阿里巴巴是中国最大的电子商务公司，拥有庞大的服务器基础设施来支持其业务。该公司拥有超过100万台服务器，使其成为全球最大的云计算提供商之一。
服务器数量背后
阿里巴巴拥有庞大服务器群的原因有很多。交易量巨大：阿里巴巴是全球最大的在线零售商，每天处理数百万笔交易。要支持这一业务量，需要大量服务器来处理订单、跟踪库存和防止欺诈。业务的多样性：阿里巴巴不仅仅是一家零售商。它还提供一系列其他服务，包括云计算、金融科技和物流。这些不同的业务都需要不同类型的服务器来支持其特定需求。弹性需求：阿里巴巴的业务具有高度季节性，在促销活动和购物旺季期间交易量会。该公司使用最先进的技术来设计和管理其基础设施，包括：容器技术：阿里巴巴广泛使用容器技术来部署和管理其应用程序。与传统虚拟机相比，容器更轻、更灵活，这有助于阿里巴巴优化其服务器使用率。分布式系统：阿里巴巴使用分布式系统来支持其大规模业务。分布式系统将数据和应用程序分布在多个服务器上，提高了可扩展性、弹性和容错性。云技术：阿里巴巴使用自己的云计算平台阿里云来托管其服务器基础设施。阿里云提供了一系列服务，包括计算、存储和网络，使阿里巴巴能够轻松地管理和扩展其服务器基础设施。
服务器管理
阿里巴巴拥有一支专门的工程师团队来管理其服务器基础设施。该团队负责：监控性能：工程师们不断监控服务器的性能，以确保它们处于最佳状态。他们使用自动化工具和人工干预来
寻论文《阿里巴巴网站成功案例分析》
1,阿里巴巴本身就是个例子： 阿里巴巴是全球B2B电子商务的著名品牌,是目前全球最大的商务交流社区和网上交易市场。
他曾两次被哈佛大学商学院选为MBA案例，在美国学术界掀起研究热潮，两次被美国权威财经杂志《福布斯》选为全球最佳B2B站点之一，多次被相关机构评全球最受欢迎的B2B网站、中国商务类优秀网站、中国百家优秀网站、中国最佳贸易网，被国内外媒体、硅谷和国外风险投资家誉为与Yahoo， Amazon， eBay，AOL比肩的五大互联网商务流派代表之一。
其创始人、首席执行官马云也被著名的世界经济论坛选为未来领袖、被美国亚洲商业协会选为商业领袖，并曾多次应邀为全球著名高等学府麻省理工学院、沃顿商学院、哈佛大学讲学，是50年来第一位成为《福布斯》封面人物的中国企业家。
也许是取决于“良好的定位，稳固的结构，优秀的服务”，阿里巴巴如今巳成为全球首家拥有210万商人的电子商务网站，成为全球商人网络推广的首选网站，被商人们评为最受欢迎的B2B网站，杰出的成绩使阿里巴巴受到各界人士的关注。
WTO首任总干事萨瑟兰出任阿里巴巴顾问，美国商务部、日本经济产业省、欧洲中小企业联合会等政府和民间机构均向本地企业推荐阿里巴巴。
倾听客户的声音，满足客户的需求也许是阿里巴巴生存与发展的根基，根据相关的调查显示：阿里巴巴的网上会员近五成是通过口碑相传得知阿里巴巴并使用阿里巴巴；各行业会员通过阿里巴巴商务平台双方达成合作者占总会员比率近五成。
在产品与服务方面，阿里巴巴公司为中国优秀的出口型生产企业提供在全球市场的中国供应商专业推广服务。
中国供应商是依托世界级的网上贸易社区，顺应国际采购商网上商务运作的趋势，推荐中国优秀的出口商品供应商，获取更多更有价值的国际订单。
截至2003年5月底加盟企业达到近3000家。
目前已经有70%的被推荐企业已在网上成交，众多类别市场名额已满。
2002年3月开始为全球注册会员提供进入诚信商务社区的通行证-诚信通服务。
阿里巴巴积极倡导诚信电子商务，与邓白氏、ACP、华夏、新华信等国际国内著名的企业资信调查机构合作推出电子商务信用服务，帮助企业建立网上诚信档案，通过认证、评价、记录、检索、反馈等信用体系，提高网上交易的效率和成功的机会。
每月赢收以双位数增长。
阿里巴巴以50万元人民币创业资本起步，吸纳了国际资本2500万美元，经过3年的发展，于2001年底实现当月盈利，2002年实现每月收入双位数的增长，实现全年盈利，从而保证对客户的持久服务能力。
下面是对阿里巴巴公司商业的模式进行分析。
阿里巴巴的营运模式是遵循一个循序渐进的过程。
首先抓住基础的，然后在实施过程中不断捕捉新出现的收入机会。
从最基础的替企业架设站点，到随之而来的网站推广，以及对在线贸易资信的辅助服务，交易本身的订单管理，不断延伸。
