2013年4月26日-27日，由51CTO傳媒集團旗下WOT（World Of Tech）品牌主辦的2013大數據全球技術峰會在北京富力萬麗酒店召開。本次峰會將圍繞大數據基礎架構與上層應用的生態系統，解決大規模數據引發的問題，探索大數據基礎的解決方案，激發數據挖掘帶來的競爭力，讓數據發出聲音。51CTO作為本次峰會的主辦方，將全程視頻、圖文直播報道這場數據的盛宴，更多內容請點擊專題：2013大數據全球技術峰會。

2013大數據全球技術峰會專題

26日上午，百度云首席架構師林仕鼎發表了主題為“大數據的系統架構支持”的演講。演講中，林仕鼎談到，“互聯網的服務，它其實是在處理數據，而且它會接觸到海量的用戶，然后通過用戶又產生新的數據，我們對這些用戶的數據進行分析，可以改進這個系統，這也就帶來了互聯網服務的兩個典型的特點，一個就是超大規模，首先你要管理互聯網上的所有數據，然后能夠支持海量用戶的請求?；ヂ摼W的數據，大家知道，所有的網站也在發生變化，當用戶的興趣發生變化，我要使得這個系統能夠跟得上用戶信息的變化，我們需要把這個行為做快速調整，這個快速調整就是通過架構和數據分析來達到”。

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百度云首席架構師林仕鼎

百度目前的數據總量100~1000PB，數據處理量10~100PB每天，網頁是千億~萬億級別，日志100TB~1PB每天，巨量的數據使快速迭代成為互聯網產品的主要創新手段?；ヂ摼W服務的特點就在于做成快速迭代，而迭代的本質是讓參與系統進化，迭代的速度就決定了服務的競爭力。但是這個迭代并不是沒有方向的，這個方向在哪？要通過數據分析來得到。支撐這一點的平臺和能力，就靠大數據，迭代的速度決定了這個公司的競爭力。而互聯網產品的迭代包含想法→快速開發→原型→測試→系統→部署運維，進而形成產品。

如下為演講全文：

林仕鼎：非常榮幸有這樣一個機會跟大家介紹一下大數據相關的技術想法，剛才王總分享了很多的故事，在這個故事的背后，其實還是要靠我們技術來驅動的，所以我想介紹一下這方面的技術，特別是從一個互聯網公司，還有我們做搜索引擎的公司角度來看，這個數據是什么樣的。

我是07年到百度來，剛來就開始做搜索引擎，我之前在微軟做系統方面的研究，做了搜索引擎之后，我個人就有了非常大的震撼，這個世界真的變得不太一樣了，有幾點。第一個是說我看到了數據中心有非常多的機器。第二點，這么大規模的系統它用來做什么？它其實是用來做數據處理。對互聯網公司來說，在公司的技術特點發生變化的那一刻是后臺機器數量超過前臺技術的數量，絕大多數互聯網公司都在前面做響應請求的技術，但是對搜索引擎，我們從第一天起，就在處理和加工后臺的數據，無論是搜索還是廣告，都是這樣的模式。

我們看到因為互聯網的服務，它其實是在處理數據，而且它會接觸到海量的用戶，然后通過用戶又產生新的數據，我們對這些用戶的數據進行分析，可以改進這個系統，這也就帶來了互聯網服務的兩個典型的特點，一個就是超大規模，首先你要管理互聯網上的所有數據，然后能夠支持海量用戶的請求?；ヂ摼W的數據，大家知道，所有的網站也在發生變化，當用戶的興趣發生變化，我要使得這個系統能夠跟得上用戶信息的變化，我們需要把這個行為做快速調整，這個快速調整就是通過架構和數據分析來達到。

我們先看一下這個數據規模，大概現在的數據總量接近一千個PB左右，網頁的數量大概是幾千億的網頁，從大量的網頁里面我們拿出幾百億來建索引，大數據具有這樣的特點，就是它單位密度的數據價值是比較低的，因為這里面有垃圾站。對于大量的網頁，我們每年更新幾十億左右，每天會享受用戶的查詢也會在幾十億左右，我們查詢的也是幾百PB。正是因為這樣的一個規模，這樣的一個壓力，使得我們的技術產生了不一樣的變化，那我們怎么去支持這個超大規模，并且把它變成一個服務，使得用戶可以訪問呢？首先是靠快速迭代的方法，對于快速迭代，大家可以看到，我們把這兩個算法都放上去，給每一個算法都拿一個總的流量，只要一小部分的流量就可以驗證算法，通過用戶選擇的結果留下比較好的算法。而在線的這樣一個實驗是需要基于很多離線分析的數據，我們需要把你用的算法需要的數據都處理好，我們需要把用戶沉淀下來，然后跟每一個部分的算法提供單獨的數據，讓它去分析。

