阿里大数据实践：从Oracle到统一平台的演进

阿里大数据实践V.1.1[1] 是一份关于阿里巴巴在大数据领域的重要发展历程和实践经验的讲解材料。它主要分为三个部分：阿里大数据前世、阿里大数据今生以及阿里大数据平台的特点。 在前世部分，讲述了阿里早期的挑战。2004年，淘宝网成立后，作为电商巨头，数据量激增。最初的程序猿通过Oracle数据库进行数据处理，满足马总的经营报告需求，例如热销商品和卖家地域分布。然而，随着业务规模的增长，单一的Oracle数据库无法应对日益庞大的数据量和复杂的数据结构，如交易、商品和店铺数据可能分布在不同数据库中，这导致了数据访问效率低和潜在的风险。为了解决这些问题，阿里引入了ETL（提取、转换、加载）工具，用于数据集成和清洗，形成了基础的计算数据工具套件，包括数据开发IDE、数据同步CDP调度系统和运维中心，这些工具支持节点类型可插拔、代码管理以及一键部署。 进入大数据时代，淘宝在2008年面临着IOE（IBM、Oracle、EMC）硬件成本剧增的问题，原有的Oracle数据库已无法满足海量数据的存储和处理需求。为了升级底层技术架构，阿里开始了大数据平台的建设，目标是实现统一数据平台，包括统一存储海量数据、统一元数据管理、数据标准化和规范化，以支持数据驱动的运营决策。这一阶段还强调了数据整合，如数据地图的创建，以及数据质量的把控，通过数据产品推动业务创新，如客户标签、精准营销等。 阿里大数据平台的发展不仅关注内部的数据化运营，还注重数据开放和生态伙伴的构建，形成了数据生态。这种开放策略促进了与外部合作伙伴的协同，共同创造价值。通过智能运维，平台能够实时监控生产运行情况，提供生产作业的统计分析和资源使用情况，确保系统的稳定和高效。 总结来说，阿里大数据实践V.1.1揭示了阿里如何从早期的数据处理难题出发，逐步发展出一套完整的数据治理和分析体系，以应对不断增长的数据挑战，并通过数据驱动的创新推动业务发展。这一过程不仅体现了阿里的技术实力，也展示了大数据在企业运营中的核心作用。