'大數據，雲計算，物聯網和移動互聯網與傳統互聯網之間的關係'

大數據時代的到來，是全球知名諮詢公司麥肯錫最早提出的，麥肯錫稱:“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。”

《互聯網進化論》一書中提出“互聯網的未來功能和結構將於人類大腦高度相似，也將具備互聯網虛擬感覺，虛擬運動，虛擬中樞，虛擬記憶神經系統” ，並繪製了一幅互聯網虛擬大腦結構圖。

根據這一觀點，我們嘗試分析目前互聯網最流行的四個概念-----大數據，雲計算，物聯網和移動互聯網與傳統互聯網之間的關係。

從這幅圖中我們可以看出:

物聯網對應了互聯網的感覺和運動神經系統。

雲計算是互聯網的核心硬件層和核心軟件層的集合，也是互聯網中樞神經系統萌芽。

大數據代表了互聯網的信息層(數據海洋)，是互聯網智慧和意識產生的基礎。

包括物聯網，傳統互聯網，移動互聯網在源源不斷的向互聯網大數據層匯聚數據和接受數據。

大數據時代的到來，是全球知名諮詢公司麥肯錫最早提出的，麥肯錫稱:“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。” 近幾年大數據一詞的持續升溫也帶來了大數據泡沫的疑慮，大數據的前景與目前雲計算、物聯網、移動互聯網等是分不開的，下面就來了解一下大數據與這些熱點的關係。

大數據市場格局

從嚴格意義上來說，早在20世紀90年代“數據倉庫之父”的Bill Inmon便提出了“大數據”的概念。大數據之所以在最近走紅，主要歸結於互聯網、移動設備、物聯網和雲計算等快速崛起，全球數據量大大提升。可以說，移動互聯網、物聯網以及雲計算等熱點崛起在很大程度上是大數據產生的原因。

我們可以通過這樣一張圖片，形象的知道大數據與移動互聯網、物聯網以及傳統互聯網的關係。物聯網，移動互聯網再加上傳統互聯網，每天都在產生海量數據，而大數據又通過雲計算的形式，將這些數據篩選處理分析，提前出有用的信息，這就是大數據分析。

大數據與移動互聯網、物聯網以及傳統互聯網

作為數據存儲巨頭，EMC的大數據理念是，首先從“大”入手，“大”肯定是指大型數據集，一般在10TB規模左右。很多用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量。同時從數據源來談，大數據是指這些數據來自多種數據源，以實時、迭代的方式來實現。

大數據來源

我們看到，各種行業都出現了大數據趨勢，有些可能是零售業商戶，要對零售業數據進行分析，或者是一些有關全球天氣預報模型的數據，還有油氣行業一些地理信息數據，比如基因學分析，醫學中也有成像類的大數據，甚至電影、娛樂行業還有用於渲染的大型數據存在。

大數據與現實生活

大數據能帶來什麼變化呢?裡克·斯莫蘭的“大數據人類面孔”項目講述了許多故事:海象通過頭頂的觸角探索海洋;藉助衛星擊準蚊子;加納用短信系統防止假藥銷售;智能手機可以預測誰正在變抑鬱;信用卡在使用者離婚前兩年就能預測離婚;藥片直接將信息從人的身體傳給醫生。

通過對衛星以及全球數億傳感器、RFID標籤、帶GPS的相機和智能手機實時收集的數據做可視化處理，人類就可以感知、測量、理解和影響人類的生存方式，實現先輩們遙不可及的夢想。

2012年3月，裡克·斯莫蘭和JenniferErwitt發動全球各地100多位攝影師、編輯和作家來探索大數據的世界，以驗證它是否象許多業界人士所說:代表了一種從未出現過的工具，可以幫助人類面對最大的挑戰。大數據人類面孔-通過計步器記錄數據分析身體狀況。2012年9月25日到10月2日，邀請全球各地參與者通過“大數據人類面孔”這一應用(五種語言的iOS和安卓版本免費下載)來“測量我們的世界”。這一應用可以讓人們用手機作為傳感器參與一系列活動，他們同時可以比較全球其它參與者對一些值得深思的問題給出了什麼答案。參與者可以繪製出自己每天的路徑，分享那些帶給他們好運的物品和儀式，瞭解其他人想要在一生中經歷的特別體驗，發現自己身邊以前沒有意識到的祕密。參與者還能夠得出自己的“數字身影”。

