飛象網(wǎng)訊（李樂羽/文），4月28日消息，2017 GMIC全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會正在進行，飛象網(wǎng)為您全程直播，現(xiàn)在演講的是亞馬遜AWS首席云計算技術顧問費良宏，他演講的內(nèi)容是云計算大數(shù)據(jù)實踐與設計范式。
演講內(nèi)容如下：
席睿：感謝王元超女士的精彩演講，把美團云發(fā)展戰(zhàn)略講得比較細致。接下來有請亞馬遜AWS首席云計算技術顧問費良宏先生，他的演講主題是“云計算大數(shù)據(jù)實踐與設計范式”，有請。
費良宏：大家好，我想跟大家分享一下管郁達數(shù)據(jù)的話題。我主要是圍繞著在云計算環(huán)境里的數(shù)據(jù)模式的架構與實現(xiàn)，也說說我們十年實踐的心得。大數(shù)據(jù)大家都不陌生，對相關領域大家也有很多了解。但是回顧過去幾年大數(shù)據(jù)發(fā)展，有一些明顯態(tài)勢需要大家重視。
第一個就是規(guī)模的膨脹，如果幾年前我們認為大數(shù)據(jù)還只是GB、PB級別的話，接下來我們會看到，從TB到ZB的增長速度已經(jīng)越來越快了。接下來5年、10年會有一個新的認知。
第二點非結構化數(shù)據(jù)已經(jīng)占據(jù)了主導地位，比如說基因工程、社交媒體，這樣話題產(chǎn)生的更多數(shù)據(jù)是以非結構化形式存在的。我們熟悉的結構化模式，已經(jīng)不太適用了，我們有必要談一談大數(shù)據(jù)，如何利用今天的技術和手段幫助我們解決這個問題。
從大數(shù)據(jù)應用場景來看無非是幾種應用模式：
1.批處理模式，從事大數(shù)據(jù)的人已經(jīng)很熟悉了，在今天和過去都用這樣的方法來操控大數(shù)據(jù)。
2.流處理，過去幾年出現(xiàn)的，而且已經(jīng)比較普遍了。流處理模式有其特定的歷史淵源，主要來自于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的特殊性以及處理的特殊要求。
3.機器學習，數(shù)據(jù)本身并不具有價值，如果把它變成一種知識，它的數(shù)據(jù)才會變得更有價值，這個關鍵就是機器學習。
今天的人工智能是很熱的話題，機器學習是一種很真實，可以幫助我們?nèi)ソ鉀Q從數(shù)據(jù)到知識化的有效手段，所以我們要關心的是在大數(shù)據(jù)的環(huán)境里，如何利用批處理、流處理、機器學習達成我們目的的一個目標。
實際上我們來觀察云計算或者大數(shù)據(jù)的市場，我們看到了一個讓我們眼花繚亂的市場，各種架構、工具、技術、實踐案例，充斥著各種媒體，各種分享。其實對于我們從業(yè)者來說，從這些信息當中找到你所需要的內(nèi)容和知識并不是一件非常容易的事情，這張圖可以很好的揭示出來大數(shù)據(jù)市場五花八門、眼花繚亂的現(xiàn)狀。我們面臨的挑戰(zhàn)包括幾個話題：
1.對大數(shù)據(jù)來說我們有沒有好的參考架構？通過這個參考架構我們達成目標。
2.在架構體系下選擇哪種工具？工具上的相似形很大，我們要選擇一個非常適當?shù)墓ぞ摺?/P>
3.如何做，畢竟工具不能替代我們。
4..我們從大數(shù)據(jù)能得到什么，為什么要這么做。
回到大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，我們可以抽象起來，大數(shù)據(jù)的流程無非是從數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析處理以及使用上來看對于存儲和分析處理，可能會通過若干迭代的方式不斷的進行循環(huán)，以及達成數(shù)據(jù)可用化的程度。在這個環(huán)節(jié)中，我們需要考慮的除了剛才的流程，以及完成流程的功能之外，要考慮吞吐量，以及非常重要的成本因素。如果把簡化的大數(shù)據(jù)流程作為觀察對象的時候，其實我們面臨的問題就比較簡單了，就可以從這幾個角度談一談大數(shù)據(jù)的問題。
