原標(biāo)題：必須建筑師附體！像蓋大樓那樣打造數(shù)據(jù)即服務(wù)

近兩年產(chǎn)業(yè)界總用“數(shù)據(jù)洪流”來形容數(shù)據(jù)的大爆發(fā)，但如果我們真把它視作洪水，那么它只會(huì)帶來沖擊；如能積極發(fā)掘其潛藏的價(jià)值，它則可能變成一條流金之河，正如麥肯錫在研究中發(fā)現(xiàn)的那樣：與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，能使用數(shù)據(jù)識(shí)別客戶行為的企業(yè)，在銷售增長(zhǎng)率方面要高出85%，在毛利率方面會(huì)高出25%[1]。

這個(gè)道理，其實(shí)大多數(shù)企業(yè)都清楚，但要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，難度并不比構(gòu)建AI應(yīng)用平臺(tái)低，對(duì)他們而言，通過公有云服務(wù)獲得這種能力反而更現(xiàn)實(shí)。

那么，云服務(wù)提供商應(yīng)該怎樣做，才能打造出一個(gè)高效、全面和可靠的數(shù)據(jù)即服務(wù)呢？根據(jù)先行者們的經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)入“建筑師”思維是必需的，也就是說，要用蓋大樓那樣的思路來構(gòu)建數(shù)據(jù)即服務(wù)。

就像起高樓必須先挖地基一樣，云服務(wù)提供商首先要考慮數(shù)據(jù)即服務(wù)的“地基”，也就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問題。在各行各業(yè)全面擁抱數(shù)字化趨勢(shì)的今天，存儲(chǔ)服務(wù)的要求更多地體現(xiàn)為：容量和性能要實(shí)現(xiàn)高效擴(kuò)展，相關(guān)資源可進(jìn)行靈活調(diào)配和快速交付。

接下來，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的“地基”之上，要筑起堅(jiān)實(shí)的“樓體”，也就是提供數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù)，將繁瑣的數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)置、配置、優(yōu)化、備份、安全、監(jiān)控、聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化、升級(jí)及維護(hù)等操作，全部交給自動(dòng)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來處理。

最后一步，就是要在“樓體”上加裝頂層，也就是大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析即服務(wù)，海量數(shù)據(jù)將通過它的清洗、挖掘、分析和可視化等操作，提煉出高價(jià)值、易理解和檢索的關(guān)鍵信息，或者說是洞察。

云服務(wù)提供商還需要確保上述不同層級(jí)間各模塊和功能之間能形成協(xié)作，而非各自為政。如金山云的數(shù)據(jù)即分析服務(wù)KMR（Kingsoft MapReduce），就與其對(duì)象存儲(chǔ)KS3?表格數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（KRDS）實(shí)現(xiàn)了集成。其用例之一，就是用戶可在得到分析結(jié)果后將其存入KS3，然后釋放按時(shí)計(jì)費(fèi)的KMR集群，以節(jié)省成本[2]。

有了設(shè)計(jì)思路，云服務(wù)提供商就要操心“鋼筋水泥”，即基礎(chǔ)設(shè)施的選擇了。由于這個(gè)體系自下而上，對(duì)硬件的需求從重存儲(chǔ)，漸漸過渡到重計(jì)算，所以這兩點(diǎn)就是考量的重點(diǎn)。

先談存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)即服務(wù)應(yīng)優(yōu)先考慮軟件定義存儲(chǔ)，它利于創(chuàng)建跨服務(wù)產(chǎn)品使用，且易于管理和調(diào)配的共享存儲(chǔ)資源池。

英特爾平臺(tái)+Ceph技術(shù)是實(shí)施軟件定義存儲(chǔ)的理想之選。Ceph是目前唯一能提供開源存儲(chǔ)、軟件定義存儲(chǔ)、企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)和統(tǒng)一存儲(chǔ)（對(duì)象、塊和文件）的解決方案。它與至強(qiáng)處理器搭配，再輔以英特爾智能存儲(chǔ)加速庫(kù)（讓應(yīng)用能使用至強(qiáng)加速與數(shù)據(jù)保護(hù)、完整性和安全性相關(guān)的任務(wù)）、高速緩存加速軟件（讓Ceph可通過智能緩存提高性能），以及高性能、低延遲、高穩(wěn)定和耐用的英特爾固態(tài)盤和傲騰固態(tài)盤等技術(shù)，可輸出令人滿意的性能和總擁有成本。

再談?dòng)?jì)算，英特爾的優(yōu)勢(shì)更加明顯：不僅有新一代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器憑借全新微架構(gòu)帶來的加成，還有諸多開源和商業(yè)版本數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，如Apache Hadoop、Spark、SAPHANA帶來的“眾星捧月”效果。兩者融合就產(chǎn)出了一串更誘人的數(shù)據(jù)，如SAP HANA每小時(shí)執(zhí)行的查詢量可提高至1.5倍[3]，IBM DB2批量分析的平均速度提高至1.4倍[4]。

這些英特爾新技術(shù)帶來的功效可不是紙上談兵，拋兩個(gè)身邊的真實(shí)“戰(zhàn)例”：

• 騰訊金融云TDSQL服務(wù)升級(jí)采用至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、英特爾Omni-Path架構(gòu)和傲騰固態(tài)盤，寫性能提高至原來的3倍，讀性能提升到原來的4倍，整體性能提升至原來的1.7倍[5]。

• 用友分析云平臺(tái)在升級(jí)使用至強(qiáng)鉑金8180處理器后，性能歸一化指標(biāo)比使用至強(qiáng)E7-8890 v4時(shí)提升42%，搭配傲騰固態(tài)盤后，性能更是提升達(dá)92%[6]。

數(shù)據(jù)與信息來源：

[1]: 麥肯錫，2017年，《利用您的客戶數(shù)據(jù)獲取價(jià)值》，https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/capturing-value-from-your-customer-data

[2]: 白皮書《金山云助力實(shí)現(xiàn)云端數(shù)據(jù)分析》，https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/kingsoft-cloud-enables-data-analytics-in-the-cloud.html

[3]、[4]: 白皮書《數(shù)據(jù)分析：面向云服務(wù)提供商的指南》，https://connect.intel.com/analytics_eguide_reg

[5]: 白皮書《鑄就智慧金融的“芯”動(dòng)力——英特爾助力騰訊云提供基于TDSQL的高效、安全金融云服務(wù)》，https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/tencent-financial-cloud-case-study.html

[6]: 白皮書《英特爾技術(shù)助力用友分析云向用戶提供全分析服務(wù)解決方案》，即將上傳。

并發(fā)、時(shí)延、成本等各方面，都對(duì)云平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。點(diǎn)擊“閱讀原文”，登上至強(qiáng)特快專列，了解成功的云服務(wù)提供商如何高效打造差異化的云服務(wù)。

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