華為計算戰(zhàn)略再出新措，全面啟動數據基礎設施戰(zhàn)略

原標題：華為計算戰(zhàn)略再出新措，全面啟動數據基礎設施戰(zhàn)略

不鳴則已一鳴驚人，這就是華為。

還記得兩個月前華為在全聯接大會上的一系列操作嗎？發(fā)布全新計算戰(zhàn)略，開放鯤鵬主板接口規(guī)范和設備管理規(guī)范、開源服務器操作系統(tǒng)、開源GaussDB OLTP單機版數據庫……那時我就說很快華為還會有更多后續(xù)動作。今天，它來了。

11月19日，華為在深圳召開2019全球數據基礎設施論壇。會上，華為重磅宣布全面啟動數據基礎設施戰(zhàn)略，并開源數據虛擬化引擎HetuEngine (河圖引擎)。

繼計算戰(zhàn)略之后，又宣布數據基礎設施戰(zhàn)略，華為是何用意？數據基礎設施戰(zhàn)略什么內涵，和計算戰(zhàn)略又是什么關系？數據虛擬化引擎能給用戶帶去什么？

01

計算的主體是數據

數據將成為未來世界的關鍵生產資料，這一點相信已經沒有人再懷疑。

打開快手，會收到你感興趣的內容推送，背后就是數據在驅動；大港油田發(fā)現新的油氣層，離不開大數據和AI技術的支撐；華為每年近300萬人次出差能做到“說走就走”，免去申請、報銷等復雜的流程，是因為通過數據更有效、更合理的方式流轉代替了員工的跑腿。

然而一個不得不承認的現實是，像這樣被利用起來的數據太少了，一方面是數據生產的速度太快，另一方面則是因為存儲、計算資源是有限的。

不信？舉幾個例子，從1080P提升到4K、8K，視頻數據量將提升40倍，從4K到4k VR要增加6倍以上；未來每輛自動駕駛汽車每天就會產生高達64TB的數據；深圳一個城市有超過200萬攝像頭，每天將生產80PB數據，平均保存30天，而且大家希望保存的時間還要更長。

華為GIV 2025預測，全球數據量將從2018年的33ZB快速增長到2025年的180ZB。這其中，產生的數據中僅有不到2%被保存，而被保存的數據中僅有不到10%被應用。

數據增長和存儲資源、計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、計算等基礎設施上下功夫。

于是，華為宣布了數據基礎設施戰(zhàn)略。未來，華為將圍繞數據“采-存-算-管-用”的全生命周期，通過提供融合、智能、開放的數據基礎設施，使能各行各業(yè)客戶釋放數據價值，讓智能無所不及。

02

換個角度理解計算戰(zhàn)略

該如何理解數據基礎設施戰(zhàn)略？其實早在華為發(fā)布計算戰(zhàn)略時，對于數據部分就已經有相應的描述，即在智能數據與存儲領域，通過融合存儲、大數據、數據庫、AI等技術，圍繞數據的全生命周期，讓數據的每比特成本最優(yōu)、讓數據的每比特價值最大。

對比兩次表述來看，異曲同工。因此在我看來，數據基礎設施戰(zhàn)略并不是又一個全新的概念，而是華為整體計算戰(zhàn)略的一部分，華為在以一個更具象、更小的切口來落地計算戰(zhàn)略，畢竟計算戰(zhàn)略非常宏大。有了數據這個抓手，能更好的發(fā)揮華為整體計算戰(zhàn)略的能力。

事實也確實如此，如華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍在演講中所說，數據基礎設施戰(zhàn)略是從數據角度對計算戰(zhàn)略的再度思考。

當然，除了戰(zhàn)略目標，此次華為帶來的還有實踐理念和落地工具。其中最核心的是依托鯤鵬計算產業(yè)，打造“融合、智能、開放”的數據基礎設施，讓數據系統(tǒng)從孤立走向融合，從復雜走向智能，從封閉走向開放。這也是此次大會取名全球數據基礎設施論壇的出發(fā)點。

融合，顧名思義打破孤立，主要針對基礎設施層。數據應用主要涉及兩個部分：存儲與分析。傳統(tǒng)煙囪式IT業(yè)務系統(tǒng)面臨兩個挑戰(zhàn)：存的時候數據孤立，且多副本，成本高利用難；分析的時候需要大量數據搬遷，效率低。融合就是要打破這其中的墻。

