通过 Internet 可以从完善的计算机基础设施获得服务。也就是云主机，比如亚马逊云，微软云，阿里云等。

• PaaS(Platform-as-a-Service)：平台即服务。PaaS 实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以 SaaS 的模式提交给用户。因此，PaaS 也是 SaaS 模式的一种应用。PaaS 的出现可以加快 SaaS 的发展，尤其是加快 SaaS 应用的开发速度。需要用户有一定的开发能力，比如谷歌的 GAE。

• SaaS(Software-as-a-Service)：软件即服务。它是一种通过 Internet 提供软件的模式，用户无需购买软件。例如：各种云存储，网盘、云笔记。

近些年随着 Docker 的发展，出现了一种新的服务形式：CaaS。

CaaS (Containers-as-a-Service): 容器即服务这是随着近几年docker的火热而出现的一种新的服务形式， 使应用的打包与部署自动化，创建轻量、私有的 PAAS 环境，使持续集成/部署、测试自动化，部署可伸缩的 web app、数据库和后台服务。

因为 docker 基于 Linux Container（Namespace，cgroup,chroot等），抽象出 Libcontainer 的接口，docker 运行于 Libcontainer 接口之上而不关心底层实现，所以这种服务就叫做 CaaS。

云计算的分类

这是一个简化版的云计算分类，通过这个图可以一目了然看到它们之间的关系。

二、应用架构模式

既然讲架构设计，所以要了解一下架构模式，题目是基于微服务的架构设计有微服务，那么是不是有宏大的服务呢，答案是肯定的。

一般来说，有以下两种架构模式：

• 单体式架构（Monolithic Architecture）

• 微服务架构（Microservices Architecture）

什么是单体式架构？

下面我们来看一下单体式架构：

单体式架构就是所有功能打包运行在一个进程，比如一个war包，从这个架构图我们也可以看到，这是一个叫车应用，中间部分是一个整体，包含很多功能，有乘客管理，通知，支付，司机管理 ，路线规划等功能。

优点是开发，部署，测试，水平扩展比较容易，可以放到一个工程，打一个包，扩展的时候只把这一个包复制到新的位置即可。缺点就是随着功能增多，代码变多， 维护成本高，交付周期长。

与此同时，不同模块发生资源冲突时，扩展将会非常困难。造成资源的浪费，有的要大内存，有的高带宽，有的要大的存储空间等。为了同时满足这些条件，这样就造成了资源的浪费。

还有一个问题是，技术选项成本高，必须谨慎选择，因为一旦选定很难更改，如果要更改的话，肯能要全部推到重来。另外可靠性也存在问题，一个模块故障会影响整个服务。

什么是微服务架构？

在了解微服务之前，首先了解什么是微服务，其次需要了解微服务架构的设计要点，最后需知道微服务的优缺点。先看一下什么是微服务？

微服务没有一个公认的确切定义，但是有一些共性，微服务是是面向服务架构的一种特例，有以下特性：

• 容易替换（升级）。

• 服务轻量级，可独立部署，构建发布自动化。

• 与其他服务通过网络协作完成任务。

• 根据功能来划分服务，比如用户前端，推荐，物流，账单等。

• 可以用不同的语言、数据库、软硬件实现。

所以微服务本身天然就具有模块化特性，适合于持续交付的开发部署，业务改变只需要重新发布部署少量的服务。了解微服务以后，进入今天的主题：为微服务架构设计。

微服务架构设计

微服务架构的优缺点

三、基于微服务的 AI SaaS 架构设计

我们知道，人工智能的核心是机器学习，因为机器不会自己学习，所以要明确指明一些特征来让机器知道符合这个条件的是什么，符合那个条件的是什么，这就需要编写复杂的程序来让机器来学习，在某些场合，随着需要的特征约来越多，编写程序越来越困难，我们无法用足够实用并且可靠的方式明确指定所要优化的特征。

以让机器识别一只猫为例，假设这只猫是白色的，先不考虑其他特征，只说颜色特征。其它特征+白色这两个特征让计算机知道这是一只猫，那么来一只黑色猫就不认识了，或者来一只加菲猫计算机就有可能就会把它识别成色情图片了。

