[ 導讀 ] 現在，云計算和大數據無疑都是很火的概念，業內對他們的探討也愈演愈烈，那么云計算與大數據的不期而遇又產生了怎樣的聯系呢？有人說云計算和大數據是雙胞胎，兩個是不同的個體，互相依賴又相輔相成，也有人說大數據是來攪局的。

　　現在，云計算和大(da)數據無疑都是(shi)很(hen)火的(de)概念，業(ye)內(nei)對他們的(de)探討也愈(yu)演愈(yu)烈，那(nei)么云計算與大(da)數據的(de)不期而遇又產生(sheng)了怎樣的(de)聯系呢？

　　云計算(suan) VS 大數據(ju)

　　有(you)(you)人(ren)說云計算和大(da)數據(ju)是(shi)雙胞胎，兩個是(shi)不同的個體(ti)，互相(xiang)依賴又相(xiang)輔(fu)相(xiang)成，也有(you)(you)人(ren)說大(da)數據(ju)是(shi)來攪(jiao)局的。

　　對此，IBM全球高級副總裁、系統與科技部（STG）總經(jing)理Rod Adkins認為，當前全球IT領(ling)域有了(le)令人振(zhen)奮的(de)發展趨勢(shi)和挑戰，現在每(mei)天有大(da)量數據和信息生(sheng)成(cheng)，這為大(da)數據分析(xi)提供了(le)機會；數據中(zhong)心(xin)的(de)挑戰也為IT提供了(le)新機會，比如云計(ji)算，能(neng)降低數據中(zhong)心(xin)成(cheng)本；IBM希望通過智慧的(de)運算，實現智慧的(de)地球的(de)愿景。

　　英特爾亞(ya)太研(yan)發(fa)有限公(gong)司總經理(li)、軟件與服務事業部中(zhong)國區總經理(li)何京翔認(ren)為，大數(shu)據(ju)本身其實(shi)是信息革命的(de)一個新(xin)引領。在未來幾年隨著物(wu)聯(lian)網的(de)發(fa)展，可能(neng)(neng)(neng)會(hui)有2100億個RFID或者集(ji)群，在我們的(de)環境之(zhi)中(zhong)，如果(guo)未來的(de)移動互聯(lian)、物(wu)聯(lian)網如果(guo)變(bian)成現實(shi)，我們的(de)生活會(hui)被(bei)傳感器、會(hui)被(bei)數(shu)據(ju)采集(ji)裝(zhuang)置所擁抱，這時(shi)候數(shu)據(ju)量將更大。這些數(shu)據(ju)量僅(jin)僅(jin)是數(shu)據(ju)，并不(bu)能(neng)(neng)(neng)解決問題，它要從(cong)數(shu)據(ju)變(bian)成信息、變(bian)成智能(neng)(neng)(neng)、變(bian)成商業價值(zhi)，這才(cai)能(neng)(neng)(neng)夠體現出真(zhen)正的(de)大數(shu)據(ju)的(de)價值(zhi)。

　　VMware全(quan)球高級副總裁范承工認為，在過去(qu)三年當(dang)中，看(kan)到大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的發(fa)展從無到有，市場(chang)上(shang)大(da)家(jia)說大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的趨勢(shi)，三年前(qian)可(ke)能(neng)還沒有人說這個詞，現(xian)在已經如火如荼。然而(er)，現(xian)在除(chu)了(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)本身發(fa)生了(le)改變(bian)，云計算(suan)也使數(shu)(shu)據(ju)(ju)變(bian)得更加(jia)分(fen)散，在這樣的趨勢(shi)下，傳統數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫對于海量數(shu)(shu)據(ju)(ju)的需(xu)求、快的需(xu)求、開發(fa)者數(shu)(shu)據(ju)(ju)多樣化的需(xu)求難以滿足(zu)，使各種(zhong)各樣的解(jie)決方案大(da)行其(qi)道。

