數(shù)據(jù)時(shí)代的“軍備競(jìng)賽”,究竟在拼什么? 天天精選

2023-06-19 12:34:51來(lái)源:引領(lǐng)外匯網(wǎng)

數(shù)據(jù)時(shí)代的“軍備競(jìng)賽”,究竟在拼什么?,數(shù)據(jù)普惠,是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的

數(shù)據(jù)普惠,是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命。

2023年,在馬云提出“人類(lèi)正從IT時(shí)代走向DT時(shí)代”的9年之后,以ChatGPT為代表的人工智能應(yīng)用涌現(xiàn),讓數(shù)據(jù)這個(gè)沒(méi)有新鮮事的低調(diào)賽道再度卷起浪花。


【資料圖】

業(yè)內(nèi)公認(rèn),數(shù)據(jù)是AI大模型的基礎(chǔ)。與之相呼應(yīng)的,為杜絕“垃圾進(jìn)、垃圾出”,承擔(dān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、服務(wù)、安全等重要職責(zé)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施正式走到臺(tái)前——融合數(shù)據(jù)資產(chǎn)與AI模型的差異化競(jìng)爭(zhēng)尚未開(kāi)戰(zhàn),誰(shuí)都不想在數(shù)據(jù)基建環(huán)節(jié)就敗下陣來(lái)。

然而,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施究竟怎么建,誰(shuí)又能提供更適合“中國(guó)企業(yè)體質(zhì)”的數(shù)據(jù)基建?這是諸多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型多年,依舊在探索而難解的問(wèn)題。

觀(guān)望與探索,在“小馬過(guò)河”之前

回到2014,在定調(diào)“DT時(shí)代”的同一場(chǎng)活動(dòng)上,馬云直言“阿里巴巴是大數(shù)據(jù)的紅利獲利者”。

所謂大數(shù)據(jù)的“紅利”,本質(zhì)是通過(guò)數(shù)據(jù)看清無(wú)數(shù)事務(wù)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)背后的“真相”,依托數(shù)據(jù)支持科學(xué)的管理決策,引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。進(jìn)一步,轉(zhuǎn)化為智能算法,指導(dǎo)機(jī)器自動(dòng)做出千萬(wàn)種精細(xì)化的行動(dòng),例如,提供千人千面的個(gè)性體驗(yàn)。

幾乎同期,推薦算法一躍成為阿里存算資源的頭號(hào)消耗大戶(hù);阿里有50%的服務(wù)器不再處理任何事務(wù),而僅僅用于處理數(shù)據(jù),也恰恰從系統(tǒng)層面印證了這一點(diǎn)。

從“看數(shù)據(jù)”、“用數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)智能”,哪怕放眼全球,阿里都做出了絕佳表率,生動(dòng)詮釋著數(shù)據(jù)給互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)帶來(lái)的飛躍和無(wú)限可能性。

然而,面對(duì)大廠(chǎng)們美好的標(biāo)桿實(shí)踐,更多非“數(shù)據(jù)原生”的企業(yè)依舊選擇冷靜觀(guān)望。

“我們小小的港灣,停不下那樣龐大的航空母艦?!睒I(yè)內(nèi)幾起數(shù)據(jù)底層建設(shè)“翻車(chē)”案例發(fā)生后,一家快消品牌商的CIO在接受媒體采訪(fǎng)時(shí)表示,照搬大廠(chǎng)做法容易“水土不服”,其根本原因或出在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高,而未能想清究竟要拿數(shù)據(jù)做什么,經(jīng)不起無(wú)限試錯(cuò),也等不起“十月懷胎、一朝分娩”。

盤(pán)點(diǎn)從數(shù)據(jù)生產(chǎn)到消費(fèi)的全鏈路,可以簡(jiǎn)單粗暴地切分為兩個(gè)部分:

上層,即數(shù)據(jù)應(yīng)用,包括BI、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)挖掘等等,能面向數(shù)據(jù)分析師甚至毫無(wú)技術(shù)儲(chǔ)備的業(yè)務(wù)人員和經(jīng)營(yíng)管理者,讓他們高效地調(diào)取和使用所需數(shù)據(jù)。

