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凌琦：大数据时代下英特尔扮演三大角色7月13日于北京，以“海量数据深度分析智慧商业”为主题的第二届大数据世界论坛，在各界人士的期待中顺利召开。 硬件平台为大数据解决方案提供可能性 7月13日于北京，以“海量数据深度分析智慧商业”为主题的第二届大数据世界论坛，在各界人士的期待中顺利召开。 此次大会上，汇聚有来自各行业和企业的高层主管、业务开发和策略人员、IT主管和项目官员、IT管理员/工程师等专业人士等；覆盖金融、电信、医疗、政府、能源和公共事业、零售、物流等对大数据存储管理有巨大需求的重点行业，交流大数据领域前沿技术与发展趋势，探讨如何使用更有效的架构捕捉、存储、整合、管理和分析海量数据，支持企业决策和业务发展，实现大数据的商业价值。 来自英特尔(中国)有限公司行业合作与解决方案部中国区总监凌琦，在此次大数据世界论坛上，发表了名为《大数据给企业带来的机遇和挑战》的主题演讲，就有关英特尔对大数据的认识、大数据时代面临的挑战和英特尔从中所扮演的重要角色及其优势，做了精彩分享。  英特尔(中国)有限公司行业合作与解决方案部中国区总监凌琦 大数据是硬件平台发展的必然和基础 凌琦表示，大数据时代条件下，不仅对英特尔公司提出了严峻挑战，也对整个业界提出了严峻挑战。不同的是，英特尔公司更多的是在硬件层面。而只有硬件平台发展到一定程度，才能为不同解决方案提供对于大数据的存储、分析、价值挖掘的可能性。 那么，这些大数据是怎么来的呢？凌琦告诉记者，随着通讯实现移动化，其规模也将成十倍的规模实现增长。除此之外，社交网络、传统商业领域也产生了海量数据。  大数据时代正在到来 当代的金融交易在安全可靠的方式中不断运行，其中间各个环节也将产生大量商业数据。他还特别举例说明，在美国15个行业中，每一家公司当年所产生的数据大过美国国会图书馆所有存有的数据。 当然，在上面所介绍的人与人之间产生的数据形式之外，还有机器之间、智能设备网络中产生的数据。而后者产生的数据量会更加庞大。 除了大规模、非关系型数据，现在的关系型数据仍然是存在的，仍然具有不可或缺的作用，支撑了现在组成的商业机构的运行。 大数据增添了在传统关系型数据库中所处理的东西，能够从关系型数据库中挖掘出之前看不到的东西和趋势，这是我们今天关心大数据和支撑大数据、研究大数据所要做的工作。 根据IDC的预测报告，全球的数据使用量到2020将会增长44倍，这一个非常大的增长，其中主要的增长来源将会是大数据形式。传统的关系型数据仍然会成长，但是它的成长在今天传统关系型数据库的运用和使用方面已经达到了相对比较成熟的阶段。 行业大数据及其数据挖掘 在介绍完大数据时代来临，给各行各业带来巨大挑战之际，凌琦还为大家分享了来自电信和金融等行业的大数据应用及大数据管理和挖掘的内容。 电信和金融行业大数据 凌琦表示，在大数据时代下，电信运营商面临诸多挑战。当代的数据来源相比以往更加多样，其中包括语音、短信、GPRS数据、3G、WLAN。电信自己运行过程中有大量的基站数据、客户数据在产生，这些数据很多形式上以大数据的形式存在。这些数据是非常巨大的，而巨大的不光是它的规模，同时它的成长量每天2个TB的数据。  凌琦在第二届大数据世界论坛上做精彩发言 金融与各行各业有着紧密的关系。如何使金融业聚合性数据获得分析，这也是大数据研究中非常重要的一个方向。  智慧城市和互联网下的大数据 近年来备受关注的智慧城市，其中所所涵盖的智能楼宇、智能移动监控、气象监控，还有污染的监控。在智能城市中它的数据绝大多数由机器生成，7-24小时产生数据，数据量巨大，数据产生速度快。这些流式分析、实时分析、模式挖掘将是在智慧城市当中是对大数据非常大的挑战，当然也意味着很大的机会。 管理数据并挖掘价值 大数据背后，潜藏的是巨大价值。存储、管理数据之后，对大数据进行价值挖掘，这也是我们研究大数据、推动大数据应用的主要议题之一。为此，凌琦补充说道，大数据背后的3个V这个，还特别需要有价值（value）。 而当前环境中，社交网络、视频网络等领域都不能使用传统的惯性系数据库对大数据进行分析和存储，更不能实现流式的分析和价值挖掘。