淘宝平台支撑：揭秘其庞大的服务器集群规模
随着互联网技术的快速发展，电商平台日新月异，尤其是淘宝作为国内最具影响力的电商平台之一，其成功背后离不开一个强大的支撑系统。
淘宝的服务器集群规模堪称业界翘楚，支撑起了数以亿计用户的访问和交易。
本文将深入探讨淘宝平台是如何通过庞大的服务器集群来支撑其运营和发展的。
一、淘宝服务器集群概述
淘宝的服务器集群是一个由数以万计的服务器组成的庞大系统，这些服务器分布在全球各地，为用户提供稳定、快速的服务。
这些服务器不仅仅支撑用户的浏览和购物行为，还涉及到各种复杂的业务逻辑处理，如交易、支付、物流、评价等。
因此，淘宝的服务器集群是一个多层次、多功能的复杂系统。
二、服务器集群的构成
1. 负载均衡服务器：负责将用户请求分配到不同的服务器上，保证服务器的负载均衡，提高系统的整体性能。
2. 应用服务器：负责处理用户的请求，包括商品展示、交易处理、用户管理等业务逻辑。
3. 数据库服务器：存储和管理大量的数据，如商品信息、用户信息、交易信息等。
4. 缓存服务器：通过缓存技术，提高数据的访问速度，减少数据库的访问压力。
5. 分布式文件系统：存储大量的图片、视频等文件，为用户提供快速的文件服务。
三、服务器集群的特点
1. 分布式架构：淘宝的服务器集群采用分布式架构，将不同的业务逻辑分布到不同的服务器上，提高系统的可扩展性和可靠性。
2. 负载均衡：通过负载均衡技术，将用户请求均匀地分配到各个服务器上，保证服务器的负载均衡，提高系统的整体性能。
3. 自动化运维：淘宝的服务器集群采用自动化运维系统，可以自动监控服务器的状态，及时发现并处理故障，保证系统的稳定性。
4. 云计算支持：淘宝的服务器集群与云计算技术紧密结合，可以动态地调整服务器资源，应对突发的高并发访问。
四、淘宝如何支撑庞大的用户访问和交易
1. 高效的系统架构：淘宝的服务器集群采用高效的系统架构，能够处理大量的并发请求。同时，通过不断地优化系统架构，提高系统的性能和稳定性。
2. 强大的技术支持：淘宝拥有强大的技术团队，具备丰富的经验和先进的技术能力，能够应对各种技术挑战。
3. 丰富的资源投入：淘宝在服务器硬件、网络带宽、数据中心等方面投入了大量的资源，为系统的稳定运行提供了有力的保障。
4. 弹性扩展能力：淘宝的服务器集群具备弹性扩展能力，可以根据用户访问量和业务量的变化，动态地调整服务器资源，保证系统的稳定性和性能。
五、总结
淘宝平台支撑其庞大用户访问和交易的核心在于其庞大的服务器集群规模。
通过分布式架构、负载均衡、自动化运维和云计算等技术手段，淘宝的服务器集群能够稳定、快速地处理用户的请求。
同时，淘宝还通过强大的技术支持、丰富的资源投入和弹性扩展能力等手段，保证系统的性能和稳定性。
未来，随着技术的不断发展和电商业务的不断创新，淘宝将继续优化其服务器集群架构，为用户提供更加稳定、快速的服务。
淘宝的数据库怎么搭建
我们也了解到，现在淘宝的整个的数据库团队在逐渐的把一些数据库从Oracle迁移到MySQL，然后呢，把一些服务器由小型机转到PC server，那你们整个转变的动机是什么?
