11月19日，華為在深圳舉辦2019全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施論壇，?面向鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)， 宣布全面啟動數(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），希望讓伙伴像使用“數(shù)據(jù)庫”一樣使用“大數(shù)據(jù)”，讓數(shù)據(jù)治理、使用更簡單。
這是繼今年9月基于“鯤鵬+昇騰”雙引擎全面啟航計(jì)算戰(zhàn)略后，華為從數(shù)據(jù)角度對計(jì)算戰(zhàn)略的再度闡述。華為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略圍繞數(shù)據(jù)“采-存-算-管-用”的全生命周期，詮釋了華為通過提供融合、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。
華為Cloud & AI產(chǎn)品與服務(wù)總裁侯金龍?jiān)诖髸习l(fā)表主題演講
以下是侯金龍演講全文：
女士們、先生們、朋友們，大家上午好！歡迎大家來到深圳，參加首屆全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施論壇。
人類正邁入萬物互聯(lián)的智能時(shí)代，而數(shù)據(jù)將成為智能世界的關(guān)鍵生產(chǎn)資料。今天，我分享的主題是《打造“融合、智能、開放”數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，攜手邁入智能時(shí)代》。
構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界
華為公司的愿景與使命是：“把數(shù)字世界帶入每個(gè)人、每個(gè)家庭、每個(gè)組織，構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界”。在智能世界，算力成為新生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料，“5G、AI、云”成為新生產(chǎn)工具，將使能千行百業(yè)邁入智能時(shí)代。
兩個(gè)月前，華為在全聯(lián)接大會上發(fā)布了“一云兩翼雙引擎”的鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)布局，基于“鯤鵬+昇騰”雙引擎，全面啟航計(jì)算戰(zhàn)略，為世界提供最強(qiáng)算力。
“一云”是指華為云，是生態(tài)伙伴發(fā)展的黑土地?！皟梢怼笔侵钢悄苡?jì)算和智能數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)作為鯤鵬產(chǎn)業(yè)中的關(guān)鍵一翼，華為將圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建端到端的能力，包括存、算、用的能力，通過5G+云+AI能力，打造“融合、智能、開放”的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，讓智能無所不及！
智能世界，從數(shù)據(jù)管理走向數(shù)據(jù)運(yùn)營
首先，數(shù)據(jù)將驅(qū)動客戶體驗(yàn)。當(dāng)你打開一個(gè)App，就會收到你感興趣的內(nèi)容推送。精準(zhǔn)推送的背后，其實(shí)就是數(shù)據(jù)在驅(qū)動。比如快手，每天產(chǎn)生1.2億個(gè)內(nèi)容標(biāo)簽與用戶畫像實(shí)時(shí)匹配，數(shù)據(jù)運(yùn)營實(shí)現(xiàn)內(nèi)容精準(zhǔn)推送。
其次，在企業(yè)經(jīng)營活動中，數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)生產(chǎn)決策。以大港油田為例，在經(jīng)歷了50年持續(xù)開采后，面臨資源枯竭、產(chǎn)量下降的挑戰(zhàn)。2019年以來，大港油田采用華為大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，利用測井曲線，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜕闪嗣靠诰目紫抖?、滲透率，找到了更多的新的油氣層。通過數(shù)據(jù)運(yùn)營，為長期穩(wěn)產(chǎn)500萬噸提供了決策支撐。
最后，我介紹下數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)流程簡化。華為每年有近300萬人次出差，以前出差涉及考勤、機(jī)票、酒店，包括報(bào)銷等十幾個(gè)申請流程，現(xiàn)在只需要一個(gè)流程就可以真正實(shí)現(xiàn)“說走就走”。這是每天45萬次后臺數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)碰撞的結(jié)果。數(shù)據(jù)運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)“讓數(shù)據(jù)多跑路，員工少跑腿”。
智能世界，需求與資源存在巨大落差
隨著5G、AI和云的普及，數(shù)據(jù)量正以驚人的速度增長：從1080P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；未來每輛自動駕駛汽車每天就會產(chǎn)生高達(dá)64 TB數(shù)據(jù)；深圳一個(gè)城市有超過200萬攝像頭，每天將產(chǎn)生80 PB數(shù)據(jù)，平均保存30天，大家希望保存更長時(shí)間；大量的數(shù)據(jù)過去只需存幾天，現(xiàn)在需要保存幾個(gè)月甚至永久保存。
根據(jù)預(yù)測，全球數(shù)據(jù)量將從2018年的33 ZB快速增長到2025年的180 ZB。但是，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。
這些海量數(shù)據(jù)的增長背后是需要海量存儲和計(jì)算的資源，數(shù)據(jù)增長是無限的，而存儲資源卻是有限的。
數(shù)據(jù)全生命周期，每比特價(jià)值最大，每比特成本最優(yōu)
我們希望對數(shù)據(jù)的采、存、算、管、用實(shí)施端到端的整合和優(yōu)化，讓數(shù)據(jù)在全生命周期內(nèi)更好用，數(shù)據(jù)的每比特發(fā)揮價(jià)值最大，數(shù)據(jù)的每比特成本最優(yōu)！
