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詳解:從Greenplum、Hadoop到現(xiàn)在的阿里大數(shù)據(jù)技術(shù)

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導(dǎo)讀: 在2016云棲大會·武漢峰會上,阿里云技術(shù)專家宋杰分享了他對云計算的三條路徑的理解和感悟,并且闡述了云計算對于企業(yè)而言到底意味著什么的問題。那么阿里大數(shù)據(jù)發(fā)展之路經(jīng)歷了哪三次技術(shù)突圍?阿里又是如何通過十余年的技術(shù)沉淀最終鑄就飛天系統(tǒng)的呢?本文將為你揭曉答案,精彩不容錯過。

對于企業(yè)來說,但是到底云計算是什么呢?相信很多企業(yè)都有這樣的困惑,讓我們一起回到這個原始的起點(diǎn)探討究竟什么是云計算?云計算對于企業(yè)而言到底意味什么?

云計算的三條發(fā)展路徑及三種落地形態(tài)

當(dāng)回到最初的起點(diǎn)再審視 云計算 的發(fā)展路徑,可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)過十余年的發(fā)展演進(jìn),云計算有三條發(fā)展路徑,并且最終沉淀下來了三種落地形態(tài)。

詳解:從Greenplum、Hadoop到現(xiàn)在的阿里大數(shù)據(jù)技術(shù)

第一條路: 源自于谷歌對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理,谷歌為全球的互聯(lián)網(wǎng)用戶提供同一個服務(wù)——搜索,它需要將全世界所有的網(wǎng)站的數(shù)據(jù)都爬回去,然后做排序和索引,之后再為用戶提供搜索服務(wù)。可以看到這樣的工作需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,谷歌需要把上百萬臺的服務(wù)器整合起來去做排序,索引和查詢。

第二條路: 淘寶則發(fā)展出來云計算的另一條路徑,這條路與谷歌的相比有類似之處,同樣需要把很多數(shù)據(jù)整合起來做一件事情。在我看來,淘寶所做的事情比谷歌更偉大一點(diǎn),因?yàn)樘詫氉龅氖虑槭墙灰住3休d6億用戶在線訪問和下單支付,這件事情比簡單提供一個不能保證這次查詢和下次查詢結(jié)果的差異的查詢要更加困難,也更加偉大。因?yàn)檫@是有極其嚴(yán)格的業(yè)務(wù)要求的,雖然在規(guī)模上而言淘寶可能用不了像谷歌那樣多達(dá)百萬臺的機(jī)器,只使用十萬臺機(jī)器就足夠了,但是這也是一個聚沙成塔的過程,把眾多的廉價的服務(wù)器整合起來去做一件事情,這就是云計算的第二條路徑。

第三條路: 這條路徑的發(fā)展是源于在過去的十幾年間企業(yè)內(nèi)部在硬件方面進(jìn)行的大量的投資造成的大量賦閑服務(wù)器資源。對于企業(yè)內(nèi)部的使場景而言,往往僅有幾千或者幾萬個用戶,即便是大型的國有企業(yè)擁有有上百萬用戶,也就僅此而已。和動輒上千萬,上億的互聯(lián)網(wǎng)用戶相比,企業(yè)投入大量的IT資源特別是硬件資源的情況下,服務(wù)的客戶數(shù)過少,顯然造成服務(wù)器資源的賦閑。面對由此造成的資源利用率低的情況,帶來的挑戰(zhàn)就是如何更多更好地去利用這些賦閑資源。虛擬化技術(shù),最早是IBM在小型機(jī)上或者大型機(jī)上就實(shí)現(xiàn)了,通過虛擬化或者分區(qū)技術(shù),可以來解決資源利用率低的問題,虛擬化的技術(shù)后來被VMWare發(fā)揚(yáng)光大,在X86的平臺上進(jìn)行了廣泛傳播應(yīng)用,第三條路徑其實(shí)是就是虛擬化的過程。

云計算經(jīng)過發(fā)展最終沉淀下來的這些技術(shù),對于企業(yè),甚至對于任何一個開展的業(yè)務(wù)而言,都必不可少的。既需要有效利用資源,將規(guī)模從小變大;也需要面向客戶和業(yè)務(wù)做在線并且有業(yè)務(wù)質(zhì)量保證的交易,同時也需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模處理,進(jìn)而產(chǎn)生對數(shù)據(jù)的洞察來支持業(yè)務(wù)的智能化。