主要是因为业务压力给了我们最大的动力。
07年我来到淘宝的时候，当时只有三个主要的数据库，全部在小型机和存储上面。
以当时的压力来看，它跑起来是非常顺利的，而且大家也知道小型机它从Unix操作系统到硬件，稳定性都会比PC server其实要高很多，当时的情况下淘宝用小型机是一个非常自然的选择。
从07年开始淘宝的业务量保持每年自然翻一番的增长，数据库质量感觉到非常大的压力。
那么前端业务量增长一倍，在数据库上有可能增长是好几倍，它有一个放大效应在里边。
当时我们第一步能够想到很自然的架构，就是把三个数据库拆成更多的数据库，或每一个数据库支持一个比较单一的业务。
比如用户、商品和交易，都会分成独立的数据库，然后放到独立的小型计算中去，这是我们08年做的很大的事情就是垂直拆分，然后08年的业务我们就顶住了。
当时我们就预估09年、10年会有更大的压力增长，这个时候我们应该怎么办？当时我们从业界能看到很多的经验分享，包括eBay、亚马逊这些国外的大公司，他们的经验分享里面，水平拆分是我们数据库涨到一定程度后的架构选择。
我们从Oracle到MySQL转移，主要是用水平拆分，这是我们未来的一个弱点，那水平拆分后机器、数据库的数量都会多很多，那Oracle它本身的成本也是我们考虑的一个重要因素，所以当时从成本考虑的话，那个时候我们自然会选择用MySQL数据库。
给我们再简单总结一下这几年，淘宝整个数据库的演变过程?
刚才说到08年我们做完垂直拆分以后，09年到今年我们主要做的工作其实就是水平拆分。
今年在十月份之前我们全部完成了淘宝最核心的三个系统：交易数据库、商品数据库和用户数据库的水平拆分。
所以到“双十一”之前，在我们内部采访中，我一直跟采访人员说，当时数据库情绪稳定。
基本上我们没有做什么事情，只是在不停的看报表，看数据，然后很开心的看到交易曲线以超过45度的趋势往上涨。
那前期还是做了非常完善的准备。
据我们了解在整个从小型机到PC server的迁移，包括从Oracle到MySQL数据库的迁移，你们在做这个事情的时候，都做过好几个月的压力测试。
你讲讲这个背景和故事。
是这样的，今年我们年初决定，我们商品库从小型机迁到PC server上面去，这是淘宝压力最大的一个数据库，当时是用四台小型机加两个高端存储来支撑的。
要把这么大一个数据库进行迁移，我们心里面也是没有底的，因为不知道要多少台PC server能够支撑，需要什么样的配置来支撑这个压力？当时我们能够想到一个很直观的想法就是模拟线上完全一样的压力，甚至加上几倍的压力来测它的极限值。
我们和开发团队、我们的性能测试团队，加上DBA团队和ops团队，成立了一个非常大的项目组，然后做了接近两个月的性能测试，在整个测试过程中发现了非常多的问题，包括我们给Oracle、MySQL等厂商都提交了很多Bug，有些Bug也得到厂商回应，进行修复。
那整体的转变的过程到现在进行到了什么样的程度？包括你在整个转变的过程中遇到哪些问题?
我们现在最核心的用户数据库今年已经彻底完成了从小型机、存储和Oracle切入到PC server加MySQL的架构。
我们内部有一个提法叫做去O、去I、去E，其实就是我们要从高端硬件Scale up模式到低端硬件的Scal out水平扩展的模式，这是淘宝内部最大最核心的系统，今年已经顺利完成了全部区的水平扩展。
其他几个系统，比如说交易和商品已经完成了一部分，完成了水平拆分的一部分，但是没有达到我们希望的进度，这可能是明年我们需要做的事情。
在转型过程中主要遇到哪些问题?
