英特尔着眼于下一代大数据技术

　　英特尔在大数据方面，除了坚持开放性，还盯着下一代技术。

　　在大数据方面，英特尔一直以一个积极参与和推动的角色出现。在日前举办的“2014中国大数据技术大会”上，英特尔大数据首席架构师戴金权介绍了基于Spark软件栈的下一代大数据分析，再一次凸显英特尔在大数据技术研发中的领先性。对此，记者采访了戴金权和英特尔云创新中心解决方案架构师程从超。

　　“作为在处理器芯片方面的领先者，英特尔在大数据方面所做的工作远远不止提供一个硬件平台。”程从超说。2014年4月，英特尔投资大数据软件提供商Cloudera，曾引起业界广泛关注，之后，英特尔还与业界许多厂商在大数据方面成为合作伙伴。程从超表示，英特尔大数据战略采取完全开放的架构，不论从硬件还是对开源社区的贡献，以及对一些特定产品的开发和提供行业解决方案，英特尔都是开放的态度。

　　程从超介绍说，英特尔在大数据方面所做的工作和开放性主要表现在三方面。第一，从最底层的硬件层面，英特尔提供一个平台，处理器方面就有很多型号是针对不同大数据应用的，同时，英特尔与传统的硬件厂商和数据库厂商都有很好的合作，并支持现在很火的Hadoop NoSQL技术，以及在网络、存储等方面提供支持。第二，英特尔对大数据开源社区和开源软件的贡献在全球排在前三名。第三，在行业解决方案方面，英特尔在中国建立了云创新中心，针对特定的垂直行业提供集成了软件、硬件、行业应用的端到端的大数据解决方案。

　　戴金权表示，Hadoop将MapReduce分布式计算和大数据技术带入主流应用，但是，随着大数据需求和使用模式的扩大，Hadoop已暴露出诸多局限性，特别是越来越多的数据应用需要使用超越MapReduce的全新大数据分析模式，对数据进行准实时的深度挖掘和分析。“这些下一代的大数据分析场景和平台有几个显著的特性”，戴金权说，比如对来自不同来源、不间断的输入数据进行准实时的流式处理；对海量数据使用大规模复杂的机器学习和图计算，进行深度挖掘和分析；使用分布式高速内存数据缓存，以支持交互式、迭代计算和数据分析。

　　英特尔正是看到这些日益明显的大数据发展趋势，因此在开源社区与合作伙伴一起，为了达成下一代大数据的愿景，做了大量的工作。戴金权说，Spark目前在业内是比较领先的技术，围绕着ApacheSpark，英特尔从两三年前就开始与UCBerkeley进行了很紧密的合作，在软件上尤其是一些开源开发方面做了大量贡献。在Spark技术方面，2015年在美国和中国都会有相应的会议，目前来自不同行业的用户和厂商也都在关注Spark，并在研究如何在具体的应用中利用Spark。

　　尽管Spark技术刚出现不久，并不完善，但戴金权认为，这其实与Hadoop刚出现时的情况类似，对大多数企业来说，它可能还是一个高精尖的技术，如何能得到更广泛的应用，可能还需要做大量的商业化的工作，“我们看到，在开源社区和业界的一些公司中，目前已经开始在做这方面的工作，期待未来会有很好的应用。”戴金权说。

　　本报记者 郭平

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