原標(biāo)題：華為計(jì)算戰(zhàn)略再出新措，全面啟動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略

不鳴則已一鳴驚人，這就是華為。

還記得兩個(gè)月前華為在全聯(lián)接大會(huì)上的一系列操作嗎？發(fā)布全新計(jì)算戰(zhàn)略，開放鯤鵬主板接口規(guī)范和設(shè)備管理規(guī)范、開源服務(wù)器操作系統(tǒng)、開源GaussDB OLTP單機(jī)版數(shù)據(jù)庫……那時(shí)我就說很快華為還會(huì)有更多后續(xù)動(dòng)作。今天，它來了。

11月19日，華為在深圳召開2019全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施論壇。會(huì)上，華為重磅宣布全面啟動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略，并開源數(shù)據(jù)虛擬化引擎HetuEngine (河圖引擎)。

繼計(jì)算戰(zhàn)略之后，又宣布數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略，華為是何用意？數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略什么內(nèi)涵，和計(jì)算戰(zhàn)略又是什么關(guān)系？數(shù)據(jù)虛擬化引擎能給用戶帶去什么？

01

計(jì)算的主體是數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)將成為未來世界的關(guān)鍵生產(chǎn)資料，這一點(diǎn)相信已經(jīng)沒有人再懷疑。

打開快手，會(huì)收到你感興趣的內(nèi)容推送，背后就是數(shù)據(jù)在驅(qū)動(dòng)；大港油田發(fā)現(xiàn)新的油氣層，離不開大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的支撐；華為每年近300萬人次出差能做到“說走就走”，免去申請(qǐng)、報(bào)銷等復(fù)雜的流程，是因?yàn)橥ㄟ^數(shù)據(jù)更有效、更合理的方式流轉(zhuǎn)代替了員工的跑腿。

然而一個(gè)不得不承認(rèn)的現(xiàn)實(shí)是，像這樣被利用起來的數(shù)據(jù)太少了，一方面是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速度太快，另一方面則是因?yàn)榇鎯?chǔ)、計(jì)算資源是有限的。

不信？舉幾個(gè)例子，從1080P提升到4K、8K，視頻數(shù)據(jù)量將提升40倍，從4K到4k VR要增加6倍以上；未來每輛自動(dòng)駕駛汽車每天就會(huì)產(chǎn)生高達(dá)64TB的數(shù)據(jù)；深圳一個(gè)城市有超過200萬攝像頭，每天將生產(chǎn)80PB數(shù)據(jù)，平均保存30天，而且大家希望保存的時(shí)間還要更長。

華為GIV 2025預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)量將從2018年的33ZB快速增長到2025年的180ZB。這其中，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中僅有不到2%被保存，而被保存的數(shù)據(jù)中僅有不到10%被應(yīng)用。

數(shù)據(jù)增長和存儲(chǔ)資源、計(jì)算資源有限之間的矛盾可以說愈演愈烈。解決這一問題唯一的辦法就是在存儲(chǔ)、計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施上下功夫。

于是，華為宣布了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略。未來，華為將圍繞數(shù)據(jù)“采-存-算-管-用”的全生命周期，通過提供融合、智能、開放的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，使能各行各業(yè)客戶釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，讓智能無所不及。

02

換個(gè)角度理解計(jì)算戰(zhàn)略

該如何理解數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略？其實(shí)早在華為發(fā)布計(jì)算戰(zhàn)略時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)部分就已經(jīng)有相應(yīng)的描述，即在智能數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)領(lǐng)域，通過融合存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、AI等技術(shù)，圍繞數(shù)據(jù)的全生命周期，讓數(shù)據(jù)的每比特成本最優(yōu)、讓數(shù)據(jù)的每比特價(jià)值最大。

對(duì)比兩次表述來看，異曲同工。因此在我看來，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略并不是又一個(gè)全新的概念，而是華為整體計(jì)算戰(zhàn)略的一部分，華為在以一個(gè)更具象、更小的切口來落地計(jì)算戰(zhàn)略，畢竟計(jì)算戰(zhàn)略非常宏大。有了數(shù)據(jù)這個(gè)抓手，能更好的發(fā)揮華為整體計(jì)算戰(zhàn)略的能力。

