Alluxio這個項目是有歷史的，是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad，坐騎這個項目名字叫Tachyon，16年早期更名為Alluxio，這個名字的解釋就是ALL是所有，還有光照的意思，通過這個項目對數(shù)據(jù)的存儲和訪問有統(tǒng)一性，而且能夠?qū)?shù)據(jù)有所提升，這是目標(biāo)。

　　顧榮：謝謝主持人的介紹，我叫顧榮，我是來自南京大學(xué)。Alluxio這個項目是有歷史的，是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad，坐騎這個項目名字叫Tachyon，16年早期更名為Alluxio，這個名字的解釋就是ALL是所有，還有光照的意思，通過這個項目對數(shù)據(jù)的存儲和訪問有統(tǒng)一性，而且能夠?qū)?shù)據(jù)有所提升，這是目標(biāo)。項目2013年開源，現(xiàn)在最新版本是1.4.0。值得一提的是Alluxio這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以看到，它的貢獻者、數(shù)量其實是整個大數(shù)據(jù)開源項目增長非?？斓模壳拔覀冇衼碜砸话俣鄠€組織，我本人也是13年6月份加入，快四年了，也在很多的公司得到了使用，使用規(guī)模也非常大，我們南大實驗室一直對這個項目貢獻了很多源碼和相關(guān)的其他文檔工作。Alluxio這個項目在全球已經(jīng)被很多知名的IT企業(yè)使用，比如百度、去哪兒、巴克萊銀行也在用。我們回顧一下為什么需要Alluxio這個項目，意義在哪。很多的人都知道BIG DATA，隨著我們很多應(yīng)用對大數(shù)據(jù)處理需求越來越多，特點也變得越來越多，所以網(wǎng)上也出現(xiàn)了很多的引擎，比如Spark這樣的，我們知道大數(shù)據(jù)要處理，第一步要解決大數(shù)據(jù)的存儲問題，全下來我們才好進行后續(xù)的相關(guān)的根據(jù)需求進行處理，出現(xiàn)了開源的或者商業(yè)的，其實里面云計算貢獻了很多的工作，比如SAMZA等等。首先計算層和存儲層系統(tǒng)都會帶來問題，問題是這樣的，整個計算的引擎跟人對接的時候需要寫很多東西，我們對接的時候都需要重新組建一次，這個是非常復(fù)雜的，而且不利于引用的遷移，Alluxio想做的工作是這個項目介于傳統(tǒng)的存儲層和計算云之間，我們向下統(tǒng)一的各種各樣的存儲，往上統(tǒng)一的接口可以由不同的計算引擎，不同的APP進行訪問，這樣我們就可以將所有的數(shù)據(jù)訪問成一個統(tǒng)一的接口組織起來，這里還有一個特點，為什么剛剛提到云計算，我們充分應(yīng)用了計算，我們是分布式的，我們可以向上提供訪問性的突破。

　　Alluxio這個項目我們在介紹它后面之前先簡單的看一下最近時間關(guān)于Alluxio一些報道或者我們一些發(fā)展動向，首先我們被收購了，后來我們和收購公司下面做了一些對接，有一些可以作為Alluxio的底層存儲系統(tǒng)，華為存儲團隊也聯(lián)合發(fā)布了一些系統(tǒng)，首先我們跟華為的團隊來聯(lián)合做一些工作。那么這個會議大家也應(yīng)該聽過，北京新加坡都有開，在17年1月3號的發(fā)展趨勢上第六條下發(fā)了存儲和計算進行結(jié)耦，這是特別重要的發(fā)展方向，特別的提到了一個項目，Alluxio在其中起到了非常重要的作用。

　　那么我們總結(jié)一下我們技術(shù)的特點，首先第一Alluxio技術(shù)特點是將計算和數(shù)據(jù)共同安置，這里計算和數(shù)據(jù)共同安置是這個數(shù)據(jù)放在本地的里面，底層的文件系統(tǒng)可以不和計算一起安置，因為里面已經(jīng)部署好了，沒有辦法控制它和計算進行安置，一起安置的好處就是我們可以提供內(nèi)層的訪問速度，而不是靠網(wǎng)絡(luò)，第二個特點是提供統(tǒng)一的命名空間，從而虛擬化底層不同的存儲系統(tǒng)，Alluxio的文件系統(tǒng)空間是一個目錄，對你們所有的數(shù)據(jù)操作就像訪問系統(tǒng)一樣，比如模擬AB是你不需要管的，舉例子，我們可以用Alluxio建一個目錄，像A、B子目錄，你可以統(tǒng)一的管理，這樣我寫的應(yīng)用不管怎么變，也不管底層的文件系統(tǒng)怎么變，這個之間不需要改接口。