第一個需要跟大家分享的就是關于數(shù)據(jù)溫度的話題，數(shù)據(jù)溫度是比較有意思的話題，它是用另外一個角度衡量這個數(shù)據(jù)的。天氣預報里很熟悉，通過溫度的方法感知外部世界的變化，數(shù)據(jù)有沒有溫度？我的觀察數(shù)據(jù)也是有溫度的。我們操控的大數(shù)據(jù)里有一些特點，有一些數(shù)據(jù)請求頻率非常高，需要有特定的持久性的要求，延時在毫秒級別，這是熱數(shù)據(jù)。新對來說也有冷數(shù)據(jù)，就是請求頻率相對比較低，規(guī)模和體量非常巨大，某種意義上稱之為歸檔數(shù)據(jù)，目前來看這樣的數(shù)據(jù)體量會越來越大。還有溫數(shù)據(jù)，正好處于冷熱之間的范疇。
有了這樣的定義之后，我們才知道究竟應該選擇哪種工具，哪種方法來管理數(shù)據(jù)。非常重要的是，大家需要關心不同的工具以及存儲的方法，在成本方面有很大的差異性。只有考慮到數(shù)據(jù)的溫度，有可能在成本上做最經(jīng)濟化，最適當?shù)倪x擇。
其次談到流處理概念，流就存在著存儲的概念。隨著今天應用場景的變化，諸如像移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體，它呈現(xiàn)了一種數(shù)量巨大，但是尺寸不是很大的特性。這類叫流數(shù)據(jù)，這種使用是一種很獨特的應用場景，用傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理方式對這些數(shù)據(jù)進行處理恐怕不是非常有效果，所以我們提出了流式數(shù)據(jù)處理的概念�？梢酝ㄟ^流這樣的存儲模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的解耦。
我們往往對大數(shù)據(jù)要做持久化的緩沖，流恰好是持久化緩沖最佳的選擇。在采集方面，尤其像物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)這樣的場景里，有多種數(shù)據(jù)采集的應用特點。這個特點里，與之相對應的最好技術手段就是流的技術和手段了。在流的應用場景里，我們需要關注的是，是不是要確保數(shù)據(jù)的一致性和順序的一致性，以及是不是需要并行處理，是不是需要通過PapReduce方式處理，這解決一些方法和特點以及現(xiàn)狀的概括。
選擇大數(shù)據(jù)處理工具的時候我們面臨著一些困境，今天的工具不是缺乏而是過多了，歸納起來這些工具和手段無非是這樣幾種類型。第一是內(nèi)存中存儲的工具In memory，另外是NoSQL數(shù)據(jù)庫，第三類SQL關系數(shù)據(jù)庫，第四種是檢索方法。從數(shù)據(jù)來講，我們放到內(nèi)存里處理的速度最快，延遲最少，但是代價最高。我們看這個，它很適合一對一，N對M，簡單環(huán)境下快速響應高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理的要求。關系數(shù)據(jù)庫大家都很熟悉了，它僅對關系型數(shù)據(jù)才能有效實施。非關系型數(shù)據(jù)，可以用非檢索工具來做。
