阿里数据同步的前世今生

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阿里巴巴发展历程

发展历程1999年9月，马云带领下的18位创始人在杭州的公寓中正式成立了阿里巴巴集团2000年1月，阿里巴巴集团从软银等数家投资机构融资2，000万美元。

2004年2月，阿里巴巴集团从数家一线投资机构融资8200万美元，成为当时中国互联网届最大规模的私募融资。

2005年10月，阿里巴巴集团于中国雅虎签订合作协议，收购并接管中国雅虎。

2012年9月，阿里巴巴集团完成对雅虎初步的股份回购并重组与雅虎的关系。

经营特色1、构建多样化的跨境电商平台2、搭建四通八达的跨境物流网络3、阿里巴巴双十一品牌大于销售4、阿里巴巴集货模式的优势5、阿里巴巴清关模式的优势6、阿里巴巴开展跨境业务中面临的挑战效益分析资金来源1、会员费2、广告费3、竞价排名4、增值服务5、线下服务6、商务合作7、按询盘付费经营方式分析1、义乌模式，义乌模式的总体特点是：既买全国也买本地，既卖全国，也卖全球。

劳动密集型的小商品生产与大市场的结合，是义乌市场发展的基点。

2、阿里巴巴模式，作为全球最大的网上贸易市场，阿里巴巴是当之无愧的电子商务的代表。

阿里巴巴模式的总体特点是：网上交易，网下配送。

前景展望在整个社会开始步入信息化时代的今天，企业上网已经成为不可阻挡的趋势，每个企业都想摸索出一条适合自己发展的电子商务之路。

义乌在其原有的商业模式基础上结合了阿里巴巴模式，开创了其小商品市场全新的电子商务时代。

阿里巴巴SWOT优势S1、市场占有率及品牌价值高2、资金安全性相对强且资金雄厚3、营销能力和亲和力强4、创新能力强劣势W1、信誉度降低2、缺乏客户分级管理制度3、利润增长率有所下降4、搜索服务能力欠佳5、没有物流是短板6、销售团队过于庞大机会O1、国家产业政策支持发展2、市场潜力巨大3、新的电子商务模式不断出现4、国家允许符合条件的第三方支付结算5、人民币跨境结算威胁T1、电子商务领域竞争激烈2、操作系统及CPU等核心技术受制于人3、本币升值可能导致出口下降详细发展历程1999年9月，马云带领下的18位创始人在杭州的公寓中正式成立了阿里巴巴集团，集团的首个网站是英文全球批发贸易市场阿里巴巴。

大数据的前世今生

大数据的前世今生——大数据特征与发展历程2014-10-08 18:31 原创精选转载0条评论大数据大数据的定义与特征大数据（big data）是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

作者认为具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即：数据量大（Volume）。

第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。

大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z （10亿个T）。

类型繁多（Variety）。

第二个特征是种类和来源多样化。

包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

价值密度低（Value）。

第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。

随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

速度快时效高（Velocity）。

第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。

比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。

这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

数据是在线的（Online）。

数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。

现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。

比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。

如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。

关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。

数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。

阿里云的发展史

阿里云的发展史一、前言阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算服务提供商，成立于2009年。

