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時(shí)至今日，“Bigdata”（大數(shù)據(jù)）時(shí)代的來臨已經(jīng)毋庸置疑，尤其是在電信、金融等行業(yè)， 幾乎已經(jīng)到了“數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)本身”的地步。在這其中，還挾裹著一個(gè)更為重要的趨勢，即數(shù)據(jù)的社會(huì)化（Socialization of Data）。從博客論壇到游戲社區(qū)再到微博，從互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)再到物聯(lián)網(wǎng)，人類以及各類物理實(shí)體的實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)而且還將繼續(xù)產(chǎn)生難以估量的數(shù)據(jù)。對于時(shí)刻關(guān)注市場走向的企業(yè)來講，他們需要關(guān)注的數(shù)據(jù)顯然已經(jīng)不僅限于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還要包括互聯(lián)網(wǎng)（以及未來的物聯(lián)網(wǎng)）上各類網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)所產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)記錄。

顯然，大數(shù)據(jù)是一種創(chuàng)新，它在任何時(shí)候都知道你在哪里。我們可以以有效方式利用這些數(shù)據(jù)，而且已經(jīng)看到了市場需求。

日前，在北京舉辦的大數(shù)據(jù)世界論壇上，內(nèi)存計(jì)算、實(shí)時(shí)查詢、有效的存儲(chǔ)管理、智能挖掘分析，成為了眾多IT人士關(guān)注的焦點(diǎn)。

用戶需求——海量+實(shí)時(shí)分析

來自IDC全球存儲(chǔ)及大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目副總裁Benjamin Woo表示，到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量預(yù)計(jì)暴增44倍，達(dá)到35.2ZB。35ZB是什么概念呢？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是說全球大概需要376億個(gè)1TB硬盤來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

而另一個(gè)需求則來自于對海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢訪問需求。在數(shù)據(jù)倉庫誕生的第一天，一直就有一個(gè)話題，要把大查詢分解成小任務(wù)，這些小任務(wù)由一臺臺的機(jī)器來完成。

“我們的要求在于，上億條數(shù)據(jù)的分析能夠在5秒鐘內(nèi)完成”，中國民族證券信息技術(shù)部總經(jīng)理顏陽表示，在證券行業(yè)由于發(fā)展的波動(dòng)性很大，因此證券公司的投入也是基于量入為出，采用了MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)倉庫）。其基本特征在于是由多個(gè)SMP服務(wù)器通過節(jié)點(diǎn)互連，而每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能訪問本地資源，是一種完全無共享的結(jié)構(gòu)，因此擴(kuò)展性很好。當(dāng)基于此數(shù)據(jù)庫來開發(fā)應(yīng)用時(shí)，不需要考慮服務(wù)器由多少節(jié)點(diǎn)組成，也不需要考慮負(fù)載問題。

顯然，和NUMA架構(gòu)（非一致性存儲(chǔ)訪問）相比，MPP的優(yōu)勢在于更適合復(fù)雜的數(shù)據(jù)總和分析與處理。當(dāng)然它也需要借助支持MPP的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來屏蔽節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)載均衡與調(diào)度復(fù)雜性。

同時(shí)，顏陽也給出了BI和ETL工具選型建議——兼容性、操作性、功能性、展現(xiàn)力、維護(hù)性。他表示，在數(shù)據(jù)中心，每一個(gè)轉(zhuǎn)換要保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，要進(jìn)行安全性的管理和控制，這些都要通過開發(fā)工具加上適度的編程來實(shí)現(xiàn)。如果開發(fā)團(tuán)隊(duì)對這個(gè)工具的理解和整合程度不好的話，最后的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會(huì)形成很多垃圾，甚至造成很多錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)出現(xiàn)。因此，要兼顧五個(gè)方面去開展。

大數(shù)據(jù)并不等于IT重構(gòu)

本次大會(huì)傳遞出來的另一個(gè)信息是，對真正需要大數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)的需求并不等于IT重構(gòu)。

實(shí)際上，并非所有的數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行分析，對企業(yè)而言，核心在于找出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用適合MPP系統(tǒng)的相干數(shù)據(jù)，得到一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以用Hadoop進(jìn)行處理。

另一方面，大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)需要的是前瞻性，隨著數(shù)據(jù)的不斷增長，用戶需要從硬體、軟件層面思考需要什么樣的架構(gòu)去實(shí)現(xiàn)。必然，未來需要的是一個(gè)能夠支持非常好的、可擴(kuò)張性的、對文件存儲(chǔ)友好的文件系統(tǒng)。

目前，不管是IBM、EMC還是SAP都推出了自己的Bigdata Total solution，從中對比我們可見一斑。

IBM——數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)

