摘要:阿里妹導(dǎo)讀近日,螞蟻金服副胡喜應(yīng)邀做了螞蟻金服十五年技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)之路的演講,分享螞蟻金服對(duì)金融科技未來(lái)的判斷,并首次對(duì)外公開(kāi)螞蟻金服技術(shù)人才培訓(xùn)體系以及項(xiàng)目。
阿里妹導(dǎo)讀:近日,螞蟻金服副CTO 胡喜應(yīng)邀做了《螞蟻金服十五年技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)之路》的演講,分享螞蟻金服對(duì)金融科技未來(lái)的判斷,并首次對(duì)外公開(kāi)螞蟻金服技術(shù)人才培訓(xùn)體系以及 BASIC College 項(xiàng)目。主要觀點(diǎn):
螞蟻金服過(guò)去十五年,通過(guò)技術(shù)重塑了支付和微貸業(yè)務(wù)。Blockchain (區(qū)塊鏈)、ArtificialIntelligence(人工智能)、Security(安全)、 IoT(物聯(lián)網(wǎng))和 Cloud computing(云計(jì)算),這五大 BASIC 技術(shù)仍會(huì)是金融科技的基石。BASIC 里最基礎(chǔ)的能力是計(jì)算能力,只有不斷提升計(jì)算能力,才能適應(yīng)未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的千變?nèi)f化。
金融交易技術(shù)的核心是金融分布式中間件,關(guān)鍵是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的能力。對(duì)數(shù)據(jù)不丟失,業(yè)務(wù)不停機(jī)是金融級(jí)高可用的極致追求,同時(shí),更要具備主動(dòng)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和自我恢復(fù)的能力。
金融級(jí)分布式系統(tǒng),最終將走向云原生化。現(xiàn)有的中間件能力將通過(guò) service mesh 形式下沉至基礎(chǔ)設(shè)施。安全可信的執(zhí)行環(huán)境是金融級(jí)系統(tǒng)的底線,安全容器將成為金融行業(yè)的強(qiáng)需求。
金融級(jí)數(shù)據(jù)智能未來(lái)的趨勢(shì)是 Big Data Base,我們需要開(kāi)放式的計(jì)算架構(gòu),從統(tǒng)一存儲(chǔ)規(guī)范,可插拔的引擎組件,融合計(jì)算引擎,到統(tǒng)一的智能 SQL,數(shù)據(jù)處理與人工智能系統(tǒng)將會(huì)進(jìn)一步融合,最終形成開(kāi)放智能計(jì)算架構(gòu)的最佳實(shí)踐。
多樣化的計(jì)算,如流、圖、機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常并存于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,螞蟻金服聯(lián)合 Berkeley 大學(xué)推進(jìn)的新一代計(jì)算引擎 Ray,著力于打造一個(gè)多模,融合的金融級(jí)計(jì)算引擎,幫助業(yè)務(wù)以簡(jiǎn)單的函數(shù)式編程實(shí)現(xiàn)多樣化的分布式計(jì)算功能。
螞蟻金服最新開(kāi)源的SQLFlow,抽象出端到端從數(shù)據(jù)到模型的研發(fā)過(guò)程,配合底層的引擎及自動(dòng)優(yōu)化,我們希望讓人工智能應(yīng)用像 SQL一樣簡(jiǎn)單。
以下是螞蟻金服副CTO胡喜的分享內(nèi)容全文:螞蟻金服過(guò)去十五年,通過(guò)技術(shù)重塑了支付服務(wù)小微貸款服務(wù)。我們認(rèn)為 Blockchain (區(qū)塊鏈)、Artificial intelligence(人工智能)、Security(安全)、 IoT(物聯(lián)網(wǎng))和 Cloud computing(云計(jì)算),這五大 BASIC 技術(shù)仍會(huì)是金融科創(chuàng)新發(fā)展的基石。