打造“融合、智能、開放”數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
為實(shí)現(xiàn)這個(gè)追求，華為打造融合、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：
通過“打破數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)存儲的邊界”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效共享和分析，降本增效。
通過“AI+存儲+云”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)智能管理和智能運(yùn)營，讓存儲越用越快，價(jià)值越來越大。
通過“數(shù)據(jù)虛擬化引擎”，統(tǒng)一SQL語法，像使用數(shù)據(jù)庫一樣使用大數(shù)據(jù)。
融合：使用極簡
數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心包括存儲和分析。煙囪式IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來兩個(gè)問題：存的時(shí)候會產(chǎn)生多個(gè)冗余副本，且數(shù)據(jù)無法流動，存儲成本高；分析的時(shí)候會導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)搬遷，分析效率低。
通過10余年技術(shù)積累和創(chuàng)新，華為在存儲、數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了一系列突破，通過打破4堵墻，讓數(shù)據(jù)的每比特發(fā)揮價(jià)值最大，數(shù)據(jù)的每比特成本最優(yōu)。
打破存儲內(nèi)部系統(tǒng)墻：通過一套架構(gòu)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、分析、備份、歸檔的統(tǒng)一管理，一份數(shù)據(jù)在各個(gè)系統(tǒng)中平滑流動，減少拷貝，TCO降低30%以上。
打破數(shù)據(jù)庫與存儲鏈路墻：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。
打破大數(shù)據(jù)與存儲配置墻：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，存儲不足擴(kuò)存儲 。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。
打破數(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)零搬遷，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：體驗(yàn)極致
過去，主要依靠人來完成設(shè)備配置和運(yùn)維，運(yùn)維人員經(jīng)驗(yàn)和能力的高低決定了管理效率的優(yōu)劣。華為基于AI芯片、存儲和華為云的三層架構(gòu)，通過云上訓(xùn)練和云下推理，讓系統(tǒng)越用越快、越用越省。
依托昇騰處理器的AI能力，自動學(xué)習(xí)和識別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)測硬盤故障，提前60天預(yù)測性能瓶頸，提前365天預(yù)測容量不足，其中30%的故障可以自我修復(fù)。
開放：開發(fā)極簡
隨著業(yè)務(wù)類型日益增多，大量業(yè)務(wù)需要跨平臺、跨數(shù)據(jù)源協(xié)同分析。這種場景下，最突出的3個(gè)問題是：找數(shù)難、取數(shù)難、用數(shù)難。
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)，好比大海撈針。
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)，就需要開發(fā)人員掌握多種開發(fā)工具和語言，從而導(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)治理簡單，使用簡單，華為推出了“河圖引擎”。
HetuEngine，從“大數(shù)據(jù)”走向“大數(shù)據(jù)庫”
我們將數(shù)據(jù)虛擬化引擎命名為河圖，就是屏蔽數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜度，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，提升開發(fā)效率2到10倍?！按笥淼煤訄D后始見清明”，傳說中，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)。
河圖引擎，就是要讓數(shù)據(jù)治理簡單，使用簡單，更方便的挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。它具備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1000+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)多場景分析，多應(yīng)用共享，數(shù)據(jù)零搬遷，數(shù)據(jù)全局可用，解決企業(yè)用數(shù)難問題。
統(tǒng)一安全：通過細(xì)粒度動態(tài)授權(quán)、敏感數(shù)據(jù)自動感知技術(shù)，實(shí)現(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。
開源河圖引擎HetuEngine
為了更好地發(fā)展數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，今天我宣布開源河圖引擎，開源版本的河圖引擎叫openHetu，將于2020年6月上線。我們將開源內(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)用快速對接，提升開發(fā)效率。
華為Cloud & AI產(chǎn)品與服務(wù)總裁侯金龍宣布開源數(shù)據(jù)虛擬化引擎HetuEngine
華為始終踐行“平臺+生態(tài)”策略，通過硬件開放，軟件開源，使能伙伴，共建開放、繁榮的鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)，共同邁入智能時(shí)代。
謝謝大家！
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