【51CTO原创稿件】“实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？这个概念没必要去纠结。”阿里巴巴资深专家强琦（花名：和仲）对51CTO记者如是说。我们更应该关心的是实时计算的应用场景和未来发展状况。本文中，和仲从实时计算的背景、部署及应用及等方面做了详尽的介绍，关注实时计算的朋友们有福啦！一起来看看本文的采访实录吧。
以下为采访实录：
51CTO：和仲您好！首先请您做一下自我介绍。
和仲：我是零八年加入阿里巴巴的，之前一直在网易，也是做搜索引擎和分布式系统。到了阿里以后，主要从事搜索，广告，分布式系统方面工作。目前致力于数据交换平台建设，专注实时计算，流计算服务化平台。
51CTO：您是一年前从广告搜索转岗了，现在主要是流计算服务平台的。你们这个平台每个人的职责都分的比较细吗？
和仲：是，肯定是要分的很细。但是太细就会带来组织的效率问题（这是另一个话题），搜索本质上是业务性，而目前的部门是平台性，当然仍然会关注广告搜索，但目前全集团的业务我们都需要支持，它是一个横向支持的部门。比如阿里金融现在业务做的很好，这些业务的数据部分其实都是跑在我们这个事业部，比如计算信用度等等。它使用数据的深度和广度是一般人想象不到的，它怎么去评估？就在我们的平台上。业务用数据的程度决定了我们提供数据服务的广度和深度。用户的需求，业务的需求，需要我们把技术场景不断的细分，通过细分来获取细分场景的技术指标的不断加强。我们的系统，平台需要精细化，所以人的分工也需要精细化，但是我们每个人也需要横向去了解其它系统和平台。
51CTO：你们那边都有实时的数据出来？
和仲：实时的有，但现在不多。其实要看业务的本质要求，比如信用是个长期的累积，很难因为一个瞬时的事件来剧烈影响信用。本身这个业务是不是个实时，那是要业务来看，不是我们来看。我们是一个被别人用的平台，我们去服务业务的。不是说业务都上实时吧，没法做那件事情。你的业务本身就是长期稳定的业务，稳定的态势，就不需要实时数据的特性。如果业务上对数据的实时性有要求，那我们就会服务，就会支撑。当然，实时分为计算的实时和数据的实时。
51CTO：提到实时计算，它产生的背景是什么？
和仲：业务、市场、用户对互联网产品需求越来越广泛，需要你越来越个性化，越来越实时化。比如说广告，现在我们广告客户想要看刚刚前一分钟的投放效果，如果效果没有达到预期，我们就可以根据实时计算，对后面的营销策略做出及时地调整。比如说“双十一”的促销活动，它就一天。如果当天的营销策略错了，那么前期所有的准备就白费了，一年就玩进去了。
对于这种要看到分钟级的营销策略，比如说我看到用户，今天喜欢买紫色的，赶紧把我的宝贝调整，紫色的图做的更突出。所以它的营销一定是个闭环，营销分析做出决策。之前的决策链条是慢的，当然他希望快了好，现在需要它去做出更实时的数据来，做出更快的市场反应。而业务也是一样的，比如说你是我的好友，你刚刚在淘宝上买了一个东西，我登录后推荐给我这个东西，可能我的点击率就高了。这些东西都是因为业务，而业务又因为用户，其实为了满足客户。客户如果有这种业务上的实时需求，数据更新鲜的话，必然会刺激到，最终我们的技术会延伸出这样细分的场景来。这些都是因为用户有这样的需求。
但从另一个侧面看，技术驱动。比如说手机，原来摄像头，其他的功能都是附属产品，而现在这些app已经是手机的必要功能了。其实还是这样子，还是由用户、业务、产品、系统、技术体系，一层一层下来，只不过是因为有互联网的诞生，导致整个传导过程会比较快。你想不到的，真的想不到。我们十年前上大学的时候，谁知道互联网会如此，原来想要网上购物不可能的事情，就像马云说的，淘宝的伟大在于，你把你的钱交到一个不认识的人手上，并且他也会承诺发货给一个不认识的人，他通过一个不认识的人，送到你家里。这在以前是不可能的，不可想象的一件事情。但就这几年的工夫，相信未来这种技术变革，周期会越来越快。
因为链条变化的非常快，影响受众也特别多。以前的蒸汽机时代，从最开始有火车，到普通人能坐上火车，需要花好几年的功夫。互联网的受众，今天有个什么东西，可能明天大家，普通的屌丝都用到。一个是链条快了，第二个受众接受成本低了，受众传播的广，所以力量才比较庞大。必然导致技术的变革也非常快，包括这些年的迭代计算，实时计算，这些全都出来。相信未来业务变革，产品变革的速度加快，技术的迭代，细分也会不断加快。
