阿里云，致力于打造互联网数据分享***平台，成为以数据为中心的云计算服务公司，在经历了飞天平台、5K集群，对外开放了很多云计算服务后，在今年7月，阿里云正式迎来了大数据服务，也真成兑现了以数据为中心的云计算服务公司的承诺。
阿里云总裁王文彬表示，“中国市场需要一个大数据公共服务，通过阿里巴巴自身验证后的大数据平台，阿里云开放对外的数据服务，让数据处理变成平民化的过程，让数据处理变成人人都可以使用的服务。”
ODPS是什么？
阿里云ODPS团队的工程师形象的将ODPS比喻为榨果汁的过程，把数据海洋里的水灌进ODPS，设定好一套参数，拧开水龙头，出来的就是鲜榨果汁！
ODPS(Open Data Processing Service，开放数据处理服务)是一项Web服务，用户不用花很多钱建立数据中心，就能分析海量数据。但是，值得注意的是，ODPS是通过SQL语句进行查询作业，因此，ODPS应该只能处理结构化数据处理，这一说法也得到了阿里云事业部高级专家、云产品产品经理汤子楠的认可。“ODPS最早是支持阿里巴巴内部的业务成长起来的，因此，分析的数据基本上都是交易数据和用户行为数据，大多都属于结构化或半结构化数据，因此也就决定了ODPS在发展最初专注于业务的需求。ODPS更擅长处理结构化数据，比较擅长处理半结构化数据，不能处理非结构化数据。”
但是如今，非结构化数据占据了数据的主要类型，更多的信息来源于视频、社交媒体等更丰富的渠道，将内部的结构化数据与外部非结构化数据融合进行分析，相信对决策优化更加有所帮助。对于非结构化数据的处理，汤子楠表示，未来，ODPS也会在非结构化数据层面做探索，但主要还是看用户的需求。
ODPS***层是Linux+PC Server，上层软件是阿里云开发的分布式系统软件飞天，基于Java的MapReduce编程框架，开发语言是C++。所有的功能是以RESTful API的形式对外提供，所以从系统边界上说，这层API隔离了ODPS平台和用户的系统。在经过了5年时间，阿里云的工程师写下了250万行代码，ODPS逐步完善，并且公测商用。
目前ODPS已经开放的SQL功能主要用于数据仓库和日志分析；后续还将开放UDF和MapReduce，支持用户编程的离线计算；ODPS准实时，支持交互式BI分析；ODPS流处理，支持实时计算等。
ODPS安全么？
开放服务的安全是用户最关心的问题，而大数据的公共服务也不例外？在ODPS发布时，阿里云没有披露ODPS的SLA，只是公布了一些性能以及价格。汤子楠告诉记者，ODPS的SLA（服务等级协议）分为两部分，***部分是存储，阿里云提供10个9的可靠性，保证数据不丢失。承诺的数据安全行主要有两点，一是数据放在ODPS中，绝对不会泄漏，也不会有其他人访问用户的数据，第二是阿里云不会看用户数据；第二部分是计算，阿里云不承诺用户提交的所有作业都能够计算成功，但是承诺因为阿里云或客户的原因，导致作业失败，是不会收费的。
在技术上，阿里云是如何保证企业数据安全呢？ODPS设计之初就是为了对外开放，做基于互联网的多租户的公共数据处理服务，所以安全性在ODPS的设计和实现中具有***的优先级。ODPS是国内首家通过了CSA-STAR和ISO27001两项国际云安全认证的公司，在各个环节都采纳了国际上***进的数据安全管理标准。ODPS采用了多项技术保证用户存储在阿里云的数据不丢失、不泄露、不越权访问；从管理上，阿里云内部对于ODPS的运维和运营人员的操作有严格的监控和审计，确保内部人员不会接触到用户的数据。
ODPS通过API提供服务，包括数据上传、下载、计算，所有API请求都是经过认证的，所有API请求都可以进行https加密。从平台设计和技术实现角度说，ODPS充分考虑了数据安全性，ODPS团队对于平台的优先级定义是数据安全性大于可用性大于规模的。
使用ODPS的门槛有多高？
虽然，阿里云想把ODPS打造成人人都可以使用的大数据服务，但是使用ODPS也需要一定的门槛。汤子楠强调，ODPS不是每个人都能使用，但是每一个做数据分析的人都可以使用。
对于用户的要求分为两方面，首先是要具有数据分析的技能，要精通SQL语言，或者是程序员，可以写Java脚本来处理；其次是还要有数据敏感度和对业务的洞察力。
但是，对于不会SQL语句以及编程的用户来说，是否就不能使用ODPS了呢？汤子楠告诉记者，“阿里云会开放一款基于ODPS的ETL（数据仓库技术）和BI（商业智能）工具，协助用户编写SQL语句，甚至不用SQL语句也可以进行数据分析，降低ODPS的门槛。同时，阿里云还会引入第三方合作伙伴，帮助没有数据使用能力的公司进行培训，协助他们搭建数据模型并且进行数据分析。”
使用ODPS在人员的技能上有要求，同时对产品上也是有要求的。汤子楠表示，使用ODPS***还是先使用阿里云的云计算服务，这样数据在进行分析前，可以通过阿里云内网，将数据从ECS（阿里云服务器产品）上传到ODPS中从而进行分析。若客户坚持使用自己的数据库，通过公网上传数据到ODPS中，数据安全问题得不到保障。此外，对于数据上传费用，用户也不需要支付，用户只需要支付计算、存储、下载三方面的费用即可。汤子楠表示，“用户***结合阿里云其他产品使用ODPS，其实是从降低用户成本、提高用户体验的角度给出的建议，用户也可以单独使用ODPS。”
阿里内部的登月计划
2013年10月，为了融合阿里小贷和支付宝的数据，支付宝希望ODPS团队协助他们搬家，将支付宝数仓业务从Hadoop机群搬到ODPS上，登月1号项目启动。2014年5月，登月1号项目顺利成功，小微金融服务的全部数据业务开始基于ODPS发展。
在2013年底，受到登月1号项目的启发，阿里数据平台团队联合技术保障部和集团各事业部，开始了一系列宏大的登月计划，致力于将搜索、广告、物流等多个BU的数据统一，未来ODPS将成为承载阿里集团全部数据的统一处理平台。“登月计划”共计划了20多个项目，涉及阿里巴巴和小微金服所有的事业部，覆盖集团全部数据人员，其牵扯人员、资源之多，在集团内部罕见。
从Oracle到Hadoop，阿里云解决了海量数据如何存储和分析的问题，阿里的数据业务不再受制于规模的瓶颈；从Hadoop到ODPS，更是一次质的飞跃，为后续大数据业务的开展扫清了障碍。
