【IT168 资讯】在5月10日举行的2016浪潮服务器存储全国合作伙伴大会(IPF2016)期间，浪潮举办的大数据分论坛也受到了与会者的热切关注。会上，浪潮推出的云海大数据一体机、云海Insight大数据平台以及云海IOP云支撑平台，让合作伙伴眼前一亮。同时，浪潮也表明，推动大数据落地的关键，除了产品和解决方案以外，建设广泛合作的大数据生态体系，团结ISV以及各类合作伙伴也是至关重要的。

　　大数据分论坛

　　浪潮此次大数据产品的发布，一方面,其产品体系近一步完善，提供涵盖云计算硬件基础设施、软件定义环境、大数据以及云应用开发的平台解决方案和产品进一步完善，实现从IaaS到PaaS的业务能力扩展。另一方面,其业务定位近一步明确，即在持续深化“计算+”，聚焦关键业务计算、云计算和深度学习计算的战略框架下，重点围绕云计算、大数据平台能力的建设，提供软硬一体化的大数据平台解决方案和云应用支撑平台，推动数据整合和应用创新，构建开放融合的大数据新生态。

　　应对大数据和应用创新的双重挑战

　　从大数据带来的挑战看，随着云计算、移动互联网、社交网络、物联网的快速发展，呈指数级增长的数据量，特别是非结构化数据的快速增长给企业的业务发展带来了巨大的压力。IDC预测，到2020年，全球的数据存储量将达到40ZB。这对企业存储的方式、成本和扩展性提出了新的要求。另外，传统的处理结构化数据的方法并不能适应对非结构化和半结构化数据的处理，数据的深入挖掘和分析是一个棘手的问题。

　　从应用创新带来的挑战看，以智慧城市为例，建立一个拥有2000万人口的智慧城市，需要的软件代码量可能要10个微软公司开发10年。当然我们找不到更多的微软，所以只能通过产品平台的建设，提升创新速度、降低创新成本，同时提升创新能力。

　　面对大数据和应用创新带来的严峻挑战，全球的资本和市场通力协作，正努力构建一个以大数据为核心的新生态，围绕着数据的采集、存储、计算、服务以及数据的可视化，不断涌现出大量新型的解决方案和商业模式。

　　一方面，浪潮将云计算与大数据紧密结合，实现联动创新;另一方面，浪潮加快了大数据产品和解决方案的创新速度，在产品上不断推陈出新，云海Insight和云海IOP两款大数据软件的推出就是最好的例证。

　　云海Insight是一款大数据中间件的产品套件，主要针对非结构化和半结构化数据，提供从GB级到PB级数据的适应高并发访问、数据查询和分析处理等不同应用场景的大数据处理能力，能够帮助企业客户轻松构建包括数据采集、数据存储、数据处理、数据应用开发等在内的覆盖大数据生命周期的管理体系。

　　云海Insight有两个典型特征：第一，从处理数据量看，它涵盖了从GB级到TB到PB的数据计算能力;第二，从计算模式看，它支持并行计算、分布式计算、内存计算等多种计算模式。与市场上其他同类产品相比，云海Insight是为企业客户定制和优化的软件套件，可以充分满足用户当前以及未来相当长时间内的大数据应用需求。

　　具体来看，云海Insight包含内存数据库MemDB、分布式数据仓库MPP和分布式计算引擎HD，其中内存数据库MemDB是一个支持OLAP、OLTP、高并发的内存数据库产品，分布式数据仓库MPP是应用于即席查询及实时在线查询的大规模分布式并行处理数据库，而分布式计算引擎HD是处理海量数据、进行数据分析和数据挖掘的Hadoop发行版。

　　云海Insight提供了部署、监控、管理的可视化工具，另外还提供了SQL、API、命令行、可视化界面多种操作方式，可轻松实现多类型访问接口。云海Insight支持标准化的x86平台，支持融合架构的大数据一体机，可以以内置服务的形式无缝集成进云海IOP平台。

