“數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)”是新一代的企業(yè)級數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，向下封裝復(fù)雜性，向上提供易用性，幫助企業(yè)應(yīng)對多云、多引擎、多主體、多應(yīng)用等多變挑戰(zhàn)。
而當(dāng)大模型浪潮來襲，數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)如何幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)和AI能力，抓住用技術(shù)驅(qū)動革新的機(jī)會？開發(fā)者們對數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)又有怎樣的新需求和期待？
在《數(shù)據(jù)云場景指南》發(fā)布會的圓桌環(huán)節(jié)，我們同樣把上述問題拋給了平臺建設(shè)者、數(shù)據(jù)開發(fā)者和應(yīng)用開發(fā)者。
他們說：
· 平臺 for AI，共享一套基礎(chǔ)設(shè)施，同時保障數(shù)據(jù)安全和一致性；AI for 平臺，用AI為運(yùn)維、安全等數(shù)據(jù)場景提效。
· 數(shù)據(jù)不能出境，標(biāo)準(zhǔn)可以共享，算法可以“漫游”。
· 分析云會打造應(yīng)用市場，現(xiàn)有產(chǎn)品是“原生應(yīng)用”。
· 數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)要提升易用性，把封裝好的數(shù)據(jù)、算法以服務(wù)的形式提供給上層應(yīng)用。
本期嘉賓
· 地雷：奇點(diǎn)云CTO，近20年數(shù)據(jù)領(lǐng)域研發(fā)和產(chǎn)品經(jīng)驗，原MaxCompute大數(shù)據(jù)引擎和算法平臺初代PD之一。
· 葉玎玎：GrowingIO聯(lián)合創(chuàng)始人，國內(nèi)最早一批增長黑客踐行者，網(wǎng)易用戶搜索引擎核心開發(fā)者，XRuby Core Committer。
· 證道：奇點(diǎn)云資深數(shù)據(jù)架構(gòu)專家，18年數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗，9年老甲方、9年老乙方，完整經(jīng)歷大數(shù)據(jù)技術(shù)的迭代演進(jìn)。
· 何夕：奇點(diǎn)云資深戰(zhàn)略咨詢專家，浙江大學(xué)社會碩士生導(dǎo)師，本期圓桌主持人。
何夕：今年數(shù)據(jù)科技話題幾乎離不開大模型和人工智能。首先，大模型是data-centric（以數(shù)據(jù)為中心）的AI，對優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺依賴很高，同時，我們也看到了各種算法模型的落地應(yīng)用，例如流失預(yù)警、銷量預(yù)測、商品的調(diào)補(bǔ)貨等等。從構(gòu)建數(shù)據(jù)和AI能力的角度，各位對數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)有怎樣的期待？
地雷：在《流浪地球2》上映的時候，有一個畫面我當(dāng)時很激動，背后是中科院軟件所和計算所的專家?guī)兔Σ邉澓蛯懗鰜淼摹?/p>
當(dāng)時要恢復(fù)月球里基地的設(shè)備，但是人力搞不定了，所以就把MOSS接進(jìn)去，要求把生產(chǎn)恢復(fù)起來。MOSS說，好的，我開始了，先進(jìn)行掃描，看有哪些系統(tǒng)和硬件，然后寫一個操作系統(tǒng)。寫完以后，MOSS說，我開始寫應(yīng)用。
大家可以發(fā)現(xiàn)這個臺詞寫得很專業(yè)，它不是一上來就恢復(fù)生產(chǎn)的，而是先掃描底層，寫操作系統(tǒng)把底層通用的東西搞定，再開始寫不同的應(yīng)用。接下去，第一個應(yīng)用才說“開始3D打印”、開始生產(chǎn)等等的具體動作。
只是幾句臺詞，但它很真實(shí)地展示了實(shí)際操作系統(tǒng)和應(yīng)用的層次。
雖然這是一部科幻片，我同樣希望未來有一天，我們能基于操作系統(tǒng)，很快地造出應(yīng)用，來應(yīng)對復(fù)雜的場景需要。
地雷：回到話題本身，我們常說要分成“AI for 平臺”和“平臺 for AI”這樣兩個維度來看。
首先“平臺 for AI”，客戶今年問得比較多的是：你的數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)能不能生產(chǎn)算法，甚至跑大模型？答案是肯定的。SimbaML（算法工廠）這個產(chǎn)品的底層就是SimbaOS Kernel（數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)內(nèi)核），來完成算法應(yīng)用全生命周期的工作，包括MLOps中的開發(fā)、訓(xùn)練、部署等等。這其中最關(guān)鍵的好處在于，它和業(yè)務(wù)分析共享同一套基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)），而不是算法和業(yè)務(wù)分2個庫，數(shù)據(jù)的安全性和一致性都能夠得到保障。
另外，“AI for 平臺”，也就是說數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)本身就應(yīng)該具備一些AI能力，來幫助很多數(shù)據(jù)場景提效，譬如智能的運(yùn)維故障處理、異常行為監(jiān)控等等。去年我們的數(shù)據(jù)安全團(tuán)隊拿下全國第一的智能算法，就采用了GPT同源的Transformer模型。