對于搜索引擎，我們有很大的網頁庫，可以增加幾千億的網頁，對網頁庫會不斷的進行更新，包括把垃圾去掉，給每一張網頁找到特征，包括它的權重等等。對這樣的一個網頁還是不能提供服務，需要生成一個倒排表，倒排表的數據可以提供給用戶的，從網頁到倒排表，它的量特別大。但是這個排序大家知道，你會拿到很多的結果，多的會有幾百萬、幾千萬套，這時候你的重點是在于怎么對這些數據進行排序。但是怎么排序是好的呢？這個有很多原因，我們做了一個實驗，這個實驗是把排序的策略放進來，讓用戶選擇哪一個比較好。當然，用戶的選擇可能并不是很直接的，還需要通過一個測試過程，在不同的特征間去找。你去做這個測試，是需要從網頁里面抽取出來，也就是說這是一個搜索引擎主體數據的一個過程，我們基于這個數據驅不斷迭代。

對于非搜索引擎的產品也有這么一個過程，大家知道，很多的產品實際上你的想法很好，但是你的想法是否被用戶買賬呢？這個不一定。從這個想法到原型到系統到最后的上線，其實需要很長的時間，假如說我們有方法我們在每一個階段都去驗證這樣的算法，使得我們在付出更大的代價之前就可以對算法做一個驗證的話，這樣會非常有效地提高我們的生產效率。在每個階段，我們都有一些對比，可以通過數據的分析，變成用戶的查詢日志，并進行快速開發，而且需要有一個開發的框架支持，這個雖然還很不完善，但是你可以在上面討論，然后對這樣一個原型經過一些測試變成一個系統?，F在有了云平臺的支持，我們可以很好的把原型部署上去，因為你不再需要考慮數據庫、你的機器、操作系統的問題，而且還有很多云測試，幫助你去測這樣一個系統。然后就是部署。

當然，因為這個產品出來以后，同樣有很多方式去改進你的創新，這時候就需要搜集和處理的過程幫你去做這個工作。這是一個典型的互聯網產品迭代，技術是否有競爭力，就在于迭代速度是否很快，在每一個階段中，是否能夠更快地到達下一個階段，是不是有辦法根據用戶的反饋去調整，這些都會帶來一系列的要求。所以說，對比互聯網用戶來說，有兩方面的抓手，一個是數據，一個是架構技術。同樣的，我們可以看到，這樣一種系統演進方式的變化體現了IT生產力。最開始在打印機時代我們只有硬件，PC出現以后我們有了軟件，我們的軟件是以服務的方式為主，從我們提供服務那一天開始，這個服務就沒有停止過，但是它在不斷的生成，也就是說我們有大量的工程師和軟件一起構成的這些系統。

到了云的時代，我們的規模變得越來越大，這是我們軟件加上數據中心，我們叫做集成設施，包括大規模的存儲、大規模的數據倉庫等等，構成了整個業務的基礎性。然后，在這上面，我們把人類的智慧結合起來，既包括工程師的智慧，也包括用戶的智慧，我們對數據進行分析，然后去做改進。

總結起來，互聯網服務的特點就在于做成快速迭代，而迭代的本質是讓參與系統進化，迭代的速度就決定了服務的競爭力。但是這個迭代并不是沒有方向的，這個方向在哪？要通過數據分析來得到。支撐這一點的平臺和能力，就靠大數據，迭代的速度決定了這個公司的競爭力。

云計算有一個完整的體系，最下面有數據中心，服務器，硬件基礎設施，還有包括架構、數據智能，因為云被賦予了太多的意義，這種數據中心計算有一個特點，對于大數據相關的技術除了在應用層面，還有加上數據智能、包括大規模的數據分析、實時的數據引擎這樣的軟件技術，這是一個相關的技術，因為我們談大數據就離不開系統的平臺。主要的技術領域有存儲、有計算，還有超大規模系統，包括體系結構、虛擬化、數據中心。

除了這種結構之外，還要關注結構訪問模式是怎樣的，這個數據寫下來之后就不會改，還是要不斷地發生變化，你是否要支持掃描或者是區域查詢與操作，這些都是要做到的。

對于計算，有像數據密集型計算，你讀出來的數據基本都能處理掉。但是，除了數據密集型之外，還有其他的類型，包括計算密集型、通訊密集型。計算的模式都會落到你要做計算的迭代，而這個計算的迭代，每一輪都要把所有的系統訪問到。這些問題都不是靠這樣一個模式能解決掉的，隨著我們對數據及時性的要求越來越高，越來越多的需要考慮一下計算密集型和通訊密集型的模式。它其實是一個存儲和計算相結合的模式。不管是我們做存儲還是做計算，實際上有很多的設計、開發、運維問題。

