Ali Ghodsi (né en 1978) est un informaticien et entrepreneur irano-suédo-américain spécialisé dans les systèmes distribués, le big data et la gestion des données. Il est cofondateur et directeur général de Databricks, une entreprise qui commercialise le moteur d'analyse Apache Spark, et professeur adjoint à l'Université de Californie à Berkeley. Ses recherches ont influencé la gestion des ressources dans les frameworks de calcul à grande échelle, y compris le concept d'équité des ressources dominantes.
Ghodsi a obtenu son doctorat au KTH Royal Institute of Technology en Suède en 2006, sous la direction de Seif Haridi. Il a cofondé Peerialism AB, une entreprise basée à Stockholm développant des systèmes de transfert de données pair-à-pair, et a travaillé comme professeur assistant au KTH de 2008 à 2009. En 2009, il a rejoint UC Berkeley en tant que chercheur invité, collaborant avec des chercheurs tels que Scott Shenker, Ion Stoica, Michael Franklin et Matei Zaharia sur des projets en systèmes distribués, systèmes de bases de données et réseaux. Pendant cette période, il a contribué à lancer les projets Apache Mesos et Apache Spark. En 2013, il a cofondé Databricks et en est devenu le directeur général en 2016.
Début de carrière et éducation
Le parcours académique de Ghodsi a commencé à l'Université de Mid-Suède, où il a obtenu un Bachelor of Science en génie électrique et informatique en 1997, suivi d'un Master of Science en génie informatique en 2002 et d'un MBA en logistique et marketing en 2003. Il a ensuite rejoint le KTH Royal Institute of Technology, complétant son doctorat en informatique en 2006. Ses recherches doctorales ont porté sur le calcul distribué, jetant les bases de ses travaux ultérieurs en ordonnancement et allocation des ressources.
Après son doctorat, Ghodsi a cofondé Peerialism AB, une entreprise qui a développé un système de transfert de données pair-à-pair. Il a également occupé un poste de professeur assistant au KTH de 2008 à 2009, où il a poursuivi ses recherches sur les systèmes distribués avant de passer à un rôle de chercheur invité à UC Berkeley.
Contributions aux systèmes distribués
À UC Berkeley, Ghodsi a travaillé sur le projet Apache Mesos, un gestionnaire de cluster qui abstrait les ressources sur plusieurs machines. Sa contribution théorique clé a été le concept d'équité des ressources dominantes, une généralisation de l'équité max-min pour plusieurs types de ressources. Ce principe, publié dans un article largement cité, a influencé la conception de l'ordonnancement dans des systèmes distribués tels que Hadoop, permettant une allocation plus équitable du CPU, de la mémoire et d'autres ressources.
Ghodsi a également contribué à Apache Spark, un moteur d'analyse unifié pour le traitement de données à grande échelle. Son travail sur Spark SQL, un module pour le traitement de données structurées, a aidé à rendre le système accessible à un plus large éventail d'utilisateurs en fournissant une interface relationnelle au-dessus du framework de calcul distribué. Ces projets sont devenus fondamentaux pour l'infrastructure moderne du big data.
Databricks et leadership
En 2013, Ghodsi a cofondé Databricks avec des collègues de UC Berkeley, dont Ion Stoica et Matei Zaharia. L'entreprise s'est d'abord concentrée sur la commercialisation d'Apache Spark, offrant une plateforme cloud gérée pour l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique. Ghodsi est devenu directeur général en 2016, menant l'entreprise à travers une croissance rapide.
Sous sa direction, Databricks s'est étendue à une plateforme de données IA, intégrant les flux de travail d'apprentissage automatique et soutenant le développement de modèles de langage à grande échelle. La plateforme dessert désormais des entreprises de divers secteurs, permettant le stockage, le traitement et l'analyse des données dans des environnements cloud tels que Amazon Web Services, Azure et Google Cloud. Ghodsi a positionné Databricks comme un concurrent dans le domaine de la IA générative, en mettant l'accent sur l'importance de la gouvernance des données et des normes ouvertes.
Intérêts de recherche et impact
Les intérêts de recherche de Ghodsi incluent les systèmes distribués, le cloud computing, le calcul big data et les réseaux. Ses travaux académiques ont été publiés dans les meilleures conférences et revues, et il a coécrit des articles influents sur l'ordonnancement des clusters et l'optimisation des requêtes. En tant que professeur adjoint à UC Berkeley, il maintient des liens avec la communauté académique, encadrant des étudiants et collaborant sur des projets liés à l'infrastructure de l'intelligence artificielle.
Ses contributions ont eu un impact durable sur la conception des systèmes de données. Le concept d'équité des ressources dominantes est désormais standard dans la littérature sur la gestion des ressources, et Apache Spark est devenu l'un des frameworks les plus utilisés pour le traitement de données à grande échelle. La carrière de Ghodsi illustre le pont entre la recherche académique et l'innovation commerciale en informatique.
Prix et reconnaissance
Ghodsi a été reconnu pour ses contributions techniques et son leadership entrepreneurial. Il a été nommé sur diverses listes de dirigeants technologiques influents et a pris la parole lors de grandes conférences industrielles. Son travail sur Apache Spark et Databricks a été salué par des prix de l'industrie, bien que les distinctions spécifiques ne soient pas détaillées dans les sources publiques. En 2025, il continue de diriger Databricks, qui a atteint une valorisation dépassant 40 milliards de dollars, reflétant le succès commercial de la plateforme de données IA qu'il a contribué à bâtir.