逐漸增多的聯(lián)網設備設施,，如果不對其產生的海量數據進行治理或分析,，僅僅對單獨某個企業(yè)個體而言，或許都將釀造一場數據災難,。

反之,，擅用數據治理并擁有大數據能力的企業(yè)，他們的財務表現(xiàn),、做出決策的速度和正確性,，都將遠遠超過競爭對手。

近年工信部密集發(fā)布《工業(yè)數據分類分級指南（試行）》,、《關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》,、《關于組織開展2021年大數據產業(yè)發(fā)展試點示范項目申報工作的通知》等政策通知，旨在提升企業(yè)數據治理能力,，打造應用繁榮,、產業(yè)進步的大數據生態(tài)體系,。

企業(yè)們在從傳統(tǒng)模式轉變到數字化模式一段時間以后，也開始從底層資源需求進階到數據層需求,，他們希望把獲取到的數據盤活,，對數據價值進行利用，甚至創(chuàng)造新的業(yè)務模式,。

數據治理的戰(zhàn)略地位得到提升,。根據賽迪顧問預測，2023年我國大數據產業(yè)規(guī)模將超過萬億元,，2027年將達到1.8萬億,。大數據產業(yè)鏈組成豐富，政府機構,、技術和產品服務商,、場景運營方陸續(xù)加入玩家陣營。

大數據產業(yè)鏈,，來源：前瞻產業(yè)研究院

從2014年發(fā)布第一款數據產品開始,，青云便緊跟行業(yè)趨勢和客戶需求，配備近百人的研發(fā)團隊,，持續(xù)推出了近30款數據產品和服務,，涵蓋數據庫與緩存、消息隊列與中間件,、對象存儲,、大數據服務、數據倉庫和BI,，為百行千業(yè)的客戶提供優(yōu)質服務,。

近日，青云正式發(fā)布“大數據工作臺”產品,，目標在于幫助企業(yè)打通大數據全鏈路,，從海量數據中提煉出最有價值的信息和知識，輔助業(yè)務決策和創(chuàng)新,。在物聯(lián)傳媒記者向青云QingCloud大數據產品經理劉雄風的提問溝通中,，我們進一步看懂了關于大數據的趨勢，以及青云大數據工作臺發(fā)布的意義所在,。

互聯(lián)網時代,，大數據分析最常見的用途是了解用戶的使用習慣、消費偏好,、行為特征等,，從而做出個性化推薦。并且互聯(lián)網大數據對時效沒有太高要求，主要是從長期積累中找出關聯(lián)性,。

物聯(lián)網應用與此不同,。數據集成、實時計算分析,、統(tǒng)一監(jiān)控和調度是普遍需求,，數據越完整、越全面,、反饋實時性越高,，企業(yè)降本增效的效果就越好。

但物聯(lián)網數據治理并非易事,。

某中國環(huán)保行業(yè)的領導者,，旗下每個工廠分別部署3000多個數據采集點，每個工廠每秒傳送數據0.5MB,，每天傳送數據大小為38GB,，數據量為2.6億條。將情況復制到集團21個工廠,，一天的數據量達到54億條,、798GB，保留6個月的數據總量將高達9720億條,、140TB,。

數據量大不是唯一特點，很多場景下的數據源更顯多樣化,。

某行業(yè)領先的工業(yè)自動化測試設備與整線系統(tǒng)解決方案商,，其數據源涵蓋生產相關設備，如機加工設備,、SMT設備,、AGV、立庫,、質檢等相關設備，以及生產外運營相關的IoT設備,，如水電氣,、空調暖通、給排水,、道閘門禁,、溫濕度傳感器終端等，具有非常強的多樣性,。

再加上各類設備數據的采集頻次,、數據留存時間各不相同，需要應用不同的采集策略。

另外在工業(yè),、能源等諸多對安全,、保密性有要求的場景，其網絡環(huán)境屬于高度隔離狀態(tài),，數據采集點位于企業(yè)工控網,，不允許外部訪問，這將為數據治理帶來新的難度,。

總而言之,，數據治理值得被重視，且相比于安排專門崗位來計算日常的數據產出,、支付這項額外的人力成本,，仍然可以將精力專注在核心業(yè)務開發(fā)上。

按照青云的介紹,，一般客戶數據量達到GB級別,，就具備了使用大數據工作臺的條件。對于客戶關注的成本問題,，青云大數據工作臺在復雜場景下,，每CU（Computing Unit，1CU含計算資源：1核CPU,，4GB內存）每秒可以處理3000條至1.5萬條數據,，每CU計費模式為0.4元/小時，并且目前青云大數據工作臺產品處于公測階段,，支持免費開放使用,。

站在客戶的角度，大數據的價值不是數據本身,，而是背后隱藏的對業(yè)務有影響的信息和知識,。大數據產品的內涵也不在簡單堆疊Hadoop、Spark和Flink等產品組件,，客戶更加希望有獨立的實時計算平臺,，且平臺能帶來良好的使用體驗。

基于這一點,，青云在提供大數據工作臺產品的基礎上,，將其與KubeSphere容器平臺和IoT平臺形成合力，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢,，組建了完善的“大數據工作臺+KubeSphere+IoT”三位一體解決方案,。