出色赢利模式符合：赢利的强有力，可持续，可拓展。
1、架设企业站点 很少有企业把它理解为是一项重要的业务，理由在于这是一个高度离散的行业。
你可以很从容的获得一个或者几个制作企业站点的机会，但不等于能够获得很多。
这里存在收入收集上的困难。
有一些公司主营这项业务，它们往往将业务定格在高端客户。
阿里巴巴是一个很大的商业社区站点，这就是说它有与许多潜在顾客频繁接触的机会。
更重要的是它能顺利的把潜在机会转化为现实收入。
阿里巴巴的目标受众每年都要参加许多类似广交会之类的展销会议，这时候阿里巴巴的工作人员就出现了，有一些低成本的推广活动。
线上与线下的营业推广相结合，实践证明能有效的收集商业机会。
中小企业存在很大的伸缩性，这是说业务流程和业务规模都在迅速的发生变化。
有时候它或许会找邻居帮助设计一个主页，这在当时可能已经足够了，但是很快它就有了更高的需求，这就超过了邻居的能力。
阿里巴巴则有能力提供从低端到高端所有的站点解决方案。
它能在企业的成长过程中获得全部收益。
更大的优势在于制作商品交易市场型的站点。
阿里巴巴只是替商品交易市场做一个外观主页，然后将其链接在自己的分类目录下。
交易市场有了一个站点，实际上这和阿里巴巴的站点是同一个站点，这就提高了被检索的机会。
网页设计毕竟是一项倾向于劳动密集型的业务。
网站设计其实和开发应用程序没有什么不同，这是说存在国际转包的内在需求，这和印度班加罗尔的故事相同。
这也解释阿里巴巴为什么把它的人手更多集中在劳动力成本相对低廉的杭州。
国际转包的实现除了需要品牌，还要有对应的机构设置。
无疑，阿里巴巴一直就是往这一方向走。
2、站点推广 对于网站的媒体定为一直十分模糊，它应当是广播式的，还是特定用户检索式的？其他从事于企业站点设计的公司存在一个很大的问题，没有对应的推广能力。
而网站设计一旦完成，推广是自然需求。
网站实际上是另一种媒体，广告收入对大多数网站都很重要。
无论一些针对企业的服务是否被称之为广告。
广播式的模式容易让人理解，但是逻辑上我们更倾向于检索式的。
原因很简单，网站首页的空间是有限的，换句话说注意力本身是一种稀缺资源。
一些站点的合适位置已经充满了形式各异的广告，我们忍不住困惑，增长的潜力在那里？如果我们定义为检索式的，这同时就表明了有几乎无限可供销售的广告位置。
这好像就是最初网站在股市受到追捧的原因。
跟大多数人的认识相反，中小企业存在很强烈的营销愿望。
这一愿望没有更多转化为现实的理由是：首先通常营销的费用超过了中小企业可承受的范围。
其次以前并不存在相应很好的方式。
在阿里巴巴今天的收入中，站点推广的收入占了一半还多。
“中国供应商”和“网上有名”。
“中国供应商”面对的是出口型的企业，“网上有名”则针对内销或工厂的出口主要以买断形式进行的那一种。
其中的价格依据是，如果某家企业愿意以3万人民币的价格租赁两周的广交会展销摊位，那么它为似乎也会愿意以同样的价格购置一年的在线展销时段。
今年这一价格已经上升到4万。
对于一个新生事物，某种意义上阿里巴巴要证明服务的有效性。
阿里巴巴有一个系统服务的思维。
除了在网站上的页面设置，还可以通过“商情快递”邮件杂志，检索上的优先派序。
至少它能证明付费的顾客要比免费的客户有更多的机会。
有人愿意以6万人民币的价格，以便获得更多的服务内容。
3、诚信通 网络可能是虚拟的，但贸易本身必须是真实的。
信用分析是企业的日常工作。
这很好解释，网友们在拍卖网站上的交易并不是每一次都那么如意。
易趣的统计表明在同通过身份认证但只有少数交易经历的所谓一星级顾客交易中，有6%最终受到了投诉。
都一样，企业间交易存在相似的压力，所不同的是企业对此有更高的敏感性。
在线贸易一方面体现了采购行为更充份的竞争性，另一方面企业对网络信息本身充满了质疑。
“诚信通”作为一项服务不难理解。
可以在“诚信通”上出示第三方对其的评估，企业在阿里巴巴的交易记录也有据可循。
问题是这项服务本身是否会非常成功。
阿里巴巴显然是希望所有的注册会员都使用这项付费的服务，最起码新注册的用户是如此。
这个问题的确非常有趣。
如果这一预想符合了现实，大多数的企业都购买了“诚信通”，那么意味剩下少数也会购买，即便不购买也不再重要。