让我们觉得比较大的问题就是我们从可靠的小型机迁移到大规模，大数据量的PC server上来，从架构上就对我们就是一个非常大的挑战。
大家都知道，每一个PC server的稳定性肯定和单台小型机会有一定的差距，再加上我们一个机群有可能是32台或者64台PC server。
每一台PC server即使有四个9的可用性，但如果我们整个系统合在一起，可能它最后的两个9的可用性都达不到。
这就需要我们从软件层、架构层要做非常多的改进，能够要让单点的一些失效对整体的系统不造成任何影响，因为我们和架构部门、开发部门一起做了很多事情，才能保证我们的集群稳定上线。
其实“双十一”这个时间应该说是对过去的技术转变的检验，现在回头来看，这个检验的结果怎么样?
当时是有点提心吊胆的，之后又觉得相对来说今年我们做的很多事情还是非常成功的。
但是现在再回头仔细想想还是有点后怕，“双十一”那天的凌晨零点不是有一次Ipad的秒杀吗，当天晚上我们都在线上观察数据，在零点的一瞬间，就看到所有数据库指标已经达到了以前正常时候最高峰的指标，有些甚至还超过了。
当天晚上睡觉的时候心里就有点在打鼓：才零点就这个样子了，明天下午明天晚上最高峰的时候我们应该怎么渡过？所以第二天早上八点多的时候我们一进到指挥部里面就看到所有的指标， 包括CDN的指标、各个业务线的指标、数据库的指标都是噌噌的往上涨，这时心里面其实是很忐忑不安的。
但是我们比较放心的是这三大核心系统，商品、用户和交易，在我们今年所有的水平扩展项目做完了以后，比如说商品功能做完了以后，从我们的机械压测里面它是有十倍的流量的，所以当天百分之一百，百分之两百的流量基本上对数据库没有造成太大的影响，所以当时还是很开心的看到这个指标快速的往上涨，希望交易能够通过10个亿、20个亿，我觉得都是能够承受的。
那对于整个数据库架构的演进下一步有什么打算?
下一步其实就是刚刚说的我们有几个核心系统还没有完全的做到这个水平扩展，加上“双十一”那天我们还是有一个小惊险：我们有一个数据库，跟交易核心有一点点联系的，但它还是放在小型机上面，当时已经提前为它准备了百分之一百的余量，就是说它可以承担平时最高压力的两倍。
但是那天已经达到平时最高压力的1.8倍左右的时候，把我们吓出了一身冷汗。
如果当时淘宝的交易最高峰的流量再增长20%的话，有可能数据库就会到瓶颈了。
所以我们明年是要把更多这种Scale up能够看到天花板的数据库全部要拆分成水平库存这种数据库。
那你刚才所提到的去Oracle，去小型机，去高端存储，这个“三去”的整体思路给淘宝网带来了哪些经济上的效应?
当时我们知道小型机和存储的价格是非常昂贵的，还是拿我们刚才说压力最大的商品数据库举个例子，当初我们数据库是用了四台高端的小型机，两套高端的存储，成本加起来起码都是三千万以上。
那目前我们用的是32台PC server来搭建的一个机群，价格也就是300万~500万的级别。
相对来说我们做完这个事情以后，解决了两三千万的硬件成本。
这样来讲，整体的经济效益还是非常不错的。但是其实刚才我们在前期沟通的时候也提到，你要从Oracle转到MySQL，包括从小型机转到PC server，其实里面还是会遇到蛮多问题的，包括它的不稳定性等等，那对于这一方面你有没有什么经验可谈?
在这一方面，我觉得有两个很重要的因素。
第一个是我们需要和我们的开发前端应用架构部门能够紧密的合作，能够让我们的应用融入刚才说的整个机群的单点失效和容灾的问题。
都需要我们和架构部门一起来考虑的；第二个比较大的经验就是目前我们在做的，深入研究MySQL的源代码。
我们从研究和压力测试的过程中，发现MySQL它本身代码的一些缺陷，可能在高并发大压力下会有很多隐藏的Bug。
在我们最近的这次测试当中，我们还发现了Facebook发布的FlashCache二级缓存的软件，当时我们是测出它一个非常大的Bug：并发压力非常大的情况下，它会导致MySQL成为一个僵尸进程。
我们发现了以后，很快反馈给Face book，然后Face book很快就修复了这个问题，这也是我们对使用开源软件带来更大的一个信心，就是开源能够在全球得到更多的支持，大家都能够从原代码层面来解决更深层次的一个问题。
我想这也可能是淘宝技术团队现在那么开放，那么注重开源的动力之一。那如果说想对MySQL的一些核心代码做编译，就需要对人才的储备，包括各方面资源整合的要求还是蛮大的，那你在这方面有没有什么感触?