　　第三個是橫向擴展的系統(tǒng)架構(gòu)，Alluxio是一個分布式文件系統(tǒng)，我們可以針對你應(yīng)用的數(shù)據(jù)訪問量的增長很好的加緊部署，不需要重新做復(fù)雜的配置。第四個強調(diào)Alluxio對于系統(tǒng)整體提升是一個軟件層的解決方案，跟剛剛提過的一樣，我不需要對硬件有什么特別的要求或者依賴，我們可以更靈活的去選擇自己硬件的配置跟負載情況，也可以很靈活的選擇上層的計算軟件的一些模型計算方式，根據(jù)應(yīng)用來進行決定。系統(tǒng)優(yōu)勢總結(jié)起來有三點，第一個是Unificetion，根據(jù)上面的應(yīng)用可以訪問底層各種各樣的數(shù)據(jù)，第二個好處是Performance為，我們可以通過這個把分布式內(nèi)存用好，應(yīng)用數(shù)據(jù)訪問的特點提供內(nèi)存級的訪問速度，可以帶來多個數(shù)量級以上的性能提升，第三是Flexibility，我們結(jié)耦以后就可以應(yīng)用數(shù)據(jù)開發(fā)和底層軟件結(jié)合，喜歡使用什么就用什么，計算和存儲的選擇變得獨立，可以根據(jù)需要而進行。

　　下面我介紹Alluxio典型的三個應(yīng)用場景，第一個是計算和存儲分離，現(xiàn)在已經(jīng)是一個方向和思路，我們有底層的云存儲和上面的云計算，各個組件，最主要的是可以滿足不同的計算和存儲硬件的需求，可以靈活的配置，動態(tài)的擴展，而且能夠獨立的部署擴展選擇等等，通常這些數(shù)據(jù)都是放在傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)中的，可以通過大數(shù)據(jù)計算框架來進行分析，這個是比較靈活的，但是最大的限制是什么?就是計算和存儲分離以后，計算需要大數(shù)據(jù)的時候通常需要引擎訪問的，需要通過IO甚至網(wǎng)絡(luò)訪問的，這會帶來新的瓶頸，我們看這么一個例子，步入Spark是一個低延遲的很高速度的引擎，但是底層的存儲我們在云上，每次你計算的再快，但是每次大數(shù)據(jù)都很慢，最后會使整個計算過程變慢，有了Alluxio以后會怎么樣?底層確實還是很慢，但是Alluxio的部署我剛剛說過，跟計算是在一起的，放了Alluxio以后我們看一下這個圖，前面載入的時候比較慢，以后每一次訪問的速度都很快，就會加速遠程存儲的作用，實際的案例是百度的信息，百度的項目分析是每天要查詢大量的用戶日志，用他們百度的日志獲得他們的商業(yè)產(chǎn)品，百度的底層有自己的存儲系統(tǒng)，在我們這里面他是用了兩百個節(jié)點的部署，2PB的數(shù)據(jù)量，很大，這些數(shù)據(jù)其實并不是在項目經(jīng)理所在的單位機房里面的，是分散在全國各個機房里面的，每次查的時候就需要跨機房，跨數(shù)據(jù)中心訪問，我們知道計算引擎再快，但是數(shù)據(jù)傳輸花的時間已經(jīng)很長了，通過Alluxio可以在設(shè)計本地的機房里進行，就可以用Alluxio做一個熱數(shù)據(jù)的緩存，最終使得他們的存儲的時間由原來每次的15分鐘縮到30秒之內(nèi)，所以這個提升還是比較明顯的。