在各顯神通的數(shù)據(jù)應(yīng)用之下,是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,通常由存儲(chǔ)層(涉及云存儲(chǔ)、分布式文件系統(tǒng)等)、數(shù)據(jù)處理層(包括流批圖計(jì)算引擎等)、數(shù)據(jù)查詢(xún)與分析層、人工智能層(提供算法訓(xùn)練、機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)基礎(chǔ))構(gòu)成。上述架構(gòu)無(wú)法孤立存在,而由一套數(shù)據(jù)云平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理,確保數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到消費(fèi)全流程可用、可控、安全。

理想狀態(tài)下,一套完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中,應(yīng)由數(shù)據(jù)云平臺(tái)承擔(dān)起“數(shù)據(jù)的操作系統(tǒng)”的重任——向下封裝底層多技術(shù)、多依賴(lài)的復(fù)雜性,向上以API的方式供給數(shù)據(jù)能力,幫助業(yè)務(wù)快速搭建所需的數(shù)據(jù)應(yīng)用,類(lèi)似于基于iOS開(kāi)發(fā)APP。

“現(xiàn)實(shí)根本沒(méi)有像Windows、Mac OS那樣好用的‘?dāng)?shù)據(jù)的操作系統(tǒng)’,企業(yè)必須直面混亂、復(fù)雜、深?yuàn)W的底層?!币晃恍畔⒒稍?xún)出身、有十余年IT經(jīng)驗(yàn)的資深從業(yè)者表示,這往往也是企業(yè)從IT走向DT、進(jìn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的難度所在。

在2015-2018年左右的探索期,相較于投入基礎(chǔ)建設(shè)、苦苦摸索艱深的底層數(shù)據(jù)技術(shù),模仿互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)在消費(fèi)者域的做法顯然更聰明:依托APP、小程序、官網(wǎng)等在線(xiàn)手段,構(gòu)建單個(gè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)閉環(huán),實(shí)現(xiàn)小場(chǎng)景的“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”,從“拍腦袋”到有數(shù)據(jù)支持,增長(zhǎng)肉眼可見(jiàn)。

談及數(shù)字化小場(chǎng)景閉環(huán)帶來(lái)的增長(zhǎng),一家自2017年起就采用UBA(用戶(hù)行為分析)提升私域渠道流量轉(zhuǎn)化的地產(chǎn)集團(tuán)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)談道:“這些數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐就像望遠(yuǎn)鏡,打開(kāi)了DT時(shí)代的窗口。你不需要造宇宙飛船登月,也能看到、感知到數(shù)據(jù)的價(jià)值?!?/p>

同期,數(shù)據(jù)賽道創(chuàng)業(yè)潮涌現(xiàn),從BI、用戶(hù)行為分析、推薦引擎,到CDP、數(shù)據(jù)中臺(tái),百花齊放,為企業(yè)提供數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品和解決方案的支持。這其中,越貼近業(yè)務(wù)、越能找到明星場(chǎng)景的廠(chǎng)商越受歡迎。

至于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),待遇則與十幾年前的ERP頗有幾分相似,“上ERP找死,不上ERP等死”。

既然有不少BI和數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)包攬了數(shù)據(jù)存算的部分基礎(chǔ)能力,既然定期從業(yè)務(wù)系統(tǒng)里手動(dòng)抽數(shù)、手工做Excel報(bào)表還能堅(jiān)持一段時(shí)間,這個(gè)動(dòng)輒數(shù)十?dāng)?shù)百萬(wàn)預(yù)算的“龐然大物”也還有等的空間,何不再等一等呢?

水面之下,數(shù)據(jù)基建進(jìn)行時(shí)

等待對(duì)手造出更多標(biāo)桿實(shí)踐再模仿,約等于把領(lǐng)先的機(jī)會(huì)拱手讓人。事實(shí)上,在尚且可控的成本范圍內(nèi),已有少數(shù)企業(yè)躬身入局?jǐn)?shù)據(jù)基建。

2016年起,一家以飲料為主營(yíng)業(yè)務(wù)的中國(guó)本土零售集團(tuán)開(kāi)始著手搭建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。從傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)、自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)到數(shù)據(jù)云平臺(tái),摸爬滾打歷經(jīng)3個(gè)階段,他們走出了一條與阿里們不完全相同、之于傳統(tǒng)行業(yè)卻極具代表性的道路。

