梅宏

大數(shù)據(jù)導(dǎo)致了一個(gè)現(xiàn)象，就是信息技術(shù)體系進(jìn)入重構(gòu)前夜，實(shí)際上這給了我們一個(gè)顛覆式發(fā)展的機(jī)遇。

我想分四個(gè)方面講。

第一，應(yīng)用需求。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求，使得我們的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)可能面臨重構(gòu)的需要。現(xiàn)在出現(xiàn)了很多新技術(shù)，比如新型存儲(chǔ)介質(zhì)、新型運(yùn)算器件，它們使得計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定的變革。怎么變革，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)以數(shù)據(jù)為核心而計(jì)算圍在周邊的一種結(jié)構(gòu)？目前正在研究在芯片上存算一體——這是一種可能的方向。

第二，云計(jì)算模式領(lǐng)域化、資源泛載化，資源平臺(tái)化的大態(tài)勢(shì)。我們希望在服務(wù)質(zhì)量提升、新型硬件管理、極致效能的追求方面做很多工作。同時(shí)我們也看到云邊端結(jié)合的新型計(jì)算也在涌現(xiàn)，還有軟件定義對(duì)整個(gè)世界所形成的影響。我們對(duì)數(shù)據(jù)管理、軟件開發(fā)運(yùn)行、數(shù)據(jù)分析等都有很多要求。

第三，通信。5G能解決通信問題，網(wǎng)絡(luò)通信還需要更好發(fā)展帶寬、移動(dòng)、泛載。對(duì)于帶寬的問題，移動(dòng)、泛載的問題，我們看到信息技術(shù)體系按照過去的發(fā)展套路，還有很多值得探討的空間，在基礎(chǔ)器件上也有很多上升空間，比如大數(shù)據(jù)組織、分析等等相關(guān)技術(shù)理論都有待突破?；A(chǔ)器件，高性能、高時(shí)效、高吞吐等極端化的大數(shù)據(jù)需求，使得我們需要高通量的處理芯片，需要多通道數(shù)據(jù)化、可視設(shè)備等。

第四，軟件開源，硬件開放，正在導(dǎo)致我們產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)生變化。實(shí)際上，顛覆式發(fā)展的機(jī)遇可能就在這個(gè)地方。

大數(shù)據(jù)的管理、處理

管理是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、組織，而處理就是把數(shù)據(jù)并行處理為內(nèi)容。

由于無法定義一個(gè)模式，一致性也沒法保持，不能夠事先定義數(shù)據(jù)模式，就沒辦法保持它的事務(wù)性等數(shù)據(jù)的一致性。由于單一表格存儲(chǔ)、高性能是非常難以實(shí)現(xiàn)的，這就使得對(duì)大規(guī)模、多表關(guān)聯(lián)查詢及復(fù)雜分析類型的SQL查詢性能嚴(yán)重下降，這就是在大數(shù)據(jù)時(shí)代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫做不了的事。對(duì)于處理而言，實(shí)際上大體分成三個(gè)階段：前大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)早期、現(xiàn)在。

大數(shù)據(jù)和HaDoop不管發(fā)展如何，單臺(tái)計(jì)算能力都是有限的。所以我們必須要并行處理，沒辦法做一臺(tái)計(jì)算機(jī)滿足所有的處理需求。比如最早出現(xiàn)的HaDoop就是批處理，批處理好處是什么？吞吐率高，適用于海量預(yù)存數(shù)據(jù)的處理。其次是流處理，適用于在線型、產(chǎn)生速度快的時(shí)延數(shù)據(jù)處理。還有一種新的數(shù)據(jù)類型就是圖處理，用巨型的圖數(shù)據(jù)，比如以社交網(wǎng)絡(luò)為代表的大量數(shù)據(jù)都是圖數(shù)據(jù)，億萬個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣大型的社交網(wǎng)絡(luò)圖怎么辦。所以現(xiàn)在這些系統(tǒng)很多，都是開源，但是沒有看到一個(gè)能滿足所有要求的一種處理模型。

再看現(xiàn)在的問題，比如說Spark，它是一個(gè)批處理平臺(tái)，它是用VP的技術(shù)處理流模式，把流式計(jì)算用時(shí)間片切開，分解成一些小批量，本質(zhì)上還是批處理，只是每一批小一點(diǎn)。

圖處理。圖數(shù)據(jù)最大的問題就是并行，它本身量很大，大量的數(shù)據(jù)是沖突的，而且互相依賴性比較高，通信開銷就比較大。核心的一個(gè)問題，從數(shù)學(xué)上，如果能完成一個(gè)很好的圖分割，就可能完成這種圖的并行處理。但是最終也是要追求并行處理。

從三個(gè)維度看挑戰(zhàn)

第一，數(shù)據(jù)處理方式和數(shù)據(jù)來源的問題。我們提到了面臨數(shù)據(jù)來源有離線數(shù)據(jù)、在線、混合處理的需求，方式就出現(xiàn)了批處理、流處理和混合處理。從計(jì)算架構(gòu)角度、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的角度看，我們過去做的傳統(tǒng)計(jì)算最大的問題是計(jì)算產(chǎn)生的內(nèi)存要求，內(nèi)存要從外存取數(shù)據(jù)，所以內(nèi)外交疊浪費(fèi)很多時(shí)間。所以我們還出現(xiàn)了內(nèi)存計(jì)算，既然這樣，就可以搞一個(gè)大內(nèi)存，把所有數(shù)據(jù)裝在內(nèi)存里面，這是一種方式。第二，新型的架構(gòu)。通過綜合GPU，還有其他的TPU、數(shù)據(jù)流等，構(gòu)建新型的計(jì)算架構(gòu)。第三，數(shù)據(jù)類型本身。數(shù)據(jù)類型本身有文檔等各種模式，我們目前看到的單一系統(tǒng)是沒有辦法去處理這種混合負(fù)載的，而混合負(fù)載的處理，實(shí)際上是存在著大量的需求。

