阿里大数据解决方案
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。
阿里数据仓库解决方案
阿里数据仓库解决方案阿里数据仓库是由阿里巴巴集团自主研发的一套大数据存储与分析解决方案。
随着互联网的发展和大数据的迅猛增长，越来越多的企业开始意识到数据对于业务决策的重要性。
阿里数据仓库作为一种高效、可靠的数据存储和分析平台，为用户提供了全面、深入的数据洞察。
一、架构设计1. 数据采集与存储：阿里数据仓库采用分布式架构，包含数据采集、数据清洗和数据存储三个模块。
其中，数据采集模块负责从各种数据源（如数据库、日志、文件）中获取数据，并对数据进行初步处理。
数据清洗模块用于对采集到的数据进行清洗、转换和去重等操作，确保数据质量。
数据存储模块则将清洗后的数据按照一定的规则进行存储，以便后续的数据分析和挖掘。
2. 数据分析与挖掘：在数据存储模块中，阿里数据仓库提供了多种存储引擎和分区方式，以满足不同用户的数据分析需求。
用户可以通过SQL语言进行数据查询和分析，也可以使用Hadoop的MapReduce框架进行复杂的数据挖掘和计算。
此外，阿里数据仓库还支持实时数据分析，用户可以通过实时流处理技术对不断产生的数据进行实时处理和分析。
3. 数据可视化与应用：阿里数据仓库提供了强大的数据可视化和应用开发功能，用户可以通过简单的拖拽操作，创建丰富多样的数据报表和仪表盘。
同时，阿里数据仓库还支持多种数据应用开发框架，用户可以基于数据仓库构建自己的数据分析应用和业务应用。
二、核心特性1. 高可用性：阿里数据仓库采用分布式架构和容错技术，确保系统在硬件故障、网络故障等情况下仍然可用。
此外，阿里数据仓库还具备自动化的故障恢复和负载均衡机制，提高系统的可用性和稳定性。
2. 高性能：阿里数据仓库在数据存储和分析方面进行了优化，采用了列式存储和压缩算法，提高了系统的存储密度和数据访问速度。
同时，阿里数据仓库还支持并发查询和并行计算，提高系统的处理能力和响应速度。
3. 数据安全：阿里数据仓库采用多层次的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和审计跟踪等功能，确保用户的数据得到有效的保护。
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为企业和组织进行决策和业务优化的重要资源。
为了更好地应对大数据带来的挑战和机遇，各行各业纷纷寻求适用的大数据解决方案和技术方案。
本文将探讨大数据解决方案和技术方案的特点和应用场景，并介绍几种常见的大数据解决方案和技术方案。
一、大数据解决方案的特点大数据解决方案是指通过采用特定的方法和技术，对大规模、多样化、高速度的数据进行高效地管理、存储、分析和处理的综合解决方案。
其特点如下：1. 数据量大：大数据解决方案所面对的数据量通常是庞大的，需要存储和处理海量的数据。
2. 处理速度快：对于大数据，实时性是一个很重要的考量指标，大数据解决方案需要具备快速处理数据的能力。
3. 数据多样化：大数据来源广泛，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等，大数据解决方案需要能够处理各种类型的数据。
4. 数据价值挖掘：大数据解决方案不仅能够存储和处理数据，而且能够通过数据分析和挖掘，提供有价值的信息和洞察，帮助企业和组织做出更明智的决策。
二、大数据解决方案的应用场景大数据解决方案在各个行业都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
1. 金融领域：银行、保险等金融机构通过大数据解决方案，可以对大量的交易数据进行分析和挖掘，从而预测市场趋势、进行风险评估和信用评级等。
2. 零售行业：电商企业可以通过大数据解决方案，分析用户的购物行为和偏好，进行精准营销和个性化推荐，提高用户购买转化率和用户满意度。