證道：我對“平臺for AI”做個補(bǔ)充。因為有個很現(xiàn)實(shí)的問題，各個國家、地區(qū)都有對數(shù)據(jù)的保護(hù)要求，敏感數(shù)據(jù)是不允許跨境的。那對于全球化的企業(yè)來說，如何在安全合規(guī)的前提下，最大化使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)？
我認(rèn)為數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)要幫助企業(yè)做到3個“跨越”：
第一，管理、標(biāo)準(zhǔn)、算法可以跨境共享、應(yīng)用。例如數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全的管理體系，建模、開發(fā)、任務(wù)、調(diào)度的標(biāo)準(zhǔn)，可以推到全球各個國家和地區(qū)去應(yīng)用。數(shù)據(jù)不可以出境，但算法不涉及到具體的數(shù)據(jù)，因此可以“漫游”，可以去全球各地“游學(xué)”，把自己訓(xùn)練地更好。
第二，可以跨不同的業(yè)態(tài)和不同的底層資源。例如，跨國公司在不同的國家、地區(qū)使用不同的云資源，哪怕不出境，國內(nèi)有一些企業(yè)也有合規(guī)的要求，例如金融業(yè)務(wù)要求存在自己的IDC機(jī)房，其他業(yè)務(wù)可以存在公有云。借助數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)，集團(tuán)要能看到整體的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，具體到各業(yè)務(wù)線，也可以根據(jù)情況自行做一些調(diào)整。
第三，還可以跨引擎。比如有一些任務(wù)早些年用Hive寫的，后面需要改成Impala+Kudu，后面還會有一部分改成Flink或ClickHouse。因此數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)或者說大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是一定要支持多引擎的，而且上述三種“跨越”可以疊加發(fā)生。
何夕：作為數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)的“客戶”，數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)者玎玎怎么看，或者說對數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)有哪些進(jìn)階的要求？
葉玎玎：一個操作系統(tǒng)要做好，它作為Infrastructure（基礎(chǔ)設(shè)施），要讓上層的開發(fā)者變得更容易。所以我作為開發(fā)者，會經(jīng)常去“折騰”這個SimbaOS Kernel（數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)內(nèi)核），研究怎么用得更好；另一方面，也會和操作系統(tǒng)的建設(shè)方（即數(shù)據(jù)云團(tuán)隊）一起共創(chuàng)、提需求，提供更多應(yīng)用方的真實(shí)感受。這是我們一直未來也會繼續(xù)做的事情。
那從分析云的視角看，我覺得未來分析云不會只是現(xiàn)有自研的應(yīng)用產(chǎn)品，而是會成為一個“應(yīng)用市場”，我們現(xiàn)在在做的產(chǎn)品（增長分析、客戶數(shù)據(jù)平臺等）是其中的原生應(yīng)用，接下來還會開發(fā)新的產(chǎn)品，也可能引進(jìn)好的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
在應(yīng)用市場的邏輯里，你其實(shí)無法強(qiáng)制要求開發(fā)者必須用某個數(shù)據(jù)庫，用某種引擎。在對底層各種各樣復(fù)雜的要求下，我們作為應(yīng)用市場，應(yīng)該如何更好地給內(nèi)部、外部的開發(fā)者提供服務(wù)？
目前我們的做法是，把偏底層的技術(shù)需求下沉到操作系統(tǒng)中，由操作系統(tǒng)處理以后，提供封裝好的數(shù)據(jù)服務(wù)/算法服務(wù)，返回給上層應(yīng)用。這其實(shí)在分析云的實(shí)踐中已經(jīng)證實(shí)，確實(shí)有很大的便捷性。
因此在未來，我們會重點(diǎn)探索如何把數(shù)據(jù)、算法變成服務(wù)，然后通過應(yīng)用簡單地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，利用AI讓價值發(fā)揮進(jìn)一步提效，讓客戶企業(yè)的內(nèi)部團(tuán)隊能更專注在業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用上，讓業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)者也更專注在應(yīng)用本身的研發(fā)和創(chuàng)新。
地雷：沒錯。Snowflake、Databricks等數(shù)據(jù)云的領(lǐng)軍企業(yè)都分層建設(shè)了自己的“操作系統(tǒng)”，并針對數(shù)據(jù)治理、BI分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等各個場景構(gòu)建了對應(yīng)的App生態(tài)。現(xiàn)在對于奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)來說，GrowingIO的SaaS和OP產(chǎn)品也都是我們的“大客戶”，不斷打磨數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)的能力。同時也歡迎更多的開發(fā)者——無論是數(shù)據(jù)開發(fā)、應(yīng)用開發(fā)還是算法工程師，給我們的數(shù)據(jù)云操作系統(tǒng)提需求，讓上層長出更好的應(yīng)用生態(tài)。
