企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與大數(shù)據(jù)+AI的技術(shù)趨勢(shì)

　　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要經(jīng)歷了兩個(gè)階段，從信息化階段到數(shù)智化階段。

　　第一階段，上世紀(jì)80，90年代，在西方已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十年的信息化革命開(kāi)始在中國(guó)展露其影響。計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信等核心技術(shù)的發(fā)展，使得信息化真正成為取代過(guò)去農(nóng)業(yè)和工業(yè)兩個(gè)時(shí)代的新時(shí)代。

　　慢慢的，企業(yè)開(kāi)始將其原本停留在紙上，以及專(zhuān)家腦中的過(guò)程沉淀到信息化系統(tǒng)中，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”成為企業(yè)近幾十年一直在談?wù)摰脑?huà)題。這個(gè)過(guò)程中，一批優(yōu)秀的軟件企業(yè)開(kāi)始涌現(xiàn)，尤其是ERP軟件，輔助各個(gè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化的改造。

　　不過(guò)隨著信息化的發(fā)展，企業(yè)積累和沉淀了非常多的數(shù)據(jù)，需要發(fā)揮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值，大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)被應(yīng)用到很多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中，因此催生了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的市場(chǎng)需求。

　　第二階段，越來(lái)越多的企業(yè)不滿(mǎn)足簡(jiǎn)單數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果，而尋求數(shù)智化升級(jí)，數(shù)智融合平臺(tái)驅(qū)動(dòng)的場(chǎng)景化智能成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。

　　這個(gè)階段，技術(shù)平臺(tái)的能力開(kāi)始凸顯。它既能融合大數(shù)據(jù)和AI的技術(shù)能力，又能快速產(chǎn)生豐富的場(chǎng)景化智能，并應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，因而成為很多大型企業(yè)尋求變革的一種方式。

　　不過(guò)，企業(yè)數(shù)智化升級(jí)面臨了新的核心挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在五點(diǎn)：①企業(yè)數(shù)據(jù)越積累越多，但是對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘速度并沒(méi)有等速提升，單位數(shù)據(jù)價(jià)值密度越來(lái)越少；②企業(yè)業(yè)務(wù)智能化升級(jí)需求以及決策實(shí)時(shí)性需求與自身IT水平無(wú)法支撐的矛盾；③大數(shù)據(jù)和AI相關(guān)人才短缺；④業(yè)務(wù)智能化的投入產(chǎn)出比不高；⑤很難快速迭代，規(guī)?；M(jìn)行業(yè)務(wù)智能化升級(jí)。

　　與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)也有了新的變化：①數(shù)據(jù)和算力的增長(zhǎng)已經(jīng)超過(guò)了業(yè)務(wù)和硬件的發(fā)展；②大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用更多結(jié)合在了一起；③大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)支持多模態(tài)計(jì)算；④越來(lái)越多的軟硬件開(kāi)始共建發(fā)展 ；⑤大數(shù)據(jù)分析走向?qū)崟r(shí)化和智能化；⑥基于隱私安全的數(shù)據(jù)共享變得重要；⑦以湖倉(cāng)一體為基礎(chǔ)的技術(shù)和業(yè)務(wù)成為新的演進(jìn)趨勢(shì)。

　　也就是說(shuō)，由客戶(hù)遇到挑戰(zhàn)而形成的市場(chǎng)需求，催生了技術(shù)的發(fā)展，而技術(shù)發(fā)展也不斷地回饋市場(chǎng)和客戶(hù)，優(yōu)化市場(chǎng)需求。阿里云在大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)以及場(chǎng)景化智能打造方面已經(jīng)一直積極探索，并且在面向技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與客戶(hù)需求結(jié)合方面做了五大核心能力升級(jí)。

　　阿里云大數(shù)據(jù)+AI一體化平臺(tái)五大核心能力升級(jí)

　　能力1：敏捷數(shù)據(jù)治理，自底而上與自頂向下雙管齊下

　　大部分企業(yè)經(jīng)歷了數(shù)十年的信息化后，沉淀了非常多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)想要構(gòu)筑智能應(yīng)用壁壘，就要想辦法把這些數(shù)據(jù)使用起來(lái)。但是當(dāng)企業(yè)構(gòu)建智能應(yīng)用的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)，把這些數(shù)據(jù)使用起來(lái)是件很困難的事情：

