阿里大数据平台服务
阿里大数据产品最新特性介绍
智能生态市场
• 一键部署
• 版本控制
• 蓝绿部署
• 弹性扩缩
PAI-AutoLearning
自动学习 • 零门槛使用 • 迁移学习框架 • 一站式解决 • 初级算法工程师
PAI-Studio
可视化建模 • 200种算法组件 • 拖拽方式构建实验 • 支持百亿特征样本 • 中级算法工程师
PAI-DSW
PAI-DSW
NoteBook建模 • 内置Jupyter开发环
境
• 深度优化TensorFlow • 神经网络可视化编辑 • 高级算法工程师
大数据“淘宝”平 台
• 链接技术与业务 • 解决方案 • 算法&模型 • 业务应用API • 智能生态圈
计算框架（MR / MPI / PS / Graph / SQL / Tensorflow）
数据资源（MaxCompute / OSS / HDFS / NAS）
目录
content
01 PAI产品简介 02 自定义算法上传 03 智能生态市场 04 AutoML2.0 05 AutoLearning自动学习
2、自定义算法上传
用户业务（推荐系统 金融风控 疾病预测 新闻分类）
PAI-EAS 模型在线服务
认证
提供ApsaraClouder技能认证课程，通过认证提升开发 者专业技术，并为开发者的能力提供官方认定。为智能 生态市场的整体开发水平提供保障。
论坛
为大数据智能的相关用户及兴趣爱好者提供交流共享的 平台，在知识问答中，交流切磋，学习提高。
市场
用户
开发
论坛
智能生态市场
3、数加智能生态市场
3、数加智能生态市场
ห้องสมุดไป่ตู้
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。
阿里斑马系统
阿里斑马系统
简介
阿里斑马系统，是阿里巴巴集团旗下的一个人工智能和大数据服务平台，它不仅拥有全方位的自动化和智能服务功能，还针对大数据领域的开发功能进行了全面的优化提升。
阿里斑马系统由集团研发的自营开放应用和自营算法引擎构成。
自营开放应用实现了阿里斑马开发者在阿里斑马系统上进行自由开发的基础，支持开发者丰富的功能，并实现了从源代码到调度发布的一体化平台。
自营算法引擎则实现了从数据分析到预测分析以及多维度决策的全程智能化，从而使阿里斑马系统成为大数据应用的一站式服务平台，丰富现有的IT 组织的大数据能力，助力以数据为基础的企业级应用发展。
此外，阿里斑马系统同时还拥有AI实用服务平台，可支持自然语言处理和图像识别等功能，实现技术服务的全面智能化、高效自动化，为应用提供快速有效的技术支持，增强智能化应用创新能力。
MaxCompute
MaxComputeMaxCompute⼤数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是⼀种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决⽅案。
MaxCompute向⽤户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，能够更快速的解决⽤户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
产品优势⼤规模计算存储MaxCompute适⽤于100 GB以上规模的存储及计算需求，最⼤可达EB级别。
多种计算模型MaxCompute⽀持SQL、MapReduce、UDF（Java/Python）、Graph、基于DAG的处理、交互式、内存计算、机器学习等计算类型及MPI迭代类算法。
简化了企业⼤数据平台的应⽤架构。
强数据安全MaxCompute已稳定⽀撑阿⾥全部数据仓库业务9年以上，提供多层沙箱防护、细粒度权限管理及监控。
MaxCompute通过了独⽴的第三⽅审计师针对阿⾥云对AICPA可信服务标准中关于安全性、可⽤性和机密性原则符合性描述的审计。
审计报告请参见SOC 3报告。
低成本与企业⾃建专有云相⽐，MaxCompute的计算存储更⾼效，可以降低30%~50%的采购成本。
免运维基于MaxCompute的Serverless⽆服务器的设计思路，⽤户只需关⼼作业和数据，⽽⽆需关⼼底层分布式架构及运维。
极致弹性扩展MaxCompute提供按量付费模式下的作业级别的资源管理。
⽤户⽆需受困于资源扩展难题，系统会⾃动扩展计算、存储、⽹络等资源，最⼤程度地节省成本。
系统架构MaxCompute以数据为中⼼，内建多种计算模型和服务接⼝，满⾜⼴泛的数据分析需求。
⼀切服务开通即⽤，更好地赋能数据业务。
*功能概述数据通道批量历史数据通道Tunnel是MaxCompute为您提供的数据传输服务，提供⾼并发的离线数据上传下载服务。
⽀持每天TB/PB级别的数据导⼊导出，特别适合于全量数据或历史数据的批量导⼊。
Tunnel为您提供Java编程接⼝，并且在MaxCompute的客户端⼯具中，提供对应的命令实现本地⽂件与服务数据的互通。
