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時至今日，“Bigdata”（大數(shù)據(jù)）時代的來臨已經(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)務本身”的地步。在這其中，還挾裹著一個更為重要的趨勢，即數(shù)據(jù)的社會化（Socialization of Data）。從博客論壇到游戲社區(qū)再到微博，從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)再到物聯(lián)網(wǎng)，人類以及各類物理實體的實時聯(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)。對于時刻關注市場走向的企業(yè)來講，他們需要關注的數(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)絡活動所產(chǎn)生的相關數(shù)據(jù)記錄。

顯然，大數(shù)據(jù)是一種創(chuàng)新，它在任何時候都知道你在哪里。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)存計算、實時查詢、有效的存儲管理、智能挖掘分析，成為了眾多IT人士關注的焦點。

用戶需求——海量+實時分析

來自IDC全球存儲及大數(shù)據(jù)研究項目副總裁Benjamin Woo表示，到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量預計暴增44倍，達到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1TB硬盤來存儲數(shù)據(jù)。

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

“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部總經(jīng)理顏陽表示，在證券行業(yè)由于發(fā)展的波動性很大，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）架構的數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)倉庫）。其基本特征在于是由多個SMP服務器通過節(jié)點互連，而每個節(jié)點只能訪問本地資源，是一種完全無共享的結構，因此擴展性很好。當基于此數(shù)據(jù)庫來開發(fā)應用時，不需要考慮服務器由多少節(jié)點組成，也不需要考慮負載問題。

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

同時，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、維護性。他表示，在數(shù)據(jù)中心，每一個轉換要保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性，要進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現(xiàn)。如果開發(fā)團隊對這個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)會形成很多垃圾，甚至造成很多錯誤的數(shù)據(jù)出現(xiàn)。因此，要兼顧五個方面去開展。

大數(shù)據(jù)并不等于IT重構

本次大會傳遞出來的另一個信息是，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。

實際上，并非所有的數(shù)據(jù)都需要進行分析，對企業(yè)而言，核心在于找出關鍵的數(shù)據(jù)，并運用適合MPP系統(tǒng)的相干數(shù)據(jù)，得到一些結構化的數(shù)據(jù)，而一些非結構化的數(shù)據(jù)，可以用Hadoop進行處理。

另一方面，大數(shù)據(jù)的基礎架構需要的是前瞻性，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去實現(xiàn)。必然，未來需要的是一個能夠支持非常好的、可擴張性的、對文件存儲友好的文件系統(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

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

當數(shù)據(jù)存進去的時候，會把數(shù)據(jù)平均的分在所有的節(jié)點上，節(jié)點的均衡是由Netezza自己來決定的。數(shù)據(jù)存在硬盤的時候用的格式是“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掃描的時候，只會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，會在新增添的數(shù)據(jù)記錄里面增添，定時會對數(shù)據(jù)重組，進行壓縮，這些都是通過后臺進程管理的。

EMC——自服務數(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)務分析、BI、統(tǒng)計等）。

EMC中國研發(fā)中心首席技術官陶波表示，Greenplum Chorus構成主要由自助式的調(diào)配、數(shù)據(jù)服務協(xié)作分析所組成。當用戶同時部署Chorus、VMware、Greenplum后，可以完全實現(xiàn)自服務，自服務可以是一個服務器，也可以生成一個沙箱，而這個沙箱既可以基于虛擬化的IT云計算平臺上，也可以是在Greenplum的數(shù)據(jù)庫上。同時，用戶可以把在企業(yè)云里面其他的原數(shù)據(jù)導入到自己的沙箱中進行操作。與此同時，開發(fā)者還可以創(chuàng)造一個合作環(huán)境，在分享數(shù)據(jù)的同時要控制授權，避免私人數(shù)據(jù)被不適當?shù)氖褂谩１热鐚懸欢蜶代碼，并把R代碼進行分享，同時看到別人的評論，可以隨時隨地的進行自己的工作。

SAP——內(nèi)存計算+開放平臺

SAP在此次大會上提出了開放的內(nèi)存計算平臺HANA，據(jù)SAP解決方案和架構部總經(jīng)理張志琦介紹，HANA將成為SAP未來的平臺，未來所有的應用都會發(fā)布在HANA平臺之上，并且用作實時分析。而HANA將主要用于實時處理大量交易數(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、運營的工具，基于行業(yè)標準為多個接口提供支持。

“內(nèi)存比磁盤計算快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)時代，一臺服務器不一定夠，用戶可以通過分而治之的方式將動態(tài)的服務器分到不同的節(jié)點上，快速的進行數(shù)據(jù)分散計算、數(shù)據(jù)分散匯總、獲取更快速的結果。每臺服務器還有更多的CPU，可以在總的內(nèi)存計算中更給力。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將是一個開放的平臺，SAP將和業(yè)務伙伴等在HANA之上開發(fā)應用，體現(xiàn)更多的支持。SAP HANA平臺將支持更多的內(nèi)存應用程序，比如報表、運營報告、能力分析加速器，更多的獲取價值。HANA不僅僅是分析應用，更多的是一個業(yè)務應用。我們希望企業(yè)可以在不需要IT人員關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)科學家，而這些數(shù)據(jù)科學家要不斷的提出關鍵性、對業(yè)務有重大啟示性的問題。阿里巴巴目前已經(jīng)有一百多個數(shù)據(jù)分析家，他們不同的部門都在對數(shù)據(jù)進行分析，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)務組織的一部分。從互聯(lián)網(wǎng)的情況來看，提供用戶的價值，可以發(fā)掘很多用戶價值，比如汽車銷售等等有直接的銷售影響。在世界的各個地方，尤其是一些數(shù)據(jù)比較多的、比較成熟的行業(yè)中，會有大量的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學家的需求。

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)研究的科學家，一旦有了數(shù)據(jù)科學家，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)科學要進行相關培訓，了解相關的業(yè)務。

IBM硅谷實驗室大數(shù)據(jù)項目總監(jiān)Steven Sitze則認為，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)展工具上會有很大的機會。對企業(yè)而言，光有一個大數(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，首當其沖的是，他們必須要強化關聯(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。

因為過往關聯(lián)性數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品處理大量數(shù)據(jù)時的運算速度都不快，需要引進新技術比如Hadoop來加速數(shù)據(jù)查詢的功能。另外，數(shù)據(jù)存儲的廠商也開始嘗試不只采用傳統(tǒng)硬盤來存儲數(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。

另一個挑戰(zhàn)就是傳統(tǒng)關聯(lián)性數(shù)據(jù)庫無法分析非結構化數(shù)據(jù)，因此，并購具有分析非結構化數(shù)據(jù)的廠商以及數(shù)據(jù)管理廠商，是目前數(shù)據(jù)存儲大廠擴展實力的方向。

同時，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)對于存儲技術與資源安全也都會產(chǎn)生沖擊。首先，快照、重復數(shù)據(jù)刪除等技術在大數(shù)據(jù)時代都很重要，就衍生了數(shù)據(jù)權限的管理。

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，當企業(yè)要處理非結構化數(shù)據(jù)時，就必須制定出是IT部門還是業(yè)務單位才是數(shù)據(jù)管理者。由于這牽涉的不僅是技術問題，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，不管是技術還是應用都才剛剛上路。

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