當社交網絡興起，移動互連快速發展，數據傳感器的大量應用以及云計算帶來了新一輪的數據大集中，在這個時代“數據”出現了爆炸式的增長。據統計，2011年中國移動互聯網用戶數已經達到3.5億，預計今年可能會突破5億；目前全球大概已經有1萬億臺聯網的設備；在過去十年間，全球服務器增加兩倍，如今全球服務器數量已達到3190萬臺；2012年的數字化數據已經達到2.7 ZB，比2011年增加48%...如今，數字宇宙中的數據不僅龐大，而且種類多樣，增長快速，“大數據”時代已經來臨。

　　“數據里面有黃金”

　　繼云計算之后，大數據成為時代最為前沿的話題。越來越多的企業開始進行大數據的研究，而傳統的IT廠商們也紛紛開始將重心投向大數據領域，試圖在這一新的契機中占領先機。那么，大數據到底是什么，又為何獨具魅力？雖然目前業內對于大數據還沒有一個標準的、教科書式的定義。但對于大數據普遍描述大致有著以下幾種：海量的數據；大量增長的交易數據；需要存儲并進行監管的數據；爆炸的新數據來源等等。對于大數據中“大”的理解，主要有兩個方面，第一種是指大量的、快速增長的數據，第二種則是數據中所蘊含的大的價值和洞察。

　　對于大數據的第二點普遍認知讓大數據變得炙手可熱，“數據里面有黃金”，這讓大數據充滿了誘惑力。麥肯錫全球研究機構在2011年5月發布的《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中表示，充分利用大數據可幫助全球個人定位服務提供商增加1000億美元收入、幫助歐洲公共部門的管理每年提升2500億美元產值、幫助美國醫療保健行業每年提升3000億美元產值，并可幫助美國零售業獲得60%以上的凈利潤增長。麥肯錫認為，數據逐漸成為重要的生產因素，人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。

　　從大數據中挖掘出有用的信息能夠幫助企業做出更加正確的決策，分析師認為，企業決策應當更加依靠于數據而不是經驗，雖然大數據中非結構化數據要占到大多數，但其中蘊藏著大量有關客戶行為和業務運營等重要信息，能夠創造巨大的商業價值。最早對大數據感興趣的是金融業，而后零售、電信、房地產等行業也紛紛發布出利用大數據的成功案例，例如某國際零售巨頭通過消費者購買行為的分析，成功提高商品的銷量；又如房地產業，從搜索引擎反饋的消費者對房市的搜索結果，甚至能夠預測到樓盤的銷量。

　　大數據是把雙刃劍

　　凡事都有兩面性，大數據也不例外。

　　大數據為企業、IT廠商們帶來巨大機會的同時，也給企業帶來了前所未有的挑戰，特別對于IT基礎架構而言。數據的快速增長讓企業IT基礎設施更加龐大而且難于管理，隨之而來的還有信息難于整合共享以及能耗的不斷飆升。據統計，過去十年間，服務器數量增加2倍，虛擬機數量增加了42%；過去5年間，服務器能耗增加了2倍；自2000年來，安全漏洞增加了8倍。故而，在享受大數據所帶來帶來的甜餅之前，企業首先要處理好IT基礎架構所面對的難題，否則在探索大數據的道路上難免會出現各種障礙。

　　雖然大數據中蘊含著大價值，但企業想要在大數據中受益，首先數據要“大”，換句話說，目前來看，大數據還并不是適合每一家企業和每一種行業，它更適合那些具有大量的、快速增長數據的企業。就像在沙堆中發現金子，沙堆大了，發現金子的幾率也就更大，如果刻意的去從沙堆中尋找金子，金子未必有，即使找到了，所耗費的人力物力也許比金子的價值還要大。比較典型的，金融、零售、電信、房地產、大型電子商務公司等涉及大量數據的企業，也許能更早在大數據中獲益，同時，這些企業IT基礎架構中的挑戰也會更早的浮現出來。

　　例如電信行業，隨著移動互聯網的快速發展，電信需要迅速擴大IT基礎架構來支撐新業務及不斷增加的負載，這就導致服務器蔓延，機房空間快速減少，能耗的開銷甚至要達到運營成本一半；同時，由于數據中心服務器架構、配置、操作系統的多樣性，運營難度不斷提高。在衛生行業，IT基礎架構要支撐電子病歷和健康檔案等文字圖像的存儲和查詢，由于電子病例是要跟蹤患者一生，基礎數據在以每年30%的速度增長；越來越多的跨地區轉診會診，需要數據的大集中以提供統一的數據視圖。

　　數據爆發為企業帶來了IT基礎架構龐大、機房空間捉襟見肘、能耗飆升、管理復雜、運維成本飆升等難題，進行IT基礎架構的整合是一個降低IT成本的一個好方法。進行整合能夠提高服務器利用率、降低能耗和管理的復雜度，更加容易實現資源的統一調配，能夠更加高效的實現大數據的存儲、分類、分析和挖掘等工作，因此可以說，整合是應用大數據的一個基礎。但是企業應用千姿百態，IT基礎架構也有所不同，我們通?？吹礁嗟陌咐菍崿F整合后的良好收益，但實現整合也并非像說的那么簡單。