阿里云的发展史可以追溯到早期的云计算概念的兴起和阿里巴巴集团对云计算的战略布局。

本文将从阿里云的起源、发展和创新等方面，对阿里云的发展史进行阐述。

二、起源与初创阶段阿里云的起源可以追溯到2009年，当时阿里巴巴集团决定将云计算作为战略重点，并成立了阿里云事业部。

起初，阿里云主要为阿里巴巴集团内部的业务提供云计算服务，包括电子商务、金融、物流等领域。

随着云计算技术的不断发展和市场需求的增长，阿里云逐渐开始向外部客户提供云计算服务，成为一家真正意义上的云计算服务提供商。

三、快速增长与市场扩展阿里云在初创阶段就表现出了快速增长的势头。

2011年，阿里云的市场份额在中国云计算市场中排名第一。

随后，阿里云开始在国际市场扩展，先后在新加坡、美国等地建立数据中心，为全球客户提供云计算服务。

2016年，阿里云成为全球第四大云计算服务提供商。

四、技术创新与产品升级阿里云在技术创新和产品升级方面一直保持着领先地位。

阿里云在云计算基础设施、大数据、人工智能等方面进行了大量的技术研发和创新。

阿里云推出了一系列创新产品，如云服务器ECS、对象存储OSS、容器服务等，满足了不同行业和企业的需求。

同时，阿里云还积极参与开源社区，贡献了众多开源项目，推动了云计算技术的发展。

五、生态建设与合作伙伴关系阿里云注重生态建设，与众多合作伙伴共同构建了一个完整的云计算生态系统。

阿里云与软件厂商、硬件供应商、系统集成商等建立了紧密的合作关系，共同推动云计算产业的发展。

此外，阿里云还通过开放平台、技术大会等形式，与开发者和创业者保持密切联系，激发了创新活力。

六、国际化布局与全球影响力阿里云在国际化布局方面取得了显著成果。

阿里云在全球范围内建立了多个数据中心，为全球客户提供本地化的云计算服务。

同时，阿里云还积极参与国际标准制定和国际合作，推动了全球云计算领域的发展。

十年进化：解码阿里数据

十年进化：解码阿里数据平台战略已成，向数据转型的下一程，阿里巴巴正迎来“攻坚战”。

大数据时代，阿里巴巴集团是最有资本进行烂漫遥想的公司之一，阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已“清洗”的数据。

马云曾在2012年公开宣称，“平台、数据、金融”是阿里集团和阿里小微集团未来的指导路线。

在此前后，战略布局已经渐次展开：2010年，推出重整的搜索业务“一淘”，2011年收购数据属性公司CNZZ，近期又接连收购友盟、入股新浪微博和高德，抢占数据源;在物流领域，阿里由天猫主导建设了与各大配送公司对接的“天网体系”，最近牵头成立智能骨干物流网络“菜鸟科技”，构建物流信息数据平台。

阿里数据十年铸剑，如今只是起手开了个局。

十年进化从报表到分析工具、flash，阿里的数据产品越来越没“数据味”。

从2003年淘宝起步开始，阿里集团数据平台事业部负责人“七公”(本名汪海)就一直在与数据打交道，他的经历勾勒出了这家数据巨人的演变轨迹。

阿里系最早的数据工作自2003年起步，出于业务需求的驱动，起初非常粗糙，无非数据库、IT系统，随后开始统计分析行业的基础指标，比如PV、UV等，当时的淘宝数据部门只有数名员工。

在数据的童蒙时代，淘宝“依葫芦画瓢”，学习当时最大的对手——易趣，当时eBay、亚马逊都已成立成熟的BI部门。

恰是与易趣的竞争，推动了阿里的数据应用。

据淘宝内部人回忆，易趣曾强势通过排他协议垄断了门户广告资源，迫使阿里将广告投放转向中小网站联盟，由此催生了广告投放精准化分析需求，淘宝的数据团队开始积累流量数据的分析经验。

2004-2005年，淘宝逆转易趣，业务量激增，品类快速扩张，数据量随之跃升。

淘宝开始意识到，不能再靠拍脑袋做经营决策了，需要实时观察掌握用户量和交易量的变化，进行精准分析。

2005年，淘宝成立商业智能部门，成为当时淘宝技术研发部门负责人姜鹏的直属部门。

这一年，阿里拥有了第一款严格意义上的数据产品——“淘数据”，这是一份经营数据的报表，为各业务公司、部门提供经营报表的检索生成工具。

阿里云的发展历程

阿里云的发展历程一、背景介绍阿里云（Alibaba Cloud），是由阿里巴巴集团于2009年推出的云计算服务平台。

作为全球领先的云计算服务提供商之一，阿里云为全球客户提供高性能、弹性可扩展且安全稳定的云计算基础设施和服务。

二、阿里云的诞生2.1 阿里巴巴集团的战略转变阿里巴巴集团在成立之初是以电子商务为核心业务的公司，但随着互联网行业的迅速发展和用户需求的变化，阿里巴巴集团开始思考如何更好地支持电子商务业务的发展。