真正能做到這樣的集大成者,實(shí)際上是我們現(xiàn)在看到的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的云提供商,比如AWS和阿里云。而另外一些模式產(chǎn)生出來的云計算提供商,因?yàn)樗鼈儧]有這些強(qiáng)大的業(yè)務(wù)需求推動而產(chǎn)生的技術(shù)沉淀,所以很難把這個能力集合在一起。比如面向企業(yè)的商用軟件VMWare,雖然其能夠提供虛擬化,但是對于運(yùn)行在其上的分布式應(yīng)用,以及對 大數(shù)據(jù) 的處理就顯得比較薄弱。而開源世界則通過軟件方式的交互,看起來能夠擁有這樣的能力,比如通過Hadoop可以做大數(shù)據(jù),通過OpenStack可以做虛擬化,但是我們可以看到這兩者是實(shí)際上存在天然的割裂,無論是在硬件的共享還是在管理層面的融合,以及在業(yè)務(wù)層面的互相支撐都存在鴻溝。

再回過頭來看,企業(yè)在上云的過程中會遇到一些挑戰(zhàn),企業(yè)需要面對非常復(fù)雜的云計算路徑。面對這么多的云計算形態(tài),企業(yè)在上云時會遇到困惑:到底該怎么考慮自己的云計算?

中國企業(yè)上云的三大問題

阿里在和很多企業(yè)溝通并且?guī)椭麄冞M(jìn)行云計算轉(zhuǎn)型的過程中,認(rèn)識到了企業(yè)上云面臨的最大的三個問題:

第一,陷入虛擬化的誤區(qū):將虛擬化等同于云計算,沿著虛擬化的這條路走到黑。

第二,缺乏數(shù)據(jù)中心全局方案:在小規(guī)模的應(yīng)用場景下,進(jìn)行簡單的虛擬化還是可行的,但是當(dāng)云變成了企業(yè)的公共資產(chǎn),變成一個平臺的時候,就需要從大規(guī)模的角度甚至從數(shù)據(jù)中心整體的角度考慮,不光要考慮硬件的安裝部署,還要考慮后續(xù)的維護(hù)和統(tǒng)籌部署,安全問題以及業(yè)務(wù)快速響應(yīng)問題。由于缺乏全局方案,所以數(shù)據(jù)中心變得非常棘手。

第三,難以全面擁抱公共云:由于中國的很多政策,以及很多企業(yè)的傳統(tǒng)習(xí)慣,還有很多投資方面的資產(chǎn)會限制企業(yè)一步到位地去擁抱公共云,很多時候企業(yè)希望在自己內(nèi)部有一朵云,幫助企業(yè)既能夠享受互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的業(yè)務(wù)升華,同時又能避免一些政策的影響以及數(shù)據(jù)安全的限制。這些問題是真實(shí)存在的,比如說虛擬化這件事情,未來的業(yè)務(wù)場景會是互聯(lián)網(wǎng)化甚至移動互聯(lián)網(wǎng)化的,我們不得不把自己開放出來,去迎接更多用戶的訪問。只有與更多客戶發(fā)生直接的關(guān)聯(lián),才能夠產(chǎn)生對客戶的洞察,這時大規(guī)模的訪問以及大規(guī)模在線交易將成為必然。另一方面制造業(yè)設(shè)備,運(yùn)輸業(yè)的交通設(shè)備和其他電子設(shè)備等都在升級改造成為智能設(shè)備,這些設(shè)備之所以智能的前提條件就是它能夠?qū)?shù)據(jù)送回來,讓我們加以利用,這就構(gòu)成了另外一個維度的大規(guī)模,這就是互聯(lián)網(wǎng)的連接的大規(guī)模和物聯(lián)網(wǎng)信息處理的調(diào)度大規(guī)模。