每个“诚信通”的价格都很便宜，但对网站而言几乎不存在成本。
这就是说阿里巴巴的运营业绩将会非常的成功。
另一种可能是只有少数企业购买了，这就存在用户流失的问题。
类似于阿里巴巴模式的网站今天多如牛毛。
阿里巴巴的认识是，首先他们在前期的努力已经吸纳了国际贸易中最活跃的顾客群。
另一方面在线交易本身必须实现其严肃性。
“如果某一商人在支付最基本的费用上都存在问题，那么他根本就没有资格从事生意本身。
”我想这一逻辑应该被认为是正确的。
4、贸易通 贸易通是阿里巴巴网站新推出的一项服务，它的功能主要有以下几项：和百万商人安全、可靠地进行即时在线沟通、互动；结识、管理自己的商业伙伴，开展一对一的在线营销；强大的商务搜索引擎，搜尽天下商机；服务热线为诚信通会员即时解答网络贸易疑问,方便享受高质量的在线客户服务。
其界面有点类似于常用的聊天工具QQ，非常友好且使用简单。
不过，有关“贸易通”的收费一直没有行动起来，但这却是最初也是最重要的愿望。
阿里巴巴的定义是从企业的每一次日常交易中抽取佣金，这在前期被舆论认为是不可能的，原因在于B2B贸易存在重复交易，企业通常不会一次就更换一家供应商。
这样企业很容易绕开任何中介。
这又是一个没有思维，就迅速下判断的例子。
当然并不是这样的。
“贸易通”可以理解为是一种订单管理软件。
我想很多IT评论人都忽略了阿里巴巴这一项服务，实际上它对阿里巴巴未来的潜在影响最大，绝对不能看成电子邮件的豪华版。
这里有一个观念上的不同，产品重要的是需求，而不是技术表述。
“贸易通”则解决了这所有的问题。
而且操作中存在很强的可行性，可以通过短消息捆绑按次计费。
这一服务所面临的价格敏感性很小，而且存在一个很大的数量。
“贸易通”则延伸了企业软件托管的思路。
2，阿里巴巴电子商务网站Linux应用案例 解决之道阿里巴巴在2003年年初开始启动是数据库升迁项目。
3月底引进基于Linux平台的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)，4月初开始安装，到4月底便成功上线。
新的数据库集群是以Dell 6650为硬件服务器、存储服务器采用Dell/EMC CX200存储阵列、以Red Hat Linux Advanced Server 2.1为操作系统、数据库采用Oracle9i集群数据库，采用三层架构，部署两个节点的集群系统。
在从原有系统向新系统迁移数据时，按数据的不同特征进行，不仅能够快速迁移数据，并且大大减少了由于系统迁移而可能造成的停机时间。
阿里巴巴数据库项目主管鲁国良先生说：“我们原有系统采用的数据库也是Oracle数据库，只不过它是基于Linux的单机数据库，因此，在数据迁移过程中，几乎没有遇到大问题。
由于Oracle9iRAC在节点间信息交换的性能有了很大的改进，使得我们在从原来的单机系统升级到集群系统时，几乎不需要更改应用，新系统得到快速部署，一个月之内就能够上线。
”应用效益鲁先生说：“通过采用2个节点的集群系统，我们能够很好地避免在升级Linux系统时可能出现的停机现象。
Linux仍在迅速发展之中，其内核技术更新快，为了及时获得Linux更先进的功能，我们需要及时升级Linux内核技术。
由于Exodus中的数据库集群采用的是2个节点的集群系统，我们可以先对集群中的一个节点升级其Linux内核，然后再升级另一个节点，在此过程中，系统完全能够正常运行。
借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的强大功能，系统的管理工作变得简单得多，并且能够有效弥补Linux操作系统的一些不足，在降低应用成本的同时，获得强大的性能。
”在性能与成本之间获得很好的平衡，全面满足网站的应用需求。
采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为Exodus的数据库平台，阿里巴巴既能够充分利用Linux平台的低成本优势，同时能够获得Oracle9i数据库强大的性能优势，获得对网站发展至关重要的系统性能、安全性、可靠性和可扩展性。
性能提高60%。
以基于Linux的Oracle9i集群数据库为动力的“Exodus”投入使用后，成功地把阿里巴巴网站性能提高了60%。
