除了硬件创新 英特尔大数据布局远不止于此

来源:互联网
更新时间:2016/11/1 15:09:23
责任编辑:鲁晓倩
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  大数据时代企业需要更好地利用数据分析提升核心竞争力,而作为数据洞察产生过程中最重要的一环,数据分析的速度、精准度、可扩展度,以及数据分析应用的普适度都是企业衡量数据分析平台的重要标准。

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英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅

  企业数据分析平台的构建是一个硬件与软件协同的过程。英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅女士表示,由于硬件性能和软件优化对大数据应用生态的发展有重要作用,在数字服务经济时代,要借助数据分析技术更快地完成大规模机器学习与深度学习,从而更好、更精准地指导商业决策,仍需进一步的软、硬件创新与优化。

  马子雅说,大数据的价值就是通过对大量数据进行分析,从而带来更好的商业洞察力。大数据是非常有前途的产业,英特尔在这方面已经做了很多年,我们的最终目标是希望任何大数据用户在英特尔的平台上获得最快捷和最方便的数据分析速度。

  英特尔硬件技术创新支撑大数据

  为了达成这样的目标,英特尔进行了卓有成效的布局。在硬件层面,英特尔对硬件进行了很多创新,无论是网络、存储还是运算,硬件技术的更新换代是非常快的。在大数据方面,英特尔对很多大数据项目进行了优化,保证他们能够在英特尔的平台上实现性能的大幅度提升。其次,英特尔在开源方面做了很多事情。无论是Hadoop生态系统还是Spark生态系统,受到开源的影响力很大,英特尔参与其中,希望影响开源未来的技术走向,并能够和英特尔的黏和度更高。

  “我们做这些工作的目的是希望看到大数据的用户能够在英特尔的平台上有非常好的用户体验,包括从分析应用、到机器学习等。所以英特尔和业界同行、客户有很多的合作关系,帮助他们加速大数据、数据分析以及机器学习在英特尔平台上的部署,实现商业价值。”马子雅说。

  通常我们认为的大数据大多是与软件打交道,但是硬件技术在大数据中的作用也是非常巨大的。比如英特尔的至强E7 v4是进行实时分析最快的处理器,至强E5 v4则使得大数据的扩展性得到提升。此外,英特尔还推出了非易失性存储技术3D XPoint,这些为企业进行大数据部署提供了强有力的支撑。

  英特尔和开源社区助推大数据

  英特尔在加强至强处理器、至强融核处理器以及固态盘、FPGA等技术和产品创新的同时,也一直支持开源社区的创新和发展、并与Cloudera这样业界领先的Hadoop数据管理软件与服务提供商进行深入合作,在英特尔开放架构硬件产品技术上进行不断优化,使系统平台运算、分析能力实现不断提升。

  马子雅说,英特尔和开源社区一直以来都有非常密切的合作关系。比如在Hadoop、Spark相关的项目,包括SQL、存储、云计算方面都做了很多工作。在性能、稳定性、可扩展性、数据保护等方面,都是英特尔与开源社区合作的重点。在机器学习方面,英特尔在开源也做了很多工作,尤其是帮助客户扩大机器学习模块的可扩展性,并且可以缩短机器学习的周期。

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Hadoop之父、Cloudera公司首席架构师Doug Cutting

  Hadoop之父、Cloudera公司首席架构师Doug Cutting先生谈道,Hadoop技术诞生、发展至今已有十年之久。如今,在这个不断发展、快速发展的生态系统中,每一年开源社区中都会出现Spark、Impala那样能够提供更好功能的项目以替代原有的技术模块。但我们仍要坚持技术创新与开源分享,携手英特尔这样的合作伙伴一同推动、支持整个生态系统的发展,为机器学习、深度学习等数据分析应提供性能最好、最稳定安全的大数据应用环境,以满足金融、电信、制造、零售等不同行业用户的特定应用需求。

  Doug Cutting说,Cloudera和英特尔已经合作两年了,双方的合作非常成功。在许多的领域,我们的工程师共同合作,保证我们的软件能够非常好地在英特尔的硬件上运行。

  对于双方的合作,马子雅介绍说,在传统Hadoop部署中,为了恢复可能的数据丢失或者数据故障,通常把每个数据块存储三次,这就直接带来了多于200%的存储消耗。为此,英特尔和Cloudera共同主导开发了HDFS Erasure Coding项目。这个项目可以把存储成本降低整整一半,并且把编码器、解码器的性能提升30倍,即使和新的JAVA解码器和编码器相比性能也提升了6倍。这个项目主要是利用了英特尔的硬件指令AVX、AVX2、SSE以及在此基础上优化的存储加速库。

  英特尔端到端的大数据支撑能力

  此外,英特尔也在致力于大数据基准测试的标准化,希望通过这样的标准帮助业界更精准地了解大数据在微观以及端到端的性能。

  在分析应用方面,英特尔跟很多的客户和合作伙伴进行合作,加速他们的分析应用,包括机器学习在英特尔平台上的部署。比如说零售行业,通过机器学习对客流行为做出分析,为未来做预测。他们遇到一个比较大的痛点就是机器学习模块的可扩展性不够高。为此,英特尔帮助很多企业,包括京东、奇虎360,把他们的机器学习模块的可扩展性提高10倍。例如京东现在可以更细致地分析它的客流行为。如果你到京东的网页,它会给你更个人化、更有针对性的产品推介,所以京东的业务效率比以前有很大的提高。

  最后,对于未来英特尔大数据的发展方向,马子雅说,英特尔希望把物联网和终端的数据分析进行更多的结合,尤其是物联网越来越发展的情况下,客户已经不再满足于只是拥有一个终端的分析应用解决方案,怎么样把数据收集和商业决策实时结合在一起是客户未来的需求。

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  另外就是怎么样提升机器学习模块的可扩展性,怎么更快地缩短机器学习的周期。为此英特尔在这两个方面都有布局,在CPU上面,英特尔有两条硬件产品线,一个是Xeon Phi,另一个是FPGA。这两条产品线都针对深度学习进行了架构优化。

(作者:李祥敬责任编辑:李祥敬)
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