IBM李磊：传统储存模式不足以应对大数据时代

5月30日， IBM信息解决方案及集成首席架构师李磊在北京邮电大学做了主题为“ 云计算时代的企业级大数据体系及关键技术”的演讲。在即将来临的大数据背景下，李磊表示传统数据的储存模式不足以应对即将来临的大数据时代。

李磊与大家分享了IBM在基于大数据的信息管理方面的思考和想法。他指出基于理性的数据分析是非常重要的，随着云计算的发展，我们正处于数据飞速增长的黄静，大数据已经成为时下非常热门的话题。大数据到底是是什么，大数据有具有什么研发的特点。李磊认为，在后PC时代，伴随着移动终端的兴起，我们会获得更多的信息，由此很多公司提供了信息共享的云计算服务。谈到云计算，有很多先驱性的公司，在试图基于自己成本的考虑，来侧重在大型计算机并行计算的模式来满足自己的业务需求。移动 互联网出现后，通过苹果和安卓的终端，数据已经出现了文本形式的保存方式。

大数据具有数量大、种类多、速度快三个特点。以往的数据是通过表格来表现，存在着灵活性不足等弊病。针对大数据时代，很多互联网公司在解决自身的问题时，并没有使用传统的数据解决方式。李磊表示，这与定性优化系统的出现是分不开的。传统的手段已经不足以应对大数据的需求，新的数据分析要求运用新的技术。而hadoop的出现解决了海量数据和多样性的问题，steam流计算技术解决了大数据速度快的问题。hadoop是一个优秀的生态系统，互操作性和互通性是其关键。李磊指出hadoop系统中核心点是在分布式的环境下，资源的协同分布。这不同于传统的关系型数据库。

现在已经有企业基于大数据来提供自己的服务，据李磊介绍，在数据分析方面IBM、Oracele和 微软都有分析产品的支持;而Amazon等提供了 云存储服务;platfora等提供了数据处理产品。在中国，百度等也是大数据解决方案的主要推动者和使用者。