最初,集團(tuán)選擇與國(guó)際頭部基礎(chǔ)軟件公司SAP合作,引入SAP HANA(一款以“高性能數(shù)據(jù)查詢(xún)分析”為賣(mài)點(diǎn)的內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)),來(lái)滿(mǎn)足對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的查詢(xún)與分析需求。

然而,伴隨數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),用于匹配SAP HANA的專(zhuān)有硬件開(kāi)銷(xiāo)也在飆升。當(dāng)數(shù)據(jù)量超過(guò)1T,甚至?xí)霈F(xiàn)“燒錢(qián)都解決不了”的問(wèn)題——受技術(shù)架構(gòu)所限,查詢(xún)分析已無(wú)法靠增加節(jié)點(diǎn)來(lái)提速,報(bào)表產(chǎn)出極為困難??磾?shù)據(jù)雖好,卻變成一件無(wú)比奢侈的事。集團(tuán)開(kāi)始尋求新的解法。

2019年前后,Hadoop風(fēng)靡國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)圈。采用分布式基礎(chǔ)架構(gòu)的Hadoop擁有優(yōu)秀的并行處理和擴(kuò)展能力。不同于HANA,Hadoop如果要“加量”,只需增加普通的服務(wù)器成本,而無(wú)需為高昂的專(zhuān)有硬件“加價(jià)”,直接打破了以SAP HANA、Teradata為代表的傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景所面臨的困境。

和彼時(shí)自有IT團(tuán)隊(duì)的大型企業(yè)做法類(lèi)似,這家零售集團(tuán)選擇轉(zhuǎn)向利用開(kāi)源Hadoop技術(shù),自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

從直接外采到自建平臺(tái),在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上堅(jiān)持投入了3年,集團(tuán)數(shù)科公司的數(shù)據(jù)總監(jiān)直言,“當(dāng)時(shí)并沒(méi)有想太多。一個(gè)是不希望被彎道超車(chē),另一個(gè),我們真的需要看數(shù)據(jù)。所以從沒(méi)想過(guò)什么‘爛尾’放棄?!?/p>

在自建平臺(tái)約1年后,“復(fù)雜性”接連襲來(lái),挑戰(zhàn)層出不窮。

“我們嘗試了很多方式來(lái)應(yīng)對(duì)各種需求,解決了一個(gè)問(wèn)題,又冒出一個(gè)問(wèn)題。最終也導(dǎo)致數(shù)據(jù)平臺(tái)里有很多煙囪式的建設(shè),運(yùn)維無(wú)以為繼?!痹摽偙O(jiān)說(shuō),譬如離線(xiàn)計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、即席查詢(xún)各立一條“航道”,存算資源明顯有浪費(fèi),但不知如何優(yōu)化;開(kāi)源組件迭代快,學(xué)習(xí)成本高;缺少穩(wěn)定的調(diào)度能力,導(dǎo)致數(shù)據(jù)作業(yè)不穩(wěn)定,報(bào)表產(chǎn)出延時(shí)。

評(píng)估團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期投入及成果預(yù)期后,2021年初,這家集團(tuán)再度選擇外采,與數(shù)據(jù)云廠(chǎng)商奇點(diǎn)云合作,依托數(shù)據(jù)云平臺(tái)產(chǎn)品DataSimba,逐步完成了自身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí),借助商業(yè)化產(chǎn)品解決種種“疑難雜癥”?;跀?shù)據(jù)云平臺(tái),集團(tuán)數(shù)科公司還自主將數(shù)據(jù)能力從銷(xiāo)售域復(fù)制到了生產(chǎn)域、業(yè)財(cái)域。

“在DataSimba的背后,有一支成熟的外部團(tuán)隊(duì)在幫我們迭代,把最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)和成熟的業(yè)內(nèi)實(shí)踐裝進(jìn)我們的基礎(chǔ)設(shè)施?!奔瘓F(tuán)數(shù)據(jù)總監(jiān)補(bǔ)充道,“可見(jiàn)的提效是原本30分鐘都產(chǎn)不出的TB級(jí)數(shù)據(jù)復(fù)雜分析,現(xiàn)在只需要秒級(jí),真正響應(yīng)科學(xué)經(jīng)營(yíng)管理的需要。而更多不可見(jiàn)的(價(jià)值)是,減少重復(fù)造輪子,平臺(tái)設(shè)計(jì)能應(yīng)對(duì)靈活多變的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析需求。”