這再次證明青云大數據工作臺出于打通大數據全鏈路的初衷而建立,，在整合大數據相關產品及服務后,，為客戶提供一站式智能大數據開發(fā)與治理平臺，并具有6點突出特性：

第一,，開箱即用,。公有云環(huán)境下幾分鐘即可完成環(huán)境的創(chuàng)建和部署，即開即用,、便捷高效,。在私有云的部署一般是半天或一天時間完成，且仍在進行一鍵部署的優(yōu)化,。

第二,，彈性擴容。具備云原生彈性擴容的能力,，可以幫助客戶合理地節(jié)省資源,，提高資源的使用率。通過提供細粒度管控,，最小資源使用的粒度只需要0.5CU,，支持按量、包年包月計費,，可以更好地適配不同的需求，價格低廉,，安全穩(wěn)定,。

第三，存算分離。與青云的對象存儲服務無縫銜接,，海量數據可以高效,、低成本的存儲。同時支持數據計算按需擴容,，極具性價比,。

第四，開放兼容,。擁抱開源,，百分百兼容Apache Flink，支持平滑上云,，通過內嵌的Connector可以無縫對接主流的數據產品和開源大數據生態(tài)組件,。同時，客戶可以將原有的大數據任務遷移到青云大數據工作臺上,，進行統(tǒng)一的調度和監(jiān)控,，節(jié)省運維和調度成本。

第五,，安全可靠,。按照云原生的架構模式進行設計，可以基于多種基礎設施進行部署,。內部按照功能模塊以微服務的方式劃分為多個組件,，彼此之間相互隔離，避免相互影響,。同時,，所有的服務都具備高可用和高擴展能力，可以在部分節(jié)點故障的情況下,，保障服務的可用性和數據的可靠性,。

第六，生態(tài)整合,。除了青云大數據工作臺本身提供的服務外,，還可以在云上與其他產品緊密整合，可以連通云平臺上孤立的多種數據存儲的服務,，讓客戶在云平臺上的數據流轉更加便捷,。

目前上線的青云大數據工作臺1.0版本，主要滿足數據存儲,、數據加工,、統(tǒng)一存儲和服務功能，下一階段將在數據治理,、數據資產,、優(yōu)化體驗等方面滿足更高級別需求,。

青云此次推出大數據工作臺的時間不算早,，市面上互聯(lián)網背景的公有云廠商及通用大數據公司都已在開拓該市場,，他們產品的特點大致如下所示：

而從此次青云發(fā)布的大數據工作臺來看：

與互聯(lián)網背景的公有云廠商相比，青云大數據工作臺基于云原生架構,，可以部署在開源的Kubernetes容器平臺上,，也能部署在其他云原生產品上，這對客戶來說更加開放和包容,，避免了被云廠商綁定,。

同時，青云大數據工作臺的界面及功能上沒有歷史包袱,，包括支持提供流批一體的Flink引擎,，使客戶能更輕松完成對計算集群的創(chuàng)建、管理和銷毀,，讓客戶將精力更聚焦在業(yè)務計算本身,。

另與市面上的通用大數據公司相比，青云大數據平臺產品可依托云計算屬性,，提供快速反饋和更新的能力,，并且支持彈性計費和靈活擴容。

同時,，相較于目前主流的企業(yè)數據中臺,，青云大數據大數據工作臺沒有基于傳統(tǒng)的Hadoop體系的YARN來做資源調度，而是基于Kubernetes做資源調度,，聚焦于數據使用場景下,，解決數據集成、流批一體計算,、統(tǒng)一運維和統(tǒng)一數據服務共享的問題,，通過一站式、便捷低成本的方式,，幫助中小企業(yè)快速掌握數據價值,，構建“云上數據中臺”。

當然,，大數據市場規(guī)模龐大,，每類產品都有其主要受眾并且可能面向不同的場景領域。

青云大數據工作臺將面向4類場景提供服務,，分別為：

• 精細化運營分析場景,，包括用戶畫像、推薦,、數據分析,、大屏展示,、數據治理等場景，主要受眾為中小型互聯(lián)網或移動互聯(lián)網公司,。

• 實時計算場景，包括IoT終端實時數據分析,、實時用戶日志分析,、實時運營數據分析、實時風控等,，主要受眾為智慧工業(yè),、智慧零售等對實時數據有加工處理需求的企業(yè)。

• 可視化開發(fā)與運維場景,，包括數據ETL,、數據挖掘等場景，主要受眾為以學習或科研為目標的客戶,。

• 構建數倉場景,，包括數據集成、實時或離線計算,、數據存儲等場景,，主要受眾為青云云平臺上使用了消息隊列、數據庫,、數據倉庫,、大數據計算存儲的客戶。

至此,，青云大數據工作臺的核心面貌得到呈現(xiàn),。

倘若再回到文章開頭提及的大數據趨勢一問，答案已經不言自明：在企業(yè)數字化轉型的道路上,，青云正在用專業(yè)技術研發(fā)和深入市場研究的實際行動,，助力企業(yè)挖掘珍貴的數據資產，掌握潛力無限的數據價值,。