時間：2022-03-07 04:40:21
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EMC Isilon：橫向擴展 性能突出
大數據存儲不是一類單獨的產品，它有很多實現方式。EMC Isilon存儲事業部總經理楊蘭江概括說，大數據存儲應該具有以下一些特性：海量數據存儲能力，可輕松管理PB級乃至數十PB的存儲容量；具有全局命名空間，所有應用可以看到統一的文件系統視圖；支持標準接口，應用無需修改可直接運行，并提供API接口進行面向對象的管理；讀寫性能優異，聚合帶寬高達數GB乃至數十GB；易于管理維護，無需中斷業務即可輕松實現動態擴展；基于開放架構，可以運行于任何開放架構的硬件之上；具有多級數據冗余，支持硬件與軟件冗余保護，數據具有高可靠性；采用多級存儲備份，可靈活支持SSD、SAS、SATA和磁帶庫的統一管理。
通過與中國用戶的接觸，楊蘭江認為，當前中國用戶最迫切需要了解的是大數據存儲有哪些分類，而在大數據應用方面面臨的最大障礙就是如何在眾多平臺中找到適合自己的解決方案。
EMC針對不同的應用需求可以提供不同的解決方案：對于能源、媒體、生命科學、醫療影像、GIS、視頻監控、HPC應用、某些歸檔應用等，EMC會首推以Isilon存儲為核心的大數據存儲解決方案；對于虛擬化以及具有很多小文件的應用，EMC將首推以VNX、XtremIO為核心的大數據存儲解決方案；對于大數據分析一類的應用需求，EMC會綜合考慮客戶的具體需求，推薦Pivotal、Isilon等一體化的解決方案。在此，具體介紹一下EMC用于大數據的橫向擴展NAS解決方案——EMC Isilon，其設計目標是簡化對大數據存儲基礎架構的管理，為大數據提供靈活的可擴展平臺，進一步提高大數據存儲的效率，降低成本。
EMC Isilon存儲解決方案主要包括三部分：EMC Isilon平臺節點和加速器，可從單個文件系統進行大數據存儲，從而服務于 I/O 密集型應用程序、存儲和近線歸檔；EMC Isilon基礎架構軟件是一個強大的工具，可幫助用戶在大數據環境中保護數據、控制成本并優化存儲資源和系統性能；EMC Isilon OneFS操作系統可在集群中跨節點智能地整合文件系統、卷管理器和數據保護功能。
楊蘭江表示，企業用戶選擇EMC Isilon的理由可以歸納為以下幾點。第一，簡化管理，增強易用性。與傳統NAS相比，無論未來存儲容量、性能增加到何種程度，EMC Isilon的安裝、管理和擴展都會保持其簡單性。第二，強大的可擴展性。EMC Isilon可以滿足非結構化數據的存儲和分析需求，單個文件系統和卷中每個集群的容量為18TB～15PB。第三，更高的處理效率，更低的成本。EMC Isilon在單個共享存儲池中的利用率超過80%，而EMC Isilon SmartPools軟件可進一步優化資源，提供自動存儲分層，保證存儲的高性能、經濟性。第四，靈活的互操作性。EMC Isilon支持眾多行業標準，簡化工作流。它還提供了API可以向客戶和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自動化、協調和資源調配能力。
EMC Isilon大數據存儲解決方案已經在醫療、制造、高校和科研機構中有了許多成功應用。
方案點評
EMC Isilon是一個強大但簡單的橫向擴展NAS方案，適用于希望投資數據管理而不是單純存儲的企業。當初，EMC將收購來的分布式數據倉庫軟件廠商Greenplum的軟件與Isilon存儲組合成了EMC最早的大數據解決方案。用戶既可以分開選擇Greenplum軟件或Isilon存儲，也可以選擇由Greenplum軟件和Isilon存儲組成的一體機解決方案?，F在，Greenplum軟件雖然已歸Pivotal公司，但EMC是Pivotal的經銷商與合作伙伴，Greenplum與Isilon存儲的組合方案并不會因此受到影響。
