华为:大数据与大未来

  有一天,美国零售企业好市多(Costco)接到了一位母亲的投诉:“我的女儿才16岁,你们却向她推销孕妇类的产品。”

  但是,这一次,尴尬的是这位母亲自己,她16岁的女儿确实怀孕了。为什么卖货的商场,却能比朝夕相处的母亲,更早知道女儿的孕事?

  回答这个问题,要扯上一个在2012年热透全球科技行业的关键词——大数据。

  数据之大

  发现自己怀孕之后,16岁的她不敢告诉母亲,只能时常在网上浏览一些和怀孕相关的网站,搜寻一些孕妇要用的东西。这些浏览行为会被当做数据记录下来,Costco的数据分析团队,会据此进行精确的商品促销定位。

  向记者讲述这个故事的华为企业业务BG存储营销总监杨传斌,有很多这样的故事。

  “最近我们中标了山东移动,运营商对大数据的需求是相当的迫切和强烈。”杨传斌说,对用户的话费清单进行分析,不管是对用户还是对运营商自己都能带来很大的价值。

  首先,从用户层面看,用户查询到自己每月的话费单后,面对一长串的数字,往往无所适从。他们需要知道的是,自己这个月漫游多还是本地电话多,接电话多还是打出电话多,哪些是自己联系最多的人。

  其次,从运营商层面来看,山东移动有数千万客户,怎样发掘这些用户的共性消费特征,制订出符合用户需求的资费套餐,是一个很大的学问。

  而这些都有赖于引入大数据的存储系统和分析系统。“部署大数据,一方面可以增加客户的黏度,另一方面可以降低运营成本,有的资费套餐只有很少人用,却还要为它维持一整套系统。”杨传斌向记者透露,华为的大数据解决方案已经在电信领域有了很多成功案例。

  “大数据”的风靡一时,归根结底还是因为人类社会数据量的几何级增长。

  “根据我们的跟踪,每18个月新产生的数据量是过去所有历史数据的总和。”杨传斌说,尽管公众接触到大数据这个概念是最近一两年的事,但在业界,这个词早在上世纪60年代就已经出现。

  从那时候到现在,人类对数据的应用主要经历了三个阶段。

  第一个阶段被称为关键应用部署阶段,时间从上世纪60年代到80年代早期,当时的主要用户是企业,主要是在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。

  这些数据很关键,很重要,尽管当时人们称之为大数据,但从现在看来,这些数据的量是很有限的,这从上述存储介质的出货量增长上就能看出来。

  第二个阶段是企业自动化阶段,标志是PC的出现和大量应用,企业内部出现了很多以办公文档为主要形式的数据,包括office文档、Excel 文档,以及后来的图片、图像、影像和音乐等。这时候,产生数据的不仅仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。

  互联网的兴起为数据的第三次大规模增长插上了翅膀,在这个阶段,产生数据的人更加扩展了,不光是企业的办公人员,几乎全民都在制造数据。与此同时,数据的形式也极大丰富,各种应用层出不穷,既有视频、微博、博客等主动产生的数据,也有搜索、浏览网页等被动行为过程中被记录、搜集的数据。

  杨传斌说,发展到今天,这些数据已经呈现指数级的增长。目前全球性的科技公司都要和PB级规模的数据打交道,而Facebook每天要存储大约100TB的用户数据,NASA(美国国家航空航天局)每天要处理约24TB的数据。

  这些用来存储数据信息的单位可能比较抽象,拿人们熟悉的兆(MB)来做参照,1024个MB是1个GB,1024个GB是1个TB,1024个 TB是1个PB,1024个PB是1个EB, 1024个EB是1个ZB。举个例子来说,欧洲物理对撞机每年会产生28PB的数据规模。

  杨传斌说,目前全球每年产生的数据量是ZB级,到2015年会达到35个ZB。

  商业机会

  数据无处不在,并通过各种可能的方式影响着企业业务和每个人的生活。但某种程度上,这又是一个很容易陷入行话堆砌和承诺陷阱的领域,尤其是最近一两年来,随着“大数据”成为科技热词,各路厂商纷纷从自己的角度出发,推介自己形形色色的大数据产品和解决方案。一时之间,赶时髦者有之,新瓶装旧酒者有之。

