阿里云大数据技术开发
阿里云it规划方案-更新版
阿里云IT规划方案引言近年来，随着云计算技术的飞速发展，企业采用云计算已经成为大势所趋。
而阿里云作为国内云计算领域中的领先企业，一直致力于为客户提供优质、安全、高效的云计算产品和服务。
本文将着重探讨阿里云的IT规划方案，包括其应用场景、产品优势、服务支持等内容。
云计算的应用场景在阿里云IT规划方案中，云计算技术的应用场景主要包括以下几个方面：企业数据中心迁移许多企业存在着老旧的数据中心架构，无法满足当前业务发展的需求。
此时，企业需要将自有数据中心中的业务迁移至阿里云云上，并享受阿里云提供的高品质服务和全面保障。
应用程序迁移现如今，越来越多的企业已经逐步向云迁移，企业的应用程序也逐渐在阿里云上进行部署和管理。
阿里云的应用程序部署和迁移服务能够为企业提供便利、快捷、高效的解决方案。
网站建设和运营阿里云为企业提供先进的网站建设、运营和管理服务，为企业省却了自建机房、服务器和网络等基础设施的投资和维护成本，从而让企业能够更专注于业务创新和发展上。
阿里云IT规划方案的产品优势阿里云的IT规划方案产品具有如下几个明显的优势：灵活高效阿里云的IT规划方案产品可以快速部署，并实现区域性的一个云端存储，非常灵活、高效。
高可靠性阿里云IT规划方案产品已经通过多种安全、高可靠性审核和认证，确保企业的数据安全和业务的高可用，保障业务平稳运行。
个性化定制阿里云为企业提供量身定制的服务方案，针对不同行业、不同规模的企业进行的企业应用服务定制，在短时间内满足客户的快速上云需求。
阿里云IT规划方案的服务支持阿里云IT规划方案不仅提供丰富的产品和服务，还提供全面的售前、售中、售后支持：售前支持阿里云技术支持团队为客户提供技术咨询、方案评估、定制服务等售前支持，确保客户在云上进行部署前，充分了解阿里云的功能和全面的优势。
售中支持阿里云为客户提供一对一的项目管理支持，包括项目实施、交付、培训等环节的服务，帮助客户快速上云，在云端安全运行业务。
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。
基础产品：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。
MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
分析性数据库（AnalyticDB）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。
数据集成（Data Integration）是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。
核心解决方案介绍：（一）个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。
建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。
业务需求：1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书随着互联网技术的发展和数据存储技术的提升，大数据的概念越来越突显重要。
在这个时代里，数据不仅仅是一种资源，更是推动经济的重要驱动力。
其中有一个典型的案例，那就是阿里巴巴公司。
在阿里巴巴公司，大数据不仅仅只是一种资产，它也是一种巨大的生产力。
作为中国最著名的电商企业，阿里巴巴公司已经覆盖了包括B2B、C2C、B2C 在线市场等在内的众多电商领域，拥有海量用户和海量数据。
在这些数据中，包含了消费者的行为、走向、兴趣、购买力以及其他有意义的信息。
因此，阿里巴巴公司可以对这些数据进行分析，从而使企业更加深入地了解消费者，优化商业模式和提高产品的质量。
阿里巴巴公司的大数据应用已经远远超出了电商领域。
通过使用阿里云，这家公司还将其大数据分析技术用于金融服务、医疗健康、智能制造等领域，并取得了显著的成果。
阿里巴巴已经成为一家集企业级服务、云计算、大数据解决方案和创新技术于一体的综合性互联网企业。
作为阿里巴巴公司大数据应用的代表之一，其企业级服务平台——“阿里云”是一项强大的技术资源，能够处理复杂数据分析、高级计算等高负荷任务。
