就在去年刮過云計算之風，其中部分“泡沫”已經破裂，人們的關注度有些下降之后。大數據這個概念又被一些廠商“利用”為宣傳利器，EMC作為其中的代表從去年EMC World 2011大會就開始發動了攻勢。
可能是由于工作經歷的緣故，筆者對云計算、大數據，包括由后者而提出的CDO（首席數據官）這些新的熱點話題，其中偏概念而非具體技術的部分，在一段時間內持謹慎旁觀的態度。從用戶的需求來看，真的是“老同志遇到新問題”了嗎？當然IT技術、應用模式的發展，對業務不斷提出了新的要求。海量增長的非結構化、半結構化數據中確實有值得挖掘的價值，但這并不等于人們就要一下子更換全新的方法、工具來處理它們。就像需求是漸進式的增長一樣，業務的變革也是漸進式的。
在《紀錄中國——企業存儲的自主之路》一文中，筆者曾經談到了一些國內存儲品牌自主的研發理想和OEM轉銷的現實。而本文我想以部分廠商為代表，“批判”或者說“揭露”對大數據宣傳背后的實質內容。其中可能不完全是肯定的，總之希望讀者能夠更全面、客觀的看待大數據這個概念。當然，我的評論中也可能會有不當之處，歡迎大家提出不同意見，批評指正。
大數據世界論壇：2011和2012的不同
首先，我想提一下去年和今年在北京舉行的大數據世界論壇（BIG DATA World Forum）。個人感覺今年參與（贊助）的廠商沒有去年多，也相對缺乏有新意的話題。
退出的幾家廠商大致包括：比如說Teradata（天睿），去年他們談的數據倉庫；IBM Netezza的資深專家去年發表了精彩的演講，他們的產品也屬于一種新型的數據倉庫，與Teradata的通用x86硬件相比增添了FPGA（現場可編程門陣列）芯片來加快數據從存儲中調出的篩選速度；SAP去年還不否認他們的HANA內存計算方案屬于“大數據”，而今年就開始宣稱“大數據是個謊言”——傳統列式數據庫就能很好地處理大數據。
還有EMC。這里倒不是說EMC不再重視大數據，而是就Greenplum核心產品線本身而言并沒有太多的變化——仍然分為Greenplum Database（數據倉庫）、Greenplum HD（Hadoop分析）和Greenplum DCA（數據計算設備），后者還是基于高性價比的工業標準x86服務器的MPP（大規模并行處理）分布式可擴展架構。站在廠商的角度，如果沒有更多的新鮮東西，過多的投入資源來重復宣傳顯然不劃算。因此EMC將其Atmos云存儲（對象存儲）、Isilon集群NAS都囊括在大數據的概念下，當然也有技術方面的努力，比如Isilon對HDFS（Hadoop文件系統）的支持，但其實用價值有多大就是個見仁見智的問題了。
EMC Greenplum在與數據打交道的各種用戶之間又加入了一個“Chorus－分析生產力層”。也就是說Chorus是處于Greenplum結構化/非結構化數據平臺和用戶分析應用之間的銜接部分。
至于SAP的策略轉變，估計和他們的產品有一定的獨特性有關，適合的應用場景也與眾多基于Hadoop開源方案的產品有著較大的不同。因此SAP可能覺得與“那些人”站在同一條起跑線上有些吃虧？索性就干脆劃清界限——“我有成熟的Sybase數據庫，而且它能夠滿足當今用戶的需求。”
前面提到的都不是什么新聞了，而且這幾家廠商（或者被收購的業務部門）都是做數據庫或者數據倉庫出身的，相對而言與大數據的關系還比較緊密一些。接下來筆者想就最近發生的一些事件，幾家看似與大數據不相關的IT廠商推出的策略，發表些簡單的觀點。
VMware：讓Hadoop運行在虛擬機上？
