記者在云棲大會現(xiàn)場參加了一場計算智能峰會，對阿里巴巴的計算引擎系統(tǒng)產(chǎn)生了極大的興趣。除去現(xiàn)場聆聽阿里巴巴集團副總裁周靖人、阿里巴巴研究員&PAI平臺負責人林偉、阿里巴巴資深技術(shù)專家&Dataworks負責人徐晟、阿里巴巴研究員&Maxcompute負責人關(guān)濤、阿里巴巴研究員&實時計算負責人蔣曉偉等五人的演講，更是在會后對其進行了深度采訪。在整個對話交流中，對阿里巴巴的新一代計算引擎有了全局的掌握。

我們了解到，阿里巴巴計算平臺的新一代計算引擎，支撐了整個阿里經(jīng)濟體90%以上的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、交換、管控，數(shù)據(jù)規(guī)模已超EB級別。其中：

MaxCompute 是阿里巴巴自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)計算引擎，在阿里集團歷屆雙11海量數(shù)據(jù)的大規(guī)模并行計算中，在高并發(fā)、吞吐量等各方面承受住了大規(guī)模計算的考驗，在2015年Sort BenchMark排序競賽中，一舉打破四項世界紀錄，奠定了阿里集團大數(shù)據(jù)離線計算引擎的地位；

Blink作為Flink的演進版本，是阿里集團最新一代實時計算引擎，提供了流式數(shù)據(jù)計算能力，能夠支持百萬級吞吐量的作業(yè)，計算可達秒級延遲，關(guān)鍵指標超越開源Storm性能6到8倍，計算成本遠低于開源軟件。自2017年以來，經(jīng)歷了雙11實時業(yè)務數(shù)據(jù)復雜分析考研的Blink已成為阿里集團最重要的實時計算引擎。

PAI是阿里巴巴機器學習平臺，無縫對接了強大的計算引擎及大數(shù)據(jù)研發(fā)平臺，具備超大規(guī)模稀疏模型的CPU系統(tǒng)級優(yōu)化、大規(guī)模圖像&語音&文本領(lǐng)域的GPU系統(tǒng)級優(yōu)化、在線推理加速需求的模型壓縮等核心能力，支持在線學習、深度學習、增強學習及遷移學習等多種學習方式。

而現(xiàn)場，阿里巴巴展示了新一代計算引擎，布局整個大數(shù)據(jù)和AI生態(tài)鏈，這就是DataWorks。有個很形象的比喻是：如果把MaxCompute 、Blink、PAI等類比為一臺PC的CPU、GPU、SSD等硬件設備，那么DataWorks就是這臺大數(shù)據(jù)PC的Windows操作系統(tǒng)。可見，DataWorks是對計算引擎整體上進行了封裝。

據(jù)了解，實際上，DataWorks這個項目早在2009年就已啟動，到目前已經(jīng)成為阿里集團數(shù)據(jù)開發(fā)的標準平臺，支撐著阿里集團、螞蟻金服、菜鳥、優(yōu)酷、高德等所有事業(yè)部的數(shù)據(jù)開發(fā)任務。

進入公共云市場，要前推到2013年，那時候DataWorks系列產(chǎn)品在全世界16個國家和地區(qū)實現(xiàn)部署可用，包括新加坡、悉尼、香港、德國、馬來西亞、日本、美國等。當然也在國際上攬獲了一系列獎項，比如2017年，以DataWorks為主體的阿里云數(shù)加，獲得了國際軟博會金獎；2018年，DataWorks名列國家大數(shù)據(jù)博覽會十佳產(chǎn)品，榮獲最佳案例實踐獎；在2018國際權(quán)威評測機構(gòu)Forrester公布的Cloud Data Warehouse第二季度的榜單上，代表阿里云，攜手MaxCompute，獲得了世界排名第二的成績。