對于第三件事情,還有重要的一點(diǎn)是:當(dāng)客戶的行為數(shù)據(jù)和產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都回到我們手中的時候,應(yīng)該如何去使用這些數(shù)據(jù)?我們需要使用它們產(chǎn)生智能來指導(dǎo)業(yè)務(wù),比如淘寶體系內(nèi),對于6億用戶,100億商品,依靠傳統(tǒng)方式手工去推薦基本上是一個不可能的事情,只能依靠人工智能對數(shù)據(jù)的挖掘,靠商業(yè)的智能在100億商品和6億客戶中做推薦。雙十一900多億的營收,有300多億的超總營收三分之一是來源于智能推薦,這也導(dǎo)致一個3萬人的企業(yè)產(chǎn)生了3萬億的這樣龐大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模。

企業(yè)上云的最大障礙

未來企業(yè)做大規(guī)模云計算的時候,會遇到一個很大的障礙就來源于數(shù)據(jù)中心。在傳統(tǒng)企業(yè)中構(gòu)建數(shù)據(jù)中心往往采取使用復(fù)雜的硬件做集成的方式。這些異構(gòu)的硬件產(chǎn)品在小規(guī)模的單系統(tǒng)情況下,耗費(fèi)一些時間去集成運(yùn)維,系統(tǒng)所提供的可靠性保證還算是可以的。但是如果將全公司成百上千個業(yè)務(wù)都運(yùn)行在同一個系統(tǒng)上面的時候,靠簡單硬件的高可用已經(jīng)不足以承載,因?yàn)樵?000臺機(jī)器的規(guī)模下,每天都有超過10臺硬盤的損壞,以這樣維修的概率,如果不以軟件的方式和智能化的方式加以解決,完全靠硬件的集成方式,是無以為繼的。

更可怕的是對于這樣一個復(fù)雜的集成工程,從采購到建設(shè),將會經(jīng)歷一個漫長的的周期。這樣做云計算反而制約應(yīng)用的發(fā)展,因?yàn)檫^去一個系統(tǒng)采購一套設(shè)備,還是等得起的事情,但是當(dāng)幾千個應(yīng)用都需要等待這個云平臺的建設(shè)來開通的時候就是個等不起的事情了。

安全同樣也是,政策法規(guī)、信息安全的一些隱患、現(xiàn)有系統(tǒng)的投資等等問題,都導(dǎo)致企業(yè)不可能一步就走到公共云上去。在這樣的情況下,企業(yè)要解決這些困惑,要上云該怎么辦呢?

阿里巴巴作為一個企業(yè),我們也親身經(jīng)歷過這樣的過程,而也把這個過程獲得的收獲總結(jié)成公共云,并且服務(wù)了眾多的小微企業(yè)。現(xiàn)在我們也嘗試用混合云的方式服務(wù)大型企業(yè)。阿里云是怎樣發(fā)揮自己的特長去幫助企業(yè)的呢?阿里云能幫助企業(yè)解決剛才提到的一個比較嚴(yán)重的上云障礙。可以用數(shù)字來證明我們真正做到了,雙十一是對我們業(yè)務(wù)的強(qiáng)大的挑戰(zhàn),但對于技術(shù)而言,雙十一也是孵化新技術(shù)良好的土壤。通過3億用戶同時在線,每秒產(chǎn)生14萬筆訂單,進(jìn)行8萬多筆支付交易的強(qiáng)事務(wù)處理的場景,以及每天要消化掉200PB的數(shù)據(jù),產(chǎn)生對于客戶的洞察,進(jìn)而使智能化營銷和智能化推薦形成閉環(huán)。

我們孵化出來了以淘寶體系為核心的分布式架構(gòu),也孵化出來了類似于谷歌那樣的大數(shù)據(jù)處理的平臺。這些都是從經(jīng)歷十多年的艱苦卓絕的斗爭中積累下來的。

淘寶超大規(guī)模在線交易業(yè)務(wù)催生強(qiáng)大的分布式應(yīng)用架構(gòu)

2003年開始的時候,淘寶只是一個非常簡單的網(wǎng)站,一個現(xiàn)在大家都可以做的LAMP架構(gòu)的網(wǎng)站。但是到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了5個階段,通過不斷解耦,通過分布式架構(gòu)的1.0,2.0,3.0這樣的逐步演進(jìn),我們已經(jīng)能夠做到把交易,消息以及數(shù)據(jù)庫都完全做成分布式的。也就說在數(shù)據(jù)層面,應(yīng)用層面,進(jìn)入方面和查詢方向,全都以分布式的結(jié)構(gòu)來搭建系統(tǒng),使得整個系統(tǒng)不存在性能以及擴(kuò)展的瓶頸。