　　EMC的大數(shu)據(ju)(ju)(ju)和存儲專家、EMC資深(shen)產品經理(li)(li)李君鵬認為，大數(shu)據(ju)(ju)(ju)本身就(jiu)是(shi)一個問題集(ji)，云(yun)技術(shu)是(shi)目(mu)前解決(jue)大數(shu)據(ju)(ju)(ju)問題集(ji)最重要有效的手段。云(yun)計算(suan)提(ti)供了基礎架構平(ping)臺，大數(shu)據(ju)(ju)(ju)應用(yong)在這個平(ping)臺上運行。目(mu)前公(gong)認處理(li)(li)大數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)最有效手段的分布式處理(li)(li)，也(ye)是(shi)云(yun)計算(suan)思想的一種具體體現(xian)。

　　對于大數據(ju)(ju)(ju)給云(yun)計算(suan)帶來(lai)的(de)影響(xiang)，Teradata技(ji)術總監Stephen Brobst表示，公有(you)(you)云(yun)架構(gou)對數據(ju)(ju)(ju)倉庫沒(mei)有(you)(you)影響(xiang)，因為(wei)企業(ye)的(de)CIO不會無緣無故把財務數據(ju)(ju)(ju)或者客戶數據(ju)(ju)(ju)放到(dao)云(yun)上，那樣(yang)很危險。然而(er)，是私有(you)(you)云(yun)架構(gou)確實(shi)(shi)有(you)(you)影響(xiang)：第(di)一，通過私有(you)(you)云(yun)，可以(yi)鞏固(gu)數據(ju)(ju)(ju)集市，減少利用率不足的(de)問題(ti)；第(di)二，可以(yi)通過靈(ling)敏(min)的(de)方式(shi)將數據(ju)(ju)(ju)集成，實(shi)(shi)現業(ye)務價值。

　　大(da)數據(ju)和云計算應(ying)用各不同

　　其(qi)實云計算與大(da)數據(ju)的不同(tong)之(zhi)處在(zai)于應用的不同(tong)，主要在(zai)兩(liang)個方面：

　　第一，在概念上兩者(zhe)有(you)所不同，云計算改(gai)(gai)變(bian)了(le)IT，而(er)(er)大數據(ju)則改(gai)(gai)變(bian)[FS:PAGE]了(le)業務。然而(er)(er)大數據(ju)必(bi)須有(you)云作為基礎架(jia)構，才能得以順暢運營(ying)。

　　第二，大數據和云(yun)計(ji)算的(de)目標受眾(zhong)不同，云(yun)計(ji)算是賣(mai)給CIO的(de)技術和產(chan)品，是一(yi)個進階的(de)IT解決方案。而大數據是賣(mai)給CEO、賣(mai)給業(ye)務層的(de)產(chan)品，大數據的(de)決策者是業(ye)務層。由于他們(men)能直(zhi)接感受到來自(zi)市(shi)場競(jing)爭的(de)壓力(li)，必須在(zai)業(ye)務上以更有競(jing)爭力(li)的(de)方式(shi)戰勝對手。

　　大數據不僅僅是Hadoop

　　Hadoop是(shi)(shi)Apache基金會發(fa)(fa)(fa)起和研(yan)發(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)，是(shi)(shi)目前業界(jie)公(gong)認的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)開放平臺(tai)之一。授權(quan)公(gong)司(si)可(ke)以發(fa)(fa)(fa)布自己相應的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)Hadoop版本。以Hadoop為代表的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分(fen)布式系統(tong)，是(shi)(shi)大數(shu)據系統(tong)必要組成(cheng)(cheng)部(bu)分(fen)。必要性體(ti)現在現在的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)大數(shu)據中很多數(shu)據是(shi)(shi)機器(qi)產(chan)(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據，或(huo)者是(shi)(shi)物聯網各種各樣(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)探測器(qi)、電腦產(chan)(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)日志(zhi)，這些(xie)是(shi)(shi)人為產(chan)(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)，而且(qie)數(shu)量巨大，不(bu)適(shi)合(he)把它(ta)直接(jie)放到(dao)數(shu)據庫(ku)中去(qu)，而Hadoop就提(ti)供(gong)了(le)(le)全新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方式，可(ke)以輕松進行(xing)平面擴(kuo)展，把這些(xie)數(shu)據放在庫(ku)里(li)進行(xing)任意的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據分(fen)析(xi)。Hadoop成(cheng)(cheng)功的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)建立(li)了(le)(le)這個環境，使得圍(wei)繞Hadoop的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)軟件能(neng)夠提(ti)供(gong)各種各樣(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)功能(neng)，完成(cheng)(cheng)智能(neng)分(fen)析(xi)工(gong)作。