應該說這種應用方式不是最近才提出的，而上周三（8月8日）在北京舉行的“VMware & EMC大數據云高峰論壇”讓我們重新思考一個問題。隨著EMC和VMware高層一系列變動日期的臨近，Cloud Foundry將要與Greenplum等業務重新組合在一起，也就是云（PaaS）和大數據（數據倉庫+分析）的聯合？
“讓Hadoop運行在虛擬機上，VMware號稱性能下降在10%以內，在某些情況下，用虛擬機運行Hadoop的性能甚至能夠超過物理機？”
談到性能，這就像EMC表示其存儲在虛擬化環境下運行一些關鍵應用的效率高于物理機一樣。這其實只代表EMC存儲對VMware的支持好，因為對應的那幾種應用性能瓶頸都是在存儲而不是計算上。單純就x86服務器而言，虛擬化Hypervisor做得再好也不可能提供超出物理資源的性能啊。
我們再來看看EMC官方的說法。
虛擬化對Hadoop的四大促進作用：第一、讓Hadoop適用于多租戶環境，因為不同部門可能都需要各自的Hadoop集群。第二、提高Hadoop的安全性，VMware虛擬化在不同集群之間產生強隔離。第三、提高Hadoop的可伸縮性，使得它很容易進行伸縮加減節點。最后一點當然是增加CPU的利用率。
而有業內人士發表了不同的觀點：
“除了部署靈活性之外，在性能、安全性、資源利用率方面均不具備優勢，在部署方面有人說虛擬機多么好，但是我并不覺得如此，Hadoop的部署很簡單，如果部署HA，則可以考慮采用大云的自動化HA方案。
但是如果你的數據已經在（Amazon）S3上面，則不得不使用虛擬機了，無論是EMR，還是自己搭建。”
也就是說，虛擬化是Hadoop與云計算結合的一個點。虛擬化的隔離做得再好也是在一臺物理機內部的隔離，而Hadoop常規的集群部署則是物理上的隔離；像服務器虛擬化那樣提高CPU利用率是個好想法，評價Hadoop應用的資源過剩還是瓶頸不一定是由CPU決定的，有可能是各節點的存儲（HDFS）。EMC的想法是將數據放在Isilon或者VNX集中存儲上？但這樣做沒有成本優勢。
另有一位業內朋友表示：
“本來HDFS都是架設在datanode（數據節點）的本地硬盤上的，現在又要通過網絡再輸出到共享硬盤上，網絡的壓力更大了，虛擬機環境的瓶頸本來就在存儲和網絡上，而且這樣其實違背了Google的讓計算離數據更近的初衷，個人不是很看好Hadoop架設在虛機上的效率。”
Intel為什么也要玩Hadoop？
今年，Intel也把企業數據中心的市場宣傳重點轉移到大數據，其中也包括他們自己搞的Hadoop發行版。有些人不禁要問：Intel的核心業務不是在CPU上面嗎？（筆者在“大數據時代：Intel Xeon、LSI SAS術業有專攻”一文中有過相關討論）
確實，Intel給人的感覺不是一家軟件公司。包括Xeon（至強）處理器在內的服務器平臺產品線，于x86陣營中已經處于絕對的優勢（AMD的份額已經基本沒有威脅），即使面對RISC陣營也在不斷蠶食后者（包括Itanium）的市場空間。那么Intel需要尋找新的增長點，在整個行業幾乎都在喊云計算和大數據的情況下，能夠免俗的人不多。
上圖（點擊放大）資料來自Intel，僅供參考
不知道有多少人了解，Intel的軟件部門還有著上萬名員工。曾經有同行表示：AMD相對Intel的一大軟肋就是他們的軟件優化能力不足。從C++、Fortran編譯器，到如今充分發揮多核/多線程能力的Parallel Studio，Intel在處理器相關軟件生態環境上的努力和收獲都是看得見的。
