华为：大数据与大未来

智慧棒

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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