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

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,一個智能數(shù)據(jù)時代正在到來。這不僅進一步凸顯了大數(shù)據(jù)的底座價值,也給數(shù)據(jù)的分析利用帶來了更多的挑戰(zhàn)。

在今日的在華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日上,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,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,人類經(jīng)歷了PC時代、互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代,隨著不同技術(shù)的演進,數(shù)據(jù)也發(fā)生了巨大的變化。

賈永利解讀說,首先,數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大。近年來,無論是面向ToB領(lǐng)域、還是ToC領(lǐng)域,隨著技術(shù)的發(fā)展、需求的增長,企業(yè)、個人、設(shè)備都在時時刻刻產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的體積越來越大。

同時,數(shù)據(jù)種類越來越多,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)處理帶來了更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

第三,應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的時效性要求越來越高。很多場景下,我們需要數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)時就可以被查詢、被分析,這個時間差要求越來越短。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)控信息對數(shù)據(jù)處理的時延要求亦遠超以往。

最后,對于數(shù)據(jù)融合分析的要求也越來越高。很多場景下,我們希望不止分析當(dāng)前數(shù)據(jù),更希望歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行聯(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)則越來越多地被注入到實時交易系統(tǒng)中。

不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特點與訴求

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

以運營商為例,隨著5G的到來,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、需要處理的數(shù)據(jù)顯著增加。有預(yù)測認為,5G的到來將帶來至少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)成為一個首要目標(biāo)。

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

此外,為了高效挖掘數(shù)據(jù)價值,千行百業(yè)的數(shù)據(jù)融合分析已成大勢所趨。是否可以通過一站式的分析平臺,全局使用一份數(shù)據(jù),從而能夠更全面、精準(zhǔn)地進行分析,從海量數(shù)據(jù)中找到客戶真正想要的價值,變得越來越重要。

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“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)上來看,華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖解決方案是一個開放的架構(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)和實現(xiàn),讓數(shù)據(jù)規(guī)模可管理不再是一個難題。

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)倉庫、GES圖計算、一站式數(shù)據(jù)運營平臺DAYU等云服務(wù)。其中,華為云FusionInsight MRS大數(shù)據(jù)、GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫,可助力客戶在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中構(gòu)建堅實的數(shù)據(jù)底座,并通過HetuEngine數(shù)據(jù)虛擬化引擎簡化用數(shù),提高效率。

同時,為標(biāo)準(zhǔn)化多樣性數(shù)據(jù),一站式數(shù)據(jù)運營平臺DAYU向下可接入日志、文本、視頻、音頻、圖片等各類型數(shù)據(jù),基于多樣性算力與CarbonData實現(xiàn)全局一份數(shù)據(jù)的統(tǒng)一格式存儲;向上為伙伴開發(fā)50+數(shù)據(jù)集成開發(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、運營商、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多個國家和地區(qū)的3000多家政企客戶提供服務(wù)。

華為云重磅發(fā)布實時數(shù)倉產(chǎn)品

為響應(yīng)政企用戶在IoT和運維監(jiān)控等場景下對數(shù)據(jù)倉庫時效性的需求,華為云發(fā)布了GaussDB(DWS) 實時數(shù)倉新品,引入了HetuEngine和CarbonDate兩個重要引擎,具備快、易、簡、省四大特點。

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

在“快”方面,GaussDB(DWS)實時數(shù)倉時序數(shù)據(jù)單機入庫性能支持每秒10萬條數(shù)據(jù)、每秒60萬條流數(shù)據(jù)持續(xù)計算入庫,并可線性擴展。這樣無論在工業(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法解決的問題。

在“易”方面,GaussDB(DWS) 實時數(shù)倉支持基于SQL完成復(fù)雜流式計算語義定義,簡化開發(fā)。以Druid監(jiān)控的一個場景為例,僅用150行SQL代碼就實現(xiàn)了原有1900行Druid腳本同樣的功能,實現(xiàn)超過十倍的提升。

在“簡”方面,GaussDB(DWS) 實時數(shù)倉實現(xiàn)了1 = N。在一個平臺內(nèi),同時實現(xiàn)Flink/Spark Streaming(流數(shù)據(jù)處理)+Druid(流數(shù)據(jù)預(yù)聚合)+InfluxDB(時序數(shù)據(jù)處理),簡化了開發(fā)和運維工作。

在“省”方面,時序數(shù)據(jù)經(jīng)過實時數(shù)倉的自適應(yīng)壓縮算法,最高可達40:1的壓縮比,將多維度行列存儲優(yōu)化,數(shù)據(jù)冷熱溫自動分區(qū),從而極大地減少存儲空間,節(jié)省用戶成本。

“華為云將圍繞數(shù)據(jù)持續(xù)進行創(chuàng)新,聯(lián)合客戶和合作伙伴,通過更好的技術(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)的價值!痹诎l(fā)言的最后,賈永利如是說道。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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