【IT168 专稿】他是一个不折不扣的“架构老司机”，早在2010年的时候就曾参加过IT168举办的系统架构师大会，可以说是我们的老朋友。他还是一个“技术痴狂”，曾在我们的技术大会现场修改了自己的演讲PPT，只为同现场的技术人展示更多的核心技术论。这就是DTCC2017数据库技术大会开幕前接受笔者专访的演讲嘉宾，百度大数据部资深工程师/大数据主任架构师——马如悦。
马如悦， 目前在百度负责大数据平台的架构。主要的工作包括离线处理平台，在线数据服务。在线数据服务包括3个系统，一个叫做SimpleDB，是偏高性能数据服务的NoSQL系统;一个是偏大规模数据分析的OLAP数据库叫Palo;还有一个就是这次他即将为我们带来解析的最主要TDB，是偏大规模事物处理的OLTP数据库。
我们都知道像百度这样的大型互联网公司往往拥有海量的用户，用户每天产生的海量数据必须有一个大数据平台做支撑。据马如悦介绍，百度当前有两大平台，一个大数据平台，一个机器学习平台。
马如悦告诉笔者，百度大数据平台利用hadoop、spark等类似技术，主要做数据收集和预处理。就是通过adhoc分析，报表产出等这些任务，包括batch/Stream 离线处理部分和在线数据服务部分。它独特之处就是不用大量开源组件堆砌，而是对各个组件进行定制，集成，形成一个易用的大数据架构解决方案。这就类似于我们提供给用户的是苹果手机，而不是cpu，内存，磁盘的一堆组件集合。机器学习平台是百度统一的机器学习训练和预测平台。这套平台实现了机器学习算法，深度学习算法的大规模分布式实现，对GPU和FPGA等的加速支持。同时这个平台也对类似语音，图像，自然语言处理等领域提供各种高层库的支持。
技术趋势前提是用户简单使用
谈到最近关注的技术，马如悦说他目前关注两个领域：一个是大数据系统和机器学习系统领域的离线系统集成产品;一个是包括偏OLAP和偏OLTP领域的大规模数据库系统。
他讲到，离线数据处理和分析系统，需要集成性产品，类似于传统的解决方案提供商。当前的大数据系统和机器学习系统，百花齐放，各类组件繁多，每个公司要实施这些系统，都需要部署多达一二十种组件。如何让用户简单的使用，不关心各个组件的部署和维护，使得使用多个组件的集合像一个系统一样，这个是我认为未来的一个技术趋势。正如很久前大家都会去中关村淘选零件自己装机一样，而现在多数都会选购品牌机，组装机的日子一去不返。又如大家看到各种android机，用的零件都是差不多，为什么有的卖得好，有的则不然，这就是看哪个厂家的集成能力强了。做集成产品也是传统商业系统厂商的长处，而我们当前使用的大量开源系统在这个方面做得还是不够好。在和其它公司合作大数据系统时，大家的需求也都是一个更好用的大数据解决方案，或者一个好的集成系统。
另外，马如悦还在关注数据库领域的在线数据系统。在实际中，业务系统一般会用两个，一个是偏OLAP分析的，一个是偏OLTP的。他认为当前这两个领域都没有好的项目，要么是针对传统数据库的不断改进优化，要么是各种NoSQL系统系数登场。各种浮夸的宣传和无意义的跑分，着实让一线选型人员头疼。而实践中，各种系统又问题频出，远达不到各自宣传的那样。所以，在数据库领域，未来一定会吸引更多的公司投入。
数据库领域改朝换代的机会来了
随着马如悦分析的技术趋势，笔者问到近期行业内热议的“商业数据库已死”这个问题，马如悦是如何看待的呢?他这样告诉笔者他的观点“当前传统数据库还未死，因为新式数据库还未成熟的原因。但是随着对数据库领域的投入增多，未来商业数据库份额定会越来越小。这个毋庸置疑。”这个趋势在互联网公司会先流行起来然后蔓延到传统产业。这对于数据库领域的从业者来说是打好机会。互联网产业迫切的需要新式数据库来解决种种问题，大量的传统企业纷纷进行互联网化也加速了新式数据库的成熟。
企业怎样选择存储系统
众所周知，Hadoop的HDFS一直是比较受欢迎的分布式文件系统。不少人认为HDFS应该朝着实现Posix文件系统发展，而对象存储朝着类似NoSQL方向，对于这个判断马如悦并不赞同。他说“在百度这么多年的实际实践中发现，基本没有任何业务需求需要Posix文件系统这种语义，而HDFS遇到更多的是高可用扩展问题、大量小文件支持问题。而对象存储也逐渐需要一些目录树的支持，以便更好的支持各种计算系统。所以这两者未来必定会融合，他们之间的差异并不足以支撑两套系统的独立存在。”
对于企业面临的选择问题，马如悦给出建议：在解决问题时，不要纠结于名词，纠结别人设置的条框。实践出真知，在实践中往往可以解决问题，这就是最好的方案。从分布式存储系统迁移至对象存储系统，相当容易。当前使用HDFS多简单的原因是没有一套成熟的开源对象存储系统。
写在最后
随着分析系统的成熟，百度一直研发的偏分析系统已经逐渐成熟。随着互联网趋势的要求，在OLTP领域，在线事务处理需求量变大，原来一直依赖的是OldSQL，OldSQL++, 或者 NoSQL 来应对，比如 MySQL, 或者支持分库分表的分布式 MySQL解决方案，类似 MongoDB, HBase 等 NoSQL 系统，当前各个系统都在某个领域解决得很好，但是都存在各种或多或少的问题，更为重要的是，业务系统无法简单的使用一套系统来解决大部分问题。对于在线业务，多套系统的联合部署使用，不但影响上层业务开发效率，就是部署、维护、调优和学习这些系统，都是非常大的障碍。而商业 OLTP 数据库，由于很多都是面向过去，传统产业进行设计，而没有考虑到如今互联网带来的对数据库的很多技术冲击，比如24*7在线的要求，异地多活的需求，还有高效的 online schema changing，还有高并发高性能的需求，这些在传统数据库中考虑都是有限的。
在即将开幕的DTCC2017数据库技术大会上，马如悦将为参会者带来主题演讲《百度NewSQL数据库系统》。主要向大家介绍百度在NewSQL领域的最新工作。希望这个分享为那些奋战在OldSQL 领域和 NoSQL 领域的同学们带来一些 NewSQL 领域的思维，让大家多多关注这个领域，大家共同把这个领域做好。让我们共同期待着一场干货的到来。