通过抽取、清洗和ETL处理，其数据集成服务可以从不同的数据源中整合数据，帮助企业获取清晰、全面的视图。
同时，数据分析服务平台可以通过智能算法和大量数据，对企业数据进行分类、聚合和排序，从而呈现出相当生动、直观的开发用户视图、以及识别模式，从而为企业提供更高效的业务支持。
在阿里巴巴公司看来，大数据的使用是可以带来巨大价值的。
这家公司不仅要利用大数据来完善自身的电商生态系统，还要致力于将其大数据分析技术推向其他领域，帮助其他企业、政府和社会组织改进他们的运营和管理，从而促进社会的发展与进步。
总之，阿里巴巴公司的大数据分析技术已经成为其掌握市场竞争优势的必要手段。
通过对海量数据的处理和分析，该公司已经切实提高了商业运作效率和竞争力，同时也极大地促进了社会经济和信息化水平的发展。
阿里云解决方案
阿里云解决方案：打造全球领先的云计算平台随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到云计算的重要性，并开始积极寻找适合自己的云解决方案。
阿里云作为中国领先的云计算服务提供商，凭借其强大的技术支持与全球化的资源优势，成为全球范围内众多企业的首选。
一、强大的云计算基础设施阿里云拥有全球最大的分布式计算系统，其庞大且灵活的计算能力能够满足企业在不同业务场景下的需求。
无论是大型企业还是中小企业，阿里云都能提供高性能、高可用性的计算资源。
同时，阿里云凭借其领先的人工智能技术，为企业提供更智能化的云服务，帮助企业实现数字化转型。
二、多样化的云产品和服务阿里云提供了丰富多样的云产品和服务，覆盖了从基础设施到应用开发、数据分析等方方面面。
无论是计算、存储、数据库、网络还是安全、大数据、人工智能等领域，阿里云都能够提供高质量的解决方案。
企业可以根据自身需求选择合适的云产品和服务，灵活地搭建自己的云计算平台。
三、安全可靠的云服务保障作为全球领先的云计算服务提供商，阿里云一直以来都非常注重数据安全与隐私保护。
阿里云具备全球领先的安全能力，通过多层次的防护措施和高效稳定的安全体系，为企业提供安全可靠的云服务保障。
无论是数据的存储、传输还是计算过程中的安全问题，阿里云都能提供全面的解决方案，确保企业的数据和业务免受威胁。
四、卓越的客户服务体验阿里云一直以来都将客户体验放在首位，致力于为企业提供卓越的服务。
阿里云建立了全球范围内的服务网络，并且拥有一支经验丰富、专业高效的技术支持团队。
无论是在购买过程中还是在日常使用中，企业都能够得到及时、全面的支持。
阿里云还提供了在线学习平台和开发者社区，帮助企业更好地了解和使用云产品和服务。
总结：阿里云凭借其强大的技术实力和全球化的资源优势，成为全球范围内众多企业的首选云计算平台。
无论是基础设施、产品与服务、安全保障还是客户服务体验，阿里云都表现出了卓越的能力和优势。
随着云计算技术的不断进步和创新，阿里云将继续积极开拓市场，为更多企业提供高质量的云解决方案，助力企业的发展和成长。
阿里巴巴云计算技术案例
阿里巴巴云计算技术案例阿里巴巴是一家全球知名的电子商务公司，以其强大的云计算技术和平台而闻名。
本文将介绍阿里巴巴在云计算领域的创新应用和成功案例。
一、背景介绍阿里巴巴集团成立于1999年，起初是一个B2B电子商务平台，致力于为全球商家提供在线交易及流通解决方案。
然而，随着公司的发展，阿里巴巴逐渐拓展了其业务范围，包括电子支付、物流、云计算等。
二、云计算技术的应用作为一家技术驱动型公司，阿里巴巴将云计算技术应用于多个业务领域，以提高效率、降低成本，并支持创新发展。
1. 弹性计算阿里巴巴通过弹性计算技术实现了资源的弹性伸缩。
当业务需求增加时，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源；当业务需求减少时，可以自动减少服务器资源，从而实现资源的合理利用。
2. 分布式计算阿里巴巴利用分布式计算技术实现了大规模数据的高效处理和存储。
通过将任务分解为多个子任务，并运行在不同的计算节点上，加快了任务处理速度，并提高了系统的可靠性和容错性。
3. 容器化技术阿里巴巴采用容器化技术，如Docker等，来实现应用程序的快速部署和运行。
通过容器化，可以实现应用程序的快速迁移和水平扩展，提高了系统的弹性和可伸缩性。
4. 大数据分析阿里巴巴利用云计算技术对海量数据进行分析，以实现对商业数据的深度挖掘和商业智能化决策支持。
