阿里云大数据技术开发
阿里云it规划方案-更新版
阿里云IT规划方案引言近年来，随着云计算技术的飞速发展，企业采用云计算已经成为大势所趋。
而阿里云作为国内云计算领域中的领先企业，一直致力于为客户提供优质、安全、高效的云计算产品和服务。
本文将着重探讨阿里云的IT规划方案，包括其应用场景、产品优势、服务支持等内容。
云计算的应用场景在阿里云IT规划方案中，云计算技术的应用场景主要包括以下几个方面：企业数据中心迁移许多企业存在着老旧的数据中心架构，无法满足当前业务发展的需求。
此时，企业需要将自有数据中心中的业务迁移至阿里云云上，并享受阿里云提供的高品质服务和全面保障。
应用程序迁移现如今，越来越多的企业已经逐步向云迁移，企业的应用程序也逐渐在阿里云上进行部署和管理。
阿里云的应用程序部署和迁移服务能够为企业提供便利、快捷、高效的解决方案。
网站建设和运营阿里云为企业提供先进的网站建设、运营和管理服务，为企业省却了自建机房、服务器和网络等基础设施的投资和维护成本，从而让企业能够更专注于业务创新和发展上。
阿里云IT规划方案的产品优势阿里云的IT规划方案产品具有如下几个明显的优势：灵活高效阿里云的IT规划方案产品可以快速部署，并实现区域性的一个云端存储，非常灵活、高效。
高可靠性阿里云IT规划方案产品已经通过多种安全、高可靠性审核和认证，确保企业的数据安全和业务的高可用，保障业务平稳运行。
个性化定制阿里云为企业提供量身定制的服务方案，针对不同行业、不同规模的企业进行的企业应用服务定制，在短时间内满足客户的快速上云需求。
阿里云IT规划方案的服务支持阿里云IT规划方案不仅提供丰富的产品和服务，还提供全面的售前、售中、售后支持：售前支持阿里云技术支持团队为客户提供技术咨询、方案评估、定制服务等售前支持，确保客户在云上进行部署前，充分了解阿里云的功能和全面的优势。
售中支持阿里云为客户提供一对一的项目管理支持，包括项目实施、交付、培训等环节的服务，帮助客户快速上云，在云端安全运行业务。
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。
基础产品：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。
MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
分析性数据库（AnalyticDB）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。
数据集成（Data Integration）是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。
核心解决方案介绍：（一）个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。
建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。
业务需求：1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书随着互联网技术的发展和数据存储技术的提升，大数据的概念越来越突显重要。
在这个时代里，数据不仅仅是一种资源，更是推动经济的重要驱动力。
其中有一个典型的案例，那就是阿里巴巴公司。
在阿里巴巴公司，大数据不仅仅只是一种资产，它也是一种巨大的生产力。
作为中国最著名的电商企业，阿里巴巴公司已经覆盖了包括B2B、C2C、B2C 在线市场等在内的众多电商领域，拥有海量用户和海量数据。
在这些数据中，包含了消费者的行为、走向、兴趣、购买力以及其他有意义的信息。
因此，阿里巴巴公司可以对这些数据进行分析，从而使企业更加深入地了解消费者，优化商业模式和提高产品的质量。
阿里巴巴公司的大数据应用已经远远超出了电商领域。
通过使用阿里云，这家公司还将其大数据分析技术用于金融服务、医疗健康、智能制造等领域，并取得了显著的成果。
阿里巴巴已经成为一家集企业级服务、云计算、大数据解决方案和创新技术于一体的综合性互联网企业。
作为阿里巴巴公司大数据应用的代表之一，其企业级服务平台——“阿里云”是一项强大的技术资源，能够处理复杂数据分析、高级计算等高负荷任务。
通过抽取、清洗和ETL处理，其数据集成服务可以从不同的数据源中整合数据，帮助企业获取清晰、全面的视图。
同时，数据分析服务平台可以通过智能算法和大量数据，对企业数据进行分类、聚合和排序，从而呈现出相当生动、直观的开发用户视图、以及识别模式，从而为企业提供更高效的业务支持。
在阿里巴巴公司看来，大数据的使用是可以带来巨大价值的。
这家公司不仅要利用大数据来完善自身的电商生态系统，还要致力于将其大数据分析技术推向其他领域，帮助其他企业、政府和社会组织改进他们的运营和管理，从而促进社会的发展与进步。