说到人才这个话题，08年的时候，淘宝当时准备大规模的往MySQL方向上转，我们内部也是有一些置疑的声音。
他们说淘宝DDA团队以前都是在Oracle方面比较专精，在业界来说，淘宝的DDA团队在Oracle方面更加有名气一些。
所以我们内部有置疑的声音。
就是说你们有MySQL专家吗，MySQL出问题了以后能很快的解决吗？所以从08年到现在，我们慢慢的一路走过来，内部培养了很多的MySQL的人才，包括这几年我们的应届生的成长，再加上我们从外部招到一些专家，我们对MySQL的理解已经越来越深。
刚才说到，我们已经能够给MySQL打Patch，已经能够给MySQL report这些Bug。
到现在为止，我觉得MySQL的成长已经达到了非常高的一个程度，我们对MySQL已经越来越有信心，但是未来淘宝的MySQL肯定是要做得越来越大的，淘宝还有很多小型机上面扩展不太容易的系统需要迁移到可扩展的机群上面来，但我们也希望业界能够有更多的MySQL伙伴加入我们，和我们一起来做这么一件非常有意义的事情。
我想能够加入到淘宝的技术团队，去经历那么多有大交易量的技术实践还是非常宝贵的。另外一个问题就是虽然说现在我们用的越来越多的是MySQL，但是现在大家也知道MySQL已经被Oracle收购了，那对像淘宝这样的团队有什么影响呢?
大家都知道MySQL其实是基于GPL的协议来开源的软件，那淘宝在使用过程中，前期是已经考虑到一些风险。
所以我们所有的MySQL都是自己来做编译做优化的，而且我想MySQL被Oracle收购了以后，现在看起来Oracle应该是给MySQL在开发这方面是提供了更大的帮助，像之前在Sun的时候，MySQL的版本相对来说是比较混乱的，包括我们现在在用的5.0和5.1的正式版本，最近还有包括开发方面就还有两个，一个6.0，一个5.4，这些特性会互相交织在一起，让我们选择的时候也有点不知道到底选哪个版本会更好一点。
但现在Oracle收购MySQL以后，他把5.4跟6.0这些版本已经合成了一个比较规范的5.5的版本，并且为它制订了很好的一个milestone15：31，未来要怎么发展这个里程碑，M1、M2、M3、M4这种发展方向，而到现在为止这个5.5已经发展到5.6、5.7的版本，而且已经是IC版本了，很快就要GA了，那我想这对于MySQL来说应该是一个好消息。
我们可以用到更多更稳定的新特性， 5.5版本里有几个新的特性是我们非常关注的，比如Google已经达到英文15：57这个pach，所以我们觉得对我们未来的这个MySQL这个系统非常有用的一个功能。
那我们也等着Oracle的5.5这个版本能够尽快的GA出来。
淘宝网用的服务器是什么的啊？
曙光超级计算机，这种计算机一般是用于科研中的高速海量数据计算的，多数是科学计算领域的应用。
淘宝网这些较大的网站，用的则是楼上所说的服务器集群，就是多台服务器一起使用，对外部来说就像是一个服务器。
是通过负载均衡来承担较大的访问量的，是信息服务领域的应用。
不过曙光也有信息服务领域的应用服务器。
所以淘宝网到底用的什么服务器不太晓得，但用曙光的可能性我觉得不大，一般用IBM、Dell、HP的比较多。
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。
