VMware愿為大數據建造云計算高速公路

　　根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告，預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

　　大數據的來源

　　海量數據到大數據的發展過程是一個從量變到質變的過程。數據發展已有多年，每年都以翻倍的速度在增長。過去增長以往的技術能夠對它比較好的管理，但一旦到達一個臨界點以后就產生了一個質變，過去的技術已經符合不了當前的發展趨勢，需要新的技術來滿足新的數量級的需求。于是大數據的概念應運而生。

　　大數據有以下幾個涵義： 第一、規模大。市場上企業的業務迅速增長，客戶量不斷增加，數據量的產生越來越多， 根據IDC調查顯示，未來十年全球的數據量會增長4倍；第二、來源廣。現在大數據的概念，數據不單單是從企業內部應用引發出來的數據，也包括了外部。作為一個企業，可以包括供應商、客戶等數據來源。第三、數據類型多，數據包含交易型的結構性數據、半結構性數據和非結構性數據。

　　當前市場競爭激烈，客戶的需求變化多端，市場形勢瞬息萬變，使得這些數據必須隨著業務不斷變化。所以在大數據時代，作為企業，人們開始思考如何能夠有效掌握并管理大數據。如何能夠從眾多數據里面抽取出對公司業務發展有用的信息，幫助增強運營效率，如何讓大數據產生大價值。

　　VMware大數據落地版

　　大數據有太多的聲音和討論。可是如何落地，如何具體幫助業務呢。現舉一個實際例子，在中信銀行信用卡部，在2011年全年大概有1500多個宣傳活動。以前推廣一個宣傳活動需要兩周時間，用了大數據解決方案只需要2-3天；承諾客戶在刷滿一定額度后贈送禮物，以前這種動作需要幾天時間處理，現在只要達到規定金額，就可以將贈品實時送到客戶手里。

　　在中信銀行的風險評估中心，利用大數據去實時評估每一個客戶每日的刷卡行為和信用度。以前要調整一個客戶的信用額度可能需要在每個月，甚至每一季才能做到，現在每天都能去調整。中信銀行采用了大數據解決方案后，進行了4000萬次的客戶信用額度調整。這在沒采用大數據解決方案前是絕對做不到的。這個案例的背后就是VMware的大數據解決方案。

　　現實版的另一個大數據的使用者是Google。Google每天產生海量數據，它本身有一套很完整的分析體系和解決方案來處理這些數據，可以做進一步處理和使用。對于很多其他機構，比如政府和企事業單位，他們也想做同樣的事情。但是必須使用特定廠商的硬件、軟件和解決方案才能實現。 VMware希望在云時代去幫助這些企事業單位，不再被物理環境所限制，可以用更彈性、有效、低成本的方式去實現。未來將會看到銀行業可以利用大數據來分析客戶信用度和進行風險管理，零售行業可以通過大數據來分析他們的信息量，讓供應鏈和資金鏈運作更通暢。

　　大數據是高速跑車 云計算是高速公路

　　如果說大數據是高速跑車，那么云計算就是高速公路。 有人說云計算和大數據是雙胞胎，兩個是不同的個體，互相依賴又相輔相成。首先在概念上兩者有所不同，云計算改變了IT，而大數據則改變了業務。然而大數據必須有云作為基礎架構，才能得以順暢運營。沒有云計算這樣的高速公路，大數據這樣的超級跑車就跑不起來。當市場對大數據這個超級跑車需求很高時，云計算這個高速公路就會往縱橫各個方向發展，形成良性互動。

　　其次，大數據和云計算的目標受眾不同，云計算是賣給CIO的技術和產品，是一個進階的IT解決方案。而大數據是賣給CEO、賣給業務層的產品，大數據的決策者是業務層。由于他們能直接感受到來自市場競爭的壓力，必須在業務上以更有競爭力的方式戰勝對手。比如電信運營商可以用大數據分析手機用戶流失的原因是什么。某家領先的手機運營商，他們采用大數據解決方案一個星期，就發現了原因，并使公司獲得了1億美元的高回報。

　　VMware是業界領先的云基礎架構廠商，在IaaS、PaaS和SaaS領域都有很強的技術、產品和解決方案。在管理Hadoop平臺時，VMware有相對應的產品，如vFabric Data Director和Serengeti。這兩項技術都能對Hadoop平臺進行有效管理，起到快速部署、一鍵式管理等功能。

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