总之，阿里巴巴公司的大数据分析技术已经成为其掌握市场竞争优势的必要手段。
通过对海量数据的处理和分析，该公司已经切实提高了商业运作效率和竞争力，同时也极大地促进了社会经济和信息化水平的发展。
阿里云解决方案
阿里云解决方案：打造全球领先的云计算平台随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到云计算的重要性，并开始积极寻找适合自己的云解决方案。
阿里云作为中国领先的云计算服务提供商，凭借其强大的技术支持与全球化的资源优势，成为全球范围内众多企业的首选。
一、强大的云计算基础设施阿里云拥有全球最大的分布式计算系统，其庞大且灵活的计算能力能够满足企业在不同业务场景下的需求。
无论是大型企业还是中小企业，阿里云都能提供高性能、高可用性的计算资源。
同时，阿里云凭借其领先的人工智能技术，为企业提供更智能化的云服务，帮助企业实现数字化转型。
二、多样化的云产品和服务阿里云提供了丰富多样的云产品和服务，覆盖了从基础设施到应用开发、数据分析等方方面面。
无论是计算、存储、数据库、网络还是安全、大数据、人工智能等领域，阿里云都能够提供高质量的解决方案。
企业可以根据自身需求选择合适的云产品和服务，灵活地搭建自己的云计算平台。
三、安全可靠的云服务保障作为全球领先的云计算服务提供商，阿里云一直以来都非常注重数据安全与隐私保护。
阿里云具备全球领先的安全能力，通过多层次的防护措施和高效稳定的安全体系，为企业提供安全可靠的云服务保障。
无论是数据的存储、传输还是计算过程中的安全问题，阿里云都能提供全面的解决方案，确保企业的数据和业务免受威胁。
四、卓越的客户服务体验阿里云一直以来都将客户体验放在首位，致力于为企业提供卓越的服务。
阿里云建立了全球范围内的服务网络，并且拥有一支经验丰富、专业高效的技术支持团队。
无论是在购买过程中还是在日常使用中，企业都能够得到及时、全面的支持。
阿里云还提供了在线学习平台和开发者社区，帮助企业更好地了解和使用云产品和服务。
总结：阿里云凭借其强大的技术实力和全球化的资源优势，成为全球范围内众多企业的首选云计算平台。
无论是基础设施、产品与服务、安全保障还是客户服务体验，阿里云都表现出了卓越的能力和优势。
随着云计算技术的不断进步和创新，阿里云将继续积极开拓市场，为更多企业提供高质量的云解决方案，助力企业的发展和成长。
阿里巴巴云计算技术案例
阿里巴巴云计算技术案例阿里巴巴是一家全球知名的电子商务公司，以其强大的云计算技术和平台而闻名。
本文将介绍阿里巴巴在云计算领域的创新应用和成功案例。
一、背景介绍阿里巴巴集团成立于1999年，起初是一个B2B电子商务平台，致力于为全球商家提供在线交易及流通解决方案。
然而，随着公司的发展，阿里巴巴逐渐拓展了其业务范围，包括电子支付、物流、云计算等。
二、云计算技术的应用作为一家技术驱动型公司，阿里巴巴将云计算技术应用于多个业务领域，以提高效率、降低成本，并支持创新发展。
1. 弹性计算阿里巴巴通过弹性计算技术实现了资源的弹性伸缩。
当业务需求增加时，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源；当业务需求减少时，可以自动减少服务器资源，从而实现资源的合理利用。
2. 分布式计算阿里巴巴利用分布式计算技术实现了大规模数据的高效处理和存储。
通过将任务分解为多个子任务，并运行在不同的计算节点上，加快了任务处理速度，并提高了系统的可靠性和容错性。
3. 容器化技术阿里巴巴采用容器化技术，如Docker等，来实现应用程序的快速部署和运行。
通过容器化，可以实现应用程序的快速迁移和水平扩展，提高了系统的弹性和可伸缩性。
4. 大数据分析阿里巴巴利用云计算技术对海量数据进行分析，以实现对商业数据的深度挖掘和商业智能化决策支持。
通过应用机器学习和人工智能算法，可以从数据中发现潜在的商机，并优化业务流程。
三、成功案例1. 双十一购物狂欢节阿里巴巴每年举办的双十一购物狂欢节是全球最大的在线购物活动之一。
为了应对高峰期的交易压力，阿里巴巴依托强大的云计算技术确保系统的高可用性和稳定性。
通过弹性计算和容器化技术，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源，并实现应用程序的快速部署和运行。
这些技术的应用使得双十一购物狂欢节能够顺利进行，并实现了创纪录的交易额。
2. 阿里云智能驾驶阿里云智能驾驶是阿里云在汽车领域的创新应用。
通过将云计算和人工智能技术应用于智能驾驶系统，阿里云可以实现车辆感知、决策和行为规划等功能。
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用随着消费者消费习惯的改变，互联网已经成为了商业社会的必要元素之一。
