雖然Jack馬先生總是口出驚人之語，但事實證明他說的話總是不斷被應驗。
2016年的“新零售”現在已經是公認的零售新篇章，而2014年的“人類正從IT時代走向DT時代”，也在逐漸變成現實——不管什么樣的企業，都習慣要“大數據”一下。
這其中，阿里自己往往成為“預言”的忠實擁躉，新零售跑馬圈地，現在大數據也要“搞個大新聞”。
不久前，阿里云在其峰會上發布了大數據服務產品“飛天大數據平臺”，從公開信息來看，該平臺被稱為“中國唯一自主研發的大數據計算引擎”，以及“全球集群規模最大的計算平臺”。
參數能力上，有諸如單一引擎支持10萬臺服務器組合計算、支持超600PB計算能力等。
今年6月以來，阿里在AI能力上頻頻對外界秀肌肉，連續獲得5個世界大賽第一（詳見相關報道），現在，阿里云高調發布“飛天大數據平臺”，在馬云口中的DT時代大干一把的野心擺上臺面。
大眾心中“商業”標簽濃厚的阿里，拉開遮蓋的幕布，開始把“技術”標簽顯露出來。
大數據技術之爭，為什么“商業”阿里卻率先冒出？
眾所周知，DT時代一定建立在云計算基礎之上。
但是，當大數據技術和服務成為云計算標配時，為什么“中國唯一自主研發”以及“全球集群規模最大”這些頭銜會落到一貫以“商業”姿態示人的阿里頭上？
這種“出人意料”，原因恰恰也出在“商業”兩個字上。
阿里云此次是“對外發布”飛天大數據平臺，在這之前，這款產品已經在阿里云內部實質運行和服務了十年之久（以前稱作MaxCompute平臺，也是現在飛天的核心）。
某種程度上，阿里在大數據技術上令人意外地“冒出”，既有主觀追趕DT時代的內在動機，也不能否認是被自己的“商業”發展所倒逼。
1、自身商業的業務膨脹所倒逼
阿里雖然是商業起家，但卻技術上最早遭受規模化帶來的技術壓力。
2008年淘寶網上已經有9800萬注冊會員，用戶一多就帶來數據存儲和計算的壓力，而這個數字還在持續暴增。
在全球范圍內，Google、AWS、微軟也面臨類似的問題，老的數據系統（例如Oracle、Greenplum、Hadoop等）都沒辦法適應暴增的數據需求（類似于馬車設計時沒辦法考慮到汽車的運載能力），各家都在研發自己的大數據技術。
而且，與搜索、社交不一樣，“商業”場景下的用戶與信息存儲更復雜，VPS，個人信息、消費信息、金融信息，甚至早期的推薦機制，都對大數據技術提出了更高的要求。
所以，這造成一個奇特的現象：“商業”做得越成功、標簽越濃厚，背地里“技術”就必須越深度。
我們今天看到阿里在商業上如日中天，已經是“技術沒有拖后腿”的結果。
而面對幾何級膨脹的商業需求能夠不拖后腿，這樣的技術拿出來對外開放時，獲得“中國唯一”、“全球最大”之類的成績似乎并不意外。
從2009年阿里云成立時，“飛天”就已經事實上開始起步。
從其發展軌跡來看，2013年8月突破同一個集群內5000臺服務器同時計算，2016年2月單集群突破10000臺，2019年多集群突破10萬臺，這樣的技術成長，從時間線來看與阿里的商業成長幾乎同頻。
阿里系旗下的支付寶芝麻信用分、淘寶商家的每日商鋪賬單、高德、優酷、阿里媽媽等的大數據業務都通過MaxCompute平臺進行，2018年雙11，單日處理超過600PB的數據，交易峰值平滑度過。
現在，阿里99%的計算和95%的存儲都由飛天支撐，其展示出來的技術成就始終與阿里的“商業”標簽緊密相連。
2、對外生態服務擴張所倒逼
阿里云在國內處在領先位置，服務大量大大小小的企業，這反過來像內部商業發展一樣倒逼阿里云在大數據技術有所突破，畢竟，現在人人都在談大數據。
例如，阿里云服務知名APP“墨跡天氣”，該產品要為4億用戶提供氣象預報服務，每天用戶查詢超過5億次，對數據調用和運算產生很大壓力，阿里云必須“跟上”客戶的腳步進行技術革新。
類似高數據需求的客戶還有很多。
此外，在過去幾年的智慧城市大戰中，阿里云搶先發車，在大本營浙江搞出許多明星項目。例如，其服務浙江“最多跑一次”政務體系建設，面臨老百姓辦事最密切相關的100個事項70多億條數據，大數據平臺沒有跟上是無法想象的。
云計算生態越龐大，這種底層技術就必須越走在前面。
3、“領頭羊企業”的頭銜所倒逼
一談中國有哪些知名互聯網科技企業，無非就是BAT等少數幾個公司，而從市值上看，阿里又處在領頭羊位置。
這是商業成功帶來的榮譽不假，但其實暗地里，從國家層面看，商業的成功最終一定要承擔技術的職責。
核心技術是國之重器，但誰來創新核心技術，責任只能落到這些商業上成功的企業頭上。
2018年3月，Forrester發布《2018年一季度云端數據倉庫》大數據服務榜單，阿里與AWS、Google、微軟進入全球一線陣營。
在全球范圍內，阿里無法永遠在“商業”標簽下存在和發展，中國從IT時代走向DT時代，阿里這樣的企業露出技術標簽是時代的必然。
全新的DT時代，大數據平臺如何參與競逐？
DT時代替換IT時代，在全新階段面前，核心的角逐場大數據平臺究竟要怎么玩，沒有經驗可供借鑒。
作為孤例，拆解阿里云飛天大數據平臺的一些做法，它們未必全面，但或可以作為行業參考。
1、“物”膨脹下的“DT系統”構建
DT時代，數據無非包括“人”和“物”兩個部分，過去10年，“人”（即用戶）的增長和沉淀已經基本完成，數據定格在高位。
