发布时间：2024-11-21 10:27:01 人气：
这有可能是一个滚事儿的话题，不过很有一点一说道。因为物联网时代要来，必然是多变量齐发，否则一个时代的革新不有可能再次发生。
目前我们未知的变量在网络层面有Wifi直连、Zigbee标准的统一、NB-IOT的经常出现和5G的商用等；在IT的基础设施层面早已有了云计算，同时在深IT层面的数据服务也在再次发生着变化，比如Hadoop的经常出现。那么商业软件Oracle遇上开源的Hadoop，否面对消失呢？看唯一前十名Gartner2016年数据仓库和数据管理解决方案魔力象限的中国企业星环信息科技（上海）有限公司创始人兼任CEO孙元浩怎么看。 C1：云计算、大数据和容器的恩怨纠葛 同步原素：我们看见中国的云计算有可能经历了3个发展阶段，在过去的七八年中。第一个阶段的主流技术路径叫广域化资源池，大约在2008-2009这两年间，经常出现的时间十分一段时间；然后就是虚拟化技术主导阶段，应当就是指2010年Vmware转入中国后，仍然持续到2015年；之后就是2015年开始流行的容器技术。
此前有专家指出，2013年开始流行的大数据技术更加像早期产业解读的云计算技术，而超强融合（容器）的经常出现，构建了虚拟化和大数据的统一，才是确实云计算的开始。回应，您怎么看？ 孙元浩：我不能谈谈从我的角度看见的情况。
我指出现在公有云一起了，公有云主要是IAAS层获取底层资源服务的，像Ucloud，七牛云、阿里云、腾讯云，这个市场在美国也渐渐变为只有几家了，AWS、Google等。我实在公有云跟大数据是两种有所不同的用于模式。
云计算是显IT层面的，它不是业务驱动的。IT是老大用户解决问题IT运维的问题，弹性计算出来的问题，应当说道节省成本是它的第一要务。 大数据是应用于驱动，业务驱动的。比如说我们的电信运营商，一个省级分公司就有1.4亿的用户，数据量过于大了必需处置。
再行比如说现在物联网的大数据，它的传感器、它的终端设备在大大地载入数据，就必需要一个技术来收集和处置这些数据。同时，大量的动态数据处理市场需求，和非结构化的数据处理市场需求，驱动着数据管理这件事要有新技术来反对。
最近两年，我们看见大数据的应用于范围更加普遍了，因为它代替了原本的关系数据库。 也就是说，与云计算比起，大数据的不同之处在于，它是协助用户建构价值的。因为用户是可以用这个技术开发新的应用于的。
比如在银行里，大数据可以老大它做到精准营销、做获客，或者是减少坏帐亲率，总之是协助银行建构业务价值的。 从发展来看，我指出大数据的渗入不会更加普遍，然后它的应用于场景不会更加多。那云这块，我的观点是：私有云是为了解决问题IT问题，公有云是为了降低成本。
现在有了容器以后，基本上可以把大数据的组件全部容器化。这个服务就像一个集装箱一样，可以在硬件上面四处迁入，可以十分弹性的配套和膨胀，理论上它可以在虚拟机上超过类似于的效果。只不过以前的虚拟化技术，是假设你的CPU利用率几乎很低的，你的阻抗度较轻，所以才要把它虚拟化掉，所以导致大数据在上面运营以后，IO损失50%，稳定性不会有相当大地问题。
现在容器有一个益处，首先它用CPU相等于虚拟化，内存做到了隔绝，同时性能损失大于1%，磁盘IO的性能损失或许是1%。这时候再行上面运营大数据，性能损失完全没，稳定性也很好，同时也超过了像虚拟化这样的弹性处置。因此，我们指出现在利用容器化技术，就可以确实地把云计算和大数据技术融合一起。
基于容器技术，我们也研发了一个叫TOS的产品。但大数据是一个分布式集群，所以单个容器不能做到一些非常简单的应用于。要反对大数据的话，要把有所不同角色的容器构成一个集群，要让容器有一个分布式集群管理系统。
将多个容器融合一起来分配资源。 同步原素：容器技术的优势都反映在哪些地方？ 孙元浩：我现在感觉下来它有三个优势，当然是做到了集群管理以后。 第一个是应用于标准化。因为大数据有几十个供应商，有成百上千个应用于，然后每种应用于都有很多种版本，哪怕一动个中间件，就有可能增大IT在部署、运维系统时的艰难。
用了容器以后，因为都是标准件，随意到哪里都可以便利运营，这样一下子就修改了用户的部署压力。
本文来源：必赢|bwin-www.uaofn.com