尤其是在电商领域，互联网的作用更加突出。
阿里巴巴作为中国电商的领头羊，早期就在电商领域体现出了强大的竞争力。
近年来，阿里巴巴更是在数据开放领域迈出了关键性的一步，推出了阿里巴巴数据开放平台，并获得了广泛的应用。
本文将探讨阿里巴巴数据开放平台的价值与应用。
一、阿里巴巴数据开放平台的价值1.1 提供全面、可靠、实时的数据来源阿里巴巴数据开放平台汇聚阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫等电商平台的海量数据，提供丰富的商品、交易、用户等多维度数据。
这些数据具有全面、可靠、实时的特点，可以为用户提供全面的信息支持。
1.2 促进数据的重复使用和再利用阿里巴巴数据开放平台通过规范化、标准化的数据格式和 API 接口，为用户提供了可用性非常高的数据资源。
用户可以通过访问 API 接口获取所需的数据，从而避免重复采集、处理数据的过程。
这使得数据资源得到充分利用，促进了数据的再利用。
1.3 提高数据的可解释性和价值阿里巴巴数据开放平台的数据不仅数量庞大，而且包含了工业、零售、金融、物流等多个领域的数据。
这些数据具有多维视角和深度级别的特点。
而对于传统数据统计使用者，这些数据可能显得缺乏可解释性。
而在平台上，数据已被全面整合和规范化，因此用户可以直接获取深度解释、分析这些数据的专家知识。
这样，数据的使用者可以充分利用数据的有用信息，提高了数据的价值。
1.4 简化数据提取过程，提高效率阿里巴巴数据开放平台简化了数据提取过程，提高了数据使用的效率。
用户可以快速找到所需的数据，节省了大量的时间和人员开支。
同时，数据也要经过格式化和标准化的处理，从而更容易被其他系统使用。
二、阿里巴巴数据开放平台的应用2.1 帮助品牌商了解市场趋势阿里巴巴数据开放平台可以为品牌商提供详细和实时的市场趋势，帮助他们了解消费市场的情况。
品牌商可以利用这些趋势数据调整产品设计，优化销售策略，从而提高产品的销售量。
阿里云大数据工程实训项目;阿里云金融云总经理刘松
阿里金融云特点
安全合规
．从 数 据 中 心 、云 服 务产品、网络应 用层提供全方位的 安全防护。同时阿 里金融云通过公安
部 三 级 等 保 、B51
全球首张安全云金牌。 帮助银行电子渠道 业务完成人行要求 的安全规范评 测
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容灾备份
．两地双中心和两地 三中心的容灾方案 提供，适应金融行 业对灾备的硬性规 定 ，打消金融行业 上阿里云的顾虑．
运 维服务都由阿里云完成，科技人员作为甲方提出运维要求即可，科技
人 员应的精力应放在与业务部门解设决计方案，业务开发 和建设上
阿里集团 lO W+台 服务 器 ，只需要200人的运维团队即可维护这么庞大 的 服 务器 集群 。依靠10年 来的 运维 积累及自 动化 运维工具 的实 现。运
维是个 纯 技术 活 ，合理的 社会分工让 专 业 人 做 专 业 事 。 为金融客户提供专屁 的技术经理，随时为金融客户提供完善的技术咨询
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全球首家获得云安全国际认证金牌
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全国首个通过公安部等级保护测 评
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大数据工程师教材
大数据工程师教材✧《ODPS权威指南：阿里大数据平台应用开发实践》非常经典的大数据平台开发教材，虽然出版的时间比较早，而阿里云的大数据平台已经从ODPS升级迭代为MAXCOMPUTE，但是此书中有大量的工业级SQL代码，并且对于SQL的原理做了非常详细的说明。
✧《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。
主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界新产品，以及学术界新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。
✧《大数据分析与算法》本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。
✧《数据中台：让数据用起来》本书由数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，数澜科技已经帮助万科、中信云网等百余家各行业头部企业建设和落地数据中台。
7位作者都是有10年+经验的资深数据人，大部分作者来自原阿里数据中台团队和华为。