對分布式存儲系統，主要有這幾種內容，有Pipe、Table、File、K/V。對于不同結構的存儲，其實在我們以前，實際上就是給每一種類型結構都單獨開發一個系統，隨著這些業務規模的擴展，這些系統逐漸變得很龐大，很多都在上萬臺，我們發現有大量的共性的地方，當規模大的時候，這種對象、文件、表格會產生大容量、高并發、低延遲的現象，所以我們就要統一存儲體系，這樣的模式最終落到介質上，就是一個個塊，這個塊可以存在Disk上，也可以存在Flash上。因為上面有不同的接口，所以我們也有不同的數據訪問層。除了存儲之外，其實我們還要幫助訪問與傳輸的問題，一個數據存下來，如果訪問不了的話，也是一個問題，對于計算，我們把計算邏輯放在數據上面來計算，并不希望做到跨數據中心和對外的存在，但是如果說你這樣的服務提供出來給外圍使用的時候，就存在這樣的問題，所以我們在外圍也提供了支持。這是我們在分布式上做的工作。

來看一下分布式計算，大家比較清楚看到的是MapReduce，你還需要有Join、Select、Top的支持，很多時候你要處理的數據實際上只是里面一部分，你要做一些Top的操作，要把所有的數據讀出來，這個代價是比較大的。所以說，對于不同的操作，我們希望能夠給它統一成一個描述，這個描述就是以有效的方式去描述，定義出它們之間的關系。對于每一個關系之間有一個大數據，我們要對這些數據之間進行切分，把大的任務分解成小任務之后，通過排隊的方法就可以把它放到機器上去執行。也就是說這里面其實有好幾個層次，這個任務應該怎么去表示，分為幾個步驟，之間是什么樣的關系，有了這個關系，然后有大有小，這時候很難執行，我們就需要把它統一成一定的計算量和數據訪問量，這是我們的執行層。當然，如果說如果這個戰略方式比較難以被使用的話，對這個數據來說，我們還要有一個接口，把這個問題表達出來，翻譯成一個個的操作方式來執行。也就是說我們做一個計算平臺的話，除了里面的數據模型之外，很重要的就是這個平臺的架構怎么設計，另外我們做的平臺一定會支撐很多個任務在上面并行執行，這時候怎么提高機器的利用率，我們看到大多數的計算平臺的實現都沒有短期的架構，所有的東西都是在一塊的，你要改進的話，只要把它分解成不同的任務。所以說，我們需要對系統進行分層，比如說對一些流程要進行描述，讓用戶去寫這樣的問題，對模型和數據流怎么做優化，怎么使多個運算合并起來，其實你可以把多個任務合在一塊。

這是大規模的數據處理，要靠實時存儲與計算，它同樣是一個完整的體系，現在大家聽到最多的是流計算，除了這個之外，我們要做圖查詢、KNN查詢等等，它們都有一個共性，就在于它要處理的數據要么是流式產生的，要么是復雜事件，因為數據庫的結構是簡單的，之所以簡單，是因為它以前的特點是你沒法做隨機。有了更高層的數據結構，可以讓你很輕易的生成一個幾億維的數據，你只要很簡單的寫你的程序就行。我們可以用復雜事件處理引擎去支持我們的檢索，這些技術都是用來做大數據分析需要的基礎技術。在系統集成，我們關注的是一個統一的操作算成，比如說加減乘，通過這樣我們可以簡化流程。對于復雜事件處理，很多時候我們需要對一個序列的事件做這樣的操作，比如說這個事件的價格你要取平均值，比如說有三列，我關注第二列、第三列是什么，或者說我做一些描述，我們可以通過比較高層的描述，對這些數據進行直接處理，還更復雜的，就是有些pattern。

其實我們說大數據時代，還有一點就是我們對整個程序的寫法和思考的方式上面發生變化，可能以前我們寫的是面向對象，現在有了大數據之后，我們考慮問題已經放在數據上了，我們的定義就是說你需要對數據進行操作，你要關注到這個數據的屬性，那么就要有更高層的屬性，讓你可以直接對數據進行描述、對事件進行描述。這是一個流式計算模型，過去一段時間，這個數據是一個動態的概念，需要不斷地發生變化。最后一張我們可以套用這個模型，你需要建多大的倉庫，對這部分數據進行處理之后，它需要多長時間反饋回來，這是流數據處理需要注意的，你需要怎么考慮把這個數據和內存中的數據進行結合。

最終，我們的目標就是希望做到更大、更復雜、更快。有了這樣一些技術支持，我們實際上可以對數據進行更多的技術處理，比如說可以進行分布式存儲與計算以及流式處理，包括Machine Learning算法，向量引擎，使得每一個需求方可以以一個更智能的方式去表述，通過這樣的模式，我們把這些串起來，當你去做嘗試的時候，你需要有很多的數據，我們希望能夠把人引進來，通過大規模人工輔助標注系統讓人參與進來，這時候我們就可以做這樣的評估推薦智能加工。這是我們在技術層面上對數據進行加工的一個系統。謝謝！

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