按照架構發展的道路，我們到了分叉路口，一邊是流行的lamp架構，另一邊是符合廣告、搜尋的cell架構。lamp架構資料策略分離，指令碼語言作為業務開發主要語言，專案快速開發和迭代的首選。cell結構強調本地流程處理，資料與業務耦合性強，自研的服務以及資料庫較多出現，適用於高效能效果型產品。最終我們選擇相容兩者，傾向於業務的架構體系。為何如此呢？讓我們再來看看當時的環境。
1) 當前團隊成員合作已經很長時間，彼此相互熟悉，同時對於技術選型有了一定的共識。
2) 團隊產品進行了聚焦，針對內容／使用者／垂直類三類推薦進行了整理，同時對於場景分別進行了重點劃分：feed流內、正文頁以及pc首頁右側。這種聚焦有利於進行架構統一，同時也為技術爭取了時間。
而外部因素是：
1) 公司對於推薦有了比較明確的定位，提高關係達成以及內容傳播效率，同時為推薦型廣告打好技術探索、場景介入以及使用者體驗的基礎。
2) 推薦領域裡，各個公司都紛紛有了對於架構的產出，對於微博推薦有了很好的指導意義。
2.2 架構組成與特點
團隊在執行核心業務實現的時候，不斷演進工具以及框架，構建2.0的目標呼之欲出。
1) 技術目標
首先要實現完整的推薦流程，架構覆蓋候選、排序、策略、展示、反饋和評估。
以資料為先，提煉出資料架構。實現資料對比，效果以資料為準；實現資料通道，體現反饋；實現資料落地，承接業務需求。
提供演算法方便介入的方式。
既能保證業務的快速迭代和開發，又能支援高效運算。
2) 架構組成
應用層：主要承擔推薦策略以及展現方面的工作，其特點在於充分發揮指令碼語言的特點響應迭代需求。大部分的推薦內容經過排序之後已經可以展示了，但是由於前端產品策略的設定需要融合、刪選以及重排操作，需要這一層來完成，在技術層面屬於io密集型的。在技術選型上，早期在原有apache＋mod_python基礎上進行了框架開發產生了common_recom_frame。該框架面向的是二次開發者，基於此框架可以很好的實現推薦業務流程。該框架的核心思想是提煉出project、work以及data的三層inte***ce，project針對每乙個推薦專案，work針對每個推薦專案中不同推薦方法，而data則是管理下游資料的訪問方法。同時，設定了兩個規範：乙個是統一了推薦介面，無論是使用者、內容還是垂直業務；另乙個是遮蔽了不同協議資料庫訪問方法，極大提高了開發效率。common_recom_frame框架的誕生基本上解決了產品的各種推薦策略需求，走在了產品的前面。
革命尚未成功，同志仍需努力！
讀《微博推薦架構的演進》有感
這周繼續研究微博架構，本篇隨便的重點是微博架構的演變。微博 weibo 是一種通過關注機制分享簡短實時資訊的廣播式社交網路平台。微博使用者通過關注來訂閱內容，在這種場景下，推薦系統可以很好地和訂閱分發體系進行融合，相互促進。微博兩個核心基礎點 一是使用者關係構建，二是內容傳播，微博推薦一直致力於優化...
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