本书得到了阿里巴巴集团联合创始人谢世煌、原阿里集团副总裁卜鹰等近10位行业专家的高度评价和推荐。
本书从建设、管理、运营、安全4个维度详细讲解了数据中台概念、认知、架构、原理、组成，以及从0到1的完整过程。
《中台战略：中台建设与数字商业》作者团队阿里系云徙科技是国内领先的数字商业云服务提供商，以“业务＋数据”双中台为核心技术，驱动企业数字化转型，赋能新零售商业创新，助力业务持续增长。
云徙科技核心团队来自阿里、用友等企业，云徙已获得银杏谷资本、云锋基金及红杉资本中国基金等国际基金战略投资。
阿里云数据中台解决方案
阿里云数据中台解决方案是阿里云面向企业客户提供的一种全新的数据管理和数据分析平台，以其强大的功能、高效的性能以及灵活的扩展性为企业客户带来了极大的商业价值。
本文将从阿里云数据中台的背景、架构、核心功能和应用场景四个方面对其进行详细地介绍。
一、阿里云数据中心的背景阿里云数据中台解决方案源于阿里云在大数据技术和云计算技术方面多年的积累和实践。
随着互联网的高速发展和数据时代的到来，企业日益重视对数据的采集、存储、分析和应用，希望能够通过数据获取更多的商业价值和竞争优势。
然而，由于数据来源众多、数据类型复杂、数据量庞大、数据分散在不同的业务系统和地理位置上等问题，使得企业难以有效地挖掘数据价值，加上传统数据仓库和分析平台效率低下、性能瓶颈等问题，让企业不得不寻求一种新型的数据管理和分析平台。
阿里云数据中台正是为此而诞生的，它不仅解决了企业中数据的管理问题，而且还实现了对数据的高速处理和深度分析，这些都极大地提升了整个企业的数据应用能力和商业价值。
二、阿里云数据中台解决方案架构阿里云数据中台解决方案采用了业界领先的大数据存储和处理技术，包括Hadoop、Spark、Flink、Druid、Kafka、Hbase、Elasticsearch等，在此基础上构建了一个完整的数据管理和分析体系。
具体来说，它的架构包括以下几个部分：1. 数据采集层：主要负责从多个数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、日志、网络、传感器等）中采集和抽取数据，并将数据进行清洗和预处理，使其变得更加规范和可用。
2. 数据存储层：主要负责将采集的数据存储到不同类型的存储系统中，如分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如Phoenix、Impala）、文档数据库（如Elasticsearch）等。
3. 数据计算层：主要负责实现对存储在不同存储系统中的数据进行高效计算和分析，它采用了Apache Spark、Flink等分布式计算框架，支持包括SQL、流处理、机器学习、图计算等多种计算模型。
阿里云ODPS,大数据进入电厂模式
开放之前，ODPS通过阿里小贷业务、阿里妈妈广告平台等业务进行了验证。
通过ODPS进行卖家的信用额度评估、用户点击行为预测模型训练。
阿里的整个淘宝系和支付宝数据仓库，都架设在ODPS上，显而易见这是阿里大数据最重要的基础软件部署。
为了验证ODPS的计算能力，阿里邀请华大基因利用ODPS进行基因测序，耗时不到传统方式的十分之一；邀请药监部门利用ODPS ，全程监管药品流向，解决假药问题。
现在则将验证过ODPS正式开放出来商用，实际上是将阿里能够承载双十一和支付宝平台宏大的交易量的计算和数据能力开放出来。
阿里野心：做大数据的军火商在阿里”数据、平台和金融”战略支撑下，大数据已成为阿里的重中之重。
马云在多处场合提到人类正在进入DT时代。
对大数据最有话语权的美国公司莫过于Google和Amazon，Google有举世闻名的数据中心、基于Colossus的云，比MapReduce更快的Caffeine，分布式存储Colossus比GFS还要先进，还有大数据分析管理工具Dremel、 PowerDrill、Instant和Pregel，基于这些，Google可以做到世界杯8强的准确预测和流感趋势预测；Amazon除了AWS是最早的IaaS平台外，去年曾宣城可以通过大数据预测用户的购买行为进行提前发货。
对应到中国则是阿里和百度，此前阿里曾与气象局合作为其提供大数据服务，众所周知，气象科学一直是非常典型的海量数据型业务，在双十一期间还可以预测用户余额宝的消费取现行为，菜鸟网络这一开放式的物流体系的智能调度同样极度依赖大数据。
百度则具有世界杯、旅游、高考预测服务，世界杯预测准确率超过谷歌。
阿里和百度思路并不相同，阿里做的是大数据的集市，拥有数据的可以提交上去，阿里提供基础设施和能力，第三方亦可帮助数据拥有者进行挖掘分析。
阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