于是，阿里巴巴决定进军云计算领域，为企业提供更高效、稳定的计算和存储资源。

2.2 阿里云的推出2009年，阿里巴巴集团正式推出阿里云品牌，并开始在云计算领域进行布局。

阿里云以强大的计算和存储能力，以及灵活的资源调配能力，为企业用户提供了新一代的云计算服务。

三、阿里云的发展历程3.1 各类云计算服务的推出自阿里云推出以来，陆续推出了一系列的云计算服务，包括云服务器（ECS）、云数据库（RDS）、云存储（OSS）等。

这些服务能够满足企业在计算、存储、网络等方面的需求，为企业提供了全面的云计算基础设施。

3.2 阿里云的技术创新阿里云注重技术创新，在云计算领域取得了多项重要突破和成果。

其中，阿里云在分布式系统、大数据分析、人工智能等方面的研究和应用取得了显著的成果，推动了云计算技术的发展。

3.3 与阿里巴巴集团的协同发展阿里云与阿里巴巴集团紧密合作，充分发挥两者的优势，形成了良好的协同效应。

阿里巴巴集团作为阿里云的重要客户和合作伙伴，为阿里云提供了稳定的业务需求和市场支持，推动了阿里云的快速发展。

3.4 全球化布局与拓展阿里云致力于在全球范围内推广和应用云计算技术。

阿里云在中国境内布局了多个数据中心，同时也在国际市场上积极推进布局。

截至目前，阿里云已经在亚太地区、欧洲和美国建设了多个数据中心，为全球客户提供稳定可靠的云计算服务。

3.5 生态系统建设和开放合作阿里云注重生态系统建设，并与合作伙伴开展深入合作。

阿里云的发展历程

阿里云的发展历程阿里云是中国的一家云计算服务提供商，是阿里巴巴集团下属的企业。

自2009年成立以来，阿里云成为中国云计算市场的领导者，每年的增长率在50%以上。

下面是阿里云的发展历程。

2009年，阿里巴巴集团旗下的阿里云成立。

当时，阿里云的服务甚至还不叫云计算，而称为云存储和云计算运营服务。

2011年，阿里云正式推出云计算服务，进军IaaS市场，成为中国最早进入云计算领域的厂商之一。

为了帮助企业实现数字化转型，阿里云提供了计算、存储、数据库、大数据、AI等全方位的云计算服务。

2014年，阿里云宣布进入PaaS领域，推出容器服务、消息队列、日志服务等产品。

在这一年，阿里云也收购了中科云网、网商银行等公司。

2015年，阿里云在美国云计算市场上推出IaaS和PaaS产品，并一度成为亚洲市值最高的科技公司。

同年，阿里云还利用自身的技术优势和数据资产，以及全球化和本地化并重的战略，在全球性竞赛中取得领先地位。

2016年，阿里云在港股上市，2016年收入同比增长近90%，并成为全球第四大公共云服务商。

此外，阿里云还进入体育领域，成为中国马拉松行业的首批战略合作伙伴之一。

2017年，阿里云日渐成为中国互联网大会上的热门话题之一。

这一年，阿里云与国外顶尖科技公司如Intel、NVIDIA、Microsoft等展开合作，进一步提升自身的技术实力。

2018年，阿里云利用自身的技术优势和社会影响力，积极推动数字经济发展，进一步推进数字化转型和云上创新。

此外，阿里云还在物流等领域不断拓展自身业务，为客户提供更全面的云计算服务。

截至2021年，阿里云已经成为全球领先的云计算服务商之一，拥有2000余个产品，服务于世界上80多个国家和地区的数百万客户。

随着未来数字经济的快速发展，阿里云将继续引领中国云计算市场的发展。

阿里巴巴的发展历程

阿里巴巴的发展历程引言概述：阿里巴巴是中国最大的电子商务公司之一，也是全球最大的在线和移动市场之一。

