國內的云服務頭部廠商都在積極擁抱大數據為自家的云計算業務注入生命力。

2021年伊始 騰訊在大數據領域又有了新動作。近日 大數據公司星環信息科技（上海）股份有限公司（以下簡稱“星環科技”）與中金公司簽署上市輔導協議 擬于科創板掛牌上市。

騰訊是星環科技IPO前最大機構投資方 前者入資數億元的大數據公司東方金信目前也已進入上市輔導階段。騰訊與星環科技、東方金信的合作有一個共同點：基于騰訊云能力 共建大數據生態。

在騰訊頻頻注資大數據公司的同時 阿里云“城市大腦”在大數據上的運用也駛上了快車道。經過十年發展 巨頭們的大數據事業已經迎來高潮。

騰訊阿里巴巴征戰大數據

騰訊與阿里巴巴兩個大廠 從試水大數據至今 都已走過了十年。

十年之前 微信才剛剛普及 很多人知道淘寶 卻不熟悉阿里巴巴。十年之后 騰訊利用在社交關系數據上的相對優勢 在大數據領域打下了一片天地;而阿里巴巴通過淘寶為布局大數據業務打下了堅實的數據基礎 成為今天為人熟知的阿里巴巴和阿里云。

在騰訊2020Techo Park開發者大會上 騰訊云副總裁、騰訊數據平臺部總經理蔣杰表示 經過10年的積累 騰訊大數據平臺的算力資源池目前已有超過20萬臺的規模 每天實時數據計算量超過30萬億條。

騰訊的大數據資源池建立在自家產品生態上。從產品類型來看 騰訊的大數據產品主要分三類：分析類、工具類以及平臺類。分析類包括騰訊移動分析、微信小程序分析等 可以進行實時統計、即時分析 提高產品決策效率；工具類有騰訊移動推送（信鴿）、云數據庫等 使用高性能開源數據庫 輔助用戶快速開發業務；平臺類有大數據處理套件、騰訊智能推薦等 賦予用戶大數據處理與精準推薦能力。

可以看出 騰訊的這三類大數據產品是圍繞互聯網平臺搭建的 主要服務群體集中在唱吧、36氪、京東到家以及騰訊自家產品生態等互聯網應用上。這樣的策略可以增強主營業務能力 同時有利于構建自己的互聯網應用生態。

近三年來 騰訊陸續入資星環科技和東方金信 并表示將基于騰訊云在云計算和大數據方面的基礎產品能力 在金融、政府、工業等方面與兩家大數據公司形成優勢互補 共同構建大數據生態圈。騰訊正以“云+大數據”融合發展為策略 提升自身的技術實力與影響力 拓展大數據行業市場。

如果說騰訊的重心在產品 那么阿里巴巴則側重于數據管理。阿里巴巴在大數據上的自研能力、云市場上的拓展能力表現強勁。阿里巴巴于2010年推出Maxcompute（原ODPS） 起跑大數據建設 致力于批量結構化數據的存儲和計算 提供海量數據倉庫的解決方案及分析建模服務。

據了解 經歷十年發展后 MaxCompute已經可以承載EB級別的數據存儲能力、百PB級的單日計算能力 在公共云上已經覆蓋了國內外的十幾個國家和地區 電商、工業、醫療、農業、氣象、教育等諸多行業企業開始采用這項技術。

相較MaxCompute 阿里云的明星級產品“城市大腦”的名頭更為響亮。

2009年 馬云與王堅一拍即合 成立了阿里云 王堅隨后背負無數的質疑和嘲諷深扎到當時暗潮涌動的大數據深礁之中。馬云沒有看錯王堅 王堅也沒有辜負馬云10億元的研發投資。今天 全球超過20個城市引入了阿里云“城市大腦” 覆蓋交通、城管、文旅、衛健等11個領域。阿里云“城市大腦”對于大數據的使用 是用數據來解決過去的問題 數據資源會變成未來城市發展中一個非常重要的要素。

“城市大腦”能夠獲得今天的成功 離不開MaxCompute強大的算力與阿里云計算的有機結合。

IDC中國助理副總裁周震剛在接受記者采訪時指出 目前來看 云平臺為大數據的管理和挖掘提供了強大的計算和存儲能力。從技術上看 目前在公有云上的數據倉庫和數據湖技術是各廠商發展重點。很多廠商也在考慮“湖倉一體”的解決方案 也就是結構化和非結構化數據統一管理的問題。

大數據負責高效處理數據 豐富云計算的能力;反之 云計算可以利用大數據的能力構建需求。騰訊、阿里在大數據領域深耕的十年 是“云+大數據”相輔相成發展的十年。

“云+大數據”將走向深度融合

隨著企業上云意識的不斷增強、云安全技術保障能力的持續提升 越來越多的企業愿意把數據存儲及系統遷移到云上 數據中心服務商開始積極推進數據中心云化 云計算服務商則陸續推出大數據解決方案 云計算與大數據融合程度日益加深。

“云計算能為大數據提供更大的存儲空間和更強的計算能力 使大數據的價值得到真正釋放。”賽迪顧問大數據產業研究中心高級分析師張凡在接受記者采訪時表示。云計算+大數據融合發展比較適用于需要通過大量數據計算分析得到有價值信息的應用場景 如制造業中各制造環節的協同、基于生產環節數據優化行業對用戶需求的精準挖掘 以及醫療領域基因測序、疫苗研發、藥物研制等眾多環節。

從IT建設角度來看 目前企業上云基本是主動行為 動作越慢以后會越被動。中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所研究員萬相昱向記者指出 全行業數字化轉型加速 企業對數據的需求程度加深 在成本收益合理的情況下 基于云的大數據服務將是企業未來IT建設的理想選擇。

談到如何讓云計算與大數據融合在商業價值上取得突破 萬相昱和張凡都提到了商業智能 即用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析 幫助企業的管理層進行快速、準確的決策 迅速發現企業中的問題 提示管理人員加以解決。張凡指出 除此之外 利用“云+大數據”技術縮短產品研發周期、提升企業運營效率 一定程度上也能為企業創造商業價值。

談到問題與挑戰 周震剛認為 在公有云層面 數據隱私和數據控制是發展大數據的主要難點。用戶現在越來越重視數據隱私問題 各個國家和地區出臺了不同的數據隱私管理法律法規。用戶選擇云服務提供商時 能夠掌控數據位置以符合數據隱私法規將成為關鍵的決策標準。企業需要評估云平臺上的數據隱私風險 允許云服務提供商以符合隱私的方式分析數據、挖掘數據并展示出來 云服務提供商則需要能夠通過分析工具支持復雜數據審核。

張凡認為 目前云計算和大數據的融合一方面需要解決數據確權、共享開放、隱私保護等方面政策、法規不完善的問題 另一方面面臨如何更好地提升數據安全技術 如何開發出更貼合具體業務場景定制化解決方案的挑戰。

無論是騰訊、阿里 還是任何一家積極擁抱大數據的云廠商 如果想要讓技術健康生長 產品真正服務于用戶 就要在關注自身成長以外 看到技術應用帶來的問題 打消用戶對于產品的疑問 這是每一個新興技術產品化過程中都會遇到的問題 它們或將成為騰訊和阿里走向下一個大數據十年所面臨的關鍵挑戰。 責任編輯:tzh