阿里云有许多很好的技术，比如负载均衡SLB，关系型数据库RDS，云服务器ECS，开放存储服务OSS等。如今又增加了一款重磅云服务产品：基于飞天的ODPS（Open Data Processing Service），提供数据仓库、数据挖掘和其他数据应用等功能。7月14日，阿里云计算公司总裁及阿里巴巴集团副总裁王文彬（花名菲青）为之站场，并称之为“中国进入大数据时代的里程碑”。

对内统一：ODPS是阿里集团唯一的大数据处理平台

从确定自主开发，到2014年1月，阿里云正式发布ODPS服务，整整五年。阿里云工程师们写下250万行代码，不断试错，不断优化，不断打磨。如今，对内：阿里小微金服（支付宝、小贷、保险、基金）已经全线迁入，数据魔方，阿里妈妈广告联盟，广告搜索，点击预测模型训练，淘宝指数，阿里无线，高德，中信21cn等业务都在其上，对外：药品电子监管系统、华大基因也已采用了ODPS。

ODPS是阿里集团30多个事业部唯一的大数据处理平台

更有意思的是，4月，为了更好地对ODPS平台上进行算法的调试、测试，阿里巴巴举办了基于ODPS的天池算法竞赛（“天池”平台基于阿里云ODPS的大数据开放平台，向学术界免费提供科研数据和数据处理服务，第一期开放三类科研数据集，包括用户购买成交记录、商品购买评论记录、商品浏览日志记录等，数据经过脱敏处理，所有数据均可由平台应用者使用）。

竞赛的题目是：天猫推荐算法大赛开放竞赛数据：在天猫，每天都会有数千万的用户通过品牌发现自己喜欢的商品，品牌是联接消费者与商品最重要的纽带。本届赛题的任务就是根据用户在天猫的行为日志，建立用户的品牌偏好，并预测他们在将来对品牌下商品的购买行为。

各大高校的参赛者在ODPS平台上进行算法的调试、测试。几个月下来，成绩斐然。阿里云相关负责人对CSDN云计算表示：最优秀的算法比天猫本身数据预测算法效率还高10%！

正是有了这些真实落地的效果，王文彬才更有信心：“ODPS会是阿里集团30多个事业部唯一的大数据平台。这其中既包含已经完全迁入的小微金服，也包含电子商务（淘宝、天猫、聚划算、Alibaba.com、1688.com、AliExpress）、智能物流骨干网（菜鸟物流）在内。涉及到几亿用户的数据，工作量极大，需要慢慢来做。但这一时间点，我相信很快。”

这一计划被阿里内部称之为“登月计划”。其中还有一些小故事。接近阿里云的都知道：阿里云的云梯1，是基于Hadoop的；而云梯2才是自主开发的。阿里内部对于二者的技术争论由来已久。而大家不知道的是，2013年10月，为了融合阿里小贷和支付宝的数据，支付宝希望ODPS团队协助他们搬家，将支付宝数仓业务从Hadoop机群搬到ODPS上，这就是“登月1号项目”。2014年5月，登月1号项目成功，小微金服的全部数据业务开始基于ODPS发展。也正是阿里内部对于“稳定性，安全性，服务能力要求最高”的小微成功迁入，才有了后续覆盖搜索、广告、物流等多个BU的数据统一的计划，才有了“ODPS将成为承载阿里集团全部数据的统一处理平台”的实施。

阿里内部对ODPS评价颇高。

“从Oracle到Hadoop，我们解决了海量数据如何存储和分析的问题，阿里的数据业务不再受制于规模的瓶颈；从Hadoop到ODPS，更是一次质的飞跃，为后续大数据业务的开展扫清了障碍。登月计划共计划了20多个项目，涉及阿里巴巴和小微金服所有的事业部，覆盖集团全部数据人员，其牵扯人员、资源之多，在集团内部罕见。登月计划的全面启动，标志着阿里集团自研的飞天+ODPS平台，从功能和性能上已经渐渐超越了Hadoop，阿里云的技术走在了世界前列。”

对外拓展：主攻结构化数据和半结构化数据，未来支持更多框架

在阿里云的产品规划中，基于飞天，有多类服务：离线的结构化数据存储和计算服务平台——ODPS （Open Data Processing Service），半结构化数据的实时随机读写服务——OTS（Open Table Service），实时流数据处理服务——OSPS（Open Stream Processing Service）等。

ODPS的产品、用户和生态

谈到ODPS能够处理什么类型的大数据，阿里云产品经理汤子楠表示：“ODPS最擅长处理结构化数据，比较擅长处理半结构数据，不能处理非结构数据（当然，最后这点会通过与开源技术合作及其他技术开发来拓展）。”

具体来看ODPS的产品、用户和生态：

产品：SQL、MapReduce、BSP、算法包；安全控制、分享机制
用户：大企业——存储计算能力服务化，专注数据和业于务；
生态：海量计算、准实时计算、流式计算；个人，大数据平民化，数据创新；数据生产者，数据消费者（广告、推荐、客满改进、模式创新），数据加工者（行业专家、咨询公司等）和服务与应用供应商（数据应用、BI等）