但是,在 BASIC 技術(shù)中最基礎(chǔ)的能力是計(jì)算能力,只有不斷提升計(jì)算能力,才能適應(yīng)未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的千變?nèi)f化。對(duì)螞蟻來(lái)說(shuō),要解決兩個(gè)最關(guān)鍵的計(jì)算問(wèn)題,一個(gè)是在線交易支付的問(wèn)題,另外就是解決金融級(jí)數(shù)據(jù)智能的問(wèn)題,狹義來(lái)講就是 OLTP 和 OLAP 的問(wèn)題。
1、金融級(jí)云原生,讓交易支付更簡(jiǎn)單講到金融在線交易,肯定要講到“雙十一”。因?yàn)椤半p十一”是整個(gè)中國(guó) IT 屆技術(shù)驅(qū)動(dòng)力的盛世,螞蟻在“雙十一”的發(fā)展過(guò)程當(dāng)中,可以看到金融支付幾乎每年都是三倍的增長(zhǎng),到今天,整個(gè)系統(tǒng)具備百萬(wàn)級(jí)每秒的伸縮支付能力。
背后到底怎么做的?有些技術(shù)能力就跟跳水項(xiàng)目的規(guī)定動(dòng)作一樣,一定要具備這些能力。比如怎么做分布式、微服務(wù),消息隊(duì)列的問(wèn)題。具體到螞蟻,更重要的是解決分布式事務(wù)的問(wèn)題,怎么做高可用,怎么做一致性,數(shù)據(jù)不能有任何丟失,不能有任何偏差,到最后怎么能夠完成金融級(jí)的分布式中間件,到現(xiàn)在為止,我們可以看到一點(diǎn),在高可用,一致性方面我們已經(jīng)做到在任何情況下的數(shù)據(jù)最終一致,保證每一筆支付扣款的資金安全。并且我們?nèi)ツ陮?duì)整體內(nèi)部的中間件進(jìn)行了開(kāi)源,SOFAStack 是我們這么多年沉淀在金融級(jí)的最佳實(shí)踐,我們期待這些實(shí)踐能夠幫助到更多人,從最近開(kāi)源的數(shù)據(jù)來(lái)看,有 23000 的 Star,100 多個(gè)同學(xué)來(lái)參與貢獻(xiàn),歡迎大家更多地去試用。
剛剛講中間件是能夠在跟數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)關(guān)前提的情況下,能夠把整個(gè)金融交易做好,這是我們基本的要求,但金融交易技術(shù)中最關(guān)鍵的是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)能力。2009 年,螞蟻啟動(dòng)自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù) OceanBase,這是一個(gè)非常偏向于高可用,一致性分布式的數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò) Paxos 算法解決內(nèi)部一致性的問(wèn)題,到今天為止,螞蟻整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)全部跑在 OceanBase 之上。
我常常會(huì)說(shuō)什么才是核心技術(shù)?有些人說(shuō),核心技術(shù)只要投入人就可以做好,其實(shí)不是這么回事,核心技術(shù)不僅僅是有人有資源,還需要時(shí)間的積累,是需要天時(shí)地利人和,還需要公司、整個(gè)業(yè)務(wù)的支持,才能發(fā)展到今天,做技術(shù)還是需要一點(diǎn)技術(shù)情懷,螞蟻就是一直這樣堅(jiān)持下去,十年左右的時(shí)間堅(jiān)持開(kāi)發(fā)自己的數(shù)據(jù)庫(kù),從零開(kāi)始寫(xiě)第一行代碼,到現(xiàn)在為止,OceanBase 數(shù)據(jù)庫(kù)集群最大處理峰值是 4200 萬(wàn)次 / 秒,單集群最大的節(jié)點(diǎn)超過(guò) 1000 臺(tái),最大存儲(chǔ)容量超過(guò) 2PB,單表最大的行數(shù)是超過(guò) 3200 億行,并且在少數(shù)副本故障的情況下,能夠做到 RPO=0,RTO<30 秒,這個(gè)是我們對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)層面上所做一些努力。