通过应用机器学习和人工智能算法，可以从数据中发现潜在的商机，并优化业务流程。
三、成功案例1. 双十一购物狂欢节阿里巴巴每年举办的双十一购物狂欢节是全球最大的在线购物活动之一。
为了应对高峰期的交易压力，阿里巴巴依托强大的云计算技术确保系统的高可用性和稳定性。
通过弹性计算和容器化技术，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源，并实现应用程序的快速部署和运行。
这些技术的应用使得双十一购物狂欢节能够顺利进行，并实现了创纪录的交易额。
2. 阿里云智能驾驶阿里云智能驾驶是阿里云在汽车领域的创新应用。
通过将云计算和人工智能技术应用于智能驾驶系统，阿里云可以实现车辆感知、决策和行为规划等功能。
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用随着消费者消费习惯的改变，互联网已经成为了商业社会的必要元素之一。
尤其是在电商领域，互联网的作用更加突出。
阿里巴巴作为中国电商的领头羊，早期就在电商领域体现出了强大的竞争力。
近年来，阿里巴巴更是在数据开放领域迈出了关键性的一步，推出了阿里巴巴数据开放平台，并获得了广泛的应用。
本文将探讨阿里巴巴数据开放平台的价值与应用。
一、阿里巴巴数据开放平台的价值1.1 提供全面、可靠、实时的数据来源阿里巴巴数据开放平台汇聚阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫等电商平台的海量数据，提供丰富的商品、交易、用户等多维度数据。
这些数据具有全面、可靠、实时的特点，可以为用户提供全面的信息支持。
1.2 促进数据的重复使用和再利用阿里巴巴数据开放平台通过规范化、标准化的数据格式和 API 接口，为用户提供了可用性非常高的数据资源。
用户可以通过访问 API 接口获取所需的数据，从而避免重复采集、处理数据的过程。
这使得数据资源得到充分利用，促进了数据的再利用。
1.3 提高数据的可解释性和价值阿里巴巴数据开放平台的数据不仅数量庞大，而且包含了工业、零售、金融、物流等多个领域的数据。
这些数据具有多维视角和深度级别的特点。
而对于传统数据统计使用者，这些数据可能显得缺乏可解释性。
而在平台上，数据已被全面整合和规范化，因此用户可以直接获取深度解释、分析这些数据的专家知识。
这样，数据的使用者可以充分利用数据的有用信息，提高了数据的价值。
1.4 简化数据提取过程，提高效率阿里巴巴数据开放平台简化了数据提取过程，提高了数据使用的效率。
用户可以快速找到所需的数据，节省了大量的时间和人员开支。
同时，数据也要经过格式化和标准化的处理，从而更容易被其他系统使用。
二、阿里巴巴数据开放平台的应用2.1 帮助品牌商了解市场趋势阿里巴巴数据开放平台可以为品牌商提供详细和实时的市场趋势，帮助他们了解消费市场的情况。
品牌商可以利用这些趋势数据调整产品设计，优化销售策略，从而提高产品的销售量。
阿里云大数据工程实训项目;阿里云金融云总经理刘松
阿里金融云特点
安全合规
．从 数 据 中 心 、云 服 务产品、网络应 用层提供全方位的 安全防护。同时阿 里金融云通过公安
部 三 级 等 保 、B51
全球首张安全云金牌。 帮助银行电子渠道 业务完成人行要求 的安全规范评 测
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容灾备份
．两地双中心和两地 三中心的容灾方案 提供，适应金融行 业对灾备的硬性规 定 ，打消金融行业 上阿里云的顾虑．
运 维服务都由阿里云完成，科技人员作为甲方提出运维要求即可，科技
人 员应的精力应放在与业务部门解设决计方案，业务开发 和建设上
阿里集团 lO W+台 服务 器 ，只需要200人的运维团队即可维护这么庞大 的 服 务器 集群 。依靠10年 来的 运维 积累及自 动化 运维工具 的实 现。运
维是个 纯 技术 活 ，合理的 社会分工让 专 业 人 做 专 业 事 。 为金融客户提供专屁 的技术经理，随时为金融客户提供完善的技术咨询
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全球首家获得云安全国际认证金牌
