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韩振兴:华为大数据存储战略与实践

慧聪广电网  |  2013年12月02日
慧聪网总部基地2013年度慧聪网广电行业发展论坛顺利举办。本次论坛成功举办得到了上海云讯科技有限公司,深圳同州电子有限公司的支持。中央电视台、央视网、搜狐、腾讯、网易等多家媒体与会报道了此次论坛。大数据背后的产业价值高峰论坛现场,华为存储Marketing解决方案部部长韩振兴先生,为我们带来华为大数据存储战略与实践的演讲报告。

  慧聪网总部基地2013年度慧聪网广电行业发展论坛顺利举办。本次论坛成功举办得到了上海云讯科技有限公司,深圳同州电子有限公司的支持。中央电视台、央视网、搜狐、腾讯、网易等多家媒体与会报道了此次论坛。大数据背后的产业价值高峰论坛现场,华为存储Marketing解决方案部部长韩振兴先生,为我们带来华为大数据存储战略与实践的演讲报告。

  华为存储Marketing解决方案部部长韩振兴先生报告全文:

  各位领导,各位嘉宾上午好,今天很高兴在这样一个地方跟大家做这样一个主题分享,今天演讲题目是华为大数据存储战略与实践。存储大数据这样一个非常火热的话题,就说是尤其在最近一年我感觉在我周围所有的各行各业所有的朋友都在讨论大数据,但是大数据到底是什么?今天我做这样一个分享。

华为存储Marketing解决方案部部长韩振兴先生

  今天我分享的内容分为三个章节,首先第一个章节是迎接大数据时代的到来,这个章节我主要分享一下什么是大数据,大数据产生一个时代的背景,以及大数据对我们生活有什么关系和影响。

  接下来我分享一下华为在大数据存储这块它的战略,它如何构想如何实践。

  最后是我们相关的实践。

  先来看一下大数据时代产生的背景,我们可以看到这样一张图,这是非常有名的一张图片,我们信息时代从大机到小机到PC到桌面到移动社交,到我们谈论的语言,到我们谈论虚拟化时代的演进,这样时代演进背景下我们看到一个显著现象是什么?是整个数据在爆炸式的增长,根据全球预测,全球会有4万亿B,1ZB等一千B,一千B到一千G。每一个术语在全球都是一个沙子一个树叶可以布满整个地球。每隔18个月所有数据在全球都会再翻上一番。大数据产生的背景,就是我们数据爆炸式的增长。很多朋友问既然爆炸式的增长海量这么多数据,这个数据从哪来的?我们看一张图这是2013年在Facebook非常有名的照片,展示了2009年到2013年两任教皇在梵蒂冈登机的场面。2009年大家每个人拿个照相机这样的,到了2013年每个人都是自媒体时代。

  我们看第二张图,这是来自欧洲原子能的物理机构,每秒大概在整个的原子对撞的管道有三千万的离子,接近六千亿碰撞,在整个碰撞的过程当中接近每秒产生1KB的数据。我们可以想象在整个的数据发现的过程当中,发现离子产生多少数据,我们可以想象这块是海量数据的来源。底下给的大家分享一下像SK也是在我们高精尖的科研机构里面比较有名现在正在建设的一个项目。在南非和欧洲建设一个望远镜的阵列,整个项目的建设过程大概需要10年到20年,到2015年的时候数据就会达到一亿B这个庞大的规模。这是来自高精尖科研的机构,本就是大数据一个很重要的来源。

  我们看最后一个图片,是我们非常有名的网站Facebook,每天产生50TB这样日志的数据,它数据的分析衍生出100TB分析的数据,这个数据量也是非常庞大的,这样一个社交网站每天会有150TB,我们谈这么多有这么多的数据,是不是所有数据带来了大数据的问题,不是的。因为所有的这些数据如果是全都散落在我们每个电脑硬盘里面本身不需要管理。第三张我们看到云化的ITC的建设,引发了数据管理数据分析的问题。机器制造和人为制造贡献了海量数据,集中式中心建设更加艰巨了数据的集中。

  讲到这可能问到是不是前面讲海量的数据就是大数据,直观大数据这个问题业界争论很多,有人说海量的数据是大数据,有人说数据的种类类型多就是大数据,有人说数据处理速度快是大数据,有人说数据分析挖掘就是大数据。大数据本身在我们今天业界来看是一个内在并不完全确定它外延又非常宽泛的命题。我们是怎么来看待大数据的?大数据是一个纽带,数据海量爆发式的增长成指数级的增长,数据增长和数据处理能力在业界不匹配,数据增长太快,而数据处理本身没有达到这样一个规模,所以大数据如果平衡快速增长与处理分析这个方面是一个很大挑战。

  同时对于所有的海量产生的数据来说,这些数据如何能够进行有效价值的提取,这个目前来说没有特别好的工具。相对来说比较好的工具就是加速这个进程,就是我们知道的Hadoop这样一个工具,之所以它这么出名也是因为数据分析处理这块的功能。如果我们把数据看成一种资产,如何对数据这个资产进行管理。大数据是一种挑战,同时大数据引发自己的处理方法。传统数据都是以应用为中心,我们往前一看因为数据本身是从数据产生使用,分级分档都是从属应用。在大数据背景下传统的处理方法满足不了海量的处理,大数据引入一个处理论,以应用为中心向以数据为中心的偏移,我们数据存储,数据分析,数据价值,大数据方法论需要以数据为中心。

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