阿里云MVP田亮：让大数据为业务插上翅膀

2018年12月，田亮接到了阿里云MVP（最有价值专家）认证成功的通知，成为400位全球云计算专家中的一员。在大数据与机器学习方向工作8年的他，带领团队开发落地了大规模计算平台、智能算法推荐平台、数据仓库、BI等多个数据产品。现在，他正在依托阿里云产品和资源，为专注二次元、主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件克拉克拉（KilaKila）实现数据上云、用户智能推荐、数据分析、渠道ROI投放预测等等。

文章链接：

发光的二次元——克拉克拉上云实践

克拉克拉：大规模实时计算平台架构实战

克拉克拉：基于阿里云PAI实现渠道ROI投放预测系统

克拉克拉：借力阿里云快速构建短视频推荐系统

作者：MVP田亮

我与阿里云结缘要从2010年研究生毕业后说起，我的第一份工作是在搜狐担任软件开发工程师，当时所在部门主要职责为报表分析，我的日常工作内容为每天处理大量日志，完成报表计算。最初的技术方案是单机处理，后来随着数据规模增长改为多机分布式处理，但这依然遇到了很多挑战。不过这个过程也让我对日后大数据与云计算产生了极大兴趣。

出于对技术与更大数据规模的渴望，我加入到了阿里巴巴，从此正式走上了大数据与算法开发的道路，我在阿里供职时阿里云刚成立，很多数据产品都是在阿里系内部进行使用的。我所接触到的第一个阿里云产品是ODPS，现在叫“Maxcompute”，在后续的几年里，我所接触并使用到的阿里云组件与工具也变得更多。2015年我离开阿里并来到新浪微博，后转到有信业务，从无到有组建了大数据团队。因为有信还是创业型公司，为了提升研发效率与降低运维成本。 我们从服务端到大数据都采用阿里云的产品方案。 比如服务端所使用的“ECS”“RDS”“redis”等，大数据使用到了“Maxcompute”、“PAI算法平台”、“LOGHup”、“OTS”等。这些组件非常高效的满足了业务。

现在，我在移动互联网行业工作，所在公司的产品形态覆盖直播、视频、小说。作为数据团队，我们的目标是能以“数据”驱动业务增长。在这个过程中我们基于阿里云搭建了诸多数据产品。 我们基于Maxcompute搭建了数据仓库与批处理平台，每日完成上万个数据任务的计算。基于阿里云日志服务“LogHup”构建大规模实时计算平台，解决了实时计算与实时排序等业务场景。基于阿里云机器学习“PAI”平台实现了ROI预测、推荐业务、视频与图像理解等应用诉求。 基于阿里云“quickBI”构建了报表系统满足了业务趋势的观察与分析，这里我也就不一一介绍了。总之，阿里云相关组件对于我们日常研发工作的覆盖率达到了90%以上。

2018年年底，我成为了阿里云MVP，感谢阿里云给予的这份认可。作为大数据领域诸多实践者之一，能获得此份荣誉无疑是对我个人的激励。我也非常开心的看到阿里云能成立MVP这样的组织，中国作为世界互联网强国，拥有8亿用户。MVP组织与成员有责任履行技术布道与经验分享的义务，希望通过这样一个形式为正在面临或者即将面临大数据难题的从业者们提供切实可行的意见与解决方案，从而为中国互联网行业的发展做出一份贡献。

今天的技术人才面对着更多的挑战，也需要更多地学习和成长。个人认为技术人分为两类，一种是纯技术，对于这类的技术人，需要对所在领域进行深入钻研，在这个领域内建立完整的知识架构和技术储备，成为真正的专家，比如大家常提到的全栈工程师，就是能够掌握多种技能，能够独立完成产品。第二种，技术管理。从事技术管理不仅要有一定的深度，还得有广度。比如，要对所在业务有深入理解，要有项目管理的能力，能够对项目风险进行预判、对项目进度进行管理，这就需要培养一种更为综合的能力。成为MVP后，非常期待能与其他成员加强行业交流与经验分享，持续地提升个人在该领域的深度与广度。这种交流不仅仅是纯技术类的，应该也覆盖到团队管理、项目管理、前沿技术追踪、行业发展探讨等等，通过这种交流不断提升战略意识与全局洞察能力。

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