　　我們介紹第二個應(yīng)用場景，我們在大數(shù)據(jù)的處理當(dāng)中，很多工作現(xiàn)在變得流水線化，比如我們拿一些微博或者社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，我們通常需要這個數(shù)據(jù)進行一些清洗和抽取，完了以后還需要對它選擇一些簡單的查詢，查詢完以后我們才會對它算法進行新的分析，我們還需要對它進行圖分析，看看它的連接關(guān)系等等，還需要通過一定的圖計算，整個過程我們稱為流水線，增長過程其實就是數(shù)據(jù)不斷的從前往后推移的過程，計算引擎現(xiàn)在做得很快，當(dāng)組成一個流水線以后他們需要不斷的交換數(shù)據(jù)，需要共享一些數(shù)據(jù)，這個時候性能往往就會被倒賣。比如Spark到Mapreduce到Spark，這樣就很麻煩，我們看這個過程底層的數(shù)據(jù)共享就會延遲整個計算處理流程的時間，我們看一下加了Alluxio以后，我們可以第一次緩存以后放到里面，而且Spark為后面的操作都可以很快的進行，后面每次的操作都通過Alluxio進行，都可以很快的完成共享，你可以放到這里面。實際的案例是巴克萊銀行，他們每天也是一樣的，有很多的數(shù)據(jù)分析師需要對他們用戶的數(shù)據(jù)，一些用戶的取款存款，相關(guān)的交易額數(shù)據(jù)進行分析，他們分析是用來風(fēng)控和模型的，對用戶進行用戶畫像，它的數(shù)據(jù)是很多的，分布的去粘然后再進行處理，但是有一個問題，很多的分析師一起粘這些數(shù)據(jù)，所以模型的過程很快，因為你都是一些簡單的模型，通常幾秒鐘就可以做完，大部分時間都花在把數(shù)據(jù)拿到本地來的路上，Alluxio就這些這個問題，你只需要拿一下第一個數(shù)據(jù)，這是一個文件系統(tǒng)，下面再用的時候就直接到分布組件系統(tǒng)里，而不需要對那么多的數(shù)據(jù)一條一條的記錄，還會發(fā)生矛盾爭搶，從而使得他們幾秒鐘就可以算完，所以這個還是非常明顯的提升，六個節(jié)點。

　　應(yīng)用場景三的目標(biāo)是統(tǒng)一不同存儲的數(shù)據(jù)訪問，我們知道現(xiàn)在很多的領(lǐng)域里，由于各個群主的特性，有遠程訪問的優(yōu)勢，所以它也可以跟好多的系統(tǒng)做整合，一個行業(yè)的公司里通?，F(xiàn)在會有很多的存儲系統(tǒng)在里面，那么這個缺點也是顯而易見的，我很難統(tǒng)一的對它進行管理，這個管理包括很多的方面，第一，權(quán)限進行統(tǒng)一管理，第二，數(shù)據(jù)進行API開發(fā)，不需要換底層存儲系統(tǒng)就需要重新開發(fā)一套應(yīng)用，這個也是帶來的問題，總結(jié)起來，怎么樣能夠從不同的文件數(shù)據(jù)系統(tǒng)里面訪問數(shù)據(jù)，用一套API來做，這是API在里面的作用，我們看Alluxio向上可以提供統(tǒng)一的API訪問接口的，往下我們看用StorageB以后是沒有問題的，加了A以后并不會到上面去，只需要跟F進行對接，后面的數(shù)據(jù)都可以通過它來訪問，通過S的嫁接有一些應(yīng)用，并不會進行代碼的更改，這個案例是我們?nèi)ツ膬壕W(wǎng)做的，需要實時機器學(xué)習(xí)算法服務(wù)他們的線上廣告，大家可以看到如果我們不用Alluxio就可以看到數(shù)據(jù)來回的進行倒騰，來回的復(fù)制共享，有了Alluxio，缺點是你的代碼工作量變大，背后帶來的運行也會變多，有了Alluxio以后我們統(tǒng)一了，代碼的工具量很小，而且大家可以看到峰值的時候可以快15到300倍的性能。

　　我們總結(jié)今天講的內(nèi)容，第一個是Alluxio這個項目已經(jīng)被很多領(lǐng)先的企業(yè)所使用，剛剛介紹過至少三個，它的核心在于提供內(nèi)存速度數(shù)據(jù)訪問的、跨計算框架、跨存儲系統(tǒng)的統(tǒng)一中間層的存儲平臺，這個項目也是世界第一個能夠同時進行各種工作的項目，我個人認為它可以很好的向現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和現(xiàn)有的云計算開放系統(tǒng)做一個整合的一塊開源軟件，我們開源項目也是非常的快，歡迎大家能夠加入到我們的開發(fā)利，用戶提供一些反饋。謝謝大家，下面我們把時間交給我的同事常城，還是要練一練，讓大家看看系統(tǒng)是怎樣的。

