有一天，美國零售企業好市多(Costco)接到了一位母親的投訴：“我的女兒才16歲，你們卻向她推銷孕婦類的產品。”
但是，這一次，尷尬的是這位母親自己，她16歲的女兒確實懷孕了。為什么賣貨的商場，卻能比朝夕相處的母親，更早知道女兒的孕事？
回答這個問題，要扯上一個在2012年熱透全球科技行業的關鍵詞——大數據。
數據之大
發現自己懷孕之后，16歲的她不敢告訴母親，只能時常在網上瀏覽一些和懷孕相關的網站，搜尋一些孕婦要用的東西。這些瀏覽行為會被當做數據記錄下來，Costco的數據分析團隊，會據此進行精確的商品促銷定位。
向記者講述這個故事的華為企業業務BG存儲營銷總監楊傳斌，有很多這樣的故事。
“最近我們中標了山東移動，運營商對大數據的需求是相當的迫切和強烈。”楊傳斌說，對用戶的話費清單進行分析，不管是對用戶還是對運營商自己都能帶來很大的價值。
首先，從用戶層面看，用戶查詢到自己每月的話費單后，面對一長串的數字，往往無所適從。他們需要知道的是，自己這個月漫游多還是本地電話多，接電話多還是打出電話多，哪些是自己聯系最多的人。
其次，從運營商層面來看，山東移動有數千萬客戶，怎樣發掘這些用戶的共性消費特征，制訂出符合用戶需求的資費套餐，是一個很大的學問。
而這些都有賴于引入大數據的存儲系統和分析系統。“部署大數據，一方面可以增加客戶的黏度，另一方面可以降低運營成本，有的資費套餐只有很少人用，卻還要為它維持一整套系統。”楊傳斌向記者透露，華為的大數據解決方案已經在電信領域有了很多成功案例。
“大數據”的風靡一時，歸根結底還是因為人類社會數據量的幾何級增長。
“根據我們的跟蹤，每18個月新產生的數據量是過去所有歷史數據的總和。”楊傳斌說，盡管公眾接觸到大數據這個概念是最近一兩年的事，但在業界，這個詞早在上世紀60年代就已經出現。
從那時候到現在，人類對數據的應用主要經歷了三個階段。
第一個階段被稱為關鍵應用部署階段，時間從上世紀60年代到80年代早期，當時的主要用戶是企業，主要是在大型機上部署財務、銀行等關鍵應用系統，存儲介質包括磁盤、磁帶、光盤等。
這些數據很關鍵，很重要，盡管當時人們稱之為大數據，但從現在看來，這些數據的量是很有限的，這從上述存儲介質的出貨量增長上就能看出來。
第二個階段是企業自動化階段，標志是PC的出現和大量應用，企業內部出現了很多以辦公文檔為主要形式的數據，包括office文檔、Excel文檔，以及后來的圖片、圖像、影像和音樂等。這時候，產生數據的不僅僅是企業的財務人員，還包括大量的辦公人員，這極大地促進了數據量的增長。
互聯網的興起為數據的第三次大規模增長插上了翅膀，在這個階段，產生數據的人更加擴展了，不光是企業的辦公人員，幾乎全民都在制造數據。與此同時，數據的形式也極大豐富，各種應用層出不窮，既有視頻、微博、博客等主動產生的數據，也有搜索、瀏覽網頁等被動行為過程中被記錄、搜集的數據。
楊傳斌說，發展到今天，這些數據已經呈現指數級的增長。目前全球性的科技公司都要和PB級規模的數據打交道，而Facebook每天要存儲大約100TB的用戶數據，NASA(美國國家航空航天局)每天要處理約24TB的數據。
這些用來存儲數據信息的單位可能比較抽象，拿人們熟悉的兆(MB)來做參照，1024個MB是1個GB，1024個GB是1個TB，1024個TB是1個PB，1024個PB是1個EB， 1024個EB是1個ZB。舉個例子來說，歐洲物理對撞機每年會產生28PB的數據規模。
楊傳斌說，目前全球每年產生的數據量是ZB級，到2015年會達到35個ZB。
商業機會
數據無處不在，并通過各種可能的方式影響著企業業務和每個人的生活。但某種程度上，這又是一個很容易陷入行話堆砌和承諾陷阱的領域，尤其是最近一兩年來，隨著“大數據”成為科技熱詞，各路廠商紛紛從自己的角度出發，推介自己形形色色的大數據產品和解決方案。一時之間，趕時髦者有之，新瓶裝舊酒者有之。
