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英特爾金山云合力,成就云上數據洞察新智慧

英特爾
2017-04-27 16:10 10610
對數據資源的有效利用,既需要高效、靈活的IT基礎設施保障,也需要創新的服務交付模式,而英特爾與金山云在KMR上的深入合作,讓云計算和數據分析的深入融合造就數據處理模式的新變革,并在用戶服務等領域提供了一種兼具性能和成本優勢的新型解決方案。

北京2017年4月27日電 /美通社/ -- 智能互聯時代造就的“數據洪流”,正沖擊著傳統的企業管理與運營模式,以及人類日常的生活與工作方式。而數據,在這一變革浪潮中正在成為洞察未來發展趨向、加速業務流程變革,以在日趨激烈的市場競爭環境中獲取競爭優勢的新資源。

然而,企業用戶傳統的數據分析平臺在選型、搭建、運維以及后期拓展等方面面臨昂貴的計算、存儲和網絡設備,復雜的軟件堆棧等技術障礙造成的嚴峻挑戰。對數據資源的有效利用,既需要高效、靈活的IT基礎設施保障,也需要創新的服務交付模式,而英特爾與金山云在KMR上的深入合作,讓云計算和數據分析的深入融合造就數據處理模式的新變革,并在用戶服務等領域提供了一種兼具性能和成本優勢的新型解決方案。

“大象”上云分幾步?

自2012年成立以來,憑借領先的VPC和虛擬化技術,金山云成為國內首家提供混合云部署方案的云服務提供商。得益于游戲、視頻、醫療等垂直行業客戶的拓展,其已經發展成為國內較大的云存儲廠商之一,每天積累約500TB數據量,而總數據量已經高達400PB。企業業務運營積累的大量數據,要求企業具備利用數據驅動企業分析、決策和管理的能力,在過去四年多的發展歷程中,金山云基于開放的英特爾架構,正在以數據分析技術和人工智能賦予云計算不同應用場景、不同發展階段的新潛能,以有效應對企業用戶的新需求。

2016年1月,金山云推出了金山云托管Hadoop服務(Kingsoft MapReduce,KMR),KMR是一個可伸縮的通用數據計算和分析平臺,它以Apache Hadoop 和Apache Spark兩大數據計算框架為基礎,通過自動調度彈性計算服務(KEC),幫助快速構建分布式數據分析系統。這樣一來,用戶可以一站式地通過云計算,在KMR框架上便捷地進行計算和分析。

與傳統的Hadoop平臺相比,KMR提供了豐富的管理功能和便捷的程序開發接口,使企業可以高效、自動化地進行數據處理和分析工作,節省管理成本和使用成本。另外,彈性伸縮,靈活計費;快速部署,完全托管;全面的服務可用性保障與云服務產品深度整合的優勢也是這一數據分析平臺的技術優勢。

作為國內領先的電商平臺,擁有幾十大類、數百萬種產品的當當網,成為金山云KMR服務的受益者之一。基于對靈活的云計算數據分析洞察力的需求,金山云和當當網之間通過專線將本地數據和云端數據打通,并通過KMR集群在云上搭建Storm和Kafka實時數據分析集群,在業務需求變化時可以動態地調整計算資源,有效控制IT成本。此外,通過數據庫服務和底層基于英特爾強大的芯片加速技術和存儲能力,妥善保障當當網的業務訪問。云計算結合性能強大的數據分析服務,不僅讓當當網有效實現了本地數據和云上數據的打通,加速獲取數據洞察;更妥善解決了雙十一等促銷節點導致的陡增的計算資源需求壓力,讓當當穩妥應對業務增長帶來的技術挑戰。

金山云技術產品部高級產品經理楊亮介紹說:“通過這個項目,可以幫助當當網在很大的用戶促銷壓力下,保證IT系統的穩定運行,同時可以大幅度減少運維和資源應用成本。此外,通過金山云的服務,可以幫助用戶優化業務靈活性,調整資源配置。”

英特爾賦予KMR芯動力,助力釋放云端數據價值

強大的數據分析能力根植于高性能、靈活、敏捷的IT基礎設施,開放的英特爾架構以高效的分布式計算拓展能力,成為金山云在云計算時代底層硬件架構的首選。從傳統的IT架構到云上的大數據,隨著計算、存儲和網絡性能的不斷提升,計算集群和存儲集群可以獨立構建并通過高速互聯網相互連接,通過對象存儲、虛擬化、容器等技術實現多租戶的安全性和靈活性的結合。由此,硬件的革命使Big Data加上Cloud成為可能,成為Big Data As a Service。

在KMR實際的研發、運營和服務交付過程中,英特爾至強E5 v4處理器,以及快速、穩定、高效的SSD硬盤,為產品構建和用戶服務提供了堅實的基礎;同時,英特爾在開源項目和軟件上進行優化,類似于BigDL等框架,對優化Spark機器學習的性能有巨大幫助。英特爾不僅為金山云提供了性能強勁的硬件平臺,也積極與金山云一起對數據收集、存儲、處理、展現的每一個模塊進行優化,尋求進一步的合作。

同時,隨著人工智能需求與應用的爆發,為了幫助行業用戶在數據時代輕松應對創新多變的業務需求,金山云與英特爾在深度學習領域開展深入合作,搭建了KDL高性能異構計算平臺。通過統一資源調度,金山云讓客戶可以很容易地訪問云存儲和高性能異構計算集群,并且在上層整合了大數據和深度學習運行,從而為客戶提供一站式深度學習平臺,幫客戶處理好預處理、訓練、評估、預測四個階段的研發任務,幫助企業能夠更加快速的迭代。

“大數據提供的是并行計算和分布式存儲,云提供的是動態配置。我們利用機器學習的大腦,大數據的輪子來算,云計算提供了一個動態分配引擎,三者結合到一起實際上就實現了云上的大數據機器學習。”英特爾技術專家解釋了云、數據分析和深度學習三者緊密的聯系和融合價值。

未來,英特爾與金山云還將繼續開拓創新、延伸合作,積極發揮金山云豐富的云服務產品功能與英特爾強大且穩定的平臺優勢,共同構建多層次的人工智能解決方案。“金山云接下來會響應國家的號召,與廣大科研院所,還有英特爾這樣的科技界的合作伙伴一起,構建我們金山云多層次的人工智能解決方案,為我們整個行業提供基礎的視覺、聽覺、自然語言、VR/AR等等技術能力,再到我們更上層的行業解決方案。”金山云大數據和AI技術總監張東進說,“金山云將在醫療、金融、交通、物聯網等等重大行業里面進行深入研究,為我們廣大的合作伙伴提供行業解決方案,全面助力數字社會的加速發展。”

消息來源:英特爾
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