DSW 2.0：面向AI研发的集成开发平台
DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。DSW2.0是借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建，相对DSW1.0开放更高的开发权限，满足各个层面客户的使用需求。
- 云原生架构
DSW借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建。用户可以根据算法需要和成本考虑，选择阿里云ECS提供的包括CPU和异构计算GPU在内的所有资源规格。
- 满足不同层次开发习惯
结合交互式编程和命令行输入，DSW提供了三种编程入口： WebIde适用于工程化要求比较高的项目；JupyterLab适用于快速POC试验；Terminal入口可用于快速执行Shell命令，运行程序和简单的编辑等。
- 预装丰富插件
DSW还开发和预装了各种JupyterLab和WebIDE插件，比如广受深度学习开发者喜爱的可视化工具Tensorboard，用户在DSW内通过Launcher，Commands打开，甚至还可以使用%tensorboard魔法命令直接在Notebook中开启等多种方式使用Tensorboard。不仅支持本地文件，还可以打开存放在OSS，ODPS里的训练日志。针对算法同学使用Python比较多的特点， DSW的WebIDE内安装了Python插件，可以直接在浏览器内在线调试，单步跟踪程序运行。用户还可以根据需要，自主安装需要的任意插件。
- 支持多种数据源读写
NAS， OSS，云盘和MaxCompute，尤其是内置了dswmagic魔法命令可以让用户在ipynb文件中使用SQL语句读写MaxCompute表中数据，预置的SQL编辑器支持语法高亮、智能提示、自动补全等功能，还支持运行带变量替换功能的Sql脚本。查询结果自动以最友好的图形化展示。
Alink：流批一体机器学习算法平台
Alink拥有丰富的批式算法和流式算法，能够帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测，端到端地完成整个流程。Alink提供的功能算法模块中，每一个模块都包含流式和批式算法。比如线性回归，包含批式线性回归训练，流式线性回归预测和批式线性回归预测。另外，Alink算法覆盖分类、回归、聚类、评估、统计分析、特征工程、异常检测、文本、在线学习、关联分析等经典领域，是一个通用的机器学习算法平台。
- 算法性能
我们从下图中可以看出在回归算法中，Alink算法性能最高优于Spark 1.38倍；分类算法中Alink大多数算法性能优于Spark，最高优于2.52倍；聚类算法Alink算法性能最高优于Spark 1.85倍；协同过滤Alink算法性能最高优于Spark 2.26倍。
Flink VS Spark算法性能- 更友好的交互式体验
我们提供两种用户使用界面：web和PyAlink。Web界面提供拖拽的方式创建试验，通过对每一个组件进行配置完成整个试验的参数配置。在各个算法节点旁，我们用闪烁的小灯泡
来源：oschina
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