　　比如，不同業(yè)務(wù)部門(mén)數(shù)據(jù)在自己平臺(tái)上形成了數(shù)據(jù)孤島，不僅數(shù)據(jù)之間不互通，甚至數(shù)據(jù)命名規(guī)則、表現(xiàn)形式、限制條件等都不同；熟悉所有數(shù)據(jù)邏輯的專(zhuān)業(yè)人才匱乏；數(shù)據(jù)沒(méi)有任何區(qū)分的存儲(chǔ)……

　　大家開(kāi)始意識(shí)到針對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理是門(mén)必修課。

　　互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)數(shù)據(jù)治理通常采用非常有效的“精益生產(chǎn)”方式：由數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員自底向上建立模型，先將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)平臺(tái)中，然后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理、再存儲(chǔ)，以及通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)提供給上層應(yīng)用，遇到問(wèn)題之后隨時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理。

　　這種自底而上方式可以非?？焖俚貜狞c(diǎn)的角度進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)的需求，同時(shí)通過(guò)中間的數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)，對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，加工成本進(jìn)行管控。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)DataWorks就在這方面給企業(yè)提供了靈活的服務(wù)支撐。

　　逐漸地，企業(yè)對(duì)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理與治理又提出了新要求，自頂向下的模式開(kāi)始被廣泛需求與應(yīng)用：從業(yè)務(wù)入手進(jìn)行數(shù)倉(cāng)的體系規(guī)劃，梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)，定義標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)倉(cāng)建模，事先定義好各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

　　值得一提的是，這種需求已經(jīng)從金融行業(yè)蔓延到各行各業(yè)，甚至是習(xí)慣于自底向上、小步快跑的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。DataWorks采用雙管齊下的方式滿(mǎn)足企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面的全方位平臺(tái)性需求，將傳統(tǒng)的自頂向下建模體系能力與適應(yīng)靈活“精益生產(chǎn)”自底向上構(gòu)建數(shù)倉(cāng)體系的能力相結(jié)合，提供了逆向建模的能力。

　　與此同時(shí)，為了讓企業(yè)非常容易地看到自己的數(shù)據(jù)到底是否健康，DataWorks 還推出了數(shù)據(jù)治理健康度五維評(píng)估模型，從研發(fā)規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源五個(gè)層面評(píng)估企業(yè)的數(shù)據(jù)健康情況，更有效為企業(yè)的數(shù)據(jù)治理提供有力的數(shù)字依據(jù)。

　　能力2：湖倉(cāng)一體新升級(jí)2.0，真正做到一份數(shù)據(jù)，統(tǒng)一管控，多樣分析

　　最近，數(shù)據(jù)湖的形態(tài)被眾多企業(yè)所使用，這種技術(shù)形態(tài)決定了企業(yè)很容易管理數(shù)據(jù)，并在其之上使用豐富的開(kāi)源引擎做各種形態(tài)的計(jì)算。同時(shí)，在傳統(tǒng)報(bào)表等BI應(yīng)用催生下，企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)形成了“數(shù)據(jù)孤島”，數(shù)據(jù)間協(xié)同分析很難被執(zhí)行，而且大部分企業(yè)沒(méi)有將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行大集中處理的能力。

　　在應(yīng)用需求催生下，面向不同的倉(cāng)和湖形態(tài)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，企業(yè)有了非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)互通需求。這也是“湖倉(cāng)一體”的產(chǎn)生的背景。去年，阿里云“湖倉(cāng)一體”打通云上數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品“MaxCompute”與數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品“EMR”，經(jīng)過(guò)一年的客戶(hù)磨練與沉淀，“湖倉(cāng)一體”有了2.0的新能力。

　　從購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)上，用戶(hù)可以在線(xiàn)上分鐘級(jí)打通云上Severless數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ MaxCompute）和云原生數(shù)據(jù)湖（EMR+OSS），實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一元數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)方面的安全互通。不僅更好的支持標(biāo)準(zhǔn)HDFS的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)，而且持續(xù)優(yōu)化對(duì)OSS對(duì)象存儲(chǔ)高速訪(fǎng)問(wèn)性能， 擴(kuò)展支持Hudi、Delta Lake等開(kāi)源數(shù)據(jù)湖格式。MaxCompute計(jì)算服務(wù)通過(guò)對(duì)智能緩存能力的升級(jí)，使訪(fǎng)問(wèn)EMR數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)有10+倍性能的提升。