51CTO：您目前比较专注于实时计算这个领域，实时计算和离线计算区别是什么呢？
和仲：他们有不同的维度。离线计算偏数据的准备过程，为了在线服务而准备数据的，不是adhoc的。它更侧重的是成本，吞吐量。离线加工好的数据是需要加载到在线系统里面去服务用户的，今天你去淘宝访问，你接触到的系统是在线系统，但是在线系统的数据是由离线加工来的。
51CTO：离线数据里的存储？
和仲：对，是离线来加工的，大概是这么去分的。离线系统又分为批量计算、增量计算和流计算。如果一次就把所有的数据全计算完，那么它就是一个全量计算，批量计算指的是增量计算，流计算就是我今天专门讲的，它对数据计算粒度更小，是一批数据，可能是几条，有可能是几百条，也有可能几千条。它其实也是在离线计算的不同维度、不同技术的切入点去做这个东西。因为你刚刚说到的，离线计算，如果你都用全量计算的话，或批量计算的话，它会有些问题。但是它好处是因为吞吐高，所以成本比较低。但问题就是说，你现在看到的数据是老数据。很简单，我给你举一个例子，当然不一定是那么准确的，但是你可以去理解这件事情。如果今天卖家在淘宝上上了新的宝贝，你不能立刻看到，而是它上架一天以后你才能看到。这个对公司来说，影响就很大了，对于卖家来说影响到他的销售，对于用户来说体验不好。所以你就需要更及时加工的手段，它秒级就能加工好。
实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？这个概念没必要去纠结。对用户的响应是比较快的，可以这么笼统地去认为。其实大家自己心里都清楚，概念没有分仔细，也没有太大必要在概念上做文章。实时计算在离线和数据准备的角度来看，这个叫流计算，但是它在偏在线那部分。我们就叫它即时计算或者实时计算。
其实你光看概念，会觉得很乱，其实如果你知道它本身的技术，就会明白它其实是很清楚的一件事情。只是说计算是相对，数据的新鲜度是比较高的、比较快速的。在线的和离线的，那其实是不同维度。
51CTO：实时计算主要特点就是比较及时、比较快？
和仲：对，这也是它***的特点，举个例子来说，全量计算更像是一个大食堂，一个锅里炒一万个人的菜，吞吐很高。但对于一个个体来说可能你一小时才吃到这口饭，肯定很不爽，所以实时计算更侧重用户体验，对于个体来说很快可以拿到结果。那么很简单，你就不要去吃大锅了，去开小灶。针对不同的业务场景以及不同的客户是有不同的解决方案，有时候这两个方案能合起来。大锅侧重吞吐，小锅侧重延迟，没有谁替换谁，而是不同场景对应不同技术，就跟产品业务一样，这个市场在不断地细分，技术产品在不断地细分，随着用户的需求，业务的需求越来越多，技术肯定会演进，也会慢慢细分场景，慢慢细分出不同的技术体系。
51CTO：你们部署实时计算的主要步骤是什么？
和仲：其实部署是这样的，***依赖环境的部署，你可能依赖了内部的系统，就是你依赖的系统，你首先部署好，第二个依赖的包要提前准备好。你要考虑集群，有哪些机器要去部署，可能一个系统里非常复杂，有五六个角色。你要清晰哪些应该部署的，哪些结点需要部署，包括角色的起动顺序可能是不一样的，有的应该是先启动，有的后启动。但一个可运维，易于运维的系统，应该与顺序无关化。
我们要去判断整个结点，系统是否处于一个可用的状态，我们有相应的监控系统。但实际上，现在这么复杂的分布式系统如果还需要人肉运维，那基本上就悲剧了。现在的体系，包括运维，这种东西本身也是自动化的，也是个分布式系统。它就是帮你解决分布式系统本身的部署问题，这些也是专门的系统。但就会问了，那这个分布式部署系统由谁来部署？一定会有一个最根的地方，它是按照原来的方式去部署。
51CTO：部署的过程中，特别需要注意的，容易出问题的有哪些？
和仲：特别注意就是版本和依赖。
51CTO：是兼容问题吗？
和仲：对，所有这些问题都可以通过运维系统来解决，避免人为出错的概率，是人就有错，就是这样子。
好的，本次采访就到这里，非常感谢和仲的分享！如果您想了解更多实时计算相关问题，欢迎您留言讨论。