我們也有幾個考慮角度，第一是數(shù)據(jù)結構的問題，是不是有固定的schema，還是鍵值方式。另外存取方式，有按列存儲的，這樣的數(shù)據(jù)模型他們在使用上就有一些特定的要求。如果我用傳統(tǒng)按行的方式讀取、處理，效率不是最高的，這里范式考慮。另外結合數(shù)據(jù)的溫度，按照冷、熱、溫的特點去選擇工具操作，最重要的就是成本的考慮。規(guī)模不大的時候成本不是主要考慮的因素，但是規(guī)模很大的時候，成本就是非常重要，甚至是致命的因素了。
內(nèi)存數(shù)據(jù)上我們會看到，NoSQL是不二選擇，最好的就是關系數(shù)據(jù)庫。對非結構化數(shù)據(jù)，一定是通過檢索化方式。簡單化的模型，在我們的選擇上是很好的選擇。參考工具對不同的技術來說有深遠的影響，我們對不同的技術應用手段放在表里能看到，針對不同請求的成本、數(shù)據(jù)容量，可以看到不同的數(shù)據(jù)手段有偏好、擅長的領域。NoSQL更適合于弱數(shù)據(jù)的處理。比如說S3對象存儲模式，更適合溫數(shù)據(jù)或者冷數(shù)據(jù)處理，了解這一點我們再把數(shù)據(jù)手段和工具結合起來，選擇判斷會更容易。
典型分析處理框架有很多種，典型的是批處理模式，利用集群，實現(xiàn)周報、日報、月報處理。第二點是查詢，利用一些交互式工具，實現(xiàn)業(yè)務場景和分析的需要。第三個是流式計算消息處理，可以實現(xiàn)實時或者準實時的大數(shù)據(jù)處理能力。最后一類就是機器型應用，利用機器學習的算法，把數(shù)據(jù)中的價值給抽取、提煉出來。
對于這樣的應用場景，市面上充斥著各種各樣的工具，我們也會針對這個場景提供托管服務，對于云計算用戶來講，就是在選擇工具上有優(yōu)勢。
對于大數(shù)據(jù)架構談了很多話題，引入了很多概念，如何將概念應用到真正的架構里？基于云計算平臺上也有一個大數(shù)據(jù)參考架構。這個架構里就像剛才談到的四個不同的環(huán)節(jié)流程，涵蓋數(shù)據(jù)采集、存儲這些環(huán)節(jié)。包括數(shù)據(jù)溫度由低到高，數(shù)據(jù)存儲方式的復雜到簡單都有針對性的選擇。
一個好消息，去年8月份AWS在中國區(qū)的服務已經(jīng)落地商用了，大家可以通過中國區(qū)云計算的服務，提供的內(nèi)容可以體現(xiàn)一下AWS提供的大數(shù)據(jù)所展現(xiàn)的魅力。
對于這樣一個架構大家已經(jīng)有一些了解了，最后想跟大家分享一下大數(shù)據(jù)在實踐中的設計范式，這也是過去十年里云計算、大數(shù)據(jù)應用得到的心得。在軟件架構里，最近一段時間大家談到的架構設計原則就是解耦，利用松耦合方式增加系統(tǒng)的彈性。數(shù)據(jù)解耦對大數(shù)據(jù)來說是非常重要的設計原則，傳統(tǒng)深擦作大數(shù)據(jù)的時候更習慣把大數(shù)據(jù)的存儲、計算放到同一個環(huán)境下，在存儲和處理上沒有明顯的解耦，但是這種方式存在著弊端。比如說對于數(shù)據(jù)的管理和處理流火性方面，或者不同的處理要求對數(shù)據(jù)的拷貝、管理上，存在天生的弊端很難解決。有時候企業(yè)里面為了解決這個問題，不得以會將數(shù)據(jù)有多份存儲，無形增加了開銷和不確定因素。
我們提出的建議方法，就是將數(shù)據(jù)解耦。大數(shù)據(jù)存儲、處理，再存儲，再處理的過程中，有不同的計算環(huán)境將數(shù)據(jù)剝離開，這樣數(shù)據(jù)就成了獨立數(shù)據(jù)，不同的業(yè)務場景和分析工具都會共享同一份數(shù)據(jù)來達成處理目的。
另外建議大家在很多場景里使用發(fā)布訂閱的設計模型和范式，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)解耦和一部分靈活性。另外可以用邏輯化視圖，物化視圖來進行處理，針對大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)環(huán)境下可以提供問題的解決。利用物化方式，加速處理的能力。