一位在國內某大型互聯網行業用戶工作的朋友曾對筆者說，他們采用過AMD和Intel CPU的服務器，但后來用AMD就少了。因為他們體會到，購買相應平臺的硬件，Intel還會幫助進行軟件上的調優等支持工作。當然這個的前提應該是用戶達到一定的采購規模。
所以說，盡管Intel在Hadoop方面的起步不一定很早，相關技術也不見得比本文前面提到的幾個廠商搞得更好？但以Intel在行業內的影響力，還是會有人響應并且不能小看，就像他們面向企業存儲市場的SSD（固態硬盤）910、710那樣。
CommVault：大數據就是保留和歸檔？
CommVault這家在前幾年發展迅速的存儲軟件公司，稱自己的Simpana產品為數據管理一體化軟件。為了便于大家的理解，我還是習慣于將其歸類為數據保護軟件，或者說有備份、CDP、歸檔等功能模塊。如今我們看到CommVault也在談大數據，并提到未來的Simpana 10新版本，以及分析功能。那么，此“大數據”等于彼“大數據”嗎？CommVault也要搞像Hadoop那樣的數據挖掘、分析嗎？
盡管對此沒有做較多的調研，但以筆者對這家存儲軟件廠商的了解，CommVault應該還是專注于自己擅長的細分領域，其功能還是圍繞著數據管理和保護概念下的備份、歸檔等。所謂的“分析”功能有可能是類似于筆者曾經介紹過的惠普Data Protector 7軟件，采用收購自Autonomy的IDOL（智能數據操作層）技術“基于語義的保護”，實現在備份的索引中，根據關鍵字或者其它參數來搜索想要恢復數據的功能。
既然人們可以將Autonomy視為大數據廠商，那么CommVault如果有類似IDOL那樣便于數據查找、恢復的技術，說他們與超出傳統備份軟件廠商面對范圍的大數據“沾邊”也不為過？
CDO（首席數據官）之我見
CDO概念最初由國外提出，并且目前阿里巴巴已經任命了“首席數據官”這一職位。那么CDO會像CTO、CIO等那樣普及開來嗎？哪些企業需要設立CDO呢？
退回到2009年，筆者剛開始了解到CIO（首席信息官）這個稱號。沒錯？我以前真的不知道，經常與廠商市場營銷部門和媒體打交道的人應該都不會陌生。但仔細想一下，我們能記住Intel、IBM、微軟等知名廠商的CIO是誰嗎？他們會像CIO、CTO那樣公開發表言論嗎？基本不會吧。信息化這個詞感覺更好理解些，許多企業都需要不同程度地倚重這個IT管理部門，但我們除了在與那些CIO相關的供應商組織的會議之外，他們在日常工作中也會被稱為CIO嗎？
“首席信息官”中的信息，從字面意義上理解與IT建設似乎并不能畫等號？在今天的大數據時代，已經有人提出“將數據變為有價值的信息”這個口號，那么對于負責實現企業中數據價值的leader而言，如果不是因為已經有了其它用途，“CIO”一詞是否比CDO更為合適呢？如果只是單純地負責存儲設備上的數據，那與存儲管理員又有多大區別？在大數據這個詞流行之前，也有人從事數據挖掘、分析工作，將他們的職位歸為某個業務部門，與現在部分人稱之為CDO又有什么本質上的不同呢？
可能有人覺得筆者在這里給大數據和CDO這些概念“潑涼水”，其實我的初衷只是希望大家能夠更加客觀、冷靜地看待大數據、相關技術和業務方式的變化，以及每個廠商口中的大數據有什么不同。
最后，讓我們來換一個角度。如果說大數據、CDO這些新名詞對用戶的實際意義不大？或者說只是換了一個新的說法（概念）的話，但不等于它們對廠商的宣傳和媒體而言也沒有意義。畢竟市場需要造勢，吸引關注需要“噱頭”，產品技術也需要各種包裝，才能被人們更好地理解認識，而不是冷冰冰地放在那里。
