七牛云存储:让天下没有难写的代码 打造一站式数据平台

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

6月4日,在第七届中国云计算大会上,七牛云存储的首席架构师李道兵首先就指出了七牛想让天下没有难写的代码,让用户只需专注于自身业务,七牛则提供一站式的数据平台服务客户。讲到服务,七牛在技术和规模之后今年也迎来了服务年,而且近期还将推出鉴黄服务。

以下为采访实录:

记者:各位网友大家好,这里是第七届中国云计算大会的现场,我们很高兴地请来了七牛云存储首席架构师李道兵接受采访。

李道兵:大家好!

记者:其实七牛云存储大家都知道,它是国内知名的云服务商,一直深耕在存储行业。下面有请李总给我们介绍一下,现在七牛云存储的整体情况。

李道兵:七牛云存储成立三年多了,累积用户达到了十五万。在整个互联网领域有很多知名用户都在用我们的产品,比如豌豆荚、美拍、知乎等互联网公司。我们专注在存储领域,希望打造一站式的数据管理平台。我们关注的是数据怎么进来(不管你是通过上传,还是通过服务器的日志上传,还是通过用户上传),怎么保证存储的健壮性,怎样做数据管理,怎样做数据的转码和分发,这些都是我们集中比较关心的领域,也希望能够在这些领域上服务好大家。

记者:其实现在公有云市场是一个非常火的市场。其实七牛主要在云存储市场,想问在您看来,现在云存储市场大概是什么情况?

李道兵:先从用户需求来讲,应该说从这几年开始,云存储的需求越来越多了。以前很多产品是基于文字的交互,慢慢变成基于图片的交互,接着音乐、视频再加进来。以前很多产品是一个服务器就能够装得下的,例如一个论坛一个服务器就可以装下。而现在随着音乐、视频的加入,存储量在快速增长,这个也得益于大家在手机上3G、4G的带宽增长导致这方面的需求增加。相信在未来,不管是存储量,还是大数据的音视频的分发都会越来越多。

除了这个方面,另一个方面是,大家越来越看中数据。以前大家可能很多日志放几天可能就丢掉了,现在大家会将日志数据、访问记录数据等都保留下来,然后从这些数据中挖掘出越来越多的价值。

整体来讲,大家对云存储的需求越来越高,我们每年产生的数据增长比例为66%。也就是说,今年可能是全球产生了1EB的数据,明年可能就是1.66EB,即数据领域,每年按固定速度增长。

记者:其实七牛在云存储领域已经有几年时间了,也是先从技术做起,慢慢地积攒用户,了解用户的需求,一点一点地结合用户的需求做优化和改进。从七牛云存储来讲,技术现在的演进程度和现在的开发程度到了一个什么样的阶段?

李道兵:七牛的理念是让天下没有难写的代码。我们希望我们用户更加关注自身业务层的代码,关注产品层面的打磨,关注产品运营,而将基础这一层交给我们来解决。因此,在早期设计存储的时候,我们就将转码操作设计成了存储产品一个必不可少的部分。包括图片、音频、视频的转码,这是在功能层面。还有比如在迁移领域,用户的使用领域做了很多创新,比如镜像存储,很多种上传回调机制。从对用户的观察看来,我们认为用户比较喜欢这些功能。这是功能层面。但是仅有功能层面还不够,因为大家更关注底层平台的质量如何,比如大家关注上传速度、整体的可用性、分发出来大家访问体验如何等。还有就是我们经常说的服务,就是对企业领域,每一个用户的需求都是有比较细腻的差异,这些细腻的差异就需要我们的技术人员帮助用户抹平,毕竟我们不能期望我们的用户比我们更懂我们的产品,这是不现实的,我们也不能期待我们的用户成为七牛专家。我们的技术人员就需要跟用户很好的做一个配合,去充分了解我们用户的需求,针对用户的需求提出解决方案,这是七牛在服务领域做的比较多的一件事情。

记者:刚才您说很多技术层面,需求层面。在今年或者是未来,在技术这块还会有哪些创新?

