为什么很多人都不看好阿里云

为什么很多人都不看好阿里云？

1.阿里云一开始的时候，09年，10年，无论内部还是外部的人都不看好。阿里云在阿里内部名声并不好。不过很多人去了阿里云之后发现其实阿里云也没有很多人说的那么差。集团内部也不重视。高层对阿里云的的态度差不多就是放任你去搞，不抱多大的期望。云os手机，和阿里云计算关系不大，是独立的，现已分拆出去。

2.人说，不蒸馒头争口气，这3、4年阿里云是憋着一口气在默默地发展。挺感慨的，阿里云居然活了下来。真的要用“活”这个字，一个一开始就不被人看好的烧钱部门压力有多大，做不好就解散。不知不觉的，曾经最大的竞争对手盛大云渐渐不行了，集团内部对阿里云也渐渐重视起来。现在cntv在阿里云上，中国药品数据在阿里云上，以前联想都是买独立服务器，现在首选就是阿里云云服务器，阿里内部的服务，也会逐渐转移到云上来。

3.国内的环境很差。备案是天朝特色，有些地方(上海)，三个小时就可以备案通过，有些地方，30天也不行。阿里云几乎跑遍了全国的管局，一个个的沟通。管局的公务员是天朝里最没效率的公务员之一。如果备案快的话，那些公务员每天还有什么活可干?还有是硬件设施的问题，电信网通不通什么的。

4.对手。阿里云不认为百度云是对手，原因是百度并没有把云计算放到核心的战略规划里面去，不够重视。担心腾讯云的开放平台，腾讯有实力，也有需要做云计算。阿里云认为最大的敌人其实是全国所有的传统IDC服务商。全国90%的IDC都是很低效的，中国云计算市场还很小，阿里云希望将来把它做大，业内有竞争对手(腾讯云，ucloud，华为)只会共同把市场做的更大，更好。

5.争议。阿里云几乎将阿里的所有不好的产品都包括进来的了。前段时间中国雅虎邮箱要关闭，阿里云邮箱体验做的不够好，被很多人批评。云os手机，之前的阿里云手机系统，也闹出了一阵笑话。阿里云搜索什么的，就不说了。

6.问题。首先是稳定性。前段时间大掌门事件，暴露出来阿里云的服务器并不够稳定。博客园也出现因为资源抢占等原因的频繁502问题。想必阿里云内部绝对也很重视，今年的任务里面应该就有提高稳定性，把各项服务的质量提高到极致，而不是都是60分及格的水平。其次是如何整合万网资源，实现1+1>2，这个看管理层。最后就是创新。阿里云如何能再云计算中制造好的创新产品，参考渲染云。

最后在说一句，以上全是道听途说，看看就好，不要当真。

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。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

云计算和大数据未来发展的优点

互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。 阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。 移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。 无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。 如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。 从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。 为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。 技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。

如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。 大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。 关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开: 一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。 任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。 数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。 政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。 数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。 而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样

大数据云计算区别复习进程

（一）关于大数据和云计算的关系分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用。 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗? 在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据

处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行 分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。 数据存储层 数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化;也有元数据，主数据，业务数据;还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类各种数据。传统的结构化数据库已经无法满足数据多样性的存储要求，因此在RDBMS基础上增加了两种类型，一种是hdfs可以直接应用于非结构化文件存储，一种是nosql类数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。 数据处理层 数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后 带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。

阿里云-大数据计算服务详细文档

大数据计算服务使用文档 1.新建项目 新建项目big_testdata1 2.添加成员 一个项目下可以添加多个成员，在这里我们添加一个成员是“悠闲地小蜗牛” 3.角色授权 新建一个项目后，会默认创建一个admin角色，该角色具有操作项目和表的所有权限，在这里我们新创建一个角色test1，给角色赋予项目的权限和表的权限，再把角色test1赋予给用户“悠闲地小蜗牛”

4.新建表 新建表tbl1 下面我们用成员“悠闲地小蜗牛”来操作项目和表 用成员“悠闲地小蜗牛”账号登录大数据计算服务，这时在项目列表下看不到刚才我创建的big_testdata1项目。 这时我们用客户端来登录，下载客户端，下载好后解压，解压后如下图所示： 在conf文件夹中有odps_config.ini文件。编辑此文件 odps_config.ini文件内容为：

修改好配置文件后运行bin目录下的odps(在Linux系统下是./bin/odpscmd，Windows下运行./bin/odpscmd.bat) 打开后界面如下： 用项目下的成员“悠闲地小蜗牛”来执行以下代码： create table tbl2(id bigint); insert overwrite table tbl1 select count(*) from tbl1; select'welcome to MaxCompute!'from tbl1;

