专访20年技术老兵云郎:16年峰回路,每一步都是更好的沉淀

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专访20年技术老兵云郎:16年峰回路,每一步都是更好的沉淀

目前,市场上需求的计算主要有3种,离线批计算、交互式和流式计算,而从客户应用场景来看,这些计算之间的边界越来越模糊,这也是MaxCompute的下一个方向:融合更多的计算模式,让客户使用更简单。云郎透露:现在已经在进行友好客户的邀测……

曹龙,花名封神,为阿里云分布式数据引擎研发专家,在大规模Hadoop、HBase、ODPS集群方面有多年的研发经验。
在“大数据云服务分论坛”上,曹龙做了题为“阿里云大规模结构化云存储HBase架构解析”的演讲。从云HBase的最佳实践、真实案例、部署模式、内核特性等方面,并结合真实案例,深入浅出地讲解了阿里云的HBase的产业化应用现状,并对下一阶段从“计算存储本地化”到“完全计算存储分离”的业界演进方向给出了展望。

还有就是运维这一侧,开发人员和运维人员能做到咱们今天的所谓的DevOps,如果你是数据开发人员,怎么样能做到整个大数据平台的DevOps,这是很大一个挑战。

云郎寄语

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简介:通过我们背后的指导思想和我们给出的技术解决方案,希望与大家能够一起探索一些新的基于云上的数据仓库构建的最佳实践,从而尽量避免走弯路。这就是我今天想跟大家分享的内容与目的。

很多时候,技术人的“转型”是没有计划的,无非是一步步走来就成就了如今的自己。面对变化,学会拥抱、适应,于是水到渠成。

本届大会的主题为“大数据与智能”,就大数据时代社会各行业的智能化进程和行业实践展开了深入讨论。除主论坛外,主办方还精心推出数十场专题技术和行业论坛,涵盖了大数据分析与生态系统、数据库、大数据云服务、机器学习与深度学习等主题。近百位技术专家和数千名的大数据行业精英、技术专家及意见领袖出席大会。
据了解,来自阿里云的技术专家,分别在数据库技术、大数据分析等方面分享和介绍了最前沿的云端技术应用实践,受到广泛关注。

技术与架构,解析如何将大数据最快落地到实践

所以,我又分析了第三类客户,在中国,有很多企业使用了非阿里的技术,那么他们在这大数据方面又碰到了哪些问题?我相信在座各位也做过很多分享,例如A公司的大数据实践经验,
B公司的大数据演进历程,那么我们也会基于这样的案例做出分析。

对技术的了解是产品经理的底气所在。正因为具备了2种驱动力,才让产品经理的视角能够高过研发并且独立于研发,才能在碰撞中产生新的价值。

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小硅片与大数据的结合 ——协鑫光伏的新制造之路

在以项目管理为中心、以建设为中心这样的背景下,我们可以看到真正的数据运营是被忽视的,所以这是我们今天整个要引出的话题,就是数据的价值一定要通过运营才能得以呈现。运营又是什么概念呢?

区别于Hadoop等开源产品,
MaxCompute作为全新分布式计算服务,所有功能以有机整体来提供。在生态兼容和支持能力方面为开发者提供了多种开发套件。

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本文内容根据演讲视频以及PPT整理而成。

“产品经理需要有独立的视角和坚持点,才能让产品走得更远”。

徐冬,花名少杰,为阿里云大数据分析研发专家,是大数据分析技术和平台的核心研发成员。
在“大数据分析与生态系统分论坛”上,徐冬以“MaxCompute,复杂数据分布的查询优化实践”为题,分享了阿里集团的实践工作。演讲首先整体介绍了阿里云的MaxCompute计算平台,然后重点围绕复杂数据分布现存的问题展开,讲解了阿里云在该优化方向的工作路线图。
阿里云技术专家的精彩演讲,得到广泛好评,数据库技术、大数据分析等词成为会场热议话题。不少参加会议的专家和观众表示,演讲很有收获,从技术和应用的层面对云计算行业及产品有了更多更深的了解,为我国云计算取得的成绩感到十分自豪,也希望未来能够了解更多云计算行业的技术和发展。