據(jù)奇點(diǎn)云CTO地雷介紹,許多企業(yè)都在經(jīng)歷這家零售集團(tuán)過(guò)去發(fā)生的故事,需要從傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)云,或曾自建過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái),尋求數(shù)據(jù)技術(shù)棧的升級(jí)。而企業(yè)客戶(hù)之所以從自建轉(zhuǎn)向采購(gòu)商業(yè)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件,除了對(duì)產(chǎn)品功能、性能及自主可控程度的評(píng)估,往往還有可持續(xù)性、可服務(wù)性及安全性的考量。

數(shù)據(jù)云科技廠(chǎng)商奇點(diǎn)云成立于2016年,堅(jiān)持“平臺(tái)+應(yīng)用”模式,為企業(yè)提供自主可控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施(數(shù)據(jù)云)與多樣化的數(shù)據(jù)應(yīng)用(分析云)。其中,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施更為通用,主要發(fā)力在平臺(tái)性能、功能、安全等維度,封裝底層技術(shù)復(fù)雜性;上層則針對(duì)品牌零售、智能制造等行業(yè)研發(fā)了豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用和模型。

奇點(diǎn)云創(chuàng)始人、CEO行在是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域摸爬滾打二十多年的老兵,曾完整親歷阿里大數(shù)據(jù)之路。他坦言,在奇點(diǎn)云創(chuàng)業(yè)初期,確實(shí)只有極少數(shù)客戶(hù)愿意投入數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),往往必須采取“基建+場(chǎng)景”的方式,以明星場(chǎng)景為切口,“無(wú)感植入”數(shù)據(jù)基建,到二期、三期再做能力擴(kuò)展。而自2020、2021年以來(lái),行在明顯感受到“做數(shù)據(jù)基建找死”的風(fēng)聲發(fā)生了變化,企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的需求在持續(xù)上漲。

需求的一面,是基礎(chǔ)設(shè)施能提供的全局?jǐn)?shù)據(jù)能力實(shí)在誘人,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越深的企業(yè),越希望盡快掌握;另一面,是生產(chǎn)業(yè)務(wù)的需要和種種數(shù)據(jù)問(wèn)題倒逼:

? 數(shù)據(jù)分散在數(shù)百個(gè)IT系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程中,缺乏統(tǒng)一的管理和治理,各說(shuō)各話(huà);

? 煙囪式的數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)加劇了數(shù)據(jù)孤島,需要打通構(gòu)建企業(yè)視角的數(shù)據(jù)資產(chǎn),同時(shí)保障各個(gè)單元的數(shù)據(jù)安全;

? 基于單個(gè)小閉環(huán)構(gòu)建的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力,無(wú)法適應(yīng)快速變化、日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,反而陷入重復(fù)建設(shè)中,需要可復(fù)用的數(shù)據(jù)能力;

? 數(shù)據(jù)量激增,復(fù)雜異構(gòu)的數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)的分析需求、高昂的存算消耗不斷提出技術(shù)難題,亟需構(gòu)建性能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)底座,但成本越低越好。

做不好數(shù)據(jù)基建,可能真得“等死”。

深入海底,“普惠”是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命

2020年,數(shù)據(jù)被國(guó)家列為五大生產(chǎn)要素之一。站在生產(chǎn)要素的視角看,企業(yè)搭建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,消解底層的復(fù)雜性、統(tǒng)一向外提供數(shù)據(jù)能力和服務(wù),對(duì)于數(shù)據(jù)要素的長(zhǎng)遠(yuǎn)管理、利用、配置和流通而言,無(wú)疑是更為經(jīng)濟(jì)和聰明的方式。

與交通、能源等國(guó)家級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施類(lèi)似,企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)同樣能產(chǎn)生明顯的“乘數(shù)效應(yīng)”:倍增的不僅是企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù),更是能被企業(yè)所使用的數(shù)據(jù),能產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)。

而與國(guó)家級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施不同的是,企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)法“集中(公共)力量辦大事”,往往更依賴(lài)企業(yè)自身的投入與服務(wù)商的能力。