  “华为目前推出的大数据存储产品,比如N8000、CSS等就具有这样的特征。”杨传斌说,作为高性能存储的一个指标,华为的大数据解决方案在最近的一项测试中达到了300万OPS。这是衡量存储性能的一个指标,意思是每秒钟能进行300万个操作。

  杨传斌向记者透露,华为的这些大数据存储已经在国内外有了很多客户,除了前文提及的Costco、山东移动、欧洲核子研究中心(CERN),还包括工商银行、全球最大的体育视频节目制作公司IMG等。前者希望从客户的存储中挖掘投资习惯,并向客户针对性地推荐理财产品;后者对分布式动态视频渲染有着很大的需求。

  “除了存在那里,大数据主要还是要给存储数据的用户或者是最终的使用者带来价值。”杨传斌对记者表示,对于如何从数据中发现价值,业界有很多不一样的技术,其中最主要的是以Hadoop为基础建立的一整套分析体系。

  Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,主要来源于开源社区。杨传斌说,这个体系由众多的自由贡献者、部分厂商,通过开源的方式提供出来供大家自由使用,华为在其中也贡献了自己的计算分析和存储技术。

  截至目前,无论是英特尔、IBM、EMC这样的基础架构厂商,还是微软、SAP、甲骨文这样的应用软件厂商,都推出了支持Hadoop或者基于Hadoop的产品线,以应对市场对于大数据的需求。

  “华为也会在Hadoop的体系内提供接口,和整个大数据的分析领域对接起来。”杨传斌说,Hadoop对于IT业界来说,除了存储,还可以在计算、分析、数据调度等方面为企业带来商机。

  著名市场研究公司Gartner在2012年10月发布的一份研究报告称,在2012年,大数据对全球IT开支的直接或间接推动达960亿美元,而到2016年,这一数字预计将达到2320亿美元。

  基于大数据的分析,未来会在社会的方方面面得到应用。比如,通过遍布各地的电子眼和监控摄像头,警务系统可以基于大数据识别一些危险的人或危险的行为,发现苗头进行预警。

  再比如,现在几乎没有人可以离开手机,而手机信号的大数据使用,未来甚至可以用于控制交通流量,通过车上的GPS和手机,当交通进入拥堵状态,就通过手机提示你进入某个路段要收费,如果执意进入,费用就从手机上直接自动收取了,这就避免了现在在各个路口设卡刷卡的做法所带来的麻烦。

  “这些都是和政府的政策相关,技术上已经完全能实现,只不过政策上怎么部署的问题。”杨传斌说。

  格局未定

  “大数据还刚刚开始,可以说还没有形成格局。”杨传斌认为,截至目前,也还没有一个完全独立的大数据市场来作为样本分析。

  谈到市场竞争,杨传斌表示,“从国内来讲,华为在大数据领域遇到的竞争还是比较少的,因为其他厂商还不太关注中国市场的大数据;从海外来讲,大数据解决方案提供商涵盖传统基础架构厂商、新兴软件厂商和一些基于开源平台的厂商,提供大数据收集、存储、提取、分类、分析、报表、商业智能等某几方面的功能模块。”

  事实上,存储巨头EMC对大数据也一直在摇旗呐喊。EMC董事长、总裁兼首席执行官乔·图斯曾对记者表示,大数据已不仅停留于概念,数据大爆炸催生了社会各界对数据分析的需求。他还预测,大数据的发展必将影响职场,未来,拥有一个数据科学(Data Science)学位将比拥有一个计算机科学(Computer Science)学位更有市场。

  在华为看来,大数据解决方案和传统IT相比面临一些新的挑战,首先,大数据应用的数据量很大,并且是有一个逐步积累的过程,要求无论是存储能力和计算能力都需要按需可扩展;其次,大数据由于数据体量庞大,数据移动面临困难,要求应用程序就近计算,结果输出;第三,存储面临着成本压力问题,重删、备份及归档一体,可大幅降低存储成本。
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