工程师们利用5年时间写下250万行代码、6小时内处理100PB数据，相当于1亿部高清电影、定价0.3元/GB，花几百元即可分析海量数据……眼前的每一个数字，都是围绕着阿里云开放数据处理服务(Open Data Processing Service，简称ODPS)展开。
日前，阿里云在一封题为“人人都可以成为BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)”的公开信里宣布，阿里云计算最重要的一款产品—ODPS正式开放商用。该平台是基于阿里巴巴自主知识产权的云计算平台构建的数据存储与分析系统，以云计算服务的方式实现海量数据数据的存储、分享与离线处理，是大规模分布式计算平台——飞天的核心组成部分，通过控制集权来控制包括几千台服务器大集群的管理而实现规模扩展。
“今天的商业化代表了一个承诺，ODPS对外使用，我们会有一定的标准、水平和服务承诺。我们认为ODPS会改变整个中国，不论是云计算还是整个大数据的里程碑。”阿里云总裁王文彬向媒体公开表示。
在他看来，云计算和大数据是一个硬币的正反面。“相比以前买一个硬件+一套软件装进去的IT系统模式，随着互联网、移动互联网的来临，这个被沿袭了好几十年的模式有了一个翻天覆地的变化。这个改变如果叫IT2.0的话，应该是云计算+数据的概念，亦即今天不再是用户或企业用户，采购不再是计算机加一个软件，今天采购的是云服务。云服务改变了整个IT的使用和模式，包括使用的周期，而在云服务上面产生的数据处理也变得可能了。”
云计算的平民化
一方面，随着ODPS的商用，阿里云承诺数据的安全性，包括绝对不会有其他人访问这个数据以及会在管理上用各种手段保证内部操作不会看到；另一方面，依然有不少企业或个人不知道如何利用这些数据，把大数据变得可用和“平民化”始终是一个待解的问题。
对此，借着ODPS商用的契机，王文彬坦言，虽然谈到ODPS是属于大数据平民化，但这个产品并不是每个人都能用，对用户的要求是或具有数据分析的技能、精通SQL语言，或至少是程序员，会写JAVA程序。此外，还得有对数据的敏感度和对业务的洞察力。
总的说来，ODPS还是有一定的使用成本。就像编程一样，它是一个计算平台，ODPS上面有更多的工具，需要不同的合作伙伴进来提供不同的工具，慢慢叠加起来。
阿里云方面指出：中国能够提供算法的人有很多，中国不欠缺能够提供算法的聪明人。欠缺的是平台和把算法变成商业的模式。他们相信在ODPS上面，加上这些工具和环境，能够让这些算法商业化。这才是启动整个大数据生态圈的一个做法。
定位云计算基础数据服务提供商，不拥有数据，但是拥有平台服务和大数据计算服务，基于ODPS，建立一个有数据生产者、消费者、加工者和服务应用供应商组成的整个生态系统。或许，这才是阿里云长期以来的一个终极战略目标。
只是，相比传统IT厂商，新的大数据生态圈又有哪些优势呢?
对此，王文彬首先澄清了一个关于“云计算”的概念。他认为现在传统厂商没有云计算。因为它只是一个虚拟化加SAAS的服务，而云计算卖的就是服务，没有执照费用，并且是弹性的、扩容的，买多少就是多少，而且价格可以一直降低。从这几个定义来看，全世界只有三家，亚马逊，阿里巴巴，谷歌由于刚开始起步，只能算半结构的。
他进一步解释称，互联网的技术革命带动了整个IT产业的变革，相比传统的软件公司在20年前服务了那个时代，今天，互联网的架构和软件搭建的方式更加高效和符合现在的情况。
至于能提供以上云服务的真正门槛又是什么，阿里云方面回应说：硬件不是问题，当今硬件最强大的一定不是阿里巴巴，而是IDC的运营商和电信运营商。但如果上几千上万台机器协同的话，需要在硬件上做一套软件把它联结在一起，这中间的技术门槛还是很高的。
据悉，从最开始的几十台机器到能把五千台机器连接成一台的机器，阿里云大概花了六年的时间，期间更是有数百位工程师参与研发。
云计算的免费之路
而对于小用户或个人用户，最关注的词汇还是“免费”。就像杀毒软件开启免费时代的大门一样，也有不少人会问：某一天，云计算是不是也有可能不要钱?
阿里云王文彬给出的答案是：很有可能。
据了解，从去年开始，云计算服务每年会固定降价，原因是规模化效应起来以后，硬件成本一直降低，软件更加高效，所以出现这一市场现状。
推出一定免费的额度给新进来的使用方，但并不等于全部免费，云计算服务仍旧会固定在这种类似模式中。如果把云计算比作零售，零售由于数量巨大而不能免费。云计算也是如此。
但王文彬也表示，在垂直解决方案里，免费还是有可能的。将云计算的成本包在里面，对外做的时候这个东西就是免费，从利用服务来收费，这是一个增值服务的打法。例如一个智能云的云计算是免费的，但是靠其他服务来收费;或者说免费，但是靠数据交换来收钱，这个有可能是未来云计算部分免费的途径。
无论如何，数据时代要来临，云计算先落地，有了云计算才有它。作为大数据服务的最底层，ODPS商用化是阿里云前进路上的重要一步，如果说当初飞天5k以及把支付宝的数据从独立的安全运维切到ODPS上等算是团队攻克的多个难关，那么，接下来的挑战依然不少。
挑战是多方面的，首先是对非结构数据的支持。目前主要的数据是交易数据和用户行为数据，大多数都是结构化、半结构化，这决定了ODPS在发展的最初要专注于业务的需求。对于非结构化的数据支持，是ODPS需要探索的一个很重要的地方;其次，今天虽然有能力把各个不同的计算模型放到飞天上，但大家怎么解决统一的事情，可能也是下一个思考和解决的问题。最终目标是让用户能够真正享受到在一个统一的平台上做所有的大数据运算。