自2000年成立以来，阿里巴巴一直致力于为企业和个人提供电子商务解决方案，通过创新和发展不断推动着中国电子商务的发展。

本文将从阿里巴巴的创立开始，介绍阿里巴巴的发展历程。

一、创立与初期发展1.1 创始人马云的创业理念- 马云的创业理念是帮助中小企业通过互联网实现全球化- 马云认为互联网可以打破传统商业模式的限制，让中小企业有更多机会- 马云希望通过创新的商业模式来解决传统商业中的问题1.2 阿里巴巴的创立和早期发展- 1999年，马云与一些合伙人共同创立了阿里巴巴- 阿里巴巴最初是一个B2B电子商务平台，旨在帮助中国企业与全球买家建立联系- 阿里巴巴通过提供在线市场、支付和物流服务等解决方案，吸引了越来越多的企业入驻1.3 阿里巴巴的初期成功和挑战- 阿里巴巴在中国电子商务市场迅速崛起，成为行业的领导者- 阿里巴巴面临着来自传统企业和其他电子商务平台的竞争- 阿里巴巴通过不断创新和提供更好的服务来应对挑战，保持了市场地位二、国际化拓展2.1 阿里巴巴的国际化战略- 马云提出了“全球化是阿里巴巴的使命”的口号- 阿里巴巴通过收购和投资国际企业来拓展海外市场- 阿里巴巴在亚洲、欧洲、美洲等地建立了分支机构和合作伙伴关系2.2 阿里巴巴在国际市场的发展- 阿里巴巴通过在国际市场上推出跨境电商平台，帮助中国企业出口商品 - 阿里巴巴在美国上市，成为全球最大的首次公开募股- 阿里巴巴在全球范围内开展合作，与国际品牌建立了战略合作伙伴关系2.3 阿里巴巴的国际影响力- 阿里巴巴的成功吸引了全球关注，成为中国创新企业的代表- 阿里巴巴的发展经验被许多国内外企业借鉴和学习- 阿里巴巴通过参与全球性活动和组织，推动全球电子商务的发展三、多元化业务拓展3.1 阿里巴巴的多元化战略- 阿里巴巴通过投资和收购来拓展新的业务领域- 阿里巴巴进军金融、物流、云计算等领域，实现多元化发展- 阿里巴巴通过整合各个业务板块，构建了一个完整的生态系统3.2 阿里巴巴的金融业务发展- 阿里巴巴推出了支付宝和蚂蚁金服等金融服务平台- 阿里巴巴通过金融科技创新，为个人和企业提供更便捷的支付和融资服务 - 阿里巴巴的金融业务在中国和全球范围内取得了巨大成功3.3 阿里巴巴的云计算业务发展- 阿里巴巴推出了阿里云，成为中国最大的云计算服务提供商- 阿里巴巴通过云计算技术，为企业提供弹性计算、存储和人工智能等服务 - 阿里巴巴的云计算业务在全球范围内快速增长，成为重要的利润来源四、未来展望与挑战4.1 阿里巴巴的未来发展方向- 阿里巴巴将继续推动全球化战略，进一步拓展海外市场- 阿里巴巴将加大对技术创新和研发的投入，推动数字经济的发展- 阿里巴巴将继续深化多元化战略，进一步拓展金融和云计算等业务领域4.2 阿里巴巴面临的挑战- 阿里巴巴面临着来自国内外竞争对手的压力- 阿里巴巴需要应对监管政策的变化和市场环境的不确定性- 阿里巴巴需要保持创新和灵活性，适应快速变化的商业环境4.3 阿里巴巴的发展对中国和全球经济的影响- 阿里巴巴的发展推动了中国电子商务的繁荣和创新- 阿里巴巴的成功为中国企业提供了更多全球化的机会- 阿里巴巴的发展对全球经济的数字化转型和互联互通起到了积极作用结论：阿里巴巴的发展历程充分展示了创新和创业的力量。

阿里云的发展历程

阿里云的发展历程阿里云，是中国互联网巨头阿里巴巴集团旗下的云计算服务平台。

下面将为大家介绍阿里云的发展历程。

阿里云的历史可以追溯到 2009 年，当时阿里巴巴集团创始人马云提出了“阿里巴巴不是一个电子商务公司，而是一个互联网公司”的口号，决定将阿里巴巴集团的业务向云计算领域拓展。