这就导致所需的特征越来越多，这时候发现程序没法写了。于是深度学习顺势而生，大量数据通过深度神经网络的训练，让计算机学习，机器会自己提取特征并跟测试集来比较，然后自己调整进行下一轮的训练，直到训练出合适的结果。所以说目前的 AI 更多是数据的比拼。

为什么需要 AI Saas 服务？

首先我们要了解 AI 能做什么，AI 可以做一些色情检测、广告检测、涉爆涉恐言论以及电信诈骗检测，这些都是 AI 可以做的事情。用 AI 来做的话可以节省大量的人力，但是，不是所有公司都有能量构建 AI 系统，从上图中可以看出，构建 AI 系统需要大量数据，需要大量计算资源，需要专业技术人员。

所以随着社会分工越来越细，专注于自己的业务，专业的事情交给专业的公司来做就好，避免自己精力过于分散。以直播平台为例，其需要检测上面所述的一些违规内容，也可以用 AI 来检测。但是不一定要自己做 AI 系统，你可以把更多的精力放在直播的流畅度、延时、互动性等提升上。

为什么微服务架构比较适合 AI SaaS

由于 AI SaaS 需要提供多种服务，不同的服务需要不同的计算资源，AI 算法需要 GPU 资源，所以微服务的架构更适合 AI SaaS。

四、SaaS 架构设计

传统的架构设计一般从这 5 个方面来设计，所谓的五视图：逻辑架构，开发架构，运行架构，部署架构，数据架构。

逻辑架构主要是考虑需求，并根据职责划分逻辑层，子系统、子模块儿，同时考虑模块儿的接口。

开发架构：源文件管理，工程组织方式，依赖的库、框架，以及构建系统。

运行架构：子系统需要几个进程，进程之间怎么通信，以及怎么启停。

部署架构：系统的物理架构，需要那些服务器，服务器之间的网络拓扑结构，以及系统运行到那些服务器上。同时还需要考虑冗余，因为系统出问题是必然的。

1.逻辑架构

逻辑架构是根据需求划分的几个逻辑层，主要分为接入层，业务层，存储层，管理层，这几层分别有不同的服务。

• 整体架构

上面讲到逻辑架构要根据需求划分子系统，子模块，以及定义模块的接口。对应的微服务架构的话就是怎么根据需求分解成微服务，以及怎么定义服务间的通讯接口。与单体应用不同的是还需要确定服务的位置，所以需要服务定位。此外，由于微服务通过网络来访问，所以需要有对应的故障处理机制。

• 服务的划分

所以下面就从服务的划分，接口设计，服务定位（注册与发现），故障处理来讲解一下逻辑架构。

第一，服务的划分，服务划分的原则跟面向对象设计原则基本一致，单一职责，高内聚，低耦合。我们知道对于需求来说分为功能性需求跟非功能性需求，那么微服务也按这种方式来划分。

首先来看功能性需求：

API Server api 的接入，认证，负载均衡。

Service Registry服务注册与发现。

AI 网关：AI 服务的流量控制与负载均衡。

AI 服务：提供 AI 服务，比如图像识别，语音识别等。

计费服务 计费的管理

文件服务 存储文件

非功能性需求

缓存服务：提高性能

监控服务：监控系统及应用的情况

日志服务：应用日志收集分析

• 接口设计

接口设计分为：对外接口，内部接口。为了方便多语言的开发，所以对外提供 http 协议接口，不一定完全按照 REST ful 去设计，根据业务确定。每个请求需要确定访问者的身份，而 http 无状态，故可以用 JSON Web Token(JWT) 来做认证。

内部调用分为两种：同步调用，异步调用。

同步调用可以这几种方式去做：REST API ，RPC框架，比如 thrift，gRPC 等，或者可以基于 PB 自定义通讯，当然也可以完全用完全自定义的协议，根据公司开发资源灵活选择。

异步调用主要是通过消息队列去做 （RabbitMQ，RocketMQ,kafka,NSQ）等。

• 服务定位（注册与发现）

既然有这么多服务，这些服务有会同时存在好多实例，那么怎么去定位这些服务也是一个要解决的问题。

这就是服务定位，也就是服务注册与发现。

为什么需要定位呢，一是服务位置的变化，另一个就是数量的变化。服务位置可能会变化由于某些原因要迁移到不同的 ip 地址，数量会变化，比如增加一台服务器，需要对外提供服务，就要告诉网关，如果用固定配置文件方式就会比较麻烦，所以需要动态的去获取服务的位置。