2017大数据标准化论坛发布了第一批大数据系统测试结果,阿里云数加获得了大数据系统测试证书。

第二,对于需求的问题,为什么你能做规划?因为你能知道后面会发生什么,你的业务基本上是固定的,你能知道政府部门后面要干什么、你能知道央企后面要干什么,但如果你是互联网公司,你到明年存不存在都还不一定,也就是说你可能还没规划完,就要转型了,业务要转型了,需求非常不明确,那你能不能做到明确,挑战非常大。

场主认为,转型成功的云郎或许可以给到你一些启发。

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堵车预测神器诞生,浙江已用来治疗高速顽疾

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这个人人都是产品经理的时代,不是要让研发变成产品专家,而是让技术人也要具备一定的产品思维和意识,让对外的视角成为技术人的补充。

12月7至9日,2017年中国大数据技术大会于在北京隆重举行。作为一项连续举办十年的新技术盛会,中国大数据技术大会已经成为具备国际影响力的技术精英深度分享会,以及大数据行业实践交流的平台。

大规模流式增量计算及其在阿里巴巴的应用

接下来,就是业务,阿里这样的规模,我们内部的技术可以输出到阿里云上,来进行业务的转型。我们获得了这样新生的过程,可以看到在整个风险转移过程中,大家是在哪一个位置,我们要有清晰的认识。我们期望的是我们的技术和业务都可持续发展。在这个里面的核心点,要解决的是成本可控和性能的不断提升。数据越多,不是变慢,而一定要更快。数据既要安全,还要共享。大家知道数据进来,谁都不能碰,是没有用的,要让数据价值要得到充分体现。

而对于一个技术团队来说,更应该“拒绝yy,要贴地飞行”。这也是云郎他们团队所信奉的。

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所以我们看到整个建设数据平台的阶段性风险,在这个里面,大家都会栽跟头,包括我们都会碰到很多困难。运用《三体》的一句话:“在这些拐点上,毁灭你,与你无关。”,真的是等不及的。对这样一些客户的实质性的洞察,我提出一个新的方法论,不知大家有没有钓过鱼,有没有钓过大鱼?钓小鱼时,是把鱼钩和鱼绳是直接拴在一起的,因为小鱼的力量不会那么猛。但如果你做过海钓,钓大鱼的时候,你有没有发现,如果你的鱼钩和鱼绳是直接拴在一起的,那个鱼咬了饵以后,把钩挂住以后,它会突然有一个很大的力,你的鱼绳是直的,所以它会把你的鱼绳直接崩掉,造成系统崩溃,在这个里面就会出现这样的问题,钓过鱼的人就会有这样的经验。

云郎“临阵挂帅”,也不辱使命。

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【直击深圳云栖大会大数据专场】陈鹏宇分享主题—数加:迈向数据智能之路

大家都在谈大数据,最早在2013年开始在甲骨文做信息解决方案,当时已经研究出了大数据。我在之前是做DB的,Data
Base。后来发现转了个身,转成了BD,Big
Data。在这个过程中,技术好像做了个变化,就翻了个身,关涛讲了很多,大家很有体会。那这些技术在过程中怎么去用?方法有没有发生变化?客户经常问我一个问题,云郎,我要拿MaxCompute来干什么?我说了不算,后来我就做了很多分析。我发现不管去做什么应用,客户在MaxCompute之上,他首先主要都是在构建他的数据仓库,现在我们把它叫作Cloud
Data
Warehouse,大家知道数据仓库,它既是一套数据体系,同时它也是一个工程过程,要更多的从工程的角度来看,我们看到这是现在目前业界非常典型的数据仓库实时的生命周期流程。我们发现技术从Data
Base,DB转到了BD,但是这张图很多还被广泛的应用,当我跟很多客户的架构师,大数据负责人或者开发人员去沟通的时候,我们发现他背后的思路都是沿着这张设计的生命周期而产生的。那我们可以看到从这个数据仓库,当碰到Cloud
Native,再到我们说转到Big Data以后,那么怎么真的去做Cloud
Native这样一个Data
Warehouse,我们看到在这个过程中,从项目的工程规划到业务需求,到最终我们看到一个小的迭代维护,数仓开发完成,交付大家去使用。

拥抱变化,是阿里巴巴的六脉神剑之一。“就是不同时间点,需要不同人去做不同的事情,阶段性问题是需要急迫解决的。”

阅读原文

MaxCompute产品详情页

既然谈到最佳实践,你一定要知道哪些不是最佳实践,就像医生一定要看过很多病人以后,才更容易判断是不是健康。

从技术研发到产品经理

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基于MaxCompute的图计算实践分享-图加载过程

我们看分别是哪些情况呢?

