IBM 全新大數(shù)據(jù)分析平臺，助力數(shù)據(jù)云化

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IT架構實現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)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(huán)境的適應能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進行有效的管理。為實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實用的知識和信息，如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲和查找的技術一直在演進。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫到關系型數(shù)據(jù)庫，從SQL數(shù)據(jù)庫到NoSQL數(shù)據(jù)庫再到處理非結構化數(shù)據(jù)的Hadoop、圖數(shù)據(jù)庫等平臺，一直在發(fā)展變化，現(xiàn)在可以說是百花齊放，百家爭鳴。

云技術的興起，連數(shù)據(jù)存儲的位置也有了更多的選擇，數(shù)據(jù)可能存儲在用戶的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(fā)、遷移的平滑性以及數(shù)據(jù)安全性，保護IT技能的投資，變得異常重要。IBM的下一代數(shù)據(jù)分析平臺，為實現(xiàn)以下的藍圖而重新進行設計和研發(fā)。

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(chǎn)品，數(shù)據(jù)挖掘可能使用SPSS或R等工具，開發(fā)語言可能使用的是Python或Scala等流行語言。數(shù)據(jù)的存儲可能在傳統(tǒng)的DB2、Oracle或PDA等關系型數(shù)據(jù)庫中，也有可能在新型的Hbase、Hive或NoSQL數(shù)據(jù)庫中。新興的互聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)可能天然就存儲在云數(shù)據(jù)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(tǒng)一的接口，屏蔽下面的數(shù)據(jù)存儲異構性，又可能使用一個統(tǒng)一的基于SQL的語言來進行應用的訪問和開發(fā)呢？答案是肯定的！IBM基于開源的Spark技術開發(fā)了下一代的通用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng)一的數(shù)據(jù)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(tǒng)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(huán)境還發(fā)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(lián)網(wǎng)的發(fā)展又極大的推動了與用戶互動而產(chǎn)生大量的非結構化社交媒體、語音、圖像、視頻或傳感器的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)形式有了更多樣化的存在。為解決以上的挑戰(zhàn)，IBM也通過技術創(chuàng)新或收購等方式，提供了基于開源技術研發(fā)的Hadoop產(chǎn)品BigInsights、NoSQL數(shù)據(jù)庫或一體機數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理的實現(xiàn)不同，導致DBA管理運維、應用開發(fā)的難度不斷加大?；谝苿踊ヂ?lián)網(wǎng)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(fā)用戶增長、7*24不間斷訪問、敏捷開發(fā)等的挑戰(zhàn)。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(tǒng)一分析引擎，以支撐用戶在不同的環(huán)境中部署數(shù)據(jù)應用，不論其將部署在原有數(shù)據(jù)中心的架構中，亦或私有云甚至是公有云的環(huán)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(huán)境中，同時保證DBA的運維體驗一致！

首先目標是統(tǒng)一IBM自己的數(shù)據(jù)存儲庫代碼。新發(fā)布的云上關系型數(shù)據(jù)庫引擎dashDB、經(jīng)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(fā)布的新一代數(shù)據(jù)倉庫一體機設備PDA，都將構建在統(tǒng)一的分析引擎代碼上，用戶將可以實現(xiàn)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(tǒng)一。對于已經(jīng)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(huán)境，數(shù)據(jù)以及應用都將平滑遷移。對于工具的開發(fā)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(tǒng)的Power架構，采用DB2支撐其核心交易體統(tǒng)，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(huán)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(shù)據(jù)的海量擴展，同時具備通用SQL數(shù)據(jù)庫引擎能力，運維體驗、開發(fā)接口與其使用核心交易DB2保持一致?；蛑苯硬捎肞DA的方案，它一體化軟、硬件實現(xiàn)方式，可以更簡化運維管理，但管理體驗、開發(fā)方式也和核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫保持一致。用戶若直接基于公有云的服務，開發(fā)各種應用，其上的dashDB云數(shù)據(jù)服務，和云下的數(shù)據(jù)庫管理、開發(fā)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(shù)據(jù)，內(nèi)置的BigSQL引擎，其運維管理、開發(fā)接口也和其在使用的核心交易數(shù)據(jù)庫保持一致的體驗！看到現(xiàn)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(fā)運維，所有的技能、軟件資產(chǎn)都得到了保護，你的云化大計有了充分的保障！

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

由此，通過Common Analytics Engine以及Fluid Query Engine，統(tǒng)一基礎架構的實現(xiàn)代碼，簡化應用訪問不同數(shù)據(jù)的接口，從而實現(xiàn)用戶的云下云上數(shù)據(jù)訪問體驗一致，保護已有開發(fā)IT資產(chǎn)，助力用戶早日實現(xiàn)云化大計！

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