这云概念出现当初，业内不断传出质疑的声音，随着各大云服务厂商的努力，现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月，阿里云ODPS项目正式对外开放。...大数据和云计算 是分不开的硬币正反面 传统IT已经被颠覆 阿里云从2009年开始在云计算服务方面进行研究到目前已经有五个年头了，这五年中阿里云突破了各种各样的技术难题，从去年的5K集群到今年的ODPS，...2大数据带来的改变 大数据带来的改变 大数据已经趋于平民化，花个几百块钱，人人都可以使用大数据服务，玩转大数据已经不再是大企业的专属技能了。...经过五年的积累，阿里云计算发布核武器级别的大数据产品——ODPS。通过ODPS在线服务，小公司与小团队可以对拥有的海量数据进行快速分析挖掘。...3探秘阿里云的御膳房与登月计划 探秘阿里云的“御膳房” 基于ODPS，阿里为第三方软件服务商和品牌商提供大数据计算、挖掘、存储的云环境开发平台，构建阿里数据生态。
云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...在行业媒体Datamation列出的顶级公司列表中，重点介绍了可以提供顶级云计算数据仓库服务的供应商： (1)Amazon Redshift 潜在买家的价值主张。...关键价值/差异： •作为完全托管的云计算服务，数据仓库的设置和资源供应均由谷歌公司使用无服务器技术来处理。...关键价值/差异： •Oracle的主要区别在于，它在优化的云计算服务中运行自主数据仓库，该服务运行Oracle的Exadata硬件系统，该系统专门针对Oracle数据库而构建。
黑客从哪里进攻，服务商就在哪里防御，哪里也就是云计算服务的安全战场？由此总结出未来安全的五大漏洞。...第四、云计算管理平台 云计算管理平台是云计算服务的核心这里发生“故障”，常常对服务是致命的。...1 黑客入侵：入侵到这里，就成为整个云计算服务的“主人”，不仅可以掌握该服务商所有的用户资料，还有用户的计费信息等。...第五、数据中心 云计算服务在用户看来是虚拟的，但对于云计算服务商来说，物理安全同样重要 1 设备故障：机房内设备故障、自然灾难等对用户服务都有非常大的影响; 2 数据泄密：盗取物理介质，或人为拷贝复制。...云计算的成功是取决于多因素的。虽然诸如价格和数据地理位置很重要，但真正体现云计算供应商能力的还在于它能够成为其客户可信赖的伙伴。
，总共经历了三个大的阶段(如图1)，不同阶段面临了不一样的挑战，随着我的理解回顾下这些年大数据所经历过的故事。...这时为了直观的提供第一线的数据给到决策层，产生了数据直播间的数据应用，需要活动当天及统计相关的数据，2013年前，采用的方式都是基于Hadoop一个小时计算一次的方式进行数据计算，数据存在一定的延迟性，...，当时世界上没有任何一家公司具备跨机房的能力，存在非常大的技术挑战，最后项目历经近5个月的周期，攻克大量技术难点，项目取得了成功; 在“5K项目”成功的同时，ODPS架构逐步成熟，于是全集团又启动了一个规模更庞大的项目...，叫做“登月项目”，将全集团的数据加工应用全部搬移到ODPS，项目一直持续到2015年，Hadoop正式下线，淘宝大数据彻底进入ODPS时代，整个数据的生态圈也越来越丰富，同时，阿里云开始对外提供云服务...，CCO也基于ODPS启动公共层建设项目，集成了包括淘系、1688、ICBU、AE相关的服务数据，公共层建设的同时完成了登月项目，并且与DIC团队、RDC团队协同建设了服务数据门户DIGO产品; 今天，
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。...在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。...不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。...我们可以期待Hadoop将成为“下一个”企业计算平台，推动大数据在2014年更多的实时的和操作的采用。...公司将不仅仅是IT公司——他们将成为数据公司。 企业只是刚刚接触大数据——还将会出现许多趋势。在未来的一年中，企业将能够利用新技术——特别是云计算——利用整合系统和数据工具的优势。