其产品优势可以概括为5点：

海量运算触手可得：用户不必关心数据规模增长带来的存储困难、运算时间延长等烦恼，ODPS可以根据用户的数据规模自动扩展机群的存储和计算能力，使用户专心于数据分析和挖掘，最大化发挥数据的价值。
服务“开箱即用”：用户不必关心机群的搭建、配置和运维工作，仅需简单的几步操作，就可以在ODPS中上传数据、分析数据并得到分析结果。
数据存储安全可靠：ODPS采用三重备份、读写请求鉴权、应用沙箱、系统沙箱等多层次数据存储和访问安全机制保护用户的数据：不丢失、不泄露、不被窃取。
多用户协作：通过配置不同的数据访问策略，用户可以让组织中的多名数据分析师协同工作，并且每人仅能访问自己权限许可内的数据，在保障数据安全的前提下最大化工作效率。
按量付费：ODPS根据用户实际的存储和计算消耗收费，最大化的降低用户的数据使用成本。

汤子楠表示：“ODPS所有的功能是以RESTful API的形式对外提供，目前仅支持SQL，其他服务将后续逐一对外开放。而由于ODPS设计之初就是为了对外开放，做基于互联网的多租户的公共数据处理服务，安全性在ODPS的设计和实现中具有优先级很高。未来，ODPS还将开放更底层的逻辑计算单元，支持用户基于ODPS开发Spark、Pig、准实时、流处理等，真正成为在ODPS统一平台可以实现多种框架的大数据运算的乐趣。彻底解决现在数据要从不同集群中导来导入，且没有统一布局，数据处理和维护都的麻烦。”

对于ODPS，阿里云的定位显然不仅是内部的数据统一平台，而且在外部，也将通过合作共建生态，为更多企业提供大数据服务。汤子楠分享了一个用户案例：

药品电子监管平台，收集中国境内每盒药从生产、批发、零售环节的所有流通信息，每盒药都印刷了一个条形码“中国药品电子监管码”。药监部门利用这些流通信息追踪到中国市场上每批药品流向，追溯到零售环节任何一盒药品的来源。而伴随药品数量的急剧攀升和分析等新需求，原有的Oracle系统无法满足需要。新的数据平台基于OTS+ODPS两款产品，关键业务处理的平均延时降低100倍以上，成本大幅降低。

除此以外，还有华大基因，其已经在ODPS上做了基因测序，耗时不到传统方式的十分之一。

最后，ODPS的峰值是100PB数据处理6小时完成。按照使用量付费，存储1GB的数据，ODPS每个月大概是0.5元左右。

技术：ODPS与BigQuery、Redshift+EMR、HPC的比较

从技术上看，对ODPS还有两个疑问。阿里云的回复很到位。

1.ODPS与Google BigQuery、Amazon有Redshift和EMR的比较？

阿里云：Google的BigQuery，Amazon的Redshift和EMR，可以认为是ODPS的类似产品。在国内，ODPS是首款大数据存储和计算开放服务。ODPS和BigQuery的产品形态比较类似，比如都支持海量数据的存储和计算，都支持SQL语法等。两者的主要区别在于：

1）底层技术实现不同。BigQuery基于Google自研的Dremel引擎，而ODPS则基于阿里云自研的飞天系统，两者在存储、任务调度、任务优化上有很多细节都不一样。

2）BigQuery的主要应用场景是交互式BI分析，而ODPS的适用场景则广的多：目前已经开放的SQL功能主要用于数据仓库和日志分析；后续还将开放UDF和Map Reduce，支持用户编程的离线计算；ODPS准实时，支持交互式BI分析；ODPS流处理，支持实时计算等。同时，ODPS的数据授权体系功能更加丰富，使用更加灵活，可以同时满足数据拥有者、数据消费者和数据分析者的需要，ODPS未来可以成长为一个基于数据的生态系统的底层平台。

3）BigQuery仅是一款产品，而ODPS则是阿里云产品线的一部分。除了ODPS之外，阿里云还有SLS、OTS等一系列大数据服务，组成一个综合的大数据解决方案，满足用户在大数据领域的多项需求。

2. ODPS与各个超算中心提供能力的区别？

阿里云：1)超级计算机更适合计算密集型作业，如果是用MPI算核物理、天体物理、蛋白质折叠、求解普通PC上需要几千万年的迭代方程，用超级计算机可能更快。反过来，分布式集群Mapreduce适合IO密集型的作业，加上成本低，可以把集群规模搞得很大，因此最适合扫描过滤海量的数据，例如互联网行业的经典应用：为搜索引擎创建全网Web页面的索引。

2)超级计算机造价更昂贵，维护成本也高，甚至每小时电费就得上万元。

云计算是建立在低成本硬件+牛B的分布式操作系统设计上，在计算灵活性和多任务处理上远超超级计算机，可以更广泛的应用于商业领域，例如阿里云去年和国内的动画公司合作渲染出来的《昆塔》，计算量是《阿凡达》的四倍。随着国内经济的升级，很多造船、石油、材料、生物、天体物理、军事领域的计算需求都很强烈，这一类计算密集型任务，也可以通过云计算完成。

ODPS是可以支撑科学运算的，阿里正在举办的大数据竞赛就依托于ODPS平台。参赛选手大量使用逻辑回归、随机森林这一类的数据挖掘算法。

进一步简单解释一下，基于飞天系统，ODPS实现了Mapreduce（以及更高级的多阶段DAG）、Graph、MPI等编程模型在同一个计算集群上统一调度。因此除了 IO密集型的计算，还能支持计算密集型的迭代计算，例如随机梯度下降。

不过目前阿里云ODPS只对外开放商用了SQL编程接口，更多接口例如Mapreduce、Graph等等还没有进入公测阶段，不过很快就会对外了。

大数据技术生态中，ODPS所代表的的只是其中重要的一环，后续更为重要的是，强化伙伴能力，迅速在更多行业和应用中扎根。期待基于ODPS的扶植计划！