一方面,邁向DT時(shí)代的企業(yè)必須更舍得在數(shù)據(jù)基建的投入,像投入設(shè)計(jì)研發(fā)、產(chǎn)線(xiàn)改造、供應(yīng)鏈升級(jí)那樣,數(shù)據(jù)應(yīng)得到核心資產(chǎn)同等程度的重視;

另一方面,降低“門(mén)檻”亦值得關(guān)注——通過(guò)專(zhuān)業(yè)技術(shù)持續(xù)提升數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件的易用性和開(kāi)放性,同時(shí)優(yōu)化存算成本,讓數(shù)據(jù)基建不再是少數(shù)派的“航空母艦”。

“推動(dòng)數(shù)據(jù)普惠,是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命?!?/p>

地雷介紹,除了智能安全算法、可觀(guān)測(cè)元倉(cāng)模型、指標(biāo)工廠(chǎng)等亮眼的能力,數(shù)據(jù)云更多的技術(shù)攻關(guān)發(fā)生在“水面之下”,甚至已潛入“海底的無(wú)人之境”,比如優(yōu)化引擎內(nèi)核,或深入到j(luò)ava虛擬機(jī)層面,就是為了竭盡所能,降低客戶(hù)使用數(shù)據(jù)的門(mén)檻。

奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云產(chǎn)品體系

以多引擎混合調(diào)度的場(chǎng)景為例,為應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析場(chǎng)景,企業(yè)往往需要用到流、批、圖、時(shí)序等不同引擎。這些引擎如果各自分立,在維護(hù)困難的同時(shí),也導(dǎo)致了資源浪費(fèi)。

基于全容器化、多模態(tài)統(tǒng)一計(jì)算框架等技術(shù),奇點(diǎn)云提出“大規(guī)模多引擎混合調(diào)度技術(shù)”,在數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba中支持混合引擎調(diào)度,能根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)調(diào)整容器資源的使用情況。

“就像‘潮汐車(chē)道’一樣,可以分時(shí)段按需跑不同引擎,幾乎不需要人工干預(yù),提高任務(wù)執(zhí)行效率,降低系統(tǒng)負(fù)載?!钡乩捉榻B,相較傳統(tǒng)的煙囪式建設(shè),潮汐調(diào)度的方式通常能幫助企業(yè)節(jié)約30%以上的資源。

得益于大規(guī)模多引擎混合調(diào)度技術(shù),海量數(shù)據(jù)、多端來(lái)源的OneID融合分析也成為可能。

一家旗下有近5000個(gè)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的金融集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人透露:“我們數(shù)據(jù)體量大、ID類(lèi)型多、ID關(guān)系復(fù)雜,加上對(duì)存量和增量數(shù)據(jù)的考量,采用傳統(tǒng)方案不光成本極高,也是不現(xiàn)實(shí)且不可靠的?!?/p>

在多引擎混合調(diào)度技術(shù)框架下,奇點(diǎn)云采用“流批圖一體”架構(gòu),確保在計(jì)算性能、復(fù)雜場(chǎng)景計(jì)算及可解釋性上均具備優(yōu)勢(shì),從而支撐中國(guó)企業(yè)特有的、海量數(shù)據(jù)多端來(lái)源的OneID融合分析場(chǎng)景。

“我們打通了100多個(gè)端的億級(jí)用戶(hù)數(shù)據(jù),并落地OneID,相比傳統(tǒng)方案,壓縮比達(dá)30%以上,計(jì)算時(shí)間節(jié)省了至少50%,測(cè)試用例通過(guò)率達(dá)到100%?!逼脚_(tái)負(fù)責(zé)人介紹。

又如“多租戶(hù)”,這個(gè)場(chǎng)景天然為了資源利用最大化而生。企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)作為“平臺(tái)”,理應(yīng)通過(guò)多租戶(hù)的方式服務(wù)更多部門(mén)、BU,合理優(yōu)化資源利用,也免去他們自行運(yùn)管基礎(chǔ)設(shè)施的煩惱。然而囿于數(shù)據(jù)安全隱患的考量,很多企業(yè)寧愿多付出資源,也不敢冒險(xiǎn)。

