蚂蚁数据可视化(阿里的技术到底有多牛)

蚂蚁数据可视化，阿里的技术到底有多牛？用阿里巴巴CTO张建锋(花名(行痫) )的一句话来形容，阿里巴巴“天猫双十一”是全球互联网技术的“超级工程”。

在查看、搜索、添加购物车、下单、支付、等待退款的所有环节，都有可能同时承受数十万以上的高并发压力，天猫双十一这项技术大考可以说是国内仅次于12306春运的行业技术大考。 这背后，是无数阿里工程师默默奉献，无数技术难关为大家创造的近乎完美的双十一购物体验。

我先给你看一些数据：

此次双十一，阿里巴巴自建绿色数据中心，相对于70%的传统技术节能，年节约能耗达到5.6亿度，相当于17万户普通家庭的年用电量，是大规模的乡镇年居民用电量。 互联网行业更大的液冷集群，PUE接近理论极限1.0，快递电子发票节约200亿张/年的纸质运输单据，物流光切箱就节约7500万快递纸箱/年。

双十一期间为用户个性化推荐达453亿次，智能 订单量达70万人工日服日工作量，智能 占98%，智能翻译超过10亿次，生物识别占60.3%，跟踪1.5亿次这可以说是世界的奇迹

技术主咖“淘宝、天猫技术”自不必说，双十一最主要的技术团队是淘系技术团队，主要是淘宝、天猫技术团队，这既是阿里巴巴的核心竞争力，也是与业务最接近的技术团队之一。

从双十一晚party开始，利用淘宝交互技术引擎，全面打造阿里生态会员、权益、能源、互动玩法、快速研发、秒级上线。 双十一通过各大APP内异构技术的基础实施，基于混合传输/分析过程(htap )技术，提供代码非侵入式实时数据完整性检测能力，消耗千亿能量和10亿现金

分布式数据库OceanBase，这是我国之一个拥有自主知识产权，首次应用于金融核心业务分布式关系数据库。 分布式架构SOFAStack、双十一智能化全链路压力测量每次都能保证双十一的平稳过渡，三地务中心多活架构是在一个城市机房发生故障时，服务器分级切换到无故障机房，在保证业务连续性的同时

阿里巴巴的坚强后盾“AlibabaCloud”——天猫双十一表现得如此精彩，Alibaba cloud (阿里巴巴cloud )是最重要、最坚实的后盾。

AlibabaCloud (阿里巴巴云)的飞天系统是阿里巴巴的必杀器，阿里巴巴引入全球更大规模的混合云APP，飞天2.0是双十一的重要支柱，此次是双十一AlibabaCloud (阿里巴巴云)

龙架构灵活的裸机服务器。 解决高峰流量中的性能瓶颈

基于 2.0和FusIOnEngine的ESSD云提供了数十Pb级的存储挑战，应用互联网历史上更大的并行io挑战全球领先的RDMA网络，为海外直播提供异构计算FaaS舜天平台近30个App的数据完整性和安全性支持IPv6云、网络和终端，是国内之一个实现大规模边缘计算、物联网操作系统、多环境隔离SDK、 Alibaba云(阿里巴巴云) IoT物联网管平台Link WAN，Alibaba云物联网云平台link平台，应用开发平台

支付宝(Alipay )是天猫更好的兄弟。 如果说AlibabaCloud (阿里巴巴云)是天猫双十一背后默默支持的伙伴，工作的是幕后工作，那么支付宝(Alipay )则是天猫双十一更好的台前兄弟，是直接与用户打交道的兄弟。

在这次的双十一中，支付宝(Alipay )的很多自研核心技术也拿到了台前。 例如，阿里技术首次应用于双十一，目前阿里全球专利申请量排名之一，Ant Blockchain在商品正品溯源、跨境转账等方面有重要应用，在人脸识别技术方面更是如此

别忘了不辞辛劳的菜鸟网络2018年天猫双十一。 当天的16:48件物流订单超过了2017年天猫物流订单的总量。 当日10:36物流订单超过2016年物流订单总量； 同日，9:01点，进口量突破1,000万。 今年天猫双十一订单总量突破10亿，进入10亿订单时代；

2018年天猫双十一当天8时，全国接收城市数量已达到263个，其中上海、苏州、北京、重庆、沈阳名列前五。

2013年至2018年间，双十一物流包裹从1.52亿上升到10.42亿，但1亿个物流包裹的接收从9日下降到2.6日。 这种效率的提高是因为实现了私人网络对中国骨干物流网络的构想。

“双十一”对阿里巴巴来说本质上是一次高考，一次年度技术高考，阿里巴巴改变了13亿人的消费模式，而天猫双十一创造了中国零售的奇迹，背后是无数工程师用代码积累的技术奇迹。