此外,對(duì)于金融級(jí)系統(tǒng)來(lái)說(shuō),怎么保證數(shù)據(jù)不丟失,業(yè)務(wù)不停機(jī)。所以螞蟻?zhàn)隽巳匚逯行亩嗷畹募軜?gòu),在去年 9 月的杭州云棲大會(huì)上,我們現(xiàn)場(chǎng)用剪刀,把杭州機(jī)房的一臺(tái)正在運(yùn)行的服務(wù)器的網(wǎng)線剪斷,整個(gè)業(yè)務(wù)沒(méi)有受到任何影響,完全恢復(fù)的時(shí)間是 25 秒。
但是除了出了問(wèn)題能夠快速及時(shí)恢復(fù),還不夠,我們都是做軟件的,我們知道軟件沒(méi)有銀彈,螞蟻的系統(tǒng)天天在變更,螞蟻去年變更數(shù)量接近 30 萬(wàn)次,未來(lái) 1—2 年之內(nèi)會(huì)增長(zhǎng)到一百萬(wàn)次的變更,也就是說(shuō)每天接近三千多次的更新,而變更是所有軟件出現(xiàn)問(wèn)題最大的一個(gè)點(diǎn),不變更有可能不會(huì)出問(wèn)題,變更就會(huì)出問(wèn)題。怎么保證系統(tǒng)在變更之后還能保證之前的高可用和容災(zāi)能力,這就需要技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的自我恢復(fù)能力。
在這方面,螞蟻內(nèi)部做了一套技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)體系叫 TRaaS,它在高可用和資金安全風(fēng)險(xiǎn)方法能力的基礎(chǔ)上,可以做到五分鐘發(fā)現(xiàn)、五分鐘恢復(fù),這個(gè)是基礎(chǔ)。另外一點(diǎn)則是主動(dòng)的發(fā)現(xiàn)故障的能力,因?yàn)橛袝r(shí)候出了問(wèn)題才知道這個(gè)地方是問(wèn)題了,不出問(wèn)題覺(jué)得這個(gè)架構(gòu)是非常完美的。所以,螞蟻通過(guò)紅藍(lán)對(duì)抗,每天都在不斷主動(dòng)發(fā)現(xiàn)故障,這個(gè)就是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的防范體系,也叫螞蟻的免疫系統(tǒng)。
即便總是問(wèn)自己現(xiàn)在的系統(tǒng)架構(gòu)是否是一個(gè)完美的架構(gòu),我們發(fā)現(xiàn)還有很多地方?jīng)]有做好,因?yàn)閺膽?yīng)用研發(fā)的角度來(lái)看,它們還是需要考慮太多的東西,比如容災(zāi),一致性,sharding 很多金融級(jí)要考慮的問(wèn)題,我們期望于業(yè)務(wù)不需要考慮金融級(jí)能力相關(guān)的事情,就可以享受到金融級(jí)應(yīng)用相關(guān)的能力。所以從去年開(kāi)始,螞蟻開(kāi)始把相應(yīng)的系統(tǒng)做 Mesh 化改造,之所以今天我們能提 Mesh 的概念,是因?yàn)闉槲覀冎白隽撕芏嗲爸玫臏?zhǔn)備,分布式中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)、容災(zāi),技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等等,只有這些準(zhǔn)備好以后,才能通過(guò) Mesh 化把金融級(jí)的能力沉淀到基礎(chǔ)設(shè)施,這樣業(yè)務(wù)才能更簡(jiǎn)單。
未來(lái),金融級(jí)分布式系統(tǒng),最終將走向云原生化,現(xiàn)有的中間件能力將通過(guò) Service Mesh 形式下沉至基礎(chǔ)設(shè)施,安全可信的執(zhí)行環(huán)境是金融級(jí)系統(tǒng)的底線,安全容器將成為金融行業(yè)的強(qiáng)需求。