HDS UCP：統一平臺 應用優化
HDS中國區解決方案與專業服務事業部總監陳戈認為，大數據存儲應該是一個解決方案：“大數據解決方案是由基礎架構的各部件組成的，包含數據存儲、計算和分析，而存儲是此架構中的一部分。”
大數據的存儲類型與傳統的存儲類型有一定區別：在大數據存儲中，更多的應用是一次寫、多次讀，讀得更多是大數據存儲的一個特點，而在傳統的數據存儲中，讀寫是隨機的，由于每個應用不同，其讀寫的比例也是隨機的；大數據存儲需要具有橫向的可擴展性，并可支持多種接口、多種數據訪問協議，便于不同數據進入這個大數據平臺。
談到中國用戶在大數據存儲應用中最迫切的需求是什么，陳戈認為，中國用戶最迫切的需求是如何逐步實現大數據應用，即用戶從現有的模式如何過渡到大數據，如何更好地利用大數據進行經營分析。
大數據的經典定義可以歸納為四個“V”，但企業不可能一步到位實現四個“V”，這需要一個循序漸進的過程。海量的、多種類型的數據是一次性全部載入到大數據中，還是通過現有的平臺進行數據初選，再導入到大數據平臺中，是兩種不同的實現途徑?！跋韧ㄟ^現有平臺進行數據初選，再導入到大數據平臺，這種方式更適合于客戶逐漸實現大數據，可以縮短用戶實現大數據應用的時間。”陳戈表示，“大數據主要是非結構化數據。用戶可以使用基于對象數據存儲的HCP，利用其獨特的元數據采集和智能工具，對非結構化文件數據進行管理，實現智能的自動化，這有助于對數據進行深度分析，幫助客戶從單一系統中存儲、共享、同步、保護、保存、分析和檢索文件數據，減少垃圾數據，進而為大數據分析建立一個良好的基礎。”
談到用戶在大數據應用中遇到的主要障礙，陳戈表示，一方面，應用軟件本身的智能程度是否能滿足行業應用需求，應用軟件是否已經成型，大數據人才是否具備等，是讓大數據應用落地的關鍵；另一方面，如何抽取數據，放在大數據平臺中進行相應的計算是另一個關鍵問題。
HDS可為所有數據提供單一、可擴展的虛擬化集成平臺。HDS推出了“三步”云戰略，從基礎架構、內容和信息三個層面幫助客戶解決目前所遇到的問題。具體來看，通過“基礎架構云”，HDS可以幫助客戶進行虛擬化和集成管理，實現數據中心的整合；在第二層的“內容云”當中，HDS可以按需提供內容，更可以不受應用限制地進行數據搜索和集成；在第三層的“信息云”中，針對所有數據類型，HDS在其存儲平臺中融入了分析功能，使客戶可以從數據信息中獲取洞察力。
HDS提供的UCP for SAP HANA集成了基于大量數據集的創新和內存分析技術，并提供實時的洞察力，從而使當前的信息驅動型企業可以加快其商業決策的速度。陳戈介紹說，UCP for SAP HANA解決方案結合了HDS刀片服務器技術、企業級存儲系統和業內領先的網絡組件，在這樣一個集成的、高性能的硬件平臺上可以快速交付SAP下一代內存計算技術。全球已有超過200家客戶在使用HDS和SAP的大數據解決方案。
方案點評
其實，HDS的“三步”云戰略也可以看成是其大數據戰略。HDS借助以UCP為核心的大數據平臺，可以幫助企業用戶構建從基礎架構到內容歸檔和搜索，直至信息提取和分析的全面、高效的大數據解決方案。HDS的“信息云”直接與大數據相關。UCP是一個集成了計算、存儲與網絡的一體化平臺，它既可以提供像一體機一樣的整合性、簡單性，又可以提供靈活的選擇，連接第三方的設備組件。HDS還通過與包括SAP在內的眾多大數據分析類的合作伙伴合作，針對行業定制優質的大數據解決方案。
HP StoreAll ：快速部署 極速搜索
中國惠普有限公司企業集團存儲產品部存儲架構師張楠向記者表示，大數據存儲是一套解決方案，應該能夠對大數據的Volume、Velocity、Variety和Value四個方面提供全面的支持。