李道兵:我们前面提到目标是让天下没有难写的代码,我们的方法是围绕数据去打造一个一站式的数据平台。前面提到,我们这几年在图片、音频、视频做了一些积累。在这个基础上,我们看到大家对即时性的视频要求越来越高。所以,我们在接下来也做了很多关于视频直播方面的东西。另外,大家越来越期望,比如在日志方面,或者其他方面有一些更多的需求出现,我们再根据这些需求准备我们的一些产品,希望到时候大家喜欢。

记者:就是除了平台以外,根据用户的需求再做一些演进的产品?

李道兵:对,但是我们不会做跟用户有竞争的业务,我们会解决直播的技术问题,如何服务好大家,服务好各个创业者,服务好各个企业,才是我们的目标。

记者:七牛做云存储的时候存储了大量的数据,这些数据七牛都不会使用,做法是引用第三方数据分析公司服务用户,而不是自己进行变现。

李道兵:数据是归我们用户拥有,七牛的责任只是保证它是安全的,同时保证它是可访问的,这才是七牛的责任。但是,用户慢慢也出现需求:数据在这儿,如何让数据产生更大的价值?如何让用户方便地使用这些数据?这是用户的需求。

针对这些需求,我们将慢慢推出一些产品,比如最近我们推出鉴黄服务,我们有很多用户上传的图片,但是不能保证这些图片真正不涉及到色情或其他安全因素。如果用户自己去解决这个问题,它的成本其实是很高的,整个流量、带宽以及人力成本都不低。我们推出鉴黄服务降低它这方面的人力成本,减少一些技术的投入,这才是我们最终的目标。接下来针对鉴黄类似的服务我们还会陆续推出,我们目标仍然很一致,就是一站式的数据平台,数据在我这儿,如何用好它,我们能够帮助你。

记者:七牛我知道它有一个目标,今年要做服务年。第一步是技术,第二步规模,第三步服务。怎么界定技术和规模达到一个什么样的程度,我们才做服务呢?

李道兵:其实不是说技术和规模达到一个什么程度我们就可以暂停下来做服务。应该说是技术和规模在这方面,我们肯定是在持续的增长。但是,我们慢慢地意识到,整个服务怎么去做,正在变成我们一个必须要直面的问题。比如之前如何去很好的支持好一个用户,这个用户体验究竟怎么样?我们需要收集这个用户的反馈。支持这个用户,我们有没有一些优化空间,对用户的反馈做的更及时,如何让用户拿到我们最新的信息,这些方面都是我们整个服务需要优化的地方。

我们内部有一个口号叫做“服务产品化”,就是怎样将我们的服务固化下来,让我们的优质服务成为每一个用户都可以体验到的,而不依赖于技术支持人员。因为我们的技术支持人员很多,也许用户遇到一个技术比较好的支持人员,体验就会好一些,遇到一个稍微还在成长的技术人员,可能体验就会差一些,如何避免这种情况呢?我们在服务上面,就需要一些很精细化的打磨,这是我们努力的一个目标。

记者:除了服务之外,技术、规模都同样重要。李总下面有一个关于视频的演讲,现在可以跟我们先透露一下演讲的内容吗?

李道兵:这次的演讲主要讲了短视频这个短时间内爆发出来的行业,云存储是如何解决他们的通点的。在这个行业可以看到这些创业者们做出来的产品很好,但是他们在整个成长过程中,其实遭遇了很多痛苦。这些痛苦实际上借助一些云平台可以解决掉,特别是由于短视频它特别关注视频的存储。我这次演讲主要讲几个方面。如果你要进入这个行业,可能会遇到的痛点有那些?如果你把基础架构跟一个云存储供应商结合,是如何把这些痛点很好的解决掉的?

从另外一个角度,未来其实数据会越来越重要,像这种短视频的爆发,也许是一个偶然现象。但是,未来这种基于数据的各种爆发性的App会比现在要多的多。也就是前几年我们看到的很多爆发性的产品,是因为它是一个好的工具,或者它是一个好的功能,在未来你能看到越来越多的App只是因为它提供了一个很好的数据,你因此而喜欢它,我觉得未来在数据相关的App会越来越多,而且对大家的影响也会越来越大。

记者:您刚刚介绍了视频这块,尤其短视频这块未来要做的动作。因为七牛主要以多媒体数据为主的存储。在未来,我们在视频行业以外,还有哪些行业可能我们比较关注的?