CSA STAR Certification
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的云服务供应商
全国首个通过公安部等级保护测 评
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BSI颁发的 全球唯 一一张 金牌认证 ，评审的严苛程
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大数据工程师教材
大数据工程师教材✧《ODPS权威指南：阿里大数据平台应用开发实践》非常经典的大数据平台开发教材，虽然出版的时间比较早，而阿里云的大数据平台已经从ODPS升级迭代为MAXCOMPUTE，但是此书中有大量的工业级SQL代码，并且对于SQL的原理做了非常详细的说明。
✧《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。
主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界新产品，以及学术界新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。
✧《大数据分析与算法》本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。
✧《数据中台：让数据用起来》本书由数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，数澜科技已经帮助万科、中信云网等百余家各行业头部企业建设和落地数据中台。
7位作者都是有10年+经验的资深数据人，大部分作者来自原阿里数据中台团队和华为。
本书得到了阿里巴巴集团联合创始人谢世煌、原阿里集团副总裁卜鹰等近10位行业专家的高度评价和推荐。
本书从建设、管理、运营、安全4个维度详细讲解了数据中台概念、认知、架构、原理、组成，以及从0到1的完整过程。
《中台战略：中台建设与数字商业》作者团队阿里系云徙科技是国内领先的数字商业云服务提供商，以“业务＋数据”双中台为核心技术，驱动企业数字化转型，赋能新零售商业创新，助力业务持续增长。
云徙科技核心团队来自阿里、用友等企业，云徙已获得银杏谷资本、云锋基金及红杉资本中国基金等国际基金战略投资。
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两层平台
电商 业务系统
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商 业务中台
电商数据 中间层
电商 算法库
电商业务组件|中间件
基础 技术平台
计算平台
算法平台
主机，存储，数据库， 通用中间件
IaaS服务 | 机房，网络，…
您的技术部门 阿里云
谢谢！
18
数据化的 公司
数据公司
Data 1.0
看数据
业务痛点：观察业务运行情况
✓ 老板：不能及时看到公司的业务运营情况； ✓ 业务专家：做不到“用数字说话”，被老板挑战；
技术架构：数据集市+分析展现
✓ 基于数据集市，快速产生业务报表； ✓ 直观有效地展示数据，还原业务真实状态； ✓
大 数
开发工具GUI
您可以省心：
再多的数据，也存得下、算得动
据
操 作
计算引 擎
Core
系
可租用的存储和计算资源 图形化的编程和分析界面 程序运行托管、运维监控
统 9
开发一个个性化推荐需要多长时间？
900人天？
30人天！
开发一个活动直播大屏需要多长时间？
一个月？
3天/1小时
10
数据市场
1
天池大赛
MaxCompute
数据开发套件
机器学习（PAI）
推荐引擎 规则引擎 关系网络 智能服务（行业/语音/图像/视频）
Data 3.0
运营数据
业务痛点：让数据价值浮出水面
✓ 如何让数据资产持续增值、持续变现？ ✓ 如何将业务创新的门槛和代价降到最低？ ✓ 如何让数据赋能每一位员工、渗入每一个业务环节？ ✓ 如何获得更多数据（新能源）？
它在电商场景下的精准度和效果更佳；
基础 技术平台
算法平台，人工智能基础服务
分布式机器学习平台，通用算法，语音识别，语音 合成，自然语言理解，图像和视频分析，…
IaaS服务 | 机房，网络，…