这些底层架构是其他公司利用大数据武器，阿里则充当军火商的角色。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
dataworks开发案例
dataworks开发案例DataWorks（数据工场）是阿里云推出的一款数据集成与数据开发工具，旨在帮助用户实现数据集成、数据开发和数据运维的全流程自动化。
1. 数据集成：DataWorks提供了丰富的数据源连接能力，可以连接多种不同类型的数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储等。
用户可以通过简单的配置，实现不同数据源之间的数据同步和数据传输，大大提高了数据集成的效率。
2. 数据开发：DataWorks提供了一套完整的数据开发环境，支持SQL、Python、Java等多种开发语言，用户可以根据自己的需求选择合适的开发语言进行数据开发。
同时，DataWorks还提供了丰富的数据处理函数和算子，可以方便地进行数据清洗、数据转换和数据计算等操作。
3. 数据运维：DataWorks提供了强大的数据运维能力，用户可以通过DataWorks监控数据集成和数据开发的运行状态，及时发现和解决问题。
同时，DataWorks还提供了任务调度和自动化运维功能，可以帮助用户实现数据的定时调度和自动化运维，提高数据处理的效率和稳定性。
4. 数据质量管理：DataWorks提供了数据质量管理功能，可以帮助用户监控数据质量，并及时发现和解决数据质量问题。
用户可以通过配置数据质量规则，对数据进行自动化的质量检测，同时还可以通过DataWorks提供的数据质量报告，查看数据质量的详细情况。
5. 数据安全：DataWorks提供了严格的数据安全控制机制，包括用户权限管理、数据加密和数据脱敏等功能。
用户可以根据自己的需求，对数据进行细粒度的权限控制，保护数据的安全性和隐私性。
6. 数据治理：DataWorks提供了数据治理功能，可以帮助用户管理和维护数据资产。
用户可以通过DataWorks建立数据目录和数据模型，对数据进行分类和组织，方便数据的查找和使用。
同时，用户还可以通过DataWorks实现数据血缘和数据溯源，追溯数据的来源和流向，提高数据的可信度和可靠性。
阿里云的演变历程
阿里云的演变历程标题：阿里云的演变历程：从创业初期到全球领先的云计算巨头导语：阿里云（Alibaba Cloud）作为中国最大的云计算服务提供商，经历了多年的发展和演变，成为全球领先的云计算巨头。
本文将深入探讨阿里云的演变历程，从创业初期到如今的成就，以帮助读者更全面、深刻地理解阿里云在云计算领域的影响力和重要性。
一、创业初期：融合技术开放，探索商业模式阿里巴巴集团创始人马云于2009年推出云计算服务，正式命名为阿里云。
起初，阿里云仅仅是为阿里巴巴集团的电子商务平台提供基础设施支持，为其提供稳定、高效的计算和数据存储服务。
然而，随着云计算技术的快速发展和市场需求的变化，阿里云不断优化和创新，逐渐打破了传统云计算的局限性。
二、从云计算供应商到数字化技术引领者随着云计算市场的日益竞争和用户需求的变化，阿里云逐渐从云计算供应商转变为数字化技术引领者。
阿里云投入大量资源在人工智能、大数据、物联网等领域的研究和开发。
通过与各行各业的合作伙伴共享技术和知识，阿里云不断推动数字化转型，并为企业提供创新解决方案。
三、扩展全球市场：一带一路构建数字丝绸之路阿里云将目光聚焦于国际市场，通过一系列合作伙伴关系和数据中心的建设，将其服务覆盖到全球各地。
作为一带一路倡议的支持者，阿里云积极参与国际合作，为区域经济合作提供数字化基础设施和技术支持。
阿里云的全球扩张不仅帮助中国企业拓展海外业务，也为世界各地的企业提供了稳定可靠的云计算服务。
四、安全与可靠：保护用户数据和隐私随着云计算的普及，数据安全和隐私保护成为用户和企业关注的焦点。
阿里云高度重视安全性，通过安全技术和措施，保障用户数据的安全和隐私。
阿里云拥有世界级的数据中心和网络安全设施，通过多层次的防御机制和数据加密保障用户数据的安全。
此外，阿里云还积极推动云计算行业的安全标准和规范制定，为整个行业的发展做出贡献。
总结回顾：阿里云作为中国最大的云计算服务提供商，经历了从创业初期到如今的演变过程。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
阿里云大数据应用指南
阿里云大数据应用指南近年来，随着云计算、大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将自身的业务转向云端，期望通过云计算和大数据技术来提升企业的竞争力。
在众多云计算服务提供商中，阿里云以其领先的技术和业务，备受业界关注。
阿里云大数据平台作为阿里云的重要业务之一，其在大数据领域的技术和能力备受认可，国内外众多企业都在使用其提供的大数据解决方案，以达到提高业务效率和决策效果的目的。
