阿里巴巴大数据运维实践

张磊在2017CNUTCon全球容器技术大会上的分享《阿里巴巴大数据运维实践》是一个非常有价值的内容，它深入探讨了阿里巴巴如何在其庞大的业务生态链中应对挑战、设定运维目标以及在大数据技术框架方面的实践经验。虽然我无法直接提供链接的下载情况或内容更新，但可以基于阿里云的知识体系，概述一些可能包含在该分享中的关键点：

1. 阿里业务生态链：阿里巴巴集团拥有包括淘宝、天猫、菜鸟网络、阿里云等在内的多元化业务，形成了一个复杂的业务生态链。这样的生态链要求高度的数据集成与协同，以及对海量数据的高效处理能力。

2. 面临的挑战：随着业务规模的不断扩大，阿里巴巴面临的数据处理挑战包括但不限于数据量爆炸性增长、实时数据分析需求增加、数据安全与合规性要求提升、以及跨系统、跨平台数据整合难题等。

3. 运维目标：为了支撑如此大规模的业务运行，运维目标通常包括提高系统的稳定性与可用性、优化资源利用率、实现自动化运维以降低人工干预、确保数据的安全与隐私保护，以及支持快速迭代和灵活扩展。

4. 大数据技术框架实践：

   • 数据存储：可能会讨论到使用分布式文件系统（如HDFS）进行大规模数据存储，以及使用列式存储数据库（如Apache Parquet）来优化分析查询性能。
   • 数据处理：分享中可能涵盖了Apache Hadoop、Spark等开源大数据处理框架的应用，用于批量数据处理；以及Flink、Kafka等技术在实时数据流处理中的作用。
   • 数据仓库与湖：介绍阿里云MaxCompute（原名ODPS）作为企业级大数据仓库的使用，以及DataWorks（原名Data IDE）在数据集成、开发、调度、管理等方面的作用。
   • 机器学习与AI：可能还涉及到了阿里云PAI（Platform of Artificial Intelligence）在大数据分析中的应用，如何利用机器学习模型提升数据价值和业务智能化水平。
   • 容器化与微服务：鉴于会议主题，分享也可能包括了Docker、Kubernetes等容器技术在大数据平台中的应用，以及微服务架构如何帮助实现更灵活、可扩展的服务部署。

对于希望深入了解这些内容的用户，建议直接访问阿里云官网或者相关技术论坛，那里有丰富的文档、教程和最佳实践案例，可以帮助您获取最新的技术信息和解决方案。