人物 | 蚂蚁金服计算存储首席架构师何昌华:来这里挑战极限!

简介: 小蚂蚁给大家带来的人物故事主角是何昌华(花名:萧河)!

小蚂蚁说:

榜样的力量是无穷的。过去一段时间内,小蚂蚁为大家系列介绍了蚂蚁金服的诸多人物故事,包括《深度 | 蚂蚁金服AI首席科学家漆远:用AI和爱, 让我们遇见更美好的未来》;《祝贺|蚂蚁金服技术人许寄入选2018 MIT TR 35全球榜单》;《蚂蚁技术人 | 29岁支付宝工程师告诉你:8年,如何从菜鸟到全球化团队leader?》;《马云怒赞的93年网红区块链工程师,教你如何用3年时间实现逆袭!》;《祝贺 | 蚂蚁金服年轻科学家曾晓东入选MIT TR35中国榜单》等等……


今天,小蚂蚁给大家带来的人物故事主角是何昌华(花名:萧河),斯坦福博士毕业,谷歌7年,赢得公司最高技术奖项,Airbnb工作两年,负责后台系统的应用架构。之后,却降薪来到蚂蚁金服,静水流深,担任了蚂蚁金服计算存储首席架构师,并在一年时间内就取得了诸多耀眼的成果。快来看一下他的经历和人生思考,希望能对正在阅读的你有所启发。



dff48897739b05ed5aea4636c6f21e5bc8393b8d


一、“现在,是我需要祖国”

何昌华是降薪来到蚂蚁金服的,之后他成了“萧河”(花名)。


何昌华曾在谷歌工作七年。作为核心技术负责人之一,和团队一起开发了谷歌新一代咖啡因搜索引擎,并获得公司最高技术奖项。之后,他在Airbnb工作了两年,负责后台系统的应用架构。


2017年5月,需要祖国的何昌华来到了蚂蚁金服,担任计算存储首席架构师。


一直以来他专注于大规模的分布式系统及大数据架构与应用。从美国圣何塞德思科,到山景城的谷歌,再到旧金山的爱彼迎,12年的时间,斯坦福博士毕业的何昌华在硅谷打造出一份在很多人看来几乎完美的职业履历。

 

在硅谷生活的时候,何昌华基本上每周都会去打几次网球,然后晚上回家有时候带女儿沿着小区跑步,周末的时候就会去各个公园爬山,冬天的时候经常去滑雪。

 

“从这个层面上来讲,那种生活肯定是你更希望的,只不过很多时候你必须要有一个取舍。”


何昌华回忆说,“有很多人都问过我为什么回国加入蚂蚁金服。在硅谷工作的确是一种比较平稳安逸的状态,但是缺少了真正看到自己的天花板在哪、能够做成什么样的事业的机会。”

 

“以前可能是说祖国需要我,现在更多的事实上是说,我需要祖国了。”在2017年12月接受央视采访时,萧河曾对这句话做了诠释。

 

蚂蚁金服副总裁、阿里巴巴最年轻的合伙人阿玺说动了他。2016年10月,何昌华进入了阿玺的视线。

 

蚂蚁金服承载着巨大的用户量,支付宝等产品已经深入的影响了人们的日常生活,已经成为社会的基础设施,影响深远。相比在硅谷,在蚂蚁金服从事的工作对于人们的生活来说更重要,也更有想象力。

 

“每个人都想试一下你的极限在哪儿,我觉得在这里才真正能够尝试能不能够做到一个极限。”在和阿玺沟通后,何昌华产生了这样的想法。


97e5599340e80844183d9949c42c6b1ac22b0c82


后来回想起这段旅途的开始,何昌华还给出了另一个重要原因:“从我个人的角度,我是比较相信中国未来二十年的崛起,所以我觉得如果你能够在一个这样的过程中参与在其中,有一些贡献的话,这个对你人生会有一个很大提升。”


二、萧河团队的目标:用技术实现80%人群的金融普惠


萧河加盟不到一年,就做了三件事:

 

  • 1.带领团队研发并上线了蚂蚁实时智能决策系统,对金融诈骗和洗钱等行为实现了实时判断;

  • 2.用图计算和图数据库技术打造了中国首个金融级的分布式图数据库Geabase;

  • 3.更重要的是,他领导计算存储基础技术团队,研发新一代数据技术架构以及金融级核心计算引擎,为蚂蚁金服的所有业务提供计算存储支撑“底盘”。

 