第一，大數據存儲要支持海量級的數據存儲，比如具有PB級的存儲能力。第二，大數據存儲要支持更高的存儲速度，支持10Gb甚至更高的網絡連接。第三，大數據存儲要支持數據的多樣性，如圖片、文本、視頻、音頻等。第四，大數據最重要的是價值的體現，而為了實現這一點，存儲本身應該具備快速、智能的數據檢索能力?！霸诖鎯Φ淖畹讓犹峁┳钪苯印⒖旖莸臄祿z索。這一過程簡單說就是，將上層的數據挖掘工作下移，充分利用存儲強大的處理能力和數據識別能力?！睆堥e例說，“比如，在秒級的單位內對數據進行極速的搜索， 從幾千萬甚至上億個文件中找到目標數據。”
另外，模糊查詢能力也是大數據存儲不可缺少的功能。智能的模糊查詢將為大數據平臺提供更加便捷的存儲服務能力，使得存儲更像一臺智能的高速計算設備。
目前，很多中國用戶在存儲廠商的引導下，片面追求存儲的大容量和高性能，而忽略了大數據存儲本身應該提供的其他額外屬性。中國用戶在實施大數據的過程中經常遇到的障礙有以下兩方面：第一，無法將存儲與大數據平臺進行對接；第二，無法充分利用大數據存儲的價值，也很難將其運用到實際的業務中。張楠表示，究其原因，主要在于有些大數據存儲產品沒有開放的接口協議，或沒有針對用戶的大數據場景進行特別優化，也沒有用戶容易接受的易用的管理方式等。
惠普在大數據方面可以提供軟硬結合的解決方案?；萜赵谑召廇utonomy公司之后，將其軟件與惠普的硬件平臺進行了整合， 形成了一套完整的大數據解決方案。張楠介紹說，在存儲方面，惠普擁有像StoreAll這樣的大數據存儲平臺。借助HP StoreAll硬件平臺，用戶除了可以實現海量數據的存儲和高速數據訪問以外，還能實現高級的數據檢索功能，對特殊文件進行快速定位。同時，結合HP Autonomy軟件的特性，惠普還引入了模糊查詢、智能語義庫等概念，可以幫助企業用戶通過存儲底層為上層業務帶來所需的大數據業務價值。
如今，閃存不僅在大數據領域，而且在Tier 1存儲市場同樣占據著十分重要的地位。對于大數據平臺來說，閃存可用來提升存儲的存取速度，降低I/O的響應時間等。針對那些I/O壓力十分明確的大數據平臺， SSD可以發揮其效果， 提升存儲的整體性能。但是，SSD并不是萬能的。因為大部分的數據都是非結構化的，而非結構化數據對I/O的響應要求遠遠沒有對帶寬的需求大，所以，讓用戶花數倍的價格購買SSD存儲在目前來看還是比較困難的。從目前情況看，引入閃存的大數據解決方案還不是很普遍。
方案點評
惠普在大數據方面收購了兩個軟件公司Vertica與Autonomy，然后將它們的軟件與原有的硬件平臺進行整合，針對結構化和非結構化的數據都可以提供針對性的解決方案?；萜赵趯⒋髷祿浖c存儲硬件結合上也進行了嘗試，其中一個成功的例子就是HP StoreAll大數據存儲平臺。HP StoreAll具有以下特點：橫向擴展，最大可以擴展到16TB；集成HP Autonomy搜索引擎，可以快速搜索，實現實時大數據的價值；內置對OpenStack的支持，可快速部署；支持文件和對象類型的數據存儲。
NetApp：統一架構 無限擴展
如今，企業若想獲得成功，就必須想方設法應對具有前所未有的復雜性、高性能的海量數據，并盡可能地管理這些數據，從中發掘更大的商業價值。
對于國內用戶來說，無論企業的規模和數據量大小如何，運用大數據的關鍵在于，企業是否把大數據作為一個真正的工具，去體現企業的差異化，從而提升競爭力。隨著越來越智慧的企業信息化的發展，IT不再是束縛企業發展的瓶頸，而是真正地融入了企業自身的業務中。越來越多的公司將大數據成功地運用于企業的商業模式。例如，在歐美，很多企業已經著手將大量資源投放在大數據領域。反觀國內，在金融領域，有為數不少的企業通過大數據的分析工具來分析金融的走勢，實現風險管理，進行信用卡的追蹤等。此外，像零售、制造、電信等行業也已在嘗試利用大數據分析工具為企業營銷和決策提供支撐。
