有10萬件大小不同的商品,，要平均放到1萬個箱子里,，應該如何分配？對于人類來說，這是一個可解的問題。

如果問題更難一點：10萬件商品隨時變大變小，而且有“礦泉水不能壓在薯片上”等大量限制條件，如何在幾秒鐘內給出最均衡的裝箱方案？

阿里巴巴的工程師每天都會面對這類問題,。無數應用對服務器的需求每時每刻都在變化，如何才能把這些應用均衡地分配到數萬臺不同規(guī)格的機器上,。為了解放人類工程師并能夠更好地分配計算資源,，11月6日，阿里巴巴計算資源AI分配官“達靈”正式上任,，準備迎接天貓“雙11”的挑戰(zhàn),。

實習期間，達靈將數據中心資源分配率拉升到了90%以上,，在部分業(yè)務中節(jié)省了一半服務器,，并且可以兩秒鐘鎖定異常機器，命中率94%,。

節(jié)省一半服務器

打開手機淘寶,，首頁可以看到“有好貨”、“猜你喜歡”等常用功能模塊。此前,，人工為每一個模塊分配服務器數量并監(jiān)督運行情況,。對于工程師來說，工作量和難度挑戰(zhàn)巨大,。

“伴隨‘雙11’規(guī)模的逐年暴漲,，這樣的工作已經不適合人來做了?！?阿里巴巴資深搜索研發(fā)專家鄭南說,。為此,，阿里巴巴搜索團隊對“達靈”進行了大量訓練和工程化,，在實習期“達靈”就完全替代了人工，在推薦平臺智能調度方面將資源分配率提高了一倍,，這相當于節(jié)省了一半的機器,。

“這套算法能夠快速給出最優(yōu)的部署方案，并且根據訪問量不斷搬運應用和數據,，確保沒有一臺機器偷懶”,。鄭南說，我們要做的就是不斷用數據喂養(yǎng)她,，提供表格數據大小,、訪問量以及目前的部署方案等信息，剩下的就是喝著茶看她的表演,?！八踔量梢栽诰€上克隆一個真實的服務，自己進行壓力測試,，以判斷方案是否最優(yōu),。”

兩秒隔離異常機器

阿里巴巴遍布全球的數據中心如果有一臺機器發(fā)生異常,，未被及時處理,，會帶來什么損失？天貓“雙11”期間,，可能會使近百萬用戶下單失敗,。

為了避免這種情況，每年“雙11”都會有大量的工程師緊盯著集群的健康情況,。如果發(fā)現異常機器,，馬上進行手工隔離甚至直接下線，俗稱“殺機器”,。

但從出現異常,、被發(fā)現到處理完成，整個過程有時長達數分鐘。阿里巴巴調度系統(tǒng)資深專家丁宇說,，“之前已經做到了人的極限,。去年開始探索AI，把時間,、負載,、服務狀態(tài)等不確定因素通過數據算法關聯(lián)，最終找到了解法”,。