Dataworks继承计算引擎历史的目的是什么?:注册送18元无需申请

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本文摘要:有一个生动的比喻:如果把MaxCompute、Blink、PAI转换成一台PC的CPU、GPU、SSD等硬件设备,那么DataWorks就是这台大数据PC的Windows操作系统。比如2017年,以DataWorks为主体的阿里巴巴云,获得国际软博会金奖;

平台

对于吞吐量上百万的操作,计算平均秒延迟,关键指标突破开源Storm 6到8倍的性能,计算成本几乎高于开源软件。从2017年开始,Blink成为阿里巴巴集团最重要的动态计算引擎,在双11经历了简单的动态业务数据分析。PAI是阿里巴巴的机器学习平台,无缝连接强大的计算引擎和大数据研发平台,不具备超大型密集模型的CPU系统级优化、大规模图像、语音、文本领域的GPU系统级优化、网络推理小说的模型传输等加快市场需求的核心能力。它反对网上自学、深度自学、强化自学和自学等等。

阿里巴巴现场展示了新一代的计算引擎,布局了整个大数据和AI生态链,就是DataWorks。有一个生动的比喻:如果把MaxCompute、Blink、PAI转换成一台PC的CPU、GPU、SSD等硬件设备,那么DataWorks就是这台大数据PC的Windows操作系统。

可以看出,DataWorks整体是为计算引擎开发PCB的。据了解,本质上,DataWorks项目早在2009年就开始了,已经成为阿里巴巴集团数据研发的标准平台,承担着阿里巴巴集团、蚂蚁金服、菜鸟、优酷、高德等各事业部的数据研发任务。

进军公共云市场将被推进到2013年,届时DataWorks系列产品可以在全球16个国家和地区构建和部署,包括新加坡、悉尼、香港、德国、马来西亚、日本和美国。当然也在国际上获得了一系列奖项。比如2017年,以DataWorks为主体的阿里巴巴云,获得国际软博会金奖;2018年,DataWorks跻身全国大数据博览会十大产品,荣获最佳案例实践奖;在2018年国际权威评估机构Forrester发布的云数据仓库第二季度榜单上,我们代表阿里巴巴云与MaxCompute携手,实现全球第二。

在对话和交流环节中,五位平台领导被问及与行业相关的问题。以下为对话国史,已编辑整理,未改变初衷:问题:Dataworks继承计算引擎历史的目的是什么?周(阿里巴巴集团副总裁):阿里巴巴在2008年和2009年开始做大数据和云计算。之前是支持核心电商业务。随着阿里巴巴的业务,大数据平台发展迅速。

这个平台是Maxcompute的前身。只是今天宣布的计算引擎都包括Maxcompute、Blink、PAI、Dataworks,这些都不是简单的产品。首先,他们在阿里巴巴自己的业务场景中取得了巨大的成功,对整个业务的发展起到了至关重要的辅助作用。

阿里巴巴

经过这么大的业务量和高强度的检查,我们也期望能给全世界带来一些技术,尤其是给中国的企业用户,所以我们通过阿里巴巴云进口这些产品,为各行各业的企业用户服务。所以从历史上来说,因为至少在中国,阿里巴巴云的整个计算平台应该是历史最长的,当然也可以说是一个技术积淀深厚的大数据智能计算平台,也经受了旅居的巨大商业考验,具有真正的企业级服务能力。问题:产品的发布看似顺理成章,但本质上最难的问题在于?周:每个企业都有不同的计算引擎,导致很多不同的企业采用不同的计算方案。

随着阿里巴巴整个业务的大规模发展和整个核心技术的研发,整个阿里巴巴集团已经意识到我们今天必须有一个统一高效的计算平台,不会反对各种计算模式而不是单一引擎。面临的挑战是如何确保高性能、高效率、功能和稳定性,甚至安全性。我们也很确定,大数据和人工智能的整个研发并不是简单的包括一些引擎优化,而是整个过程很广。

训练一个模型并不意味着模型是不变的。很多时候,是因为各个领域的所有应用都在很大程度上产生数据。新的数据不会给我们带来一些新的数据,我们也不会通过一些新的数据来修正之前的模型。