讓每個企業(yè)都可以打造淘寶般強(qiáng)大的交易應(yīng)用

我們的架構(gòu)總結(jié)下來是這樣的,全分布式的體系,訪問層,應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層都是分布式的,這使得核心系統(tǒng)也是分布式的。為應(yīng)對大規(guī)模的挑戰(zhàn),我們在前端通過CDN把內(nèi)容緩存在離客戶最近的地方來提高客戶體驗(yàn)。在2015年的時候,我們將這個架構(gòu)變?yōu)楫a(chǎn)品,讓任何一個企業(yè),哪怕是小微企業(yè)也可以構(gòu)建像淘寶一樣強(qiáng)大在線交易系統(tǒng),幫助這些企業(yè)在做“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)型以及業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的時候獲得最大的技術(shù)基礎(chǔ)。

阿里大數(shù)據(jù)發(fā)展之路的三次突圍

能夠把云計算的三個方向整合到一起的另外一個方向就是大數(shù)據(jù)的處理。阿里云的大數(shù)據(jù)處理也是經(jīng)過了從2009年到2013年這五年的孵化,在2009年的時候,我們還是亞洲最大的Oracle集群,但是還是已經(jīng)無法承載飛速發(fā)展的業(yè)務(wù)。

于是我們選擇了3條分支路徑去探索后面的路,第一條路徑是用商業(yè)的Greenplum來替代分析型數(shù)據(jù)運(yùn)算;第二條路是因?yàn)閾?dān)心Greenplum不靠譜,我們也使用Hadoop做類似的事情。第三件事情,就是啟動了飛天操作系統(tǒng)的研發(fā),目標(biāo)是打造一個屬于自己的大數(shù)據(jù)平臺。中間的歷程非常坎坷,到2010年的時候,Greenplum這條路因?yàn)橐?guī)模和可用性的問題以及計算準(zhǔn)確性問題被放棄,2013年的時候,Hadoop平臺也因?yàn)閿?shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)展不上去和安全管理以及權(quán)限管理和資源管理等一系列問題,以及我們與社區(qū)之間和這些社區(qū)背后的商業(yè)利益群體之間的斗爭導(dǎo)致不得不放棄這套體系。

飛天涅槃

最終我們使用自主研發(fā)的飛天操作系統(tǒng)將五千臺機(jī)器整合到一個大平臺,用飛天操作系統(tǒng)能夠分布式的部署到異地的多個機(jī)房的能力實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)計算和存儲能力。飛天操作系統(tǒng)幫我們真正實(shí)現(xiàn)了夢想:把三個云計算方向整合起來,提供通用的計算能力,提供一種足夠便宜足夠強(qiáng)大的計算能力。

通過使用安裝了Linux系統(tǒng)的五千臺相同的計算機(jī),通過飛天的分布式文件系統(tǒng),整合成為一個分布式系統(tǒng)。基于200個PB的存儲和10顆CPU,還有這1000TP的內(nèi)存以及它們之間網(wǎng)絡(luò)的服務(wù),得以開通了三類服務(wù)。

第一類服務(wù):彈性計算,就是應(yīng)對虛擬化的服務(wù),但是它不只虛擬化,彈性計算可以做計算虛擬化,存儲虛擬化,可以提供更加強(qiáng)大的計算環(huán)境;

第二類服務(wù):提供淘寶這樣強(qiáng)大的分布式應(yīng)用中間件來幫助企業(yè)打造分布式應(yīng)用;

第三類服務(wù):大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)智能的這些業(yè)務(wù),這些業(yè)務(wù)都是依賴于我們的大數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行的。

