大云模式

8月22日 ■ 云计算分论坛

大数据——新的生态系统

现在大数据已经不仅仅是指大量的复杂数据或某一些技术，它正在快速演变成新的生态系统。Hadoop等技术最早诞生于互联网公司，并逐渐走到企业和行业中去。技术本身的辐射会要求更多的人员掌握、应用这些技术，这就需要一个社区，不管是开源还是商业的，需要合作伙伴进行培训来掌握这些技能。同时，现在需要在各个行业实现一些最佳实践，这些最佳实践会引领行业的技术和应用的走向。在有了最佳实践后，带来的最大转折点便是根据最佳实践创造新的商业模式。

—Intel亚太研发有限公司数据中心软件部研发团队经理 孙元浩

大数据——来的是狼还是羊？

大数据时代到底是“羊来了，还是狼来了”？目前大数据有个重要的特点，即用传统分析工具难以处理大数据。大数据所带来的挑战首先是数据量的爆炸式增长，如潮水一般涌来的数据量为分析系统带来了较大的压力。第二是数据传输的速率受限于硬盘性能的缓慢提高，根据摩尔定律计算机的硬件性能每18个月会翻一番，但硬盘的传输速率并没有质的飞跃。第三是数据的类型变得尤其复杂，传统分析方法在应对半结构化、非结构化数据时，存在局限性。针对数据量爆炸式增长，可以采用“简单粗暴”的方法，用更多更强大的软硬件手段解决数据量的增长。

—ebay软件工程师 赵晟

云应用进入垂直领域新时代

云应用已经在新一代互联网技术背景下，成为基于移动互联网技术发展的必然结果。现在新一代互联网技术已成为服务于社会并满足人们日常生活需要的基础设施平台，在这个平台之上各类应用具有蓬勃发展的广阔前景。这包括未来在云技术应用领域的融合将是跨区域、跨组织、跨人群和跨不同用户的融合。同时，目前互联网的业务已经从传统单纯的娱乐消遣型，包括信息媒体、图片和流媒体业务等，转向成面向生产服务型的业务（如证券服务），从而带来实际的用户的价值。而且随着端到端业务发展，端到端的业务将会成为未来移动互联网主要的平台。所以云应用将会进入到垂直领域的新时代。

—东软 李峰

微模块化解传统数据中心挑战

传统的数据中心建造的方式存在多种压力和挑战，这涉及数据中心运营成本、数据中心适应用户需求的能力（尤其是对于互联网公司，变化速度非常快，数据中心的建设须满足敏捷性）、建筑与IT的规划、风险的控制（传统的数据中心建设的方式都是通过工人实现，现场质量难以控制）、施工界面的交叉管理、交付周期延误等。而微模块的发展思路将是解决这些问题的一个方式。微模块可以提供标准供配电接口、制冷接口，以及网络接口。同时也可以解决传统数据中心建设过程中不同厂商进风方式、功耗不同等问题。

—腾讯IDC运营中心副总监 朱华

云计算软件助力数据中心节能减排

数据中心的建设关系到一个公司核心竞争力。数据中心的技术围绕着降低能耗、减少总的拥有成本，和提高公司的业务反应能力这三个方面展开。而数据中心的技术是结合一系列的增量型创新和观念上的突破，不是靠一两样革命性的技术突破，而这个过程也才刚刚开始。同时数据中心技术融合了服务器、机架、供电、备份、冷却、机房环境等一系列的技术，其中更关健的是网络、云计算软件等对数据中心节能减排具有非常重要的作用，并且大型数据中心还牵涉到管理维护自动化等课题。

—中国移动研究院美研所高级技术专家Robert Chen

运营商云计算数据中心面临四项挑战

运营商云计算数据中心网络由三部分组成，即云内互联、云间互联、云端互联。目前在技术上面临四个挑战：一是在数据中心网络资源领域，体现在单一超大型数据中心网络、省内数据中心资源整合、超大型数据基地干线互连等；二是网络和动态虚拟计算资源的动态调配，这涉及到网络自身的虚拟化的建设和改造；三是可运营和可管理性，网络规模越来越大，拥有上万个实际端口的网络如何管理，如何保障云到端的电信级云服务业务的质量，这些都需要考量；最后是云计算的网络安全建设，云计算的安全应是通过动态的资源调配，以租赁性的形式把安全作为一种服务提供给用户，动态分配防火墙的资源，同时防火墙可以灵活扩展，并且通过统一管理的经验完成。

—华三 李明