在真实的接触下,夸奖会让技术人得到鼓励和自豪感,反馈的不足的也让技术人更加清醒产品的改进方向。

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第三,如果我们规划出来一个非常完美复杂的技术方案,它的落地周期会给我们带来挑战,所以我们需要技术上能否简化?要快速才是王道。

2006年,趁着ICT的趋势,云郎和千万技术人一样,转投IT大潮。那年,他去了甲骨文
,度过了长久的8年。

演讲整理文章:

在这个过程中,我们可以看到传统的DB时代,是以建设为中心的一个项目。那么到了大数据,建了是生下来,养才是关键。养之道在于什么呢?在于运营。所以整个环节中,我们可以看缺失了大数据的精髓所在。

这条路,他走了16年

演讲整理文章:

我的客户从哪里来呢?

1个是来自技术的驱动力,1个是来自市场的驱动力,当这2个驱动力都具备了,向中间汇聚,融合后就会产生很好的一个结合力和一个更加精准的判断。

Vectorized Execution Engine in MaxCompute 2.0简介

随着业务大规模的扩展,数据量、计算量急速增长,这个时候就给我们的性能、成本带来了巨大的挑战和要求,系统能不能解决持续的发展矛盾,就成本、性能、数据安全和分析效率里面的矛盾随着我们业务的发展,我们现在碰到这些问题,该怎么去解决?在整个风险上升的过程中,我们看到这条线是说风险在上升的。上升了以后,有很多公司,包括我们的客户,可以看到在这个之后就会启动一轮治理和优化,包括性能的优化、成本的优化,通过阶段性的优化,达到好的效果。

责任编辑:

与阿里云整个生态体系共同成长,更快更好的为房地产行业客户提供高价值的服务

我们可以看到关于数仓的应用,你建了大数据,绝对不是传统的把DB转成BD,你就仍然去做报表,你的场景绝不是这么简单。在这里一定还有机器学习,人工智能、预测等众多的应用,它才能发挥价值。这是一个迭代的过程。可能按月都是对这个模型比较赞美的,因为往往可能三个月是一个周期,从提出一个需求,到最后实现,在传统里,可能需要月的时间。今天按小时、按天帮我实现,我的数据仓库要发生变化,你怎么去构造?

张良模,花名云郎。1997年入行做通信软件研发;8年后转型IT行业,曾任Oracle(甲骨文)中国云计算首席架构师;2014年进入阿里云,做过2年产品培训,现为阿里巴巴大数据平台MaxCompute产品负责人。

墨迹天气-轻松处理每天2TB的日志数据,支撑运营团队进行大数据分析挖掘,随时洞察用户个性化需求

所以我们把这四类客户统一起来看,从现象到本质,这是今天我想要跟大家分享的内容。

更明白未来的方向

价格计算器-小工具下载

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“没有产品是完美的,客户会教育我们,向客户学习”。作为和客户打交道的一线人员,云郎感受最深。

对于我们而言,最佳实践显然是不能走这条路的,我们要避免这样一条弯路。

对于云郎来说,前2个8年,就是从内到外,由外向内,逐步打通的过程。

MaxCompute 2.0 性能优化揭秘

纵轴,业务规模是这条黄色的线,风险是蓝色线。业务在这里面能包出来的半径就是我们所谓的价值,蓝线包起的面积就是我们的风险,刚才关涛也谈到了,说我们的业务面积和风险面积,哪一个更大,这就决定了我们的成败。我们看到这样一张图,在第一个月是蜜月期,大部分客户都可以快速的通过定制化方案,快速启动数据仓库,因为是蜜月期,非常快,这个时候有热情、有投资、有人手,我们快速一个月搞起来了。到了半年到十二个月,业务上来了、规模上来了,这个时候要搭火箭了,要快速成长了,进入青春期了,青春期这个地方是有一个火箭的,这个火箭跟小孩子的成长一样,到青春期有两个方面,你管得好,他就是一个人才,管得不好,他可能就变成了一个混混。那这个火箭就在于往哪条线上走。