　　換句話(huà)說(shuō)，湖倉(cāng)一體2.0可以幫助企業(yè)消除數(shù)據(jù)孤島，通過(guò)DataWorks將不同形態(tài)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與治理起來(lái)，并對(duì)特定應(yīng)用加速分析。同時(shí)也可以幫助企業(yè)在新建數(shù)倉(cāng)或者數(shù)據(jù)湖的同時(shí)，對(duì)既有系統(tǒng)進(jìn)行充分利舊，在應(yīng)用需求日趨迫切的時(shí)候，為企業(yè)規(guī)避了進(jìn)行數(shù)據(jù)大集中的決策性風(fēng)險(xiǎn)。

　　能力3: 云上數(shù)倉(cāng)離在線(xiàn)一體化，實(shí)現(xiàn)分析性能提升

　　實(shí)時(shí)化和智能化成為云上數(shù)倉(cāng)服務(wù)的發(fā)展方向。越來(lái)越多的企業(yè)無(wú)法忍受數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)T+1的離線(xiàn)處理之后，再產(chǎn)生指導(dǎo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)決策的漫長(zhǎng)工作，而是希望能在不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的同時(shí)，與既有的離線(xiàn)數(shù)據(jù)一起產(chǎn)生實(shí)時(shí)洞察，從而立即產(chǎn)生業(yè)務(wù)所需的策略。

　　比如游戲玩家，在游戲體驗(yàn)過(guò)程中，按照玩家的即時(shí)需求給他推送對(duì)當(dāng)前游戲體驗(yàn)有很大幫助的禮包，在滿(mǎn)足玩家體驗(yàn)的同時(shí)，也會(huì)增加付費(fèi)轉(zhuǎn)化率；比如在證券交易實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)，通過(guò)離在線(xiàn)一體化的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)交易，滿(mǎn)足監(jiān)管機(jī)構(gòu)的管理要求，更好的幫助機(jī)構(gòu)控制風(fēng)險(xiǎn)。

　　云上數(shù)倉(cāng)離在線(xiàn)一體化方案，針對(duì)用戶(hù)在分析領(lǐng)域各種時(shí)效性的需求，按需提供服務(wù)。離線(xiàn)大數(shù)據(jù)分析MaxCompute與實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)Hologres實(shí)現(xiàn)深度集成，對(duì)離線(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)化分析可以實(shí)現(xiàn)10倍性能的提升。

　　在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的內(nèi)部構(gòu)件當(dāng)中，可以通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版的能力實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的構(gòu)建。向外可以對(duì)數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高速入倉(cāng)，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)放的 SQL協(xié)議的支持，實(shí)現(xiàn)對(duì)19款主流BI工具的原生支持，幫助客戶(hù)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)分析界面的數(shù)倉(cāng)應(yīng)用。

　　數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，集群規(guī)模越來(lái)越大，一定會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)維能力產(chǎn)生很大的挑戰(zhàn)，在海量數(shù)據(jù)可管，可控下，通過(guò)查詢(xún)優(yōu)化技術(shù)和文件存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)將大規(guī)模集群的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，并通過(guò)冷熱冰存儲(chǔ)的自動(dòng)分層，為用戶(hù)降低存儲(chǔ)增長(zhǎng)帶來(lái)的成本的提升。智能數(shù)倉(cāng)解決了大部分企業(yè)運(yùn)維難的問(wèn)題，真正做到企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能駕駛。

　　能力4：大數(shù)據(jù)AI場(chǎng)景化智能，為業(yè)務(wù)提速

　　大數(shù)據(jù)和AI的融合，不僅是通常說(shuō)的可以給企業(yè)IT運(yùn)營(yíng)降本增效，還可以直接帶來(lái)業(yè)務(wù)的價(jià)值。

　　下面舉幾個(gè)例子來(lái)看，阿里云怎么利用大數(shù)據(jù)和AI的力量為企業(yè)帶來(lái)用戶(hù)增長(zhǎng)，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率的提升，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)成本的下降，抑或是改進(jìn)風(fēng)控的效果。

