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專訪阿里巴巴和仲:實時計算的部署與應用

原創
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“實時計算的今天,業界都沒有一個準確的定義,什么叫實時計算?什么不是?這個概念沒必要去糾結。”阿里巴巴資深專家強琦(花名:和仲)對51CTO記者如是說。我們更應該關心的是實時計算的應用場景和未來發展狀況。本文中,和仲從實時計算的背景、部署及應用等方面做了詳盡的介紹,關注實時計算的朋友們有福啦!一起來看看本文的采訪實錄吧。

【51CTO原創稿件】“實時計算的今天,業界都沒有一個準確的定義,什么叫實時計算?什么不是?這個概念沒必要去糾結。”阿里巴巴資深專家強琦(花名:和仲)對51CTO記者如是說。我們更應該關心的是實時計算的應用場景和未來發展狀況。本文中,和仲從實時計算的背景、部署及應用及等方面做了詳盡的介紹,關注實時計算的朋友們有福啦!一起來看看本文的采訪實錄吧。

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以下為采訪實錄:

51CTO:和仲您好!首先請您做一下自我介紹。

和仲:我是零八年加入阿里巴巴的,之前一直在網易,也是做搜索引擎和分布式系統。到了阿里以后,主要從事搜索,廣告,分布式系統方面工作。目前致力于數據交換平臺建設,專注實時計算,流計算服務化平臺。

51CTO:您是一年前從廣告搜索轉崗了,現在主要是流計算服務平臺的。你們這個平臺每個人的職責都分的比較細嗎?

和仲:是,肯定是要分的很細。但是太細就會帶來組織的效率問題(這是另一個話題),搜索本質上是業務性,而目前的部門是平臺性,當然仍然會關注廣告搜索,但目前全集團的業務我們都需要支持,它是一個橫向支持的部門。比如阿里金融現在業務做的很好,這些業務的數據部分其實都是跑在我們這個事業部,比如計算信用度等等。它使用數據的深度和廣度是一般人想象不到的,它怎么去評估?就在我們的平臺上。業務用數據的程度決定了我們提供數據服務的廣度和深度。用戶的需求,業務的需求,需要我們把技術場景不斷的細分,通過細分來獲取細分場景的技術指標的不斷加強。我們的系統,平臺需要精細化,所以人的分工也需要精細化,但是我們每個人也需要橫向去了解其它系統和平臺。

51CTO:你們那邊都有實時的數據出來?

和仲:實時的有,但現在不多。其實要看業務的本質要求,比如信用是個長期的累積,很難因為一個瞬時的事件來劇烈影響信用。本身這個業務是不是個實時,那是要業務來看,不是我們來看。我們是一個被別人用的平臺,我們去服務業務的。不是說業務都上實時吧,沒法做那件事情。你的業務本身就是長期穩定的業務,穩定的態勢,就不需要實時數據的特性。如果業務上對數據的實時性有要求,那我們就會服務,就會支撐。當然,實時分為計算的實時和數據的實時。

 51CTO:提到實時計算,它產生的背景是什么?

和仲:業務、市場、用戶對互聯網產品需求越來越廣泛,需要你越來越個性化,越來越實時化。比如說廣告,現在我們廣告客戶想要看剛剛前一分鐘的投放效果,如果效果沒有達到預期,我們就可以根據實時計算,對后面的營銷策略做出及時地調整。比如說“雙十一”的促銷活動,它就一天。如果當天的營銷策略錯了,那么前期所有的準備就白費了,一年就玩進去了。

對于這種要看到分鐘級的營銷策略,比如說我看到用戶,今天喜歡買紫色的,趕緊把我的寶貝調整,紫色的圖做的更突出。所以它的營銷一定是個閉環,營銷分析做出決策。之前的決策鏈條是慢的,當然他希望快了好,現在需要它去做出更實時的數據來,做出更快的市場反應。而業務也是一樣的,比如說你是我的好友,你剛剛在淘寶上買了一個東西,我登錄后推薦給我這個東西,可能我的點擊率就高了。這些東西都是因為業務,而業務又因為用戶,其實為了滿足客戶??蛻羧绻羞@種業務上的實時需求,數據更新鮮的話,必然會刺激到,最終我們的技術會延伸出這樣細分的場景來。這些都是因為用戶有這樣的需求。

但從另一個側面看,技術驅動。比如說手機,原來攝像頭,其他的功能都是附屬產品,而現在這些app已經是手機的必要功能了。其實還是這樣子,還是由用戶、業務、產品、系統、技術體系,一層一層下來,只不過是因為有互聯網的誕生,導致整個傳導過程會比較快。你想不到的,真的想不到。我們十年前上大學的時候,誰知道互聯網會如此,原來想要網上購物不可能的事情,就像馬云說的,淘寶的偉大在于,你把你的錢交到一個不認識的人手上,并且他也會承諾發貨給一個不認識的人,他通過一個不認識的人,送到你家里。這在以前是不可能的,不可想象的一件事情。但就這幾年的工夫,相信未來這種技術變革,周期會越來越快。

 

因為鏈條變化的非???,影響受眾也特別多。以前的蒸汽機時代,從最開始有火車,到普通人能坐上火車,需要花好幾年的功夫?;ヂ摼W的受眾,今天有個什么東西,可能明天大家,普通的屌絲都用到。一個是鏈條快了,第二個受眾接受成本低了,受眾傳播的廣,所以力量才比較龐大。必然導致技術的變革也非???,包括這些年的迭代計算,實時計算,這些全都出來。相信未來業務變革,產品變革的速度加快,技術的迭代,細分也會不斷加快。

51CTO:您目前比較專注于實時計算這個領域,實時計算和離線計算區別是什么呢?