“可以把MaxCompute(产品)比作汽车,这样更加具象。产品关注的是整个车子,研发关注的可能就是发动机。”

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大家下午好,我是云郎,之前在甲骨文做企业架构师8年,目前是MaxCompute产品经理。

成为产品经理,并不能说是计划之中,而是拥抱变化。

用大数据打造你的变美频道

第一,是阿里巴巴本身有很多个BU,刚才我们也谈到了阿里巴巴所有的数据都是运行在MaxCompute,去做数据仓库,去做加工处理。也许你会挑战我,你解决阿里的问题,我们碰不到,没错,我也确实发现这个问题,即使我们能解决阿里的问题,但是不一定能解决客户的问题。

人有人格,产品也有产品的格,产品的格是人做出来的。

MaxCompute 学习计划

在这么长的客户工作过程中,作为产品PD,一定是跟客户在一起的。我经常被一些问题挑战:云郎,我们现在要建数据仓库,我该怎么去规划?云郎,我现在这边是大数据的建设团队,好像数据团队不怎么理我,什么情况?云郎,我们这边现在建了一个平台,现在性能好像有问题,是不是我们哪些地方设计的有问题,还是考虑的不够?可以看到,不同的客户在不同的阶段有不同的问题,在这么多的客户问题里,背后到底隐藏了什么规律?在这里面有没有一些最佳实践,我们可以总结出来,让大家去少走一些弯路,这是我的出发点。

场主见过很多瞄准CTO岗位逆流而上的程序员,也认识很多挣扎后放弃转而创业的技术人,但是从技术转型成产品却不多。

阿里云参与两大国家工程实验室获批,人工智能继续深入工业制造

在本文中阿里云资深产品专家云郎分享了基于阿里云 MaxCompute
构建企业云数据仓库CDW的最佳实践建议。

以花名明志。

MaxCompute大数据语言的新发展

平台和数据是对立的,还是说平台孕育了数据,数据也孕育了平台,在这里面,我们树立了什么样的观点?我觉得是大家要去好好思考的。如果你是数据,你去想想你跟平台的关系。如果你是平台,你去想想你跟数据的关系是什么?这样的关系处理不好以后,基本上是不会有最佳实践的…….

研发需要认识到:技术之于产品,好比发动机对于一辆好车来说,是必要不充分条件。

企业大数据计算平台的建设,跟我们人的发展一样,刚开始,谈恋爱,蜜月期非常好,其实很多锅碗瓢盆的问题是不用考虑的。但随着建设的发展,结婚,生小孩,锅碗瓢盆的问题一定要考虑的,所以不同的问题,其实考虑的痛苦点不一样。

这应当是一段兵荒马乱,刀枪剑戟全上阵的日子。云郎辗转了一家民企、大唐高鸿、新太科技,担着研发工作,但实则要包揽开发、产品、项目多种事务。

MaxCompute MapReduce细节解读

第四,在阿里这样的一个生态里,收购了很多公司,在外界公司和阿里内部公司融合迁移的过程中,又有哪些最佳实践?

云郎始终认为,
冲突是必然的,经常性的,但都是基于相同的一个整体目标感。这些碰撞在帮助MaxCompute向上。

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这是从幕后走到台前的重要一步。因为工作内容,云郎经常和客户打交道,听他们的问题、他们的诉求。像云郎所说,“这是往外又走了一步”

开发套件专题:

再进一步的思考,对我们做的这样一个平台经过治理和优化还不够。如果我们能转型再造,其实可以回到一个好的状态,健康最佳实践的状态。那这个转型再造,以阿里大数据平台来说,有两个重要的转型再造,第一个是技术的转型再造,大家也知道,我们是最早使用云梯一Hadoop,我们从技术的转型再造就是变成我们的备胎MaxCompute,其实在2013年在阿里内部早就转正了,最近备胎很火,它在最初是备胎。转型再造由自己的技术来替换升级。