無論企業現在是否正在使用大數據工具，企業都應全面地考慮自身未來發展的需求，選擇一個廠家的平臺與之共同發展，這可以有效避免因數據和應用遷移帶來的麻煩。
在大數據方面，NetApp能夠幫助企業實現數據管理，應對業務挑戰的極限，將以數據為導向的洞察轉化為有效行動。若想將數據轉化為商機，僅僅提升管理能力是不夠的，需要徹底轉變數據和業務之間的聯系模式。NetApp可以幫助企業用戶持續管理數據，迅速把握意料之外的新商機，永久保存所有數據，并在靈活、開放的存儲平臺之上打造屬于企業自己的大數據解決方案。
NetApp提供了可高效處理、分析、管理和訪問大規模數據的大數據解決方案。NetApp的解決方案組合可劃分為分析、帶寬和內容三個主要用例，這被稱之為大數據的“ABC”基本要素。
具體來看，分析（Analysis）是指針對極大數據集的高效分析。NetApp分析解決方案就是幫助用戶深入了解和利用數字世界，將數據轉化為高質量的信息，以及提供關于業務的更深入見解，從而幫助企業做出更好的決策。
帶寬（Bandwidth）是指適用于數據密集型工作負載的性能。此類解決方案著重于為速度非?？斓墓ぷ髫撦d提供更高的性能。高帶寬應用包括高性能計算（能以極快的速度執行復雜的分析）、用于監控和任務規劃的高性能視頻流、媒體和娛樂領域中的視頻剪輯和播放。
內容（Content）是指無限的安全數據存儲。此類解決方案著重于滿足可擴展的安全數據存儲需求。內容解決方案必須支持存儲的無限擴展能力，以便企業可以根據需要存儲任意多的數據，并能在需要時找到所需的數據。
NetApp致力于通過一系列解決方案來提供高性能的運算和大數據的應用。2013年11月，NetApp再次更新了E系列家族產品，推出E2700和E5500。該系列產品采用可輕松擴展的設計，適用于要求99.999%的可靠性且穩定、高性能的工作負載。
用戶在采購大數據存儲產品時，需要注意以下五個方面的問題：大數據存儲必須具有向上擴展與向外擴展的能力；架構必須是針對工作負載進行優化的，具有實時處理能力；具有整合的數據保護功能；保證7×24小時運行不中斷，可在線進行容量擴展，實施數據遷移等；可以實現服務的自動化。
方案點評
NetApp的技術優勢集中體現在其統一存儲平臺上，從入門級產品到企業級產品，全部基于同一個體系架構和操作系統，不僅部署和使用方便，而且升級和擴展非常簡單。當初，NetApp收購LSI Engenio，其中一個重要的原因就是為了大數據。2013年，NetApp不斷更新E系列產品線，推出E2700和E5500等。E5500可以支持高IOPS混合工作負載和數據庫、高性能文件系統和帶寬密集型流等應用，可確保數據的高可用性、完整性和安全性。
曙光XData：高度集成 貼近行業
關于大數據存儲，目前業界沒有一個通用的定義。曙光信息產業股份有限公司總裁助理兼存儲產品線產品總監惠潤海從曙光大數據平臺和解決方案角度，概括出大數據存儲的主要特征。
首先，大數據存儲必須支持全類型數據， 包括結構化、半結構化和非結構數據，實現統一數據支持。
其次，存儲性能上，一方面，大數據存儲要支持海量數據，并且要在保證數據可靠性的基礎之上，實現容量與性能的線性擴展；另一方面，為了實現大數據的價值，批處理和實時處理兩種措施都需要高性能的數據訪問獲取能力。
最后，在系統達到一定規模之后，系統的易用性和可管理性也是不可或缺的。
從應用角度來說，目前中國用戶在大數據存儲應用中最迫切的需求，是如何真正實現用戶數據的價值，如何驅動業務發展，實現決策和運營?！皬南到y構建層面說，要實現數據高性價比的存儲和管理，同時滿足數據服務的相關需求?！被轁櫤１硎?。
針對用戶對大數據存儲的需求， 曙光推出了像大數據一體機這樣的全類型數據分析型產品，同時還基于該產品構建了基于行業的解決方案，以幫助用戶實現大數據落地。