從這個(gè)判斷出發(fā),螞蟻組建了專(zhuān)門(mén)的安全容器技術(shù)團(tuán)隊(duì),并且邀請(qǐng)了 Kata 安全容器技術(shù)創(chuàng)始人等一些頂級(jí)貢獻(xiàn)者加入螞蟻,一起來(lái)打造面向下一代的金融級(jí)安全容器技術(shù)?,F(xiàn)在,托管于 OpenStack 基金會(huì)的 Kata Containers 項(xiàng)目,已經(jīng)成為 OpenStack 基金會(huì)旗下的首個(gè)頂級(jí)開(kāi)源基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目項(xiàng)目。螞蟻會(huì)持續(xù)關(guān)注并積極參與最前沿的安全容器技術(shù),會(huì)先在內(nèi)部場(chǎng)景驗(yàn)證這個(gè)技術(shù),然后開(kāi)放出來(lái)更好地服務(wù)整個(gè)社區(qū)。接下來(lái),開(kāi)發(fā)者可以享受到阿里集團(tuán)、螞蟻金服對(duì) Kata 技術(shù)的改進(jìn)和貢獻(xiàn),并將各項(xiàng)改進(jìn)和優(yōu)化貢獻(xiàn)給 Kata 社區(qū)。
在這條金融級(jí)云原生的演進(jìn)之路上,會(huì)發(fā)生端到端的變革。在可信計(jì)算方面,要從硬件到軟件,都是可信的,不僅運(yùn)行環(huán)境是可信的,數(shù)據(jù)也需要是加密的,這就需要對(duì)原有的操作系統(tǒng)做很多優(yōu)化;另一方面,Mesh化也需要系統(tǒng)層做很多的優(yōu)化。今天我們?cè)谙到y(tǒng)層方面看到,很多系統(tǒng)層面的技術(shù)成熟后都在向硬件沉淀,而在應(yīng)用層的很多中間件邏輯,也在逐漸向系統(tǒng)層沉淀,而很多系統(tǒng)級(jí)的工作又有通過(guò)bypass kernel來(lái)提高特定場(chǎng)景下的性能的趨勢(shì),這些軟件技術(shù)不斷發(fā)展的結(jié)果,最終支持著高效可信的金融級(jí)云原生架構(gòu),讓?xiě)?yīng)用層的事情做起來(lái)前所未有的簡(jiǎn)單。但在這簡(jiǎn)單的背后,醞釀的是對(duì)今天的計(jì)算體系架構(gòu)的重大的變動(dòng)。
總結(jié)來(lái)看,交易支付的理想架構(gòu)這包括分布式中間件、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)防控體系、安全可信的容器基礎(chǔ)設(shè)施、以及Service Mesh。以此來(lái)保證金融業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)非常簡(jiǎn)單,業(yè)務(wù)只需要關(guān)注自己的事情,其他都交給金融級(jí)云原生基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)完成。
2、金融級(jí)數(shù)據(jù)智能架構(gòu)的最佳實(shí)踐是開(kāi)放智能計(jì)算架構(gòu)解決了 OLTP 的問(wèn)題,我們?cè)跀?shù)字金融發(fā)展過(guò)程中還有一個(gè)非常大的問(wèn)題要解決,那就是數(shù)據(jù)智能問(wèn)題,背后是數(shù)據(jù)計(jì)算和 AI 的問(wèn)題。
對(duì)于螞蟻技術(shù)來(lái)說(shuō),金融級(jí)的數(shù)據(jù)智能怎么去做?我們首先回顧一下對(duì)于大數(shù)據(jù)支撐業(yè)務(wù)發(fā)展的基本要求。