于是，在这一年的 9 月 10 日，阿里云正式上线，成为中国第一个云计算平台。

初期，阿里云主要提供基础的云计算服务，如云服务器、云数据库等。

由于阿里巴巴在电子商务领域的成功经验和丰富资源，阿里云迅速发展起来，并吸引了众多企业用户的关注。

随着用户量的不断增加，阿里云也开始逐步完善和丰富自己的产品线，加大了在云计算领域的研发力度。

2011 年，阿里云推出了自己的云操作系统——阿里云操作系统（Aliyun OS），并发布了首款搭载该操作系统的阿里云智能手机。

阿里云操作系统凭借其开放性、灵活性和易用性，在国内外手机厂商中获得了广泛关注。

2013 年，阿里云推出了国内首个云市场——阿里云市场（Aliyun App Market），为开发者和企业用户提供了海量的云计算服务和解决方案。

阿里云市场的推出，为广大开发者和企业提供了一个快速获取各类软件和服务的平台，极大地促进了云计算市场的发展。

2014 年，阿里巴巴集团进行重组，成立了阿里云事业群，并购了中国最大的云计算服务提供商之一——云栖计算。

这一举措进一步加强了阿里云的实力和市场地位，并为阿里云的持续发展打下了坚实的基础。

随着时间的推移，阿里云逐步完善自己的产品线，包括云存储、大数据服务、人工智能等。

阿里云不仅在国内获得了广泛认可和使用，还逐渐拓展到国际市场。

2015 年，阿里云在新加坡、美国、澳大利亚等地建立了数据中心，并进一步推动阿里云在全球范围内的发展。

至今，阿里云已经成为国内最大的云计算服务提供商之一，也是全球排名前列的云计算服务公司。

阿里云的成功背后，得益于阿里巴巴集团在电子商务和互联网领域的成功经验和资源积累，以及持续的创新和投入。

电子商务数据同步与迁移

电子商务数据同步与迁移随着电商行业的快速发展，越来越多的企业开始将业务拓展至电商平台，进行在线销售。

但是，在不同平台上运营的数据，由于采集方式和管理方式不同，相互独立存在，管理和维护日益复杂。

因此，企业需要对电商数据进行同步和迁移，以提高效率、降低成本、加强管理。

1.电子商务数据同步的必要性电商数据同步指的是将平台上的产品、订单、库存和客户等数据统一到一个管理平台上，进行统一管理。

由于电商行业的特性，同步数据可以帮助企业提高管理效率和工作效率。

具体来说，同步可以带来以下好处：1.1 避免重复工作在线销售渠道很多，每个电商平台都需要上传产品图片、产品详情、价格等信息，很容易造成重复工作。

通过数据同步，可以避免重复导入及信息撞车的问题，更好的提高工作效率。

1.2 降低运营成本对于一个销售产品的电商网站，服务器肯定是必不可少的，技术开销也相对比较大。

如果每个平台都不同步，则会导致数据分散，从而加大服务器的承载压力，并增加了运维的成本。

而电子商务数据同步可以减少这些成本。

1.3 统一管理电商平台种类很多，因此其数据格式也各不相同，数据同步可以实现不同平台的数据格式的统一。

在同步到系统中之后，通过数据优化，实现全渠道数据的实时监控，便于企业了解自己的销售业务，更好的进行策略调整和优化。

2.电商数据同步的实现方式2.1 API对接API对接方式是目前最常用的电商数据同步方式。

API(Aplication Programming Interface)是一种用于不同系统之间数据交换的技术标准。

通过API，不同平台之间可以实现数据的直接传递和共享，实现数据的同步和迁移，达到节约时间和成本的目的。

2.2 数据导出导入企业可以通过导出各个平台的Excel数据表格和CSV数据文件等，再导入到自己的ERP系统中。

虽然工作量较大，但对于一些对程序开发难度要求不高并且数据量不大的企业，数据导入导出同样是一个可选的方案。

3.电商数据迁移的必要性和实现方式3.1 店铺迁移在一些情况下，企业业务往往会随着时间的推移而发生变化，因此还需要对数据进行迁移，以保证数据的完整性。

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。

阿里巴巴的大数据之路JStorm与Blink的发展史

阿里巴巴的大数据之路JStorm与Blink的发展史■林琳在阿里巴巴的发展过程中，流数据处理一直是业务中很重要的一部分。

和数据分析平台不一样，阿里巴巴内部的流数据处理平台有很多套。

在阿里巴巴的流数据发展历程里，有2个著名的流引擎JStorm和Blink产生着深远的影响。

这种影响并不仅仅在阿里巴巴集团的内部，并且扩散到了全球的开源世界。

比起其他用于集团内部的流计算引擎，它们更易于被人所熟知，今天就来重点分析一下这2个流计算引擎的发展。

Storm和JStormStorm是被Twitter收购以后才开源出来的流计算引擎。

阿里巴巴集团是在封仲淹带领的团队下才开始使用Storm的。

Storm这种流计算引擎是用一种比较小众的函数式编程语言Clojure开发出来的。

国内的Clojure专家屈指可数，因此阿里巴巴使用Storm时遇到了很多的问题。

毕竟有些时候需要去增加或者改变一些功能，而这就意味着需要对系统进行改进或者定制，但是Clojure语言十分小众，懂这种编程语言的人尚且不多，更不用说专业去修改了，所以，这些都决定了这种工作非常难以展开。