提示没有这个CreateInstance权限，这时我们回到大数据计算服务给“悠闲地小蜗牛”添加 CreateInstance，CreateTable权限 责任人“悠闲地小蜗牛”创建表tbl2成功 我们给表tbl1添加权限，alert、select、update

云计算与大数据概论 教学大纲

计算机科学与技术专业 《云计算与大数据概论》教学大纲 一、课程基本信息 课程中文名称：云计算与大数据概论 课程代码： 学分与学时：4学分，64学时（其中，理论学时58，实验学时6） 课程性质：必修课程 授课对象：计算机科学与技术专业 二、课程教学目标与任务 本课程是理论性和应用性均较强的课程，通过本课程的学习，了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构，了解当前主流的云计算平台，了解大数据开发技术，掌握Hadoop平台的应用方式，理解MapReduce、PIG和Hbase，了解云计算与大数据安全的标准和规范。 三、学时安排 四、课程教学内容与基本要求 第1章云计算与大数据概述 教学目的：通过本章学习，掌握云计算和大数据的概念，了解云计算和大数据技术的发展现状，掌握云计算和大数据的特点与优势，了解云计算分类方式，了解当前主流的云计算与大数据供应商。

基本要求：掌握云计算和大数据的概念，掌握云计算和大数据的特点与优势 重点与难点：云计算和大数据的特点与优势 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1.云计算和大数据的概念。 2.云计算与大数据技术发展现状。 3.云计算和大数据的特点与优势。 4.云计算的分类。 5.主流云计算和大数据供应商。 6.云计算与大数据的联系 第2章云计算技术 教学目的：通过本章学习，掌握虚拟化技术的原理和实现方式，包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化，了解分布式计算的原理与应用。掌握IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 基本要求：掌握虚拟化技术的原理与实现方式，掌握三种云计算服务方式。 重点与难点：虚拟化技术、分布式计算技术 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1、虚拟化技术原理与实现方式。 2、分布式计算的原理。 3、IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 第3章云计算平台 教学目的：通过本章学习，了解当前主流的云计算平台服务商，掌握Google、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度和腾讯所提供的云计算服务的原理和内容。 基本要求：了解当前主流的云计算平台服务商及其所提供的云计算服务。 重点与难点：Google云计算体系，亚马逊云计算架构 教学方法：讲授、学生收集资料、实验。 主要教学内容： 1、主流云计算平台服务商。 2、Google云计算体系，GFS文件系统、Google App Engine。 3、亚马逊平台存储结构、弹性云EC2、AWS等。 4、微软的Microsoft Azure。 5、阿里云服务平台。

阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务

大数据计算服务MaxCompute Datahub服务

Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。

阿里云大数据轻量专有云

阿里云大数据轻量专有云 版本说明书 产品版本：V1.1.0 文档版本：20180327

法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身 的合法合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务； 未经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容 的部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有任何通 知或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用户文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用户文档。 4. 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的“现状”、 “有缺陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文档而遭受的利润损失，承担责任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5. 阿里云网站上所有内容，包括但不限于著作、产品、图片、档案、资讯、资料、网站架构、 网站画面的安排、网页设计，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此外，未经阿里云事先书面同意，任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称（包括但不限于单独为或以组合形式包含“阿里云”、“Aliyun”、“万网”等阿里云和/或其关联公司品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名称、域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和/或其关联公司）。 6. 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。

《云计算与大数据》课程教学大纲

云计算与大数据课程教学大纲 课程代码： 课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data 开课学期：5 学分/学时：3/32+16 课程类型：必修 适用专业/开课对象： 先修课程： 开课单位： 团队负责人：责任教授： 执笔人：核准院长： 一、课程的性质、目的与任务 《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。 本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。 二、教学内容及教学基本要求 1. 云计算概论与云计算基础（4学时） 了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。 2. 虚拟化（4学时） 了解虚拟化技术；了解虚拟化技术的分类；掌握系统虚拟化、虚拟化与云计算；了解相关开源技术以及虚拟化未来的发展趋势；了解虚拟化的发展历史以及虚拟化带来的好处。 3. 云计算的应用（1学时） 介绍常见的云计算应用，包括谷歌的云计算平台和应用、亚马逊的弹性计算云、IBM的蓝云计算平台、清华大学透明计算平台、阿里云和Microsoft Azure。 4. 大数据概念和发展背景（1学时） 讲述什么是大数据、大数据的相关概念和发展。 5. 大数据系统架构概述（1学时） 讲述企业大数据系统设计发展变化以及方式。

阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209

阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中

阿里云 云数据库RDS版 技术白皮书

阿里云云数据库RDS版 技术白皮书

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2019年阿里云与腾讯云对比分析报告

2019年阿里云与腾讯云对比分析报告 2019年6月

目录 一、云计算行业概况 (6) 1、中国云计算市场概况 (6) 2、中美云计算结构差异 (6) 3、中国云计算竞争格局 (7) 二、阿里云与腾讯云概况 (8) 1、阿里云发展历程及概况 (8) （1）阿里云发展历程：先发优势较为明显，自主研发模式的早期定调 (8) （2）阿里云数字经济体（阿里云智能）：AI、Big Data、Cloud三位一体相互融合的模式 (9) （3）阿里云数字经济体（阿里云智能）：阿里经济体所有技术跟产品的统一出口和客户界面 (10) （4）阿里云：国内云计算行业龙头，2018年IaaS市场份额达42.9%，五年增长32倍 (10) （5）阿里云业务盈利情况：仍处于前期投入阶段，未来有望扭亏为盈 (11) 2、腾讯云发展历程及概况 (12) （1）腾讯云发展历程：在消费互联网中成长起来的腾讯云产业 (12) （2）腾讯云组织架构的调整：扎根消费互联网；云与智慧产业事业群成立，进一步拥抱产业互联网 (12) （3）腾讯云：发展迅猛，已位居中国公有云IaaS市场第二的位置 (13) 3、阿里云与腾讯云在基因及战略方向的横向对比 (14) 三、阿里云与腾讯云对比分析 (15) 1、产品及产品矩阵测试数据对比 (15) （1）产品对比：阿里云布局更加全面完善，腾讯云则投入较多于云计算基础能力和大数据的研发实践方面 (15)

（2）核心产品对比：阿里云布局更加全面、稳定性较好，且人工智能技术较强；腾讯云产品的场景化能力较强 (15) 2、CDN概况、节点数及流量定价对比 (16) （1）CDN：阿里云的储备节点数与资源储备能力强于腾讯云 (16) （2）CDN的流量定价与客户对比：阿里云定价全球化，流量计费稍高于腾讯云 (17) 3、云计算产品性价比对比 (17) 4、基础设施布局对比 (18) （1）基础设施布局：阿里云数据中心遍布全球，腾讯云仍处于地理区域扩张阶段18 （2）阿里云：超大规模的数据中心遍布全球 (19) （3）腾讯云：中国及亚太地区为主要布局区域，海外地理区域正处于持续扩张阶段 (19) （4）阿里云与腾讯云的布局横向对比：各自扩张其2B 版图，将业务开展至多个行业 (20) 5、下游布局及业务客户对比 (21) （1）阿里云业务客户：以“合作伙伴与生态”的概念与客户建立高效联系，客户范围较广 (21) （2）腾讯云业务客户：在游戏、社交、视频等优势领域较强的竞争力的基础上，逐步完善整体解决方案的行业布局 (22) 四、总结 (23) 1、阿里云与腾讯云对比的核心所在：组织架构与战略布局的对比 (23) 2、产品及性价比对比 (23) 3、全球基础设施布局对比 (23) 4、下游业务客户对比 (24)

阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路

阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：作者简介：范伦挺阿里巴巴基础架构事业群-技术专家花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、Analytic DB、StreamComput 免费开通大数据服务：https://https://www.sodocs.net/doc/cf17070015.html,/product/odps 作者简介： 范伦挺 阿里巴巴基础架构事业群-技术专家 花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamCompute等）的运维、架构优化及容量管理等

1、前言 本文主要会从以下四个方面来写，分别是： 阿里大规模计算平台运维面临的一些挑战； 阿里自动化平台建设； 数据精细化运维； 我对运维转型的思考和理解； 2、在阿里我们面对的挑战 在讲挑战之前，我们可以简单看一下阿里大数据平台演进历史，我们的MaxCompute（原ODPS）平台是2011年4月上线的，2013年8月份单集群超过5K，2015年6月单集群超10K，目前在进行异地多活和离在线混布方面的事情。

首先是规模大、小概率事件常态化 对于小概率事件大家不能赌运气，基本每次都会踩中狗屎的。譬如各类硬件故障，规模小的时候觉得硬件故障概率比较低，即使坏了也比较彻底，但是规模大了后会有很多情况是将坏不坏，类似这种奇葩事件会越来越多。 还有网络链路不稳定，网络链路会有很多原因导致它不稳定。一方面是网络设备多了，网络设备出现故障的概率也大了，另一方面运营商日常割接、挖掘机施工等都会对我们带来挑战。 还有一部分是工具，机器的环境变得复杂以后，我们对工具稳定性就有更高要求，比如你要考虑到有些机器的SSH 会hang 住，还有某些机器yumdb是坏的，不能想当然的以为一条命令下去一定会执行成功。 其次是多机房多地域 几千公里距离会有几十毫秒的延时增加，大家在布置异地多机房应用的时候，要考虑到应用之间的超时设置是不是合理，需要重新review 尤其针对多次往返的请求，累加效应是非常明显的。