百度开放云总经理刘旸看来，当今世界正面临着由技术突破带来的全行业升级，在这场商业剧变中，背后是三个重要的「重新定义」：第一，云计算重新定义了「IT」。它改变了企业所需要的 IT 资源的拥有与供给的方式，基于互联网级的资源管理平台，彻底改变了传统企业的 IT 模式，为新的商业创新提供了可能；
第二，大数据重定义了「资产」，相较于以往的重资产，企业在经营中不断生成的数据，将成为企业未来继续生存并保持竞争力的砝码；第三，人工智能重定义了「效率」，通过语音、图像、视频、自然语言识别和智能处理等技术，让传统的计算机具备更为强大的能力，大幅提升工作效率。
基于以上三个重新定义，百度开放云的重新堆栈也分为三层：云计算层、大数据应用层、和人工智能层。
处理大数据无非以下四个步骤：
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析：通过整理好的数据分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，帮助企业决策。
其实，如果涉及到“大数据”，不得不提百度最大的业务——搜索。百度搜索已经收录全世界超过一万亿的网页，每天响应中国网民大约几十亿次的请求。除此之外，百度还有另外20多个用户过亿的产品线，而且各个产品底层的大规模数据处理，都需要使用百度团队维护的大数据处理平台。
百度分布式计算平台：离线引擎优化
关于MapReduce
首先介绍主要的离线计算模型——MapReduce，百度从2007年开始引进Hadoop 0.15.1，随后快速发展，2011年百度的MR单集群规模达到5000台，到2013年已经多达1.3万台，这也是截止到目前为止全世界最大的单集群。Hadoop全集群规模为10万量级, 作业量达到了百万量级，日均CPU利用率超过80%，远超业界同行，百度开放云底层依赖的大规模集群调度、资源隔离等技术能力世界领先。除了在规模方面不断扩大，百度一直在Hadoop性能分析方面进行了大量的优化。2013年的测试结果显示，百度内部MR实现相比于开源Hadoop性能提升30%。典型优化，例如Hadoop中的Shuffle，百度将其做成一个统一的shuffle服务，不再占用Map或Reduce槽位。比如对关键热点函数采用SSE向量化等。
2014年，百度继续对计算引擎做了大幅优化， Native C++实现的DAG引擎正式上线。下图是一个 4轮MR Job实现的典型业务流示例，DAG引擎上线后，可以优化成一个DAG作业，可以避免3次Reduce写多副本引入的磁盘IO及网络IO，还可以规避2次Map读HDFS的IO以及处理耗费。
下图是一个真实业务由SQL计算表示层翻译下来的，基于MR引擎时，SQL会翻译成25个MR JOB，如果百度把它优化成DAG，能够避免很多次磁盘IO操作。在优化之后，运行时间直接缩减到1个小时，优化前后的差异非常显著。
内存流式Shuffle
2014年，百度对Shuffle进行重大重构，初期实习生同学完成的Demo以BaiduSort名义参与了2014年Sort BenchMark大数据排序国际大赛，并获得冠军（2015年百度没再参加，国内其他公司以同样技术通过更大规模集群刷新记录）。2015年，新Shuffle技术完成全面上线。Hadoop默认Shuffle实现为基于磁盘Pull模式，计算过程显式分成Map、Shuffle、Reduce过程；Baidu研发的新Shuffle采用内存流式Push模式，Map端完成部分记录处理后直接从内存中将计算结果推送给下游。
举例来说，Map处理256MB输入数据，在内存流式Shuffle模式下，处理完100条记录以后，直接通过内存推送到下游，这样就形成流水线方式处理。不再有显式的Shuffle阶段。
目前，该Shuffle组件为通用组件，正逐步推广到其他分布式计算平台中。
百度分布式计算平台：系统架构演进
前面重点介绍了百度开放云BMR服务中涉及到的规模、性能方面优化思路和效果，接下来跟大家一起分享一下，百度遇到的整体架构方面挑战以及优化思路。