大数据是对已有关系型数据库、关系型数据类型的有益补充。  基于Intel高性能处理器平台保障大数据方案实现最优 关系型数据在过去几年得到了长足发展，将数据库装入内存实现高速处理并实时反馈处理结果，这些关系型数据库获得的关键性进展，也能够在英特尔高性能处理器平台上获得有力支撑。 大数据时代下英特尔优势及角色 大数据分析与传统分析的差异 凌琦表示，对于英特尔来说，无论是针对哪一类的数据内存，能够提供基本的应用和支撑的平台。为此，我们需要了解传统的数据分析和大数据分析的不同点： 首先，传统的数据分析更多的是结构化，数据量是有限的，集中式处理、批量处理；而非结构化数据的来源会非常多，需要对整个数据进行聚合和分析。 其次，非结构化数据的数据量非常大，传统的存储结构已经不适应现有的大数据存储，更多的是需要以服务器为架构的这种扩展性的存储架构，分布式文件存储将发挥关键性作用。  大数据分析与传统分析的对比 对于分布式的文件系统的支撑之后，需要进行实时的流处理，这在电信、政府，也就是在智能城市，比如在财务公司方面，将有非常大的应用环境，对于实时流处理也需要高性能。 英特尔在大数据时代下的优势 那么在大数据时代，英特尔相比其他厂商能提供什么样的解决方案呢？在帮助应对大数据带来的挑战面前，英特尔又能体现出何种优势呢？ 凌琦接着表示，在应用层和可视化层，英特尔架构相关的业界生态系统能提供最佳应用与可视化展示环境。对于分析层、界面与工具上，在英特尔架构上客户端与服务器端酸法开发提供分析计算所需的性能和规模。 大数据的分发和数据管理组建方面，英特尔平台上优化了的Hadoop，做到即时的实施。硬件，内存，存储，至强，英特尔的计算、存储和IO架构在性能与容量间能帮助用户达到最佳平衡以满足大数据应用的需求。  大数据下英特尔的独特优势 在数据分发与存储方面，数据分析需要高性能的平台。英特尔的智能加速技术将使得基于英特尔的服务器平台，能获得优于竞争对手的表现 。其次，大量的超线程已经在服务器上被广泛地应用，在集群系统当中使整个集群有更快的互联互通，超级互联架构能够也能使整个集成性能大幅度提高 ，这是在分析层面上英特尔为应用提供了硬件支撑。 在数据分发和存储方面，高可靠性、高可用性、高服务性是主要的诉求。在这方面，英特尔最新的存储架构也是对今后可扩展性的存储架构提供了支撑 。在数据库管理方面，有一些相关的数据中心技术，将会对今天的数据支撑有很多的支撑。对大规模的数据中心能耗管理，对于整个数据在内存中运行和整个机器传输过程中提供了可靠、安全的环境。 在企业数据运用、数据展示方面，英特尔提供了IPT技术，它能够使最后的应用者提供了完美的覆盖。对于企业应用当中，从数据分发、数据管理、数据库应用，英特尔都有相应的技术，在硬件平台上给软件开发提供了足够的支撑 。我们也希望在这里能够使大家对这些硬件所提供的能力，有更多的了解，也充分地利用这些硬件的能力，使大数据应用的开发得到便利。 大数据时代英特尔的角色 凌琦在演讲最后，还特别强调了英特尔公司，在大数据时代下所扮演的角色，具体来说，主要体现在如下三点： 1、加速在数据分发、管理与可视化展示过程中，挖掘价值与提高决策反应； 2、推动创新以充分利用各种数据来源：嵌入式，公有云，商业私有，及高性能科学计算数据； 3、投资大数据解决方案的研究和服务。英特尔的风险投资部门也对大数据中所涉及的关键平台、关键应用、提供商，给予重要关注。  大数据时代下英特尔的角色 英特尔是一家具有责高度任心的领导性IT企业，它希望投资于这些大数据，关注大数据领域中主要的创新者，充分利用英特尔的平台，使大数据应用在今后几年中获得长足的发展。 责编：赵宝锋  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：畅享网文章著作权分属畅享网、网友和合作伙伴，部分非原创文章作者信息可能有所缺失，如需补充或修改请与我们联系，工作人员会在1个工作日内配合处理。 |
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