本文将阐述阿里云大数据应用的优势和实际应用案例，以期为企业提供参考和借鉴。
一、阿里云大数据平台的优势1.全面的数据处理能力阿里云大数据平台提供了全链路的数据处理能力，包括数据采集、存储、计算、分析、可视化等环节。
相比传统的数据处理方式，阿里云大数据平台具有更高的效率和准确度，并能够满足各类不同的业务需求。
2.高效的数据存储和管理阿里云提供多种存储服务，如对象存储OSS、表格存储Table Store、文档数据库MongoDB等，可以满足不同数据类型的存储需求。
此外，阿里云还提供了流媒体存储、文件存储、块存储等服务，为企业的大数据存储提供了全面的支持。
3.快速的数据计算和分析能力阿里云大数据平台提供多种计算和分析服务，如大数据计算引擎MaxCompute、数据分析引擎DataWorks、流式计算引擎实时计算等，这些服务提供快速、高效的数据计算和分析能力，为企业的业务决策提供有力的数据支持。
4.全面的数据可视化服务阿里云大数据平台提供多种可视化工具和组件，如DataV、QuickBI等，这些工具和组件可以帮助企业实现数据的可视化和呈现，从而更好地理解和利用数据，提供更好的业务决策支持。
二、阿里云大数据应用案例1.新冠疫情防控在新冠疫情的防控工作中，阿里云大数据平台发挥了重要作用。
阿里云在数据收集和分析方面采用了多方合作的方式，通过VR锦鲤程序、WiFi数据分析、移动信令数据分析等多种方式，对人员移动轨迹、密切接触者等关键数据进行了采集和分析。
阿里云大数据服务的应用场景
阿里云提供了多种大数据服务和解决方案，适用于各种不同的应用场景。
以下是一些阿里云大数据服务的应用场景：1. 数据分析与洞察：- 数据仓库：通过阿里云MaxCompute（原名ODPS）等数据仓库服务，企业可以将大量数据集成、存储和分析，用于决策支持和洞察业务趋势。
- 数据挖掘和机器学习：使用阿里云的机器学习服务，可以构建和训练模型，以实现预测性分析、推荐系统和自动化决策。
- 实时数据分析：阿里云的流计算服务（Flink、Storm）和消息队列服务（MNS、RocketMQ）支持实时数据处理和分析，适用于实时监控和反欺诈等场景。
2. 云原生大数据应用：- 阿里云容器服务（Kubernetes）结合大数据组件，可用于构建弹性、可伸缩的云原生大数据应用，支持容器化的数据处理和分析任务。
3. 数据湖和数据湖分析：- 阿里云对象存储服务（OSS）可以用作数据湖存储，将结构化和非结构化数据集中存储，供后续分析使用。
- 数据湖分析工具如Data Lake Analytics（DLA）支持在数据湖中执行SQL查询，无需预处理数据。
4. 日志分析和监控：- 阿里云Log Service（SLS）用于收集、存储和分析大规模日志数据，可用于应用程序监控、异常检测和性能分析。
5. 大数据处理和ETL：- 阿里云E-MapReduce（EMR）提供了Hadoop、Spark、Hive等大数据处理引擎，用于数据清洗、转换、计算和存储。
- 阿里云数据集成（DataWorks）用于数据集成、ETL（提取、转换、加载）和数据流程自动化。
6. 图计算和社交网络分析：- 阿里云Graph Database（GDB）支持图数据库，用于分析社交网络、推荐系统、反欺诈等场景。
7. 数据安全和合规性：- 阿里云提供数据安全服务，包括数据加密、访问控制、数据脱敏、审计和合规性报告，以确保数据的安全和合规性。
8. 物联网数据分析：- 阿里云IoT平台与大数据服务结合，用于物联网设备数据分析和智能物联网应用的开发。
阿里巴巴ODPS介绍
阿里云阿里云ODPS ODPS ODPS简介简介阿里云·互联网云计算·产品王乐珩自我介绍王乐珩（）目前在阿里云，任云计算业务线产品经理，主要负责数据分析领域。
此前在计算所生物信息组，任pFind蛋白质搜索引擎的架构师和程序经理。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（一）（一）阿里云开放数据处理服务(Open Data Processing Service ，简称ODPS) 是构建在飞天系统上的大规模分布式数据处理服务。
ODPS 以REST API 的形式，支持用户提交类SQL 的查询语言，对海量数据进行处理。
在API 之上，还提供SDK 开发包和命令行工具， 上还有一个Web 演示界面。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（二）（二）与传统数据仓库工具相比ODPS 有以下优势：•处理能力强大：后面提到的“应用案例一”和“应用案例二”和“应用案例五”的客户都曾经购买使用过传统数据仓库技术解决方案，但是都无法适应剧烈膨胀的数据规模。