系统在投入使用后不久，中国部分地区遭受“非典”袭击，为了尽可能避免相互接触，企业纷纷转向网上交易，作为中国最主要的商业网站之一，阿里巴巴成为广大企业进行交易的平台，日交易从“非典”前的4千~5千笔迅速攀升到6月初的9千~1万2千笔。
“Exodus”的及时投入使用，为阿里巴巴从容应对快速增长的交易量提供了强大的动力，帮助阿里巴巴及时把握住新的发展机遇。
系统管理简单化。
借助Oracle9iRAC先进的Data Guard技术，阿里巴巴能够简化数据库的管理工作。
Oracle9i Data Guard能够维护关键数据的实时拷贝，从而能够防止由于各种原因引起的数据丢失。
工作区之间强大的转接和转回能力，使得硬件和操作系统的维护更为容易，同时又降低了宕机时间。
比如，在过去，当主数据库和备用数据库的网络出现异常时，往往需要采用手工方式复制Archive Log，并应用到备用系统，工作量相当大，现在，这些工作都能够自动完成。
大大减少宕机时间。
借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的高可用性，阿里巴巴无论是升级Linux内核还是升级应用，都不需要关闭系统，有效减少了计划内停机时间。
同时，集群系统中两个节点互为备份，大幅度减少了意外停机的时间。
减少测试环境和实际应用环境的差异，提高系统部署的效率。
现在，Linux已成为成长型企业的首选应用开发和测试平台，比如在Linux系统上运行开发数据库，而在其它系统上运行产品数据库，结果是在开发、测试、产品应用平台之间存在着差异。
这种差异往往会影响到系统部署时的投入。
阿里巴巴通过采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为产品数据库，有效地缩小了这些差异，使很多测试工作变得真正有意义，直接用于产品应用平台，从而提高系统的部署效率。
为什么选择ORACLE在谈及选择基于Linux的Oracle9i集群数据库的原因时，鲁先生说：“Oracle9i集群数据库在性能、安全性、24×7高可用性、稳定性方面都很好地满足了我们的应用需求，特别是它强大的易扩展性，尤其适合阿里巴巴快速发展的特点。
另一方面，Oracle公司对Linux的积极态度和支持力度以及在Linux平台上不断实现的性能突破，坚定了我们采用Linux的信心，使我们既能够满足电子商务网站对性能和安全性的高要求，同时也能够很好地解决了成本控制的问题，这对我们成长型企业来说至关重要。
基于Linux的Oracle9i集群数据库使我们能够以较低的成本在Linux平台上获得企业级的性能、可靠性和可扩展性，在Linux平台上运行网站的关键应用系统。
其强大的集群能力，使我们能够在以后交易量上升到一定程度需要增加系统容量时，只需简单地增加节点，完全不需要更改应用，我们获得了一个真正按需部署的系统。
”未来计划我们将继续关注Oracle在Linux方面的合作以及技术的发展。
随着阿里巴巴业务的不断发展，我们将充分利用“Exodus”系统成功应用基于Linux的Oracle9i集群数据库的经验，改善其它应用系统，逐步把这些系统迁移到Oracle平台上。
阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的
转载:阿里巴巴为什么选择ApacheFlink？
本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家莫问在云起大会上的演讲。
一棵大树从一棵小树苗长成；小小橡实可能长成参天大树
随着人工智能时代的到来和数据量的爆炸，在典型的大数据业务场景中，最常见的数据业务方式是使用批处理技术处理全量数据和流计算处理实时增量数据。
在大多数业务场景中，用户的业务逻辑在批处理和流处理中往往是相同的。
但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。
因此，用户通常需要编写两套代码。
无疑，这带来了一些额外的负担和成本。
