十年磨一剑，王坚自研的MaxCompute如何解决世界级算力难题

大数据时代，随着企业数据规模的急剧增长，传统软件已无法承载，这也推动了大数据技术的发展，Google、AWS、微软等硅谷巨头纷纷投入大数据技术的研发；而在国内，王坚也在十年前带领阿里云团队研发MaxCompute，率先在国内开启大数据计算平台的自研之路。

十年后，MaxCompute已经可以承载EB级别的数据存储能力、百PB级的单日计算能力，在公共云上已经覆盖了国内外的十几个国家和地区，电商、工业、医疗、农业、气象、教育等诸多行业企业开始采用这项技术，轻松处理海量数据，为社会和消费者提供服务。

MaxCompute的自研之路

事实上，阿里大数据的发展历程映射出整个大数据行业的发展史。

十年前，阿里巴巴比其它公司更早地遇到互联网规模化带来的挑战。当时全球企业的数据库基本都是Oracle，而阿里巴巴拥有亚洲最大的Oracle集群，计算规模达百TB级别。

按照当时淘宝用户量的增长速度，Oracle集群很快将无法支撑业务发展，而最核心的问题就是算力不足。尽管当时阿里已开始把数据迁移到更大规模的Greenplum，但后者在百台机器规模时就遇到瓶颈，给业务增长造成极大阻碍。

此外，Hadoop之类的开源技术在可靠性、安全性上也遭遇了天花板。

2008年，王坚带着解决大规模算力瓶颈的任务加入阿里。他发现，无论是Oracle还是Greenplum、Hadoop，都不是大规模数据计算的最优解，必须自研一套自己的大数据处理平台。

2009年这项关于大数据的技术长征开始。王坚带队，目标是自研大数据计算平台MaxCompute统一阿里巴巴内部的数据和大数据计算体系。

事实证明，阿里做了正确的选择。

四年攻坚，MaxCompute终于取得重大突破：2013年8月15日，阿里云历史性地突破了同一个集群内5000台服务器同时计算的局限，为未来的大规模服务奠定基础。十年后，单集群规模已超过1万台，能做到这一能力的科技公司在全球都寥寥可数。

在阿里云云栖小镇，还竖着一尊飞天5K的纪念碑，碑上刻着参与解决这一技术难题的技术人员名字。

解决世界级算力难题

通过大数据计算平台，可以让订单实时准确汇聚，也可以精准预测变幻莫测的天气变化，各行各业都在大规模使用大数据来提供更好的服务，而实现这一能力就是海量数据分析的结果。

但要处理好这些数据并不容易。除了数据量的剧增，不同行业数据类型丰富多样，如结构化数据、非结构化数据等，都给大数据计算平台带来新的挑战。

MaxCompute的创新之处就是采用Datalake技术，把不同的数据源用类似的方式存储，用统一的方法计算，提供一套标准化语言，快速实现不同类型数据的计算。

基于这套创新技术，2015、2016年，阿里云刷新世界计算奥运会SortBenchmark的六项世界纪录；2017年，完成全球首次基于公共云的100TB BigBench大数据基准测试。

如何快速“查询”也是大数据计算的核心之一。MaxCompute采用“交互式查询”来解决海量数据查询慢的瓶颈，通俗地说就是系统可以预判用户将会做哪些查询，提前准备，大大降低大规模数据查询的时间。

此外，MaxCompute提出多租户云安全隔离技术，突破传统大数据平台的安全局限，将安全边界细化到用户、进程、内核级别，完全满足金融级的安全需求。

顶级算力走向世界

过去十年，MaxCompute能力不断提升：单日数据处理量从2015年100PB，2016年180PB，到2017年320PB，再到2018年的单日处理超过600PB。

记录被不断刷新，并且得到了权威机构的认可：在Forrester发布的《The Forrester WaveTM: CloudData Warehouse, Q4 2018》中，阿里云MaxCompute、DataWorks、ADB等三款产品成功入选，并在产品功能（Current Offering）方面力压微软。