产品的成长,缩影着云郎的变化。

MaxCompute 2.0 生态开放之路及最新发展

接下来业务还在不断发展,我们可以看到在这两条线里面又会走向风险失控的过程中,也就是说我们的系统在这个时候变成了成本中心。我们过去因为有钱有想法,开发了很多定制化的系统,这个时候你的人员开始流动了,你所有定制化的系统就变成了什么?黑盒子,你碰都不敢碰,就放在这儿等,等SOS,这是风险演变的过程。

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【大数据开发套件调度配置实践】——调度任务各种周期配置和调度形态

平台和数据有没有这样一种过程?我们的平台和数据,刚才那一个过程是完全独立的,我只考虑建设平台,不考虑数据。但是我们看到在更多的企业里面,平台是一个团队,数据是一个团队,或者平台有很多拨人,数据有很多拨人,但不管怎样,平台就是平台,数据就是数据,我们说平台和数据的关系就是我中间画的一个阴阳图。所以在这里面可以看到,我们不是简单的把平台和数据的工作拼在一起,它就是8字环。我们可以看到8字环的奥妙在于从平台的策略与规划、设计与实现,这是两步。你有了最初的原型以后,有了基础平台以后,马上要进入数据运营。大家可以看到第三步,要在这个里面,有简单的数据要去发现,让数据人员去分析理解、要去探索、要去资产化、要去运营,到了这一步之后,再回到我们的平台侧去进行开发运维,再进行优化治理。

技术是发动机

第四,关于数据建模,你一开始就想把这些模型都建立起来,其实这是很多数据工程师经常碰到的问题,我有这么多数据,我全部都能把它灌进来,把这个模型固化下来。我们发现掉到这个井里以后,带来的后果是什么呢?你长长久久的是技术自己关在门里边,结果业务在门外边,他敲你的门,永远敲不开,因为我还在做数据模型的事情,我还在做我自己的事情。

“客户是没有需求的,他们只有要求。”作为产品经理,云郎拿着记下来的9个要求,抽丝剥茧,把要求转化成了可实现的共性的技术需求给到研发,上午整理出来,下午就和研发确定好了排期。

数据化运营并不难?关键是这些技术你get了么?!

第二,我们碰到的问题,也不一定能代表客户的问题,因为你的规模和我不一样、你的现状和我不一样、你的能力和我不一样、你的目标和我不一样。MaxCompute也在云上提供服务,我们云上有很多客户,在座的很多朋友都是MaxCompute的用户。所以我把客户的范围进一步纳入到我目前已有的这些客户里面。也许你还会问,你说你是最佳实践,那是基于你自己产品的最佳实践,难道他不用你的产品,你就不能再去分析吗?

做产品,是不是技术人未来的一个可能?

生态与兼容:MaxCompute大数据生态集成和开发工具

我们看到这样一个时间轴,横轴,以时间来推动,第一个月,六到十二个月,十二个到十八个月,到第二十四个月,在分析了上百家的企业客户后,我们看到在这样一个周期里,分别会碰到什么样的问题,技术方案不一样,但痛苦是一样的,风险是一样的,这是横轴。

当时内部一致认为把阿里云的培训做起来才是燃眉之急,于是,“尽管没有专业做过培训,但是去做只要这1个理由就够了。”

使用 MaxCompute Studio 开发大数据应用

但是这里面是有解决方案的,鱼绳上大家都知道是有一个8字环绕线法,把这个线绕得比较虚一点,当这个鱼咬到我的钩,拉的时候,它不会直接拉后面的鱼绳,它会用力用到8字环缓冲的这一段线,它突然间把这一段线拉紧了,那一段线是多股绕在一起的,会有更大的抗击力,这时候大鱼上钩以后,这个线就不会断了。

如果说,云计算是风口,那么云郎绝不是一味追风的人。选择云计算,是顺势而为,但也是16年来3次转型,多次沉淀的结果。

MapReduce:

第一,我相信很多人来自于互联网公司,如果你来自央企、政府部门,恭喜你,你可能没有这个痛苦,因为你有足够的时间去规划,给你半年时间,给你500万,你帮我做规划咨询出来。但你如果是互联网公司,对不起,今天上岗,明天帮我把数据拿出来,好不好?所以我们是没有那么多时间的。那我们在这里面需要做到什么呢?轻量化,我们从数据仓库整个生命周期上,我们要的是敏捷数仓。那软件工程,我们要的是敏捷开发,数据仓库。