•成本低廉，伸缩灵活：由于云计算的业务特点，用户可以根据自己的实际需求租用相应的计算能力。
同时节省昂贵的运营费用。
后面提到的“应用案例四” 和“应用案例五”的客户的支出，是与其网站业务量，以及产品线复杂程度一起增长的。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（三）（三）与HIVE 、Big Query 相比ODPS 有以下特点：•企业级特征：定制化ETL 、窗口函数、存储过程、作业调度、M\R 、UDF 等。
•项目支撑：项目空间和帐号授权机制(Project/ User/Role/ACL)。
Quota 和Priority 的管理。
•Web Service ： RESTful API 、多语言SDK 、事件订阅。
的区别（一）OTS的区别（一）RDS、、OTSODPSODPS与与RDS阿里云关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是构建在弹性计算系统上的商用关系型数据库服务。
.大数据应用的开发流程包括
.大数据应用的开发流程包括
第一步：需求：数据的输入和数据的产出；
第二步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；
第三步：数据建模；
第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；
第五步：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；
第六步：最终确定选择、规范等；
第七步：基于数据建模写基础服务代码；
第八步：正式编写第一个模块；
第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；
第十步：测试和验收；
从流程角度上看，整个大数据处理可分成4个主要步骤。
第一步是数据的搜集与存储；
第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究，包括无关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在；
第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进行建模。
从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。
这当中会涉及很多算法和技术，比如机器学习算法等；
最后一步是对模型的部署和应用，即把研究出来的模型应用到生产环境之中。
1、数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架flume
2、数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群
3、数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive
4、数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具
5、数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品。
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两层平台
电商 业务系统
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商 业务中台
电商数据 中间层
电商 算法库
电商业务组件|中间件
基础 技术平台
计算平台
算法平台
主机，存储，数据库， 通用中间件
IaaS服务 | 机房，网络，…
您的技术部门 阿里云
谢谢！
18
数据化的 公司
数据公司
Data 1.0
看数据
业务痛点：观察业务运行情况
✓ 老板：不能及时看到公司的业务运营情况； ✓ 业务专家：做不到“用数字说话”，被老板挑战；
技术架构：数据集市+分析展现
✓ 基于数据集市，快速产生业务报表； ✓ 直观有效地展示数据，还原业务真实状态； ✓
大 数
开发工具GUI
您可以省心：
再多的数据，也存得下、算得动
据
操 作
计算引 擎
Core
系
可租用的存储和计算资源 图形化的编程和分析界面 程序运行托管、运维监控
统 9
开发一个个性化推荐需要多长时间？
900人天？
30人天！
开发一个活动直播大屏需要多长时间？
一个月？
3天/1小时
10
数据市场
1
天池大赛
MaxCompute
数据开发套件
机器学习（PAI）
推荐引擎 规则引擎 关系网络 智能服务（行业/语音/图像/视频）
Data 3.0
运营数据
业务痛点：让数据价值浮出水面