鉴于Storm十分难以改进和定制，又是当时开源世界里最成熟的流计算引擎。

于是，从2012年开始，阿里巴巴决定用Java对Storm进行重写，这就是JStorm项目的由来。

按照封仲淹的观点来说，JStorm就是Storm二次开发的产物，它可以让用户无缝地从Storm迁移到JStorm。

阿里巴巴选择用Java进行开发，这让开发进度明显加快。

而且，源于阿里巴巴的应用规模、对数据实时性等种种要求，团队对JStorm也进行了很多优化。

可以这么说，JStorm的出现，解决了Storm存在的很多问题。

2015年11月19日，阿里巴巴集团正式向Apache基金会捐赠了JStorm。

JStorm成为了Apache Storm下面的一个子项目，并在Apache基金会里继续孵化。

那段时间，JStorm的作者们对于开源表现出非常大的积极性。

阿里巴巴运维体系变迁史

阿里巴巴运维体系变迁史作者丨毕玄编辑｜谢然每家公司对于所谓运维团队到底应该做些什么，都有各自的看法。

本文首先由阿里巴巴的运维团队在整个阿里巴巴的业务里承担的责任为切入点，回顾了阿里巴巴从工具化到自动化的过程，接着分享了阿里巴巴在智能化领域的探索路线，最后总结了未来运维团队所面临的巨大挑战，特别是运维智能化落地，有效性提升，以及最终效率提升及成本节约上带来的挑战。

注：本文首发自InfoQ 运维公众号，高效开发运维，ID：DevOpsGeek，推荐关注。

随着大数据、机器学习和AI 技术的飞速发展，智能化运维成为运维的热点领域。

Gartner 的报告宣称，到2020 年，将近50% 的企业将会在他们的业务和IT 运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%。

尽管AIOps 还是一个新名词，但它无疑代表了运维未来的一种趋势。

智能化运维的终极目标，就是将运维人员从繁琐的工作中解放出来，提高整体运维效率，降低运维成本，实现业务系统的高可用性。

运维环境的异构和复杂化，导致日常运维工作需要付出的人力、时间成本越来越高。

大约两年前，智能化运维开始被大家广泛关注，随着大数据分析、APM、智能异常检测、机器学习等技术的兴起和逐渐成熟，运维需求也逐渐向自动化和智能化过渡。

从最初级运维发展到现在智能化运维，大致经历了四个阶段：脚本时代——工具时代——自动化时代——智能化时代。

目前业界真正的智能化运维的落地实践其实并不多，大多还是停留在自动化甚至人工化阶段，然而智能化运维是大势所趋，对于大公司来说，更是尤为重要。

以下整理自2017 上海CNUTCon 全球运维技术大会上，阿里巴巴研发效能团队负责人，阿里研究员毕玄的演讲《智能时代的新运维》。

1 阿里的运维体系承载着怎样的责任？阿里的运维体系介绍阿里的运维团队，主要覆盖五个层面。

一．资源的规划与支付是运维的基石整个运维团队需要负责资源的规划、资源的交付。

Quota 管理：比如我们会跟业务团队做一些预算的管理，对于每个业务团队首先需要有预算。

阿里canal数据同步原理 -回复

阿里canal数据同步原理-回复阿里巴巴的Canal数据同步原理数据流动的最佳实践引言数据是当代企业的核心资产，对于数据的高效同步和流动能力对于数据驱动的企业来说至关重要。

