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    助力千行百業(yè)管好數(shù)據(jù)用好數(shù)據(jù):賈永利分享華為云大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐創(chuàng)新

    8月31日下午消息(蔣均牧)5G、IoT、AI等眾多新技術(shù)的涌現(xiàn),人們的工作和生活都發(fā)生了極大的變化,一個(gè)智能數(shù)據(jù)時(shí)代正在到來(lái)。這不僅進(jìn)一步凸顯了大數(shù)據(jù)的底座價(jià)值,也給數(shù)據(jù)的分析利用帶來(lái)了更多的挑戰(zhàn)。

    在今日的在華為云TechWave大數(shù)據(jù)專(zhuān)題日上,華為云人工智能領(lǐng)域總裁賈永利解讀了最新的發(fā)展趨勢(shì),分享了FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖解決方案等華為云在大數(shù)據(jù)技術(shù)上的實(shí)踐與創(chuàng)新,以幫助千行百業(yè)“管好數(shù)據(jù)、用好數(shù)據(jù)”,充分釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。

    數(shù)據(jù)分析利用面臨多重挑戰(zhàn)

    回首從90年代到今天,人類(lèi)經(jīng)歷了PC時(shí)代、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,隨著不同技術(shù)的演進(jìn),數(shù)據(jù)也發(fā)生了巨大的變化。

    賈永利解讀說(shuō),首先,數(shù)據(jù)的規(guī)模越來(lái)越大。近年來(lái),無(wú)論是面向ToB領(lǐng)域、還是ToC領(lǐng)域,隨著技術(shù)的發(fā)展、需求的增長(zhǎng),企業(yè)、個(gè)人、設(shè)備都在時(shí)時(shí)刻刻產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的體積越來(lái)越大。

    同時(shí),數(shù)據(jù)種類(lèi)越來(lái)越多,逐步走向多樣性。除了我們熟悉的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),出現(xiàn)了更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如視頻、圖像、語(yǔ)音、文本等,并且這些多樣性的數(shù)據(jù)需要用多樣性的算力去處理,這也給數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

    第三,應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性要求越來(lái)越高。很多場(chǎng)景下,我們需要數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)時(shí)就可以被查詢(xún)、被分析,這個(gè)時(shí)間差要求越來(lái)越短。比如在工業(yè)領(lǐng)域,設(shè)備的持續(xù)數(shù)據(jù)處理要求就非常高;在金融領(lǐng)域,交易信息、風(fēng)控信息對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)延要求亦遠(yuǎn)超以往。

    最后,對(duì)于數(shù)據(jù)融合分析的要求也越來(lái)越高。很多場(chǎng)景下,我們希望不止分析當(dāng)前數(shù)據(jù),更希望歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析,隨著分析和交易越發(fā)緊密、融合,分析的結(jié)果、規(guī)則越來(lái)越多地被注入到實(shí)時(shí)交易系統(tǒng)中。

    不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)與訴求

    在解讀數(shù)據(jù)變化以及隨之而來(lái)的挑戰(zhàn)的同時(shí),賈永利亦在發(fā)言中剖析了不同行業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與他們的訴求。

    以運(yùn)營(yíng)商為例,隨著5G的到來(lái),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、需要處理的數(shù)據(jù)顯著增加。有預(yù)測(cè)認(rèn)為,5G的到來(lái)將帶來(lái)至少8倍以上的數(shù)據(jù)體積膨脹,那么就需要很多處理系統(tǒng),需要從單集群走向多集群——能不能處理好數(shù)據(jù)成為一個(gè)首要目標(biāo)。

    從廣大政企行業(yè)來(lái)看,越來(lái)越多的多樣性數(shù)據(jù)如何統(tǒng)一處理,是否遵循同一套標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范,從而能夠讓整個(gè)數(shù)據(jù)在處理過(guò)程中可管可控,更高效協(xié)同不同組織、不同廠家進(jìn)行開(kāi)發(fā),也極為關(guān)鍵。而像金融領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求極為苛刻,為了避免業(yè)務(wù)中斷過(guò)程造成的損失,實(shí)時(shí)性就成為了核心訴求。

    此外,為了高效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,千行百業(yè)的數(shù)據(jù)融合分析已成大勢(shì)所趨。是否可以通過(guò)一站式的分析平臺(tái),全局使用一份數(shù)據(jù),從而能夠更全面、精準(zhǔn)地進(jìn)行分析,從海量數(shù)據(jù)中找到客戶(hù)真正想要的價(jià)值,變得越來(lái)越重要。

    圍繞數(shù)據(jù)全生命周期提供整體解決方案

    為了應(yīng)對(duì)企業(yè)面臨的各種挑戰(zhàn),在數(shù)據(jù)域,華為云提出了FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖解決方案,圍繞客戶(hù)“采、存、算、管、用”等數(shù)據(jù)全生命周期提供整體解決方案。

