300页阿里巴巴大数据核心技术公开.pdf

阿里巴巴集团的大数据技术应用和研究无疑是全球领先水平的一个代表。在提及阿里云飞天大数据平台时，不可忽视的是该平台的发展历程和目前所处的技术领先地位，以及它如何通过原创技术优化和系统融合打破数据增长与成本增长的线性关系。 阿里云飞天大数据平台的建设与应用是阿里巴巴集团在过去10年内的大数据建设实践中的结晶。该平台每天都有数万名数据和算法开发工程师在使用，支撑着集团99%的数据业务构建。在广泛的应用领域中，飞天大数据平台已经服务于城市大脑、数字政府、电力、金融、新零售、智能制造、智慧农业等多个重要行业的大数据建设。 飞天大数据平台的发展经历了两个阶段，从2009年到2015年为第一阶段，这一时期主要解决了系统的稳定性、可用性及异构性问题。2015年，阿里巴巴完成了名为“登月”的项目，将所有数据融合到一个平台上，构建了中台体系，标志了数据进入快速增长的时期。到了2015年以后，随着数据的海量增长，系统不得不应对更高的要求，并且深度学习等人工智能应用对数据处理能力的需求也增长迅速，这成为制约AI发展的关键因素。 当讨论数据增长带来的影响时，主要集中在三个方面：一是成本增长；二是非结构化数据带来的挑战；三是团队规模与数据关系复杂度的不成比例增长。针对这些问题，阿里云飞天大数据平台采取了包括原创技术优化与系统融合、从云原生大数据平台到全域云数仓的转变，以及大数据与AI双生系统的构建等措施。 飞天大数据平台的原创技术优化和系统融合部分体现在通过大规模的基准测试，如100TB排序测试、Cloud-Sort性价比分析、Bigbench性能比较等，不断优化其性能，实现每年一倍性能提升的同时，还能在成本上有显著节省。在处理非结构化数据和多种数据融合计算方面，飞天大数据平台也展示了其强大的技术实力和创新能力。 从云原生大数据平台到全域云数仓的转变，意味着阿里云大数据开始从原生系统走向全域系统模式。全域数仓的模式更加强调数据的整合性、全面性和多维服务能力，它能够更好地支持数据应用的多样性，同时提供更为便捷和高效的数据服务。 大数据与AI的双生系统构建是一个重要方向。大数据技术与人工智能技术的结合可以相互增强，通过AI优化大数据处理效率，同时利用大数据为AI应用提供丰富的数据资源。在实践中，飞天大数据平台通过智能推荐系统、搜索系统、机器学习平台等，展现了其在支撑AI系统和通过AI优化大数据系统方面的能力和成效。 整体来看，阿里巴巴集团通过其飞天大数据平台不仅在技术层面取得了突破，而且在实践应用上也积累了丰富的经验，这为其他企业和组织提供了宝贵的经验参考。未来随着技术的进一步发展，我们有理由相信阿里云飞天大数据平台将不断推出更多创新成果，支撑起更加智能、高效的数据处理和应用的新时代。