蒋晓伟（量仔）：我非常同意飞飞老师，此外再补充两句。整个数据库和大数据所做的事情就是试图去理解数据，什么是结构化数据和什么是非结构化数据，它们的定义其实是在不断变化的。在关系型数据库出现之前，可能我们认为所有的数据都是非结构化的数据，但是关系型数据库引入了表的这种抽象，我们就开始给数据库表的结构。
简介:跟蒋晓伟约在一个下午进行访谈,他的花名叫量仔,这个名号让笔者的第一感觉是“高富帅”。然而,当见到本尊之后,才发现他完全就是一个“呆萌”版的程序员,这也印证了其在阿里巴巴内网上的标签——“头像蛮萌的”。 跟蒋晓伟约在一个下午进行访谈,他的花名叫量仔,这个名号让笔者的第一感觉是“高富帅”。然而,...
蒋晓伟(量仔):是的,如何衡量数据系统的物理极限,我们刚才说到了性能、正确性和实时性。文嵩老师又加了一个成本,在我看来成本其实是性能的一部分。 章文嵩:我觉得可能我们可以综合一下,这 5 点有可能是我们做系统永无止境追求的目标。 蒋晓伟(量仔):是的,非常同意。 5 数据和 AI 的基础设施协同目前已经达到有效...
蒋晓伟(量仔):我非常同意文嵩和飞飞老师所说的,智能其实分为两个部分,第一个部分是人的直觉,见到一个事情,我觉得什么是对的。第二个部分是推理能力。我给了一个证明,我是不是能够读懂这个证明,这个证明是不是严格,来做这么一个判断。现在的大语言模型,生成式 AI,在直觉上我认为已经达到了人类水平,甚至已经超过...
蒋晓伟(量仔):是的,如何衡量数据系统的物理极限,我们刚才说到了性能、正确性和实时性。文嵩老师又加了一个成本,在我看来成本其实是性能的一部分。 章文嵩:我觉得可能我们可以综合一下,这 5 点有可能是我们做系统永无止境追求的目标。 蒋晓伟(量仔):是的,非常同意。
作者| 蒋晓伟(量仔),阿里巴巴研究员 编辑| 蔡芳芳 既然HTAP 有了分析的能力,它是不是将取代大数据系统呢?大数据的下一站是什么? 因为侧重点的不同,传统的数据库可以分为交易型的 OLTP 系统和分析型的 OLAP 系统。随着互联网的发展,数据量出现了指数型的增长,单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领...
蒋晓伟(量仔):我非常同意文嵩和飞飞老师所说的,智能其实分为两个部分,第一个部分是人的直觉,见到一个事情,我觉得什么是对的。第二个部分是推理能力。我给了一个证明,我是不是能够读懂这个证明,这个证明是不是严格,来做这么一个判断。现在的大语言模型,生成式 AI,在直觉上我认为已经达到了人类水平,甚至已经超过...
InfoQ:量仔其实提出过一句话,叫“从业务本质需求出发,探索数据系统物理极限”。所以前面的回答是在阐释这句话? 蒋晓伟(量仔):是的,如何衡量数据系统的物理极限,我们刚才说到了性能、正确性和实时性。文嵩老师又加了一个成本,在我看来成本其实是性能的一部分。
说到Flink,阿里巴巴就是绕不过的一个公司,而花名叫量仔的蒋晓伟,更是绕不过的一个人。 当时蒋晓伟在领导搜索团队,需要一个流计算的引擎。那个时候阿里内部,已经有一些流计算引擎。 比如说花名纪君祥的封仲淹就用Java重新写了一遍Apache Storm,叫做JStorm。
蒋晓伟(量仔):我非常同意文嵩和飞飞老师所说的,智能其实分为两个部分,第一个部分是人的直觉,见到一个事情,我觉得什么是对的。第二个部分是推理能力。我给了一个证明,我是不是能够读懂这个证明,这个证明是不是严格,来做这么一个判断。现在的大语言模型,生成式 AI,在直觉上我认为已经达到了人类水平,甚至已经超过...