當下，的確到了重新認識、理解和應用數據的新階段。然而，在數字經濟蓬勃發(fā)展的大趨勢下，真正引領數據應用理念、加速數據價值落地的并不是傳統(tǒng)存儲廠商，也不是開源廠商，而是以華為云為代表的云服務商。云服務商們在千行百業(yè)的場景中不斷錘煉，所面對的數據規(guī)模、數據復雜度、數據處理難度、數據挖掘難度無出其右，也讓自身在數據要素落地之路上脫穎而出。
數據驅動下的暗流涌動
有人曾言：數據如水，它既可以形成大江大河，滋潤萬物生長；亦能匯聚成連片沼澤孤島，使人深陷其中。這形象地說明了數據所帶來的兩面性，而決定因素是數據處理機制。眾所周知，因為數據規(guī)模、數據類型今非昔比，使得數據的“采、存、算、管、用”等加工處理過程面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，亟需新的數據處理機制來應對。
首先，數據產生源、數據類型、數據量都發(fā)生了翻天覆地的變化。以數據產生源為例，機器正在成為產生數據的主力軍，一輛L4級別的自動駕駛汽車一天可以產生60TB數據量，這還不包括自動駕駛訓練算法每天通過訓練產生的大量數據；又如，OpenAI去年五月發(fā)布的GPT-3模型，光模型參數就高達1750億個，預訓練數據量高達45TB，比上一代模型足足高了100倍……種種例子數不勝數，充分反應出數據處理能力要求的變化。
其次，數據操作復雜性今非昔比。大量半結構化/非結構化數據并存、數據分析越來越細化、數據分析鏈路長、數據操作集成度差，使得在海量數據規(guī)模的環(huán)境中，數據移動、數據訪問活動的授權、管理和審計等一系列數據操作變得困難重重。有人甚至形象地稱之為數據重力現象，即隨著數據量一直膨脹所帶來數據往來、移動操作變得愈加復雜與困難。
第三，基于數據驅動型應用正在井噴，并且正在深刻改變著業(yè)務流程和決策模式。以金融營銷為例，過去依賴本地數據倉庫分析來制定營銷方案，數據模型范式有要求、維度單一、實時性差，營銷方案分析維度少、業(yè)務響應差。如今的金融營銷，則構建在基于數據驅動的場景之上，收集用戶各種維度的相關數據，充分利用云上的資源優(yōu)勢進行訓練模型，實現精準營銷和數據價值閉環(huán)，實時調整營銷策略……類似的情況在千行百業(yè)中如雨后春筍。
因此，將數據存得下、流得動、算得快、用得好，真正構建基于數據的核心能力并不是一件容易的事情。為此，華為云在本次峰會上提出了“DIGITS”設計理念。所謂“DIGITS”即是圍繞數據的全生命周期，構建云原生數據平臺，實現數據的全域整合（Integration）、統(tǒng)一治理（Governance）和智能（Intelligence），讓用戶能夠基于可信數據（Trustworthy）進行探索發(fā)現（Search & Discovery），驅動業(yè)務決策（Decision），激發(fā)數據潛能。
“圍繞數據這個核心生產要素，充分發(fā)掘數據價值，從單點技術創(chuàng)新，走向系統(tǒng)性的技術創(chuàng)新?！笔搅毡硎镜??；贒IGITS理念，華為云通過數據使能DAYU，圍繞數據全生命周期提供一站式解決方案，實現從咨詢到實施再到技術平臺的端到端全生命周期數據管理。
華為云FusionInsight：持續(xù)成長
今年以來，數據驅動、云原生數據湖、湖倉一體等熱門詞匯成為業(yè)界關注的焦點。究其原因，本質上是隨著企業(yè)上云成為大勢所趨之后，大量應用遷移到云中，以及大量基于云的新應用誕生，對于數據“采、存、算、管、用”全生命周期的管理有著急迫的需求。
為此，華為云FusionInsight智能數據湖迅速獲得企業(yè)用戶的廣泛關注，其所提供湖倉一體的數據解決方案，可以幫助客戶構建云原生數據湖，實現數據全生命周期的管理。
華為云架構與技術規(guī)劃部部長朱海培認為，業(yè)界圍繞數據已經具備了很好和成熟的引擎、工具和平臺，但這些工具與平臺都是獨立成體系，誕生之初為某一類場景而設計；當客戶上云之后，面臨的是場景多元化，針對不同需求需要運用不同的引擎/工具，需要有解決方案以全局角度來幫助用戶，這也是為何湖倉一體現在很熱的關鍵。
“當數據規(guī)模達到一定階段后，過去針對單點或者單個場景的引擎/工具一定會出現瓶頸?！敝旌Ｅ嘌a充道，“以存儲引擎為例，大數據存儲引擎、Flink存儲引擎、Spark引擎都有一份數據，數據搬遷、數據操作復雜度高，浪費存儲空間，數據一致性也是挑戰(zhàn)?！?/p>
華為云FusionInsight提供湖倉一體的數據底座，通過底層OBS統(tǒng)一數據存儲，全局一份數據無需搬遷；一個平臺多引擎支持批處理、流處理、交互式查詢等；元數據統(tǒng)一管理，全局一個視圖，像管理代碼一樣管理數據。