　　然而，大數(shu)據不僅(jin)僅(jin)是(shi)(shi)Hadoop，在(zai)對數(shu)據進(jin)行(xing)(xing)分(fen)析時(shi)(shi)，用(yong)戶可(ke)以把數(shu)據放池(chi)子里，Hadoop則把這些數(shu)據分(fen)成幾(ji)百個(ge)、幾(ji)千個(ge)節(jie)點(dian)，這是(shi)(shi)在(zai)特定的某些應(ying)用(yong)場(chang)(chang)景必(bi)須進(jin)行(xing)(xing)的部分(fen)。但是(shi)(shi)更多(duo)的應(ying)用(yong)場(chang)(chang)景是(shi)(shi)需要實(shi)時(shi)(shi)的反(fan)應(ying)，互動的反(fan)應(ying)，這時(shi)(shi)候就需要其他技術，包括內存(cun)類檢(jian)索技術，甚至(zhi)在(zai)數(shu)據產(chan)生時(shi)(shi)要進(jin)行(xing)(xing)實(shi)時(shi)(shi)反(fan)應(ying)的技術。這些技術都結合在(zai)一起，才是(shi)(shi)一個(ge)完整的大數(shu)據處(chu)理系統。

　　各大(da)廠商應對大(da)數據

　　不論大數(shu)據時(shi)代(dai)是否真的來臨(lin)，作(zuo)為企業級服務(wu)廠(chang)商都應該走在受眾的前面，應對大數(shu)據。

　　1.IBM：4V理論+大數據分析平臺

　　IBM基(ji)于(yu)大數(shu)據提出了規模性(Volume)、多樣性(Variety)、高速性(Velocity)和(he)真(zhen)實性(Veracity)的“4V理論”，幫助企業直(zhi)觀(guan)認知和(he)準確把握大數(shu)據特質(zhi)。

　　IBM早在2007年11月就推出了藍(lan)云(yun)(yun)計算平臺，“藍(lan)云(yun)(yun)”基于IBMAlmaden研究中心(AlmadenResearchCenter)的云(yun)(yun)基礎架(jia)構(gou)，包括Xen和PowerVM虛(xu)擬化(hua)、Linux操作(zuo)系統(tong)映像以及(ji)Hadoop文件系統(tong)與并行構(gou)建。

　　此外，IBM還(huan)有大數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)平(ping)臺(tai)——InfoSphere。InfoSphere是(shi)IBM進(jin)軍大數(shu)據領域的(de)(de)強有力(li)武(wu)器，其(qi)包括 BigInsights和Streams,二者(zhe)互補，Biglnsights基于Hadoop,對大規模的(de)(de)靜態(tai)數(shu)據進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)(xi)，它(ta)提供多節點(dian)的(de)(de)分(fen)布式計(ji)算，可以(yi)隨(sui)時增加節點(dian)，提升數(shu)據處(chu)理能力(li)；而Streams采用內存計(ji)算方式分(fen)析(xi)(xi)實(shi)時數(shu)據。InfoSphere大數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)平(ping)臺(tai)還(huan)集(ji)成了數(shu)據倉(cang)庫、數(shu)據庫、數(shu)據集(ji)成、業務流程管(guan)理等組(zu)件。

　　[FS:PAGE]2.英特爾：硬件+軟件 火力很(hen)猛(meng)

　　硬件上(shang)，英特爾從(cong)CPU、存儲、內存一切(qie)的技(ji)術考慮怎么樣使得新一代的系統(tong)架構，以及數據中(zhong)心的解決方案能夠(gou)更適合大數據的要求。

　　軟件上，英特爾提(ti)供優化(hua)的(de)中間件。以(yi)Hadoop為(wei)例，英特爾在Hadoop系統，在Hbase、HDFS上都做了增強(qiang)和優化(hua)，使它們(men)在英特爾的(de)平臺上，在英特爾的(de)硬件上性能得(de)到顯著的(de)提(ti)高，并(bing)推出了Intel Hadoop Manager2.0。