一、数据收集 通常来说数据包括前端日志和后端结构化数据两部分。 以计算常规的七日留存率为例，活跃用户数（必须满足指定的使用轨迹）来自于前端服务器（Apache或者 Nginx）日志的解析。...阿里大数据计算平台好像也是今年9月份左右开始对外公测，之前的名称叫做ODPS，后来改名叫做大数据计算服务（MaxCompute），虽然对于我来说都一样拗口难懂（后面我就用ODPS来统一代指这个服务）……...步骤一：同步LogStore和RDS Mysql数据到ODPS数据库表 1、LogStore的数据同步 基本做法就是在IDE的数据管理模块中创建和LogStore相同结构的ODPS表，然后回到日志服务控制台相应的...图7 数据同步任务开发 步骤二：基于ODPS数据库表的定时任务开发 步骤一基本上完成了数据在ODPS平台上的准备，如每日的用户行为数据和注册数据，下面所需的就是开发定时计算任务了（如计算每天的七日留存指标...图11 阿里云QuickBI 七日留存率效果图 基本上，通过基于日志服务的数据采集、基于ODPS的数据计算和运维、基于Quick BI的报表制作，小规模的初创工具可以在2天左右快速的搭建完一个适合业务的
MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。...Hadoop MapReduce构思体现在如下的三个方面： 如何对付大数据处理：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。...并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！ ...统一构架，隐藏系统层细节 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架...如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。
随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。...随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。...确保数据在传输过程中保持加密状态，因此拦截器无法读取数据。选择正确的防火墙和虚拟专用网络(V**)服务至关重要。...也就是说，利用多个云账户将备份数据与生产数据隔离开来。企业需要确保备份其云计算基础设施的配置信息，以防因任何原因需要重建它。...智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务，并使企业在竞争中脱颖而出。 （来源：企业网D1Net）
，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。...接下来小编就主要聊一聊波若Hadoop数据管理平台在数据存储计算方法的优越性及市场价值： 1.统一管理 架构：采用CS架构。 运维：提供整个BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）集群服务的管理。...监控：提供对整个BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）集群服务的监控，包括HDFS的使用情况、各个组件的健康情况、服务占用服务器资源情况、以及集群总体负载情况等。...BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）以YARN为中心设计，提供业界最好的YARN支持以及YARN和整个Hadoop生态系统的结合。...Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的优化完善。充分利用专业的计算方法服务需要的企事业单位，推动互联网营销市场大数据应用的合理应用，提升其更高的市场价值水平。
SQL成本计算=读取IO数据量*SQL复杂度 所以，SQL调优可以从两方面入手：①减少数据量；②降低SQL复杂度 一、减少数据量 1.表分区优化 （1）创建分区表 （2）分区裁剪、避免全表扫描。...2.列裁剪、条件过滤 （1）避免使用select * ，查询需要的列 （2）使用Limit N (3)使用条件过滤，pushdown. 3.源表合并 （1）合并不同SQL，一读多计算 （2）子查询合并...二、优化SQL复杂度 1.JOIN连接，MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */) 运行原理： ①小表数据全部加载内存； ②读取大表的每个...④普通join连接可能发生数据倾斜（原因：null值、缺省值、大Key值；数据分发不合理等），可以显示指定mapjoin: 增加源表作为大表的并发度：set odps.sql.mapper.split.size...= 128; 增加子查询作为大表并发度：set odps.sql.joiner.instances = 1111; 2.Full outer join 全连接优化 （1）使用限制