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蚂蚁是二维视觉？蚂蚁抬起头，所以他生活在三维世界里。 另外，二维世界只存在于照片中，蚂蚁住的地方就是我们住的地方。 例如，如果你把脚朝蚂蚁踢，蚂蚁就会抬起头迅速逃跑。

蚂蚁p8与阿里p8哪个好？阿里巴巴和蚂蚁金服没有所有权关系，但属于业务关系。 蚂蚁金服的管理员是马云，阿里巴巴的管理员是蚂蚁合作伙伴。

蚂蚁金服的老板是马云(杰克默)，蚂蚁只是合伙人，但他利用合伙人制度成功让创业者控制了公司的实际控制权。 最终马云说。 大股东只涉及财务投资，与管理无关。

对于上班平台来说，在阿里巴巴更大。 在蚂蚁工作当然更好。

它会有怎样的发展趋势和前景？一、什么是大数据可视化

数据可视化是根据时间信息和空间信息等数据的特性，找出适当的可视化，例如图表(Chart )、图表(graph )、地图(Map )等，通过视觉上表现数据，使人们能够理解数据，同时数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步也是最重要的一步。

数据可视化来源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当今计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机直观地表达抽象信息，实现信息快速检索和认知能力的数据可视化系统并不是为了展现用户已知数据之间的规律，而是为了让用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的本质。

二.大数据可视化的基本概念

1 )数据空间。 由n维属性、m个元素组成的数据集构成的多维信息空间。

2 )数据开发。 利用一定的工具和算法定量推导和计算数据。

3 )数据分析。 通过切片、块、旋转等动作对多维数据进行分析，可以从多角度、多角度观察数据。

4 )数据可视化。 用图形图像表示大规模集中的数据，使用数据分析和开发工具发现未知信息。

三.实施大数据可视化

大数据的实现是一系列数据的转换过程，如下图所示。

有原始数据，通过将原始数据标准化、结构化，组织到数据表中。 将这些数值变换为视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等)，进行视觉上的表现。 例如将高中的低风险转换成红黄蓝等颜色，将数值转换成大小。 组合视觉结构，将其转化为图形传递给用户，用户通过交互逆变换，可以更好地了解数据背后存在哪些问题和规律。

从技术上讲，大数据可视化的实施步骤主要有四个：需求分析、数据仓库/数据集市建设、数据提取、清洗、转换、加载(ETL )、可视化分析场景的构建。

1 )需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，描述项目背景和目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的预期和需求。 包括需要分析的主题、每个主题可以看到的角度、需要发现企业各方面的规律、用户需求等内容。

2 )建设数据仓库/数据集市的模式

数据仓库/数据集市模型建立在需求分析的基础上。 数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模外，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 维度建模的关键是明确以下四个问题：

有助于主题分析的维度是什么？

如何使用现有数据生成维表？

用什么指标“衡量”主题？

如何使用现有数据生成事实表？

3 )数据提取、清洗、转换、加载(ETL ) )。

数据提取是指从各业务系统中提取数据仓库/市场所需的数据。 由于每个业务系统的数据质量都不一样，要为每个数据源建立不同的提取流程，每个数据提取流程都必须使用接口将元数据传输到清洗和转换阶段。

数据清洗的目的是确保提取的原始数据质量满足数据仓库/市场的要求，并保持数据的一致性。

数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是计算和放大原始数据。 数据加载根据数据仓库/市场模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

4 )创建可视化场景

可视化方案的制定是对数据仓库/市场数据进行分析处理的结果，用户可以从多个角度观察企业/组织的运营情况，通过多种主题和 探查企业/组织业务内容的核心数据，从而做出更准确的预测和判断。

四.大数据可视化的挑战

大数据可视化面临的挑战主要包括可视化技术和信息可视化显示，以及可视化分析中数据的表示 。 如何实现大数据可视化迎来四个“V”挑战，同时这也是四大机遇。

使用海量数据量大的数据集进行开发，从大数据中获得意义。

多源(Variety ) :开发过程中需要尽可能多的数据源。

高速(Velocity )企业可以实时处理所有数据，而不是批处理数据。

质量(Value ) :不仅能为用户 具有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。

五.大数据可视化发展趋势

大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷。 要以可视化的形式完美地展示这种数据，传统的显示技术已经很难满足这种需求。 高分高清大屏幕子画面可视化技术就是为了解决这一问题而发展起来的，具有超大屏幕、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势，结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术，实现数据的实时图形可视化、 实现场景化及实时交互，使用户更容易理解数据和表达空间知识，可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等多个领域。

蚂蚁带货靠谱吗？蚂蚁拿的东西很不靠谱。 不要看他做支付宝(Alipay )蚂蚁。 她觉得在支付宝(Alipay )受到马云(杰克默)的支持。 其实不是。 这个不可靠的人不要随便参加。 如果要带的话，一定要选择正规的带去平台。 如果是产品的话请一定要自己检查。 这样做，确保万无一失

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