对话李飞飞，揭秘国际体育赛事风“云”背后的黑科技

Q：作为一名数据科学家，在比赛中你最关注什么数据？

李飞飞：作为数据科学家，我关心大型体育赛事的一些关键指标。比如体育赛事在哪个国家或地区举办，比赛级别，也就是参赛运动员的竞争力如何，在同种赛事中他们的表现如何，是否处于领先地位，观众可以期待他们在比赛中有怎样的表现，关键运动员的过往成绩如何等等。

除此之外，作为一名数据科学家，我还关心运动员的生理数据，包括他们的耐力、力量、运动速度等。这些对我来说是关键指标，可以预测他们在比赛中的表现。还有一些环境因素，如观众支持谁、天气状况，以及所有推进成功的竞技比赛的因素。

Q：我们都知道运动员都要经过多年艰苦训练才能参加比赛，你能不能跟我们分享一下，我们的数据技术如何帮助运动员在训练期间提高成绩，如何给观众带来更好的体验？

李飞飞：我们以多种不同的方式使用数据驱动的数据分析来指导决策，在训练期间帮助运动员提高成绩。

例如，英特尔和阿里巴巴为运动员提供了互联工具。该技术旨在带来更深入的洞察力，使运动员的训练更高效。例如，在100米短跑比赛中，我们正在使用基于人工智能的技术来帮助运动员及其教练获得近乎实时的洞察力和叠加可视化，使解说员、教练和受训者都可以利用这些洞察。

该技术由英特尔硅谷总部开发，并托管在阿里云基础设施上。它结合了计算机视觉技术、数据库技术和被称为“3DAT”（3D Athlete Tracking）的数据驱动分析。该技术采用摄像头实时捕捉比赛情况，使用实时算法分析每个短跑运动员动作的生物力学，并结合该短跑赛事回放中产生的数据。这让运动员、教练和观众能够更好地享受比赛，改进训练计划，做出实时数据驱动的决策。

除了“3DAT”技术之外，我们还使用多种数据驱动的技术来帮助运动员、教练和观众在大型体育赛事中提高成绩，改善观赏体验。例如，我们将实时捕获比赛相关的数据，并将这些数据转储到数据库中。在数据库内部，我们进行复杂的分析和实时数据处理，以帮助赛事组织者、观众、运动员、教练和所有参与者更好地享受比赛，做出数据驱动的决策。例如，有多少观众观看某场比赛，实时天气状况如何，比赛相关的时间和空间情况如何。这些不仅结合了阿里云基础设施上的数据驱动技术，还结合了连接运动员、观众与物理世界的物联网技术，以便他们在比赛过程中更好地互动。以上这些结合在一起，让参与者在一场大型体育赛事中获得无与伦比的体验。

Q：那阿里云数据库又如何支撑大型体育赛事呢？

李飞飞：阿里云致力于提供世界领先的数据库产品和技术，以提高大型体育赛事的运营效率和有效性，从而提升运动员、观众和工作人员的体验。我们通过支持这种大型体育赛事展示了数据库技术，尤其是云原生数据库产品和技术如何为不同行业带来变革。

大型体育赛事是一项复杂工程，涉及竞赛、技术、物流、交通、媒体运营等数十个职能部门。一场大型体育赛事往往需要主办城市花费近十年的时间来准备，力求让每个方面都尽善尽美。而成功完成这个任务的关键是利用与比赛相关的所有数据，将整个过程数字化。也就是说，数字化是最关键的。数十个职能部门依靠云原生数据库技术的高性能做出所有实时数据决策，为部门协作、运营和数据分析发现有用的洞察，帮助运动员、观众、赛事组织者等更好的参与组织比赛。

为此，阿里云数据库产品，包括我们的RDS、NoSQL数据库、云原生关系型数据库PolarDB和云原生数据仓库AnalyticDB，被用于支撑大型体育赛事的复杂的活动管理系统，如竞赛日程服务、后勤运营以及所有赛事运营相关事项。这对于大型体育赛事至关重要，是大型体育赛事顺利承办的基础设施。

所有与赛事相关的数据都在阿里云数据库平台上实时写入和处理。这确保了数据在阿里云RDS上100%安全、100%可靠且被实时处理。我们确保跨AZ高可用性、弹性以及横向可扩展性。所有这些关键特性对大型复杂体育赛事的成功运营至关重要。除此之外，我们还提供数据仓库解决方案，如使用我们的云原生数据仓库AnalyticDB来帮助运动员和赛事组织者做出更好的决策，从收集的数据中获得洞察。总而言之，我们为大型复杂体育赛事数据管理的整个生命周期提供一站式解决方案。

Q：能否为我们总结一下阿里云数据库拥有哪些优势？

李飞飞：阿里云数据库是全球数据库产品和技术的领先者之一，尤其是在云原生数据库产品和技术领域。正如著名的奥运口号“更高、更快、更强”一样，阿里云数据库的口号是“更快、更稳、更安全”。我们在响应客户需求方面不断取得重大进展，我们密切关注客户需求，将客户反馈纳入我们世界领先数据库技术的产品开发周期，致力于为客户提供最好的云原生数据库产品。

事实上，我们在2020年Gartner全球数据库魔力象限评估中，进入领导者象限。阿里云数据库市场份额在亚太地区排名第一，在全球所有云供应商中排名第四，在中国市场无疑是排名第一。我们的技术是业内最先进的技术之一，例如，我们的云原生数据仓库AnalyticDB在Forrester Wave最新云化数据仓库研究报告中进入“强劲表现者”象限，我们在业界广泛接受的标准TPC-DS基准测试中排名第一，这个基准测试用于评估数据仓库产品的性能和成本效益。

整合我们从关系型数据库、数据仓库到NoSQL数据库的所有产品，阿里云数据库提供一站式全链路数据库管理与服务。我们可以满足客户在整个数据管理生命周期的需求，从数据生产和集成到数据实时处理与存储，到数据分析和发现，最后到数据开发和管理。

在数据生产和集成阶段，我们的DTS、DBS和DMS分别代表数据传输服务、数据库备份服务、数据管理服务，提供从源头到任何目的地的一站式解决方案。在这两者之间，我们提供ETL和其他整体功能以方便我们的客户。

而在数据实时处理与存储方面，我们的云原生关系型数据库PolarDB和云数据库服务RDS提供了云原生解决方案，助力打造企业数据管理解决方案。结合自治服务，客户可以在我们的云平台上体验最好的云原生数据库服务。

最后，在数据分析和发现方面，我们的云原生数据仓库AnalyticDB，能够帮助客户从收集的所有数据中获得数据驱动的洞察。而使用我们的数据管理服务DMS，您就可以管理上述提到的所有服务和产品，无论是关系型数据库还是NoSQL数据库。我们的数据仓库提供一站式统一用户界面和平台，可满足与数据管理生命全周期相关的所有需求，如数据开发、安全问题、工作流管理等。

这就是我今天想分享的全部内容。希望您在观赏任何大型体育赛事时觉得我今天分享的内容有所帮助，您还可以在我们网站和其他渠道上找到更多关于阿里云数据库的信息。