对数据的一次完美“征服”,从智能开始

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作者
筋斗云
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“只有睁开眼,我才能看到大象的全景。”

——欢迎进入“数字经济时代”。

如今,数字经济正在以“革新者”的姿态,给我们所生活的这个世界带来巨大的变化,它不仅创造了新的经济形态,而且还改造了原有的经济形态。如果时光倒退十几年,可能没有人会预见到,这个世界会取决于“Code”,“数据”变成了类似电力和石油同等重要的新生产资料。华为全球产业展望(GIV)报告显示,全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的180ZB。

而在这个数字经济时代,ICT基础设施正在成为新“动能”,例如,5G让数据流动得更快、云计算使数据的计算和存储更加便捷、AI让人们可以直接得到结果无需费心过程。可以肯定的是,在未来相当长的一段时间内,数字经济将持续不断为各行各业带来发展的契机。

抵达数据的“理想国”,需翻过“三座大山”

让数据“发光发热”、发挥出应有的价值,是一件非常美好的事情。但不得不承认的是,其前途无量,但其道路曲折。从微观层面上看,各行各业的数字化基础还普遍薄弱。主要面临着三大挑战 :

挑战一:数据入库难。以医疗行业为例,自2009年国家相关机构多次出台文件推动电子病历的普及。然而,发展了10年后,由于录入效率等问题,电子病历升级之路还是非常缓慢和艰难。再如,一些企业常用的报表系统,每天花费在数据导入的时间可能会长达几个小时,效率低下导致了大量的数据失去时效性,就失去了后续数据分析的准确性。

挑战二:数据分析难,企业业务系统“烟囱式”建设 。数据的特点是数据源是分散的、多样的、非标准化的,海量的数据通常以半结构或无结构的形式存在。而企业业务系统的“各自为政”,让数据无法“流动”起来。笔者曾经采访过一所北京的高校IT负责人,这家高校就有三千多个数据库,如何将这些数据融合起来,就是一个很大的问题。如果再放到到其他数据量更大的企业或组织、一个城市、一个国家.......任务就更加艰巨,不是建了一个数据中心就能解决的问题。

挑战三:数据使用难。面对数据的洪流,“大”并不是最难以克服的挑战,数据应该是像“水电”一样,不需要花费很多成本就能随需随取的,因为所谓“差之毫厘便失之千里”,查找和获取数据影响到之后的数据分析精确性。

魔幻与现实的数据“智能”之旅

其实,上述这些挑战并非无解。

如果说,数据是新的生产要素,那么,智能的基础设施就是新的生产力。在上个月,华为推出了两大“杀手级“产品——人工智能原生(AI-Native)数据库GaussDB和业界性能第一的分布式存储FusionStorage 8.0,将数据带领到智能的美好时代。

为什么是“杀手级”?

首先,致敬数学家高斯的GaussDB, 是华为首创的AI-Native数据库,简单来说,就是把AI应用到了分布式数据库运行的全周期中,能够实现自运维、自调优、故障自诊断和自愈等,通过AI-Native,可让企业的运维成本下降,运维效率提升。此外,它支持异构计算,X86、ARM、GPU、NPU 等不同架构和支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。2019年5月21日,GaussDB通过数据中心联盟(Data Center Alliance,简称DCA)“分布式分析型数据库基础能力(大规模)”的测评,成为首家通过512节点大规模集群测试的分布式数据库厂商。

其次,FusionStorage 8.0首次实现了一套存储同时支持块、文件、对象、HDFS协议,一套存储可支撑一个数据中心,解决了企业随时需要扩展存储空间的需求,还可解决企业“数据孤岛”的痛点,在核心性能上表现上,业界标准测试SPC-1中,单节点性能高达 16.8 万每秒IOPS和1毫秒以内的时延。

重新定义数据基础设施

如果说,GaussDB分布式数据库和FusionStorage 8.0有效解决了数据“存储”和“调用”的两大痛点。那么,即将在本月揭开神秘面纱的华为智能数据解决方案将如何 重定义数据基础设施,进而将企业的整个数据之旅带向“智能”的巅峰?

在数字经济时代,谁掌握了数据,谁用得好,谁就将在这个数字时代脱颖而出,无论是企业组织,还是国家文明。到了那时,我们所熟悉的世界,又会发生怎样完全不同的情景?相信你也很期待。

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