“除此之外， 我們還提供了大數據統一數據中心解決方案， 涵蓋了像主攻事物處理的DS900、DS800，以及針對文件存儲的Parastor等存儲產品。我們基于這些存儲產品構建了大數據運營管理平臺?！被轁櫤＝榻B說，“曙光的優勢不僅在于可以提供全面的產品支撐，更重要的是能夠提供數據生命周期過程服務支持。目前，我們提供的免費維保期限為5年。”
曙光開發了針對不同行業和應用場景的大數據存儲解決方案。以金融行業為例，目前國內四大行的應用系統每年產生的非結構化數據量已達到PB級，結構化數據也以百TB計。面對如此大量的數據，如何存儲、管理、利用和盤活它們呢？惠潤海認為，只有通過商業智能和高級分析應用解決方案才能將數據的價值最大程度地發揮出來。
針對金融行業用戶的需求，曙光開發的XData大數據解決方案利用優化的大數據處理技術，對文件管理、歷史數據查詢和數據分析類應用等進行深入研究，為數據爆炸式增長帶來的海量數據存儲及分析應用提供高可靠的解決方案。
曙光金融行業XData大數據解決方案采用曙光自主研發的SN-MPP并行數據庫，同時結合大數據處理事實標準Hadoop，并充分考慮了多方面的數據收集，加入ETL工具和連接驅動器，提供了類SQL的接口，還和現有金融業務系統進行對接。
針對金融行業歷史數據，XData大數據解決方案在方案設計上主要考慮了數據的安全性、歷史數據高效導入、快速訪問與分析報表。曙光金融行業大數據解決方案立足于基礎平臺建設，同時切實貼合金融行業用戶需求，提供了優質的軟硬一體化解決方案，為用戶一攬子解決了部署、業務移植開發等技術難題，幫助用戶跨過應用門檻。
滿足用戶的個性化需求
中橋咨詢的一份大數據調查報告顯示，大部分中國用戶還處于“系統整合”階段，需要對來自企業內外部的大量數據進行收集和整理。
“為什么現在用戶對大數據解決方案求賢若渴？”高國輝自問自答，“因為傳統的技術和解決方案已經無法解決用戶當前遇到的諸多應用難題，比如實時交易數據的處理和分析等。金融行業提出‘小核心、大’，電信運營商積極構建雙活的數據中心都是從各自的實際需求出發，以應對大數據帶來的新挑戰。美國的某電信運營商就采用戴爾的SharePlex技術構建了雙活的數據中心?！?/p>
其實，無論企業的數據量有多大，數據是結構化還是非結構化，戴爾都可以提供具有針對性的解決方案。Spansion是一家知名的制造企業，它希望通過升級現有的數據庫來更好地支持其關鍵統計流程，從而達到提升業績的目標。為此，它采用了戴爾的SharePlex技術對原有的Oracle數據庫進行升級，不僅安全地完成了數據庫的遷移，而且節省了大量資金。
“諸如此類的例子還有許多?！备邍x介紹說，“不同的用戶，在大數據方面的需求不同，而且對價格的敏感度不同，這就決定了用戶在選擇大數據解決方案時有其‘個性化’的需求。比如，許多互聯網企業十分熱衷采用基于Hadoop的解決方案，就是考慮到經濟性的問題。戴爾的優勢就在于，可以為不同的用戶提供適合其需求的大數據解決方案?！?/p>
戴爾軟件事業部已成為戴爾企業級端到端解決方案的核心組成部分。具體到軟件解決方案本身，戴爾也強調端到端，比如戴爾軟件可以提供從移動辦公管理到信息數據管理再到數據中心和云計算的全面軟件解決方案。其中，信息數據管理軟件就與大數據直接相關，它包括數據庫管理、應用系統及數據集成，以及大數據分析等產品。
全面的軟件解決方案
上文提到的SharePlex以及Boomi等就是用戶比較喜歡的戴爾軟件產品。高國輝舉例說，無論是結構化數據還是非結構化數據，無論數據在本地還是云端，通過Booming都可以實現整合和統一管理。“在大數據方面，我們強調的是如何幫助客戶實現簡化。比如，通過戴爾Toad軟件，可以連接不同類型的數據庫，借助Boomi還可以將本地的數據庫與云中的數據相結合，然后通過戴爾的商業智能套件進行分析和展示，甚至還可以基于戴爾Kitenga軟件進行深度數據挖掘。”高國輝補充說。
Dell XPS One 2710 創新產品獎
