杨震原，今日头条技术副总裁，主要负责内容推荐和数据平台。2005-2014年初，任职于百度，网页搜索部技术副总监。主要负责搜索架构。
CSDN：请简单介绍下您和目前负责的主要工作？
杨震原：主要负责头条的内容推荐和相关技术支持。
CSDN：你曾任职于百度搜索部长达9年时间，主要负责搜索架构，能否谈谈您对架构的理解？
杨震原：搜索的架构，特点是：投入大，发展早，复杂度高。
因为搜索的产品本身价值很高。使得在搜索技术上的投入很大，搜索的架构才得以发展。
搜索架构是互联网大数据应用的起源。早在2004年，Google就在一个不小的集群上面分布式的计算大量数据。
很多现在大数据的处理思路，都是当年由搜索为了解决自己的问题，率先提出的。
我对如何设计好的架构，是这样理解的：
从产品问题出发，分析要透彻。
对于高不确定性产品，着重考虑其灵活性和迭代效率。基础架构更多关注可靠性、灵活性；开发语言的选择，也侧重于开发的效率。
这时候就需要舍弃一些高性能的选择，以及舍弃一些新技术。因为你可能没有精力去采坑。有时候，宁可选择先污染再治理。等产品发展到一个阶段再重构。
对于持续改进，数据规模或用户规模比较大的产品。着重考虑其性能设计，可扩展性，调研效率。
这时候，基础架构反而敢于尝试一些新技术，因为只要服务好一两个大的服务就可以了，容易测试。
也敢于自己去实现一些基础组件。对于开发语言选择，基本就是C++实现核心模块为主，其他语言做接口连接。
这时候就需要舍弃一定的灵活性。为此，又需要非常注意review需求，敢于重构。因为灵活性的损失是时限的。
往往大规模系统走到一个阶段，因为需求在变化，就会渐渐的出现改不动了情况。这就是需要警惕，需要全面review的时候。
CSDN：互联网时代的信息非常的庞大， 今日头条在在推荐系统上颇有建树，让几亿用户可以阅读自己感兴趣的文章，能否谈谈推荐系统带来的好处？以及详细介绍下今日头条的个性化推荐算法原理？
杨震原：推荐系统，让人们阅读时的信噪比更高。当人们浏览一个信息流时，更多的内容是你感兴趣的，自然就会更愿意使用这个产品。
推荐算法，本质是基于统计和用户行为的投票来做，眼下就先不展开了。详细说起来，花时间比较多。
CSDN：能够分享下今日头条在数据技术方面的经验和建议？
杨震原：主要分享以下三点：
数据是基础。统一底层基础数据，包括各种log、数据平台等。基础的工作做到位，构建在上面的应用才会更得心应手；
根据产品需求，分解问题。哪些是优化预估问题。哪些是统计分析问题。哪些是工作流程问题；
对于每一个问题，尽量采用end-to-end的思路去解决。也就是分工上，尽量内聚低耦合。技术方案上选择，统一model，统一流程，减少依赖。
CSDN：对你们来说，目前面对的最大挑战是什么？
杨震原：产品上有诸多挑战，比如新用户冷启动的问题；人们长期满意度到底应该如何衡量和优化等等。
CSDN：您在搜索和个性推荐领域有很深的积累，之前有段时间很多人大谈「搜索已死，推荐上位」，对此您怎么看？
杨震原：此说法比较夸张，搜索还是占据非常重要的地位。
之所以有此说法，更多可能是因为搜索技术比较成熟，再往后的改进，边际收益已经比较低了。
而推荐技术，虽然也应用广泛，但是可以提升的空间还很大，还大有可为。
CSDN：在这么多年的工作中您肯定使用了很多算法，再结合目前的工作，您感觉哪些算法比较重要？他们各有什么优势和劣势。
杨震原：很难讲什么算法比较重要。我始终觉得基础的三种技能比较重要。
能够不断体验产品，换位自己是用户，提出问题，提出改进点子的人；
对算法（尤其是机器学习算法）非常了解，能够应用到各个产品问题上，并知道如何改进算法的人；
对系统工程有深刻理解，能够高效的实现并合理的抽象出层次的人。
如果能具备2种，甚至3种基础技能，那是非常厉害的研发人才。
来源：CSDN