為進一步豐富自身的數據技術能力和解決方案完整度，加速幫助用戶實現數據全生命周期的管理，華為云在本次峰會上還宣布云原生數據湖統(tǒng)一數據平臺MRS、云原生數據湖Serverless數據湖探索DLI、實時數倉GaussDB（DWS）、金融級分布式云原生數據庫GaussDB(for openGauss) 等4款數據新品正式規(guī)模商用。
具體來看：
? 云原生數據湖統(tǒng)一數據平臺MRS，為客戶提供湖倉一體的統(tǒng)一數據平臺，讓客戶在一個架構下實現離線、實時、邏輯數據湖，釋放海量數據價值，業(yè)務洞見更準；
? 云原生數據湖Serverless數據湖探索DLI提供基于Serverless的融合處理分析服務，企業(yè)可輕松完成多數據源的聯合計算分析，挖掘和探索數據價值；
? 實時數倉GaussDB(DWS)提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數據倉庫服務，支撐高并發(fā)高性能實時數據分析，能夠滿足互聯網、物聯網等場景用戶實時推薦、實時風控、實時監(jiān)測、精準營銷等數據實時處理需求，提升企業(yè)競爭力；
? 金融級分布式云原生數據庫GaussDB(for openGauss)，是華為結合云原生與AI的技術打造的金融級分布式數據庫，具備混合業(yè)務負載處理的高性能、高可用、彈性擴展、全密態(tài)、AI-Native自治五大關鍵能力，主打金融政企核心交易、企業(yè)生產系統(tǒng)等關鍵業(yè)務場景。
顯然，過去耕耘政企市場多年，使得華為云對于數據處理與治理的理解更加深入，也更加契合用戶實際需求。例如，朱海培就強調，華為云的視角會更加聚焦在用戶混合場景下的數據統(tǒng)一處理與治理的難題。對于廣大政企用戶而言，多云環(huán)境顯然是未來相當長時間內的標配，多云環(huán)境下的數據處理與治理更加考驗云服務商解決方案的能力。
例如，云原生數據湖統(tǒng)一數據平臺MRS，就可以通過一個架構實現邏輯、實時、離線三種數據湖，很好滿足混合場景的需求。朱海培表示，“展望未來，我們也希望能更好地幫助用戶實現數據的融合，從本次MRS、DWS等新品中，大家可以看到這些產品基于統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一元數據、統(tǒng)一管理的技術特性已逐漸呈現出來，華為云接下來也將持續(xù)保持技術創(chuàng)新，讓智能數據湖產品更好地賦能客戶。”
不可小覷的華為云
如今，華為云正在圍繞數據構建起核心競爭能力。華為云FusionInsight智能數據湖持續(xù)投入超10年，攜手800+家合作伙伴，服務于全球60+個國家和地區(qū)的互聯網、政府、金融、運營商等行業(yè)用戶。
此外，華為云還獲得了IDC、Frost & Sullivan等權威咨詢分析機構的廣泛認可。例如，在《IDC MarketScape: 中國大數據管理平臺廠商評估，2020》報告中，華為云憑借FusionInsight過硬的綜合實力和技術創(chuàng)新，位居“領導者(Leaders)”象限；在Frost & Sullivan《2020年中國數據管理解決方案市場報告》中，華為云在產品創(chuàng)新能力、成長能力、基礎能力三個維度全面領先。
華為云的成功并不是偶然。首先，華為自身就是一家全球化的公司，涉及業(yè)務之廣、規(guī)模之大、復雜度之高，在業(yè)界都具有典型性，其相關方案極具參考價值與借鑒意義。例如，華為結合自身的數字化轉型經驗，在打造數字工廠解決方案中，建立起的統(tǒng)一數據平臺、統(tǒng)一數據規(guī)范和統(tǒng)一數據視圖在制造業(yè)中就非常具有參考價值。
其次，華為云以FusionInsight智能數據湖為基礎，在產品技術層面進行了持續(xù)的創(chuàng)新與完善，其產品組合的成熟度和豐富程度走在了業(yè)界的前列，這無疑將持續(xù)增加華為云在數據層面的核心競爭力。
另外，近年來，隨著華為云在多個行業(yè)不斷突破，為多個不同行業(yè)、不同規(guī)模的用戶提供相關的數據湖服務，積累了豐富的用戶實踐經驗和有洞見的視角。
總體來看，從十年前數據湖概念提出，到如今湖倉一體解決方案的流行，一條數據價值之路已然開啟。而華為云在本次TechWave全球技術峰會（人工智能&數據）上所展現出來產品、技術、方案、理念都日臻成熟且富有洞見。下一個十年，將是數據使能的十年，而華為云必然迎來更大的舞臺。