“華為目前推出的大數據存儲產品，比如N8000、CSS等就具有這樣的特征。”楊傳斌說，作為高性能存儲的一個指標，華為的大數據解決方案在最近的一項測試中達到了300萬OPS。這是衡量存儲性能的一個指標，意思是每秒鐘能進行300萬個操作。
楊傳斌向記者透露，華為的這些大數據存儲已經在國內外有了很多客戶，除了前文提及的Costco、山東移動、歐洲核子研究中心(CERN)，還包括工商銀行、全球最大的體育視頻節目制作公司IMG等。前者希望從客戶的存儲中挖掘投資習慣，并向客戶針對性地推薦理財產品；后者對分布式動態視頻渲染有著很大的需求。
“除了存在那里，大數據主要還是要給存儲數據的用戶或者是最終的使用者帶來價值。”楊傳斌對記者表示，對于如何從數據中發現價值，業界有很多不一樣的技術，其中最主要的是以Hadoop為基礎建立的一整套分析體系。
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架，主要來源于開源社區。楊傳斌說，這個體系由眾多的自由貢獻者、部分廠商，通過開源的方式提供出來供大家自由使用，華為在其中也貢獻了自己的計算分析和存儲技術。
截至目前，無論是英特爾、IBM、EMC這樣的基礎架構廠商，還是微軟、SAP、甲骨文這樣的應用軟件廠商，都推出了支持Hadoop或者基于Hadoop的產品線，以應對市場對于大數據的需求。
“華為也會在Hadoop的體系內提供接口，和整個大數據的分析領域對接起來。”楊傳斌說，Hadoop對于IT業界來說，除了存儲，還可以在計算、分析、數據調度等方面為企業帶來商機。
著名市場研究公司Gartner在2012年10月發布的一份研究報告稱，在2012年，大數據對全球IT開支的直接或間接推動達960億美元，而到2016年，這一數字預計將達到2320億美元。
基于大數據的分析，未來會在社會的方方面面得到應用。比如，通過遍布各地的電子眼和監控攝像頭，警務系統可以基于大數據識別一些危險的人或危險的行為，發現苗頭進行預警。
再比如，現在幾乎沒有人可以離開手機，而手機信號的大數據使用，未來甚至可以用于控制交通流量，通過車上的GPS和手機，當交通進入擁堵狀態，就通過手機提示你進入某個路段要收費，如果執意進入，費用就從手機上直接自動收取了，這就避免了現在在各個路口設卡刷卡的做法所帶來的麻煩。
“這些都是和政府的政策相關，技術上已經完全能實現，只不過政策上怎么部署的問題。”楊傳斌說。
格局未定
“大數據還剛剛開始，可以說還沒有形成格局。”楊傳斌認為，截至目前，也還沒有一個完全獨立的大數據市場來作為樣本分析。
談到市場競爭，楊傳斌表示，“從國內來講，華為在大數據領域遇到的競爭還是比較少的，因為其他廠商還不太關注中國市場的大數據；從海外來講，大數據解決方案提供商涵蓋傳統基礎架構廠商、新興軟件廠商和一些基于開源平臺的廠商，提供大數據收集、存儲、提取、分類、分析、報表、商業智能等某幾方面的功能模塊。”
事實上，存儲巨頭EMC對大數據也一直在搖旗吶喊。EMC董事長、總裁兼首席執行官喬·圖斯曾對記者表示，大數據已不僅停留于概念，數據大爆炸催生了社會各界對數據分析的需求。他還預測，大數據的發展必將影響職場，未來，擁有一個數據科學(Data Science)學位將比擁有一個計算機科學(Computer Science)學位更有市場。
在華為看來，大數據解決方案和傳統IT相比面臨一些新的挑戰，首先，大數據應用的數據量很大，并且是有一個逐步積累的過程，要求無論是存儲能力和計算能力都需要按需可擴展；其次，大數據由于數據體量龐大，數據移動面臨困難，要求應用程序就近計算，結果輸出；第三，存儲面臨著成本壓力問題，重刪、備份及歸檔一體，可大幅降低存儲成本。
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本文標題：華為：大數據與大未來
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