主流云平台（AWS、华为云、阿里云、Google Cloud等）的**大数据及人工智能技术栈**及其核心组件的深度解析
云计算系列文章：
1. GCP（Cloud-native stack）的云原生技术栈介绍
2. 主流云厂商的云原生技术栈（Cloud-native stack）及其核心组件对比
3. 主流云平台（AWS、华为云、阿里云、Google Cloud等）的大数据及人工智能技术栈及其核心组件的深度解析
目前项目要用到大数据及AI，于是在网上研究了一下各大平台的技术栈及其核心组件，现分享一下，包括AWS、华为云、阿里云、Google Cloud等，涵盖技术架构、核心服务和典型应用场景：
一、大数据与AI技术栈分层架构
云厂商的技术栈通常分为以下核心层级：
- 数据基础设施层：存储、计算、网络
- 数据处理层：批处理/流处理/数据仓库
- AI/ML引擎层：训练、推理、工具链
- 应用服务层：行业化AI解决方案
- 治理与安全：数据治理、隐私保护
二、主流云厂商技术栈对比
1. AWS大数据与AI技术栈
核心优势：最完整的Serverless大数据服务 + 企业级AI工具链
-
大数据核心服务：
- 存储层
- S3（对象存储）：EB级存储，支持智能分层
- EBS/EFS（块/文件存储）：低延迟访问
- 计算层
- EMR（弹性MapReduce）：托管Spark/Hadoop
- Glue（ETL服务）：无服务器数据编排
- 数据分析
- Redshift：云数据仓库（支持PB级分析）
- Athena：S3上的交互式SQL查询
- Kinesis：实时流处理（对标Kafka）
- 存储层
-
AI/ML核心服务：
- 基础平台
- SageMaker：全托管ML平台（从训练到部署）
- Bedrock：企业级生成式AI服务（集成Claude/LLaMA等模型）
- 专项能力
- Rekognition：图像/视频分析（万级类别识别）
- Lex：对话式AI（支撑Alexa）
- 加速硬件
- Trainium/Inferentia：自研AI训练/推理芯片
- 基础平台
典型场景：Netflix（用EMR处理每日PB级用户行为数据）+ Airbnb（用SageMaker优化动态定价）
2. 华为云大数据与AI技术栈
核心优势：电信级可靠性 + 昇腾AI芯片软硬协同
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大数据核心服务：
- 存储层
- OBS（对象存储）：支持跨Region同步
- CloudTable：时序数据库（物联网场景优化）
- 计算层
- MRS（MapReduce服务）：国产化Spark/Flink发行版
- DLI（数据湖探索）：Serverless SQL交互分析
- 实时计算
- CloudStream：基于Flink的流处理引擎
- 存储层
-
AI/ML核心服务：
- 基础平台
- ModelArts：一站式AI开发平台（支持昇腾NPU加速）
- MindSpore：自研AI框架（国产替代TensorFlow/PyTorch）
- 行业AI
- HiLens：端云协同AI开发（用于智能摄像头等边缘设备）
- GaussDB（AI版）：内嵌ML算法的分析型数据库
- 硬件底座
- 昇腾910B：算力达256TOPS（INT8）的AI芯片
- 基础平台
典型场景：中国移动（用MRS处理5G信令数据）+ 比亚迪（用ModelArts训练车机视觉模型）
3. 阿里云大数据与AI技术栈
核心优势：超大规模实践 + 电商场景验证
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大数据核心服务：
- 存储层
- OSS（对象存储）：支撑双11百万级QPS
- PFS：并行文件系统（高性能计算场景）
- 计算层
- MaxCompute（ODPS）：EB级数据仓库（阿里内部100%跑其上）
- Realtime Compute for Apache Flink：阿里优化版Flink
- 实时数仓
- Hologres：实时分析引擎（亚秒级响应）
- 存储层
-
AI/ML核心服务：
- 基础平台
- PAI（Platform for AI）：支持千卡级分布式训练
- DeepRec：推荐算法优化框架（淘宝核心推荐系统使用）
- 行业方案
- 通义千问：自研大模型（已集成到钉钉/天猫精灵）
- 视觉智能开放平台：2000+预训练模型
- 硬件创新
- 含光800：自研AI推理芯片（ResNet50性能达78578 FPS）
- 基础平台
典型场景：淘宝推荐系统（PAI+DeepRec处理日均万亿级特征）+ 高德地图（MaxCompute分析路径规划数据）
4. Google Cloud大数据与AI技术栈
核心优势：全球数据分布 + 原生AI研究能力
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大数据核心服务：
- 存储层
- Cloud Storage：多区域自动复制
- Bigtable：PB级NoSQL数据库（支撑Google搜索）
- 计算层
- Dataproc：托管Spark/Hadoop
- Dataflow：完全托管式Apache Beam流批一体处理
- 分析服务
- BigQuery：Serverless数仓（支持SQL机器学习）
- Looker：BI可视化工具
- 存储层
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AI/ML核心服务：
- 基础平台
- Vertex AI：统一MLOps平台（集成TensorFlow/Kubeflow）
- TPU Pods：千卡级AI训练集群
- 生成式AI
- Gemini API：多模态大模型服务
- Duet AI：编码助手（集成到Google Cloud IDE）
- 数据科学
- Colab：基于浏览器的Python Notebook
- 基础平台
典型场景：Spotify（用BigQuery分析4亿用户行为）+ SpaceX（用TPU训练卫星图像识别模型）
三、技术栈选型关键维度对比
| 维度 | AWS | 华为云 | 阿里云 | Google Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 大数据吞吐能力 | ⭐⭐⭐⭐（EMR+S3） | ⭐⭐⭐（MRS+OBS） | ⭐⭐⭐⭐⭐（MaxCompute） | ⭐⭐⭐⭐（BigQuery） |
| AI训练规模 | ⭐⭐⭐⭐（SageMaker+Trainium） | ⭐⭐⭐⭐（ModelArts+昇腾） | ⭐⭐⭐⭐⭐（PAI+含光） | ⭐⭐⭐⭐⭐（Vertex AI+TPU） |
| 实时计算能力 | ⭐⭐⭐（Kinesis） | ⭐⭐⭐⭐（CloudStream） | ⭐⭐⭐⭐⭐（Flink优化版） | ⭐⭐⭐⭐（Dataflow） |
| 国产化替代 | × | ⭐⭐⭐⭐⭐（全栈自研） | ⭐⭐⭐（部分自主可控） | × |
四、前沿技术趋势
- 湖仓一体架构：
- AWS：Lake Formation + Redshift Spectrum
- 阿里云：MaxCompute-Hologres联邦查询
- AI-Native数据库：
- Google BigQuery ML（直接运行SQL训练模型）
- 华为云GaussDB（AI版）
- 边缘智能：
- 华为云KubeEdge + ModelArts Edge
- AWS IoT Greengrass + SageMaker Edge