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第620章 低端服务器


  吴院长继续演讲:“大数据必然驱动大带宽,这是全世界国际互联网干线的流量状况,根据美国的预测显示,2010年比2009年全世界的数据量增长了62%,按这个推断,10年国际互联网流量要增长1000倍,美国自身的互联网流量也是10年增长1000倍。这个曲线是全世界骨干网的流量,无论亚洲金融危机还是其他危机互联网,流量都不受影响,依旧保持高速增长。”

  “光纤传输能力十年扩大1000倍,目前来看还有很大发展空间,而且现在光纤光缆成本很低,中国生产世界一半的光纤光缆,同时也消耗了世界一半的光纤光缆。可以看到,95年的时候数据总容量比较小,只有2.5G到1G。2010年可以看到,信道单波长已经做到100G,2020年单波长要做到1T,总容量还会增大。”

  众人纷纷点头,电信联通的代表都在场,他们也点头认可吴院长的话。

  而杭雨比电信联通的代表还要认可,还要了解吴院长的话。或许吴院长都想不到,在不久的将来,我们会做出量子计算机,量子卫星,量子通讯,进入5G时代。

  “过去没有人谈云计算,80年代谈数据库、90年代谈IBC,现在谈云计算。实际上云计算应该更准确的是云服务,当然未来会发展成什么?不知道。云计算底层有一个基础设施,像我们很多企业把它的数据库托管到运营商那里,这就使用了云计算,使用了IaaS系统。IaaS里头有数据中心、存储器、服务器,如果仅仅这样还不够,对运营商来讲,无非是“数字房地产”。”

  吴院长接着说道:“运营商希望进一步在上面增加开发工具,叫PaaS,可以提供JAVA、Web2.0一些开发工具、中间件等等,企业可以租用这些开发工具,开发企业要的一些软件,比如说数据挖掘等等。对于一些小企业而言,根本没有开发能力,因此干脆直接租用你的软件,这是SaaS。”

  “比如说现在谈大数据分析,哪个企业都希望大数据分析,但是每个企业去买这些数据分析软件是很不划算的,因此租用第三方的分析软件可能是一个方向。当然更进一步的有Business,有能力的企业可以在上面更多的开发。所以云计算并不是为大数据而诞生的,但云计算正好适应了大数据的需要。”

  “大数据技术涉及到数据采集、数据存储、数据计算、数据挖掘、数据呈现、数据安全等,涉及到很多环节。比如说挖掘就需要对数据进行清洗,进行合并、压缩,要转换格式,然后进行统计分析,知识发现以及可视化处理。然后找出它的关联规则,分类、聚类,排序列,优化路径。这里涉及到一大批的数据挖掘的软件。”

  “简单来说,首先是MapReducers,左边的图上很多数据,不同颜色表示不同类型,首先通过Map把这些数据进行分类,不同业务类型的数据分到不同的存储服务器里头,这样就是为了简化运算,在分类过程当中数据是要加标签的,同时要把重复的去掉,这是进行大数据的预分析前的一些操作。另外,大数据需要有很多服务器。”

  “有人认为买高端服务器才可靠,但是据我所知,江燕公司用的是低端的服务器。杭先生,你们公司的微博云可靠吗,性能如何?”吴院长再次看向杭雨。

  杭雨接过话筒,站起来道:“我可以很肯定地回答你,我们公司的微博云绝对可靠,无论性能还是安全,跟那些用高端服务器的没差。”

  吴院长接着问道:“低端服务器的性能不好,你们是如何化腐朽为神奇的?”

  关于使用高端还是低端服务器的问题,当初建设数据中心的时候,江燕公司内部也掀起了相关的技术讨论,最后是杭雨拍板决定使用低端服务器。

  一来,那时候公司资本不够雄厚,使用低端服务器省钱。二来,杭雨经历过大数据时代,知道后世很多大企业用的都是低端服务器。

  杭雨不知道他们怎么做到的,但这不妨碍他下决策,他一句话,技术部便明确目标,开始研究相关技术,结果当然成功了。

  “这个问题问的太专业了,我想让我们公司的关教授来回答。关教授是开发巴蛇系统的总工程师,他比我更清楚具体的技术问题。”杭雨把话筒给关永林。

  “说到低端服务器和高端服务器的选择问题,其实当时我们也是迫于无奈,因为董事长说资金困难,不肯批钱,所以我们只能退而求其次。”关永林站起来道。

  众人闻言笑了笑,感觉他们的开发故事挺有趣的。

  “解决这个问题,得用到分布储存和冗余配置的技术。分布储存大家都知道,冗余配置就是把一个数据拷到三个服务器里头,三个低端服务器的价格仍然比一个高端的服务器便宜,这样一来既提高可靠性又降低了成本。”关永林简单介绍道。

  “感谢关教授的回答,我来补充一下。”吴院长说道:“大数据跟过去的分析不一样,过去的数据都是存下来,存到静止的数据库里头,然后再分析。而大数据每时每刻都有,比如说几毫秒就要送一个数据出来,飞机引擎也是不断的送数据出来,数据根本没有停止的时候。

  “我们不可能等数据停下来再来分析,我们必须一边走一边分析,怎么办呢?过去的分析是静止的,叫做“带数据进程序”,现在的分析是在活动的,也就是“带程序进数据”。所以大数据分析也会带来很大的挑战。”

  “另外,更难的挑战是非结构化的数据。所谓结构化就是说可以用文本表格等方式来表达,即便文本表格表达从语意理解还是比较难的。比如地震的时候,网络上为了监控舆情,看看究竟是正面的评论多还是负面的评论多,有一条信息说“当他发现他儿子还活着的时候,他抱头痛哭。”按照分析,“痛哭”肯定是负面的。但实际上这是正面的。这是因为什么呢?要让计算机懂得人的感情,这就难了。文字的分析况且这么难,那么对照片的分析就更难了,要通过OCR扫描出里面的文字,把文字作为标签加到照片上。照片还好说一点,而视频分析就更难了,你怎么找这个人?去年1月份周克华在南京杀了人,当时摄像头把他拍下来的,南京市调出几十万个摄像头视频,拍多长就要看多长,没有分析的办法就靠人看,所以这是很慢的。因此大数据互换智能化的处理、智能化的分析。

  “另外,大数据需要虚拟化和可视化。”吴院长说道:“举个例子,上海江苏路,路上有很多摄像头,每个摄像头背后连一个电视屏幕,在交通管理中心的一面墙上放了很多屏。当然了,再大的墙壁也放不下全上海这么多交通摄像头,所以只能10秒钟显示一条马路的摄像头,这些都是分离的,一个一个看很难看出问题。”

  “我们希望通过软件把这条马路的摄像头合成一个视频,只要看这个视频就知道全马路摄像头的状况了。当然只有一条马路还不够,我们还要把它合成全上海一幅图,就像上海市领导坐着直升机俯视上海一样,看到上海市整个城市里头,在东京北纬某个纬度,在某个时刻段,哪段路交通堵塞。大数据,无论数据有多大,无论是PB还是TB,最重要结果都应该非常直观的一幅图。”

  吴院长的演讲比较长,但是并不难懂,也不会枯燥,因为他举了很多例子,让大家更直观的知道一些细节技术和发展趋势。


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