在这篇文章中，我们将介绍阿里巴巴的Canal数据同步原理，探索它是如何实现数据从源端到目标端的高效同步。

第一部分：Canal的概述Canal是阿里巴巴基于数据库增量日志解析，达到MySQL数据的实时增量订阅和消费的开源产品。

它使用了数据库的增量日志技术，通过解析MySQL的binlog来实现数据的实时同步。

Canal可以实时监控和抓取MySQL数据库的数据变化，并将变化的数据以事件的形式发送到下游消费者，实现数据的高效同步和流动。

第二部分：Canal的架构Canal的整体架构可以分为三个主要的组件：Canal Server、Canal Client 和下游消费者。

1. Canal ServerCanal Server是Canal的核心组件，负责从源端MySQL数据库读取binlog日志并解析。

它与MySQL数据库通过网络通信，将binlog数据读取到Canal Server中。

Canal Server利用阿里巴巴自研的数据同步中间件OTTER和RocketMQ发送canal消息到下游消费者。

2. Canal ClientCanal Client是部署在目标端的组件，负责与Canal Server建立连接并接收binlog事件。

Canal Client将接收到的binlog事件解析成对应的增、删、改的SQL语句，然后通过特定的协议将SQL语句发送给下游消费者。

3. 下游消费者下游消费者可以是各种各样的数据存储系统，比如Kafka、Hadoop等。

下游消费者接收到Canal Client发送的SQL语句后，将数据写入目标存储系统中。

这样，数据就完成了从源端到目标端的高效同步和流动。

第三部分：Canal的工作原理Canal的工作原理可以分为三个主要的步骤：binlog解析、数据传输和消费者数据处理。

阿里canal数据同步原理

阿里canal数据同步原理Canal是阿里巴巴开源的一款轻量级的数据同步工具，主要用于实时获取MySQL数据库的变更数据，并将这些变更数据传输到消息队列或其他下游系统。

通过Canal，开发人员可以及时了解到数据库中的数据变更，从而进行实时的数据同步和处理。

Canal的原理基于MySQL的日志解析技术，通过监控MySQL数据库的Binlog日志，将日志解析成数据操作语句，并通过Canal的客户端将这些操作语句传递到应用程序中。

