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近日，浪潮发布了其大数据一体机系统软件——浪潮云谷Cloud Canyon V1.0。
作为大数据系统软件，云谷是浪潮大数据战略落实的关键点，浪潮能否由此握住大数据的七寸？
从数据库一体机到大数据一体机，软硬垂直整合不仅是IT厂商的产品趋势，也成为企业用户未来的主流选择。之所以成为主流，关键词就在于性能——软硬优化后的一体机性能更为优异。于是，自甲骨文、IBM等具有自有软硬件品牌的大型IT企业推出一体机后，市场上也出现了形形色色的软硬厂商联合优化捆绑的一体机产品。
尤其对于大数据一体机来说，由于Hadoop的开放架构，使得不少具有软件开发能力的IT企业都得以有机会开发自己的Hadoop商业版本，从而进入大数据领域。而有着硬件技术优势的浪潮，自去年发布云海大数据一体机之后，也一直围绕大数据一体机的核心——系统软件紧锣密鼓地进行技术积累。
近日，浪潮终于发布了其大数据一体机系统软件——浪潮云谷Cloud Canyon V1.0。作为大数据系统软件，云谷对于浪潮的大数据战略可谓四两拨千斤。它不仅在技术战略上让浪潮云海大数据一体机有了核心引擎，还进一步聚焦了浪潮的大数据行业市场战略，而其向ISV、SI开放总线开发平台的做法，则奠定了浪潮布局平台化软硬件整体解决方案，以开放推动“大数据生态链”发展全新产品的战略，开启了浪潮“产品 服务”的端到端交付大数据整体战略。
聚焦行业大数据
正如当初进入云计算领域时，面对国际厂商在私有云领域的优势，浪潮选择行业云作为主攻方向一样，在大数据领域，浪潮智慧地选择了行业大数据为主攻方向。浪潮集团大数据产品部总经理王峰明确表示，金融、通信、公安、交通是浪潮重点发力的四大行业。
为什么选择这四大行业？就浪潮的定位来看，金融和通信的行业大数据应用重点在于历史数据的管理解决方案，主要为海量结构化数据的应用与分析；公安和交通的行业大数据应用重点则在于智能治安卡口支持系统解决方案，主要为图片、视频等非结构化数据的处理与应用。
在浪潮看来，金融和通信两大行业的历史数据含金量最高，它们就如同两张并行的网络，描绘出每个人的资金交易和生活圈。“但是，基于传统交易型数据库的成本原因，这些结构化数据被作为存储备份档案的方式存储，从热数据变成了长尾数据，又从长尾数据变成了死数据，最后被销毁。”王峰表示，“这些海量的历史数据没有被好好利用和分析，它们可以被用于提升客户体验，甚至可以构成一套准确的信用体系。”
而在公安和交通行业，每天摄像头都会产生大量视频信息，身份证、指纹识别等图片也是重要的非结构化数据。以交通行业为例，北京有超过50万个卡口摄像头，每天会记录过亿条数据，产生几十TB的数据量。卡口系统的数据既有结构化的车辆信息数据，又有非结构化的图片、视频数据。如果可以迅速处理某张车辆照片对应的车主，就可以提高公安系统追踪违法车辆的效率，及时发现驾驶员异常或车辆异常，提前报警，还可以降低交通事故的发生率。 据悉，浪潮与某省交通行业合作的以云海一体机为基础的机动车套牌系统不久即将上线。
软件定义一切
在软件定义一切的今天，大数据的核心竞争力依然是软件的竞争。浪潮去年发布的云海一体机奠定了其在大数据领域硬件自主研发的技术基础，而云谷则使得大数据可以运行在浪潮自有的平台软件之上。
尽管这只是云谷1.0版本，但它在底层架构上已经具备了一个商业版Hadoop在关键领域应用的雏形，并已可以应对金融、电信、公安、交通四大行业的结构化历史大数据与卡口系统非结构化大数据的特定大数据应用。王峰表示，与互联网公司拥有强大的技术背景不同的是，行业用户和传统企业往往缺乏基于开源Hadoop构建大数据应用的相关能力和经验，而集成大数据系统软件并针对行业应用场景调优的平台化整体解决方案，才是行之有效的应对之道。