阿里巴巴的商品数据处理往往需要面对增量和全量两种不同的业务流程，所以阿里在想，我们能不能有一个统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码就可以了。
在这样不同的场景下，无论是全数据还是增量数据，还是实时处理，都可以有一套完整的解决方案支持，这也是阿里选择Flink的背景和初衷。
目前开源的大数据计算引擎有很多选择，如Storm、Samza、Flink、KafkaStream等。
、以及Spark、Hive、Pig、Flink等批量处理。
但是同时支持流处理和批处理的计算引擎只有两个选择:一个是ApacheSpark，一个是ApacheFlink。
技术、生态等多方面综合考虑。
首先，Spark的技术思路是模拟基于批量的流量计算。
另一方面，Flink使用基于流的计算来模拟批处理计算。
从技术发展的角度来看，用批处理来模拟流程存在一定的技术局限性，这种局限性可能很难突破。
Flink基于流模拟批处理，在技术上具有更好的可扩展性。
从长远来看，阿里决定将Flink作为统一通用的大数据引擎作为未来的选择。
Flink是一个统一的大数据计算引擎，具有低延迟、高吞吐量。
在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台每秒可以处理数亿条消息或事件，延迟为毫秒级。
同时，Flink提供了一次性的一致性语义。
保证了数据的正确性。
这样，Flink大数据引擎就可以提供金融数据处理能力。
弗林克在阿里的现状
基于ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，从阿里巴巴的搜索和推荐两个场景实现。
目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都采用了基于Flink的实时计算平台。
同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上。
Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储。
所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。
目前，这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团，还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于Flink的云产品支持。
Flink在阿里巴巴的大规模应用表现如何？
规模:一个系统是否成熟，规模是一个重要的指标。Flink最初推出阿里巴巴只有几百台服务器，现在已经达到上万台服务器，在全球屈指可数；
状态数据:基于Flink，内部积累的状态数据已经是PB规模；
事件:如今，每天在Flink的计算平台上处理的数据超过万亿条；
PS:高峰期每秒可承担超过4.72亿次访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11的大屏；
弗林克的发展之路
接下来，从开源技术的角度，我们来谈谈ApacheFlink是如何诞生，如何成长的。而阿里又是如何在这个成长的关键时刻进来的？你对它做过哪些贡献和支持？
Flink诞生于欧洲大数据研究项目平流层。
这个项目是柏林工业大学的一个研究项目。
早期，Flink做的是批量计算，但2014年，同温层的核心成员孵化了Flink，同年将Flink捐赠给Apache，后来成为Apache最顶尖的大数据项目。
同时，Flink计算的主流方向被定位为流式，即使用流式计算来计算所有的大数据。
这就是Flink技术诞生的背景。
2014年，Flink作为专注于流计算的大数据引擎，开始在开源大数据行业崭露头角。
不同于Storm、SparkStreaming等流计算引擎，它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎，还提供了许多高级功能。
比如提供有状态计算，支持状态管理，支持数据语义的强一致性，支持事件时间，水印处理消息无序。
Flink核心概念和基本概念
Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。
是什么状态？比如开发一套流量计算系统或者任务做数据处理，可能经常需要对数据做统计，比如Sum，Count，Min，Max，这些值都需要存储。
因为它们是不断更新的，所以这些值或变量可以理解为一种状态。
如果数据源正在读取Kafka，RocketMQ，可能需要记录读取的位置并记录偏移量。
这些偏移变量是要计算的状态。
Flink提供了内置的状态管理，可以将这些状态存储在Flink内部，而不需要存储在外部系统中。
这样做有以下优点:第一，减少了计算引擎对外部系统的依赖和部署，运维更简单；其次，在性能上有了很大的提升:如果是通过外部访问，比如Redis，HBase必须通过网络和RPC访问。
如果Flink在内部访问这些变量，它只通过自己的进程访问这些变量。
同时，Flink会定期让这些状态的检查点持久化，并将检查点存储在分布式持久化系统中，比如HDFS。
这样，当Flink的任务出错时，它会从最新的检查点恢复整个流的状态，然后继续运行它的流处理。
对用户没有数据影响。
Flink如何保证在检查点恢复的过程中没有数据丢失或冗余？要保证计算准确？
原因是Flink使用了一套经典的Chandy-Lamport算法，其核心思想是将这种流计算视为一种流拓扑，在这种拓扑的头部有规律地插入来自源点的特殊屏障，并将屏障从上游广播到下游。
当每个节点接收到所有栅栏时，它将拍摄状态快照。
每个节点完成快照后，整个拓扑将被视为一个完整的检查点。
接下来，无论发生什么故障，都会从最近的检查点恢复。
Flink使用这种经典算法来确保语义的强一致性。
这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。
以下是Flink解决无序问题的方法。
比如星球大战的序列，如果按照上映时间来看，可能会发现故事在跳跃。
在流量计算上，和这个例子很像。
所有消息的到达时间与源在线系统日志中实际发生的时间不一致。
在流处理的过程中，希望消息按照它们在源端实际发生的顺序进行处理，而不是按照它们实际到达程序的时间。
Flink提供了一些先进的事件时间和水印技术来解决乱序问题。
以便用户可以有序地处理该消息。
这是Flink的一个很重要的特点。
接下来介绍一下Flink起步时的核心概念和理念，这是Flink发展的第一阶段；第二阶段是2015年和2017年。
这个阶段也是Flink发展和阿里巴巴介入的时候。
故事源于2015年年中我们在搜索事业部做的一项调查。
当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，既有自研的，也有开源的。
但是，为了思考下一代大数据引擎的方向和未来趋势，我们对新技术做了大量的研究。
结合大量的研究成果，我们最终得出结论，解决一般大数据计算需求，整合批量流的计算引擎是大数据技术的发展方向，最终我们选择了Flink。
但2015年的Flink还不够成熟，规模和稳定性都没有付诸实践。
最后我们决定在阿里成立Flink分公司，对Flink进行大量的修改和改进，以适应阿里巴巴的超大型业务场景。
在这个过程中，我们团队不仅改进和优化了Flink的性能和稳定性，还在核心架构和功能上做了大量的创新和改进，并贡献给了社区，比如:Flink全新的分布式架构、增量式检查点机制、基于信用的网络流量控制机制和流式SQL。
阿里巴巴对Flink社区的贡献
我们来看两个设计案例。
第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，对Flink的作业调度和资源管理做了明确的分层和解耦。
这样做的第一个好处是Flink可以在各种开源资源管理器上本地运行。
这种分布式架构改进后，Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kubernetes这两种最常见的资源管理系统上。
同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度，使Flink可以支持更大的集群，获得更好的资源隔离。
另一个是实现增量检查点机制，因为Flink提供了有状态计算和规则检查点机制。
