浪潮进军大数据领域 四大平台深耕行业

来源:至顶网  
2012/12/26 16:06:42
在云计算之后,大数据成为新一轮战场,几乎所有的IT供应商都想在大数据领域分一杯羹

本文关键字: 浪潮 大数据

云计算之后,大数据成为新一轮战场,几乎所有的IT供应商都想在大数据领域分一杯羹。11月27日,浪潮在北京发布大数据处理平台——云海大数据一体机,正式宣告向大数据领域进军。

大数据的爆发在一些特定的行业中已经表现得尤为明显,其中互联网行业首当其冲,随着中国网民数量的逐年攀升,互联网、IT技术迅速增长,在我国以百度、淘宝等为互联网的企业,已经开始对大数据的挖掘和应用。

“行业是中国大数据产业应用和发展的主体”

但值得强调的是,大数据本身就是一个庞杂而笼统的概念,对于大数据,不同供应商都有着不同的理解,也从各自擅长的领域切入大数据领域。那么浪潮在大数据领域的机遇在哪里?浪潮集团高级副总裁王恩东表示:“除了互联网领域,大数据产业应该更关注行业领域,行业用户的数据质量高、规模大,挖掘价值远高于互联网,行业才是中国大数据产业应用和发展的主体。”

在中国,经历了二十几年各个行业已经具备了一些基础架构条件,金融、电信、工商、交通卫生等行业已经积累下大量的数据资产,这些数据价值密度高,经过浅度处理便可释放巨大的价值。与此同时在政府服务转型的大背景下,各个行业、机构都迫切需要将数据转化为对外的数据,转化为业务的竞争力,因此大数据具有广泛的应用前景,因此推动大数据在行业中的应用是中国产业发展的关键。

行业大数据的类型复杂,增长迅速数据累计的规模已经超出了传统的数据处理技术能够承受的范围。用户迫切需要企业能够提供适应行业大数据应用特点的全新的处理技术,提供软硬件一体化整合性服务和产品。王恩东表示,“浪潮集团此次发布的云海大数据一体机和相关的产品,正是顺应时代要求推出的,采用新型体系架构的软件一体化的产品,通过浪潮集团一体化的产品、服务,帮助用户快速实现对大数据的应用与开发,并以此为起点,增强产业链的应用,共同挖掘并充分释放中国大数据的潜能。”

“四大定制化平台面向应用优化”

浪潮进军大数据 四大系列产品击破行业大数据

浪潮集团系统软件总监、云计算产品研发部总经理张东

在非结构化数据的爆发下,浪潮集团系统软件总监、云计算产品研发部总经理张东指出:“仅靠一个单一的方案已经很难解决问题了,要保障IT基础设施扩展性,除了基础设施的规模,我们还要在硬件软件方面提升单节点性能,也就是说在横向扩展的同时实现纵向扩展,同时在网络和存储方面进行优化,提高带宽和各个节点之间耦合度。”

针对于大数据的解决方案,除了具备高性价比、更易用的特点,张东介绍,对当前数据处理特点进行分析,浪潮最后得出大数据处理需要定制化、专业化的设备,并从数据更新模式、响应速度、模式复杂度以及数据总量几个维度进行了优化。“浪潮大数据解决之道是专业化定制、高敏捷、高度可伸缩的大数据一体机解决方案。”张东说道。

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浪潮云海大数据一体机

浪潮大数据一体机是软硬件一体的创新数据处理平台,并针对不同的应用来推出不同的系列化产品,并且辅助浪潮专业化研发和支持团队,提供全国产的自主可控方案。在体系结构中,浪潮将硬件及软件融合在一个体系中,并针对不同的应用采用统一的存储单元,在底层针对不同的应用,采用不同的数据处理的架构来支撑用户的应用。

计算节点的配置方面也针对不同应用进行了定制与优化。“比如做视频数据的挖掘,或者说在线交易应用中,他们对于计算量要求是很大的,对于数据的耦合度要求比较高,在这里面我们就采用多CPU,多内存的计算节点,还可以增加专用的加速芯片,比如说GPU,同时把一些视频加减密算法加进来;第二类是通用数据单元,这种应用追求的是计算、存储和IO,最后我们采用轻量计算单元快速响应用户需求。在存储方面采用整体解决方案,也就是说对于不同类型的应用,里面看到的存储实际上是一个统一视图。”张东补充道。

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浪潮云海大数据一体机四大系列

在当天的发布会上,张东表示,浪潮云海大数据一体机分为四大系列,分别对应不同的要求。第一类主要针对重载应用,所谓的重载应用包括两个层面的涵义,一方面是数据量处理负荷特别大的应用,另一方面则是在线交易,关注一些耦合度较高,需要大CPU、大内存甚至硬件加速措施的数据分析应用;第二类大数据解决方案则针对通用市场上的数据挖掘需求;第三类则重点关注海量并发数据;最后还有一类是面向高安全、高可靠需求。

“实现全局的算法,降低冗余率,提高数据的交换速度也是我们重点解决的问题。分布式是在大规模数据处理里面不可避免应用的技术,但是分布情况下我们采用全新的网络互相,使它点和点跟在一个系统内部能够达到不会相差很大数量级这样一个级别,这里面浪潮设计了全新大数据高速互联芯片,以及高速互联网络,使得计算节点、存储节点效率都会大大提高。”

 

责编:chrislee2012
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