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连载6:阿里巴巴大数据实践:大数据建设方法论OneData

前言:-更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部 和关注官方微信公总号(文末扫描二维码或点此加入) -阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index 来源:数智化转型俱乐部 面对爆炸式增长的数据,如何建设高效的数据模型和体系,对这些数据进行有序和有结构地分类组织和存储,避免重复建设和数据不一致性,保证数据的规范性,一直是大数据系统建设不断追求的方向。 OneData即是阿里巴巴内部进行数据整合及管理的方法体系和工具。阿里巴巴的大数据工程师在这一体系下,构建统一、规范、可共享的全域数据体系,避免数据的冗余和重复建设,规避数据烟囱和不一致性,充分发挥阿里巴巴在大数据海量、多样性方面的独特优势。借助这一统一化数据整合及管理的方法体系,我们构建了阿里巴巴的数据公共层,并可以帮助相似的大数据项目快速落地实现。下面重点介绍OneData体系和实施方法论。 1.定位及价值 阿里巴巴集团大数据建设方法论的核心是:从业务架构设计到模型设计,从数据研发到数据服务,做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目前,阿里巴巴集团数据公共层团队已把这套方法...

Fluid: 让大数据和 AI 拥抱云原生的一块重要拼图

作者 | 顾荣、车漾、范斌 得益于容器化带来的高效部署、敏捷迭代,以及云计算在资源成本和弹性扩展方面的天然优势,以 Kubernetes 为代表的云原生编排框架吸引着越来越多的 AI 与大数据应用在其上部署和运行。然而,云原生计算基金会(CNCF)全景图中一直缺失一款原生组件,以帮助这些数据密集型应用在云原生场景下高效、安全、便捷地访问数据。 如何驱动大数据、AI 应用在云原生场景下高效运行是一个既有理论意义又具应用价值的重要挑战性问题: 一方面,解决该问题需考虑复杂场景下应用协同编排、调度优化、数据缓存等一系列理论与技术难题; 另一方面,该问题的解决能够有力地推动广阔云服务场景下的大数据、AI 落地应用。 为系统化解决相关问题,学术界和工业界密切合作,南京大学 PASALab 副研究员顾荣博士、阿里云容器服务高级技术专家车漾、Alluxio 项目创始成员范斌博士联合推动发起了 Fluid开源合作项目。 Fluid 是什么? Fluid 是一款开源的云原生基础架构项目。在计算和存储分离的大背景驱动下,Fluid 的目标是为 AI 与大数据云原生应用提供一层高效便捷的数据抽象,将数据从存...

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