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)一步推動了智能業(yè)務(wù)的高速發(fā)展

通過飛天系統(tǒng)成功地將三種云計算以及云計算路線整合到一個平臺當(dāng)中,有了這個平臺的支持,才使得整個企業(yè)的智能化得到了長足的發(fā)展。在智能化發(fā)展過程中,我們基于這些計算能力,逐漸地壘高了技術(shù)和模型的儲備以及對數(shù)據(jù)應(yīng)用的儲備,一層一層地從分析工具到應(yīng)用引擎再到解決方案,支撐了阿里巴巴整個智能化的人力資源,智能化的安全管理,智能的物流客服以及智能化推薦,這些也支持阿里巴巴整個集團(tuán)業(yè)務(wù)不斷前進(jìn)和發(fā)展。

惡劣的互聯(lián)網(wǎng)安全環(huán)境下十年攻防鑄就了強(qiáng)大的云安全

在這個的過程中,阿里巴巴作為一個互聯(lián)網(wǎng)公司,在快速發(fā)展業(yè)務(wù)的同時也在遭受世界上最多的互聯(lián)網(wǎng)攻擊。真正的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是,我們每天會防御2億次暴力破解,2000萬次Web入侵,超過1000次DDOS拒攻擊,在這樣惡劣的環(huán)境下,我們用10年的時間產(chǎn)生出一整套安全體系和服務(wù)產(chǎn)品。這個產(chǎn)品從感知態(tài)勢就可以知道,哪些壞人,哪些惡意的行為在哪里發(fā)生,以及他們用了什么樣的服務(wù)器,誰是主控,對我們在進(jìn)行什么樣的探索行為,背后的人是誰,他的身份證號碼是多少,這些東西,我們都通過感知的基礎(chǔ)之上進(jìn)行捕獲。基于感知的基礎(chǔ)就可以做到知己知彼,才可以百戰(zhàn)百勝,戰(zhàn)勝敵人的同時對自己進(jìn)行保護(hù)。我們的產(chǎn)品服務(wù)有網(wǎng)絡(luò)層面的保護(hù),也有服務(wù)器主機(jī)層面的保護(hù),更多的會上升到業(yè)務(wù)層面的保護(hù)以及對于數(shù)據(jù)的防護(hù)。

舉個態(tài)勢感知的一個例子,雙十一當(dāng)天,有很多機(jī)構(gòu)和競爭對手在對我們發(fā)起攻擊。這些攻擊行為來自世界各地,來自機(jī)器和人。通過對其進(jìn)行追溯,我們構(gòu)建出了一套以大數(shù)據(jù)為核心的安全體系,圍繞著網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用數(shù)據(jù),形成了各個維度的全鏈路的閉環(huán)式的聯(lián)動安全體系。

這套安全體系,不僅在保護(hù)著我們自己,同時也在保護(hù)阿里云上100多萬的企業(yè)用戶,幫助他們修復(fù)每天6000多次的高危風(fēng)險,阻礙1000多次DDOS攻擊,攔截2000萬次的Web滲入和2億次主機(jī)暴力破解,為阿里云百萬客戶保駕護(hù)航。

大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營沉淀的整體數(shù)據(jù)中心方案

對于從用戶提供的服務(wù)中沉淀下來的能力,用一句話總結(jié)就是:軟件定義數(shù)據(jù)中心。在如此大規(guī)模的情景下,我們沒有辦法靠傳統(tǒng)方式去堆疊硬件,去做集成和做分段維護(hù),我們必須要有新的方式:基于最簡單最普通最標(biāo)準(zhǔn)化的硬件構(gòu)建底層,然后用飛天操作系統(tǒng)將幾千臺機(jī)器整合成一臺機(jī)器,在其上為大家提供軟件定義存儲的服務(wù)。客戶需要對象存儲,阿里云就提供對象存儲,無論如何一定會解決客戶的存儲問題。

軟件定義網(wǎng)絡(luò)的服務(wù),需要安全網(wǎng)絡(luò)VPC,需要負(fù)載均衡和高速通道,阿里云都可以幫用戶提供,不需要客戶去獨(dú)自支撐這樣的服務(wù),也不需要客戶再去手工操作。之后再將安全包括剛才提到強(qiáng)大的云盾,安騎士態(tài)勢感知作為一個防護(hù)體部署在數(shù)據(jù)中心之上。

