小红书，美团，微博，今日头条……内容如海。作为互联网时代的生活基础设施，信息流产品是多数应用软件的一项必备属性。
然而，你是否曾为重复的微博段子、类似的热点文章、雷同的商品推荐而心烦？若某一款内容资讯产品持续一天推荐重复内容，既会影响用户的信息获取，又无形中浪费了很多推荐位（如果这些位置放的是广告，那就是赤裸裸的收入损失啊！）
对于一款信息流产品，如何找到一款数据处理利器嵌入产品开发之中，实现有效的新闻去重、新闻/广告召回，是打造多元丰饶的信息体验的重中之重。
SmartNews，这家估值 20 亿美元、目前美国新闻类应用程序中估值最高的公司，曾是 Milvus 向量数据库的使用者，后成为 Milvus 数据库的共同开发者。从单向调用到共同开发，让我们一起聆听他们的经验之谈吧！
SmartNews 总部位于日本东京，成立于 2012 年，在日本市场一直高居新闻类 App 的榜首，在美国市场则是粘性最强的新闻类 App。根据 App Annie 的统计，截止于 2021 年 7 月，SmartNews 用户月均浏览时间在所有新闻类应用程序中位列第一，超过 AppleNews 和 Google News 的总和。
伴随着用户量和用户粘性的快速提升，SmartNews 在广告推荐的工程和算法领域面临更多的挑战。例如：海量离散特征在大规模机器学习系统中的使用、通过向量相似度搜索来加速非结构化数据检索等。
2021 年初，SmartNews 动态广告算法团队向 AI 基础设施团队提出了广告优化搜索召回功能的需求。彼时，工程团队都是自行封装 Faiss，开发维护挑战较大，加上整个 SmartNews 正在扩大和深化机器学习的应用，于是 AI 基础架构团队决定提供通用的向量管理和近邻搜索服务。
经过近两个月的调研选型，有多种语言 SDK、支持在线持续更新、已经拥有上千家企业用户的开源向量数据库 Milvus 进入了 AI 基础设施工程师 Shu 的视野。
以向量计算实现广告推荐
在 SmartNew 的广告业务中，为了解决海量的用户和千万级的动态广告（Dynamic Ads）的匹配和推荐，向量数据库 Milvus 成了 SmartNews 的非结构化数据处理神剑——通过将两种无法比较的数据映射成计算机能识别的向量、实现对他们的计算，连接用户与商品。今年第二季度，Shu 在 SmartNews 公司内 Kubernetes 集群上完成 Milvus 1.0（单机/集群、CPU/GPU）的部署。
Milvus 部署教程（文档地址：https://milvus.io/docs）
Milvus 1.0 上线后的第一个使用案例是由广告团队提出的广告向量召回项目，初期约百万级的向量数据，严格要求 P99 latency < 10ms。经过反复的试验和基准测试（benchmark），Shu 和业务团队一起选定了速度更快的 Milvus 1.0 单机模式。
6 月上旬，Shu 和算法团队同学将 Milvus 数据库应用于更多的相关业务场景，在 SmartNews 尝试了线上实时更新数据/索引并进行聚合。
截止目前，Milvus 数据库在 SmartNews 的数个案例场景中被使用，包括广告推荐等。
从单向调用到共同开发「表重命名」
技术的跃迁要求每一个开发者必须充分利用他人的知识、经验和额外的智力来解决不断出现的新问题。
对 Milvus 数据库逐渐上手之后，Shu 等 SmartNews 开发人员又发现了动态重加载（hot reload）、向量自动过期（item TTL）、同 ID 覆盖向量（item update/replace）等新的向量数据库相关功能需求。与此同时，Milvus 社区中有不少用户存在类似需求，SmartNews AI 基础设施负责人 Dennis Zhao 就决定向社区贡献动态重加载相关功能，由 SmartNews 的工程团队主要负责设计开发参与设计。Dennis Zhao 表示：“SmartNews 团队一直受益于 Milvus 社区，如果一个功能既是我们产品亟需的又是对社区伙伴们有用的，我们很乐意去实现和分享。”
动态重加载是一种在调试过程中进行代码编辑的功能。有了这一功能，开发者们不需要在代码断点停止或者重启应用程序，就可以对代码进行修改，并立即看到代码修改的效果。
7月下旬，SmartNews 工程师 Yusup 向 Milvus 社区提出用表重命名（collection alias）方式实现动态重加载功能的设计方案。所谓表重命名，即开发者对特定数据仓库的诉求是内容可变的情况下名字不变，就好像一个柜子的编号和位置长期不变、柜子中拿进拿出的东西总是在随时间而变化。
由于模型的不断迭代以及动态广告的不断更新，SmartNews 需要每天更新近一亿向量，而当时 Milvus 数据库的更新机制是先删除再插入，以这种机制更新上亿向量，往往需要耗费数小时。重新创建新的集合存放更新的向量，就会涉及到新旧集合的切换，不停为新的内容打造新的「柜子」。如何让切换更加平滑， 对上层业务没有感知，表重命名就显得很必要了。
从这一需求出发， Milvus 社区的工程师着手帮助 SmartNews 团队理解 Milvus 的架构，一个半月后，Milvus 社区收到并接受了由 Yusup 提交的动态重加载完整实现代码，并发布在了不久后上线的 Milvus 2.0 rc7 中。目前，由 AI 基础设施团队牵头，SmartNews 正进行着Milvus 2.0的部署，并开始迁移现有的 Milvus 1.0 项目。
Milvus CLI 文档：create alias
Milvus 数据库支持表重命名之后，企业进行线上业务切换时更加平滑，尤其对于一些用户请求量比较大的互联网企业，极大地提升了用户体验。负责沟通 SmartNews 的 Milvus 社区数据工程师小龙说：“表重命名来源于 SmartNews 的实际业务需求，也由 SmartNews 开发实现，让 Milvus 真正做到了从用户中来，到用户中去，期待未来 Milvus 能有更多这样的贡献者，共同建设更繁荣的社区。”
“目前 SmartNews 已经在一些广告业务中采用 Milvus 数据库作为离线计算的向量数据库。伴随着 Milvus 2.0 正式版的临近，特别是动态重加载功能的实现，SmartNews 的工程团队期待未来更多的业务场景中，借助 Milvus 数据库构建更加实时、可靠的系统和服务。” Dennis Zhao 说道。
彩蛋
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Zilliz 以重新定义数据科学为愿景，致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。
Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。