云谷1.0版本是浪潮自主研发的面向行业海量数据整合、分析、挖掘的大数据平台，具备电信级可靠性、数据驱动的弹性扩展能力、与现有系统的无缝集成、自适应的智能管理等特性。通过包括HDFS、MapReduce、HBase、HIVE等多个维度的创新算法、规模化改进和优化，云谷1.0版本在性能方面实现了突破。据王峰透露，相关测试数据表明，在数据排序、联合查询等应用场景中，云谷1.0版本可让传统系统的性能提升10倍以上。同时，用户可获得可视化的管理界面，有效管理和调配资源，节省物理服务器资源，提高资源利用率，保障业务可靠运行与数据安全。
“苹果”模式
一体机虽然提升了性能，但软硬一体化的后果往往就是将行业用户与一家IT厂商牢牢捆绑在一起，从而削弱了用户的议价权。浪潮则期望在大数据领域构建“苹果”模式。
在浪潮看来，大数据应用的难题在于如何有效贯穿企业的业务流程。从用户的应用环境到底层的基础架构平台，产业链的参与者缺乏完整的端到端的能力和经验。具体到不同行业的应用场景，大数据的特征和需求也不尽相同。例如，金融行业更加关注系统的可扩展性，在此基础上才能进一步解决数据挖掘及数据业务价值的问题。在公安、交通等行业，在海量的非结构化和半结构化数据存储之上，如何有效地关联与分析资料代表了未来的应用前景。
“针对不同的行业大数据应用需求，浪潮的产品策略是以平台化的产品思路和专属化的系统优势切入市场，为行业大数据应用搭建通道。”王峰认为，“从数据的积累、流转、处理到价值‘变现’，大数据是一条尚待完善的，需要系统厂商与SI、ISV等合作伙伴携手共荣的生态链。”
为此，浪潮的云谷平台支持开发总线应用，不仅提供基于业界标准接口各种接口，还提供了便捷的开发工具与完善的SDK（开发包）。另外，浪潮还将成立大数据ISV的行业联盟，并展开ISV迁移资助计划。目前，已有多家合作伙伴测试并部署了云谷1.0版本，以及浪潮大数据一体机平台，并推出了商业银行历史数据管理、智能治安卡口支持系统等解决方案。
应该说，在云计算的推动下，“从数据到服务”的趋势正将云计算的商业和服务模式引向行业大数据的发展阶段。王峰表示，浪潮的大数据战略就是端到端的业务策略，为了实现“产品 服务”的端到端交付。这无疑超出了一个传统系统提供商的交付范畴，浪潮正通过大数据推动“从数据到业务、从数据到服务”的产业链纵向整合。
作为大数据系统软件，云谷是浪潮大数据战略落实的关键点，浪潮能否由此握住大数据的七寸？
从数据库一体机到大数据一体机，软硬垂直整合不仅是IT厂商的产品趋势，也成为企业用户未来的主流选择。之所以成为主流，关键词就在于性能——软硬优化后的一体机性能更为优异。于是，自甲骨文、IBM等具有自有软硬件品牌的大型IT企业推出一体机后，市场上也出现了形形色色的软硬厂商联合优化捆绑的一体机产品。
尤其对于大数据一体机来说，由于Hadoop的开放架构，使得不少具有软件开发能力的IT企业都得以有机会开发自己的Hadoop商业版本，从而进入大数据领域。而有着硬件技术优势的浪潮，自去年发布云海大数据一体机之后，也一直围绕大数据一体机的核心——系统软件紧锣密鼓地进行技术积累。
近日，浪潮终于发布了其大数据一体机系统软件——浪潮云谷Cloud Canyon V1.0。作为大数据系统软件，云谷对于浪潮的大数据战略可谓四两拨千斤。它不仅在技术战略上让浪潮云海大数据一体机有了核心引擎，还进一步聚焦了浪潮的大数据行业市场战略，而其向ISV、SI开放总线开发平台的做法，则奠定了浪潮布局平台化软硬件整体解决方案，以开放推动“大数据生态链”发展全新产品的战略，开启了浪潮“产品 服务”的端到端交付大数据整体战略。
聚焦行业大数据
正如当初进入云计算领域时，面对国际厂商在私有云领域的优势，浪潮选择行业云作为主攻方向一样，在大数据领域，浪潮智慧地选择了行业大数据为主攻方向。浪潮集团大数据产品部总经理王峰明确表示，金融、通信、公安、交通是浪潮重点发力的四大行业。
为什么选择这四大行业？就浪潮的定位来看，金融和通信的行业大数据应用重点在于历史数据的管理解决方案，主要为海量结构化数据的应用与分析；公安和交通的行业大数据应用重点则在于智能治安卡口支持系统解决方案，主要为图片、视频等非结构化数据的处理与应用。
