奇点云：数据云操作系统未来要建立App生态，提供数据和算法服务

“数据云操作系统”是新一代的企业级数据基础设施，向下封装复杂性，向上提供易用性，帮助企业应对多云、多引擎、多主体、多应用等多变挑战。

而当大模型浪潮来袭，数据云操作系统如何帮助企业构建数据和AI能力，抓住用技术驱动革新的机会？开发者们对数据云操作系统又有怎样的新需求和期待？

在《数据云场景指南》发布会的圆桌环节，我们同样把上述问题抛给了平台建设者、数据开发者和应用开发者。

他们说：

· 平台 for AI，共享一套基础设施，同时保障数据安全和一致性；AI for 平台，用AI为运维、安全等数据场景提效。

· 数据不能出境，标准可以共享，算法可以“漫游”。

· 分析云会打造应用市场，现有产品是“原生应用”。

· 数据云操作系统要提升易用性，把封装好的数据、算法以服务的形式提供给上层应用。

本期嘉宾

· 地雷：奇点云CTO，近20年数据领域研发和产品经验，原MaxCompute大数据引擎和算法平台初代PD之一。

· 叶玎玎：GrowingIO联合创始人，国内最早一批增长黑客践行者，网易用户搜索引擎核心开发者，XRuby Core Committer。

· 证道：奇点云资深数据架构专家，18年数据行业从业经验，9年老甲方、9年老乙方，完整经历大数据技术的迭代演进。

· 何夕：奇点云资深战略咨询专家，浙江大学社会硕士生导师，本期圆桌主持人。

何夕：今年数据 科技 话题几乎离不开大模型和人工智能。首先，大模型是data-centric（以数据为中心）的AI，对优质数据和大数据平台依赖很高，同时，我们也看到了各种算法模型的落地应用，例如流失预警、销量预测、商品的调补货等等。从构建数据和AI能力的角度，各位对数据云操作系统有怎样的期待？

地雷：在《流浪地球2》上映的时候，有一个画面我当时很激动，背后是中科院软件所和计算所的专家帮忙策划和写出来的。

当时要恢复月球里基地的设备，但是人力搞不定了，所以就把MOSS接进去，要求把生产恢复起来。MOSS说，好的，我开始了，先进行扫描，看有哪些系统和硬件，然后写一个操作系统。写完以后，MOSS说，我开始写应用。

大家可以发现这个台词写得很专业，它不是一上来就恢复生产的，而是先扫描底层，写操作系统把底层通用的东西搞定，再开始写不同的应用。接下去，第一个应用才说“开始3D打印”、开始生产等等的具体动作。

只是几句台词，但它很真实地展示了实际操作系统和应用的层次。

虽然这是一部科幻片，我同样希望未来有一天，我们能基于操作系统，很快地造出应用，来应对复杂的场景需要。

地雷：回到话题本身，我们常说要分成“AI for 平台”和“平台 for AI”这样两个维度来看。

首先“平台 for AI”，客户今年问得比较多的是：你的数据云操作系统能不能生产算法，甚至跑大模型？答案是肯定的。SimbaML（算法工厂）这个产品的底层就是SimbaOS Kernel（数据云操作系统内核），来完成算法应用全生命周期的工作，包括MLOps中的开发、训练、部署等等。这其中最关键的好处在于，它和业务分析共享同一套基础设施（数据云操作系统），而不是算法和业务分2个库，数据的安全性和一致性都能够得到保障。

另外，“AI for 平台”，也就是说数据云操作系统本身就应该具备一些AI能力，来帮助很多数据场景提效，譬如智能的运维故障处理、异常行为监控等等。去年我们的数据安全团队拿下全国第一的智能算法，就采用了GPT同源的Transformer模型。

证道：我对“平台for AI”做个补充。因为有个很现实的问题，各个国家、地区都有对数据的保护要求，敏感数据是不允许跨境的。那对于全球化的企业来说，如何在安全合规的前提下，最大化使用数据资产？

我认为数据云操作系统要帮助企业做到3个“跨越”：

第一，管理、标准、算法可以跨境共享、应用。例如数据资产、数据质量、数据安全的管理体系，建模、开发、任务、调度的标准，可以推到全球各个国家和地区去应用。数据不可以出境，但算法不涉及到具体的数据，因此可以“漫游”，可以去全球各地“游学”，把自己训练地更好。

第二，可以跨不同的业态和不同的底层资源。例如，跨国公司在不同的国家、地区使用不同的云资源，哪怕不出境，国内有一些企业也有合规的要求，例如 金融 业务要求存在自己的IDC机房，其他业务可以存在公有云。借助数据云操作系统，集团要能看到整体的数据资产，具体到各业务线，也可以根据情况自行做一些调整。

第三，还可以跨引擎。比如有一些任务早些年用Hive写的，后面需要改成Impala+Kudu，后面还会有一部分改成Flink或ClickHouse。因此数据云操作系统或者说大数据基础设施是一定要支持多引擎的，而且上述三种“跨越”可以叠加发生。

何夕：作为数据云操作系统的“客户”，数据应用的开发者玎玎怎么看，或者说对数据云操作系统有哪些进阶的要求？

叶玎玎：一个操作系统要做好，它作为Infrastructure（基础设施），要让上层的开发者变得更容易。所以我作为开发者，会经常去“折腾”这个SimbaOS Kernel（数据云操作系统内核），研究怎么用得更好；另一方面，也会和操作系统的建设方（即数据云团队）一起共创、提需求，提供更多应用方的真实感受。这是我们一直未来也会继续做的事情。

那从分析云的视角看，我觉得未来分析云不会只是现有自研的应用产品，而是会成为一个“应用市场”，我们现在在做的产品（增长分析、客户数据平台等）是其中的原生应用，接下来还会开发新的产品，也可能引进好的数据应用。

在应用市场的逻辑里，你其实无法强制要求开发者必须用某个数据库，用某种引擎。在对底层各种各样复杂的要求下，我们作为应用市场，应该如何更好地给内部、外部的开发者提供服务？

目前我们的做法是，把偏底层的技术需求下沉到操作系统中，由操作系统处理以后，提供封装好的数据服务/算法服务，返回给上层应用。这其实在分析云的实践中已经证实，确实有很大的便捷性。

因此在未来，我们会重点探索如何把数据、算法变成服务，然后通过应用简单地发挥数据价值，利用AI让价值发挥进一步提效，让客户企业的内部团队能更专注在业务的数据应用上，让业内的数据应用开发者也更专注在应用本身的研发和创新。

地雷：没错。Snowflake、Databricks等数据云的领军企业都分层建设了自己的“操作系统”，并针对数据治理、BI分析、机器学习等各个场景构建了对应的App生态。现在对于奇点云的数据云操作系统来说，GrowingIO的SaaS和OP产品也都是我们的“大客户”，不断打磨数据云操作系统的能力。同时也欢迎更多的开发者——无论是数据开发、应用开发还是算法工程师，给我们的数据云操作系统提需求，让上层长出更好的应用生态。