　　整合讓數據從分散變得集中，讓數據變得很“大”，也就意味著比分布式要面臨更大的風險，這包含兩方面的考慮：第一，在IT基礎架構層面，整合讓服務器、存儲等設備變得更少，那么，單點故障帶來的損失，將會比分布式的部署要嚴重的多，故而整合時所選擇IT設施在安全、可靠性上要比分布式高得多；第二，在數據安全角度，雖然將數據集中到一起保護起來要更加簡單，但是也變得更加有誘惑力，一旦數據遭受入侵，遭受的損失也要大得多；故而在進行數據整合中，基礎架構的安全性是首要考慮的因素之一。

　　整合存痛點 安全是關鍵

　　如今實現IT基礎架構整合的有效方法就是實施虛擬化，虛擬化改變了以往“單機單用”的應用模式，能夠實現應用集中，提高系統資源的利用率，有效降低服務器數量及空間占用，降低能耗和制冷等運營成本。但對于那些機房中運行著成百上千個應用、系統平臺復雜的用戶來說，如何實現虛擬化也是一個難題；另外，虛擬化這種“將所有雞蛋放進一個籃子”的方式有著天然的安全性隱患，也給不少運營著大量數據的用戶帶來了擔憂。

　　中國電信某省電信分公司信息化部負責人在接受采訪時曾介紹了其數據中心的情況：“大大小小的應用有上百個，分布在數十臺服務器上；這些服務器采購時間不同，平臺和配置不盡相同，有些是小型機、有些是x86服務器；操作系統也不同，有的是Unix，有的是Linux，還有的服務器已經進行了虛擬化，如何將這些不同平臺、不同操作系統的應用進行整合是個難題。”在傳統的應用模式中，每個應用是單獨購買服務器，由于應用不同，導致平臺也不同，這就造成了很多“煙囪式”的信息孤島，資源難于共享，即使采用虛擬化整合，要將如此多的不同平臺整合到少數服務器上，對硬件系統、虛擬化系統的能力和安全性都有著很高的要求。

　　這位負責人介紹說，這些應用中不乏一些較為關鍵的應用，如果實施虛擬化，要保證應用的連續性，對虛擬化平臺的可靠性及安全性要求較高，對于虛擬化這種將“雞蛋放到一個籃子”的應用方式，有著很大的挑戰。

　　零售業和餐飲業也是典型的涉及大量數據的行業，根據消費者的行為分析，能夠分析出消費者的購買或者消費喜好，從而幫助企業做出更加正確的經營策略。例如沃爾瑪是最早進行大數據分析的零售企業之一，成功提高貨品銷量；Tesco公司經過大數據分析，將超市開到了地鐵的墻上；可口可樂利用大數據分析，發現消費者喜好來開發新品。零售和餐飲業有著一些共性：業務數據增長快速、門店眾多，其傳統的信息化模式往往是一種分布式的“豎井”架構，信息難于共享和管理；如果采用集中式的IT部署模式，則能夠大大降低信息的管理難度，實現資源共享，降低運營成本，并更加有利于對大數據的利用。

　　筆者曾采訪過兩位國內知名餐飲和零售行業ISV的負責人，這兩家公司在餐飲及零售行業有著多年的信息化實施經驗。這兩位負責人的觀點比較一致：雖然集中式的IT部署方式降低了管理難度，能幫助客戶降低信息化的成本，但由于涉及到多個門店的業務，進行整合的IT基礎架構在可靠性和安全性上要非常高，如果業務中斷，或者數據丟失或損壞，將直接影響消費者體驗，這為客戶帶來的損失將是巨大的。故而他們對于整合平臺的選擇，安全可靠處于第一位，然后才是性能和擴展性。

　　某省地稅的一位信息化負責人也面臨著基礎架構整合上的難點，這位負責人介紹說，在當前稅務行業信息化推進當中，雖然各個單項系統業務功能已非常完善，但由于應用系統之間信息互不銜接，此外部分應用系統也程度不同地存在功能重疊等問題，這都給管理工作帶來諸多難點與不便。同時，隨著全國省級數據大集中的全面推進，對各國稅、地稅單位的信息化管理及IT基礎架構整合也相應提出了更高的標準和要求。故而，構建未來稅務行業IT基礎架構的關鍵就在于整合和簡化。

　　“我們對整合的要求就是設備具有高度的安全性，將數據存儲的風險降到最低”，同樣，這位信息化負責人對于整合的擔憂還是在安全性上，對于稅務這類用戶來說，整合后的業務系統不容中斷，同時數據的大集中要面臨更多的安全風險，這是必須要考慮的重點。這位負責人表示，該地稅信息化整合所需要的IT基礎架構，安全可靠是最先需要考慮的因素。

　　綜上所述，“大數據”所帶來的，有機遇也有挑戰。的確，數據中有黃金，對大數據進行有效地挖掘分析，能夠幫助企業獲得更多洞察，做出更加正確的決策，從而占領先機，這也是大數據所蘊含的最大魅力。同時，大數據所帶來的，還有對IT基礎架構的巨大挑戰，這促使客戶更加迫切的需要進行整合，從而降低IT的運營成本，將IT投資更多的用于生產、創新而不是運維。另一方面，整合也會給數據帶來安全上的風險，那么，在大數據時代，更加安全可靠的IT基礎架構，才能更加受到客戶的青睞，這也是IT廠商們需要共同努力的一個方向。

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