2012年10月2日，邀請媒體出席在紐約、倫敦和新加坡舉行的“指揮控制中心”大型活動，所有參與者的數據將在活動中加以分析、視覺化處理和詮釋。大數據領域的專家們和創新者們將通過互動的“大數據實驗室”分享他們的工作成果。全球各地的觀眾可以實時在線觀看活動直播。

麥肯錫全球研究機構在發佈的《大數據:創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中表示，充分利用大數據可幫助全球個人定位服務提供商增加1000億美元收入、幫助歐洲公共部門的管理每年提升2500億美元產值、幫助美國醫療保健行業每年提升3000億美元產值，並可幫助美國零售業獲得 60%以上的淨利潤增長……

如果感覺此數據太過空泛，那麼我們可以通過安防監控在大數據方面的應用來進行詳細的瞭解。很多讀者應該都看過電影《全民公敵》，威爾史密斯飾演的律師出現在各地任意位置的攝像頭都會在第一時間被發現，這便是大數據的作用。從技術角度來看，從傳統的海量存儲監控，到實現聯網智能化監控便是大數據很好的應用。在國際大都市中，每年行駛的車輛數據可能會達到百億級，從這些海量信息提取車牌、車身顏色，就可以很快查出軌跡、違章等，而接下來的關聯分析就是基於大數據的基礎展開。

再比如大家經常使用的淘寶為例。天貓副總裁王文彬曾表示“我們可以得到買家的訪問量、固定頻率、偏好商品等淺層分析。未來將有更多，不僅能看到商家銷量的高低，甚至還可以看出其原因。”商家還可以通過對點擊量、跨店鋪點擊，訂單流轉量甚至旺旺聊天信息等消費者購買行為的分析，進而有針對性的進行提高，達到提高銷量的目的。

從人類文明出現到2003年，人類總共才產生了5EB(ExaBytes)的數據，但是當前的人類兩天內就創造出了相同的數據量，全球 90% 的數據都是在過去兩年中生成的，到2020年全球數據使用量將大概需要376億個1TB的硬盤進行存儲。

大數據。當然，大數據並不等同於目前的海量數據。目前全球均比較認可IDC對“大數據”的定義:為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值，而設計的新一代架構和技術。此定義也可以概括為四個特點，即高容量(volume)、多樣性(variety)，速度(velocity)，以及價值(value)四個V，包括基礎架構、數據管理、分析挖掘和決策支持四個層面。當然，也有其他不同的觀點，IBM對於大數據的定義便是規模性(Volume)、多樣性(Variety)、高速性(Velocity)和真實性(Veracity)的“4V理論”，NetApp 大中華區總經理陳文所理解的大數據包括A、B、C三個要素:大分析(Analytic)，高帶寬(Bandwidth)和大內容(Content)。

大數據與雲計算

物聯網、移動互聯網等是大數據的來源，而大數據分析則是為物聯網和移動互聯網提供有用的分析，獲取價值。雲計算又與大數據有什麼關係呢?這個問題其實早在2011年，就有人分析，例如EMC World 2011的大會主題就是“當雲計算遇見大數據”。

雲計算與大數據兩者之間有很多的交集，業界主要做雲的公司有谷歌、亞馬遜等都擁有大量大數據。EMC總裁基辛格強調大數據應用必須在雲設施上跑，這就是兩者的關係--大數據離不開雲。同時，支撐大數據以及雲計算的底層原則是一樣的，即規模化、自動化、資源配置、自愈性，這些都是底層的技術原則。因此基辛格認為大數據和雲之間存在很多合力的地方。

另一方面，隨著互聯網信息量的激增，用戶單個數據集達到數以TB計，有的客戶甚至已達到Pera級(1000Tera)了，用現有的存儲系統結構處理數據量級較小，而且只能處理單一數據源數據，面對大數據的壓力。在處理大量級以及多數據源的數據能力非常弱。這也就是為什麼EMC收購Greenplum，支持開源的Hadoop計劃的目的所在。基辛格很明白，大數據的挑戰不僅僅在於存儲和保護，數據分析能力的強弱，將成為這個時代的關鍵點:我們已經解決了數據存儲和保護的問題，所需要的只是時間，但是海量數據分析的問題，我們還沒有在大數據到來時做好準備。

談到大數據的特點，一是數據規模是PB級，二是多數據源，能夠把半結構化、非結構化和結構化的數據很好地融合起來。同時具有實時、可迭代的特點。具體形容就是大數據環境類似於Facebook環境，隨時可以添加變量。基辛格一再的支出，數據分析的歷史已有30年，現在我們已進入大數據時代。

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