事實(shí)也確實(shí)如此，如華為Cloud & AI產(chǎn)品與服務(wù)總裁侯金龍?jiān)谘葜v中所說，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略是從數(shù)據(jù)角度對(duì)計(jì)算戰(zhàn)略的再度思考。

當(dāng)然，除了戰(zhàn)略目標(biāo)，此次華為帶來的還有實(shí)踐理念和落地工具。其中最核心的是依托鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)，打造“融合、智能、開放”的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，讓數(shù)據(jù)系統(tǒng)從孤立走向融合，從復(fù)雜走向智能，從封閉走向開放。這也是此次大會(huì)取名全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施論壇的出發(fā)點(diǎn)。

融合，顧名思義打破孤立，主要針對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施層。數(shù)據(jù)應(yīng)用主要涉及兩個(gè)部分：存儲(chǔ)與分析。傳統(tǒng)煙囪式IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)面臨兩個(gè)挑戰(zhàn)：存的時(shí)候數(shù)據(jù)孤立，且多副本，成本高利用難；分析的時(shí)候需要大量數(shù)據(jù)搬遷，效率低。融合就是要打破這其中的墻。

總結(jié)起來，有4堵墻：

一、存儲(chǔ)內(nèi)部系統(tǒng)墻：通過一套架構(gòu)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、分析、備份、歸檔統(tǒng)一管理，一份數(shù)據(jù)在各個(gè)系統(tǒng)中可以平滑流動(dòng)，進(jìn)而減少拷貝，TCO可降低30%以上。

二、數(shù)據(jù)庫與存儲(chǔ)鏈路墻：通過算子下推實(shí)現(xiàn)近數(shù)據(jù)計(jì)算，減少存儲(chǔ)層與計(jì)算層之間的數(shù)據(jù)交換，數(shù)據(jù)訪問和處理性能提升2倍。

三、大數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)配置墻：通過存算分離實(shí)現(xiàn)資源靈活配置，計(jì)算不足擴(kuò)計(jì)算，存儲(chǔ)不足擴(kuò)存儲(chǔ)，并通過彈性EC、數(shù)據(jù)縮減技術(shù)減少冗余，整體TCO降低30%以上。

四、數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)協(xié)同墻：通過協(xié)同分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)0搬遷，數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)共享一份數(shù)據(jù)，分析效率提升100%。

智能，主要解決運(yùn)維難題。架構(gòu)正變得越來越復(fù)雜，靠人越來越捉襟見肘，即便是經(jīng)驗(yàn)豐富的老工程師也越來越感覺吃力，這是人工智能被廣泛提及的基礎(chǔ)。華為基于AI芯片、存儲(chǔ)和華為云的三層架構(gòu)，通過云上訓(xùn)練和云下推理，能夠讓系統(tǒng)越用越快、越用越省。

具體體現(xiàn)在三個(gè)方面：

• 依托昇騰處理器的AI能力，自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別IO流，提升Cache預(yù)取命中率，系統(tǒng)整體性能提升20%。
• 依托鯤鵬處理器的多核算力，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，實(shí)時(shí)優(yōu)化數(shù)據(jù)縮減算法，TCO降低25%。
• 結(jié)合華為云自身大規(guī)模運(yùn)維運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)前可以實(shí)現(xiàn)提前14天預(yù)測(cè)硬盤故障，提前60天預(yù)測(cè)性能瓶頸，提前365天預(yù)測(cè)容量不足，其中30%的故障可以自我修復(fù)。

開放，解決數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。業(yè)務(wù)類型日益增多，跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)源協(xié)同分析場(chǎng)景增多，找數(shù)難、取數(shù)難、用數(shù)難日益突出。比如

找數(shù)難：傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)類型越來越多，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存，缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)目錄和全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，要在眾多異構(gòu)數(shù)據(jù)源中找到特定數(shù)據(jù)，就像大海撈針。

