2019年9月17日，TPC官宣Alibaba Cloud MaxCompute认证结果。同月26日，杭州云栖大会阿里巴巴宣布了这一成绩，飞天大数据平台计算引擎MaxCompute成为全球首个TPCx-BB认证的公共云产品，是除Hive、Spark以外TPCx-BB第三个标准支持的大数据引擎。不仅首次将数据规模拓展到100TB，性能达到25641.21QPM，更在TPCx-BB已有最大30TB规模上，将性能提升近一倍，达到6427.86QPM，单位价格下降一半，达到169.76$/QPM。
TPCx-BB是由国际标准化测试权威组织(TPC)发布的基于零售业场景构建的端到端大数据测试基准，支持主流分布式大数据处理引擎，模拟了整个线上与线下业务流程，有30个查询语句，涉及到描述性过程型查询、数据挖掘以及机器学习的算法。涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据，能够从客户实际场景角度更全面的评估大数据系统软硬件性能、性价比、服务和功耗等各个方面。
MaxCompute正是希望能够从更加接近实际生产场景和客户场景的角度，来呈现飞天大数据平台的计算性能和性价比优势。而MaxCompute在TPCx-BB性能、性价比等方面的领先无疑是由MaxCompute技术先进性决定的。
作为支撑MaxCompute计算力的核心之一的SQL引擎，包括了编译器、运行时和优化器3个模块。SQL编译器支持标准SQL，100%支持TPC-DS、TPCx-BB语法。运行时支持列式处理和丰富的关系算符，基于LLVM进行微架构级别的优化。优化器支持基于历史信息的HBO和基于Calcite的CBO，通过多种优化手段提升MaxCompute SQL的性能。
存储方面，则使用先进的存储格式Aliorc，支持列式存储、灵活的编码格式、异步预读及高效的压缩算法，与开源存储格式相比，在存储效率和读写效率上都有显著的提升。MaxCompute以外表的形式支持多种数据源，比如HDFS、OSS外表，可以将TPCx-BB生成在HDFS中的数据高效导入MaxCompute。
调度方面采用基于飞天平台的Fuxi2.0调度系统。其DAG2.0将资源调度overhead控制在了10us级别，远远领先业界同类框架。Shuffle2.0通过数据重排，在磁盘和网络之间找到平衡点，将集群吞吐效率提升30%。
此外，MaxCompute原生支持阿里巴巴机器学习平台PAI，用户可以一站式完成大数据处理与机器学习模型训练及预测。机器学习PAI是飞天AI平台中的核心产品，构建在阿里云MaxCompute等计算平台之上，在机器学习大规模分布式训练场景拥有非常强的性能表现，在本次TPCx-BB的比赛中，PAI基于MaxCompute，在逻辑回归、Kmeans、朴素贝叶斯三个算法的表现性能上取得很好的成绩。
在MaxCompute/PAI多年的系统优化过程中，英特尔作为阿里巴巴重要的合作伙伴，提供了许多助力。英特尔作为测试基准中BigBench的重要贡献者，与阿里云开发团队深入合作，共同扩展TPCx-BB测试集，增加对MaxCompute计算引擎的支持，并一起在TPCx-BB委员会中共同推广MaxCompute/PAI，促成TPCx-BB官方测试集升级，继而正式纳入阿里云MaxCompute/PAI计算引擎的支持。
对于未来双方在飞天大数据和AI平台(MaxCompute/PAI)持续优化上的合作，英特尔高级首席工程师、大数据分析和人工智能创新院院长戴金权先生表示，双方在新的硬件架构技术平台有非常紧密的合作，共同探索如何更好地利用新的技术，为大数据处理分析、机器学习平台赋能。另外，双方也合作致力于将AI平台和大数据平台紧密联合，使不同的组件更好地联合在一起，打通整个计算流水线。
本文作者：晋恒
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