在對話交流環(huán)節(jié)，就業(yè)界關(guān)心的話題向5位平臺負責人進行了提問，以下為對話實錄，做了不改變原意的編輯與整理：

提問：Dataworks對計算引擎做歷史傳承，有何目的？

周靖人（阿里巴巴集團副總裁）：阿里巴巴從2008年、2009年就開始做大數(shù)據(jù)和云計算，之前都是為了支撐核心的電商業(yè)務，也是隨著阿里巴巴的業(yè)務，大數(shù)據(jù)的平臺得到了高速的發(fā)展，這個平臺也就是Maxcompute的前身。其實今天所發(fā)布的所有的計算引擎包括Maxcompute、Blink、PAI、Dataworks，都不是簡簡單單一個產(chǎn)品，首先都是在阿里巴巴自身的業(yè)務場景里面取得了巨大的成功，也是幫助整個業(yè)務發(fā)展起到了一個至關(guān)重要的作用。

經(jīng)過這么大的業(yè)務體量高強度的驗證過后，我們也希望把同樣的技術(shù)普惠到全球，特別是中國的企業(yè)用戶，所以才把這些產(chǎn)品通過阿里云的方式對外輸出，去服務各行各業(yè)的企業(yè)用戶。所以從歷史來講，因為至少在中國，阿里云整個計算平臺應該是歷史最悠久，當然可以說也是技術(shù)積累最深，同時也是經(jīng)受住了非常大的業(yè)務考驗，具有真正企業(yè)級服務能力的大數(shù)據(jù)的智能計算平臺。

提問：產(chǎn)品的發(fā)布看似順理成章，實際上最難點在于？

周靖人：每個業(yè)務都有不同的計算引擎，導致很多不同業(yè)務采取的計算方案還是有一些不一樣。隨著阿里巴巴整個業(yè)務的體量發(fā)展，隨著整個核心技術(shù)的研發(fā)，整個阿里巴巴集團也越來越體會到我們今天需要有一個統(tǒng)一、高效的計算平臺，會支持各種的計算模式，而不是單一的引擎。難點在于，怎么樣保證高性能、效率、功能和穩(wěn)定性，甚至安全等等。

我們也非常清楚整個大數(shù)據(jù)以及人工智能的開發(fā)，不是簡簡單單只包含了一些引擎的優(yōu)化，整個的流程是非常長的。訓練一個模型，不是說模型就不變了，很多時候是因為所有的應用各方面不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，新的數(shù)據(jù)會給我們帶來一些新數(shù)據(jù)，我們也會通過一些新的數(shù)據(jù)來修正我們之前的模型，同時修正的模型也能實時去進行發(fā)布，中間的每一步都至關(guān)重要。

提問：計算平臺會隨著阿里云的全球化而全球化？

周靖人：是的，也就是說我們今天為中國公司的業(yè)務國際化提供了一個堅實的基礎(chǔ)。隨著他們的業(yè)務發(fā)展，其實他們并不需要擔心是不是到了另外一個國家，是否需要把整個應用移植到另外一個平臺。今天隨著阿里云的成長，有了成熟的技術(shù)，他們可以使用同樣一個引擎，能夠在不深度變化他們的APP，就可以很快把他的業(yè)務拓展到海外，我覺得這都是我們整個計算平臺、阿里云云基礎(chǔ)建設給用戶提供的巨大的優(yōu)勢。

提問：做一站式平臺，是否意味著目前第三方的IT外包公司就會消失？

周靖人：恰恰相反。阿里巴巴提供的是一個基礎(chǔ)的開發(fā)的環(huán)節(jié)，今天還需要大量甚至更多的第三方公司在上面，根據(jù)他們的業(yè)務特征、業(yè)務專長去搭建更專業(yè)的平臺、更專業(yè)的引擎。我也相信由于云計算、大數(shù)據(jù)的發(fā)展，今天其實跟第三方的公司會促成更大的機遇。因為有了這樣一個云平臺，有了這樣一個大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，我們的合作伙伴真正意義上有了機會接觸更大的用戶群體。