MaxCompute所有功能以 All in One
Box方式提供服务,开箱即用。拥有集成化的操作界面,简单点击鼠标,就可以上传数据,分析数据并得到分析结果。

2.0专题:

3次峰回路转

MaxCompute上如何处理非结构化数据

可以发现,技术出身的云郎,作为产品经理的时候是“硬气”甚至有些“固执”的。他甚至会和开发互怼。但这正是他的操守所在。

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专利大数据的云上裂变之路

97年从兰州交大毕业的云郎,已经算是技术圈的20年的“前辈”了。

计费购买:

为什么先做这个需求?

基于MaxCompute的图计算实践分享-解析图加载过程

MaxCompute作为阿里的离线大批量计算平台,目前也提供云上服务。由于企业之间计算模型的不一样、接口的差异,99.9%的问题都可以解决,但剩下的0.1%却是无法预测的。

数据让生意更简单,网聚宝创业团队利用数加快速打造核心业务竞争力,在激烈的市场竞争中弯道超车。

事实上,更早之前的阿里还是IOE时代,到业务发展到一个庞大的体量后,深感不能再让每个BU之间各自作战,亟需构架一个数据中台,以解决数据统一问题。

MaxCompute技术架构及应用实践

贴地飞行

登月1号:支付宝演绎空中升级绝技

产品经理:最懂客户的人,技术是内功

演讲视频:

谈及接下来的工作,云郎显得很是斗志昂扬,也充满了期待。峰回路转后,锐气不减当年。

赋能平台、提效工具、场景化应用,地产大数据玩转有诀窍

初入阿里,张良模为花名而翻遍了各类武侠小说,能用的武侠名基本被“捷足先登”了,于是在翻到了易经、六十四卦后都未果时,他决定,干脆自己“杜撰”!

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为什么要开发这个?

内部经过了漫长的过程。

  • 简单

阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光

最终,阿里巴巴近99%的数据存储以及95%的计算能力都在这个平台上产生。去年双11当天,MaxCompute当日数据处理超过320PB

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大数据打造你的变美频道——数加平台上小红唇的大数据实践

“12、13年我做大数据的时候,大家还会认为大数据相关的业务是不紧迫的
。”现在,则是大好时候。

阿里云大学精品课程:深入理解阿里云数加大数据开发套件Data IDE-基本知识

16年转型路

演讲整理文章:

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完成数据的打通-豌豆荚被阿里巴巴收购后的168天

云郎进入阿里云时,ODPS已经上云近1年时间。后来的2年产品培训,2年产品经理生涯,让云郎见证着ODPS发展为MaxCompute1.0,又到如今的MaxCompute2.0。

年服务人次3300万+,网鱼网咖的大数据挑战及架构

拿着云架构师的offer进来,但最开始的2年,云郎做的却是产品培训。

阿里妈妈MaxCompute架构演进 – AON集群

他心里的答案是:“假如我提了一个需求,开发说:这个有点扯淡。那我就放弃自己的观点了?不可能!”

MaxCompute开发入门指南——数据开发工具篇

阿里素有武侠文化,但如今很多阿里人的花名却是杜撰,云郎亦然。

演讲视频:

当然,产品经理自身的判断非常重要,有足够的成功案例证明自己,才能在开发和客户面前赢得credit
,偶尔可以冒进一些(果敢),但是不能有经常性的误判。

一年前,MaxCompute的自定义函数仅为Java,云郎在对接客户的时候却发现,有一些中小型企业里面都是Python工程师,虽然会写UDF,但不免麻烦,于是他提出需求,增加了Python
UDF接口。

演讲视频:

从1997年走来, 正好20年。

DataIDE大数据开发套件官方教程

作者:晋恒

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2009年,开始成立阿里云,2010年,伴随阿里金融的贷款业务上线,ODPS(MaxCompute前身)正式投入生产运行,2013年5月,ODPS开始公测。

摘要: 从技术研发到产品经理,3次峰回路转,这条路,他走了16年
一个懂技术的产品,更有底气和研发“叫板”
一个具备产品思维的技术,更明白未来的方向

深入阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio

有了方向后,他自然而然地瞄上了这一领域的头部企业:
阿里云,所以,云成了他的花名第一字,至于郎呢,很简单,要做云计算的“爷们”!