3. 医疗健康：医疗机构可以利用大数据解决方案，对病人的临床数据进行分析，预测疾病的发展趋势，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
4. 城市管理：城市政府可以借助大数据解决方案，对城市的交通、环保、能源等方面的数据进行监测和分析，实现智慧城市的建设和优化城市管理。
三、大数据技术方案的选择与应用在选择大数据技术方案时，需要根据实际需求和业务场景来确定。
以下是几种常见的大数据技术方案。
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。
阿里大数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D
阿⾥⼤数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D⼤数据计算服务MaxCompute批量数据通道批量数据通道SDK介绍MaxCompute Tunnel是 MaxCompute 的数据通道，⽤户可以通过Tunnel向 MaxCompute 中上传或者下载数据。
⽬前Tunnel 仅⽀持表（不包括视图View）数据的上传下载。
MaxCompute 提供的数据上传下载⼯具即是基于Tunnel SDK编写的。
使⽤Maven的⽤户可以从Maven库中搜索"odps-sdk-core"获取不同版本的Java SDK，相关配置信息：com.aliyun.odpsodps-sdk-core0.21.3-public这篇教程从⽤户的⾓度出发，介绍Tunnel SDK的主要接⼝，不同版本的SDK在使⽤上有差别，准确信息以SDK Java Doc为准。
备注：- 关于SDK的更多详细信息请参阅SDK Java Doc ；- 有关服务连接的说明请参考服务连接；接⼝定义：public class TableTunnel {public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName);public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName);public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, String id);public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, String id);}TableTunnel：- ⽣命周期: 从TableTunnel实例被创建开始，⼀直到程序结束。
数据库中的数据备份与容灾解决方案案例
数据库中的数据备份与容灾解决方案案例随着互联网和信息技术的快速发展，数据库成为了现代企业中重要的数据存储和管理手段。
然而，由于各种原因，数据库面临着数据丢失和系统故障等风险。
为了保障数据的安全和业务的连续性，数据库备份与容灾解决方案成为了不可或缺的一环。
本文将介绍几个数据库备份与容灾解决方案的成功案例。
案例一：阿里巴巴云数据库RDS阿里巴巴云数据库RDS（Relational Database Service）是阿里云推出的一种全托管的自服务云数据库。
RDS支持多种数据库引擎，如MySQL、SQL Server、PostgreSQL等，可提供高可用性和高可靠性的数据库服务。
在RDS中，数据备份是一个重要的环节。
RDS提供了数据备份功能，用户可以通过定时备份和手动备份两种方式对数据库进行备份。
备份数据存储在分布式存储系统中，确保了数据的安全性和可靠性。
除了数据备份，RDS还提供了容灾解决方案。
RDS的主从复制功能可以自动将主库的数据同步到备库，实现了数据的实时同步和灾备能力。
在主库宕机或故障时，系统可以自动切换到备库，保证了业务的连续性。
案例二：华为FusionSphere云平台华为FusionSphere云平台是华为推出的一种虚拟化平台，用于构建和管理云计算环境。
该平台提供了数据库备份与容灾解决方案，可以帮助企业实现数据的安全备份和灾备能力。