    從架構(gòu)上來(lái)看,華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖解決方案是一個(gè)開(kāi)放的架構(gòu),充分利用了數(shù)據(jù)域的處理能力和云自身的云原生(Cloud-Native)能力進(jìn)行融合,率先做到了真正的基于云原生存算分離的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn),讓數(shù)據(jù)規(guī)??晒芾聿辉偈且粋€(gè)難題。

    華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖方案主要包含MRS大數(shù)據(jù)、GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、GES圖計(jì)算、一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU等云服務(wù)。其中,華為云FusionInsight MRS大數(shù)據(jù)、GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可助力客戶(hù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座,并通過(guò)HetuEngine數(shù)據(jù)虛擬化引擎簡(jiǎn)化用數(shù),提高效率。

    同時(shí),為標(biāo)準(zhǔn)化多樣性數(shù)據(jù),一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU向下可接入日志、文本、視頻、音頻、圖片等各類(lèi)型數(shù)據(jù),基于多樣性算力與CarbonData實(shí)現(xiàn)全局一份數(shù)據(jù)的統(tǒng)一格式存儲(chǔ);向上為伙伴開(kāi)發(fā)50+數(shù)據(jù)集成開(kāi)發(fā)API,使能數(shù)據(jù),攜手生態(tài)伙伴打造各行業(yè)應(yīng)用。

    目前,華為云FusionInsight已廣泛應(yīng)用于政府、金融、運(yùn)營(yíng)商、大企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè),攜手800多家合作伙伴,為全球60多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的3000多家政企客戶(hù)提供服務(wù)。

    華為云重磅發(fā)布實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品

    為響應(yīng)政企用戶(hù)在IoT和運(yùn)維監(jiān)控等場(chǎng)景下對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)效性的需求,華為云發(fā)布了GaussDB(DWS) 實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)新品,引入了HetuEngine和CarbonDate兩個(gè)重要引擎,具備快、易、簡(jiǎn)、省四大特點(diǎn)。

    HetuEngine可以幫助企業(yè)構(gòu)建一個(gè)虛擬化數(shù)據(jù)分析引擎,有了這個(gè)引擎就可以分析多元、多域更為復(fù)雜場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)。CarbonDate可以圍繞數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)進(jìn)行一系列優(yōu)化和數(shù)據(jù)格式組織,從而實(shí)現(xiàn)全局一份數(shù)據(jù)、以統(tǒng)一的格式存儲(chǔ),能夠給北向提供更加豐富的開(kāi)發(fā)API,使數(shù)據(jù)集成更容易、使用更高效。

    在“快”方面,GaussDB(DWS)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)時(shí)序數(shù)據(jù)單機(jī)入庫(kù)性能支持每秒10萬(wàn)條數(shù)據(jù)、每秒60萬(wàn)條流數(shù)據(jù)持續(xù)計(jì)算入庫(kù),并可線(xiàn)性擴(kuò)展。這樣無(wú)論在工業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域,抑或物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,都可以解決很多目前所無(wú)法解決的問(wèn)題。

    在“易”方面,GaussDB(DWS) 實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)支持基于SQL完成復(fù)雜流式計(jì)算語(yǔ)義定義,簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)。以Druid監(jiān)控的一個(gè)場(chǎng)景為例,僅用150行SQL代碼就實(shí)現(xiàn)了原有1900行Druid腳本同樣的功能,實(shí)現(xiàn)超過(guò)十倍的提升。

    在“簡(jiǎn)”方面,GaussDB(DWS) 實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)實(shí)現(xiàn)了1 = N。在一個(gè)平臺(tái)內(nèi),同時(shí)實(shí)現(xiàn)Flink/Spark Streaming(流數(shù)據(jù)處理)+Druid(流數(shù)據(jù)預(yù)聚合)+InfluxDB(時(shí)序數(shù)據(jù)處理),簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)和運(yùn)維工作。

    在“省”方面,時(shí)序數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的自適應(yīng)壓縮算法,最高可達(dá)40:1的壓縮比,將多維度行列存儲(chǔ)優(yōu)化,數(shù)據(jù)冷熱溫自動(dòng)分區(qū),從而極大地減少存儲(chǔ)空間,節(jié)省用戶(hù)成本。

    “華為云將圍繞數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行創(chuàng)新,聯(lián)合客戶(hù)和合作伙伴,通過(guò)更好的技術(shù),幫助千行百業(yè)真正管好自己的數(shù)據(jù)、用好自己的數(shù)據(jù),釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。”在發(fā)言的最后,賈永利如是說(shuō)道。

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    2020-08-31
    助力千行百業(yè)管好數(shù)據(jù)用好數(shù)據(jù):賈永利分享華為云大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐創(chuàng)新
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