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Alibaba: Machine-Learning-Plattform Alink ist jetzt Open Source

(Foto: dpa)

Der chinesische Online-Riese Alibaba stellt seine auf Flink basierende Machine-Learning-Plattform Alink unter der Open-Source-Lizenz Apache 2.0 auf GitHub zur Verfügung.

Alink stellt eine breite Sammlung von Algorithmen-Bibliotheken, die sowohl die Batch- als auch die Stream-Verarbeitung unterstützen, bereit. Die Plattform richtet sich an Datenanalysten und Entwickler, die damit eigene Software etwa zur Statistikanalyse, zum maschinellen Lernen, zur Echtzeitvorhersage oder für personalisierte Empfehlungen erstellen wollen.

Alinks Algorithmen-Übersicht. (Screenshot: t3n)v

Alinks Algorithmen-Übersicht. (Screenshot: t3n)

Alink: Python und Apache Flink

Alink basiert auf Python und dem Stream-Processing-Framework Apache Flink des Berliner Startups Data Artisans, das Anfang des Jahres von Alibaba übernommen worden war. Flink erlaubt der Plattform Batch- und Stream-Verarbeitung in einer Umgebung zu vereinheitlichen. Dabei unterstützt das Framework nicht nur den proprietären Datenspeicher von Alibaba, sondern auch Open-Source-Techniken wie Kafka, HDFS (Haddop Distributed File System) oder HBase.

Alink kommt im Ökosystem des Mutter-Konzerns umfänglich zum Einsatz. Laut Alibaba soll es die Klickrate der Produktempfehlungen auf der E-Commerce-Plattform Tmall während des diesjährigen „Single’s Day“ um vier Prozent erhöht haben.

Alibaba ist aktiver Open-Source-Supporter

Alink ist nicht das einzige Open-Source-Projekt mit Alibaba-Unterstützung. Vielmehr engagiert sich der Internet-Konzern auch bei AliOS (Lite), AliSQL, ApsaraCache, Atlas, Dubbo, Egg, JStorm, Pouch, RocketMQ und Things.

Alink steht auf Github unter Apache-2.0-Lizenz bereit. Besonders Ambitionierte können die Dokumentation sogar in chinesischer Sprache lesen.

Passend dazu: Python: Wie aus einem Nerd-Projekt eine der beliebtesten Programmiersprachen der jüngsten Zeit wurde

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Ein Kommentar
Sergej Zdravkovic
Sergej Zdravkovic

Da muss meiner Meinung nach aber noch viel in aLink passieren. In aws mit Textract und Rekognition habe ich innerhalb einer Woche mit Phyton einen gut skalierenden produktiven Processing-Flow in Phyton geschrieben, der in Spitenlast (bis jetzt) auf 0.8TB / 24h skaliert.
aLink dagegen muss erst mit Standardscaler und Vectorassembler in die Pipe gebracht werden, bevor man die Daten in dem Bucket slicen kann. Schon bei 3 GB /h war ftrl so träge, das ich dann mangels Skalierung abgebrochen habe.
Zum spielen ganz nett, produktiv ist aLink aber noch nichts.

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