对数据的一次完美“征服”，从智能开始

“只有睁开眼，我才能看到大象的全景。”

——欢迎进入“数字经济时代”。

如今，数字经济正在以“革新者”的姿态，给我们所生活的这个世界带来巨大的变化，它不仅创造了新的经济形态，而且还改造了原有的经济形态。如果时光倒退十几年，可能没有人会预见到，这个世界会取决于“Code”，“数据”变成了类似电力和石油同等重要的新生产资料。华为全球产业展望(GIV)报告显示，全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的180ZB。

而在这个数字经济时代，ICT基础设施正在成为新“动能”，例如，5G让数据流动得更快、云计算使数据的计算和存储更加便捷、AI让人们可以直接得到结果无需费心过程。可以肯定的是，在未来相当长的一段时间内，数字经济将持续不断为各行各业带来发展的契机。

抵达数据的“理想国”，需翻过“三座大山”

让数据“发光发热”、发挥出应有的价值，是一件非常美好的事情。但不得不承认的是，其前途无量，但其道路曲折。从微观层面上看，各行各业的数字化基础还普遍薄弱。主要面临着三大挑战：

挑战一：数据入库难。以医疗行业为例，自2009年国家相关机构多次出台文件推动电子病历的普及。然而，发展了10年后，由于录入效率等问题，电子病历升级之路还是非常缓慢和艰难。再如，一些企业常用的报表系统，每天花费在数据导入的时间可能会长达几个小时，效率低下导致了大量的数据失去时效性，就失去了后续数据分析的准确性。

挑战二：数据分析难，企业业务系统“烟囱式”建设。数据的特点是数据源是分散的、多样的、非标准化的，海量的数据通常以半结构或无结构的形式存在。而企业业务系统的“各自为政”，让数据无法“流动”起来。笔者曾经采访过一所北京的高校IT负责人，这家高校就有三千多个数据库，如何将这些数据融合起来，就是一个很大的问题。如果再放到到其他数据量更大的企业或组织、一个城市、一个国家.......任务就更加艰巨，不是建了一个数据中心就能解决的问题。

挑战三：数据使用难。面对数据的洪流，“大”并不是最难以克服的挑战，数据应该是像“水电”一样，不需要花费很多成本就能随需随取的，因为所谓“差之毫厘便失之千里”，查找和获取数据影响到之后的数据分析精确性。

魔幻与现实的数据“智能”之旅

其实，上述这些挑战并非无解。

如果说，数据是新的生产要素，那么，智能的基础设施就是新的生产力。在上个月，华为推出了两大“杀手级“产品——人工智能原生(AI-Native)数据库GaussDB和业界性能第一的分布式存储FusionStorage 8.0，将数据带领到智能的美好时代。

为什么是“杀手级”？

首先，致敬数学家高斯的GaussDB，是华为首创的AI-Native数据库，简单来说，就是把AI应用到了分布式数据库运行的全周期中，能够实现自运维、自调优、故障自诊断和自愈等，通过AI-Native，可让企业的运维成本下降，运维效率提升。此外，它支持异构计算，X86、ARM、GPU、NPU 等不同架构和支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。2019年5月21日，GaussDB通过数据中心联盟(Data Center Alliance，简称DCA)“分布式分析型数据库基础能力(大规模)”的测评，成为首家通过512节点大规模集群测试的分布式数据库厂商。

其次，FusionStorage 8.0首次实现了一套存储同时支持块、文件、对象、HDFS协议，一套存储可支撑一个数据中心，解决了企业随时需要扩展存储空间的需求，还可解决企业“数据孤岛”的痛点，在核心性能上表现上，业界标准测试SPC-1中，单节点性能高达 16.8 万每秒IOPS和1毫秒以内的时延。

重新定义数据基础设施

如果说，GaussDB分布式数据库和FusionStorage 8.0有效解决了数据“存储”和“调用”的两大痛点。那么，即将在本月揭开神秘面纱的华为智能数据解决方案将如何重定义数据基础设施，进而将企业的整个数据之旅带向“智能”的巅峰？