知意图:了解大数据的意图

来源: kaiyun体育官方人口作者:蒋居裕
2014/11/24 15:22:01
各位网友大家好,今天我们为大家请到的是来自精诚集团云中心和Big Data事业处的负责人蒋居裕先生,欢迎大家。

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本文关键字: 大数据 精诚集团 Big Data 云计算

甚至说就我们现在能够看到的未来,互联网的变化不会停止下来,未来的互联网可能也不是我们今天看到的互联网,所以这是一个持续发展的产业。回到云计算身上,我们看到的云计算其实又是一个新的风潮,这里面包含了太多的元素,这些元素可能在前两年最经常谈到的是虚拟化,可是到了今年我们开始又提到了大数据这一股风潮,这些风潮其实它都是放在云计算这个大前提下作讨论的。现在说云计算未来会怎样,也是太早了,我们可以说虚拟化也许已经走到一定的程度,成熟到一定的程度,已经跨越了IT产业崇拜的一位美国的科技大师,他提出的一个叫跨越王国的科技产品采用的一个模型。它这个模型里面最重要的是说在一个科技的技术,它被能够大量的采用之前,必须要有一道鸿沟要跨过去,跨过去之前要有一些早期的比较高瞻远瞩的,看到这个技术的家族愿意采用它。可是你为了要跨越这个鸿沟,你必须要做更多,能够把这个本来只适合一个一个项目做的技术,把它变成适用在某一些特定的行业里面共同的问题,解决它。把那个价值呈现出来,那这个才可以跨越这个鸿沟。我们看到虚拟化已经跨越了这个鸿沟,现在不会再有人置疑说为什么做虚拟化。现在只是说我们虚拟化能不能用比较低的成本,用什么架构能够让它做的更好,管理的更好,可以成为一个基础设施云计算里面的平台。

但是,如果我们再看大数据的现状的话,就会发觉它还没有跨越这个鸿沟,现在仅仅是有一些特殊的应用场景,有一些特别个性的技术,和一些感觉到有兴趣的人在一些专门的技术里面采用他。现在最热门大数据处理技术是Hadoop这个平台这个技术,所以,回过头来,它既然鸿沟还没跨越之前,是不是能够引发更多行业去看到这个技术的价值,然后在这个行业里头有一些共同的痛处或者共通的价值彰显的,这个其实就是整个产业必须要面对的挑战。

你能够去把这个挑战接下来处理好,这个鸿沟才跨越得过去。现在横梗在这个鸿沟之前是什么?这是第一个。互联网已经没问题了,大部分都有团队技术人才。可是对一般的企业来讲,很多企业是听了这三个字,可是不知道这个跟他有什么关系。所以我们必须要不断、不断的找一些重点的产业用户,告诉他,可能在世界上这个行业,面对这个问题的时候,用这个技术解决什么样的痛,或者带出了什么样的价值来。这个是这个产业持续要做的事情。

主持人:其实我觉得像您刚才说的我自己也是深有感触,其实对于媒体来讲的话,可能有一些新鲜的事物会更敏锐一些。但是往往是在早期的时候有一些迷惘性也比较长一些。就像刚才说的大数据,你们能够意识到数据的重要性。像您说的其他的行业,CID产业,对CID产业本身使用不高。我们会看到现在你要是与传统应用,说的最多的还是沃尔玛,对数据分析的结果。实际这个过程当中,大家可能会零星的接触到这样一些东西。但是这个东西你如果让这些企业管理者,把这些零星的数据串起来,这个很厉害。我觉得我们是通过我们的经验,给大家这样一些参考吧。其实我们也看到大数据是继云计算之后热起来的概念。其实对于我的理解来讲的话,云计算是一个模式的创新,它是一个模式的创新,有别于传统的软件架构,没有实物的架构。我们大数据其实是我自己也是这个状态,有这样的问题。我不知道您刚才谈到的理念,云计算下面的一个理念,是什么样的东西?

蒋居裕:好,我们在云计算里面,必须要去强调几件事情,所以他才会跟以往的所有的网络服务不一样。我们在所谓的数据中心,那一段,也就是我们一般人看到的那一段一些基本架构上不同,最终其实要引进的是一个分布式的概念。这个分布式要做到的是我们用软件,很强的软件框架能够操控这些相对比较便宜,这些所谓商用的服务器,也就是一般常讲的通用的X86服务器。不用再去买那种比较昂贵的机器,然后做到分布式的运算,然后当硬件出错的时候这个服务不终止,直接把坏的部分换掉,这个还是持续的运营下去。这个里面就已经有几点,所谓的云计算技术架构来讲的价值发生。第一个是我们支撑的是一个不会停顿的一个云的服务,我们要使用的就是相对便宜的硬件,然后用软件的框架来操控这一切。

所以,这里面我们只是拿来检验说是不是大数据就是这样的状况,这个当然是肯定的。为什么呢?我举我团队的例子来讲,我们团队的成员里面有几个人才组成的。最近大家听到欧洲有一个实验室他们发现了上帝的例子。我们就有两个成员当初在台湾其实就有参与过这个部分的工作。他们负责是里面的计算,基础架构的部分,这个技术的基础架构很大的就是分布式的预算。所以有这样的人才,再加上另外一个人才是来自于他们之前做过全球运营网络上的信息安全,所以这两个加在一起,他们做出来的东西是云计算底下的分布式,必须做出分布式的架构,再来他们都是利用便宜的X86的服务器做出来的。大部分的工作都是用一些开源软件来做软件上的价值开发。