首先是要解決 PB 級(jí)數(shù)據(jù)量的計(jì)算問(wèn)題,所以有了 MapReduce 或 RDD 的方式,對(duì)于螞蟻來(lái)說(shuō)是用的內(nèi)部研發(fā)的 MaxCompute,開(kāi)源的有 Hadoop、Spark 這樣的技術(shù);同時(shí)我們也對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)效性開(kāi)始有需求,開(kāi)始需要 Streaming 計(jì)算,相應(yīng)的技術(shù)有 Flink,Storm 等技術(shù),我相信很多公司用這樣的技術(shù)解決類(lèi)似的問(wèn)題;對(duì)于金融業(yè)務(wù)來(lái)看對(duì)圖計(jì)算的需求是基本需求,比如怎么解決反套現(xiàn)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題,怎么解決內(nèi)部知識(shí)圖譜的問(wèn)題等等,這些都需要通過(guò)圖計(jì)算來(lái)解決,螞蟻內(nèi)部一直在使用自研的 GeaBase 來(lái)解決圖計(jì)算的問(wèn)題,同時(shí)在 Graph 領(lǐng)域開(kāi)源的技術(shù)也有很多,像 Neo4j 或 TigerGraph 等產(chǎn)品。
最后業(yè)務(wù)還有交互式快速查詢(xún)的需求,就有了 OLAP/MPP 技術(shù),今天這個(gè)架構(gòu)非常多,我們內(nèi)部用自研的 ADS 和 Explorer 來(lái)解決問(wèn)題,開(kāi)源的有 Impala、Drill、Presto 這樣的產(chǎn)品;不同的計(jì)算需求還有很多,這里就不一一列舉,但是我相信大家都在用自己的方式去解決大數(shù)據(jù)計(jì)算的問(wèn)題。
但是計(jì)算的多樣性滿足了業(yè)務(wù)需求,也帶來(lái)了一些的問(wèn)題。比如,不同計(jì)算類(lèi)型都有不同的研發(fā)框架和語(yǔ)言類(lèi)型,帶來(lái)的研發(fā)效率問(wèn)題;多種計(jì)算類(lèi)型帶來(lái)多樣存儲(chǔ)需求,往往需要額外的存儲(chǔ),帶來(lái)成本問(wèn)題;金融需要不同的容災(zāi)和數(shù)據(jù)治理的要求,帶來(lái)架構(gòu)落地復(fù)雜度問(wèn)題。
所以我們希望的計(jì)算架構(gòu)是開(kāi)放的。依靠一套引擎打天下是完全不可能的,必須要更為開(kāi)放的技術(shù)架構(gòu)。
首先,要有一個(gè)統(tǒng)一的存儲(chǔ)層,在這層去統(tǒng)一存儲(chǔ)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),建立統(tǒng)一的虛擬表機(jī)制,屏蔽底層的存儲(chǔ)的多樣性,保證可以支持各種計(jì)算的需求;
其次,對(duì)于計(jì)算引擎層,我們需要能夠支持多種計(jì)算引擎,并且讓這些引擎做到可插拔,并且通過(guò) SPI 方式,實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)接入,容災(zāi),安全合規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題。
再者,期望有一套標(biāo)準(zhǔn)化的 SQL 層,因?yàn)?SQL 是現(xiàn)在所有引擎的接口標(biāo)準(zhǔn),我們也期望提供一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問(wèn)層來(lái)解決研發(fā)界面統(tǒng)一的問(wèn)題,而且是希望數(shù)據(jù)科學(xué)家,運(yùn)營(yíng)人員也能夠使用;
最后,是提供一個(gè)一站式數(shù)據(jù)智能研發(fā)平臺(tái),來(lái)解決數(shù)據(jù)應(yīng)用的高效研發(fā)和規(guī)范問(wèn)題。這個(gè)事情我們做了兩年,去年已經(jīng)驗(yàn)證了這個(gè)事情已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行落地,大大降低了研發(fā)成本,結(jié)合資產(chǎn)的治理,以前需要上萬(wàn)行代碼的數(shù)據(jù)應(yīng)用,現(xiàn)在只需要上百行代碼就可以解決了。
