雲計算領域還將保持增長趨勢，而增長的幅度將會放緩

雲計算大潮有沒有退去暫時誰也說不好，而就著名研究機構Gartner的最新調查報告顯示，雲計算領域還將保持增長趨勢，而增長的幅度將會放緩，畢竟雲計算已經風風火火了不少時間。 而今，和雲計算同樣沒有明確定義的一個新概念越來越流行——「大資料」。 而且大資料已經開始改變了IT格局，根據Gartner的資料顯示，僅2012年大資料就帶動全球280億美元的IT支出，2013年帶動的IT支出規模可望進一步增至340億美元。 而放眼目前IT巨頭多是出手延伸整個產業鏈，很少有只撰于產業鏈中某一環節的企業，但是現在卻有這樣一個公司只專注大資料，讓我們走近臺灣精誠集團雲中心，走近Big Data事業部即Etu(「知意圖」公司)負責人蔣居裕先生。

回頭看 誰走在大資料的前面?

大資料論起源肯定是美國，也流行於美國，並不是因為美國的技術有多麼發達，而是因為他們有使用者量巨大的互聯網服務基礎。 社交網路、物聯網、電子商務起步早，行動裝置普及度高等「先天」因素也讓他們的資料不再「單純」，而且單純的資料格式也無法滿足這些業務需要。 結構化資料、半結構化資料和非結構化資料的三種類型中，結構化資料目前的傳統RDBMS的技術(關聯式資料庫管理系統)相對於其他技術來說成熟而且性能優勢明顯，而對於其他兩種形式的資料，目前解決方案仍然處於成長甚至是剛剛起步階段。

對於大資料的產生，可以說毫無疑問的要歸功於互聯網公司，但實際上並不是只有互聯網公司才用到大資料，當下的銀行、保險類金融業企業、電信運營商、某些製造業領域的企業、醫療行業等都是大資料的真實而直接的使用者。 現在互聯網、電子商務、快消業的企業因為資料量增長最為迅速，而使得他們的需求走在了大資料的最前端。 蔣居裕先生認為這些公司或多或少都有自己的解決方案和技術，而從美國的經驗來看，大資料處理平臺中一個主流處理技術Hadoop，雖然不是唯一的解決方案，卻成為主要的解決方案之一，尤其是2006年被開源以後，近6、 7年的發展日趨穩定。

破解大資料誤區 Etu提出一體化解決方案

儘管有人說大資料和雲計算是截然不同的兩個概念，但是不可否認的是二者有著很多交集，甚至是「大資料離不開雲」的意味。 從硬體層上說分散式存儲、虛擬化伺服器的彈性支援等都是雲計算的重要特性，但也正因如此很多人產生了一些誤區。

·誤區一、「大資料就是存儲」，一種新的存儲技術。

而實際上這種「誤區」只是認識的片面，主要在於大資料的存儲是基礎，而更重要的是處理工作，畢竟存儲是為進一步處理做準備。 所以從這個角度來看，一般人的理解有些錯誤。 所以請記住大資料一定是存儲跟計算同時要發生的。

誤區二、行業受眾小，並非廣泛適用。

雖然大資料起源互聯網，但因為異構資料的存在，很多傳統行業其實需求更加迫切。 像圖形、圖像識別等領域、自動控制領域很多場景都需要大資料的説明。

當然，還有人會認為結構化資料處理起來相對容易，用不到「大資料」的概念，或者大資料處理可能只是BI，為企業提供商業智慧。 蔣居裕先生認為除了BI之外，有時候需要做文字或者圖形上的搜索;同樣，還有一些來自改善使用者體驗使用的，比如運營商、金融保險類公司。 在蔣居裕先生的觀點中，對資料進行了一個分層描述：

頂層：Hot Data，這是比較熱的資料，它的即時需求最高，在查詢之後幾秒鐘就要得到結果;

中層：Warm Data，有一點溫度的，它需要隨時查詢，它處理的時候不需要幾秒鐘得到結果;

底層：Cold Data，這類資料最大的特性就是看起來我不會再用到它，只需要從起來就可以了。

而這三層資料中，最容易做的其實就是底層冷資料Cold Data，只要條件允許，這部分資料可以一直沉澱在磁片上。 最直接的入手點就是頂層，大量資料採礦、資料倉儲的案例和解決方案讓基於關聯式的Hot Data容易被應用。 當然完成這所有三層資料的處理工作，已經說明這家公司有一套資料生命週期管理。 但重點還是會回到資料本身上，這些所有的資料可以做什麼?保存這麼資料到底有多大價值?也許這個問題在於是如何找出你跟同行之間不同、如何提供與競爭對手不同服務，讓使用者體驗與同行之間的出發點上。 而目前市場來看雖然很多企業有這個需求，但是大部分大資料解決方案都是以專案形式體現，沒有一個產品化或者針對某個行業而推出的標準產品推出，這讓更多的使用者很難去說清楚自己的需求，也對技術實現本身產生了巨大的阻礙， 蔣居裕先生認為這樣的現狀催生了我們推出大資料一體機Etu Appliance的原因之一。 Etu其實也是希望通過這樣的方式將軟/硬體一體的方式交付給使用者，用產品化的形式推動大資料超市。

(責任編輯：蒙遺善)