　　首先是音視頻媒體的端上超分。基于阿里已經(jīng)開(kāi)源多年的MNN端上推理框架，結(jié)合在算法推理上沉淀多年的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建了端上超分的算法應(yīng)用在幫助用戶(hù)提升體驗(yàn)的同時(shí)，最大可能的節(jié)省了計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源。

　　音視頻媒體的觀看體驗(yàn)和流暢度帶來(lái)的用戶(hù)留存以及CDN和GPU的計(jì)算、存儲(chǔ)資源成本是任何一家互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候都需要考慮的非常重要的兩個(gè)指標(biāo)。

　　經(jīng)過(guò)實(shí)際客戶(hù)的驗(yàn)證數(shù)據(jù)顯示，我們可以幫助客戶(hù)節(jié)省44%到75%的CDN內(nèi)容分發(fā)成本，同時(shí)帶來(lái)1%的觀看時(shí)長(zhǎng)的提升。

　　這兩個(gè)指標(biāo)隨著用戶(hù)數(shù)的增加，給企業(yè)帶來(lái)不斷提升的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率。同時(shí)把很多云端的大規(guī)模推理計(jì)算分散到了端側(cè)，大大節(jié)省了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。

　　其次是大數(shù)據(jù)與AI的軟硬件協(xié)同優(yōu)化。PAI - Eflops 很好的解決了客戶(hù)在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練或者推理加速中的痛點(diǎn)，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，幫助客戶(hù)把AI算力的投資轉(zhuǎn)化為更加高效的生產(chǎn)力。

　　通過(guò)多項(xiàng)專(zhuān)利保護(hù)的集群網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，大規(guī)模分布式模型訓(xùn)練中的內(nèi)存管理技術(shù)，自研的vGPU技術(shù)，多年沉淀的大規(guī)模分布式模型訓(xùn)練和優(yōu)化框架，以及端到端的模型管理，監(jiān)控和運(yùn)維技術(shù)，PAI-Eflops幫助很多客戶(hù)在特定的場(chǎng)景下將軟硬協(xié)同的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，在金融量化模型，互聯(lián)網(wǎng)智能搜索等AI密集型應(yīng)用的場(chǎng)景下，我們可以通過(guò)將復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)傳遞性能提升3到7倍，提升GPU算力的應(yīng)用效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整體性能近百倍的提升。

　　模型訓(xùn)練和推理的體驗(yàn)與云上PAI的體驗(yàn)完全一致，使得未來(lái)用戶(hù)可以享受到便捷的云上和線(xiàn)下聯(lián)邦建模等云邊一體化的AI體驗(yàn)，節(jié)省自身IT更大規(guī)模的AI訓(xùn)練集群的投入。

　　大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最核心的問(wèn)題就是保持用戶(hù)增長(zhǎng)，從廣告營(yíng)銷(xiāo)，到新用戶(hù)的LTV提升轉(zhuǎn)化，再到流失用戶(hù)的召回，這些都是業(yè)務(wù)管理上最為關(guān)注的關(guān)鍵性指標(biāo)。

　　通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)與AI建模能力的結(jié)合，我們可以通過(guò)智能算法的優(yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)提升超過(guò)20%的廣告投放 RoI，提升5%以上的短信用戶(hù)召回的效率，精確的老客LTV評(píng)估可以助理精細(xì)化運(yùn)營(yíng)效率提升近30%。這些都直接為互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)帶來(lái)了業(yè)務(wù)上的明顯收益。

　　能力5：數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算，為數(shù)據(jù)協(xié)同與共享保駕護(hù)航

　　數(shù)據(jù)協(xié)同成為技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算成為大數(shù)據(jù)平臺(tái)必不可少的能力。

　　阿里云在大數(shù)據(jù)計(jì)算和分析的引擎中預(yù)置了多種安全計(jì)算的方式以及集團(tuán)業(yè)務(wù)沉淀的常用的聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法，在端到端的數(shù)據(jù)鏈路上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)的可管，可控，可追溯。同時(shí)將超大規(guī)模分布式云原生架構(gòu)與內(nèi)置的 MPC，TEE，F(xiàn)L等技術(shù)緊密結(jié)合，利用DataWorks強(qiáng)大的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和治理平臺(tái)的能力，將隱私計(jì)算的任務(wù)與所有其他的數(shù)據(jù)類(lèi)任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合編排和管理，實(shí)現(xiàn)完整的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　大數(shù)據(jù)+AI平臺(tái)的4S標(biāo)準(zhǔn)和3大特性

