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阿里云计算能力实现新突破 BigBench全球首次达到100TB

2017-10-17 15:11 267 查看
摘要: 在10月11日开幕的“2017杭州·云栖大会”首日主论坛,阿里云总裁胡晓明重点介绍新一代计算平台MaxCompute+PAI。 在12日的主论坛中,阿里巴巴集团副总裁,搜索事业部&计算平台事业部负责人周靖人说,数据是机器智能创新的基础,拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。

在10月11日开幕的“2017杭州·云栖大会”首日主论坛,阿里云总裁胡晓明重点介绍新一代计算平台MaxCompute+PAI。



在12日的主论坛中,阿里巴巴集团副总裁,搜索事业部&计算平台事业部负责人周靖人说,数据是机器智能创新的基础,拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。随后周靖人与英特尔公司数据中心事业部副总裁Rob Hays共同进行BigBench On MaxCompute[1] 2.0+PAI的重磅发布。本次发布突破了TPCx-BB[2] 公布的各项历史最佳成绩,体现出MaxCompute极强的大规模数据处理能力以及公共云相对传统模式的绝对优势。



目前TPC官网公布的测试最大规模为10TB,最佳性能1491.23BBQpm,最高性价比589 Price/BBQpm。而此次阿里云发布的BigBench on MaxCompute 2.0+PAI,在全球范围内首次将规模拓展至100TB,成为首个达到7000分的引擎,也成为首个基于公共云服务的Benchmark。

据介绍,大会结束后,MaxCompute会在公共云开放一个月的测试环境,并开源BigBench On MaxCompute+PAI的SDK(继承自TPCx-Bigbench,并使之运行在阿里云的大数据环境上),供开发者验证试用。

BigBench on MaxCompute在规模上的巨大突破,得益于MaxCompute的海量数据处理能力和机器学习算法高效性,MaxCompute基于阿里云自主研发的分布式操作系统飞天,单集群服务器规模可以达到万台以上,数据规模达到EB级。

在性能上MaxCompute新一代处理引擎从Compiler、Optimizer、runtime等模块进行的持续深度优化。提供高性能计算的同时,阿里云机器学习PAI也为用户提供了强大的算法实验平台,包括传统的机器学习,也包括最新的深度学习以及增强学习等。同时为了满足阿里巴巴各种业务场景对于算法的需求,PAI 提供了大量的算法以及工具,并在性能以及数据规模上做了各种优化。

此外,MaxCompute与Intel开展深度合作,软硬结合深度优化,充分发挥Intel至强®可扩展处理器架构优势。英特尔数据中心事业部副总裁Robert Hays - ”我们非常高兴能够和阿里云共同在最新的英特尔® 至强® 可扩展处理器平台上对MaxCompute进行深度优化,并见证阿里云MaxCompute在BigBench测试中表现出的优异成绩“。

那么,究竟BigBench on MaxCompute2.0+PAI可以为开发者释放哪些计算红利,以帮助开发者抓住更多市场机遇呢?

1、 突破规模限制。当BigBench作业的数据量达到10T以上时,市面上大多数产品会遇到各种瓶颈,无法进一步扩展。BigBench on MaxCompute可以将数据规模扩展到100T,轻松满足用户业务上不断增长的数据量需求。

2、 不断降低成本。采用传统的硬件厂商+软件的方式需要购买服务器。虽然服务器成本可以分摊到服务器生命周期,但是硬件成本是逐年下降的,购买硬件服务器相当于用更高的价格预购未来的计算资源,必然导致抬高成本。BigBench采用pirce/QPM的方式计算性价比。与传统的采购硬件的方式相比,MaxCompute支持预付费和按量付费,计价方式非常灵活,性价比具有显著优势。

3、 满足扩展性需求。互联网时代数据量需求随时可能会迎来爆炸式增长。传统的购买硬件方式周期太长,无法及时响应需求。BigBench on MaxCompute可按需扩充,实时响应企业数据扩展需求。

4、 免服务运维。传统的硬件机房需要有运维团队保证,一般用户无法保证高质量的运维。BigBench on MaxCompute采用公有云免运维方式,企业客户不需投入专门的运维人员进行维护。

BigBench on MaxCompute基于TPCx-BB进行修改,兼容所有TPCx-BB语义。作为工业级Benchmark,TPCx-BB涵盖了大数据处理的多种作业类型,包括SQL、MapReduce、Streamling、MachineLearning等。BigBench on MaxCompute对这些作业类型完成了覆盖,展示了MaxCompute在大数据处理的软件栈完整性,下表是BigBench on MaxCompute的软件栈列表:



BigBench on MaxCompute作为工业级benchmark,展示了MaxCompute在大数据软件栈的完整性,并且从规模、成本、扩展性等多个方面都有更好表现。

BigBench on MaxCompute的接入十分方便,企业客户只需满足如下条件就能轻松接入使用。

1. 拥有阿里云账户;

2. 需要BigBench on MaxCompute套件;

3. 安装MaxCompute客户端。

具体使用方式参照MaxCompute官方文档和BigBench on MaxCompute接入指南。

[1] BigBench on MaxCompute, 基于TPCx-BB衍生出来,兼容TPCx-BB所有语义。

[2] TPCx-BB, 事务性能管理委员会(TPC*)于2016年2月正式发布TPCx-BB(BigBench)。第一个基于端到端的大数据分析领域应用级测试基准。

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