在FusionSphere云平台中，可以通过虚拟机备份功能对数据库进行定期备份。
备份数据存储在分布式存储系统中，保证了备份数据的安全性和可靠性。
此外，FusionSphere云平台还提供了容灾解决方案。
通过搭建主备模式和冷备模式的数据库系统，可以实现数据的持续同步和故障切换。
当主库故障时，系统会自动切换到备库，确保了业务的连续性。
案例三：腾讯云数据库TDSQL腾讯云数据库TDSQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云推出的一种高性能、可扩展的云数据库。
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绿波带实际通行速度
• 互联网数据实时采集：
– 随时基于用户出行轨迹得到各个路段的速度模式和规律。 – 沿江大道示例路段从南至北方向速度如下所示：
周三
周五
周六 16
云游城市旅游舆评监测系统
17
场景回放
青岛大虾事件
2015年十月，天价青岛大虾宰客事件引爆了山东青岛的旅游业。由于对 网络舆情的忽视及对事件处理得不及时，青岛市有关部门也被贴上了“令 人失望”等负面标签。
事件发酵全过程
在90后人群严重依赖互联网的今天，大多数新闻都会从微博、微信 等渠道开始迅速传播。青岛大虾事件是一个典型案例。
问题优化方案
高度关注网络舆情渠道，配合OTA评论及新闻媒体监控，可以迅速发现风 险事件。此外，对事件的影响力度和舆论导向进行高频监控，有助于相关 部门更好地解决问题。
如果有云游
一站式大数据实践和科研创新平台
数据采集 计算引擎 数据加工 数据分析 机器学习 数据应用 整合成适合用户进行各类大数据实践操作的实验室平台。
对用户的价值
01 实践和教学 在真实环境中手把手教学，基于行业案例让你快速上手。 科研和创新
02 通过发散性思维，进行科学研究或者开发新的应用。
03 双创大赛 用户可以基于此模块举办各种大数据创业创新大赛，模块 技术来自成熟的天池大赛。
服务方式
• 按客户需求提供权限账号，各类 权限账号可在一年有效期内可使 用该监控系统。
• 用户可登陆在线交互页面，完成 轻，简，云，的全套监测分析流 程。
互联网+大数据城管 解决方案
智慧城管体系结构
服务层
可处理的数据量提升万倍
智慧城管解决方案
数
在线服务 API
据 分
人工智能平台
大规模机器学习算法 | 深度学习
7:30am
• 配时方案的更改(绿灯时间延长)缓解了上下游路段速度之间的失衡程度。 • 所以，失衡指数可以反映信号灯配时合理性
实验区域各个路口失衡指数
1. 如右图所示，实验区域内三条绿波带 上路口失衡指数分布并不均衡。各个 路口在工作日和周末的失衡指数也不 尽相同。所以，对于相同路口，因为 工作日和周末交通需求不同，需要设 计不同的配时方案。
通过对路口车辆运行情况进行分析，实时输出对红绿灯时间 的调整建议，有效缓解城市拥堵。
通过引入大数据和人工智能介绍，对交易记录、车辆轨迹记 录和图像记录进行分析和建模，构建风控欺诈检测模型，锁 定偷逃费可疑车辆。
大数据解决方案列表
行业 旅游
城管 环保
方案名称 互联网+大数据旅游解决 方案
智慧城管
互联网+大数据环保解决 方案
2. 各绿波带上存在失衡指数特别高的路
口，如友谊路上的清芬一路路口；京
汉大道上的前进四路和民意四路路口；
沿江大道上的南京路和青岛路路口。 这些路口需要特别关注。
绿波带 京汉 京汉 京汉
路口 前进四路 民意四路 友谊路
统计类型 工作日 工作日 工作日
失衡指数 3.06 2.74 2.11
京汉
南京路
工作日
依托大数据和人工智能技术，动态接入各种监测数据源，特 别是一些视频图像和无线射频监测数据源，实时发现各种污 染物排放过程中的各种问题。
阿里云大数据实验室 解决方案
阿里云大数据实验室定位
一站式大数据实践和科研创新平台，提供创 业创新大赛平台，为各行业用户提供简单易用的大数 据真实环境，让数据价值触手可及。
• 帮助客户：掌握旅游舆评动态、游客评价及 旅游重点行业运行情况，全面提升城市旅游 公共服务品质。
