阿里靠什么支撑 EB 级计算力?

从上世纪90年代提出至今,大数据系统已发展超过10年,诞生了包括Google、微软、阿里云在内的优秀大数据体系。MaxCompute作为阿里巴巴的核心计算平台,历经10年发展,已成熟并成为阿里云大数据基础服务。大数据系统正进入技术复兴期,MaxCompute在功能、性能、服务、稳定性方面已体系化,标志着系统成熟。

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BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展了超过10年。这10年中,诞生了包括Google 大数据体系,微软 Cosmos 体系,开源 Hadoop 体系等优秀的系统,这其中也包括阿里云的飞天系统。这些系统一步一步推动业界进入“数字化“和之后的“ AI 化”的时代。

同时,与其他老牌系统相比(如,Linux 等操作系统体系,数据库系统、中间件,很多有超过30年的历史),大数据系统又非常年轻,随着云计算的普惠,正在大规模被应用。海量的需求和迭代推动系统快速发展,有蓬勃的生机。(技术体系的发展,可以通过如下 Hype-Cycle 概述,作者认为,大数据系统的发展进入技术复兴期/Slope of Enlightenment,并开始大规模应用 Plateau of Productivity。)

 

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上图来自Gartner

如果说,0到1上线标志一个系统的诞生,在集团内大规模部署标志一个系统的成长,在云上对外大规模服务标志一个系统的成熟。

MaxCompute 这10年已经走向成熟,经过多次升级换代,功能、性能、服务、稳定性已经有一个体系化的基础,成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。

1. MaxCompute(ODPS)概述

1.1 背景信息:十年之后,回头看什么是大数据

"Big data represents the information assets characterized by such a high volume, velocity and variety torequire specific technology and analytical methods for its transformation intovalue. "

用5个“V”来描述大数据的特点:

  • Volume (数据量):数据量非线性增长,包括采集、存储和计算的量都非常大,且增速很快。
  • Variety (数据类型):包括结构化和非结构化的数据,特别是最近随音视图兴起,非结构化数据增速更快。
  • Velocity(数据存储和计算的增长速度):数据增长速度快,处理速度快,时效性要求高。
  • Veracity(信噪比):数据量越大,噪声越多,需要深入挖掘数据来得到结果。
  • Value(价值):数据作为一种资产,有 1+1>2 的特点。

 

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1.3 竞品对比与分析

大数据发展到今天,数据仓库市场潜力仍然巨大,更多客户开始选择云数据仓库,CDW仍处于高速增长期。当前互联网公司和传统数仓厂家都有进入领导者地位,竞争激烈,阿里巴巴CDW在全球权威咨询与服务机构Forrester发布的《The Forrester WaveTM: CloudData Warehouse, Q4 2018》报告中位列中国第一,全球第七。

原文链接

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
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