同时,修改后的模型可以动态发布,中间的每一步都很重要。问题:计算平台不会随着阿里巴巴云的全球化而全球化?周:是的,也就是说,今天我们已经为中国企业的国际化打下了坚实的基础。随着业务的发展,他们只是不需要担心是否已经到达另一个国家,或者是否需要将整个应用程序应用到另一个平台。

今天,凭借阿里巴巴云强大成熟的技术,他们可以在一定程度上作为引擎,在不深度改变APP的情况下,快速拓展海外业务。我真的认为这是我们整个计算平台和阿里云韵基础设施为用户带来的巨大优势。问题:实现一站式平台是否意味着第三方的IT外包公司不会消失?周:恰恰相反。阿里巴巴获得了一个基本的R&D链接。

今天,大量甚至更好的第三方公司必须根据他们的业务特点和专业知识在其上构建更专业的平台和引擎。我也坚信,由于云计算和大数据的发展,今天与第三方公司的合作不会促进更大的机会。有了这样的云平台,有了这样的大数据系统,我们的合作伙伴真的有机会认识更大的用户群。

阿里巴巴云

问题:在机器学习领域,在训练充分的前提下,网络参数越多,数据量越大,效果越差是真的吗?林伟(阿里巴巴研究员,PAI平台负责人):不会,模型越大,参数越多,但不会导致更好的问题,因为参数表达能力空间更大。这就是为什么我们在训练中要控制一些参数的尺度。因为机器学习是为了捕捉背后的逻辑关系,所以现实和自然之间会有那么多逻辑关系。

如果一个相当大的参数理论上只是违反了它的自然规律。所以不是数据越少越少。

但是为什么最近深度自学这么火?是因为有很多潜在的关系,人们可以看到。所以通过深厚的网络和数据的能力,有可能现在已经接近超过原来的好效果。但是不要忽视数据。我们在机器学习中做的事情告诉我们,数据是最关键的。

如果数据不准确,就不可能训练出可靠的模型。问题:为什么阿里不自由选择Flink作为新一代流媒体计算引擎?Flink有哪些吸引外界一点点关注的核心技术?蒋(阿里巴巴研究员、动态计算负责人):2013年之前,我们启动了Flink项目,调研了行业内所有的计算引擎。

当时的目标不是简单的选择流量计算引擎,而是选择标准化的引擎。我们深信,有一件事可以反对不同计算模式下的多种计算场景。

但是由于很多流量计算引擎必须在延时和精度之间做出一定的权衡,流量计算引擎不可能在本质上拟合,尤其是延时拒绝率较低的时候,很难满足这个市场需求。这就是我们开始研究其他引擎的时候。经过调查,我们确实发现Flink价格是最符合我们想法的。

Flink的出发点只是被spark忽略了。它以流量计算为基础,需要建立双向处理。这种批量处理可以通过流量计算来完成(记录:批量处理和流量处理的基本区别是每一个新的数据是在到达时被处理,还是作为一组新数据的一部分在几天后被处理。批处理是指几天后继续执行,流处置是指立即继续执行)。

引擎

Flink的价格需要很多年,这让我们在流量计算和批量处理上都很完整,所以我们需要Flink。在过去的三四年里,我们已经做了很多关于Flink引擎的工作:提高Flink的许多版本的性能,引入新的价格,共享更好的代码等等。在阿里内部,因为我们有更好更先进的硬件架构,我们开始通过分离存储来反对计算的架构。

在这种架构下,流量计算引擎最终可以得到更慢的修复,这使得我们需要更动态地适应环境流量的变化,从而修改我们的继续执行计划。问题:为什么阿里计算今天发动机应该是一站式的?徐升(阿里巴巴资深技术专家、数据工厂负责人):我们期待用户获得统一的体验。

至于用户想解决的问题,很有可能我们有不同的引擎来解决不同的问题。因为对于用户来说,我期望他看到的是一套产品,而不是让用户做选择题。

至于用哪种技术,对用户来说可能没那么重要。但是对于用户来说,我们看到的是同一个层,我们并不期望用户在如何解决这个问题上进行更多的干预。今天,如果用户想做模拟训练或者做点什么,我就适当的为你做点什么。

至于代码最后到了哪里,我真的不太关注用户。但是谷歌做AlphaGo并不是为了玩Go,而是为了证明自己有能力获得这样一个大家解决问题的平台。这也是我们的想法。允许禁止发表的原创文章。

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