HP Z1工作站 影響力產品獎
聯想ThinkStation D30 創新產品獎
聯想 ThinkServer RD630 服務器 最具競爭力產品獎
聯想 ThinkCentre M9201z 商用一體臺式機 創新產品獎
聯想 昭陽K29商用筆記本電腦 最具競爭力產品獎
聯想 ThinkCentre M4350q 商用臺式機 創新產品獎
IBM Power750 最具競爭力產品獎
IBM zEnterprise114 影響力產品獎
IBM System x3650 M4 創新產品獎
IBM PureFlex System 最具競爭力產品獎
HP Proliant BL660C Gen8服務器 創新產品獎
Dell PowerEdge M620 創新產品獎
華為E9000服務器 創新產品獎
曙光TC4600刀片服務器 年度影響力產品
曙光CloudVIEW操作系統 優秀云計算產品
天作 e-Cube 年度優秀多功能服務器
網絡存儲
華為OceanStor N8500集群NAS 創新產品獎
Dell Compellent FS8600 NAS 創新產品獎
愛數TxCloud一體化備份容災云柜 創新產品獎
HP 3PAR StoreServ 7000 創新產品獎
Hitachi UCP融合基礎架構解決方案 最佳云計算管理平臺
NetApp Data ONTAP 8.1 創新產品獎
IBM Storwize V3700 創新產品獎
融合網絡
華為CloudEngine 12800系列高性能核心交換機 最具競爭力產品獎
華為eSpace U29XX系列統一網關 最具競爭力產品獎
華為全景智真TP3206 最具競爭力產品獎
H3C新一代數據中心解決方案 年度最具創新解決方案獎
H3C CR16000 核心路由器 最具競爭力產品獎
華信聯創波迅？誖BXO2050n-2室外智能基站 年度最具創新無線網絡產品
華信聯創波迅？誖BXI智能基站應急通信解決方案 年度最具創新無線通信解決方案
邁普Imedia智能傳媒解決方案 年度影響力方案
帝聯科技ACA全內容加速解決方案 年度影響力方案
泛達物理層基礎設施解決方案 年度影響力方案
西蒙綠色數據中心布線解決方案 年度影響力方案
康普imVision解決方案 年度創新產品獎
TE安普布線MPOptimate光纖布線系統 年度影響力方案
Compuware APM應用性能管理整體解決方案 年度最佳IT管理解決方案
摩托羅拉模塊化AP 8132無線接入點 創新產品獎
機房設施
艾默生網絡能源APL系列UPS 創新產品獎
臺達Ultron EH系列UPS 創新產品獎
施耐德StruxureWare數據中心管理平臺 創新產品獎
威圖TS IT機柜 創新產品獎
計算平臺
第三代智能英特爾酷睿博銳處理器家族 最佳商用管理技術獎
英特爾至強處理器E5-2600產品家族 最佳計算基礎設施獎
AMD皓龍TM 6300系列服務器處理器 最具競爭力產品獎
打印設備
理光Aficio MP C3002 GWNX炫睿系列A3數碼復合機 年度影響力產品獎
理光MDS文檔管理服務 年度影響力方案獎
OKI C530dn A4彩色LED打印機 最具競爭力產品獎
HP Hotspot LaserJet Pro M1218nfs MFP多功能激光一體機 創新產品獎
愛普生WF-7521 A3+彩色商務復印一體機 最具競爭力產品獎
富士施樂DocuCentre S1810黑白一體機 影響力產品獎
富士施樂文件管理解決方案 影響力方案獎
佳能iC MF5930dn黑白激光多功能一體機 最佳應用獎
佳能騰彩PIXMA PRO-1 EOS影像級專業噴墨照片打印機 影響力產品獎
航天信息Aisino SK-820II財稅高清票據打印機 影響力產品獎
富士通DPK750窄行票據打印機 最佳應用獎
軟件
