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搞大數(shù)據(jù)，你不懂這三大數(shù)據(jù)處理趨勢(shì)就OUT了
2017-11-01
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搞大數(shù)據(jù)，你不懂這三大數(shù)據(jù)處理趨勢(shì)就OUT了

企業(yè)數(shù)據(jù)每年以PB級(jí)甚至上百PB爆炸式增長(zhǎng)，越來(lái)越大的數(shù)據(jù)量正為擴(kuò)大分析策略在企業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域的拓展提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但數(shù)據(jù)的價(jià)值是有時(shí)效性的，越早分析越能得到更快的問(wèn)題反饋或響應(yīng)，而離線(xiàn)分析缺點(diǎn)顯然是不能及時(shí)地利用數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的深層價(jià)值，因此，如何針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行毫秒級(jí)在線(xiàn)分析，就成為挑戰(zhàn)和新興話(huà)題。

占超群，花名(離哲)來(lái)自阿里巴巴集團(tuán)數(shù)據(jù)庫(kù)事業(yè)部資深技術(shù)專(zhuān)家，擁有10年數(shù)據(jù)處理及分析經(jīng)驗(yàn)。他表示，最初的數(shù)據(jù)分析基于OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)做，到了2005年大數(shù)據(jù)開(kāi)始興起，2009年hadoop名聲大噪。眾所周知，Hadoop的設(shè)計(jì)初衷是存儲(chǔ)與分析離線(xiàn)大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)雖然能被處理，但問(wèn)題也很多，比如太慢，數(shù)據(jù)不夠集中等，而阿里生態(tài)足夠大，眾多商家和廣告主一直希望利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，因此，催生了阿里大規(guī)模在線(xiàn)化分析訴求，并且阿里集團(tuán)絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)都是在線(xiàn)化的;最近三年，他也和客戶(hù)一起，充分利用阿里云分析型數(shù)據(jù)庫(kù)的極速低成本能力，驅(qū)動(dòng)外部的公安、物流、營(yíng)銷(xiāo)、電力等行業(yè)客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析在線(xiàn)化;也就有了他在2017中國(guó)系統(tǒng)架構(gòu)師大會(huì)上的分享，阿里巴巴大數(shù)據(jù)分析在線(xiàn)化和開(kāi)放化的實(shí)踐。
離哲的分享主要有3部分，趨勢(shì)、案例及解決方案。
目前，數(shù)據(jù)處理呈現(xiàn)出3大重要趨勢(shì)，其一是從離線(xiàn)到在線(xiàn)的趨勢(shì)，圈里現(xiàn)在基本都不怎么提離線(xiàn)分析了，而是在討論在線(xiàn)分析。第二個(gè)趨勢(shì)是從統(tǒng)計(jì)到AI的趨勢(shì)，用AI技術(shù)去做數(shù)據(jù)處理不再是未來(lái)的事兒，而是現(xiàn)在已經(jīng)正在發(fā)生著。第三個(gè)趨勢(shì)是在線(xiàn)分析平臺(tái)化，支持多樣化的數(shù)據(jù)如文本、Json、圖片等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合、統(tǒng)一、聯(lián)合計(jì)算。
他認(rèn)為，這些趨勢(shì)在未來(lái)的5年以?xún)?nèi)，會(huì)在中國(guó)乃至全球普及，未來(lái)數(shù)據(jù)分析是開(kāi)放化、在線(xiàn)化的時(shí)代。他還指出，對(duì)未來(lái)企業(yè)業(yè)務(wù)的改造，怎么樣讓數(shù)據(jù)部門(mén)不再是企業(yè)的負(fù)擔(dān)，而是一種增值，也是個(gè)很重要的探索方向。
PB級(jí)大數(shù)據(jù)在線(xiàn)分析對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算的要求不僅要面對(duì)越來(lái)越大的數(shù)據(jù)量能被在線(xiàn)計(jì)算，更要求實(shí)時(shí)，幾秒內(nèi)返回，還可以被界面交互，并且可以讓人人都可以當(dāng)分析師，同時(shí)可以去探索，需要足夠的開(kāi)放性。
目前阿里大數(shù)據(jù)分析在線(xiàn)化和開(kāi)放化的實(shí)踐，主要應(yīng)用于電商業(yè)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)、O2O、交通、物流、娛樂(lè)、金融、征信、安全等幾十個(gè)場(chǎng)景。涉及營(yíng)銷(xiāo)管理，安全風(fēng)控，推薦，預(yù)測(cè)，洞察等多個(gè)方面。

　　▲在線(xiàn)分析交通行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐

▲在線(xiàn)分析公安行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐
在阿里強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)域電商的應(yīng)用就不多說(shuō)，讓人眼睛一亮的是在交通、安全行業(yè)的應(yīng)用。
最后，是演講中最精華的部分，阿里大數(shù)據(jù)分析在線(xiàn)化和開(kāi)放化是怎么應(yīng)用的，都在典型業(yè)務(wù)架構(gòu)圖中。

架構(gòu)圖中，我們發(fā)現(xiàn)與眾不同的是AnalyticDB，這是阿里自研的大規(guī)模高性能分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)AnalyticDB并不是個(gè)新產(chǎn)品。會(huì)后，離哲在接受筆者采訪時(shí)表示，AnalyticDB在2014年就上云了，主要目標(biāo)是做極速低成本的PB級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
AnalyticDB主打三個(gè)功能：一、低成本;二、極速分析，包含延遲，并發(fā)上做到極速。三、上層提供了足夠好的應(yīng)用性，讓用戶(hù)能像用單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，絕大部分語(yǔ)言和工具，都能連接。用戶(hù)可以通過(guò)任何BI工具，甚至excel都能連接上來(lái)做分析，其目的是讓阿里的在線(xiàn)分析能力能被用戶(hù)以足夠低的成本連接和被使用。

　　離哲最后表示，AnalyticDB目標(biāo)是能讓數(shù)據(jù)價(jià)值被發(fā)現(xiàn)，通過(guò)數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)時(shí)性，數(shù)據(jù)探索的實(shí)時(shí)性，去驅(qū)動(dòng)商業(yè)變革。

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