在浪潮看来，金融和通信两大行业的历史数据含金量最高，它们就如同两张并行的网络，描绘出每个人的资金交易和生活圈。“但是，基于传统交易型数据库的成本原因，这些结构化数据被作为存储备份档案的方式存储，从热数据变成了长尾数据，又从长尾数据变成了死数据，最后被销毁。”王峰表示，“这些海量的历史数据没有被好好利用和分析，它们可以被用于提升客户体验，甚至可以构成一套准确的信用体系。”
而在公安和交通行业，每天摄像头都会产生大量视频信息，身份证、指纹识别等图片也是重要的非结构化数据。以交通行业为例，北京有超过50万个卡口摄像头，每天会记录过亿条数据，产生几十TB的数据量。卡口系统的数据既有结构化的车辆信息数据，又有非结构化的图片、视频数据。如果可以迅速处理某张车辆照片对应的车主，就可以提高公安系统追踪违法车辆的效率，及时发现驾驶员异常或车辆异常，提前报警，还可以降低交通事故的发生率。 据悉，浪潮与某省交通行业合作的以云海一体机为基础的机动车套牌系统不久即将上线。
软件定义一切
在软件定义一切的今天，大数据的核心竞争力依然是软件的竞争。浪潮去年发布的云海一体机奠定了其在大数据领域硬件自主研发的技术基础，而云谷则使得大数据可以运行在浪潮自有的平台软件之上。
尽管这只是云谷1.0版本，但它在底层架构上已经具备了一个商业版Hadoop在关键领域应用的雏形，并已可以应对金融、电信、公安、交通四大行业的结构化历史大数据与卡口系统非结构化大数据的特定大数据应用。王峰表示，与互联网公司拥有强大的技术背景不同的是，行业用户和传统企业往往缺乏基于开源Hadoop构建大数据应用的相关能力和经验，而集成大数据系统软件并针对行业应用场景调优的平台化整体解决方案，才是行之有效的应对之道。
云谷1.0版本是浪潮自主研发的面向行业海量数据整合、分析、挖掘的大数据平台，具备电信级可靠性、数据驱动的弹性扩展能力、与现有系统的无缝集成、自适应的智能管理等特性。通过包括HDFS、MapReduce、HBase、HIVE等多个维度的创新算法、规模化改进和优化，云谷1.0版本在性能方面实现了突破。据王峰透露，相关测试数据表明，在数据排序、联合查询等应用场景中，云谷1.0版本可让传统系统的性能提升10倍以上。同时，用户可获得可视化的管理界面，有效管理和调配资源，节省物理服务器资源，提高资源利用率，保障业务可靠运行与数据安全。
“苹果”模式
一体机虽然提升了性能，但软硬一体化的后果往往就是将行业用户与一家IT厂商牢牢捆绑在一起，从而削弱了用户的议价权。浪潮则期望在大数据领域构建“苹果”模式。
在浪潮看来，大数据应用的难题在于如何有效贯穿企业的业务流程。从用户的应用环境到底层的基础架构平台，产业链的参与者缺乏完整的端到端的能力和经验。具体到不同行业的应用场景，大数据的特征和需求也不尽相同。例如，金融行业更加关注系统的可扩展性，在此基础上才能进一步解决数据挖掘及数据业务价值的问题。在公安、交通等行业，在海量的非结构化和半结构化数据存储之上，如何有效地关联与分析资料代表了未来的应用前景。
“针对不同的行业大数据应用需求，浪潮的产品策略是以平台化的产品思路和专属化的系统优势切入市场，为行业大数据应用搭建通道。”王峰认为，“从数据的积累、流转、处理到价值‘变现’，大数据是一条尚待完善的，需要系统厂商与SI、ISV等合作伙伴携手共荣的生态链。”
为此，浪潮的云谷平台支持开发总线应用，不仅提供基于业界标准接口各种接口，还提供了便捷的开发工具与完善的SDK（开发包）。另外，浪潮还将成立大数据ISV的行业联盟，并展开ISV迁移资助计划。目前，已有多家合作伙伴测试并部署了云谷1.0版本，以及浪潮大数据一体机平台，并推出了商业银行历史数据管理、智能治安卡口支持系统等解决方案。
应该说，在云计算的推动下，“从数据到服务”的趋势正将云计算的商业和服务模式引向行业大数据的发展阶段。王峰表示，浪潮的大数据战略就是端到端的业务策略，为了实现“产品 服务”的端到端交付。这无疑超出了一个传统系统提供商的交付范畴，浪潮正通过大数据推动“从数据到业务、从数据到服务”的产业链纵向整合。