Canal客户端在解析Binlog日志时，采用了增量订阅的模式，只解析最新的Binlog日志，避免了对整个数据库进行全量解析的开销。

Canal的数据同步过程分为三个主要步骤：连接MySQL服务、订阅Binlog日志、解析并传输数据变更。

Canal客户端连接到MySQL数据库服务，通过MySQL的Binlog API实时监听并获取Binlog日志。

Canal客户端与MySQL之间建立了一个长连接，保持实时的数据同步。

Canal客户端订阅Binlog日志，并解析Binlog日志中的数据操作语句。

Canal会将解析后的数据操作语句转化为通用的数据格式，并发送给下游系统或消息队列。

这些数据格式可以是JSON、Avro或其他格式，根据实际需求进行配置。

下游系统或消息队列接收到Canal传输的数据后，可以进行实时的消费和处理。

开发人员可以根据业务需求，将数据同步到其他数据库、数据仓库、搜索引擎等下游系统，或者进行实时的数据分析、监控等操作。

总结来说，阿里巴巴的Canal数据同步原理基于MySQL的日志解析技术，通过实时监听和解析Binlog日志，将数据传输到下游系统，实现实时的数据同步和处理。

Canal的使用能够提供实时数据变更的感知和处理能力，方便开发人员进行数据同步和实时数据处理。

otter同步原理

otter同步原理
Otter同步原理是指Otter实现数据同步的工作原理。

Otter是
阿里巴巴开源的一套分布式数据库同步系统，用于实现不同数据源
之间的数据同步和数据交换。

其同步原理主要包括数据抽取、数据
传输和数据加载三个步骤。

首先是数据抽取阶段，Otter通过对源数据库进行轮询或者监
听的方式，实时捕获变化的数据。

Otter会监控源端数据库的变化，比如增加、修改、删除等操作，将这些变化的数据抽取出来，形成
数据流。

接着是数据传输阶段，抽取到的数据会经过Otter的数据传输
模块，进行数据的压缩、加密等处理，然后通过网络传输到目标端。

最后是数据加载阶段，目标端接收到数据后，Otter会将数据
进行解压缩、解密等处理，然后加载到目标数据库中，保证目标端
数据库与源端数据库的数据一致性。

除了这三个基本步骤，Otter同步原理还涉及到数据校验、数
据重试、数据过滤等机制，以确保数据同步的准确性和稳定性。

同
时，Otter还支持并行同步和增量同步，能够高效地处理大规模数据同步的需求。

总的来说，Otter同步原理是通过抽取、传输和加载这三个步骤，结合一系列的数据处理和校验机制，实现不同数据源之间的数据同步和数据交换。

这样的设计能够保证数据同步的高效性、准确性和稳定性，满足各种复杂的数据同步需求。

潘磊谈阿里巴巴国际站发展历程

潘磊谈阿里巴巴国际站发展历程InfoQ：观众朋友大家好，我是来自InfoQ中文站的丁雪丰，现在正在QCon北京站的大会现场。

在我身边这一位是来自阿里巴巴国际站的潘磊。

潘磊能不能向观众朋友们介绍一下您自己，还有阿里巴巴国际站呢？相关厂商内容Adobe Flash Builder 4简体中文正式版高速下载视频下载：Sybase ASE 15.5内存数据库介绍Sybase在线课堂报名：深度剖析——Sybase ASE 15.5的实时数据处理(11月17日周三)InfoQ急聘：高级市场/活动经理、高级销售经理潘：大家好，我叫潘磊，来自于阿里巴巴国际站。

我大约是04年加入阿里巴巴的，阿里巴巴国际站是一个B2B的电子商务网站，主要服务于全球用户，大概的情况就是这样。

InfoQ：我们知道阿里巴巴旗下的网站有淘宝、B2B国际站，还有支付宝等等。

这些网站都有巨大的用户访问量，相信阿里巴巴能成长为现在这个规模，不是一日而成的，能否给大家介绍一下国际站的发展历程？潘：阿里巴巴国际站可能是阿里系里面存在最久的一个站点，它建立于1999年，当时只有很少的几台服务器。

发展至今已经整整十年了，这当中也经历好几次比较大的重构以及一些架构的变迁，才有了今天的访问量。

当然在阿里系里面阿里巴巴国际站的访问量还是比较低的。

InfoQ：在整个发展过程当中，有没有让您觉得如履薄冰的时候？潘：这个肯定有，印象最深的一件事情发生在早期，那时经常需要半夜起来做一些维护。

阿里对外承诺7×24小时提供服务，维护过网站的朋友都知道，这就意味着我们要在很短的时间内，及时解决线上问题，而线上问题往往是稀奇古怪的，往往晚上一接到电话，大家神经就高度紧张，紧急成立一些团队，然后投入到紧张的处理故障过程当中。

我觉得应该有无数个不眠之夜，让我印象非常深。

但这是很久以前的事了，最近还有一件事情，就是最近的那次重构。

我们那次重构前后历时有六个月，把阿里积累了五六年的代码和数据都重新梳理了一遍，因为时间比较紧，过程当中出了很多的问题，也有很大的困难。

canal同步原理

canal同步原理
Canal是基于阿里巴巴开源的一款具有数据同步功能的中间件，是易展开源项
目分支，支持MySQL、MongoDB、Oracle和DB2数据库实现数据同步。

Canal是
一种由源端（如MySQL）和目标端（如Elasticsearch）之间的点对点的双向同步
框架，可以用来收集、过滤、实时同步数据，最终实现从MySQL数据库实时同步到Elasticsearch，以便用户更快地搜索和使用数据。

Canal实现数据同步的原理是：Canal首先通过过滤binlog日志，捕获MySQL
数据变更信息（DDL、DML等），然后通过JSON格式传输给客户端，客户端收
到Canal的数据变更信息，解析处理后，再将变更的数据更新至目标系统（Elasticsearch），实现数据的实时一致性同步。

Canal使用checkpoint机制来记录上一次的binlog的位置，每次启动和重启的
时候，Canal都会根据Checkpoint记录点继续同步binlog，实现无中断数据同步。

此外，Canal还提供了可靠性保障功能，就是重发机制。

在Canal传输过程中，如果由于网络原因传输失败，Canal就会重新传输而不会丢失数据，从而保证数据
的可靠性。

总之，Canal 通过捕获mysql binlog并将其解析, 并支持持久化及重发机制, 来
实现点对点的双向同步，可以实现MySQL和Elasticsearch之间的实时数据同步，
使用者可以更加便捷地进行搜索及使用数据。