阿里巴巴分布式流计算平台：实时与持续计算的创新实践

"强琦在hic2011会议上分享了关于阿里巴巴的分布式流数据实时与持续计算平台的见解，强调了‘负责任、实时、成本、有所为和有所不为’的设计理念，并介绍了IProcess技术架构如何实现这些理念。" 在大数据时代，随着Web1.0向Web2.0转变，电子商务、移动互联网和移动支付的飞速发展，数据量急剧增加，对实时性和个性化服务的需求越来越高。传统的计算模型如MapReduce和Dryad侧重于全量或增量计算，但在处理实时流数据时面临挑战。例如，MapReduce的串行任务处理、侧重吞吐量而非响应时间、中间结果不可见和不可共享，以及对图计算和迭代计算的不友好，都限制了其在实时计算场景中的效能。 为解决这些问题，阿里巴巴提出了IProcess，这是一个通用的分布式流数据实时与持续计算平台。IProcess旨在提供更高效、更实时的计算能力，优化数据处理流程，提高响应速度，同时降低成本。其设计理念是强调实时性、负责任的数据处理，以及在设计和实施过程中明确哪些是可以做的，哪些是不应该做的。 技术架构方面，IProcess可能包含了优化的并行处理机制，允许中间结果的可见性和共享，以减少不必要的数据传输和提高效率。它可能还引入了更细粒度的容错机制，以适应流数据的特点，比如局部性(partition)和事件驱动的处理方式。对于图计算，IProcess可能提供了更友好的支持，解决了边的量级远大于节点的问题，确保在大规模图数据上的计算性能。 系统边界定义了IProcess在整体数据处理流程中的位置和作用，可能涵盖了从数据采集到实时分析的全过程。计划部分可能涉及了进一步的技术改进、扩展性和性能优化，以满足不断增长的业务需求。 强琦的分享揭示了阿里巴巴在面对大数据挑战时的创新思路，即通过IProcess平台实现对实时流数据的高效处理，以满足日益增长的实时计算需求，特别是在欺诈检测、用户体验优化等领域的应用。这个平台的构建不仅提升了计算性能，也为其他类似的实时计算场景提供了借鉴。