　　另一个大数据产品云海IOP是一个完整的PaaS平台，可以支持快速的应用创新。云海IOP同样具有两个特征：第一，云海IOP既能支持传统的应用系统开发，也能支持云应用开发，从而实现了对混合IT模式的支持，既兼顾历史应用，又面向未来;第二，云海IOP是一个开放的平台，除了内置的服务之外，还允许企业用户和浪潮的合作伙伴，将第三方的中间件和服务集成到这个平台上，成为支持快速应用创新的一件利器。

　　大数据的新生态体系包括几个层面：数据采集、数据存储、数据计算、数据服务，最上层是数据的可视化，以及数据的洞察。云海Insight解决的是数据采集、数据存储、数据计算层面的问题。而云海IOP是面向数据服务层的云应用开发平台，它要对中间件进行分布式改造，以服务的方式，简化程序员的创新，将传统的功能性、流程性应用转变为一种智慧型的应用。浪潮云海OS解决的是所有基础数据的可变化、可调动，以及数据整合的问题。浪潮集团副总裁、浪潮首席科学家张晖表示：“未来，我们将围绕数据洞察做更多工作。”

　　融合是独特优势

　　张晖表示，若想彻底解决大数据落地的问题，至少要做到以下两点：第一，让数据计算与数据储存储之间的距离近一点，再近一点，这样才能提升数据计算与存储的效率;第二，让应用需求定义计算方式，计算方式又可以定义存储模式，存储模式又能定义硬件的架构，只有将数据计算、数据存储与硬件架构这三个层面充分、高效地结合在一起，才能真正释放出大数据的潜能和威力。大数据必须围绕着数据计算和数据存储进行大量优化。

　　浪潮的核心战略是，围绕硬件重构和软件定义进行深度融合，从而实现及时、一体化的交付。在对数据计算和存储进行了大量优化，以及在软件定义和硬件重构方面进行深度融合的基础上，浪潮发布了云海大数据一体机。

　　浪潮云海大数据一体机具有以下特点：采用Share Nothing分布式处理架构，平台可随客户数据和业务的增长实现灵活扩展，可支持最大扩展到4000节点;完全实现软硬一体化“端到端”交付，出厂前已完成定制化配置，到用户现场后可即付即用;采用整体性融合式调优，保障了性能卓越，可有效实现海量数据的存储、分析挖掘需求;采用浪潮操作系统安全增强系统保障安全，同时采用高可用元数据备份、高可用元数据管理以及共享存储异常机制等方法保障软件层面的可靠性，采用高冗余设计、热更换设计、过载保护芯片以及I/O设备绑定技术等方法保障硬件层面的可靠性，从而确保业务连续性。

　　“在大数据方面同，浪潮可以提供软硬件一体化的解决方案是最大优势之一。”张晖表示。

　　产品平台化

　　传统的信息系统建设基本是由各业务部门引导的，容易导致”烟囱式“的信息孤岛，其运作模式、组织架构、生态模式，以及ISV的建设模式都是纵向的。在云计算和大数据时代，横向的平台化的模式将颠覆传统的信息化建设模式， IaaS、PaaS、SaaS都是平台化的。”平台的建设，将改变创新的模式，降低创新的成本，增强创新的能力，激发更多的创新潜能。现在，浪潮除了在基础架构层面提供产品和解决方案以外，还会在PaaS层面提供产品和解决方案。“张晖表示，”我们将为用户提供一整套解决方案。大量ISV可以在浪潮的产品平台上进行开发、部署。“

　　大数据产业链非常长，涉及的业务非常广，靠一个厂商的力量很难推动大数据的落地。因此，浪潮会寻求与全球的合作伙伴进行协作。浪潮已经进行了一些有益的尝试，包括调整产业资源布局，整合内外部的优势技术资源，将自己的一些技术和产品分阶段逐层展开，同时将云计算、大数据、深度学习等紧密融合在一起，为一些特定的大数据应用场景定制解决方案。”开放合作，维护生态，这是浪潮推动大数据生态链发展的两个核心点。另外，我们还要实现国际化发展，包括人才和视野都要国际化。“张晖表示。

　　在IPF2016上，浪潮提出的“智慧计算”框架，以云计算作为计算、存储等资源的基础平台，以大数据作为实现计算和数据价值的方法。2016年，浪潮将在存储、云计算操作系统、大数据治理平台等方面给用户和合作伙伴带来更多惊喜。