微軟Windows 8 年度最具創新產品獎
天作e-HR管理軟件 年度優秀HR軟件獎
IBM智慧商務解決方案 年度行業創新方案獎
IBM社交商務解決方案 年度最佳企業級協同應用方案獎
IBM智慧城市之鎮江案例 年度最佳智慧城市案例獎
IBM BigInsights 創新產品獎
IBM SPSS 最佳應用獎
IBM移動開發平臺 最佳應用獎
文雅科SVF Essential Suite 年度最具創新產品獎
金蝶政務信息資源共享交換平臺 影響力方案獎
北京航星永志檔案信息化管理平臺 年度影響力產品獎
Aspect Workforce Optimization 年度最佳應用解決方案獎
航天信息稅務會計軟件 年度創新產品
航天信息食品藥品安全監管系統 年度影響力方案
達夢DM7.0 年度創新產品
盈世 iCoremail 年度最佳應用產品
用友NC6大型企業管理與電子商務平臺 年度創新產品
信息安全
安恒明御運維審計與風險控制系統 影響力產品獎
深信服下一代防火墻（NGAF） 創新產品獎
東軟NetEye下一代應用防火墻 創新產品獎
Blue Coat ProxySG Web安全網關 影響力產品獎
信安世紀NetOpti應用安全交付網關 創新產品獎
網御星云Power V6000系列萬兆UTM安全網關 影響力產品獎
山石網科SG-6000-M8860安全網關 創新產品獎
啟明星辰天清無線安全引擎 最佳無線安全產品獎
金山私有云安全平臺 影響力方案獎
Websense DLP解決方案 影響力方案獎
北信源存儲介質信息消除系統 創新產品獎
360殺毒軟件 影響力產品獎
外設
華為eSpace AT系列綠色坐席終端 最具創新產品獎
AOC“刀鋒Ⅲ”D2757PH 創新產品獎
閃迪酷型USB閃存盤 年度影響力產品
閃迪至尊極速固態硬盤 年度創新產品獎
Vivitek麗訊QUMI Q5 LED微型投影機 創新產品獎
理光超短焦投影機PJ WX4130N 年度創新產品獎
奧圖碼EX611ST短焦商務投影機 最佳應用獎
云計算產品
IBM Smart Cloud 優秀云計算產品
微軟Windows Azure 優秀云計算產品
VMware vCloud Suite 優秀云計算產品
Radware Alteon 5224 優秀云計算產品
無錫云計算解決方案 優秀云計算解決方案
大數據解決方案
IBM PureData 優秀大數據解決方案
IBM大數據平臺 優秀大數據解決方案
微軟SQL Server 2012 優秀大數據解決方案
Teradata Aster大數據綜合分析平臺 優秀大數據解決方案
這正是白宮網站的《大數據研究和發展倡議》所追求的——“通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，轉變教育和學習模式”。
各行各業都能用得上大數據，只是對大數據重要性的意識程度不同：凱捷咨詢（Capgemini）的調研結果顯示，76%能源和自然資源行業的高管相信公司是數據驅動的，在醫療醫藥行業和生物科技行業這個數字為75%，在金融行業為73%。包括英特爾在內的有能力提供大數據解決方案的IT廠商正在努力讓各行各業的企業切實感受到大數據的魔力。
能否置身事外？
隨著網絡應用和多媒體應用的興起，互聯網成為大數據的主要來源。隨之而產生的網絡營銷調整圍繞大數據而展開。淘寶是國內公認的對用戶數據利用得較好的公司——淘寶網利用大數據統計分析得到諸如“歐洲杯的球隊勝負如何影響各隊球衣的銷量？花露水的最佳搭配是電蚊拍還是痱子粉？”等問題的有趣結果，并以此為依據來更好地調整營銷戰略。
近日，阿里巴巴集團宣布，將在集團管理層面設立首席數據官崗位（Chief Data Officer），負責全面推進阿里巴巴集團成為“數據分享平臺”的戰略。這直接證明了大數據對于互聯網企業的意義。