總結起來，有4堵墻：

一、存儲內部系統(tǒng)墻：通過一套架構實現生產、分析、備份、歸檔統(tǒng)一管理，一份數據在各個系統(tǒng)中可以平滑流動，進而減少拷貝，TCO可降低30%以上。

二、數據庫與存儲鏈路墻：通過算子下推實現近數據計算，減少存儲層與計算層之間的數據交換，數據訪問和處理性能提升2倍。

三、大數據與存儲配置墻：通過存算分離實現資源靈活配置，計算不足擴計算，存儲不足擴存儲，并通過彈性EC、數據縮減技術減少冗余，整體TCO降低30%以上。

四、數據庫與大數據協(xié)同墻：通過協(xié)同分析實現數據0搬遷，數據庫和大數據共享一份數據，分析效率提升100%。

智能，主要解決運維難題。架構正變得越來越復雜，靠人越來越捉襟見肘，即便是經驗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。華為基于AI芯片、存儲和華為云的三層架構，通過云上訓練和云下推理，能夠讓系統(tǒng)越用越快、越用越省。

具體體現在三個方面：

• 依托昇騰處理器的AI能力，自動學習和識別IO流，提升Cache預取命中率，系統(tǒng)整體性能提升20%。
• 依托鯤鵬處理器的多核算力，根據不同的數據類型，實時優(yōu)化數據縮減算法，TCO降低25%。
• 結合華為云自身大規(guī)模運維運營經驗，當前可以實現提前14天預測硬盤故障，提前60天預測性能瓶頸，提前365天預測容量不足，其中30%的故障可以自我修復。

開放，解決數據應用難題。業(yè)務類型日益增多，跨平臺、跨數據源協(xié)同分析場景增多，找數難、取數難、用數難日益突出。比如

找數難：傳統(tǒng)企業(yè)數據類型越來越多，結構化、半結構化、非結構化數據并存，缺少統(tǒng)一數據目錄和全局數據視圖，要在眾多異構數據源中找到特定數據，就像大海撈針。

取數難：一個典型的分析業(yè)務通常依賴跨地域跨平臺數據協(xié)同，需要從多個業(yè)務系統(tǒng)獲取數據，這要經過多部門間協(xié)調、核實才能獲取。

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

融合、智能、開放，基礎設施、運維、數據，數據應用基礎設施的方方面面，華為此次都給出了自己的觀察，并提供了相應的解決方案。

03

河圖治水，河圖引擎治數

這里重點講講河圖引擎（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據治理簡單，使用簡單，讓開發(fā)者像使用數據庫一樣使用大數據，復用現有的生態(tài)、工具和技能，進而提升開發(fā)效率。

眾所周知，數據庫已經是非常成熟的產品，標準化語言，目錄清晰、接口統(tǒng)一，使用便捷。這也是河圖致力實現的目標。

目前，河圖引擎具備4個核心能力:

一個目錄：通過元數據在線感知，構建超過1000個異地異構數據源全局虛擬數據視圖，打破數據孤島。數據全局可視，解決企業(yè)找數難問題。

一個入口：通過開放的連接框架、5000節(jié)點SQL引擎，實現30種異地異構數據源統(tǒng)一SQL訪問，秒級獲取。數據全局可得，解決企業(yè)取數難問題。

一份數據：通過CarbonData技術，實現一份數據多場景分析，多應用共享，數據0搬遷。數據全局可用，解決企業(yè)用數難問題。

統(tǒng)一安全：對于用戶最重視的數據安全性問題，河圖引擎通過細粒度動態(tài)授權、敏感數據自動感知技術，能夠實現異地異構數據源集中式安全配置與管控。數據全局可控，數據授權時間從天到秒，解決企業(yè)數據安全與合規(guī)問題。

據悉，開源版本的河圖引擎叫OpenHetu，并將于2020年6月上線。華為將開源內核，開發(fā)者可以基于開源代碼進行定制，包括數據源擴展、SQL執(zhí)行策略等，實現應用快速對接，提升開發(fā)效率。總的目標，讓合作伙伴用得好，用的放心。

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

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