取數(shù)難：一個(gè)典型的分析業(yè)務(wù)通常依賴跨地域跨平臺(tái)數(shù)據(jù)協(xié)同，需要從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，這要經(jīng)過多部門間協(xié)調(diào)、核實(shí)才能獲取。

用數(shù)難：多業(yè)務(wù)分析需要多引擎協(xié)同，這將依賴多種數(shù)據(jù)訪問技術(shù)，需要開發(fā)人員掌握多種開發(fā)工具和語言，這導(dǎo)致開發(fā)門檻變高，開發(fā)周期變長。為了屏蔽數(shù)據(jù)類型差異、地域差異、語法差異，讓數(shù)據(jù)治理更簡單，華為推出了“河圖引擎”。

融合、智能、開放，基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)維、數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施的方方面面，華為此次都給出了自己的觀察，并提供了相應(yīng)的解決方案。

03

河圖治水，河圖引擎治數(shù)

這里重點(diǎn)講講河圖引擎（HetuEngine）。“大禹得河圖后始見清明”，大禹通過河圖掌握河流山川復(fù)雜的地形地貌，順利完成治水大業(yè)。華為取名河圖就是想數(shù)據(jù)治理簡單，使用簡單，讓開發(fā)者像使用數(shù)據(jù)庫一樣使用大數(shù)據(jù)，復(fù)用現(xiàn)有的生態(tài)、工具和技能，進(jìn)而提升開發(fā)效率。

眾所周知，數(shù)據(jù)庫已經(jīng)是非常成熟的產(chǎn)品，標(biāo)準(zhǔn)化語言，目錄清晰、接口統(tǒng)一，使用便捷。這也是河圖致力實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

目前，河圖引擎具備4個(gè)核心能力:

一個(gè)目錄：通過元數(shù)據(jù)在線感知，構(gòu)建超過1000個(gè)異地異構(gòu)數(shù)據(jù)源全局虛擬數(shù)據(jù)視圖，打破數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)全局可視，解決企業(yè)找數(shù)難問題。

一個(gè)入口：通過開放的連接框架、5000節(jié)點(diǎn)SQL引擎，實(shí)現(xiàn)30種異地異構(gòu)數(shù)據(jù)源統(tǒng)一SQL訪問，秒級(jí)獲取。數(shù)據(jù)全局可得，解決企業(yè)取數(shù)難問題。

一份數(shù)據(jù)：通過CarbonData技術(shù)，實(shí)現(xiàn)一份數(shù)據(jù)多場(chǎng)景分析，多應(yīng)用共享，數(shù)據(jù)0搬遷。數(shù)據(jù)全局可用，解決企業(yè)用數(shù)難問題。

統(tǒng)一安全：對(duì)于用戶最重視的數(shù)據(jù)安全性問題，河圖引擎通過細(xì)粒度動(dòng)態(tài)授權(quán)、敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)感知技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)異地異構(gòu)數(shù)據(jù)源集中式安全配置與管控。數(shù)據(jù)全局可控，數(shù)據(jù)授權(quán)時(shí)間從天到秒，解決企業(yè)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)問題。

據(jù)悉，開源版本的河圖引擎叫OpenHetu，并將于2020年6月上線。華為將開源內(nèi)核，開發(fā)者可以基于開源代碼進(jìn)行定制，包括數(shù)據(jù)源擴(kuò)展、SQL執(zhí)行策略等，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用快速對(duì)接，提升開發(fā)效率。總的目標(biāo)，讓合作伙伴用得好，用的放心。

回過頭再看華為計(jì)算戰(zhàn)略，毫無疑問，其正在快速、穩(wěn)步的推進(jìn)。還是之前的判斷，這還只是華為計(jì)算戰(zhàn)略的開始，未來還會(huì)有更多后續(xù)。但值得強(qiáng)調(diào)的是，相比之前，華為這次找到了一個(gè)更好的切入點(diǎn)，它就是數(shù)據(jù)。所以，接下來華為計(jì)算戰(zhàn)略的落地進(jìn)程肯定會(huì)走的更實(shí)、更快，拭目以待。

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