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阿里云事业部组织架构阿里云是阿里巴巴旗下的云计算服务品牌，于2009年正式成立。
在过去的十多年中，阿里云发展迅速，成为了全球云计算领域的领导者之一。
随着阿里云规模的扩大和业务的深入，其组织架构也在不断演进和调整。
下面，我们就来看一下阿里云事业部的组织架构。
1. 阿里云总裁办公室阿里云总裁办公室是阿里云的核心管理层，主要负责制定阿里云的战略规划和业务发展，并对各个部门的工作进行协调和管理。
2. 产品事业部阿里云的产品事业部是负责云计算产品开发的核心部门，它分为基础设施事业部、大数据事业部、数据库事业部、安全事业部、人工智能事业部等几个子部门，各个子部门负责不同领域的产品研发和技术支持。
3. 解决方案事业部阿里云的解决方案事业部主要负责为客户提供完整的云计算解决方案，该部门的主要职能包括需求分析、可行性研究、解决方案设计、方案实施、技术培训等。
4. 市场事业部阿里云的市场事业部主要负责品牌宣传、市场推广和客户服务等工作，该部门通过营销策略、广告宣传、促销活动等手段提升商品和服务的知名度和美誉度，吸引更多的客户。
5. 行业事业部阿里云的行业事业部专注于垂直领域的市场，主要负责与各行业客户的交流和合作，以协助客户更好地利用云计算技术提升业务效率和创造价值。
6. 国际事务部阿里云的国际事务部负责欧洲、中东、非洲、美洲等地的市场开拓和业务拓展，它的主要职能包括与全球客户沟通、销售和技术支持等全球性的事务处理。
以上几个部门是阿里云事业部的主要组成部分，它们分工明确、互相配合、相互支持，共同推动阿里云的不断发展和进步。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
【PPT】四横三纵，阿⾥巴巴全域数据建设在2017杭州·云栖⼤会-阿⾥⼤数据分论坛上，阿⾥巴巴数据技术及产品部⾼级技术专家张磊发表了主题为《阿⾥巴巴全域数据建设》的演讲，分享了阿⾥在⼤数据领域沉淀的技术能⼒和应⽤实践。
阿⾥巴巴数据技术及产品部定位阿⾥数据中台：以全域⼤数据建设为中⼼，技术上覆盖整个⼤数据从采集、加⼯、服务、消费的全链路的各个环节，对内对外提供服务。
丰富的⼤数据⽣态组件，构成了阿⾥的核⼼数据能⼒，通过⼤数据⽣态组件，可以迅速的提升数据应⽤的迭代能⼒，⼈⼈都有可能成为⼤数据专家。
在全域数据建设过程中，还构建了阿⾥巴巴OneData体系作为⼤数据标准化规范，从⽅法论到落地实践；从对指标定义、数据研发、数据服务的⼝径管理到数据规范定义、模型规范定义、研发流程的规范化；每个环节均有对应⼯具进⾏严格保障，并做到⽅便管理、问题追溯。
数据中台-阿⾥数据技术及产品部定位2016年阿⾥巴巴集团提出中台概念，阿⾥巴巴数据技术及产品部承载了集团数据中台的⼯作，其核⼼就是建设全域⼤数据。
◎从内容上看，我们管理和运维着阿⾥巴巴集团最核⼼的基础数据；◎从技术上看，我们覆盖了从数据采集、计算加⼯到数据服务、数据应⽤等数据链路上的每⼀个环节，为阿⾥⽣态内外的业务、⽤户、中⼩企业提供全链路、全渠道的数据服务。
举个例⼦，被⼤家熟知的双11当天可见炫酷数据⼤屏就是由我们部门负责的。
【阿⾥数据中台全景图】上图是阿⾥数据中台的全景图，从这个图中我们可以看见实际上阿⾥数据中台在架构的组成上，呈现了⼀个“四横三纵”的结构，底层的基础设施来⾃于阿⾥云平台。
◎先来讲四横——整张架构图从下往上看，最下⾯这块内容主要从数据采集和接⼊为⾓度，按照业态接⼊数据（⽐如淘宝、天猫、盒马等），我们把这些数据抽取到计算平台；接着通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中⼼”；再基于公共数据中⼼在上层根据业务需求去建设：消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等；经过深度加⼯后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所⽤；最后通过统⼀的数据服务中间件“OneService”提供统⼀数据服务。