• 产品优势：检测渠道广泛，监测维度包括了 OTA网站产品公开数据以及游客真实点评； 挖掘算法高效、多维度、提前发现负面信息 及行业中存在的问题，为客户提供更充足解 决问题的时间。
算法高效
渠道全面
角度独特
方案介绍
主要依托互联网+，结合大数据和人工智能，打穿旅游行业 的数据采集、旅游事件识别、旅游事件评估、旅游行业预测、 处理效果评估和策略优化等环节，处理好旅游行业中的各种 营销事件、安全事件、服务事件和经济事件。主要包括城市 旅游舆评监测系统、游客满意度分析、行业运转情况分析等。
依托大数据和人工智能技术，实时智能的识别各种车辆违停、 城市设施损坏、排水口堵塞、乱丢垃圾、绿化带乱占乱用、 路灯损坏等情况，缩减城管处理时间，提升效率，减少人工 成本。
技术难点：
• 大数据实时计算 • 数据维度高，处理门
槛高 • 针对逃费灵活易变的
作弊策略的风控体系
解决方案：
• 阿里云计算服务 • 交通大数据能力 • 风控欺诈检测模型
高速逃费检测解决方案
互联网+信号灯 解决方案
互联网+红绿灯解决方案
近视眼 • 现有的信号灯控制系统——
！
• 青岛海信合作
• Think Globally， Act Locally
实践 教学
大数据 实验室
双创 大赛
科研 创新
高速偷逃费检测 解决方案
高速偷逃费检测解决方案
• 浙江省高速每年冲卡逃费的损失约10亿量级。
• 高速公路收费“一张网”实施，冲卡逃费行为会愈演愈烈。
• 逃费的手段也更加智能化集团化， 增加了稽查工作的挑战。
作弊手段：
• 互换通行卡 • 空车与载重车掉包 • 假冒 • 违规
2.09
京汉
前进一路
工作日
1.40
京汉
江汉路
工作日
1.31
京汉
前进五路
工作日
1.28
京汉
游艺路
工作日
0.57
京汉
民意四路
周末
2.67
京汉
前进四路
周末
2.09
京汉
前进一路
周末
1.75
京汉
南京路
周末
1.67
京汉
友谊路
周末
1.59
京汉
江汉路
周末
1.11
京汉 京汉
前进五路 游艺路
周末 周末
0.68 0.60
谢谢！
2 4
• 颠覆性
全面诊断
信号灯指数
单点
局部信号灯调控
线
绿波带配时调控
失衡指数可以反映信号灯配时合理性
• 失衡指数依据路段速度计算，而路段速度和绿信比显著相关。 • 信号灯配时示例数据
绿灯时间
北 东
• 当速度较高，道路通畅时，绿灯时间较少；当速度 较低，进入高峰期时，绿灯时间上升。
西
南
路段1和2
Fig. 京汉大道和江汉路路口
14
14
绿波带配时调节
• 当前信号系统需要人工连续多天记录协调 路段的速度，聚合得到协调路段在不同时
间段（高峰，平峰，低峰等）的绿波协调 设置速度。
– 人工耗时耗力
– 人工无法涵盖所有的路网 – 绿波设置速度： 40- 50 km/h
六合路沿江大 道路口
五福路沿江大 道路口
张自忠沿江大 道路口
15
阿里云大数据解决方案
大数据解决方案列表
行业 实验室
方案名称 阿里云大数据实验室
交通
互联网+信号灯 高速偷逃费检测
方案介绍
作为一站式大数据实践和科研创新平台，为各行业用户提供 简单易用的大数据真实环境，让数据价值触手可及。从数据 采集、数据加工、数据分析、机器学习以及创新应用等多个 方面，用户可以进行全方位的大数据操作，方便用户进行各 类大数据实践、科研和创新、大数据比赛等。
析 挖
掘
可处理的
关系网络
套
件
分布式计算引擎
（
大数据平台
计算能力提升万倍
离线计算 | 流计算 | 图计算 | 在线分析
）
CPU集群
GPU集群
GUI
车牌车型识别：违章停车
轿车：浙B83425(蓝牌)
轿车：闽B5323(蓝牌)
小巴：粤AF7945(黄牌)
大巴：粤AJ9185(黄牌)
• 事件被发现速度更快 • 可以清晰看到事件对城市旅游的影响 • 高频监控青岛大虾事件发展情况 • 长期监控景点餐饮情况，对差评企业进行严格监管而防微杜渐
产品概述
• 利用互联网自动抓取技术，采集各大网站涉 旅新闻及舆评信息，来旅游游客真实点评， 游记分享，重大事件新闻，以及OTA网站产 品公开数据，并利用各类算法对数据进行深 度解析。