所以,在三四年以前这两批人他们已经在接触,当时云计算的那种运算。他们后来说这个世界开始讨论云计算的时候,他说原来我们以前在处理的大数据就叫做云计算。为什么开始在讨论云计算变回虚拟化去了,所以最早云计算其实是他们处理大数据的那一条架构,而不是做虚拟化的一些东西。所以这是非常有趣的一个例子来说,为什么云计算跟大数据有这么密切的关系。

这是从技术架构,从另一方面来看的话,它其实是起源于谷歌,他为了去面对每天上亿来自全球的查询。我相信百度也是一样,他们为了让一个使用者在网上去打一个关键词,可能下一秒钟出来可能几百万、几千万个结果。可是他不想让你等十秒钟才看到,他希望在你在下一秒钟,很快给你这样的结果。可是为了做到这样子的结果,你知道背后要有分布式的预算,分布式的存储,你要快速的把要查询的结果呈现出来。这里面虽然使用的界面很简单,可是背后的技术含量却很高。

所以,我们这整个Etu团队当初成立的时候,因为这些人的经验我们知道,我们今天要呈现出来的,是整合了整个IT产业的,一个软硬件经过很好的优化跟简化的动作的产品。我们不想让使用者再经历过我们当初很痛苦的过程。所以有了这样的实战经验才能去产生一个真正对企业有价值的东西出来。

主持人:是,其实从我们团队本身,一方面也是Etu的负责人,所以这块本身就有的观点。我们今天是要谈本质,就像我非常认同您刚才的话,其实我们很多人都在讲云计算,可能是09年、00年、10年这个时间段是比较火。但是在之前我们已经有很多很多的应用,或者很多很多的行为都是云计算。我觉得最直观的就是邮箱了,这不就是云计算嘛。但直到云计算这个概念火起来大家才会冠以这个概念。我想对大数据来讲也是如此。您刚才也谈了,其实大数据确实已经是本质存在了,结构上已经越来越多。我们看到很多企业他们也是在上一些系统的时候,包括像管理文化等等都会有这样一个功能,所以势必以后对这个功能本身就会有这样的产生。我们先不解读到底这个有多深,我知道这个过程当中大家已经能感受到,它确实存在。我们今天谈大数据实际上在谈大数据的价值,而不是说大数据本身。其实之前我们已经有很多先行者,过去也是这样,有时候我们也会看到一些分析数据,就像沃尔玛,像移动,等等一些通信公司,他也会有这样的。比如说不同的客户会受到不同的,包括在社区里面发牢骚,可能随后就会有一个反馈过来,所以等等就会看到这样的信息,我不知道您可能比我聊的更专业一点,可不可以给我们大家再聊一聊,这个大数据本身的体现?

蒋居裕:其实您刚刚说的非常好,其实我们已经不用再去置疑企业里面有没有非结构化数据了,它已经确实存在在企业里面了,现在重点就是说我们到底怎么用。回到一个最根本的问题就是要怎么用取决于企业的心态。我们常常说,云计算里面对于比较高的角度来说会有两个最大的效率,第一个提高商业的程度,第二个就是降低成本。大数据到目前为止,不管从互联网还是从国外的一般企业看到的,其实还是在所谓的增加商务价值这个部分去着手,去做更多的应用,而不是在降低成本。因为你如果说降低成本,可能是这个大数据背后的技术平台,只是拿来做低价的存储。如果只做存储那个数据是死的。必须要处理跟分析,运算,才有办法把数据的商务价值呈现出来。

所以从这个角度来看的话,我们看到很多例子,其实您刚才提到了,像运营商他们会想去为他们的客户做分群,甚至找到一些意见领袖,给这些意见领袖不一样的待遇,引导出更具商业价值的一些意见出来。现在其实有很多比较前沿的公司真的已经在做这一块,而且这些就不是互联网的公司了。回到一个最基本的问题,就是说如果一个传统的企业,他现在就没有所有智能的系统,那它对大数据怎么办?他也不会去关注大数据,因为他连他最关键的所谓交易型数据、结构化数据都不关心,不知道怎么把价值体现出来的话,那在更庞大的数据底下的话,他其实要做的事也更复杂。

当然,像这样的企业我们不会认为说在大数据要跨越鸿沟之前我们应该先把重点放在这些身上,我们应该回到那些他已经感觉到说大数据能够带给他商业价值的企业主,我们怎么去满足他。所以我们应该要多谈的是,用了这样的一种大数据的处理分析平台,他是不是能够帮助你更了解你的用户,第二个更了解你的用户想要什么,第三个,当你找到他想要什么的时候,你是不是能够很快速的去勾引他拿一些什么。

所以我们刚才提到的Hadoop,其实我在今年6月去美国硅谷参加一个高峰会的时候,他就有一个演讲。大概这个演讲里头他提及我们说的发展,行业相关的厂商。我们现在谈的很多大数据可以体验的价值,可是那个价值,比如说我们讲BI,这个商业智能,最重要的并不是呈现出很多漂亮的报表出来,重要的是说它能不能增值到某种情况底下现在该采取什么样的行动,所以这个才是最主要提出的事情。再比如说教育来讲,有一些也尝试用大数据的技术做教育上的处理。可是最重要并不是教育的工具本身可以做得很好很漂亮,重要的是参与这个学习的人要得到他要的教育的结果。所以你要看的是结果的本身,而不是看中间有什么智能工具,这个才是企业关注的事情。

责编:李玉琴
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