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        云計算遭遇大數據:數據之道 智取未來

        發布時間:  2012/8/23 11:31:18
         據分析,到2020年,全球以電子形式存儲的數據量將達到35ZB,是2009年全球存儲量的40倍。而在2010年底,根據IDC的統計,全球數據量已經達到了120萬PB,或1.2ZB。如果將這些數據都刻錄在DVD上,那么光把這些DVD盤片堆疊起來就可以從地球壘到月球一個來回(單程約24萬英里)。

          在信息化的建設過程中,眾所周知,數據可以分為3種:結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。其中,85%的數據屬于企業業務過程中產生的文檔等非結構化數據。

          面對著海量的數據,人們不禁感嘆,大數據時代已經到來,悲觀者深為管理和維護而憂慮,樂觀者則看到了大數據的大價值。何謂“大數據”,目前沒有統一的定義。通常認為,它是海量的非結構化數據,其特點是數據量很大,數據的形式多樣化。如何存儲這些快速增長的、海量的數據?如何對大數據進行分析處理,挖掘出價值? 相關的一系列問題成為了所有企業面臨的共同挑戰。

          一、 大數據時代的挑戰與目標

          大數據時代的挑戰包括:如何實現高效、智能的大數據存儲?非結構化數據正在呈海量增長趨勢,如何對其進行有效的數據管理和應用?現有數據保護與文檔歸檔機制能否應對日益增長的海量數據?如何攻克移動數據管理的難點問題?如何在復雜的數據環境下實現高效的數據安全? 如此種種問題,逐漸成為了所有CIO的共同挑戰。

          但是我們發現,對于這些大數據的挑戰,其實歸納起來就只有兩個目標:

          1. 管理好大數據,從大數據的產生、存儲、保護、歸檔到安全維護的各個角度,從根本上而言,這是IT管理維護的范疇,只不過數據量超出常規管理尺度后,對于管理維護的難度出現了跳躍式上升的態勢;

          2. 使用好大數據,這是企業管理的最終目標,大數據即意味著大價值,數據與數據、數據與人、數據與業務的關聯性。這個挑戰既有流動性、關聯性、智能的應用挑戰,也有基于大數據深度挖掘的挑戰。

          但是,這兩個目標之間也不是分離的,而是一個相輔相成的關系,管理和維護的目的是使用,使用的基礎是好的管理維護。

          二、 云計算與大數據,時代的交集

          為了解決大數據的挑戰,人們自然而然的想起了云計算,云計算遭遇大數據,這是時代的發展必然趨勢。云計算技術可以實現IT資源的自動化管理和配置,降低IT管理的復雜性,提高資源利用效率。對企業來說,云計算的主要形態是私有云,其主要的業務由私有云支撐,而非關鍵的業務或者突發性的業務可以采用公共云資源。私有云與公共云需要無縫連接,從而形成混合云的環境。

          大數據意味著大資源,這是云計算與大數據的交集,其實也就是意味著,云計算與大數據的關系是兩個方向,云計算可以承載大數據,大數據也是可以通過云計算架構和模型來提供解決方案。這樣我們就可以清晰的知道,大數據在管理和應用的方向上,可以通過云計算的資源共享、高可擴展性、服務特性來搭建和運營。

          三、 大數據的大內涵

          如果說大數據與云計算的交集是外部交集,那么大數據內部的關聯、挖掘,則是大數據的大內涵,這個調整遠遠超過云計算的應用難度,數據與數據的復雜關系,比如跨應用系統的結構化數據與非結構化數據的關聯;海量數據的存儲以及數據在人之間的分享;數據(結構化與非結構化)與業務和決策間的關聯。

          要解決這個問題的一個思路是EMC提出的信息生命周期思想,但是在很多業界同行看來,這個思想在云計算和大數據時代需要真正的升華,而這個方向就是智能,不是單一和局部的,而是統一的智能。IBM提出了智慧的地球,作為國內崛起的新興代表愛數則提出了智能數據管理解決方案,也是基于統一智能和信息生命周期思想的框架。

          無疑,這是一種新的思路,據愛數相關負責人透露,這種統一的框架采用云計算體系結構,主要技術突破在資源池化和法規管理遵從,從數據生成階段就將大數據納入到生命周期管理中,通過統一的智能策略,既提供了很好的運維和保護,也能在使用和挖掘階段與業務應用結合起來,提供統一的數據信息平臺。

          四、 數據之道,智取未來

          對于大數據時代,無論是企業還是廠商,策略、規劃和思想是核心,與云計算一樣,大數據的大內涵,需要有大思維和高規劃。計算時代成就了Wintel為代表的一批廠商,那個時代的旋律是摩爾定律;網絡互通時代正在成就包括GOOGLE、FACEBOOK、騰訊為代表的網絡新貴,這個時代的主旋律是互通;大數據時代的到來,為更多的廠商帶來了機會,而這個時代的主基調,無可厚非,智能必將當道。正所謂,數據之道,智取未來。


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