如果内部数据越来越多，检查点就会越来越大，最终可能导致做不下去。
提供增量检查点后，Flink会自动找出哪些数据是增量更改的，哪些数据是修改的。
同时，只有这些修改过的数据被持久化。
这样检查点就不会随着时间的运行越来越难，整个系统的性能也会非常稳定，这也是我们贡献给社区的一个非常重要的特性。
经过2015-2017年对Flink流媒体能力的提升，Flink社区逐渐走向成熟。
Flink也成为了流媒体领域最主流的计算引擎。
因为Flink最开始是想做一个统一流式、批量处理的大数据引擎，这个工作在2018年就已经开始了。
为了实现这一目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构和统一SQL解决方案。
同时，在流式计算的各种功能得到改进后，我们认为批量计算也需要各种改进。
无论在任务调度层还是数据洗牌层，在容错性和易用性方面都有很多工作需要改进。
究其原因，这里有两个要点与大家分享:
●统一的API堆栈
●统一的SQL方案
我们来看看FlinkAPI栈的现状。
研究过Flink或者用过Flink的开发者应该知道。
Flink有两个基本的API，一个是数据流，一个是数据集。
数据流API提供给流用户，数据集API提供给批量用户，但是这两个API的执行路径完全不同，甚至需要生成不同的任务来执行。
所以这和统一API是冲突的，这也是不完善的，不是最终的解决方案。
在运行时之上，应该有一个统一批量流程集成的基础API层，我们希望API层能够统一。
因此，我们将在新架构中采用一个DAG(有限非循环图)API作为批处理流的统一API层。
对于这种有限无环图，批量计算和流量计算不需要明确表示。
开发者只需要在不同的节点和不同的边定义不同的属性，就可以规划数据是流属性还是批属性。
整个拓扑是一个统一的语义表达，可以集成批量流。
整个计算不需要区分流量计算和批量计算，只需要表达自己的需求。
有了这个API，Flink的API栈就统一了。
除了统一的基础API层和统一的API栈，SQL解决方案在上层也是统一的。
而批处理SQL，我们可以认为有流计算和批处理计算的数据源，我们可以把这两个数据源模拟成数据表。
可以认为流数据的数据源是一个不断更新的数据表，而批量数据的数据源可以认为是一个相对静态的表，没有更新的数据表。
整个数据处理可以看作是SQL的一个查询，最终结果也可以模拟成一个结果表。
对于流计算，它的结果表是一个不断更新的结果表。
对于批处理，其结果表是相当于一次更新的结果表。
从整个SOL语义表达来看，flow和batch是可以统一的。
此外，流SQL和批处理SQL都可以使用同一个查询来表示重用。
通过这种方式，所有流批次都可以通过同一个查询进行优化或解析。
甚至许多流和批处理操作符都可以重用。
弗林克的未来方向
首先，阿里巴巴要基于Flink的本质做一个全能的统一大数据计算引擎。
放在生态和场景的地面上。
目前Flink是主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成共识，Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。
接下来的重要任务是让Flink在批量计算上有所突破。
在更多的场景下，已经成为主流的批量计算引擎。
然后进行流量和批次的无缝切换，流量和批次的界限越来越模糊。
使用Flink，在一个计算中，可以同时进行流量计算和批量计算。
第二个方向是Flink得到更多语言的生态支持，不仅仅是Java，Scala，还有Python和Go进行机器学习。
未来希望用更丰富的语言开发Flink计算任务，描述计算逻辑，连接更多生态。
最后不得不说AI，因为很多大数据计算需求和数据量都在支撑非常热门的AI场景。
所以我们会在完善Flink流批生态的基础上，继续往上走，完善上层Flink的机器学习算法库。
同时，Flink会借鉴成熟的机器，深度学习融合。
比如Flink上的Tensorflow，可以用来整合大数据的ETL数据处理和机器学习的特征计算、特征计算，以及训练的计算，让开发者同时享受多个生态系统带来的好处。
