爱华网系列专题：大数据营销
从海量数据中迅速找出想要的信息是件让人十分愉快的事，但恐怕并不容易实现。 海量数据又称大数据，其价值远比想象中来的真切。大数据对美国医疗保健行业每年潜在的价值可达3000亿美元。在零售业，使用大数据可能带来营业利润潜在的增长达60%。问题是，当用户拥有越来越多的资源时，会发现其带来的海量数据让人无所适从，在海量数据中查找相关数据如同大海捞针。 别担心，EMC大中华区云计算解决方案业务总监谭仲良告诉《中国经济和信息化》，云计算和大数据的火爆也催生了新的行业数据科学家。他们能帮助公司从销售报告、客户社交网络甚至语音电话等大数据中获取、分类整理相关数据并且加以应用。作为企业用户，首先要做好准备迎接云计算和海量数据来临的挑战。 私有云还是云
CEI：很多国外的云服务提供商都在中国推动私有云的建设，但也有人认为私有云并不是真正意义上的云计算，其只是企业的内部IT，你如何看待这个问题？ 谭仲良：根据美国国家标准与技术学会（NIST）的定义，云计算是一种能够通过网络以便利的、按需的方式获取计算资源（网络、服务器、存储、应用和服务）的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够快速获取和释放。云计算的基本特征是：按需自助服务、广泛的网络接入、资源池、快速弹性、按使用量计费的服务。云计算的部署模式有私有云、公有云和混合云之分。私有云是云基础设施为某个组织独立运作的，私有云可以被该组织管理，也可以委托第三方管理。这些云基础设施可以用于生产环境，也可以当作备用设备。 因此私有云也是真正意义的云，并不是企业内部现有IT环境的全新替换，而是现有IT基础架构的不断转型。 CEI：现在很多企业都在建设自己的私有云，其私有云是如何实现跟公有云的连接的？ 谭仲良：只要私有云与公有云遵从相同的标准或技术，就能实现私有云与公有云的无缝连接。EMC的虚拟存储VPLEX能在私有云和公有云之间架起一道桥梁，通过与业界先进的虚拟化技术结合，例如VMwarevSphere和MicrosoftHyper-V，就能实现在私有云和公有云之间无缝的在线迁移应用和数据，实现私有云和公有云之间的动态的资源共享。 CEI：你如何看待云计算产业的发展趋势？混合云是大势所趋吗？ 谭仲良：云计算产业是IT发展历史上最大的一次浪潮，将彻底地改变IT部署、管理和使用的模式。云计算将促使现有企业IT系统的转型。混合云提供了最引人瞩目的经济性和业务的灵活性，将是大势所趋。 CEI：那么混合云与私有云和公有云相比有哪些优势？ 谭仲良：混合云通过虚拟化和整合，可以优化工作负载来源。当私有云将要达到或处于业务高峰时，可以动态地迁移应用和数据到公有云中，优化了业务爆发期的资源调配。混合云与私有云和公有云相比，在应用部署和维护标准的架构方面有更高的生产率和敏捷性。混合云可以帮助我们的客户取得更高水平的整合、自动化和效率。 CEI：目前，云计算在发展的过程中遇到的最大障碍是什么？作为云服务提供商应该如何突破？ 谭仲良：目前在云计算的发展过程中遇到的最大障碍是缺乏规划和优化，以及信任。EMC云优化服务可以帮助我们的客户和云服务提供商规划并优化其云计算基础架构，RSA（一家提供信息安全解决方案的公司，2007年被EMC收购）可以帮助我们的客户和云服务提供商建立一个可信任的云计算架构。 无缝连接可以实现 CEI：今年3月，IDC发表的一份报告称，预计大数据技术与服务市场销售量将从2010年的32亿美元增长到2015年的169亿美元，其年均增长率会是一般IT市场的7倍。大数据市场的火爆让人们更想搞清楚大数据到底是什么？ 谭仲良：大数据是个发展中的概念。EMC所说的大数据是指数据集的大小远远超过现在使用的通用软件工具，在能够容忍的时间内捕获、管理和处理这些数据的能力。大数据的大小是一个不断变化的目标，不是固定的，单一数据集可以从几个TB（1TB=1024GB）到许多个PB（1PB=1024TB）。大数据的例子包括：Web日志、物联网的RFID射频ID、传感器网络、社交网络、社交数据、互联网文本和文档、互联网搜索索引、呼叫详细话单记录、天文数据、大气科研数据、基因测序数据、生物地球化学数据、生物学数据、视频监控、医疗影像、摄影归档、视频归档、大型的电子商务等。大数据特点，一是数据集很大，从几个TB到许多个PB，另一个某些大数据应用像基因测序、电影剪辑、地震研究等产生的单个文件，大小可能超过5TB。 CEI：通过大数据进行用户行为的分析在哪些行业体现得最为成功？ 谭仲良：大数据将是创新、竞争和提高生产率的下一个领域。大数据蕴藏着许多市场机会，我们需要抓住大数据的价值。例如，大数据对美国医疗保健行业来讲，每年潜在的价值可达3000亿美元；大数据对欧洲公共部门的管理来讲，每年潜在的价值是2500亿欧元；在零售业，使用大数据可能带来营业利润潜在的增长达60%。从目前看，互联网、电子商务、零售、医疗保健、电信等行业通过大数据进行用户行为分析，可取得更大的成功。 CEI：传统的数据仓库、商业智能和数据分析技术能够应付海量的数据信息吗？企业对来势汹汹的大数据应该如何应对？ 谭仲良：传统的数据仓库、商业智能和数据分析技术不能在“能够容忍”的时间内，捕获、管理和处理海量的数据信息。它们只能处理部分数据，而且不是实时处理。面对来势汹汹的大数据，企业的大数据之旅可以分成三步走：第一步构建一个基于云计算的大数据基础架构，第二步提供敏捷的分析，第三步成为具备可预测性的企业。 CEI：大数据时代，云计算如何解决数据在云端的集成与分享、个人数据的无缝连接、数据的跟踪分析和挖掘？ 谭仲良：大数据和云计算是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。简单形容两者的关系就是“大数据离不开云”。支撑大数据以及云计算的基础原则思想是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，这些都是底层的技术原则，实际上大数据和云计算之间存在很多合力的地方。 在大数据时代，企业应该首先实现IT转型，搭建云计算的基础架构。有了自动化的云基础架构，就可以帮助企业进行应用的转型，把关键任务应用放到云计算环境中，可以是私有云，也可以是公有云。同时，自动化的云基础架构也为大数据应用搭建了一个平台，这些大数据应用通常是采用云计算中间件创建的。大数据和云计算的关系是云计算提供基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。云计算带来的是IT的转型，而大数据带来的是业务的转型，IT的转型是为业务转型做准备的，没有IT转型就不可能实现业务的转型。也就是说，云计算是大数据应用的基础。 目前大量智能终端的出现，促使最终用户资源调配的转型，解决了数据在云端的集成和分享，解决了个人数据的无缝连接，使得这些数据可以统一存放在云中，大数据的分析挖掘工具就可以针对这些数据进行实时分析和挖掘。
