百度林仕鼎：大数据驱动的云计算系统架构与迭代策略

在第五届中国云计算大会上，百度的林仕鼎分享了关于大数据系统构架支持的重要观点。互联网服务在当今时代展现出显著的技术特点，如超大规模的数据处理需求，数据量以PB级别计，每天的增长速度也非常快，涉及的方面包括网页索引、更新和请求等。百度自身的数据规模庞大，既进行离线分析，也结合在线实验，通过反馈不断优化算法，例如算法A和B的迭代。 大数据的系统架构支撑着这种高速迭代，特别是搜索引擎的迭代过程，涉及到网页库、倒排表的构建，以及5%的样本策略用于A/B测试和机器学习。A/B测试是互联网产品优化的重要手段，通过在线学习（OnlineLearning）、特征训练（FeatureTraining）和数据挖掘（DataMining），确保产品的快速开发和部署。数据智能在此过程中起到关键作用，它不仅驱动了IT产业生产力的提升，还促使硬件、软件和人力资源与海量数据相结合，推动了从大型机（Mainframe）到个人计算机（PC），再到互联网和云计算的发展。 云计算技术体系的核心是数据智能，它与软件基础架构和大数据紧密相连，涵盖了数据中心的基础设施建设，包括高性能计算、存储和网络。数据中心的设计注重统一存储体系，以适应大容量、高并发和低延迟的需求，同时支持多种访问模式。分布式存储技术，如对象存储和文件系统，成为数据访问层的关键组成部分。 在执行层面，分布式计算模型如MapReduce被广泛应用，处理数据流优化和控制流管理，确保资源的有效分配和安全性。表示层则采用SQL-like语法，支持复杂的Join操作。实时存储与计算涉及分布式数据结构，如kNN查询，以及一系列实时数据处理和分析平台，如向量计算引擎、流式处理引擎和复杂事件处理引擎。此外，机器学习算法平台和超大规模数据仓库也扮演着重要角色，支持图查询、OLAP（在线分析处理）和实时检索功能。 整体来看，大数据的系统架构支持不仅仅是技术层面的升级，更是推动互联网服务不断迭代和优化的重要驱动力，它在云计算技术体系中发挥着核心作用，提升了IT产业的智能化和效率。