✓ 如何让数据资产持续增值、持续变现？ ✓ 如何将业务创新的门槛和代价降到最低？ ✓ 如何让数据赋能每一位员工、渗入每一个业务环节？ ✓ 如何获得更多数据（新能源）？
它在电商场景下的精准度和效果更佳；
基础 技术平台
算法平台，人工智能基础服务
分布式机器学习平台，通用算法，语音识别，语音 合成，自然语言理解，图像和视频分析，…
IaaS服务 | 机房，网络，…
• 机器学习平台、智能语音、图像视频分析、 自然语音理解等人工智能基础服务，具有 通用性，不必要重复投资；
• 要求有深厚的技术沉淀，投资大，变现周 期长
计算平台 | 离线计算，流计算，实时分析，… IaaS服务 | 机房，网络，…
• 大数据基础技术设施，提供大规模计算能 力，解决可扩展性、稳定性、性能、成本 等通用技术问题；
• 非常厚，技术难度大，建设周期长；
示例（2）：AI中台
电商 算法应用
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商 业务中台
电商业务算法库
安全 风控
营销
搜索
物流
…
一切业务数据化，一切数据业务化
云计算
大数据
8
数加如何赋能合作伙伴？
大 数
图像视频API
据
语音识别API
中
文本分析API
间
通用算法库
件
关系网络 分析引擎 规则引擎 推荐引擎
您可以省力：
10000行的代码，可能只需写 100行
Focus 在核心业务逻辑实现 搭积木式快速拼装应用
搜索算法库，个性化推荐算法，虚假交易模型，…
• 利用中台提供的电商算法组件，可快速搭 建算法应用；
• 对于中台尚未涵盖的部分，也可以直接基 于底层平台来自主实现算法（定制）；
• 面向电商的算法中台； • 结合电商业务场景，抽象出可复用的算法
模型，例如虚假交易识别模型； • 结合电商业务场景，对算法进行优化，让
阿里云大数据技术开发
DT时代的技术进化
Data 1.0
Data 2.0
Data 3.0
看数据
用数据
运营 数据
用
存通用
数据的作用 技术的作用 职能的设置
成本 辅助
CIO主导
利润 指挥
CTO主导
数据即业务 赋能
CDO主导
Data 1.0
Data 2.0
Data 3.0
看数据
用数据
运营 数据
用
存通用
信息化的 公司
阿里巴巴面临的挑战： EB级的数据算不算得动？ 百万张表如何管理？ 数据质量：一分钱一百万 大集中的数据如何确保安全？ ……
Data 3.0
运营数据
技术架构：基础设施+业务中台
前台 业务
金融
客服
信用
安全 风控
营销
搜索
物流
…
中台
公共数据服务
One Data DW
公共数据产品和数据服务 统一的数据仓库
数据开发套件 StreamCompute
QuickBI 日志分析
Data 2.0
用数据
业务痛点：让业务持续良好运转
✓ 高要求：数据丰富度、算法精准度满足不了业务需求； ✓ 高风险：系统挂掉或数据出错 = 业务挂掉；
技术架构：数据仓库+算法挖掘
✓ 底层是数据仓库，整合数据，保障质量和稳定性； ✓ 上层有数据应用引擎； ✓ 具备大规模数据处理、数据挖掘和算法建模的能力；
后台
公共技术平台 One Platform
统一的大数据技术平台 PowereOdDPbSy，阿AD里S 云数加
数据共享 算法共享 知识共享
生态 运营 建设 管理
数据安全 数据质量 数据标准 成本管理
计算平台 数据市场
机器学习平台
DTBoost应用加速器
数据交换机制
行业子云（虚拟运营商）
金融
客服
信用
1
音乐家需要自己造乐器吗？
企业技术部门的定位：基础技术设施 V.S 业务中台
电商 行业
淘系 业务
电商 业务 中台
金融 行业
蚂蚁 业务
金融 业务 中台
物流 行业
…
菜鸟 业务
…
物流 业务 … 中台
基础技术平台
技术平台分两层
第二层：业务中台 • 背靠基础平台，面向特定业务，衔接技术与业务 • 针对业务场景抽象和优化的技术组件（积木） • 可从支撑一家公司扩大到支撑一个行业
第一层：基础技术平台 • 通用的技术平台，提供基础性服务 • 业务无关性，适用于所有行业
电商 数据应用
电商 业务中台
基础 技术平台
示例（1）：数据中台
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商数据中间层和公共数据服务
OneData，OneService，标签体系，生意参谋，…
• 利用中台提供的业务组件，可快速搭建数 据应用；
• 对于中台尚未涵盖的部分，也可以直接基 于底层平台来构建数据应用（竖烟囱）；
• 非常薄，快速搭建、灵活改变；
• 面向电商的数据中台；
• 基于计算平台提供电商数据服务，对业务 场景进行抽象、封装可复用的业务组件 （例如生意参谋），降低数据使用门槛；
• 相同的方法论和业务组件可被复制到电商 行业的其他企业，可复用，且有一定的灵 活度；