開(kāi)放計(jì)算架構(gòu)解決了計(jì)算的復(fù)雜度,研發(fā)效率,成本的問(wèn)題,但還不夠。每個(gè)場(chǎng)景都會(huì)有自己的特點(diǎn),需要特性化的計(jì)算引擎。舉一個(gè)花唄反套現(xiàn)的例子,這是一個(gè)很簡(jiǎn)單、很正常金融的問(wèn)題,而背后需要做什么事情?因?yàn)橐鰧?shí)時(shí)反套現(xiàn),是要做特征實(shí)時(shí)計(jì)算的,而特征計(jì)算的時(shí)候發(fā)現(xiàn)可疑賬號(hào),要往下看與這個(gè)賬號(hào)有關(guān)系的賬號(hào)資金處理情況,這個(gè)時(shí)候又要用到圖計(jì)算的能力。對(duì)于計(jì)算的實(shí)現(xiàn),大家可能會(huì)想到我首先要用到實(shí)時(shí)計(jì)算,然后如果需要圖計(jì)算再轉(zhuǎn)移到圖計(jì)算引擎;但是這種計(jì)算的遷移轉(zhuǎn)換會(huì)帶來(lái)延時(shí)性問(wèn)題,不能在秒級(jí)解決問(wèn)題,而且切換的成本代價(jià)比較大,所以針對(duì)這種類(lèi)似的場(chǎng)景我們?cè)O(shè)計(jì)了融合計(jì)算這樣的框架。
這個(gè)框架是一個(gè)通用計(jì)算框架,底層采用的是一種動(dòng)態(tài)圖的元計(jì)算架構(gòu),在這個(gè)元計(jì)算架構(gòu)上你既可實(shí)現(xiàn) Streaming,也可以很高效地實(shí)現(xiàn)圖計(jì)算,甚至機(jī)器學(xué)習(xí)也可以做,花唄反套現(xiàn)的圖計(jì)算是需要實(shí)時(shí)更新的,所以基于動(dòng)態(tài)圖的元計(jì)算引擎可以很好支持這種場(chǎng)景。為了更好地解決多樣化的計(jì)算,如流、圖、機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常并存于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中這個(gè)問(wèn)題,螞蟻金服聯(lián)合 UC Berkeley 大學(xué)推進(jìn)的新一代計(jì)算引擎 Ray,著力于打造一個(gè)多模,融合的金融級(jí)計(jì)算引擎,幫助業(yè)務(wù)以簡(jiǎn)單的函數(shù)式編程實(shí)現(xiàn)多樣化的分布式計(jì)算功能。在這樣的融合計(jì)算架構(gòu)下,可以秒級(jí)地完成在百億級(jí)大圖上下鉆到接近 10 度鄰居,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出普通的流式計(jì)算或者圖計(jì)算引擎,擴(kuò)展了業(yè)務(wù)的能力邊界。
而融合計(jì)算也是開(kāi)放計(jì)算架構(gòu)中的一種引擎,我們可以通過(guò)智能 SQL 網(wǎng)關(guān)進(jìn)行引擎層的動(dòng)態(tài)適配。
當(dāng)然我們對(duì)于 AI 來(lái)看,也可把很多機(jī)器學(xué)習(xí)框架,TensorFlow 等融合進(jìn)來(lái),而為了簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā),我們對(duì)智能 SQL 層進(jìn)行了擴(kuò)展,這個(gè)就是 SQLFlow,一種面向 AI 研發(fā)的簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。
今天,機(jī)器學(xué)習(xí)工具 SQLFlow 已經(jīng)正式開(kāi)源。SQLFlow 抽象出端到端從數(shù)據(jù)到模型的研發(fā)過(guò)程,配合底層的引擎及自動(dòng)優(yōu)化,螞蟻希望讓人工智能應(yīng)用像 SQL 一樣簡(jiǎn)單。
金融級(jí)數(shù)據(jù)智能未來(lái)的趨勢(shì)是 Big Data Base,我們需要開(kāi)放式的計(jì)算架構(gòu),從統(tǒng)一存儲(chǔ)規(guī)范,可插拔的引擎組件,融合計(jì)算引擎,到統(tǒng)一的智能 SQL,數(shù)據(jù)處理與人工智能系統(tǒng)將會(huì)進(jìn)一步融合,最終形成開(kāi)放智能計(jì)算架構(gòu)的最佳實(shí)踐。