在金融领域,如何针对风险控制和精准营销做决策,比如准确判断用户是不是在欺诈、洗钱之类,以及商户如何运营最佳,一直是一个难题和痛点。

 

而实时智能决策平台技术和图数据与图计算相结合,则能够产生更为强大的能力。目前在这个领域萧河带领的团队已经可以执行“百亿节点千亿边”规模的图数据处理,实现毫秒级别的访问和实时计算。

 

蚂蚁金服GeaBase从几个人的小团队起步,最终做出了中国第一个自主研发的分布式金融级图数据库,造就了一个传奇故事。随着萧河的加入,Geabase团队的能力得到了极大的增强。

 

“GeaBase最大的一个优势就是可扩展性,GeaBase整个系统是完完全全为海量数据而建的。” 萧何说。

 

伴随着金融行业越来越复杂的融合场景和海量数据,对新一代数据技术架构以及金融计算核心引擎的需要也变得愈加急迫,而这也正是萧河所带领的团队目前正在从事的工作。

 

“就像实时智能决策平台那样,下一代金融计算核心引擎的实时计算延时要足够低,计算速度要足够快,数据即时流入即时反馈结果。” 萧河在谈及下一代金融计算核心引擎和数据技术架构时说。

 

即便在今天,金融服务的普惠在各国仍是难题。萧河对下一代金融计算核心引擎的要求与蚂蚁金服一致,那就是普惠80%人群,这涉及到海量数据的处理,需要足够强的计算能力,足够低的单位计算成本才可以实现,并且这也会成为未来公司的核心竞争力。


三、数据智能:蚂蚁金服对未来的洞见


蚂蚁金服在去年10月11日ATEC大会上首次公布了“BASIC”战略,即Blockchain (区块链)、Artificial intelligence(金融智能)、Security(安全风控)、 IoT(物联网)和 Computing(计算)五大领域。这是蚂蚁金服面向未来的技术布局,也是金融科技开放的五大方向。

 

在萧河看来,C就是新计算,而计算的能力是一个底盘。

 

“把数据跟算法串在一起,在海量的数据中能够提取出一些有用的知识,能够对你上层的业务、应用有一些真正的智能指引,这就是我们所说的数据智能。”

 

前者是海量数据,后者是算法创新,这两个东西缺一不可。而蚂蚁金服提出的概念“数据智能”则是合并了这两点,以算法为介,在海量数据中智能地挖掘洞察与指引。

 

谈及金融科技领域未来将面临两个趋势,萧河认为:一来,数据本身将呈爆炸式增长,今后所有的线下交易都将以数字化的形式体现,数据量的增长必然伴随计算存储能力的增长;二来,在大数据时代,每个人做的个人的决定、商业的决策,一定会极大地依赖数据,这就是所谓的数据驱动。


四、关于普鲁斯特问卷,斯坦福博士如是说


留美时,萧河曾是斯坦福博士。当被问到当下年轻人的浮躁和焦虑时,萧河直言“我们周围现在有太多的宣传或者是电视或者各种各样的,好像就觉得有人暴富,有人很轻易地取得成功,事实上有很多东西我不否认是幸运,但如果你仅仅是凭幸运得到的,也未必是好事。”

 

1eb5bd8e0424e8c412e65b1cf971275901fbbb61


他对当下的年轻人建议说,要放眼长远,在远大的“小目标”的驱动下,我们会少走一些弯路;心要笃定,失败了很多次,往往是成功的预兆,朝着自己的小目标一路成长,我们会成长得最快;天道酬勤,没有谁会随随便便成功,台上一分钟台下十年功。

 

在采访结束时,萧河回答了著名的普斯特问卷中的一些问题:

 

 “在您看来,什么是完美的快乐?”

——“最完美的快乐,是处于满足的状态,对身边拥有的一切感到知足,孝顺父母和亲人,锻炼好自己的身体。”

 

“什么会让您感到恐惧?”

——“看着关心的人遭遇不测,我却无力改变。”

 

“您最后悔的事情是?”

——“时间在流走,而我总是抽不出时间陪陪家人。”

 

“还在世的人中,您最钦佩的人是谁?”

——“埃隆·马斯克。”

 

“您最讨厌什么特质?”

——“吹牛,尤其是带撒谎的吹牛。”

 

“您对自己外表的哪一点不满意?”

