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【犀思云高管夜話】大數(shù)據(jù)時代:數(shù)據(jù)是如何爆炸式增長的?

2015-07-02 10:32:41 IT高管會 劉鵬  點擊量: 評論 (0)
專家介紹:劉鵬,教授、博導(dǎo),清華大學(xué)博士畢業(yè)?,F(xiàn)任中國云計算專家咨詢委員會副主任 秘書長、中國信息協(xié)會大數(shù)據(jù)分會副會長、中國大數(shù)據(jù)專家委員會委員、工信部云計算研究中心專家我們先來看看百度關(guān)于大數(shù)據(jù)(
專家介紹:劉鵬,教授、博導(dǎo),清華大學(xué)博士畢業(yè)。現(xiàn)任中國云計算專家咨詢委員會副主任/秘書長、中國信息協(xié)會大數(shù)據(jù)分會副會長、中國大數(shù)據(jù)專家委員會委員、工信部云計算研究中心專家
 
我們先來看看百度關(guān)于“大數(shù)據(jù)”(Big Data)的搜索指數(shù),如下圖所示。
 
圖1-1 “大數(shù)據(jù)”搜索指數(shù)
 
   可以看出,“大數(shù)據(jù)”這個詞是從2012年才引起關(guān)注的,之后搜索量便迅猛增長。為什么大數(shù)據(jù)這么受關(guān)注?看看下面的圖就明白了。2004年,全球數(shù)據(jù)總量是30EB 。隨后,2005年達(dá)到了50EB,2006年達(dá)到了161EB。到2015年,居然達(dá)到了驚人的7,900EB。到2020年,將達(dá)到35,000EB。這個規(guī)律,被稱為新摩爾定律,即:人類有史以來的數(shù)據(jù)總量,每過18個月就會翻一番。
圖1-2 全球數(shù)據(jù)總量
 
   為什么全球數(shù)據(jù)量增長如此之快?一方面是由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的改變。歷史上,數(shù)據(jù)基本上是通過手工產(chǎn)生的。隨著人類步入信息社會,數(shù)據(jù)產(chǎn)生越來越自動化了。比如在精細(xì)農(nóng)業(yè)中,需要采集植物生長環(huán)境的溫度、濕度、病蟲害信息,來對植物的生長進(jìn)行精細(xì)的控制。因此我們在植物的生長環(huán)境中安裝各種各樣的傳感器,自動地收集我們需要的信息。對環(huán)境的感知,是一種抽樣的手段,抽樣密度越高,越逼近真實情形。如今,人類不再滿足于得到部分信息,而是傾向于收集對象的全量的信息,即將我們周圍的一切數(shù)據(jù)化。因為有些數(shù)據(jù)如果丟失了哪怕很小一部分,都有可能得出錯誤的結(jié)論,比如通過分析人的基因組判斷某人可能患有某種疾病,即使丟失一小塊基因片段,都有可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。為了達(dá)到這個目的,傳感器的使用量暴增。目前全球大約有30-50億個傳感器,到2020年將達(dá)到1000億個之多。這些傳感器24小時都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),這就導(dǎo)致了信息爆炸。
   另一方面,人類的活動越來越依賴數(shù)據(jù)。一是人類的日常生活已經(jīng)與數(shù)據(jù)密不可分。全球已經(jīng)有大約30億人連入了互聯(lián)網(wǎng)。在Web 2.0時代,每個人不僅是信息的接受者,同時也是信息的產(chǎn)生者,每個人都成為了數(shù)據(jù)源,每個人都在用智能終端拍照、拍錄像、發(fā)微博、發(fā)微信等。全球每天會有2.88萬小時的視頻上傳到Y(jié)outube,會有5千萬條信息上傳到Twitter,會在亞馬遜產(chǎn)生630萬筆訂單…;二是科學(xué)研究進(jìn)入到了“數(shù)據(jù)科學(xué)”時代。例如,在物理學(xué)領(lǐng)域,歐洲粒子物理研究所的大型強子對撞機,每秒產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)量高達(dá)40TB。在天文學(xué)領(lǐng)域,2000年斯隆數(shù)字巡天項目啟動的時候,位于墨西哥州的望遠(yuǎn)鏡在短短幾周內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)比天文學(xué)歷史上的總和還要多;三是各行各業(yè)也越來越依賴大數(shù)據(jù)手段來開展工作。例如,石油部門用地震勘探的方法來探測地質(zhì)構(gòu)造、尋找石油,使用了大量傳感器來采集地震波形數(shù)據(jù)。高鐵的運行要保障安全,需要在每一段鐵軌周邊大量部署傳感器,從而感知異物、滑坡、水淹、變形、地震等異常。在智慧城市建設(shè)中,包括平安城市、智能交通、智慧環(huán)保和智能家居等,都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。目前一個普通城市的攝像頭往往就有幾十萬個之多,每分每秒都在產(chǎn)生極其海量的數(shù)據(jù)。 
   那么,何謂大數(shù)據(jù)?參考維基百科,本書給出的定義如下:海量數(shù)據(jù)或巨量數(shù)據(jù),其規(guī)模巨大到無法通過目前主流的計算機系統(tǒng)在合理時間內(nèi)獲取、存儲、管理、處理并提煉以幫助使用者決策。
   目前工業(yè)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有4V+1C的特征:
   1)數(shù)據(jù)量大(Volume):存儲的數(shù)據(jù)量巨大,PB級別是常態(tài),因而對其分析的計算量也大;
   2)多樣(Variety):數(shù)據(jù)的來源及格式多樣,數(shù)據(jù)格式除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外,還包括半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如用戶上傳的音頻和視頻內(nèi)容。而隨著人類的活動的進(jìn)一步拓寬,數(shù)據(jù)的來源更加多樣;
   3)快速(Velocity):數(shù)據(jù)增長速度快,而且越新的數(shù)據(jù)價值越大,這就要求對數(shù)據(jù)的處理速度也要快,以便能夠從數(shù)據(jù)中及時地提取知識,發(fā)現(xiàn)價值;
   4)價值密度低(Value):需要對大量的數(shù)據(jù)處理挖掘其潛在的價值,因而,大數(shù)據(jù)對我們提出的明確要求是設(shè)計一種在成本可接受的條件下,通過快速采集、發(fā)現(xiàn)和分析從大量、多種類別的數(shù)據(jù)中提取價值的體系架構(gòu);
  5)復(fù)雜度(Complexity):對數(shù)據(jù)的處理和分析和處理的難度大。
 
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