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。
阿里大数据平台
阿里大数据平台阿里大数据平台是阿里巴巴集团旗下的一项重要业务。
它是一个基于大数据技术的创新平台，旨在帮助企业根据大数据分析和洞察，提升业务运营效率和决策能力。
阿里大数据平台的核心优势在于深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
通过阿里大数据平台，企业可以实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等多维度的深入分析和挖掘。
依靠强大的计算和分析能力，阿里大数据平台能够将大数据转化为有价值的商业洞察，并为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据平台提供的主要功能包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析。
通过数据采集，平台可以自动收集和整合来自多个数据源的数据，并实现对数据的实时更新和同步。
数据处理功能可以对数据进行清洗、转换和加工，保证数据的准确性和可用性。
数据存储功能提供了多种存储方式，包括关系型数据库、分布式文件系统等，以满足不同业务需求的数据存储需求。
数据分析功能则提供了多种分析算法和模型，帮助企业从数据中发现关键业务规律和趋势。
阿里大数据平台还提供了可视化的数据展示和报表功能，使企业能够直观地了解和分析数据。
通过数据报表，企业可以实时监控业务运营情况、产品销售情况等重要指标，及时调整业务策略和决策。
阿里大数据平台的优势不仅在于其强大的数据处理和分析能力，还在于其丰富的业务解决方案和行业经验。
阿里巴巴集团在多个行业都有丰富的数据积累，能够根据行业特点和需求，为企业提供个性化的数据分析和洞察解决方案。
此外，阿里大数据平台还积极与各大智能硬件厂商、传感器厂商等合作，实现对物联网数据的集成和分析，为企业提供更加完整的大数据解决方案。
总之，阿里大数据平台是阿里巴巴集团在大数据领域的重要业务，通过深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
它不仅拥有强大的数据处理和分析能力，还提供丰富的业务解决方案和行业经验，为企业提供精细化的业务决策支持。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
阿里云数据中台解决方案
阿里云数据中台解决方案是阿里云面向企业客户提供的一种全新的数据管理和数据分析平台，以其强大的功能、高效的性能以及灵活的扩展性为企业客户带来了极大的商业价值。
本文将从阿里云数据中台的背景、架构、核心功能和应用场景四个方面对其进行详细地介绍。
一、阿里云数据中心的背景阿里云数据中台解决方案源于阿里云在大数据技术和云计算技术方面多年的积累和实践。
随着互联网的高速发展和数据时代的到来，企业日益重视对数据的采集、存储、分析和应用，希望能够通过数据获取更多的商业价值和竞争优势。
然而，由于数据来源众多、数据类型复杂、数据量庞大、数据分散在不同的业务系统和地理位置上等问题，使得企业难以有效地挖掘数据价值，加上传统数据仓库和分析平台效率低下、性能瓶颈等问题，让企业不得不寻求一种新型的数据管理和分析平台。
阿里云数据中台正是为此而诞生的，它不仅解决了企业中数据的管理问题，而且还实现了对数据的高速处理和深度分析，这些都极大地提升了整个企业的数据应用能力和商业价值。
二、阿里云数据中台解决方案架构阿里云数据中台解决方案采用了业界领先的大数据存储和处理技术，包括Hadoop、Spark、Flink、Druid、Kafka、Hbase、Elasticsearch等，在此基础上构建了一个完整的数据管理和分析体系。
具体来说，它的架构包括以下几个部分：1. 数据采集层：主要负责从多个数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、日志、网络、传感器等）中采集和抽取数据，并将数据进行清洗和预处理，使其变得更加规范和可用。
2. 数据存储层：主要负责将采集的数据存储到不同类型的存储系统中，如分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如Phoenix、Impala）、文档数据库（如Elasticsearch）等。
3. 数据计算层：主要负责实现对存储在不同存储系统中的数据进行高效计算和分析，它采用了Apache Spark、Flink等分布式计算框架，支持包括SQL、流处理、机器学习、图计算等多种计算模型。
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调度系统Octopus架构
调度服务
Service Cluster
Service
Service
Service
Service
Server Cluster
JobScheduler
JobScheduler