——“也许可以再壮一些”

 

“您最喜欢男性身上拥有什么样的品质?”

——“谦谦君子,温润如玉。”

 

“你的座右铭是什么?”

——“是清华的校训:天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。”

 

在回答这些问题时,萧河常常陷入沉思,静到可以让人清晰地听见窗外的车笛声。


— END —


相关文章
|
30天前
|
算法 数据挖掘 调度
隐语实训营-第3讲:详解隐私计算框架的架构和技术要点
主要介绍隐语的隐私计算架构,并对每个模块进行拆解、分析,以期望不同使用者找到适合自己的模块,快速入手。
46 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 数据安全/隐私保护
|
29天前
|
分布式计算 算法 调度
课3-详解隐私计算框架的架构和技术要点
隐语架构涵盖产品、算法、计算、资源和硬件五层,旨在实现互联互通和跨域管控。产品层包括SecretPad等,简化用户和集成商体验。算法层涉及PSI/PIR、SCQL和联邦学习,提供隐私保护的数据分析和学习。计算层如RayFed、SPU、HEU等,支持分布式计算和密态处理。资源层的KUSCIA用于跨机构任务编排,硬件层涉及FPGA等加速器。互联互通支持黑盒和白盒模式,确保不同平台协作。跨域管控则强调数据流转控制,保护数据权益。
|
30天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
隐私计算训练营第三讲-详解隐私计算的架构和技术要点
SecretFlow 是一个隐私保护的统一框架,用于数据分析和机器学习,支持MPC、HE、TEE等隐私计算技术。它提供设备抽象、计算图表示和基于图的ML/DL能力,适应数据水平、垂直和混合分割场景。产品层包括SecretPad(快速体验核心能力)和SecretNote(开发工具)。算法层涉及PSI、PIR、数据分析和联邦学习(水平、垂直、混合)。此外,SecretFlow还有YACL密码库和Kusica任务调度框架,Kusica提供轻量化部署、跨域通信和统一API接口。
39 0
|
29天前
|
存储 Kubernetes 固态存储
IEEE HPCA 2024|LightPool:高性能、轻量级的存储池化架构
IEEE HPCA 2024|LightPool:高性能、轻量级的存储池化架构
|
29天前
|
算法
隐私计算实训营 第1期-详解隐私计算框架的架构和技术要点
本文简要介绍了隐语技术架构的五层结构:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层。每层分别涉及模块功能、定位和人群画像,旨在使不同角色的用户能轻松理解和使用,降低隐私计算的入门难度。此外,隐语产品设计具有开放性和前瞻性,易于集成。
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 并行计算
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别,本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同,主要特点及适用场景有哪些。
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
|
1月前
|
存储 监控 容灾
TiDB存储层深入:分布式存储架构与数据一致性保障
【2月更文挑战第26天】本文将深入探讨TiDB的存储层,详细解析其分布式存储架构、数据复制机制以及数据一致性保障措施。通过了解存储层的核心组件和工作原理,我们可以更好地理解TiDB如何确保数据的可靠性、高可用性和可扩展性。本文将从存储层的架构、数据分布、容错机制等方面展开介绍,帮助读者全面掌握TiDB存储层的关键技术和优势。
|
11天前
|
API 数据库 开发者
构建高效可靠的微服务架构:后端开发的新范式
【4月更文挑战第8天】 随着现代软件开发的复杂性日益增加,传统的单体应用架构面临着可扩展性、维护性和敏捷性的挑战。为了解决这些问题,微服务架构应运而生,并迅速成为后端开发领域的一股清流。本文将深入探讨微服务架构的设计原则、实施策略及其带来的优势与挑战,为后端开发者提供一种全新视角,以实现更加灵活、高效和稳定的系统构建。
18 0
|
10天前
|
Kubernetes 安全 Java
构建高效微服务架构:从理论到实践
【4月更文挑战第9天】 在当今快速迭代与竞争激烈的软件市场中,微服务架构以其灵活性、可扩展性及容错性,成为众多企业转型的首选。本文将深入探讨如何从零开始构建一个高效的微服务系统,覆盖从概念理解、设计原则、技术选型到部署维护的各个阶段。通过实际案例分析与最佳实践分享,旨在为后端工程师提供一套全面的微服务构建指南,帮助读者在面对复杂系统设计时能够做出明智的决策,并提升系统的可靠性与维护效率。