佰腾科技的专利大数据的云上裂变之路

产品需要的是2种驱动力,来搞明白到底是要去解决什么问题。

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从技术看产品,从产品看技术,不同的视角、漫长的8+8的过程,才修炼了一个真正的产品经理所需的“内功”。

阿里云工程师用机器学习破解雾霾成因

  • 稳定、安全可靠

原文链接:

拥抱变化:每一步都是更好的沉淀

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  • 性价比高

演讲视频:

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地产大数据趋势与应用实践

看似兜兜转转,但又仿佛一个圈,走回了刚开场的时候,做着和最初相仿的工作。初心没变,对于技术和产品的感受却更深切……

数加平台协助汇合营销快速行动,捕获转瞬即逝的商机。

作为产品经理的“张力”正是来自于20年的厚积薄发。像云郎所说,产品经理要做一个有心人。场主倒是认为,技术人也一样。

纯云大数据系统的构建与价值

关于MaxCompute——云郎介绍

MaxCompute开发入门指南——计量计费篇

有个客户曾经向云郎反馈问题,一口气就提出了十几个。真的是这也不行那也不好,最后云郎记录下来的要求就有9个。

基于MaxCompute的图计算实践分享-常见问题解决及优化指南

更有底气和研发“叫板”

阿里云数加让企业更专注于业务,助力东润环能高效利用大数据资源

不管是准备转型产品经理的抑或是要继续在开发之路上前行的,场主希望通过云郎的故事,让你在工作中,多一份思考。

什么是阿里云数加大数据计算服务MaxCompute?

那么,技术人如何提升产品思维?

大数据开发套件-数据集成-云mongo跨区域如何同步到Maxcompute

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杭州治堵有“智慧” 阿里云数加激活城市大脑

  • 生态兼容

MaxCompute Next

原标题:专访20年技术老兵云郎:16年峰回路,每一步都是更好的沉淀

基于DataIDE数据集成实现香港ECS上的MySQL数据同步到数加MaxCompute

不仅稳定支持阿里巴巴集团业务近十年,更是在客户中有口皆碑。同时,也是首家通过国内CSA-STAR和ISO-27001两项国际云安全认证的产品,提供金融级安全水准。

2014年的时候,“我感觉国产软件正是要开始策马扬鞭,往前赶的一个阶段”,于是,云郎跟从了自己的判断并抱着主动挑战自己的心态,选择加入阿里云。

演讲整理文章:

“有人在开,你就坐到副驾驶上,看客户的体验和反馈是什么”,感受。

小团队拥有大能量 三十个年轻人的创业故事

雨天的时候,雨刷坏了,在这样的情况下,让客户感到体验不爽的是雨刷而非发动机。也就是说作为客户,看到的是整个产品,如果仅仅是发动机厉害,而不去关注其他的,是远远不够的。

【大数据开发套件调度配置实践】——不同周期任务依赖配置

而这,也是很多技术人应该体会的:拥抱变化,这就是职场与技术圈。

网鱼网咖-利用数加快速搭建大数据平台,极致洞察,为客户带来从所未有的体验。

取什么?他想到了来阿里云的初衷:不是为了阿里云而选择云计算,而是因为云计算才来到了阿里云。

阿里云大数据开发套件 新手不得不面对的问题

技术人不是“开发的机器”,而是产品的设计者。

技术圈的风向一直在变,能不能感知到,要不要顺风走,这都是技术人需要思考和关注的。

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独创底层存储技术,采用列压缩存储格式,具备超强的5倍压缩能力。与企业自建专有云相比,计算存储更高效,降低20%-30%采购成本。

ODPS Studio 2.6.2 版本发布了

一个具备产品思维的技术

技术创业难?看汇合营销如何玩转大数据与机器学习

做产品和技术的同学,也要多看社会学、美学、心理学等书籍,产品经理更懂得人性,做出的产品才会更符合人性。

演讲视频:

云郎,仗义侠士书生意气,但其实是一个技术人对自我挑战的野心。

MaxCompute2.0性能评测:更强大、更高效之上的更快速

入行20年,前8年扎在通信行业,中间8年在甲骨文,2014年的时候,沉下心,给自己定了一个方向:5-10年,就专盯云计算领域。

“零基础”系列课程–MySQL 数据整库迁移到 MaxCompute

技术人:产品的设计者

演讲视频:

在面试的时候,云郎会问这样的一个问题:你和研发团队发生过冲突吗?如何达到更好的融合?

