大數據

挑重點,詳解華為最新 “一獎兩組”

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繼開源GaussDB,成立鯤鵬智能數據產業聯盟數據庫產業推進組等之后,華為圍繞數據基礎設施,構建數據產業格局和生態方面再爆大動作。

11月19日,“以引領數據基礎設施,攜手邁入智能時代”為主題,由華為主辦的2019全球數據基礎設施論壇在深圳召開。會上,華為解讀了基于昇騰和鯤鵬處理器的數據基礎設施3大場景化解決方案, 以及自動化數據庫管系統;還有“一獎兩組”的重大發布。

一獎:華為首次公開懸紅數據基礎設施技術難題,設置“奧林帕斯獎”,獎勵全球在數據基礎設施領域取得突破性貢獻的科研工作者,每個難題懸紅100萬。

兩組:會上,華為宣布成立鯤鵬智能數據產業聯盟大數據產業推進組、智能邊緣產業推進組。

事實上,這“一獎兩組”包括此前的一系列動作,都源自華為做數據基礎設施的兩個方面挑戰:一、平臺+生態,二、技術。

奧林帕斯獎

奧林帕斯,獎名源自奧林帕斯山,是整個太陽系中最高的山,位于火星西半球,高度2.1萬米,是地球最高峰珠穆朗瑪峰的2倍還多。

華為以此命名該獎項,有什么含義?針對哪些數據基礎設施技術難題?

華為 IT 產品線副總裁、智能數據與存儲產品線總裁周躍峰在接受筆者采訪時表示,以“奧林帕斯”命名,凸顯的是難題的難度,為懸紅數據基礎設施技術難題而設置,獎勵對象是全球在數據基礎設施領域取得突破性貢獻的科研工作者,每個難題設置獎金100萬元。

讓數據在全生命周期內每比特價值最大,每比特成本最優,是華為對數據基礎設施的目標和遠景。而要做到這一點,尤其是在基礎技術領域的突破,華為很清楚,僅僅靠自己是不夠的,需要各方共同參與。

為此,華為還定義了兩大難題:一是實現“自動駕駛”的數據全生命周期治理;二是構建每比特極致性價比的數據存儲;

這兩大難題到底難在哪?制定的依據是什么?非技術人員可能很難理解,因此,本文將會多花些篇幅來進行解讀。

周躍峰表示,兩大難題的制定,華為征求了大量學術界專家的建議,實際上,這兩大難題并非命題作文,而是比較寬泛,涉及眾多的技術問題,如跨地域分布式操作系統、萬節點人工智能治理、千核級異構算力、新型存儲介質、類腦智能數據縮減等,這些都是非常有挑戰的基礎技術課題。因此,學術界可以從多個方向攻堅,有很大的自由選擇空間。只要在該領域取得成績,符合要求,就能拿到獎勵。

周躍峰特別強調,如果這些難題被攻破,將對于中國乃至全球的數據基礎設施產業發展具有巨大的牽引和推動。

接下來,先看第一道難題,實現“自動駕駛”的數據全生命周期治理到底難在哪里?

要實現自動駕駛的數據全生命周期治理,涉及2個方面的挑戰,首先,是如何實現算法級的智能數據全生命周期治理,如何支持免人工的多樣性數據接入、AI數據脫敏、自動數據建模、自動標簽、自動catalog、自動運維等能力?

眾所周知,當前數據治理在效率上存在相當大的挑戰,很多環節基本靠人;如各種不同數據來源需要人工進行轉換、清洗過后才能接入到分析系統,數據中的隱私信息無法得到有效識別和保護,數據分析模型需要不斷重復調優迭代,在進行數據分析前需要大量人力進行人工分類,數據散落在各處需要人工建立并維護全局元數據信息(catalog)標識數據的有效位置,因此,針對端到端的數據生命周期流程中,各種人工處理如何實現智能化、自動化,是提高數據分析效率的關鍵挑戰。

其次,是基于新的內存型介質,如何構建兼具云化擴展能力和傳統數據中心生態的數據庫,如何滿足多模(TP/AP、批流、異構、Iot、區塊鏈等)融合實時分析需求?

當前有傳統數據庫、分布式數據庫、NoSQL、NewSQL等多種數據庫架構,同時面對傳統的OLTP、OLAP場景、批處理、實時流處理場景,以及新型的Iot、區塊鏈等場景,同一類型的數據庫又有不同的數據庫產品;那么如何構建一個智能數據庫系統,能夠即滿足傳統數據中心的業務要求和生態接口,又能滿足云化場景下的擴展能力,支持不斷擴展的新場景,使得線下客戶能夠輕松滿足當前生產需求又能滿足未來演進擴展,成為數據處理的重大挑戰。

再來看第二難題,構建每比特極致性價比的數據存儲又難在哪里?這也涉及2個方面,首先是基于內存級新介質和SSD,如何實現具備內存級性能、HDD成本的主存系統,針對溫冷數據,如何實現具備磁盤級性能、磁帶級成本的備份歸檔存儲系統?

其次,是如何構建新型操作系統,充分發揮千核級異構算力、存算一體化介質、智能計算網絡等硬件資源,避免數據無效遷移,提升數據實時處理,并支持現有程序平滑遷移;

從硬件的發展趨勢來看,一方面多核快速發展,一個server具備千核算力,另一方面計算能力和介質、網卡、交換機不斷融合,呈現計算能力無處不在的趨勢,如何構建一個操作系統,能夠滿足千核暴力算力、異構融合算力的統一高效調度?怎樣才能夠把硬件能力的提升無縫應用在上層的存儲、數據庫、大數據等應用上,這些都是問題。

新成立兩大產業推進組

本次大會上,華為攜手產業伙伴成立鯤鵬智能數據產業聯盟大數據產業推進工作組和智能邊緣產業推進工作組。

不到半年時間,華為立足于數據基礎設施,圍繞“平臺+生態”的策略,分別成立了鯤鵬智能數據產業聯盟數據庫產業推進組、大數據產業推進組、智能邊緣產業推進工作組。

據周躍峰透露,明年還將成為存儲產業推進組。

華為成立大數據、邊緣產業產業推進組成立的背景和目標是什么?于華為自己于整個產業有哪些意義?

周躍峰說,“目前,數據基礎設施技術的標準均由西方制定,如果我們只是滿足于用西方的東西,那么,是不需要推進組的,反之,就是我們成立推進組的原因。”

華為清楚,要想將整個數據基礎設施產業做大做強,需要大生態來支撐,成立推進工作組,不僅能引導和制定存儲、數據庫、大數據、 智能邊緣等行業標準,解決行業技術難題,加快數據基礎設施領域人才培養,幫助產業鏈上下游伙伴可持續發展。而整個數據基礎設施產業的蛋糕做大了,才能實現商業價值,同時構筑華為在數據基礎設施的核心技術能力。

據了解,華為希望用 2-3 年的時間,成為有影響力的智能數據基礎設施產業的發動機,推動數據基礎設施技術的持續創新,促進數字經濟發展。

最后,筆者想用周傲英教授在本次大會上演講的一張配圖作為結尾,基礎技術的突破雖然很難,但“想,都是問題,做,才是答案。”

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