2012年系统架构中，最主要的两个离线计算平台，左边是以MapReduce模型为主的批量计算平台BMR，右边是MPI /BSP模型为主的大规模机器学习平台BML。从最下面可以看到，MapReduce和MPI模型底层硬件就有较大差异。Hadoop分布式文件系统多副本以及强大的故障处理机制，使得Raid卡完全没有必要，采用多块超大容量SATA硬盘非常适合。
而MPI差别较大，MPI是一个消息传输框架，它在设计之初就没有考虑太多异常处理，因此它对底层系统可靠性要求非常高。百度采用了非常高配置的服务器，例如带Raid卡的sas硬盘，超大内存、万兆互联等。
BMR Hadoop由大量SATA硬盘的服务器构成，存储系统为HDFS，资源调度层面百度有自研的调度器ARK（与社区Yarn比较类似）。而BML大规模机器学习平台上，支持的业务样本超过数百亿计量级，特征规模也远超百亿。百度在运行机器学习时，需要先启动MapReduce，然后再将数据从HDFS分发到各个MPI节点，这种方式对网络带宽的要求很高。
系统部同事持续改进内网带宽的同时，BML平台层面也在思考应该如何解决跨MR和MPI俩大集群间的日益严重的网络带宽问题。
另外还有一个需求：MPI是一种事务性调度模型，比如一个业务需要200台机器,如果平台此时只有199台机器空闲，实际也很难用起来（除非修改提交参数，但涉及输入数据重新分块处理等比较复杂）。另外MPI计算往往显式分为计算、传输、计算等阶段（即BSP模型），因此资源利用波动性较大，例如CPU计算阶段，网络空闲；网络传输或全局同步阶段，CPU空闲。为解决这个问题，百度在MPI集群中引入IDLE计算，IDLE业务资源占用充分可控，典型的IDLE任务如MapReduce任务，而执行MR任务又会进一步加剧MR集群和MPI集群间网络带宽问题。
基于以上考虑，百度正式将MPI底层硬件替换为替换成高配置存储型服务器，硬盘同构，文件系统都采用HDFS，BML算法输入和输出均通过HDFS，不再是本地文件系统。
BML机器学习执行引擎层面，百度基于MPI封装了DVCE（Distributed VectorComputingEngine）分布式向量计算引擎，屏蔽MPI过于低层的编程接口,通过高层抽象自动翻译为MPI任务，这就是百度第二代专门针对“并行计算”开发的系统框架。
2014年，BML机器学习执行引擎迁移到ELF第三代并行计算框架， ELF采用ParameterServer架构，大幅降低机器学习算法开发代价，对比于百度的第二代框架DVCE，在开发效率方面有大幅度的提升。离线计算方面，完成了Native C++ DAG引擎上线，百度内部叫DCE（Distributed ComputingEngine）。
2014年BMR和BML底层都采用Matrix完成资源分配与隔离，其他平台如小批量计算系统TaskManager和毫秒级计算延迟的Dstream系统，都基于业务需求特殊性，采用独立的资源隔离和调度系统。
2015年的架构改进，主要是将所有的计算模型均迁移到Matrix+Normandy架构。Normandy兼容社区Yarn调度接口，开源社区新型兴计算平台可以很轻松的接入到百度的计算生态里。
百度已经介绍了百度大数据分析和挖掘平台主要的底层引擎和架构，接下来谈一下最新思考。
系统底层是IDC硬件，接着是Matrix，再是Normandy，然后是几个主要的引擎。之前介绍底层架构的统一，比如在硬件、调度、存储等方面的统一。实际上各个系统对外的结果，都有自己的接口，如果要使用MR，很多人写MR程序都是直接调用Hadoop原生接口，配置涉及到的多个参数。部分业务还需要流式系统完成日志清洗，在经过MapReduce模型批量预处理，随后通过ELF完成机器学习模型训练，最后再通过MapReduce模型完成模型评估，可见一个业务需要跨越多个模型，需要业务线同学同时熟悉很多模型和平台，而每一个模型又有各自特点和接口。只有足够了解模型的细节和接口后，才能真正的利用好该模型。