3、BASIC College——螞蟻金服人才培養(yǎng)機(jī)制2009 年,UC Berkeley 大學(xué)發(fā)表了一篇論文,開(kāi)啟了云計(jì)算新的浪潮。事實(shí)上,這些年很多云計(jì)算相關(guān)的業(yè)務(wù),技術(shù)都是對(duì)那篇論文的最佳實(shí)踐。最近,UC Berkeley 發(fā)了這個(gè)系列另外一篇,關(guān)于云計(jì)算下一步未來(lái)的發(fā)展是什么,今天講的金融級(jí)云原生,云原生架構(gòu)都是其中的內(nèi)容。而背后所有的事情則是計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)在未來(lái)的幾年會(huì)有比較重大的變化。
今天為什么講這個(gè)事情?因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)體系架構(gòu)進(jìn)化中,人才是促使進(jìn)化的關(guān)鍵點(diǎn)。
有一個(gè)事情對(duì)我有很大觸動(dòng)。我聽(tīng)別人說(shuō):Google 為了做好 TPU 的性能優(yōu)化,從全公司能夠緊急調(diào)集幾十個(gè)做編譯器的人才,而且這個(gè)還不是全部編譯器人才,聽(tīng)說(shuō)只是挑選了一些。今天,國(guó)內(nèi)到底哪家公司能夠拿出幾十個(gè)這樣的人才?我相信是很少的。而今天中國(guó)整個(gè)軟件業(yè)的發(fā)展,一定是非常需要計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)方面的人才,尤其是編譯器,操作系統(tǒng),硬件方面的人才,軟件領(lǐng)域每一次重大變化都會(huì)帶來(lái)一次重構(gòu)和抽象,這個(gè)都會(huì)需要具備這樣素質(zhì)的人才。
所以我覺(jué)得人才是非常非常關(guān)鍵的,只有找到這些人才,才能把這些事情好,才能做一些大的變化,才能對(duì)未來(lái)的不確定性做一些準(zhǔn)備。在螞蟻金服內(nèi)部有著一個(gè)叫“BASIC College”的技術(shù)培養(yǎng)體系,BASIC 一方面對(duì)應(yīng)著 Blockchain (區(qū)塊鏈)、Artificial Intelligence(人工智能)、Security(安全)、 IoT(物聯(lián)網(wǎng))和 Cloud Computing(云計(jì)算)五大領(lǐng)域,另一方面代表我們始終專(zhuān)注于金融科技的本質(zhì)——計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)技術(shù)能力的提升。
因此,螞蟻金服的“BASIC College”主要圍繞熱門(mén)或前沿的領(lǐng)域,做有針對(duì)性的培訓(xùn),比如 AI 課程等;同時(shí),課程還會(huì)涉及到螞蟻歷史上的重要技術(shù)方向決策。另外,我們除了有內(nèi)部的講師團(tuán),還邀請(qǐng)外部的專(zhuān)家、學(xué)者進(jìn)行技術(shù)的分享與交流。我們認(rèn)為,只有整個(gè)技術(shù)氛圍是開(kāi)放的才可能真正把技術(shù)這件事做到極致。
螞蟻金服擁有非常大的場(chǎng)景,每個(gè)技術(shù)人都有足夠的空間在這個(gè)平臺(tái)上施展自己的抱負(fù)。我所講到的所有技術(shù)都是背后這張圖里面的這群人做的,他們開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)庫(kù),研發(fā)了風(fēng)控系統(tǒng),設(shè)計(jì)了計(jì)算架構(gòu),包括融合計(jì)算等等很多東西。其實(shí)我是這群人里面技術(shù)最弱的。
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