签约的内容包括： 租赁范围：IaaS、PaaS、SaaS等服务 租赁期限：按时长、包年包月 双方的权责：云计算服务商向租户收取租金，提供云计算服务并保障服务的稳定性。...租户享受云计算服务商提供的服务并向云计算服务商缴纳租金。 为什么要租赁云计算服务？ 对于客户来说，建设和运维自己的业务系统需要花费的周期太长，不利于业务的迅速构建和推广，前期建设的成本也会很高。...目前很多新兴的互联网公司就是把服务架设在云计算服务之上的，比如大家熟知的拼多多，就使用了腾讯的基础设施（IaaS）云服务。 云计算租户管理应该具有哪些能力？...在云计算平台中，一个租户可以是一个个人用户或者一个组织单位。租户在云计算平台上租赁云服务商提供的服务，租户需要提供身份信息、联系人及联系方式信息，以及用于支付云服务租金的扣款账号信息。...云服务商还应为租户提供已租赁云服务的监控能力，比如用量、性能、可用性、稳定性、安全性等指标，进一步可提供可视化数据报表。
此外，现有的 Web 服务标准和技术没有为关键新兴领域的计算需求提供足够的支持，这些领域包括移动计算、云计算、大数据和社会计算，目前正在影响着全球商业的格局。...服务计算可以从移动计算、云计算、大数据和社会计算的出现中受益，并为新的方向做出贡献。 自从服务计算的概念出现以来，已经发表了许多观点和调研文章。...阻碍服务计算转化为有效解决方案的一个障碍是，缺乏将复杂数据处理问题转化为常规服务的简单方法，以及通过以数据为中心的架构解决复杂服务交互的简单方法。...这些问题必须在服务转移到云中以及云中的容器时得到解决。 大数据驱动的服务计算 新的服务选择和推荐技术是利用大数据研究成果的关键方法。当前大数据研究的一个重要课题是在线处理数据的算法和模型的开发。...4 小结 服务计算支持着移动计算、云计算、大数据、社会计算等新兴计算领域的进步，其潜力远远大于迄今为止所取得的成就。
笔者认为：数据中台更像是一个数据产品或数据服务的数据能力工厂，它由“产品导向、数据服务、敏捷团队、赋能中心”四大支柱支撑，提供数据资产加工，数据分析和应用，数据服务输出等能力——数据中台即服务。 ?...数据中台提供的能力包括：数据资产管理，公共数据服务，垂直数据服务，数据服务开放共享，数据运营，中台管理等。数据中台即服务，每一项中台的能力都是为服务用户而生！ ?...，如计算引擎，那是数据平台该干的活儿。...在数字化转型的大背景下，培训赋能是一个被广泛提及的话题，即，通过培训的方式赋予人或团队的某些能力，主要包括：技术赋能、数据赋能、工具赋能等。...写在最后的话 产品导向、数据服务、敏捷团队、培训赋能是构成数据中台的四大支柱，是“让数据用起来”的基础，缺少一个都会使整个架构不稳。
超级计算机：越来越孤独的比赛 先看看百度百科对超级计算机的解释： 超级计算机指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机...阿里2012年购入的服务器超过了以前5年购入的数量，百度在李彦宏家乡阳泉建设的世界顶级数据中心即将投产，腾讯每年需添置10万台以上的服务器。...部署天河2号的广州超算中心主任袁学锋在今年的Intel IDF深圳接受采访时曾表示，广州超算中心核心目标是要建成集高性能计算、海量信息存储和处理服务能力为一体的世界一流数据中心。...就在几天之前，阿里云ODPS（Open Data Processing Service，开放数据处理服务）正式商用，第三方公司使用几百块钱便可提交海量计算需求到阿里云平台完成数据处理。...ODPS此前的验证对象与天河2号存在交集：华大基因，阿里宣称华大基因利用ODPS进行基因测序，耗时不到传统方式的十分之一，传统方式是否包括超级计算机不得而知。
在SQL语句中使用自定义函数时，如果计算的数据量过大并且存在倾斜，会导致作业占用的内存超出默认分配的内存。...因为MaxCompute使用分布式计算的方式来处理聚合函数，因此需要知道如何序列化和反序列化数据，以便于数据在不同的设备之间进行传输。 UDAF代码示例如下。...分片大小需要您通过odps.stage.mapper.split.size参数进行配置。 计算平均值第一阶段：每个Worker统计分片内数据的个数及汇总值。...您可以将每个分片内的数据个数及汇总值视为一个中间结果。 计算平均值第二阶段：汇总第一阶段中每个分片内的信息。 最终输出：r.sum/r.count即是所有输入数据的平均值。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在2017年，云计算的投资将持续火爆，但是随着企业需求变化， 2017年云市场将出现如下五大趋势。...