　　據介紹，Intel Hadoop Manager2.0 優(you)化了Hadoop的處理(li)能力(li)，把擬數據采(cai)集(ji)到數據處理(li)縮短到近于實時處理(li)，且在英(ying)特(te)爾平(ping)臺(tai)上(shang)性能會成倍(bei)增長。

　　3.VMware：虛(xu)擬(ni)化(hua)架構+云平(ping)臺

　　VMware公司大中華區總裁(cai)宋家瑜(yu)認為，云的平臺(tai)才是唯一能解決爆炸性大數據使用的需求(qiu)，把(ba)關鍵(jian)應用移到(dao)云平臺(tai)已經(jing)是一個必然趨勢。因此(ci)，VMware把(ba)嘗試(shi)著把(ba)大數據應用到(dao)虛擬環(huan)境的云端。

　　VMware推(tui)出的開源項目Serenget，支持企業(ye)在云端(duan)和(he)虛擬環境中，在vSphere上部署和(he)管(guan)理(li)Hadoop。據介(jie)紹，在這樣的環境下，Hadoop部署時間可以從很(hen)多天縮短到10分(fen)鐘(zhong)。

　　此(ci)外(wai)，VMware在統一的vSphere虛擬化(hua)架構之上(shang)，提供(gong)GemFire實時(shi)處(chu)(chu)(chu)理(li)、GreenPlum交互(hu)處(chu)(chu)(chu)理(li)及Hadoop批處(chu)(chu)(chu)理(li)三種(zhong)模式(shi)，滿足用戶的海量、快速及靈活(huo)的大數(shu)(shu)據(ju)處(chu)(chu)(chu)理(li)需(xu)求(qiu)，并為開發者、數(shu)(shu)據(ju)分析師、數(shu)(shu)據(ju)科學家和(he)商(shang)務用戶提供(gong)數(shu)(shu)據(ju)分析及可視化(hua)的數(shu)(shu)據(ju)展示。VMware還公布(bu)了一個大數(shu)(shu)據(ju)分析平臺(tai) UAP(Universal Analytics Platform)，其中包括Greenplum database、Hadoop和(he)Chorus分析軟(ruan)件(jian)，幫助客(ke)戶同時(shi)分析處(chu)(chu)(chu)理(li)結構化(hua)和(he)非(fei)結構化(hua)的數(shu)(shu)據(ju)。

　　4.EMC：EMC HADOOP

　　EMC發布了EMC HADOOP版本，它主(zhu)要進行實時、非結構化的數據(ju)處理。EMC的產品系列在(zai)HADOOP包(bao)括(kuo)三個方面：Greenplum HD社區版;Greenplum企業(ye)版;Greenplum HD Data Computing Appliance。

　　據介紹(shao)，在Greenplum HD中有一些核心的(de)技(ji)術創新：可插拔(ba)I/O，可以(yi)用(yong)Isilon OneFS奪存儲系統(tong)，也可以(yi)用(yong)Atmos等，提高效率和(he)性能(neng);實時處(chu)(chu)理可以(yi)實時數據交互和(he)分析處(chu)(chu)理;在容錯方(fang)面(mian)，消(xiao)除名(ming)稱節點的(de)單(dan)點鼓掌，作業跟蹤(zong)其及其他關鍵組件方(fang)面(mian)有很(hen)多優化。它最大的(de)亮點是Greenplum Database與Apache HADOOP強(qiang)強(qiang)聯合，這樣(yang)的(de)一個(ge)一體機實現了結構化、非結構化數據之間(jian)無縫的(de)集成。

　　此外，甲骨文(wen)也推(tui)出了(le)大(da)數(shu)據機，為企業提供一種處(chu)理海量(liang)非結構(gou)化數(shu)據的(de)方法，集成了(le)硬(ying)件(jian)、存儲和軟件(jian)，包括Apache Hadoop軟件(jian)的(de)開源代(dai)碼分發、新(xin)的(de)甲骨文(wen)NoSQL數(shu)據庫(ku)和用于(yu)統計分析的(de)R語言(yan)開源代(dai)碼分發。

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