阿里云开发者大会-大数据与AI-解读

今天非常荣幸观看了2021阿里云开发者大会的直播。会上由诸多阿里云的*技术大咖带来目前最新技术的发展趋势;因为AI的软件开发架构caffe和tensorflow,所熟知贾扬清老师,所有主要听了一下他的‘云上大数据与AI开发范式的演进’。半个多小时的介绍中,贾扬清老师主要从一个开发者的角度描述了阿里云大数据和AI的相关最新技术;首先是通过两个故事分别介绍了数据和AI的最新技术;在数据方面, 通常分为开发、分析、治理和应用四个部分,这个又被认为是以资源为主的数据,而目前的趋势逐渐变为以需求为主的数据服务,早在12年前,阿里云还未出现时,就有一款‘在云端’的产品平台发挥着类似的作用,多年来服务近8万用户,目前它的名字为Dataworks。而在开发者大会上介绍它,架构体系下的mapreduce和flink都免费提供开发者试用。总的来说,阿里云数据服务的目标就是帮助客户管得住、用得上、用得好。
第二个故事是关于AI的,从最早的原始算法程序设计阶段,到目前的caffe,tensorflow,pytorch普及,目前AI还没有统一的标准的范式可用;以往从想要写一行代码到实现一行可运行的代码,通常我们会采购一颗GPU,然后按照tensorflow,pytourch等各种软件。而使用云原生的DSW,可以不到一分钟的时间;而云原生+EAS的组合实现性能调优和自动测试在目前也可以算是不是范式的范式了;
后面贾扬清老师又举了个例子,阿里云和清华合作开发的中文多模态模型,可以实现通过中文输入构造出目前还没有的事物,比如‘有破洞的牛仔裤’。而这个模型的打造和运行,
全程没有购买一台机器,完全是借助已有的集群,利用平台的能力,潮汐的能力以及原生的方式制作。
这个例子体现了目前的AI工程化,也就是PAI平台产品的价值实现,PAI平台的四个组成部分EAS,STUDIO,DSW,DLC,可以分别对于工程化分解后的三组类别信息:
数据和算力云原生的规模化---EAS;
调度编程规模化---STUDIO,DSW;
开发服务标准化---DLC;
并且在下午的分论坛,三楼有相关的DSW展示;
最后将数据+AI相融合,才能实现从小作坊到大平台的敏捷制造价值;除去枯燥的架构,贾扬清老师又引用了木兰辞和互联网的黑话,让大家更方便理解这个架构:
木兰辞:东市买骏马,西市买鞍鞯,南市买辔头,北市买长鞭。
互联网黑话:用模块化和标准化的组件迅速产生战斗力解决业务问题
简单的理解就是让专业的人做专业事情,避免重复造*;

最后,作为大数据和AI开发者团队的代表, 他提出了本次开发者大会后期将会为开发者提供的五个字:读、学、练、用、赛。
读就是为开发者提供相关电子书;学就是提供给开发者学习中心课程;练就是提供大数据&AI的相关训练营;用就是开发者可以免费试用开发者版;赛就是后续会举办一些类似ACM和topcoder的编程比赛;
本次开发者大会收获颇丰,希望阿里云会为开发者在云上提供更高的价值,加油!

线上观看的体验效果不错,非常便利,视频流程,很少卡顿;
本人阿里云MVP 主要专注于物联网、大数据和AI。

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