ODPS 的下一个15年,大数据将迎来春天还是寒冬?
与 ODPS 共赴下一个十五年
2009 年的夏夜,杭州华星时代广场的办公室还亮着灯。我攥着发烫的鼠标,在 ODPS 控制台敲下第一行 SQL:CREATE TABLE log_analysis (user_id STRING, action STRING, time STRING);—— 那时它还叫 “阿里云计算平台”,分布式计算对我们这些刚接触大数据的开发者而言,更像个抽象的概念。十五年来,这行代码像一粒种子,在无数个调试日志与数据报表的土壤里,长成了如今支撑千万企业数据流转的参天大树。
一、从机房到云端:
2010 年接手电商日志分析项目时,我们团队正为日均 5000 万条用户行为数据发愁。那时的服务器机房像个蒸笼,三十台物理机昼夜轰鸣,却连最简单的用户留存率计算都要跑三个小时。第一次用 ODPS 做分布式计算时,我抱着试试看的心态提交了任务,凌晨两点收到短信提醒 “任务完成”,登录控制台看到计算结果的那一刻,手心全是汗 —— 原本需要三个小时的任务,居然只用了 17 分钟。
后来才知道,那时的 ODPS 已经悄悄搭建起分布式计算的基石。记得 2013 年双十一大促,我们负责实时监控支付链路数据。当流量峰值突破每秒 30 万笔时,传统数据库频频宕机,是 ODPS 的离线计算集群扛住了压力,用 T+1 的批处理能力生成了第一份完整的支付漏斗分析报告。那天凌晨,我和团队在机房吃着冷掉的盒饭,看着屏幕上平滑的计算曲线,突然明白:分布式计算不是炫技的概念,是能在业务生死线上托底的底气。
二、湖仓一体的转型:
2017 年是个转折点。当时我在做新零售用户画像项目,既要处理结构化的交易数据,又要分析用户上传的商品图片、评价语音这些非结构化数据。老办法是把数据分到不同的存储系统,每天写脚本做数据同步,光是维护这些 “数据孤岛” 就耗尽了团队一半精力。
ODPS 推出湖仓一体架构的那天,我带着团队连夜做了迁移测试。当看到结构化订单数据和非结构化图片特征能在同一个集群里协同计算,连 join 操作的效率都提升了 40%,组里的老陈突然说:“这下不用再当数据搬运工了。” 那之后,我们用湖仓一体架构搭建了实时用户标签系统,把原本需要 24 小时的画像更新缩短到 15 分钟,业务端第一次能在大促中动态调整营销策略 —— 这大概就是技术革新最实在的意义。
三、AI 时代的十字路口:
去年做智能制造项目时,我真切感受到了 ODPS 面临的新挑战。客户需要用生产传感器的实时数据训练预测模型,既要低延迟的流计算,又要支撑大模型的训练数据吞吐。我们试着用 ODPS 做数据预处理,却发现传统的批处理框架在面对 TB 级训练数据时,喂给大模型的效率总是跟不上。那段时间,团队每天都在讨论:当 AI 从 “算力竞赛” 转向 “数据竞赛”,我们的大数据平台是不是该换赛道了?
在开发者庆典上看到 ODPS 的 AI 一体化方案时,我想起了十五年前那个敲下第一行代码的夜晚。当时的困惑和现在惊人地相似 —— 只是当年担心的是 “能不能算得快”,现在纠结的是 “能不能喂得好”。我始终相信 ODPS 能在 AI 时代领跑,不是因为它过去的成绩,而是因为它每次变革都踩在了业务的痛点上。如果说有什么期待,我最希望它能优先突破这三个能力:
一是实时数据管道的智能加速。现在做 AI 推理时,数据预处理和模型调用是两套流程,就像用茶壶给消防车供水。要是能让数据清洗、特征工程和模型推理在同一个引擎里完成,延迟至少能降 60%。
二是大模型与湖仓的深度耦合。上次尝试用 ODPS 存储的工业数据训练设备故障预测模型,光是把数据格式转换成模型能识别的格式就花了三天。如果湖仓能原生支持大模型的训练数据格式,甚至内置特征商店,开发者能省出多少时间?
三是低代码的 AI 开发体验。团队里的算法工程师总吐槽写 SQL 和写 Python 要在不同平台切换,要是 ODPS 能把数据处理、模型训练、部署打包成可视化流程,说不定连业务人员都能玩转 AI—— 毕竟,让数据价值落地的最好方式,是降低使用门槛。
四、下一个十五年:
前几天整理旧电脑,翻到 2009 年 ODPS 的第一版用户手册,纸页都泛黄了。扉页上写着当时的愿景:“让每个企业都能用上分布式计算”。现在看来,这个目标早就超额完成了。
站在 AI 时代的门槛上,我常常想:数据革命从来不是技术名词的堆砌,而是像十五年前那样,解决掉那些让开发者挠头、让业务端着急的具体问题。ODPS 的下一个春天,或许不在宏大的架构革新里,而在每个深夜调试时的 “再快一点”,每次业务上线时的 “再稳一点” 里。
作为和 ODPS 一起走过十五年的开发者,我敢说它一定能引领下一轮数据革命 —— 毕竟,我们这代数据人见证过它从 0 到 1 的突破,也相信它能在 AI 浪潮里开出新的花。至于下一个十五年的样子,或许就藏在每个开发者的需求里:你希望它优先突破什么能力?这个答案,才是 “大数据春天” 最该有的种子。
(技术的未来从来不是被定义的,而是被一群较真的开发者一步步做出来的。)
赞7
踩0