　　長城：我簡單做一個自我介紹，我叫常城，2015年畢業(yè)與清華大學(xué)計算機系，后來成立了公司以后就加入了Alluxio公司，我是在大三暑假的時候參加了暑期科研，加入了現(xiàn)在的Alluxio項目，我已經(jīng)在這個項目做了四年的時間，今天我主要展示兩個方面的內(nèi)容，第一個方面是如何利用Alluxio作為一個統(tǒng)一的命名空間去管理不同的底層文件系統(tǒng)這個Demo我們會用Alluxio管理一下阿里云的OSS，第二點如何利用Alluxio作為一個內(nèi)存緩存，從而加速Alluxio對遠程文件系統(tǒng)的遠程訪問。首先我們使用一個工具在我的本機啟動一臺集權(quán)，AlluxioMarg(音)是公司開發(fā)的為了方便管理集群的Alluxio工具，現(xiàn)在我們就登錄到了這個界面，我們?yōu)榱艘獎?chuàng)建一個新的集群，我們給集群命名，當(dāng)然我們可以選擇亞馬遜的或者谷歌的，下面我們配置一下你的設(shè)置，主要是關(guān)于一些SSH的設(shè)置，在這里我們來配置一下，我們直接使用本地的文件系統(tǒng)，直接使用，此外我們需要Alluxio去訪問OSS，所以需要配置一些OSS的選項，我已經(jīng)預(yù)先設(shè)置了這些選項，直接復(fù)制過來，現(xiàn)在這一步是檢測本地漏的設(shè)置，已經(jīng)pass了，下一步就開始從遠程拉一個包，并且自動的根據(jù)你上面配置，這個會耗費一些時間，右下角可以看到進度，我們進去以后可以看看說明我們集群已經(jīng)啟動，但是文件系統(tǒng)沒有任何的文件，我們可以首先跑一個測試，接下來我們展示一下文件系統(tǒng)命令行的基本功能，首先我們可以通過命令行展示一下目前Alluxio里面的數(shù)據(jù)，這是剛剛所跑生成的數(shù)據(jù)，我們可以通過命令名把本地的文件放到Alluxio的內(nèi)存中，我們直接從這里就可以看到文件已經(jīng)被放進來了，但是這個文件目前還只在Alluxio的內(nèi)存中，我們通過Alluxio的命令行把這個文件放到一個底層的文件系統(tǒng)中，接下來我希望能把一個遠程的OSSbrack放到現(xiàn)有的Alluxio空間里，為了做到這一點首先我在Alluxio里面建立一個目錄，目的是把OSS的brack放到這個里面?，F(xiàn)在OSSBrack已經(jīng)被掛在了目錄上，我們從這里可以看到這就是OSS的底，我們可以看到OSSbrack所有的文件，這里面有三個文件，第一個是一百K，第二個10兆，第三個1兆，如果我們使用Alluxio秘密行，我們就可以看到最后這三個文件都是在OSSbrack當(dāng)中的，并沒有在本地的Alluxio內(nèi)存中，而前面的文件是在我們的本地文件系統(tǒng)中，也就是講了Alluxio同時管理多個底層的文件系統(tǒng)，現(xiàn)在如果我希望在10兆的推特數(shù)據(jù)搜索一些關(guān)鍵詞，比如我搜索一個關(guān)鍵詞，首先需要把10兆的數(shù)據(jù)從OSSbrack拉到本地，需要很長的時間，我們可以驗證一下，取決于會場的網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在可以看到它總共是花了9秒8，因為現(xiàn)在的數(shù)據(jù)并沒有在Alluxio當(dāng)中，我們可以看到現(xiàn)在我們可以把這個數(shù)據(jù)讓Alluxio拉到Alluxio的內(nèi)存中，現(xiàn)在就可以看到這個數(shù)據(jù)已經(jīng)是這樣了，如果我們重新跑一下上面的搜索命令行，按道理現(xiàn)在是從本地的內(nèi)存中應(yīng)該會看得非常多，可以看到它只用的1.1秒，相比于剛剛的9.8秒有九十倍的性能提升，同樣你可以搜索其他的關(guān)鍵詞，如果你擔(dān)心上面的結(jié)果已經(jīng)被系統(tǒng)緩存了，如果你搜索一個新的關(guān)鍵詞，你可以看到它也是性能會得到很大的提升，我就不跑Spack了，也是一樣的，謝謝大家。