在百度開放云總經理劉旸看來，當今世界正面臨著由技術突破帶來的全行業升級，在這場商業劇變中，背后是三個重要的「重新定義」：第一，云計算重新定義了「IT」。它改變了企業所需要的 IT 資源的擁有與供給的方式，基于互聯網級的資源管理平臺，徹底改變了傳統企業的 IT 模式，為新的商業創新提供了可能；
第二，大數據重定義了「資產」，相較于以往的重資產，企業在經營中不斷生成的數據，將成為企業未來繼續生存并保持競爭力的砝碼；第三，人工智能重定義了「效率」，通過語音、圖像、視頻、自然語言識別和智能處理等技術，讓傳統的計算機具備更為強大的能力，大幅提升工作效率。
基于以上三個重新定義，百度開放云的重新堆棧也分為三層：云計算層、大數據應用層、和人工智能層。
處理大數據無非以下四個步驟：
收集：原始數據種類多樣，格式、位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據并轉換成相應的格式方便處理。
存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。
變形：原始數據需要變形與增強之后才適合分析，比如網頁日志中把IP地址替換成省市、傳感器數據的糾錯、用戶行為統計等。
分析：通過整理好的數據分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，幫助企業決策。
其實，如果涉及到“大數據”，不得不提百度最大的業務——搜索。百度搜索已經收錄全世界超過一萬億的網頁，每天響應中國網民大約幾十億次的請求。除此之外，百度還有另外20多個用戶過億的產品線，而且各個產品底層的大規模數據處理，都需要使用百度團隊維護的大數據處理平臺。
百度分布式計算平臺：離線引擎優化
關于MapReduce
首先介紹主要的離線計算模型——MapReduce，百度從2007年開始引進Hadoop 0.15.1，隨后快速發展，2011年百度的MR單集群規模達到5000臺，到2013年已經多達1.3萬臺，這也是截止到目前為止全世界最大的單集群。Hadoop全集群規模為10萬量級, 作業量達到了百萬量級，日均CPU利用率超過80%，遠超業界同行，百度開放云(http://cloud.baidu.com)底層依賴的大規模集群調度、資源隔離等技術能力世界領先。除了在規模方面不斷擴大，百度一直在Hadoop性能分析方面進行了大量的優化。2013年的測試結果顯示，百度內部MR實現相比于開源Hadoop性能提升30%。典型優化，例如Hadoop中的Shuffle，百度將其做成一個統一的shuffle服務，不再占用Map或Reduce槽位。比如對關鍵熱點函數采用SSE向量化等。
2014年，百度繼續對計算引擎做了大幅優化， Native C++實現的DAG引擎正式上線。下圖是一個 4輪MR Job實現的典型業務流示例，DAG引擎上線后，可以優化成一個DAG作業，可以避免3次Reduce寫多副本引入的磁盤IO及網絡IO，還可以規避2次Map讀HDFS的IO以及處理耗費。
下圖是一個真實業務由SQL計算表示層翻譯下來的，基于MR引擎時，SQL會翻譯成25個MR JOB，如果百度把它優化成DAG，能夠避免很多次磁盤IO操作。在優化之后，運行時間直接縮減到1個小時，優化前后的差異非常顯著。
內存流式Shuffle
2014年，百度對Shuffle進行重大重構，初期實習生同學完成的Demo以BaiduSort名義參與了2014年Sort BenchMark大數據排序國際大賽，并獲得冠軍（2015年百度沒再參加，國內其他公司以同樣技術通過更大規模集群刷新記錄）。2015年，新Shuffle技術完成全面上線。Hadoop默認Shuffle實現為基于磁盤Pull模式，計算過程顯式分成Map、Shuffle、Reduce過程；Baidu研發的新Shuffle采用內存流式Push模式，Map端完成部分記錄處理后直接從內存中將計算結果推送給下游。
舉例來說，Map處理256MB輸入數據，在內存流式Shuffle模式下，處理完100條記錄以后，直接通過內存推送到下游，這樣就形成流水線方式處理。不再有顯式的Shuffle階段。
目前，該Shuffle組件為通用組件，正逐步推廣到其他分布式計算平臺中。
百度分布式計算平臺：系統架構演進
前面重點介紹了百度開放云BMR服務中涉及到的規模、性能方面優化思路和效果，接下來跟大家一起分享一下，百度遇到的整體架構方面挑戰以及優化思路。
2012年系統架構中，最主要的兩個離線計算平臺，左邊是以MapReduce模型為主的批量計算平臺BMR，右邊是MPI /BSP模型為主的大規模機器學習平臺BML。從最下面可以看到，MapReduce和MPI模型底層硬件就有較大差異。Hadoop分布式文件系統多副本以及強大的故障處理機制，使得Raid卡完全沒有必要，采用多塊超大容量SATA硬盤非常適合。
而MPI差別較大，MPI是一個消息傳輸框架，它在設計之初就沒有考慮太多異常處理，因此它對底層系統可靠性要求非常高。百度采用了非常高配置的服務器，例如帶Raid卡的sas硬盤，超大內存、萬兆互聯等。