　　大數(shù)據(jù)與AI融合技術(shù)催生的場(chǎng)景化智能可以幫助客戶(hù)帶來(lái)業(yè)務(wù)價(jià)值，但是如何將這樣的價(jià)值低成本的在企業(yè)進(jìn)行復(fù)制，就需要發(fā)揮云原生以及平臺(tái)層的力量。

　　通過(guò)平臺(tái)能力和場(chǎng)景化智能服務(wù)，企業(yè)可以方便改造業(yè)務(wù)工作流，在用戶(hù)增長(zhǎng)，運(yùn)營(yíng)成本降低，運(yùn)營(yíng)效率改進(jìn)，風(fēng)控安全等等界面最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。而平臺(tái)能力正是通過(guò)“深”，“通”，“透”三大特性來(lái)構(gòu)建。

　　“深”意味著在很多的場(chǎng)景下，需要通過(guò)軟硬件協(xié)同的深度優(yōu)化來(lái)追求極致的場(chǎng)景性能。對(duì)雜亂無(wú)章，無(wú)源可循的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的治理。在AI計(jì)算資源緊張的情況下，通過(guò)對(duì)算法框架的深度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練和推理的降本與提效。

　　“通”意味著大數(shù)據(jù)與AI分析聯(lián)通在一起，大數(shù)據(jù)更多的為AI應(yīng)用所服務(wù)，而AI更多的依賴(lài)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。用戶(hù)自有的湖與倉(cāng)可以很好的從存儲(chǔ)，元數(shù)據(jù)和計(jì)算層面進(jìn)行聯(lián)通，真正做到一份數(shù)據(jù)，多樣化計(jì)算。通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)確權(quán)情況下的安全互通。

　　“透”意味著很多可以開(kāi)箱即用的場(chǎng)景化的智能，可以根據(jù)客戶(hù)的特定用戶(hù)場(chǎng)景，從數(shù)據(jù)，行業(yè)模型，行業(yè)分析模版，典型算法框架等層面沉淀具備行業(yè)屬性的場(chǎng)景化智能，從而實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的閉環(huán)。

　　與此同時(shí)，我們通過(guò) “4S” 的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義大數(shù)據(jù)與AI平臺(tái)?！?S”分別是：Scale，代表平臺(tái)必須可以承載大數(shù)據(jù)，大應(yīng)用和大模型；Speed，平臺(tái)必須具備極致的運(yùn)行，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維的效率；Simplicity，平臺(tái)對(duì)外的程序接口或者是服務(wù)接口一定是標(biāo)準(zhǔn)，簡(jiǎn)單，易懂，可以像函數(shù)般被調(diào)用；Scenario，最后一點(diǎn)也是最重要的一點(diǎn)，平臺(tái)能力向場(chǎng)景而生。

　　阿里云智能計(jì)算平臺(tái)幫助客戶(hù)打造的就是這樣的大數(shù)據(jù)與AI平臺(tái)，亦或是通過(guò)這樣的平臺(tái)為成千上萬(wàn)的云上客戶(hù)提供便捷的云上服務(wù)。

　　目前為止，圍繞數(shù)據(jù)的全鏈路生命周期，經(jīng)過(guò)多年阿里集團(tuán)應(yīng)用以及數(shù)十萬(wàn)云上客戶(hù)打磨，阿里靈杰形成了一系列拳頭產(chǎn)品，包括大數(shù)據(jù)+AI平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品（云原生大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute，開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)EMR，數(shù)據(jù)湖構(gòu)建DLF，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)DataWorks，實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) Hologres，實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) PAI，智能搜索OpenSearch等），以及豐富的生態(tài)產(chǎn)品（DDI，Elasticsearch，Cloudera，Confluent，Starburst等）。

　　并且，阿里靈杰基于場(chǎng)景化需求，為用戶(hù)提供更多的開(kāi)箱即用的標(biāo)準(zhǔn)化智能服務(wù)接口和場(chǎng)景化智能解決方案，幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。目前，平臺(tái)已經(jīng)深入到各行各業(yè)，為互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、電信、教育等不同行業(yè)的客戶(hù)帶來(lái)平臺(tái)催生的智能化變革。