多重云将成为新常态 随着许多公司投资公有云和私有云服务，2017年将会有更多的企业同时向多个云提供商承诺。例如，将有越来越少的企业将亚马逊网络服务作为唯一业务，而是使用双源公有云服务来避免供应商锁定。...这样的好处是使数据服务更加高效。没有这个功能，企业部署将会像使用磁带时一样低效。 内存和临时存储变得更加重要 增强和虚拟现实，人工智能和机器学习已经变得越来越流行。...分析这些新的数据源对长期业务目标至关重要，但当分析结果比数据本身更重要时，长期存储数据是不切实际和不必要的。...这些DIY CDN虽然不会提供全方位服务解决方案，但他们将为陈旧的传统架构提供更精简、更便宜的解决方案。 机器学习将成为企业的核心 今天的机器学习技术的独特之处在于它的大部分源自“开源”。
云计算技术的产生虽然在一部分上解决了海量数据处理的问题，但随着智能化技术的发展，以及人们对终端设备提出的愈来愈高的服务需求，需要传输的数据量大大增加，用中心处理数据的方式显然会降低数据传输的速度和效率。...因此，边缘计算产生了，其接近边缘设备直接进行数据处理和智能服务的操作方式，减少了不必要的网络延迟，可以有效的缓解云计算中心的计算压力，节省资源空间。 ?...，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。...OpenStack基金会对外发布的白皮书《边缘计算 - 跨越传统数据中心》对“边缘计算”这一概念进行了清晰的阐述，边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和 IT 环境服务，“边缘”指的是位于管理域的边缘...同时边缘计算还将对车联网以及人工智能的发展产生较大的推动。 四 边缘计算的优势与产业化 （一）优势 边缘计算可以提供海量的数据连接以及兼容性服务。
有幸在过去几年中带领计算平台事业部，建设了一支从研发到产品到解决方案的团队，将大数据AI业务做到行业领先的位置，感谢阿里对我的信任和支持。...通过实时离线一体的大数据平台ODPS，以及云原生的智算平台PAI，我们的技术支持了魔搭（ModelScope）这样的开源平台，以及包括大模型在内的一系列应用，为云上的客户创造价值。 ...具体来说，他的贡献有以下几个主要方面： 带领阿里计算平台事业部团队，从技术研发到解决方案，将阿里的大数据AI业务做到了行业领先的位置。...通过实时离线一体的大数据平台ODPS，以及云原生的智算平台PAI 赋能阿里云业务，并推动了阿里巴巴开源技术委员会的成立和运行，并出任开源技术委员会负责人，促进了阿里巴巴在开源领域的贡献和影响力。...前者是阿里达摩院研发的多模态预训练大模型，具备多模态、多任务的能力，参数达到了10万亿级；而后者则是阿里推出的下一代MaaS（模型及服务）开源共享平台，为开发者提供SOTA模型、数据集等资源和服务，以及可以交流讨论的社区
无服务器计算和无服务器架构概念经常互换使用。 无服务器计算如何工作？ 管理服务器是一个复杂的过程，通常涉及大量的工作。...无服务器计算的特点 无服务器计算的显著特点包括： 抽象出服务器和维护它们的复杂性。 提供即用即付（pay-as-you-go）成本模式，仅对使用的资源收费，减少了闲置资源或未使用空间的成本。...无服务器计算的好处 无服务器计算有几个优点： 更快的上市时间：使用无服务器无需担心设置后端基础架构，可以轻松设置开发环境，快速进入市场。 ...高度可扩展性：无服务器的最大优势之一是它可以自动、轻松地扩展以适应需求，而无需用户干预。 无服务器计算的缺点 虽然无服务器计算对特定用例极具优势，但它也有一些缺点。...支持多种基于事件的触发器，例如 Cloud Pub/Sub 触发器、HTTP、Cloud FireStore、Firebase 实时数据库、Firebase 身份验证等。
由于微软在本财年一季度，较去年同期增长了惊人的154%，现在，该公司已正式成为第二大云服务提供商。...Synergy Research Group首席分析师John Dinsdale表示：“微软云计算的发展着实令人印象深刻，市场营销、信誉度、以及目标受众的定位，均促成了这一点。...尽管如此，亚马逊(云服务方面)的营收，仍然为微软的3倍多，在可预见的未来，这一优势将继续保持下去”。...微软削减了27%到35%的计算和44%到65%的存储价格，以及27%的Windows实例和35%内存密集型的Linux实例的价格。...在采取这些措施之后，微软将有力撼动亚马逊在云计算业务(Amazon Web Services)方面的地位，但是这个过程并不会太快。 相较于微软，亚马逊AWS的规模要大上1/3左右。
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