现在常用的几个开源服务包括 ZooKeeper、Etcd、Consul 等，服务启动注册到注册表服务，当一个请求到来时，网关去注册表查询。服务位置，然后把请求转发到其中某一个服务，服务与注册表服务之间会定时检测，如果一个服务挂了，那么就会从注册表删除，同时通知网关，这样就可以避免访问到失败的服务。而如果有新加入的服务，它会注册到注册表，网关也会收到通知，这样请求就可以转发到新服务，不需要手工做任何的配置。

• 故障处理

刚才提到服务挂了注册表会检测到，但是并不是实时的，所以这个时候的调用就会失败，那怎么处理这些调用失败呢？通过故障处理这节我们有以下这些处理方式。我们可以看到有超时机制、限流、熔断机制、负载均衡、降级（本地缓存）。在解释这些处理机制之前我，我们先通过这个图看一下如果出现故障，不管是服务挂了也好，网络断了也好，还是访问量太大处理不过来，会发生什么情况，会造成服务不可用，没法处理新的请求。

这种情况的第一个处理方式就是超时机制，就是每个调用都要有个超时时间，防止资源被无限制的占用，这样避免影响后面的调用。如果流量太大处理不过来，就可以通过限流来处理，比如用请求队列大小来限制访问量，避免访问量过大造成服务不可用，就像早期的 12306，想必刷过票的都有体会。

断路器模式：就是先跟踪成功、失败调用的次数，当比率达到设定的阈值，打开断路器，后续的调用就会立即失败，这时候断路器会启动一个定时器，来给服务器恢复服务，计时器时间到了就会去允许一定数量的请求操作，而不是立即返回失败，如果全部调用成功就关闭断路器开始正常服务，否则继续启动定时器，进入下一个循环。

负载均衡方式：后面对应多个服务实例，一个服务失败会自动切换到另一个，这也是一种故障处理方案。某些业务情况直接返回错误可能不太友好，所以可以返回缓存的数据，或者返回默认的数据，比如别人发了朋友圈，你刷新的时候还给你返回旧的数据，也不会影响你的体验，过一会儿再一刷，他就出来了。逻辑架构这部分就结束了，上面所说的这些功能都是需要开发来实现的，所以下面我们看一下开发架构。

2.开发架构

开发架构主要是一些软件资源以及人员的问题。随着开源软件的发展，它们可以减少我们大量的工作，我们有许多服务，这些服务之间需要通讯，所以可以选择一些通讯框架，比如 netty，libevent 等，这样可以减少很多工作量，提高效率。还有一些开源应用可以直接使用，如 nginx，redis，mysql，prometheus，grafana 等。

nginx 可以用作反向代理，redis 用于缓存，mysql 作为数据库，Prometheus，Grafana 用于监控。

源码版本控制可以直接用 gitlab 社区版，当然也可以用 GitLab 收费版。如果完全开源，那么也可以直接用 GitLab 的免费服务。

Bug 管理选择 redmine，当然也可以用 jira，那就需要不少的费用。

人员方面根据团队擅长的语言，比如 Java，可以做网关，计费系统等，而 AI Server 通常用 C++ 去做，当然有些应用也可以用 Go 语言做，如 prometheus 就是用 Go 写的。

3.运行架构

主要有一下几个进程，如图所示，请求的流程如图所示。

确定了运行的服务，那么接下来我们来看看怎么部署这些服务，也就是服务的部署架构。

4.部署架构

首先看下怎么部署：

每个主机一个 Service 实例，这些主机可以是真实主机、虚拟机、容器、Docker。部署的时候要考虑灾备，可以同一个服务部署多个实例。对于微服务来说，由于服务数量比较多，手工部署比较繁琐，也容易出错，所以需要一些自动化的部署工具。比如 puppet,saltstack,chef,ansible，k8s(kubernetes) 是 Docker 的编排工具。CoreOS 提供 docker 的运行环境，精简版的 Linux，很快的可以部署出一个系统出来，包括一些 Marathon/Mesos。

部署原则

API Gateway 对外提供服务，所以需要高带宽，AI 服务部署到 GPU 计算资源的主机。文件服务部署存储空间大的主机，缓存服务需要内存大的主机。所有应用都部署在云上，方便扩容。

部署架构图

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