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云计算系列文章：

1. GCP（Cloud-native stack）的云原生技术栈介绍
2. 主流云厂商的云原生技术栈（Cloud-native stack）及其核心组件对比

3. 主流云平台（AWS、华为云、阿里云、Google Cloud等）的大数据及人工智能技术栈及其核心组件的深度解析

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目前项目要用到大数据及AI，于是在网上研究了一下各大平台的技术栈及其核心组件，现分享一下，包括AWS、华为云、阿里云、Google Cloud等，涵盖技术架构、核心服务和典型应用场景：

一、大数据与AI技术栈分层架构

云厂商的技术栈通常分为以下核心层级：

1. 数据基础设施层：存储、计算、网络
2. 数据处理层：批处理/流处理/数据仓库
3. AI/ML引擎层：训练、推理、工具链
4. 应用服务层：行业化AI解决方案
5. 治理与安全：数据治理、隐私保护

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二、主流云厂商技术栈对比

1. AWS大数据与AI技术栈

核心优势：最完整的Serverless大数据服务 + 企业级AI工具链

• 大数据核心服务：

  • 存储层
    • S3（对象存储）：EB级存储，支持智能分层
    • EBS/EFS（块/文件存储）：低延迟访问
  • 计算层
    • EMR（弹性MapReduce）：托管Spark/Hadoop
    • Glue（ETL服务）：无服务器数据编排
  • 数据分析
    • Redshift：云数据仓库（支持PB级分析）
    • Athena：S3上的交互式SQL查询
    • Kinesis：实时流处理（对标Kafka）

• AI/ML核心服务：

  • 基础平台
    • SageMaker：全托管ML平台（从训练到部署）
    • Bedrock：企业级生成式AI服务（集成Claude/LLaMA等模型）
  • 专项能力
    • Rekognition：图像/视频分析（万级类别识别）
    • Lex：对话式AI（支撑Alexa）
  • 加速硬件
    • Trainium/Inferentia：自研AI训练/推理芯片

典型场景：Netflix（用EMR处理每日PB级用户行为数据）+ Airbnb（用SageMaker优化动态定价）

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2. 华为云大数据与AI技术栈

核心优势：电信级可靠性 + 昇腾AI芯片软硬协同

• 大数据核心服务：

  • 存储层
    • OBS（对象存储）：支持跨Region同步
    • CloudTable：时序数据库（物联网场景优化）
  • 计算层
    • MRS（MapReduce服务）：国产化Spark/Flink发行版
    • DLI（数据湖探索）：Serverless SQL交互分析
  • 实时计算
    • CloudStream：基于Flink的流处理引擎

• AI/ML核心服务：

  • 基础平台
    • ModelArts：一站式AI开发平台（支持昇腾NPU加速）
    • MindSpore：自研AI框架（国产替代TensorFlow/PyTorch）
  • 行业AI
    • HiLens：端云协同AI开发（用于智能摄像头等边缘设备）
    • GaussDB（AI版）：内嵌ML算法的分析型数据库
  • 硬件底座
    • 昇腾910B：算力达256TOPS（INT8）的AI芯片

典型场景：中国移动（用MRS处理5G信令数据）+ 比亚迪（用ModelArts训练车机视觉模型）

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3. 阿里云大数据与AI技术栈

核心优势：超大规模实践 + 电商场景验证

• 大数据核心服务：

  • 存储层
    • OSS（对象存储）：支撑双11百万级QPS
    • PFS：并行文件系统（高性能计算场景）
  • 计算层
    • MaxCompute（ODPS）：EB级数据仓库（阿里内部100%跑其上）
    • Realtime Compute for Apache Flink：阿里优化版Flink
  • 实时数仓
    • Hologres：实时分析引擎（亚秒级响应）

• AI/ML核心服务：

  • 基础平台
    • PAI（Platform for AI）：支持千卡级分布式训练
    • DeepRec：推荐算法优化框架（淘宝核心推荐系统使用）
  • 行业方案
    • 通义千问：自研大模型（已集成到钉钉/天猫精灵）
    • 视觉智能开放平台：2000+预训练模型
  • 硬件创新
    • 含光800：自研AI推理芯片（ResNet50性能达78578 FPS）

典型场景：淘宝推荐系统（PAI+DeepRec处理日均万亿级特征）+ 高德地图（MaxCompute分析路径规划数据）

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4. Google Cloud大数据与AI技术栈

核心优势：全球数据分布 + 原生AI研究能力

• 大数据核心服务：

  • 存储层
    • Cloud Storage：多区域自动复制
    • Bigtable：PB级NoSQL数据库（支撑Google搜索）
  • 计算层
    • Dataproc：托管Spark/Hadoop
    • Dataflow：完全托管式Apache Beam流批一体处理
  • 分析服务
    • BigQuery：Serverless数仓（支持SQL机器学习）
    • Looker：BI可视化工具

• AI/ML核心服务：

  • 基础平台
    • Vertex AI：统一MLOps平台（集成TensorFlow/Kubeflow）
    • TPU Pods：千卡级AI训练集群
  • 生成式AI
    • Gemini API：多模态大模型服务
    • Duet AI：编码助手（集成到Google Cloud IDE）
  • 数据科学
    • Colab：基于浏览器的Python Notebook

典型场景：Spotify（用BigQuery分析4亿用户行为）+ SpaceX（用TPU训练卫星图像识别模型）

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三、技术栈选型关键维度对比

维度	AWS	华为云	阿里云	Google Cloud
大数据吞吐能力	⭐⭐⭐⭐（EMR+S3）	⭐⭐⭐（MRS+OBS）	⭐⭐⭐⭐⭐（MaxCompute）	⭐⭐⭐⭐（BigQuery）
AI训练规模	⭐⭐⭐⭐（SageMaker+Trainium）	⭐⭐⭐⭐（ModelArts+昇腾）	⭐⭐⭐⭐⭐（PAI+含光）	⭐⭐⭐⭐⭐（Vertex AI+TPU）
实时计算能力	⭐⭐⭐（Kinesis）	⭐⭐⭐⭐（CloudStream）	⭐⭐⭐⭐⭐（Flink优化版）	⭐⭐⭐⭐（Dataflow）
国产化替代	×	⭐⭐⭐⭐⭐（全栈自研）	⭐⭐⭐（部分自主可控）	×

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四、前沿技术趋势

1. 湖仓一体架构：
   • AWS：Lake Formation + Redshift Spectrum
   • 阿里云：MaxCompute-Hologres联邦查询
2. AI-Native数据库：
   • Google BigQuery ML（直接运行SQL训练模型）
   • 华为云GaussDB（AI版）
3. 边缘智能：
   • 华为云KubeEdge + ModelArts Edge
   • AWS IoT Greengrass + SageMaker Edge