還有數(shù)據(jù)溫度的問題，這是我反復強調(diào)的問題，因為成本的問題，管理特殊性的問題，所以我們也需要考慮到如何利用數(shù)據(jù)溫度的特殊性，在經(jīng)濟性，靈活性，工具選擇上做出最好的搭配。這個搭配就要針對不同的場景，比如說實時處理、交互處理都會有不同的方式做選擇。
大數(shù)據(jù)里有幾種應用場景，第一種是實時處理，就是引入流的概念，利用一些流的服務和產(chǎn)品，提升我們數(shù)據(jù)的處理能力，以及將我們處理的延遲降到最低。第二是交互和批處理，在這種查詢環(huán)境里最重要的就是集中化數(shù)據(jù)管理能力，這張圖里給大家分享的核心，就是AWSS3作為公共管理數(shù)據(jù)級的接口環(huán)境。
過去兩年里，漸漸興起廣為大家熟悉的概念是數(shù)據(jù)湖，某種意義上強調(diào)企業(yè)建立一個全數(shù)據(jù)的集中管理能力。利用目前云計算和大數(shù)據(jù)的處理能力，真的可以為企業(yè)提供全數(shù)據(jù)的概念，利用全數(shù)據(jù)我們在大數(shù)據(jù)的操作、分析，不同主題的應用里，就具備了真正意義上的大數(shù)據(jù)的處理。
歸納起來，大數(shù)據(jù)的設計架構原則無非是幾點：
第一點就是解耦的數(shù)據(jù)線，將數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析和得到的答案，這幾個環(huán)節(jié)在數(shù)據(jù)層面做到真正的解耦，配合好的軟件架構，應該能滿足今天的需要，并且有很大的伸縮靈活性。
第二是選擇適當?shù)墓ぞ撸總�工具都有自己擅長的領域，我們要考慮數(shù)據(jù)是什么結構，結構化還是非結構化，是毫秒級別還是分鐘級別的，以及吞吐量和訪問模式的問題，這些有明確說法的時候，你依據(jù)標準選擇工具的話，恐怕就不是很困難的事情。
第三個是有效利用云計算，因為我們今天談到了數(shù)據(jù)概念已經(jīng)不再是GB、TB的概念，恐怕是ZB的概念，管理大數(shù)據(jù)真的不是簡單的事情。所以現(xiàn)在越來越多的大數(shù)據(jù)可以跟云計算結合在一起，在座的各位有志于從事大數(shù)據(jù)相關工作的話，你們選擇環(huán)境和平臺的時候從今天就要開始，如何利用云計算提升的可用性、彈性、大數(shù)據(jù)托管工具等等，來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的解決方案，這一點是在很多案例中被證明的。
第四個是以日志為中心的設計模式，大數(shù)據(jù)的核心就是對日志的管理。如果日志數(shù)據(jù)的有效管理是大數(shù)據(jù)的關鍵因素，我們在設計之初就要考慮到這些數(shù)據(jù)的特殊性。比如說在日志管理方面，存儲處理方面，選擇一些不可變?nèi)罩竞臀锘晥D方法，會更有效。
最后一點是成本的意識，成本是大數(shù)據(jù)非常關鍵的因素，如果不能有效權衡成本，也許在項目之初，嘗試階段就不能有效解決這個問題。當有一定規(guī)模和積累的時候，這個辦法可能就沒有辦法解決了，因為你會被成本拖累。
歸納起來請大家記住幾個設計原則：解耦數(shù)據(jù)總線、選擇恰當工具、有效利用云計算、以日志為中心，并且具有成本意識。
AWS有十年云計算的經(jīng)驗，也圍繞大數(shù)據(jù)提供了很好的生態(tài)環(huán)境和基礎平臺，也希望大家有機會多體驗一下AWS的強大能力。我們也有云創(chuàng)計劃的福利，這當中可以獲得AWS免費提供的服務，謝謝大家。