和仲:他們有不同的維度。離線計算偏數據的準備過程,為了在線服務而準備數據的,不是adhoc的。它更側重的是成本,吞吐量。離線加工好的數據是需要加載到在線系統里面去服務用戶的,今天你去淘寶訪問,你接觸到的系統是在線系統,但是在線系統的數據是由離線加工來的。

51CTO:離線數據里的存儲?

和仲:對,是離線來加工的,大概是這么去分的。離線系統又分為批量計算、增量計算和流計算。如果一次就把所有的數據全計算完,那么它就是一個全量計算,批量計算指的是增量計算,流計算就是我今天專門講的,它對數據計算粒度更小,是一批數據,可能是幾條,有可能是幾百條,也有可能幾千條。它其實也是在離線計算的不同維度、不同技術的切入點去做這個東西。因為你剛剛說到的,離線計算,如果你都用全量計算的話,或批量計算的話,它會有些問題。但是它好處是因為吞吐高,所以成本比較低。但問題就是說,你現在看到的數據是老數據。很簡單,我給你舉一個例子,當然不一定是那么準確的,但是你可以去理解這件事情。如果今天賣家在淘寶上上了新的寶貝,你不能立刻看到,而是它上架一天以后你才能看到。這個對公司來說,影響就很大了,對于賣家來說影響到他的銷售,對于用戶來說體驗不好。所以你就需要更及時加工的手段,它秒級就能加工好。

實時計算的今天,業界都沒有一個準確的定義,什么叫實時計算?什么不是?這個概念沒必要去糾結。對用戶的響應是比較快的,可以這么籠統地去認為。其實大家自己心里都清楚,概念沒有分仔細,也沒有太大必要在概念上做文章。實時計算在離線和數據準備的角度來看,這個叫流計算,但是它在偏在線那部分。我們就叫它即時計算或者實時計算。

其實你光看概念,會覺得很亂,其實如果你知道它本身的技術,就會明白它其實是很清楚的一件事情。只是說計算是相對,數據的新鮮度是比較高的、比較快速的。在線的和離線的,那其實是不同維度。

51CTO:實時計算主要特點就是比較及時、比較快?

和仲:對,這也是它***的特點,舉個例子來說,全量計算更像是一個大食堂,一個鍋里炒一萬個人的菜,吞吐很高。但對于一個個體來說可能你一小時才吃到這口飯,肯定很不爽,所以實時計算更側重用戶體驗,對于個體來說很快可以拿到結果。那么很簡單,你就不要去吃大鍋了,去開小灶。針對不同的業務場景以及不同的客戶是有不同的解決方案,有時候這兩個方案能合起來。大鍋側重吞吐,小鍋側重延遲,沒有誰替換誰,而是不同場景對應不同技術,就跟產品業務一樣,這個市場在不斷地細分,技術產品在不斷地細分,隨著用戶的需求,業務的需求越來越多,技術肯定會演進,也會慢慢細分場景,慢慢細分出不同的技術體系。

51CTO:你們部署實時計算的主要步驟是什么?

和仲:其實部署是這樣的,***依賴環境的部署,你可能依賴了內部的系統,就是你依賴的系統,你首先部署好,第二個依賴的包要提前準備好。你要考慮集群,有哪些機器要去部署,可能一個系統里非常復雜,有五六個角色。你要清晰哪些應該部署的,哪些結點需要部署,包括角色的起動順序可能是不一樣的,有的應該是先啟動,有的后啟動。但一個可運維,易于運維的系統,應該與順序無關化。

我們要去判斷整個結點,系統是否處于一個可用的狀態,我們有相應的監控系統。但實際上,現在這么復雜的分布式系統如果還需要人肉運維,那基本上就悲劇了?,F在的體系,包括運維,這種東西本身也是自動化的,也是個分布式系統。它就是幫你解決分布式系統本身的部署問題,這些也是專門的系統。但就會問了,那這個分布式部署系統由誰來部署?一定會有一個最根的地方,它是按照原來的方式去部署。

51CTO:部署的過程中,特別需要注意的,容易出問題的有哪些?

和仲:特別注意就是版本和依賴。

51CTO:是兼容問題嗎?

和仲:對,所有這些問題都可以通過運維系統來解決,避免人為出錯的概率,是人就有錯,就是這樣子。

好的,本次采訪就到這里,非常感謝和仲的分享!如果您想了解更多實時計算相關問題,歡迎您留言討論。

責任編輯:黃丹 來源: 51CTO.com
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