阿里巴巴云境是什么东西？
这个是阿里巴巴做的一款信息化系统产品，主要针对中小企业，它的服务器??硬件的支持，都是阿里放在云端的。
相当于都是由阿里来帮你管理数据??，客户的硬件投入非常低，系统管理成本也很低，通常是以年费的形式来运行。
为什么阿里巴巴，腾讯等这些公司要把服务器放在美国？
为了让美国人民享受到阿里巴巴和腾讯的服务啊，另外国内的人到美国去，也是需要相关的服务的。
阿里巴巴属于哪个行业？
阿里巴巴主营属于电子商务，还包括互联网金融、电子支付、物流等。
同时，阿里巴不断发展还涉及到更广的领域，比如传媒、物联网等。
阿里巴巴集团本家产业：阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、阿里妈妈、口碑网、阿里云、中国雅虎、一淘网、淘宝商城、中国万网，聚划算、云峰基金、蚂蚁金服。
一般的网店需要多大的服务器？
不需要因为你申请的淘宝店是一个虚拟空间来着，在阿里巴巴自已建设的机房之中，可直接使用，无需自备服务器。直接装修店铺，上架商品即可
阿里千岛湖数据中心建在湖底吗？
是的，阿里巴巴的一个服务器中心就放在千岛湖湖底。
阿里云千岛湖数据中心建筑面积平方米，共11层，可容纳至少5万台设备。
作为水冷驱动的工业数据中心建设的模板，很有创新性和代表性。
数据中心90%时间不需要电制冷，深层湖水通过完全密闭的管道流经数据中心，帮助服务器降温，再流经2.5公里的青溪新城中轴溪，作为城市景观呈现，自然冷却后又回到千岛湖。
阿里有多少台服务器
问题一：.阿里巴巴有多少服务器有钱就是任性 我们这在线活跃客户平均5万左右 服务器是数着钱一台一台加的 问题二：阿里云服务器机房 有多少台服务器阿里主做的云服务器，独立的实际不是很多的，他不主做实体物理机器。
问题三：阿里巴巴 腾讯都有几万台服务器 怎么同步更新代码和功能则是采用云的方式，是将资源融合到一块，所以不存在同步更新的问题，就好像几万杯水倒在大容器里，然后通过容器资源管理一样。
问题四：2015 阿里云有多少 台服务器这个不知道呢 估计对阿里云来说 这个应该是个秘密吧 问题五：阿里云一台服务器可以备案多少个域名一台云主机可以申请5个备案服务号（原备案许可号）可备案5次，每备案一次需要一个备案服务号。
域名个数不受限制，可放置多个网站（具体需根据各省管局规则）如您在备案过程中遇到问题可私信我，以便尽快解决您的问题。
一个主体本身备案网站个数是不受限制的，请了解。
问题六：阿里云服务器一台可以备案多少个网站其实一台服务器是可以备案多个域名的.而且可以分多次提交.工信部并没有限制数量.但阿里觉得太麻烦.所以限制了每个用户备案的数量.好像最多是5个或者10个.建议在开通之前了解清楚.除阿里云以外.大多其他的IDC服务商都没有限制这些. 海腾数据杨闯为你解答. 问题七：腾讯，阿里巴巴这样的公司拥有多少台服务器来支持她们的业务因为业务比较多，而且需要可用性极高 所以他们一般在全国各地都有他们的服务器 每个节点都有至少几十台几百台的服务器 在一些重要的地区，可能有几千几万台服务器 问题八：阿里云服务器可以放多少个网站云主机是和服务器一样的管理方式的，只要你的域名有备案，如果你的带宽，磁盘，内存等足够使用，原则上是可以放无限个网站的。
问题九：阿里云服务器一台可以备案多少个网站其实一台服务器是可以备案多个域名的.而且可以分多次提交.工信部并没有限制数量.但阿里觉得太麻烦.所以限制了每个用户备案的数量.好像最多是5个或者10个.建议在开通之前了解清楚.除阿里云以外.大多其他的IDC服务商都没有限制这些. 海腾数据杨闯为你解答. 问题十：一个台阿里云服务器可以建几个网站？云主机因为有独立的IP.带宽以及操作系统.它也是可以通过IIS来发布网站并不会影响到其他用户.所以云主机是不限制网站数量的.一个云主机放多少个网站跟两方面有关.一个是云主机的配置与带宽大小贰另一个就是所放的网站类型.一般情况下下载,电影类的网站会占用较多的系统资源.而文字.论坛类的网站会节约系统资源.所以网站的类型不同.能承载的网站数量也就会不同.一般情况下即使高配置的云主机来小型企业网站.放一两百个就可以了. 太多会影响到性能. 个人观点.希望对你有帮助.若有问题可以来找我
