2019云计算开源产业大会丨华为蒋晓黎：开放创新，打造智能时代的数据底座

华为技术有限公司基础云服务开源生态总经理蒋晓黎

蒋晓黎先生表示，我给大家分享的是智能时代我们怎么更好地变现数据价值。围绕着生产要素来看，在农业经济的时候，土地和劳动力是主要的生产要素，人多产能就大，土地多就能获得更多的粮食。工业经济的时候是能源+机器，通过机器代替人，这样大幅提升生产力，通过石油、电力这些能源赋予机器更大的动力。数字经济生产力发生了比较大的变化，数据、智能成为新一代的生产要素，尤其是数据，它实际上是数字经济的能源。但是这个能源是否能够更好地去支撑企业的数字化转型是一个很大的问号。

首先看现在数据+智能正在改变各行各业，包括政务，在政务这边通过数据+智能，能够大幅降低普通市民办政务的时间，提高效率，通过“一门一号一窗一网”，市民在一个地方就可以把事情办了，这是数据带来的好处。再看交通，通过智能赋能城市交通，通过智能交通，不是让车看灯，能让灯自动根据情况疏通车道，这样能够提高交通的效率。再看金融，能够及时地识别出洗钱、高风险的交易。通过智能，能够把风控响应时间压缩30ms，这对银行的资金安全是非常有价值的。

围绕智能时代，各行各业都在构建数据基础设施，但是数据是一笔无形的资产，但是并不知道怎么变现，这不是一个技术问题，应该涉及到企业的文化、企业的数字化程度，只有这样才能更好地挖掘数字价值。我们所提的数据基础设施是什么？实际上包含三层，一层毫无疑问，数据要想更好地挖掘价值，要有算法，而且要有多样化的算法，才能把数据挖掘出来，再往上是存储，数据要存起来，而且不仅要存，还要取，存下来之后怎么取出来，取出来之后再对数据做处理，不管是大数据也好，还是数据库也好，包括AI也好，你要做数据处理、数据分析，才能真正地让数据变成有价值的数据，这三层构成了数据的基础设施，去加速实现数据的价值。

现在看到数据价值在实践过程中面临三大挑战：第一大挑战是算力的缺失，而且它是比较昂贵的，为什么这样？现在我们看到这个业务是多样化的，包括银行交易、金融决策、图像分析、无人驾驶。多样化的系统ERP、CRM，数据也是多样性的，有文本数据、图数据、流数据、视频等等。在多样化的情况下，原来的算力是单一化的算力，就是X86，这种单一化的算力并不能满足需求，因为每种需求、每种业务要求的算力是不一样的，这种情况下我们希望算力更加多样化，而且多样化的基础上要更加普及，成本要降下来，只有这样才能真正地让数据的价值变现。存储也是一样，存储也是业务瓶颈，后面会讲为什么会成为业务瓶颈。第三个是数据处理费时费力，这三方面是制约数据价值变现的三大挑战。

多样化业务需要多样化算力，比如把数据提炼出来生成各种报表，报表能让我的主管清晰地看到当前业务的情况，客户的需求是什么。这种决策支撑至少需要每秒亿次的算力。银行的交易里面的交易量越来越大，而且交易的时效要求越来越高，而且要把风险分析出来，这种至少要每秒十亿次。人脸识别，AI起来以后，网络深度越来越深，原来十几层变成二十几层，到上百层，这个时候的算力是海量的算力，要求每秒上千亿次。无人驾驶就不仅仅是图像了，包括周边的车流数据、天气数据，还有其他各种的交互信息都会输入进来，来指导这个车进行自动驾驶，这样的算力可能每秒要到万亿次，从这个算力的发展来看，相当于从原来的兆到T，到千万次，到亿次。从最早的2013年到2019年来看，算力基本上增长了30万。摩尔定率是每1.5-2年整个系统翻一番，这个算力已经远远超出摩尔定律的增长，这导致了需求增长非常快。摩尔定律大家知道，我由原来的60纳米到40多纳米，到现在16纳米，到现在6纳米，出来以后你会发现这个曲线越来越平滑，增长越往后难度越大，到5纳米、4纳米、3纳米的难度不是两年就可以完成的，可能需要四五年，而且这块生产线成本相当高。这一块其实是目前面临最大的问题。

挑战二是存储，为什么存储成为业务瓶颈，大家都用存储，但是大家仔细看一下，这个存储经过了第一代到第二代，第一代是集中式存储，第二代是分布式存储，分布式存储是不是能解决问题？在存储里面有几个问题，第一个现在海量多样性数据需要融合存储，包括文本数据、流数据都需要存储，目前的这种存储架构并无法适应多样化存储的需求，因为每种数据要求的性能不一样，流数据需要性能比较高，但是图像数据吞吐量要足够大，每种的数据要求不太一样。第二是有更高业务实时性，目前的情况下并无法高效地进行并发数、时延、一致性的矛盾，要提高吞吐量在一致性上一定会受约束。第三个就是在设备管理层，因为现在的存储规模越来越大，尤其是做分布式存储要有大量的节点，要做及时的同步、及时的更新，这种情况下怎么对数据进行更好的设备管理以及数据管理，当前缺乏一个数据的全生命周期管理，导致管理复杂，维护成本高。

挑战三，数据处理费时费力，这个数据源，包括里面IoT或者生产设备上获得数据源，从财务系统获得数据源，这些数据源加起来大概130万张报表，需要上万个数据接入点，怎么把数据接入点汇聚起来，怎么从130万张报表里面找出你所需要的数据并把它提炼成一个真正能够使用的数据，这个我们认为是非常费时费力的。

有这三个挑战，华为认为要重新定义一个数据时代的底座，数据时代的底座是什么？就是FusionData，它是智能数据解决方案，使数据价值快速变现，它从三个方面帮助我们解决瓶颈：

第一，多样化计算的问题。华为围绕数据多样化的需求发布了系列化芯片，从鲲鹏920，这个性能能够满足算力服务增长的需要，还有面向人工智能时代的解决算力瓶颈问题。面向各场景的，不管是做人脸识别也好，还是做OCR识别也好，还是做AI训练也好，都能够加速学习。鲲鹏TaiShan服务器，以及ARM原生和HPC，它的性能足以满足应用需要。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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