提問：機器學習領(lǐng)域，在充分訓練的前提下，是不是深度學習網(wǎng)絡參數(shù)越多，數(shù)據(jù)量越大，效果就越好？

林偉（阿里巴巴研究員、PAI平臺負責人）：不是的。模型越大參數(shù)越多，其實會造成更多的問題——因為參數(shù)表達能力空間更大。這就是為什么我們在訓練的時候要控制一些參數(shù)規(guī)模。因為機器學習是捕獲背后的邏輯關(guān)系，但是它的邏輯關(guān)系從真實和自然來說不會有那么多。如果一個很大的參數(shù)，理論上其實是在違背它的自然規(guī)律。所以并不是數(shù)據(jù)越多就越好。

但為什么深度學習最近這么熱？是因為有很多潛在的關(guān)系，人是看不到的，所以它通過一個很深度的網(wǎng)絡，通過數(shù)據(jù)的能力，可能原來達不到的好效果，現(xiàn)在就能達到了。但大家不要忽略了數(shù)據(jù)。我們做機器學習的都知道數(shù)據(jù)最關(guān)鍵，如果數(shù)據(jù)都是一些不準確的數(shù)據(jù)，那是無法訓練出一個靠譜的模型。

提問：阿里為什么會選擇Flink作為新一代流式計算引擎？Flink目前有哪些核心的技術(shù)值得外界關(guān)注？

蔣曉偉（阿里巴巴研究員、實時計算負責人）：2013年之前我們開始Flink項目，調(diào)研了業(yè)界所有的計算引擎，當時的目標不是簡單選一個流計算的引擎，我們只想選一個通用引擎，我們堅信在不同的計算模式下，有一個東西能支持多種計算場景。但由于很多流計算引擎需要你在延遲和吞吐之間做一定的取舍，所以在本質(zhì)上流計算引擎是不可能做到最優(yōu)的，特別是在對延遲要求比較高的時候，它是很難滿足這種需求。所以這時候我們開始調(diào)研其他的各種引擎。經(jīng)過調(diào)研之后，我們覺得Flink價格最符合我們的理念。

Flink的出發(fā)點跟spark正好相反，它是把流計算當做基礎(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)處理。這樣的批處理用流計算來做（注：批處理和流處理基本的區(qū)別在于每一條新數(shù)據(jù)在到達時是被處理的，還是作為一組新數(shù)據(jù)的一部分稍后處理。批處理指稍后執(zhí)行，流處理指立即執(zhí)行）。Flink這種價格能夠長期讓我們在流計算和批處理做到非常完善，所以我們決定用Flink。

過去三四年時間里，我們在Flink引擎上做了非常多的投入：Flink的多版性能改進、引入新的價格、共享更好的代碼等等。在阿里內(nèi)部，由于我們有更好、更先進的硬件架構(gòu)，我們開始支持存儲分離計算架構(gòu)。在這種架構(gòu)下，流計算引擎在失敗的時候能更快速修復，使我們能夠更加動態(tài)適應流量的變化，來更新我們執(zhí)行計劃。

提問：為什么阿里計算引擎今天要做一站式？

徐晟（阿里巴巴資深技術(shù)專家、Dataworks負責人）：我們希望對用戶來說是一個統(tǒng)一的體驗。至于說用戶要解決的問題，很可能我們下面有不同的引擎來解決不同的問題。因為對于用戶來說，我希望他看到的是一套產(chǎn)品，而不是讓用戶做選擇題。至于用哪種技術(shù)，可能對用戶來說就不是那么重要。畢竟對用戶來說，我們看到的是同一個層，我們不希望用戶更多介入怎么解這個問題。

今天用戶如果要做模擬訓練還是要做什么事情，我就相應給你做事情就好了，至于說代碼最后跑到什么地方，我覺得對用戶來說不太關(guān)注。畢竟，谷歌做AlphaGo不是為了下圍棋，而是證明有能力提供這樣一個平臺來幫大家解決問題。這也是我們的初衷。