有了這樣的軟件定義存儲,網(wǎng)絡(luò)和安全之后才算是提供了真正的彈性計算。

有了阿里云自主研發(fā)的這些技術(shù)優(yōu)勢,才能夠支撐我們在全球快速地部署云計算業(yè)務(wù),并且快速穩(wěn)定地運(yùn)營云計算業(yè)務(wù)。因?yàn)檫@些特點(diǎn),阿里在公共云上有了很大的突破,阿里公有云達(dá)到了150萬用戶和200多萬應(yīng)用,這些都承載在我們云服務(wù)的資產(chǎn)之上,使用了彈性計算,中間件,大數(shù)據(jù)的存儲計算,智能化的應(yīng)用開發(fā)的能力以及安全和監(jiān)控云服務(wù)。

以融合云 : 專有云 + 公共云 為企事業(yè)單位提佳上云最佳路徑

考慮到國內(nèi)的一些實(shí)際情況,一些企事業(yè)單位上云遇到了很多痛苦和困難,我們就把軟件定義數(shù)據(jù)中心,大數(shù)據(jù)計算的能力和分布式應(yīng)用的能力作為一個“三位一體”的解決方案,通過專有云的形式,部署到企事業(yè)單位的體系內(nèi),幫助企業(yè)單位去享受互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的賦能。同時也解決企業(yè)不能使用公有云的困惑,進(jìn)一步我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)還是需要“互聯(lián)網(wǎng)+”的,這時候我們就以混合云的方式解決問題。企業(yè)內(nèi)部在成員企業(yè)和總部內(nèi)部署自己專有云,作為自己集中化演進(jìn)的過程,通過阿里公共云的VPC資源與專有云進(jìn)行打通,為企業(yè)提供快速解除“互聯(lián)網(wǎng)+”的通道,這樣的方式稱為混合云。

混合云有很多實(shí)際的落地實(shí)現(xiàn),舉個例子:中國石化在自己機(jī)房內(nèi)建設(shè)了一個私有云,同時在阿里云公共區(qū)域也申請了幾百臺虛擬資源,彈性計算資源和分布式架構(gòu)資源,它的公共云承載了面向客戶的電商業(yè)務(wù)以及對外其他業(yè)務(wù),在專有云上承載了智能物流,智能煉廠,智能油田,大數(shù)據(jù)安全以及企業(yè)內(nèi)部安全的一些應(yīng)用。

這一套體系中,應(yīng)對未來物聯(lián)網(wǎng)飛速也有一個專門的參考架構(gòu):實(shí)時的數(shù)據(jù)上報,將數(shù)據(jù)快速的沉淀到阿里云的離線計算平臺當(dāng)中,總結(jié)出預(yù)測性的模型,在實(shí)時的流量計算服務(wù)單元里面加載,進(jìn)而幫助我們進(jìn)行實(shí)時的智能判斷,然后同時通過數(shù)據(jù)存儲單元和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換單元實(shí)現(xiàn)智能化和圖形化的應(yīng)用。

這里的一個應(yīng)用例子:威派格智慧供水業(yè)務(wù),它實(shí)現(xiàn)了TB級的設(shè)備時序數(shù)據(jù)在日常監(jiān)控,歷史情況回溯,和時指標(biāo)統(tǒng)計,我們的架構(gòu)應(yīng)用于在這個企業(yè)所管理水房,泵房以及設(shè)備的故障規(guī)則預(yù)警與智能故障預(yù)測等多個應(yīng)用場景。

阿里 人工智能 的未來

基于整個大數(shù)據(jù)平臺之上,未來的發(fā)展方向是人工智能。智能上一些新的技術(shù)往往從娛樂方面開始的,阿里云也在娛樂端做了一些人工智能的嘗試,阿里云小Ai在歌王挑戰(zhàn)中準(zhǔn)確預(yù)測到了前三名選手的順位,幫助我們證明了在阿里星球強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐下,用500萬首歌曲訓(xùn)練后得到的強(qiáng)大預(yù)測能力。只有強(qiáng)大的計算能力支持才能開展人工智能這個防線的探索,而這只是開始,阿里云未來將會針對各行各業(yè)開展人工智能的應(yīng)用。

本文根據(jù)阿里云技術(shù)專家宋杰在5月17日舉辦的2016云棲大會·武漢峰會上演講整理而成。

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責(zé)任編輯:王培

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