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大数据时代的挑战、价值与应对策略

来源:

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发布日期:

2013-02-27 03:55:04

随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展,及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及,全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年,全球信息量也比2008年增长62%,达到80万PB(1015字节),2010年增至120万PB。据IDC预测,至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB(1021字节)。以120万PB数据为例,如果将其刻录在DVD上,再将这些盘片堆叠起来,可从地球到月球垒一个来回!

在此背景下,电信运营商在其网络无休止扩容的同时,却面临“增量不增收”的困境;而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司,则可将其生产力提高5%~6%。因此,有必要深入研究大数据时代(Big Data Era)的挑战、价值与务实应对策略。

1 大数据时代的基本特征

据统计,2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多;而且不仅是数据量的激增,数据结构亦在演变。Gartner预计,2012年半结构和非结构化的数据,诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右;而且,整个网络体系架构将面临革命性改变。由此,所谓大数据时代已经来临!

对于大数据时代,目前通常认为有下述四大特征,称为“四V”特征:

(1)量大(Volume Big)。数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB,可称海量、巨量乃至超量。

(2)多样化(Variable Type)。数据类型繁多,愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。

(3)快速化(VelocityFast)。数据流往往为高速实时数据流,而且往往需要快速、持续的实时处理;处理工具亦在快速演进,软件工程及人工智能等均可能介入。

(4)价值高和密度低(Value HighandLowDensity)。以视频安全监控为例,连续不断的监控流中,有重大价值者可能仅为一两秒的数据流;360°全方位视频监控的“死角”处,可能会挖掘出最有价值的图像信息。

2 大数据时代面临的挑战

(1)运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战,管道化压力化解及“云-管-端”的有效装备也均面临新挑战。

(2)大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长,对存储技术提出了挑战;同时,需要高速信息传输能力支持,与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。

(3)海量数据洪流中,在线对话与在线交易活动日益增加,其安全威胁更为严峻;而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼,典型的有APT(Advanced Persistent Threat,高级持续性安全威胁)。

(4)大数据环境下通过对用户数据的深度分析,很容易了解用户行为和喜好,乃至企业用户的商业机密,对个人隐私问题必须引起充分重视。

(5)大数据时代的基本特征,决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间,这将对可持续发展起关键作用。

(6)大数据时代的基本特征及安全挑战,对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。

3 大数据带来的价值

(1)利用大数据特征,借助云计算等有效工具,深度挖掘流量与数据价值,可帮助运营商实施好流量经营,减轻管道化风险,发扬“云-管-端”的智能管道的威力。

(2)多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要,可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好,以实施精准营销及网络优化,掌控数据增值的“金钥匙”。

(3)掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑,并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中,成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。

(4)充分利用对大数据的分析、挖掘,可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁,助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。

(5)通过对公共大数据的分析、挖掘与利用,可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等,帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。

4 大数据时代的应对策略

(1)大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算,在大数据洪流中提升知识价值洞察力,实施高效实时个性化运作,建立有效增值的商业模式,确保应对APT之类的新型安全威胁。

(2)电信运营商转型中流量经营已成共识,即以智能管道与聚合平台为基础,以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向,并以释放流量价值为基本目标,可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据,为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。

(3)针对大数据时代的基本特征,加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头,纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合,寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用,已初显效益。

(4)将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等,建立智能平台,优化配置城市资源,向真正的智慧城市迈进。

(5)借助大数据创新处理技术应对APT安全攻击。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定;同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏,攻击时间上具有持续性。目前,全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力,并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起,是一种较完整的解决方案。

 


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