IBM 全新大數據分析平臺，助力數據云化

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IT架構實現云化已經是企業IT戰略的大勢所趨。無論是采用私有云技術還是公有云技術，都要求軟件具備云環境的適應能力。作為企業最重要的數據資產，依賴于底層的數據管理軟件進行有效的管理。為實現從海量數據中得到實用的知識和信息，如何高效組織數據的存儲和查找的技術一直在演進。從早期的層次型數據庫到關系型數據庫，從SQL數據庫到NoSQL數據庫再到處理非結構化數據的、圖數據庫等平臺，一直在發展變化，現在可以說是百花齊放，百家爭鳴。

云技術的興起，連數據存儲的位置也有了更多的選擇，數據可能存儲在用戶的數據中心，也有可能存儲在某公有云供應商平臺中。所以對于用戶而言，如何在不同的基礎架構、不同的數據庫存儲平臺中、云下云上都保持體驗的一致性，應用訪問、開發、遷移的平滑性以及數據安全性，保護IT技能的投資，變得異常重要。IBM的下一代數據分析平臺，為實現以下的藍圖而重新進行設計和研發。

對于用戶而言，信息可視化工具可能使用流行的例如Cognos或Tableau等產品，數據挖掘可能使用SPSS或R等工具，開發語言可能使用的是Python或Scala等流行語言。數據的存儲可能在傳統的DB2、Oracle或PDA等關系型數據庫中，也有可能在新型的Hbase、Hive或NoSQL數據庫中。新興的互聯網客戶數據可能天然就存儲在云數據庫中等等。我們是否可以設計一個通用的引擎，它既可以提供一個統一的接口，屏蔽下面的數據存儲異構性，又可能使用一個統一的基于SQL的語言來進行應用的訪問和開發呢？答案是肯定的！IBM基于開源的Spark技術開發了下一代的通用數據庫引擎Common SQL Analytics Engine和查詢訪問引擎Fluid Query Engine。

作為早期的DB2關系型數據庫，為了靈活支持zOS，Unix/Risc架構或WinTel架構，同時為滿足客戶彈性擴展和支持不同的工作負載，從7版本開始就提出的Universal Database的概念，即一個統一的數據庫SQL引擎，就可以支撐不同的體系架構。8、9、10版本后，這個體系架構得到了極大的擴展，通過HADR、DPF、PureScale、BLU、GDPC等功能模塊的擴展，在統一的SQL引擎之下，就完美的支撐了用戶的不同的工作負載。

但IT架構在不斷地進化，云環境還發展出虛擬化技術、容器技術等為支撐海量訪問、多租戶訪問和快速部署擴展的架構。移動互聯網的發展又極大的推動了與用戶互動而產生大量的非結構化社交媒體、語音、圖像、視頻或傳感器的數據，因此數據形式有了更多樣化的存在。為解決以上的挑戰，IBM也通過技術創新或收購等方式，提供了基于開源技術研發的Hadoop產品BigInsights、NoSQL數據庫或一體機數據倉庫PDA等方案。但是隨著客戶云化的步伐加快，以上的各種方案之間的架構差別，逐漸成為用戶的技術瓶頸。各個方案數據管理的實現不同，導致DBA管理運維、應用開發的難度不斷加大。基于移動互聯網等云化應用的需求，需要更靈活的體系架構以支撐海量訪問、突發用戶增長、7*24不間斷訪問、敏捷開發等的挑戰。為此目的，IBM在下一代分析引擎設計中，采用了通用分析引擎的策略，即統一分析引擎，以支撐用戶在不同的環境中部署數據應用，不論其將部署在原有數據中心的架構中，亦或私有云甚至是公有云的環境。這種機構將提供給用戶極大的靈活性，代碼編寫一次，可以運行在任何環境中，同時保證DBA的運維體驗一致！

首先目標是統一IBM自己的數據存儲庫代碼。新發布的云上關系型數據庫引擎dashDB、經典的DB2 11版本、適合私有云部署的dashDB on Local、IBM Hadoop BigInsights和未來即將發布的新一代數據倉庫一體機設備PDA，都將構建在統一的分析引擎代碼上，用戶將可以實現代碼僅寫一次，隨處部署運行。對于DBA而言，不論在哪種庫進行操作，操作處理模式統一。對于已經部署在某個平臺上的用戶而言，未來不論是遷移到云上或構建自身的私有云環境，數據以及應用都將平滑遷移。對于工具的開發商而言，僅認證一個平臺，就可以平滑支持其它所有的平臺。

因此，不論用戶目前還在使用傳統的Power架構，采用DB2支撐其核心交易體統，它可以逐步升級到DB2 11版本，享受到未來過渡到云的通用分析引擎能力。若用戶即將部署私有云環境，可以采用dashDB on Local的方案，它基于容器進行部署，可以支撐PB級數據的海量擴展，同時具備通用SQL數據庫引擎能力，運維體驗、開發接口與其使用核心交易DB2保持一致。或直接采用PDA的方案，它一體化軟、硬件實現方式，可以更簡化運維管理，但管理體驗、開發方式也和核心系統的數據庫保持一致。用戶若直接基于公有云的服務，開發各種應用，其上的dashDB云數據服務，和云下的數據庫管理、開發體驗也是保持一致。最后即使用戶選擇使用Hadoop來存儲其非結構化數據，內置的BigSQL引擎，其運維管理、開發接口也和其在使用的核心交易數據庫保持一致的體驗！看到現在，你是否覺得很Cool！不論是交易負載亦或分析負載，不論是云下使用還是云上開發運維，所有的技能、軟件資產都得到了保護，你的云化大計有了充分的保障！

對于數據已經存放到了不同的數據庫中，制定數據統一存放的策略并不現實。因此數據離散化存放，多庫存儲將是最可能的現實。對用戶而言，如何進行統一訪問接口，透明訪問所有的數據源，或在不同數據源中遷移數據，將成為一個關鍵的挑戰。IBM提供數據訪問的通用引擎Fluid Query Engine，它充分考慮客戶的數據虛擬化的現實，統一接口，解決客戶難題。

由此，通過Common Analytics Engine以及Fluid Query Engine，統一基礎架構的實現代碼，簡化應用訪問不同數據的接口，從而實現用戶的云下云上數據訪問體驗一致，保護已有開發IT資產，助力用戶早日實現云化大計！

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