2020大数据十大关键词

存算分离正在成为大数据与云数据库架构变化的趋势。传统的存算一体模式下，数据可以“就地计算”，减少了网络开销，但在能力扩充方面需要同时进行，从而产生了资源浪费。在存算分离架构下，存储层和计算层可以根据需求分别进行扩展，解决了混合计算存储带来资源浪费问题，也可以更好的与云平台融合，适应云计算的发展趋势。例如，Snowflake数据仓库最早提出了独特的存储、计算以及管理服务分离的架构，使得计算层与缓存层并不强耦合，非常符合云化的思想，为现代数仓发展指明了道路。AWS的数据湖产品，通过统一集中存储数据，减少数据的分散分布，高速网络技术的发展，使得数据搬迁的代价降低。在数据库端，国内外云厂商近两三年来都研发了存算分离的产品，包括AWS的Aurora，阿里的PolarDB，腾讯的CynosDB等，为存储和计算带来了更好的扩展自由度和更佳的性能。

关键词八：分布式数据库

进入2020年，国内数据库市场竞争加剧，更多厂商涌入赛道。在这之中，分布式数据库成为诸多厂商布局的热点。据统计，国内目前有30多款分布式事务数据库产品，其中大多数产品都是基于开源技术进行二次开发。云数据库厂商、创业企业和传统数据库企业三大势力，聚焦金融、电信、政府等行业，提供公有云和私有交付两种模式。为了在竞争中胜出，供应商一方面需要构建过硬的产品能力，不断在实践中打磨产品的功能、性能、高可用能力。另一方面需要构筑完善的服务生态，与外部服务商建立紧密合作关系，搭建咨询、实施、运维服务体系，做好上下游的适配，推动人才的培养。

关键词九：图数据库

图数据库是以节点和边的形式对数据关系进行存储的数据库，擅长处理相互关联的数据，在社交、推荐系统等很多场景下有大量应用。2013年以来，图数据库一直在DB-Engine流行度排行榜上一骑绝尘，广受开发者追捧，国外已经发展出数十款图数据库开源项目和商业产品。然而，国内市场一直未能迅速发展。2019年以来，国内图数据库产品研发速度迅速加快，两年内推出的图数据库与图计算相关产品超过了15款。特别是2020年以来，大型互联网企业（阿里云、腾讯云）纷纷推出图数据库和图计算的服务。图数据库赛道也诞生了诸多创业公司，并成为投融资热点。知识图谱、金融风控、公共安全等一些场景已经有了落地案例。

关键词十：大数据服务体系

优秀的大数据产品并不等于成功的大数据项目，从产品到应用离不开实施、部署、运维等服务能力。主流的大数据产品厂商非常重视服务生态的构建，纷纷联合外围服务企业，围绕自身的产品形成咨询、实施、治理、应用等服务体系。然而，企业的大数据服务能力高低不一，存在流程不规范，人员实施经验不足，项目管理混乱等问题，导致不少大数据项目以失败告终。

今年来，部分大型厂商围绕数据服务能力提升纷纷布局，显示出对大数据服务的高度关注。为规范大数据项目的实施，建立标准的服务流程和产出物，沉淀最佳实践，信通院在中国通信标准协会TC601联合阿里、星环、数梦、百度、华为、数澜等30多家企业制定了大数据服务能力成熟度模型系列标准。该标准体系将大数据服务分为平台建设、数据工程、分析应用三类，总共形成63个子能力域，从技术、人员、流程等维度评价企业的服务能力。目前该标准已经定稿，马上进入评估阶段。

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（编辑：应用网_阳江站长网）

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