大數(shù)據(jù)處理三大挑戰(zhàn)

挑戰(zhàn)一：怎么樣高效處理各類混合負(fù)載，這是當(dāng)前我們面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。什么叫混合處理的需求？我舉一個(gè)例子，比如說雙十一成交數(shù)據(jù)的一個(gè)實(shí)時(shí)分析。當(dāng)天處理的時(shí)候，它是實(shí)時(shí)的用戶數(shù)據(jù)和商品數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集去弄。但實(shí)際上這兩個(gè)東西對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、興趣模型到用戶的行為預(yù)測(cè)有局限，如果沒有離線數(shù)據(jù)支撐，它的準(zhǔn)確率和效果不會(huì)那么好。所以要完成個(gè)性化推薦，必須要用到離線的數(shù)據(jù)，這就是流處理和批處理同時(shí)出現(xiàn)的一種場(chǎng)景?，F(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)沒辦法處理這種混合的處理。而現(xiàn)在新流進(jìn)來的實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行流處理。

挑戰(zhàn)二：現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)帶來的好處就是開源，但是HaDoop的生態(tài)系統(tǒng)、Spark的生態(tài)系統(tǒng)、Flink的生態(tài)系統(tǒng)都有各自的開源生態(tài)，甚至有自己的開源許可證協(xié)議。

挑戰(zhàn)三：針對(duì)圖數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)應(yīng)用計(jì)算密集，而圖應(yīng)用，有較低的計(jì)算訪存比，有大量隨機(jī)的訪存，有復(fù)雜數(shù)據(jù)的依賴，還有非結(jié)構(gòu)化的分布，這是圖數(shù)據(jù)的問題，和傳統(tǒng)應(yīng)用所面臨的東西是不一樣的。所以我們能不能探討另一種新型的架構(gòu)來提高它的高并行的處理？這就是我們談到的各種大數(shù)據(jù)類型和計(jì)算結(jié)構(gòu)匹配起來之后的一些挑戰(zhàn)。

我們?cè)谠朴?jì)算平臺(tái)之上，要進(jìn)行各種大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)的類型、存儲(chǔ)是迥然不同的，訪問模式有圖數(shù)據(jù)、KV的、列的、文檔的，各種各樣的東西?，F(xiàn)在，我們要構(gòu)建一個(gè)處理平臺(tái)，是支持批處理的，也支持流處理的，還可以支持混合處理的?；齑嬷?，我們要支持人工智能應(yīng)用，要支持交互式的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步支持各種應(yīng)用。

傳統(tǒng)的定制問題、系統(tǒng)選型難，不同處理系統(tǒng)融合難，系統(tǒng)調(diào)優(yōu)難，維護(hù)難、多系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)傳輸也導(dǎo)致它的效率是比較低的——這就是我們的大環(huán)境面臨的問題。所以我們想做一件事，就是希望通過軟件定義的方式，通過大數(shù)據(jù)處理管理平臺(tái)，讓它的功能實(shí)現(xiàn)可編程，可以面向不同的需求進(jìn)行定制。

原創(chuàng)的技術(shù)

我們希望資源調(diào)度優(yōu)化，進(jìn)一步依托數(shù)據(jù)多種需求，多模態(tài)存儲(chǔ)，形成一套引擎，能夠高效的支撐多種處理模式。項(xiàng)目的目標(biāo)，是希望研究和開發(fā)面向新型的、多處理模型融合架構(gòu)的一個(gè)高時(shí)效、可擴(kuò)展的新一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)和工具平臺(tái)。我們還是希望站在巨人的肩膀上消化吸收，高時(shí)效、可擴(kuò)展就是它的關(guān)鍵詞，希望建立基于軟件定義的新型的自適應(yīng)融合架構(gòu)。一套引擎、一套數(shù)據(jù)、一套資源來支撐、滿足不同的處理模型的需求，進(jìn)一步支撐大數(shù)據(jù)分析和智能的應(yīng)用。我們要追求高時(shí)效、低時(shí)延，多計(jì)算模型的融合，自適應(yīng)的優(yōu)化;在可擴(kuò)展方面，面向云計(jì)算進(jìn)行可伸縮的調(diào)整，處理平臺(tái)跨數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的擴(kuò)展，還有一些具體的關(guān)鍵技術(shù)。

事情能不能做得成，就要靠我們團(tuán)隊(duì)的努力。我始終覺得中國的IT還存在很大的問題。畢竟，我們很多場(chǎng)合不在應(yīng)用第一線，很多問題都不是我們發(fā)現(xiàn)的。

過去五到十年，我們依然在談的問題就是海量：人多，數(shù)據(jù)多。所以，我們沒有原始的創(chuàng)新，我們一直在尋求原始創(chuàng)新，這是我們最大的一個(gè)欠缺。

我想留下一支可以開發(fā)系統(tǒng)軟件的隊(duì)伍完成這件事情，我們希望通過消化、吸收，打碎并重新組合，形成一種集成創(chuàng)新。