為此,奇點(diǎn)云推出“數(shù)據(jù)平臺(tái)的多租戶(hù)安全和資源隔離技術(shù)”,通過(guò)雙層身份認(rèn)證、雙層權(quán)限校驗(yàn)、雙層存儲(chǔ)加密,來(lái)保證租戶(hù)資源的強(qiáng)邏輯隔離與數(shù)據(jù)安全。在多個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)互不搶占資源的同時(shí),相較傳統(tǒng)方案,更節(jié)約了50%的大數(shù)據(jù)集群計(jì)算節(jié)點(diǎn)。同時(shí),通過(guò)動(dòng)態(tài)的權(quán)限管控,支持租戶(hù)間數(shù)據(jù)安全共享,而無(wú)需數(shù)據(jù)遷移成本。

數(shù)據(jù)云作為基礎(chǔ)設(shè)施,已深入到越來(lái)越多企業(yè)生產(chǎn)甚至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)。為保證它的可靠、可用、可服務(wù),廠(chǎng)商往往會(huì)采用“堆機(jī)器”的方式,這背后有一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯:備份越多,冗余越多,系統(tǒng)故障后的補(bǔ)救空間就越大——可以拿副本頂上。

對(duì)此,地雷的觀(guān)點(diǎn)卻有幾分“反常識(shí)”:“作為獨(dú)立第三方,我們有義務(wù)幫助客戶(hù)盡可能優(yōu)化資源成本?!?/p>

奇點(diǎn)云基于微服務(wù)體系、全容器化等技術(shù),在保障“RAS”(即可靠性、可用性、可服務(wù)性)的前提下,不斷壓縮數(shù)據(jù)云部署的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)。部署包括數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba、數(shù)據(jù)存算引擎DataKun、數(shù)據(jù)安全引擎DataBlack在內(nèi)的全套數(shù)據(jù)云產(chǎn)品,最小節(jié)點(diǎn)數(shù)從11臺(tái)降至6臺(tái),并仍在持續(xù)優(yōu)化。這意味著有更多企業(yè)能花更低的軟硬件成本,完成數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

2023年5月,奇點(diǎn)云正式發(fā)布了“云數(shù)倉(cāng)”版本的DataSimba Cloud,進(jìn)一步提供更高性?xún)r(jià)比的“輕量級(jí)”云上數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施體驗(yàn)。

“這些水面之下踏踏實(shí)實(shí)的技術(shù)攻關(guān),用行動(dòng)證明了我們和客戶(hù)站在一起?!毙性谡f(shuō)。

據(jù)悉,2023年剛剛過(guò)半,奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云產(chǎn)品銷(xiāo)售成績(jī)就已遠(yuǎn)優(yōu)于往年,其中,除了持續(xù)復(fù)購(gòu)的老客戶(hù),也多了不少來(lái)自制造、金融行業(yè)的新面孔。這種“雙向奔赴”或許正是行在、地雷和他的團(tuán)隊(duì)潛心投入基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)研發(fā)的底氣。

面向數(shù)據(jù)時(shí)代的“軍備競(jìng)賽”,究竟在比什么?

過(guò)去“能不能直接把你服務(wù)的頭部企業(yè)數(shù)據(jù)給我”的誤解,已經(jīng)成為坊間笑談?!皵?shù)字化轉(zhuǎn)型沒(méi)有標(biāo)桿案例”的論斷,也一次又一次被低調(diào)的先行者們用實(shí)踐證偽。從滿(mǎn)足于單點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán),到縱身躍入底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),企業(yè)的耐心來(lái)自于亟待解決的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)和對(duì)規(guī)?;l(fā)揮海量數(shù)據(jù)價(jià)值的希冀,也與國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件廠(chǎng)商們?yōu)椤皵?shù)據(jù)普惠”的不懈努力密不可分。

有數(shù)據(jù)顯示,在美國(guó)一次機(jī)構(gòu)調(diào)查中,受訪(fǎng)企業(yè)里設(shè)CDO職位的比例,從2012年的12%已經(jīng)提升至2021年的65%。而在中國(guó),這個(gè)比例目前還不到5%。

當(dāng)AI的風(fēng)裹挾著數(shù)據(jù)技術(shù)的浪潮一同襲來(lái),毫無(wú)疑問(wèn),擁有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和獨(dú)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè),能搶先結(jié)合AI模型能力,建立起自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

好在奇點(diǎn)只是臨近,對(duì)于那些習(xí)慣等待的企業(yè)來(lái)說(shuō),還有足夠的時(shí)間補(bǔ)齊短板。

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