BMR Hadoop由大量SATA硬盤的服務器構成，存儲系統為HDFS，資源調度層面百度有自研的調度器ARK（與社區Yarn比較類似）。而BML大規模機器學習平臺上，支持的業務樣本超過數百億計量級，特征規模也遠超百億。百度在運行機器學習時，需要先啟動MapReduce，然后再將數據從HDFS分發到各個MPI節點，這種方式對網絡帶寬的要求很高。
系統部同事持續改進內網帶寬的同時，BML平臺層面也在思考應該如何解決跨MR和MPI倆大集群間的日益嚴重的網絡帶寬問題。
另外還有一個需求：MPI是一種事務性調度模型，比如一個業務需要200臺機器,如果平臺此時只有199臺機器空閑，實際也很難用起來（除非修改提交參數，但涉及輸入數據重新分塊處理等比較復雜）。另外MPI計算往往顯式分為計算、傳輸、計算等階段（即BSP模型），因此資源利用波動性較大，例如CPU計算階段，網絡空閑；網絡傳輸或全局同步階段，CPU空閑。為解決這個問題，百度在MPI集群中引入IDLE計算，IDLE業務資源占用充分可控，典型的IDLE任務如MapReduce任務，而執行MR任務又會進一步加劇MR集群和MPI集群間網絡帶寬問題。
基于以上考慮，百度正式將MPI底層硬件替換為替換成高配置存儲型服務器，硬盤同構，文件系統都采用HDFS，BML算法輸入和輸出均通過HDFS，不再是本地文件系統。
BML機器學習執行引擎層面，百度基于MPI封裝了DVCE（Distributed VectorComputingEngine）分布式向量計算引擎，屏蔽MPI過于低層的編程接口,通過高層抽象自動翻譯為MPI任務，這就是百度第二代專門針對“并行計算”開發的系統框架。
2014年，BML機器學習執行引擎遷移到ELF第三代并行計算框架， ELF采用ParameterServer架構，大幅降低機器學習算法開發代價，對比于百度的第二代框架DVCE，在開發效率方面有大幅度的提升。離線計算方面，完成了Native C++ DAG引擎上線，百度內部叫DCE（Distributed ComputingEngine）。
2014年BMR和BML底層都采用Matrix完成資源分配與隔離，其他平臺如小批量計算系統TaskManager和毫秒級計算延遲的Dstream系統，都基于業務需求特殊性，采用獨立的資源隔離和調度系統。
2015年的架構改進，主要是將所有的計算模型均遷移到Matrix+Normandy架構。Normandy兼容社區Yarn調度接口，開源社區新型興計算平臺可以很輕松的接入到百度的計算生態里。
百度已經介紹了百度大數據分析和挖掘平臺主要的底層引擎和架構，接下來談一下最新思考。
系統底層是IDC硬件，接著是Matrix，再是Normandy，然后是幾個主要的引擎。之前介紹底層架構的統一，比如在硬件、調度、存儲等方面的統一。實際上各個系統對外的結果，都有自己的接口，如果要使用MR，很多人寫MR程序都是直接調用Hadoop原生接口，配置涉及到的多個參數。部分業務還需要流式系統完成日志清洗，在經過MapReduce模型批量預處理，隨后通過ELF完成機器學習模型訓練，最后再通過MapReduce模型完成模型評估，可見一個業務需要跨越多個模型，需要業務線同學同時熟悉很多模型和平臺，而每一個模型又有各自特點和接口。只有足夠了解模型的細節和接口后，才能真正的利用好該模型。
于是百度正式立項BigFlow項目（原項目名DataFlow，圖片未來及修改），將模型的細節屏蔽。平臺自動決定選擇合適的并發度，甚至智能選擇應該把這個翻譯到哪個計算模型。BigFlow可以支持多個不同的計算引擎（每個引擎在其適合的領域做到極致），充分發揮各引擎性能和功能。所以用戶使用同一套接口，便能對應到不同的任務。由于采用高層抽象，業務開發效率獲得大幅提升，代碼量大幅減少，其維護成本也大幅降低。BigFlow集成常見優化手段，因此將大幅提升平臺有效資源占用。
百度開放云——大數據+智能
最后，向大家簡要介紹百度開放云。2014年，百度正式決定將服務內部業務多年的云計算技術正式對外提供服務，即百度開放云，對應官網http://cloud.baidu.com。百度開放云大數據方面，BMR已經對外開放，而更多的大數據分析和服務都還未對外開放。BMR集群上可以做到按需部署，用戶專享，更關鍵的是完全兼容開源的Hadoop/Spark平臺，開放云客戶基于Hadoop、Spark、Hbase等已經實現的大數據業務幾乎不用修改就可以平滑遷移到云上。多維分析服務Palo，它完全兼容MySQL網絡協議，因此，客戶朋友們熟悉的Mysql Client的工具均可使用。
同時，Palo支持JDBC、ODBC的編程接口，如果已有程序采用的是JDBC、ODBC，那么遷移成本幾乎為零。最后看到它與業界主流的BI工具商業分析的工具對接的，比如Tableau、Saiku、BIEE、R。
最后再介紹機器學習云服務BML，BML中提供的深度學習技術，曾獲得2014年百度最高獎。BML提供端到端的解決方案，里面提供的算法均服務百度內部業務多年，典型如網頁搜索、百度推廣（鳳巢、網盟CTR預估等）、百度地圖、百度翻譯等。
使用開放云BMR和BML、Palo等，就可以立刻、直接享用與百度搜索同等品質的大數據分析和挖掘服務！