IBM將數(shù)據(jù)倉庫做成了硬件化的產(chǎn)品，標(biāo)配Power服務(wù)器、存儲(chǔ)，再加上剛收購的Netezza。Netezza新型數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)渠道經(jīng)理鄭曉軍表示，“凡是玩過云計(jì)算、Hadoop的用戶，對于Netezza的環(huán)境搭建只是小菜一碟。”據(jù)了解，Netezza一體機(jī)是一個(gè)小型的、成集成度很高的多機(jī)并行處理環(huán)境。其架構(gòu)基于MPP，由兩個(gè)Hosts系統(tǒng)接受查詢請求，查詢語句將分散成幾十個(gè)或者上百個(gè)分片，傳給第二層，第二層的每一個(gè)單元是一樣的（內(nèi)部名稱S-Blades分區(qū)內(nèi)存），再把每一個(gè)分片看成MPP環(huán)境中的每一臺機(jī)器，中間的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成MPP網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)數(shù)據(jù)存進(jìn)去的時(shí)候，會(huì)把數(shù)據(jù)平均的分在所有的節(jié)點(diǎn)上，節(jié)點(diǎn)的均衡是由Netezza自己來決定的。數(shù)據(jù)存在硬盤的時(shí)候用的格式是“Zone Maps”，把一張表里所有的字段，根據(jù)值不同，分了所有的分片。有了Zone Maps之后，F(xiàn)PGA掃描的時(shí)候，只會(huì)讀取那些包含記錄的區(qū)域，這些地方硬盤加速效率很高的。如果數(shù)據(jù)修改的話，會(huì)在新增添的數(shù)據(jù)記錄里面增添，定時(shí)會(huì)對數(shù)據(jù)重組，進(jìn)行壓縮，這些都是通過后臺進(jìn)程管理的。

EMC——自服務(wù)數(shù)據(jù)倉庫

Greenplum Chorus是EMC的數(shù)據(jù)云平臺，堆棧了各種大數(shù)據(jù)分析工具（業(yè)務(wù)分析、BI、統(tǒng)計(jì)等）。

EMC中國研發(fā)中心首席技術(shù)官陶波表示，Greenplum Chorus構(gòu)成主要由自助式的調(diào)配、數(shù)據(jù)服務(wù)協(xié)作分析所組成。當(dāng)用戶同時(shí)部署Chorus、VMware、Greenplum后，可以完全實(shí)現(xiàn)自服務(wù)，自服務(wù)可以是一個(gè)服務(wù)器，也可以生成一個(gè)沙箱，而這個(gè)沙箱既可以基于虛擬化的IT云計(jì)算平臺上，也可以是在Greenplum的數(shù)據(jù)庫上。同時(shí)，用戶可以把在企業(yè)云里面其他的原數(shù)據(jù)導(dǎo)入到自己的沙箱中進(jìn)行操作。與此同時(shí)，開發(fā)者還可以創(chuàng)造一個(gè)合作環(huán)境，在分享數(shù)據(jù)的同時(shí)要控制授權(quán)，避免私人數(shù)據(jù)被不適當(dāng)?shù)氖褂?。比如寫一段R代碼，并把R代碼進(jìn)行分享，同時(shí)看到別人的評論，可以隨時(shí)隨地的進(jìn)行自己的工作。

SAP——內(nèi)存計(jì)算+開放平臺

SAP在此次大會(huì)上提出了開放的內(nèi)存計(jì)算平臺HANA，據(jù)SAP解決方案和架構(gòu)部總經(jīng)理張志琦介紹，HANA將成為SAP未來的平臺，未來所有的應(yīng)用都會(huì)發(fā)布在HANA平臺之上，并且用作實(shí)時(shí)分析。而HANA將主要用于實(shí)時(shí)處理大量交易數(shù)據(jù)的軟件，包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)和生命周期管理、安全、運(yùn)營的工具，基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為多個(gè)接口提供支持。

“內(nèi)存比磁盤計(jì)算快1000000倍，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫磁盤讀取速度是5毫秒，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫磁盤讀取速度是5納秒。用戶可以利用內(nèi)存高速的性能，更快速的獲取數(shù)據(jù)、匯總數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)時(shí)代，一臺服務(wù)器不一定夠，用戶可以通過分而治之的方式將動(dòng)態(tài)的服務(wù)器分到不同的節(jié)點(diǎn)上，快速的進(jìn)行數(shù)據(jù)分散計(jì)算、數(shù)據(jù)分散匯總、獲取更快速的結(jié)果。每臺服務(wù)器還有更多的CPU，可以在總的內(nèi)存計(jì)算中更給力。所有的數(shù)據(jù)都可以通過分布式的環(huán)境。”

