Line Today臺灣團隊揭露系統架構，整套平臺服務是以主流開源容器管理平臺K8s來運行，並透過其他開源工具來優化工作，像是用MongoDB、HBase來處理不同特性的資料和存取頻率，以及用Redis加速處理流程、以Kafka同步不同服務的更新。
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Line Today
Line Today臺灣開發團隊日前分享自家系統架構和機器學習推薦平臺工具鏈，這套提供各種新聞和影音內容、擁有1,800萬名月活躍用戶的平臺，使用不少熱門開源工具，像是用MongoDB、HBase來處理不同特性的資料和存取頻率，以及用Redis加速處理流程、以Kafka同步不同服務的更新。
此外，團隊也透過Line開發的ML平臺，來執行內容分析和推薦工作。這套ML平臺也採用不少主流開源工具，像是用Spark、Hive處理和運算不同類型資料，並用AirFlow自動化模型訓練和推論工作。他們也用MLFlow，來管理不同實驗數據和指標。這整套Line Today系統，就部署在開源容器管理平臺Kubernetes（簡稱K8s）上。
Line Today如何用開源工具打造內容平臺架構
Line從2016年開始在臺推出內容入口平臺Line Today，不只提供文字新聞，後來也提供影音、直播等內容，甚至連天氣、電影介紹和投票都包括在內。這幾年，這個內容平臺還進一步從臺灣擴展到印尼、泰國、香港等市場，也根據不同地區特性，發展出在地特色內容。目前，Line Today在臺每月活躍用戶數達1,800多萬人。
要支援這麼種類型的數位內容的提供，Line Today如何處理？
Line Today臺灣團隊成員Rita Yang首先揭露整體系統運作架構，首先，為獲取內容來源，Line Today與許多媒體合作，媒體會先透過類似RSS的訂閱通知機制，將新內容發送至Line Today的專屬伺服器（Feeding server）。此時，Line Today內部編輯會透過內容管理系統（CMS），挑出合適的內容，並發布在Line Today版位上。
再來，考量到不同的資料特性和存取頻率，團隊採用開源資料庫MongoDB、高效能的HBase架構來處理，並以開源資料庫Redis來加速處理流程，再以Kafka同步不同服務的訊息更新。
在使用者端，Line Today除了透過內容傳遞網路（CDN）來保護系統，也將使用者瀏覽的圖片、影音等內容，存放於物件儲存庫（Object Storage）中。
在整體資料處理流程中，還有一個關鍵步驟，驅動著後續的ML推薦系統。團隊在使用者同意資料使用條款的前提下，利用前端函式庫，來收集使用者瀏覽行為，統一彙整到內部的IU資料倉儲中。
這一步很重要，因為，這些資料是團隊用來分析、找出使用者喜好的關鍵資料，更是ML平臺用來訓練推系統不可或缺的資料。
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AirFlow排程、MLFlow管理數據，ML平臺也藉助不少主流開源工具
Line Today團隊能用這個ML平臺和自然語言處理（NLP）技術，先萃取出使用者偏好瀏覽的文章內容關鍵字，並比較不同文章的相似度，來推薦使用者可能感興趣的內容。
Rita Yang進一步說明平臺所採用的工具鏈，首先，在開發環境上，他們將Jupyter Notebook打包成一個開發環境Jutopia，讓資料科學家，更方便存取收集在內部IU資料倉儲中的使用者瀏覽行為資料，好用來探索、開發模型。在模型運算時，團隊採用開源大數據分析工具Spark和Hive，來處理、運算不同資料，並利用NSML系統調度CPU和GPU資源。
在模型開發階段，他們也利用開源機器學習平臺MLFlow，來管理不同實驗數據和指標。當模型準備正式上線，團隊則採用開源排程管理工具AirFlow，來管理模型周期性訓練或周期性推論。
在模型正式部署階段，團隊則利用開源部署工具BentoML打包成即時工作管線，來與不同服務的介面介接。如果需要批次處理，團隊則透過Jutopia Notebook，將模型與IU資料倉儲離線整合。
而整套Line Today內容平臺，就部署在K8s上。
資料團隊負責優化推薦系統，還有4組Scrum團隊來解決4國市場需求
Line Today臺灣團隊裡面，還有一組資料團隊，專門負責改善平臺服務。
他們把改善工作細分為服務、模型和底層平臺。在服務部分，他們把重心放在新聞內容理解，利用自然語言理解（NLU）分析文章、進一步找出相關性，來優化推薦系統。在模型部分，他們鎖定關鍵字抽取、文章分群分類器，來改善模型，進一步優化推薦系統。Rita Yang透露，近期團隊也運用收集的使用者資料，來理解使用者意圖、找出使用者可能感興趣的內容，實現精準內容推薦。在底層平臺部分，團隊則聚焦線上預測和服務流程的穩定性，要進一步開發特徵分布和模型表現監控儀表板，來評估模型有效性和資料適用性。
她也表示，Line Today鎖定的受眾是年輕用戶，因此，這些優化措施也以年輕用戶為主。至於推薦系統處理的資料類型，則不限於文章，還包括影片。
Line Today是臺灣推出的內容平臺，資料團隊開發的模型不只在臺灣使用，也是香港、泰國、印尼等地市場的參考。當其他市場提出需求後，臺灣還有4組敏捷團隊來進行海外市場的在地化優化。在開發過程中，臺灣的產品負責人（PO）會收集臺灣、香港、泰國和印尼等地提出的需求，統整後，再由上述4組敏捷團隊處理。這種做法很特別，有別於Line臺灣大多支援總部開發工作的模式，Line Today平臺的優化、開發都由臺灣團隊處理，就像是總部開發中心一樣。
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