Gartner公布2017年全球云计算魔力象限:阿里云进入前四

只有创造机会和客户接触,才能了解产品在真实、具体场景中的应用。这些是产品经理的职责,但是也是技术人需要了解的内核。

“在还没有产品经理概念的年代就干着产品经理的活了”。

可靠、安全、易用,阿里云数加大数据平台首批通过国家大数据标准检测

刚毕业的他,怀揣着学校里掌握的计算机应用技术,前脚踏出校门,后脚就入了热门的通信设备软件行业。

MaxCompute 2.0—从ODPS到MaxCompute

甲骨文之于云郎是一个技术拐点,技术上从通信转向数据库、云计算架构(曾任甲骨文中国云计算首席架构师),业务上则由研发到接触架构咨询、解决方案咨询等工作。

高可用大数据计算平台如何持续发布和演进

“很简单,请你去开一下这辆车”,体验。

《能源地图》:阿里云数加MaxCompute轻松处理8000亿条气象数据

一个懂技术的产品

阿里云数加大数据计算服务MaxCompute学习路线图

当产品懂技术,当技术具备了产品思维,那么不管是对于技术本身来说还是对于产品落地而言都会是一个强有力的推进。

御膳房:构建大数据的美食厨房

**贴地是务实,飞行则是要有眼光和速度。

大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践

计量计费说明

MaxCompute助力北斗大数据,千寻位置3秒实现厘米级定位

技术峰会:

日交易笔百万级,Ping++的大数据平台架构

MaxCompute与OSS非结构化数据读写互通

MaxCompute 学习计划

美甲帮:玩转指甲上的大数据平台

演讲整理文章:

MaxCompute Studio提升UDF和MapReduce开发体验

ODPS—MPI机器学习编程框架

阿里云数加助力东润环能开启新能源大数据时代

性能追求之路——MaxCompute2.0的前世今生

苏州协鑫与阿里云合作阶段性完成,良品率已提升1%

基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍

全民直播牵手阿里云,技术升级触发直播新体验

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3天撸完一个团队半年的项目,单客户数据动辄几百万的行业也玩云?

基于MaxCompute的图计算实践分享-可配置参数列表

机器学习专题:

图计算:

大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。产品地址:

MaxCompute访问TableStore 数据

产品3周迭代一次,启信宝驾驭8000万企业征信的平台架构

持续创新和改进,为用户创造最大价值,阿里云数加MaxCompute获得C-Tech
Awards 2016年度“最具技术创新奖”

MaxComputeSql性能调优

禾连健康CDO沈金:谈云时代的大数据平台架构

双管齐下,MaxCompute数据上云与生态

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MaxCompute 学习计划

评测:

概况介绍:

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新手入门:

友盟这家数据公司为什么能成为数百万企业的选择?

MIT评出全球十大突破性技术 阿里巴巴连摘两项

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MaxCompute把100TB数据的排序时间缩短到了377秒,打破了此前由微软、雅虎等公司保持的纪录,获得全球4项世界冠军。

阿里云与国家天文台成立天文大数据联合研究中心

机器学习——让人工智能触手可及

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30秒在线卖出3000套房,对于云系统来说只是小意思!

大数据打造你的变美频道——数加平台上小红唇的大数据实践

借助阿里云数加,小小的美甲行业被美甲帮玩出了天价

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10年老兵带你看尽MaxCompute大数据运算挑战与实践

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MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑:基于代价的优化器

客户案例:

云上大数据,零售新思维

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借助数加,原来需要2-3天的单维度数据处理时间,目前仅需3-6小时,研发周期更短,产品需求符合度更高。

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数据生意背后的云计算

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