張志琦表示，“HANA將是一個(gè)開放的平臺，SAP將和業(yè)務(wù)伙伴等在HANA之上開發(fā)應(yīng)用，體現(xiàn)更多的支持。SAP HANA平臺將支持更多的內(nèi)存應(yīng)用程序，比如報(bào)表、運(yùn)營報(bào)告、能力分析加速器，更多的獲取價(jià)值。HANA不僅僅是分析應(yīng)用，更多的是一個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用。我們希望企業(yè)可以在不需要IT人員關(guān)注的情況下就可以獲得信息的獲取。這本身是SAP HANA平臺提供的能力。”

數(shù)據(jù)分析職業(yè)未來很吃香

隨著大數(shù)據(jù)的流行，可以預(yù)見的是，數(shù)據(jù)分析師將是將來最熱門的行業(yè)之一，大量的行業(yè)比如政府、能源行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家，而這些數(shù)據(jù)科學(xué)家要不斷的提出關(guān)鍵性、對業(yè)務(wù)有重大啟示性的問題。阿里巴巴目前已經(jīng)有一百多個(gè)數(shù)據(jù)分析家，他們不同的部門都在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，共享對于數(shù)據(jù)的分析以及和數(shù)據(jù)管理員、企業(yè)管理層形成合作性的數(shù)據(jù)分析。

Informatica企業(yè)數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品管理總監(jiān)鄭瑋表示，大數(shù)據(jù)分析師可能會(huì)有越來越大的需要，可能是IT組織的一部分，也可能是業(yè)務(wù)組織的一部分。從互聯(lián)網(wǎng)的情況來看，提供用戶的價(jià)值，可以發(fā)掘很多用戶價(jià)值，比如汽車銷售等等有直接的銷售影響。在世界的各個(gè)地方，尤其是一些數(shù)據(jù)比較多的、比較成熟的行業(yè)中，會(huì)有大量的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。

Teradata天睿公司首席客戶官周俊凌談到，企業(yè)必須要有一些專注于數(shù)據(jù)研究的科學(xué)家，一旦有了數(shù)據(jù)科學(xué)家，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)科學(xué)要進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)，了解相關(guān)的業(yè)務(wù)。

IBM硅谷實(shí)驗(yàn)室大數(shù)據(jù)項(xiàng)目總監(jiān)Steven Sitze則認(rèn)為，現(xiàn)在一些大的企業(yè)都有數(shù)據(jù)分析師。而這些數(shù)據(jù)分析師現(xiàn)在并沒有分析大量或者子類型的數(shù)據(jù)，這在發(fā)展工具上會(huì)有很大的機(jī)會(huì)。對企業(yè)而言，光有一個(gè)大數(shù)據(jù)的平臺是不夠的，要有一些發(fā)展的工具幫助他們利用來展示大數(shù)據(jù)的分析展示能力。

觀察：大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)才剛剛上路

對數(shù)據(jù)存儲(chǔ)廠商來說，不管是大數(shù)據(jù)還是海量數(shù)據(jù)還是有不少挑戰(zhàn)存在，首當(dāng)其沖的是，他們必須要強(qiáng)化關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的效能，增加數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)壓縮的功能。

因?yàn)檫^往關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的運(yùn)算速度都不快，需要引進(jìn)新技術(shù)比如Hadoop來加速數(shù)據(jù)查詢的功能。另外，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廠商也開始嘗試不只采用傳統(tǒng)硬盤來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，像是使用快速閃存的數(shù)據(jù)庫、閃存數(shù)據(jù)庫等，都逐漸產(chǎn)生。

另一個(gè)挑戰(zhàn)就是傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)庫無法分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此，并購具有分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的廠商以及數(shù)據(jù)管理廠商，是目前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大廠擴(kuò)展實(shí)力的方向。

同時(shí)，數(shù)據(jù)管理的影響也在于對數(shù)據(jù)安全的考量。IDC軟件市場分析師吳乃沛表示，大數(shù)據(jù)對于存儲(chǔ)技術(shù)與資源安全也都會(huì)產(chǎn)生沖擊。首先，快照、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代都很重要，就衍生了數(shù)據(jù)權(quán)限的管理。

舉例來說，現(xiàn)在企業(yè)后端與前端所看到的數(shù)據(jù)模式并不一樣，當(dāng)企業(yè)要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，就必須制定出是IT部門還是業(yè)務(wù)單位才是數(shù)據(jù)管理者。由于這牽涉的不僅是技術(shù)問題，還有公司政策的制定，因此界定出數(shù)據(jù)管理者是企業(yè)目前最頭痛的問題，而這一切，對大數(shù)據(jù)而言，不管是技術(shù)還是應(yīng)用都才剛剛上路。

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