• 机器学习平台、智能语音、图像视频分析、 自然语音理解等人工智能基础服务，具有 通用性，不必要重复投资；
• 要求有深厚的技术沉淀，投资大，变现周 期长
计算平台 | 离线计算，流计算，实时分析，… IaaS服务 | 机房，网络，…
• 大数据基础技术设施，提供大规模计算能 力，解决可扩展性、稳定性、性能、成本 等通用技术问题；
• 非常厚，技术难度大，建设周期长；
示例（2）：AI中台
电商 算法应用
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商 业务中台
电商业务算法库
安全 风控
营销
搜索
物流
…
一切业务数据化，一切数据业务化
云计算
大数据
8
数加如何赋能合作伙伴？
大 数
图像视频API
据
语音识别API
中
文本分析API
间
通用算法库
件
关系网络 分析引擎 规则引擎 推荐引擎
您可以省力：
10000行的代码，可能只需写 100行
Focus 在核心业务逻辑实现 搭积木式快速拼装应用
搜索算法库，个性化推荐算法，虚假交易模型，…
• 利用中台提供的电商算法组件，可快速搭 建算法应用；
• 对于中台尚未涵盖的部分，也可以直接基 于底层平台来自主实现算法（定制）；
• 面向电商的算法中台； • 结合电商业务场景，抽象出可复用的算法
模型，例如虚假交易识别模型； • 结合电商业务场景，对算法进行优化，让
阿里云大数据技术开发
DT时代的技术进化
Data 1.0
Data 2.0
Data 3.0
看数据
用数据
运营 数据
用
存通用
数据的作用 技术的作用 职能的设置
成本 辅助
CIO主导
利润 指挥
CTO主导
数据即业务 赋能
CDO主导
Data 1.0
Data 2.0
Data 3.0
看数据
用数据
运营 数据
用
存通用
信息化的 公司
阿里巴巴面临的挑战： EB级的数据算不算得动？ 百万张表如何管理？ 数据质量：一分钱一百万 大集中的数据如何确保安全？ ……
Data 3.0
运营数据
技术架构：基础设施+业务中台
前台 业务
金融
客服
信用
安全 风控
营销
搜索
物流
…
中台
公共数据服务
One Data DW
公共数据产品和数据服务 统一的数据仓库
数据开发套件 StreamCompute
QuickBI 日志分析
Data 2.0
用数据
业务痛点：让业务持续良好运转
✓ 高要求：数据丰富度、算法精准度满足不了业务需求； ✓ 高风险：系统挂掉或数据出错 = 业务挂掉；
技术架构：数据仓库+算法挖掘
✓ 底层是数据仓库，整合数据，保障质量和稳定性； ✓ 上层有数据应用引擎； ✓ 具备大规模数据处理、数据挖掘和算法建模的能力；
后台
公共技术平台 One Platform
统一的大数据技术平台 PowereOdDPbSy，阿AD里S 云数加
数据共享 算法共享 知识共享
生态 运营 建设 管理
数据安全 数据质量 数据标准 成本管理
计算平台 数据市场
机器学习平台
DTBoost应用加速器
数据交换机制
行业子云（虚拟运营商）
金融
客服
信用
1
音乐家需要自己造乐器吗？
企业技术部门的定位：基础技术设施 V.S 业务中台
电商 行业
淘系 业务
电商 业务 中台
金融 行业
蚂蚁 业务
金融 业务 中台
物流 行业
…
菜鸟 业务
…
物流 业务 … 中台
基础技术平台
技术平台分两层
第二层：业务中台 • 背靠基础平台，面向特定业务，衔接技术与业务 • 针对业务场景抽象和优化的技术组件（积木） • 可从支撑一家公司扩大到支撑一个行业
第一层：基础技术平台 • 通用的技术平台，提供基础性服务 • 业务无关性，适用于所有行业
电商 数据应用
电商 业务中台
基础 技术平台
示例（1）：数据中台
导购
客服 信用
营销
搜索
安全 风控
物流
…
电商数据中间层和公共数据服务
OneData，OneService，标签体系，生意参谋，…
• 利用中台提供的业务组件，可快速搭建数 据应用；
• 对于中台尚未涵盖的部分，也可以直接基 于底层平台来构建数据应用（竖烟囱）；
• 非常薄，快速搭建、灵活改变；
• 面向电商的数据中台；
• 基于计算平台提供电商数据服务，对业务 场景进行抽象、封装可复用的业务组件 （例如生意参谋），降低数据使用门槛；
• 相同的方法论和业务组件可被复制到电商 行业的其他企业，可复用，且有一定的灵 活度；