HP Big Data

您提到的《HP Big Data》分享似乎是关于惠普公司在大数据领域的探索、挑战以及其构建的大数据平台的介绍。虽然我无法直接访问或提供特定下载链接的有效性验证，但根据您的描述，这个分享在Spark Summit 2017上的内容对理解企业如何利用Apache Spark等大数据技术来挖掘设备数据的价值具有重要意义。

对于阿里云用户或者对大数据处理感兴趣的读者来说，可以从以下几个方面借鉴或寻找相关的解决方案与服务：

1. 阿里云MaxCompute（原名ODPS）：这是一个大规模数据处理平台，类似于Hadoop和Spark生态系统，但提供了更易于管理和使用的云端大数据分析能力。它支持PB级数据存储和处理，适合进行大数据的批处理分析、实时查询等。

2. 阿里云DataWorks：这是一个一站式大数据开发和管理平台，可以帮助用户完成数据集成、数据开发、任务调度、数据分析、数据服务等全链路数据处理工作。它集成了MaxCompute、Hologres等多种计算引擎，可以满足不同场景下的大数据处理需求。

3. 阿里云EMR（Elastic MapReduce）：如果您的业务需要基于开源生态（如Hadoop、Spark、Hive等）构建大数据处理系统，阿里云EMR提供了托管服务，简化了集群部署、运维和扩展的复杂度，同时保持了与开源技术的兼容性。

4. 物联网(IoT)平台：针对设备数据的收集、处理和分析，阿里云物联网平台能够帮助用户实现设备连接、数据采集、消息推送、设备管理等功能，并且可以与大数据分析服务无缝集成，快速解锁设备数据价值。

5. Quick BI：作为一款高效的数据可视化工具，Quick BI可以帮助用户将复杂的数据转换为直观的图表和报告，便于业务人员理解和决策。

如果您对上述任何一项服务感兴趣，或者希望了解更多如何在阿里云上构建类似惠普大数据平台的解决方案，建议直接访问阿里云官网(aliyun.com)获取最新的产品信息、文档和最佳实践案例。此外，阿里云论坛和技术支持也是获取帮助和交流经验的好地方。