Gateway Cluster
Worker
Worker
Worker
Worker
Compute Cluster
• Enable 数据交换和分享，数据驱动用户创造更 大商业价值
御膳房简介-云层
• PAAS
– Data platform as a service
– Data warehouse as a service – Data center as a service
御膳房简介-核心价值
• 阿里数据开放的平台
御膳房简介-业界动态
• Amazon Redshift • 京东云海：2014
御膳房功能-数据开发
第一步 看数据
御膳房开放商家、商品、品牌、客服相关的淘宝数据，为数据开发提供源动力
御膳房功能-数据开发
第二步 用数据—计算开发
御膳房提供IDE开发工具，通过提交SQL、M/R等程序玩转淘宝数据
御膳房功能-数据开发
离线数据
ODPS
调用
Agent
控制指令
Leech Server
File
Server
创建、控制Job
API接口
管理
……
外网
内网
管理员
御膳房未来规划-业务
• 更大用户群
– 电商：商家，ISV，品牌商 – 广告 – 其他：气象局，交通局
• 建立用户数据中心以及长在上面的app生态
– BI 工具：MSTR，Cognos，数云，Tableau
御膳房-阿里大数据平台服务
王贲（陈廷梁） 2014-07
自我介绍
• 陈廷梁，花名：王贲
• 数据平台事业部-商家数据部-架构师
目录
• 御膳房简介
• 功能介绍
• 技术架构 • 未来规划
御膳房简介
• 对外提供一站式大数据服务的平台，让天下没 有难玩的数据 • 从提供酒菜到提供厨房 • 从自己玩数据，到提供平台enable大家玩数据
XLib是ODPS的分布式算法库，支持分类预测 、 回归 、聚类 、关联分析 、矩阵计算等。
XLib
御膳房功能-算法开发
XLib是ODPS的分布式算法库，支持分类预测 、 回归 、聚类 、关联分析 、矩阵计算等。
御膳房架构-按数据流分层
用 户 数据消费者（商家…)
数据生产者（ISV/商家…)
上传数据 开发程序 部署任务 导出结果
ODPS
Hadoop
M/R计算环境系统框图
御膳房数据上传系统框图
Stream Data
HTTP接口 （TOP）
TTWriter Server
实时数据
TT
创建、管理Topic
API接口
实时 离线
用户
调用
御膳房 Web
数据传输
DataBase (RDS, etc)
Leech Agent
Data Server
数 据 层 数 据 源
用户1 数据中心
用户2 数据中心
用户数据中心—数据仓库建模 数据标准联盟
实时传输 专有通道 批量传输
…
用户n 数据中心
阿里集团
电商数据
其他用户数据
御膳房-调度系统Octopus
• 起
• 停
• 重跑 • 补跑
• 支持即时调度和周期调度
• 最小调度周期1分钟 • 支持优先级
• 可扩展，LB，HA
服 务 层
APP host in AE（TAE，ACE） REST/TOP
APP host in VM
数 据 平 台 层
数据查询层（UMP，RDS，HBASE，OB） 权 限 计 费 元 数 据 管 理 调 度 系 统
离线计算平台 （ODPS）
实时计算平台 （garuda， galaxy）
数 据 开 发 环 境
第三步 部署任务
可根据需求对任务进行灵活部署
御膳房功能-数据开发
第四步 发布接口
简单的接口发布，通过TOP接口，拿到数据计算结果
御膳房功能-数据开发
MapReduce
MapReduce简 称MR 平台也提供了 Eclipse开发插 件来辅助 MapReduce开 发与调试。
御膳房功能-数据开发
F
User Defined Function，即用 户自定义函数。 平台提供了 Eclipse开发插件 来辅助UDF开发 与调试。
御膳房功能-算法开发
御膳房功能-算法开发
基于 工具链 的一站式数据挖掘平台
* 虚线表示使用过程中的链式关系。工具可自由选择，两两之间，都可协同工作。
XLib
御膳房功能-算法开发
• 提供大数据存储计算能力 • 一站式数据开发引擎
• 云数据中心（仓库）解决方案 • 数据市场-数据交换分享 • 数据安全服务
御膳房简介-发展历程
2012.9 第一次亲密接触聚石塔商家后台团队 2012.10 开始规划聚石塔数据平台-御膳房 2012.10~2013.1 前御膳房 2013.3 御膳房0.1上线 2013.6 ODPS 评测 2013.7 完成底层云化迁移，HIVE->ODPS，MYSQL->UMP(Unified MySQL Platform) 2013.8 M/R开发环境上线 2013.8 算法环境上线 2014.4 新算法环境上线 2014.6 御膳房成为阿里统一的对外数据平台服务，开始接入非电商市场
– 自用或第三方app
• 促进数据交换分享
御膳房未来规划-架构
消费者 生产者
应用程序(BI，APP…)
开发环境
数 据 源
kernel
系统服务
底层平台（odps，rds，AE，VM）