李道兵:应该说互联网本身不仅仅是一个行业,互联网作为一种工具,会逐步向各个行业渗透。云存储也是同样,云存储其实也在向一些比较传统的行业渗透,特别是拥有大量的数据,或者未来会拥有大量数据的一些行业。比如广电行业,有大量的视频;教育行业,师生之间的视频沟通也是一种非常好的形式;智能硬件,智能硬件是产生大量数据的行业,不管是我们的一些像大疆无人机上面的摄像头,还是我们日常佩戴的手环都会产生大量的数据,这些大量的数据如何更好的把它保存起来,如何更好地把这些数据利用起来,也是我们进入这些产业的时候需要去解决的一些问题。

记者:未来七牛还会在各个行业做一些渗透,尤其像教育、广电,尤其智能硬件这个层面,未来到了物联的层面以后,它的数据量是数以万倍的在增长,我们也期待七牛可以在这些行业做出更多的优秀的案例,为存储行业做一个示范。今天也谢谢李总。 

原文发布时间为:2015-7-14

本文作者:王聪彬

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
5月前
|
人工智能 弹性计算 Serverless
Serverless+AI驱动的一站式数据平台有哪些可能性
【2月更文挑战第4天】Serverless+AI驱动的一站式数据平台有哪些可能性
|
5月前
|
人工智能 数据管理 Serverless
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台具有重大意义和潜力
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台具有重大意义和潜力
440 2
|
5月前
|
人工智能 运维 Cloud Native
、你如何看待阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台?
、你如何看待阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台?
190 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【7月更文挑战第22天】在大数据领域,Python算法效率至关重要。本文深入解析时间与空间复杂度,用大O表示法衡量执行时间和存储需求。通过冒泡排序(O(n^2)时间,O(1)空间)与快速排序(平均O(n log n)时间,O(log n)空间)实例,展示Python代码实现与复杂度分析。策略包括算法适配、分治法应用及空间换取时间优化。掌握这些,可提升大数据处理能力,持续学习实践是关键。
65 1
|
5月前
|
人工智能 数据管理 大数据
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台是一个很有前景和意义的发展方向
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台是一个很有前景和意义的发展方向
92 2
|
5月前
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
阿里云数据库:向Serverless与AI驱动的一站式数据平台迈进
众所周知,在人工智能迅猛发展的现在,在AI驱动下的数据平台,正在向一站式、智能化的方向演进,还有就是云原生+Serverless的不断深入,一站式数据平台将让数据管理开发像“搭积木”一样简单实用,以性价比更高、体验更优的云数据库服务,助推用户业务提效增速。据悉阿里云数据库正在朝着Serverless与AI驱动的方向发展,构建一站式、智能化的数据平台,这一发展趋势将为用户提供更简单、实用的数据管理开发体验,以提高业务效率和降低成本。那么本文就来分享一下如何看待阿里云数据库的这一转变,并展望云原生和Serverless对数据管理与开发的未来带来的更多可能性。
131 1
阿里云数据库:向Serverless与AI驱动的一站式数据平台迈进
|
5月前
|
人工智能 运维 数据管理
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
315 2
|
11月前
|
人工智能 Cloud Native 关系型数据库
云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
AI驱动下的数据平台,正在向一站式、智能化的方向演进。作为AIGC应用的基础设施,以PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、RDS为核心的阿里云瑶池数据库现已全面拥抱向量检索能力,并与通义等大模型深度集成,为用户提供智能化的一站式数据管理平台,加速业务数智创新。
云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
|
12月前
|
人工智能 Cloud Native 关系型数据库
2023云栖大会 |云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
10月31日,在2023云栖大会上,阿里云副总裁,阿里云数据库产品事业部负责人,ACM、CCF、IEEE会士(Fellow)李飞飞发表《云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台》主题演讲。他表示,AI驱动下的数据平台,正在向一站式、智能化的方向演进。作为AIGC应用的基础设施,以PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、RDS为核心的阿里云瑶池数据库现已全面拥抱向量检索能力,并与通义等大模型深度集成,为用户提供智能化的一站式数据管理平台,加速业务数智创新。
52523 15
|
运维 监控 前端开发
三分钟带你了解一站式大数据平台运维管家 ChengYing 产品包制作
本文为大家介绍开源项目一站式大数据平台运维管家ChengYing产品包制作
350 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面