別的行業能不能對大數據冷眼旁觀呢？賽迪智庫軟件與信息服務業研究所研究員安暉認為，雖然目前大數據的主要來源是互聯網，但許多以信息流作為核心競爭力，如金融、電信、零售等行業的機構或企業，其數據量也不容低估。例如，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）數據中心存儲的數據超過20PB，沃爾瑪數據中心的存儲能力超過4PB，eBay分析平臺每天處理的數據量高達100PB。并且，由于這些機構和企業所存儲的數據更加有針對性，其數據的價值密度更高，進行大數據處理的意義更強，運用大數據的需求也更為迫切。
安暉以數個典型行業為例來說明大數據能帶來什么好處——電信行業可以從龐大的數據中分析出不同群體的差異化需求，實現套餐制定等精準營銷；制造行業可以通過整合來自研發、工程和制造部門的數據以實行并行工程，顯著縮短產品上市時間并提高質量；交通行業可以通過整合和處理相關數據，實現智能交通（管理）與高效物流調度。
賽迪顧問軟件與信息服務業研究中心研究總監胡小鵬認為，金融行業中證券、信用卡、電子支付等數據規模龐大，具有使用對象多樣化、信息可靠性、實時性、保密性要求高等特點；電信行業中大數據主要體現為電信業務系統產業的計費賬務數據和用戶信息（包括客戶資料、客戶服務數據等），不僅數據量大，而且保存時間長；能源行業大數據主要集中在石油勘探以及電力生產、經營、管理等數據，具有數據量大、分散、類型復雜等特點。其中，在金融行業，利用大數據的挖掘和分析改善用戶體驗、監督欺詐行為、驗證合規性、服務創新等，從而助力金融智能決策，提升競爭力；而對于電力行業，大數據分析有利于電網安全高效運行（安全檢測與控制、災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和負荷預測）、電力營銷（用戶用電行為分析）、集團集中管控與精細化管理等。
大數據這場盛宴上，哪個行業也不愿意沒有一席之地。
誰能站出來？
大數據的熱度可以由英特爾、IBM、EMC、惠普等廠商紛紛推出面向大數據的一體化產品和解決方案直接反映出來。
然而，一個不能逃避的現實是，雖然越來越多的行業用戶嘗試應用大數據的解決方案，但是大多數行業用戶對于大數據的認知仍然比較有限。面對林林總總的不同廠商提供的大數據解決方案，用戶分不清這些解決方案的差異在哪里，也就不會真正了解哪種解決方案適合自己。
有用戶反映，大數據解決方案容易給人的錯覺是該解決方案就是把數據分布存儲，再并行處理。即使采用國外廠商的工具，這些工具成熟度不是特別高，導致解決實際問題的時間過長。
英特爾相關專家表示，從總體上看，中國大數據市場發展迅速，特征明顯，相關技術和應用可改進和提升的空間巨大。而且大數據要落地，必須實現包括芯片商、軟件企業等在內的IT基礎設施與服務層平臺的開放。
英特爾在硬件上的領先無需多言。在軟件層面，考慮到Hadoop的開源特性，很多廠商都有機會在Hadoop的基礎上推出產品，但行業解決方案提供商面臨的一個苦惱是，他們不得不進行底層開發。實際上，底層解決方案是有很多共性的。對行業解決方案提供商來說，如果有一個由可靠廠商優化過的平臺再好不過了。利用這個平臺，行業解決方案提供商可以拋開重復的、無意義的勞動，將注意力和精力更加集中在行業特點上，進而開發出滿足行業所需的實打實的行業解決方案。在這種情況下，英特爾適時地推出了英特爾Hadoop發行版，打造一個優秀的、高價值的底層平臺。
對于如何從大數據中發掘價值，英特爾指出，這需要在IT基礎設施與服務層、數據組織與管理層、數據分析與發現層、決策支持與IT服務層全面引入新的技術，特別是在堪稱大數據應用“載體”的IT基礎設施與服務層，采用基于開放架構的平臺將是最佳選擇。
O‘Reilly Strata和Open Source Convention大會委員會主席Edd Dumbill曾指出，使大數據真正變得強大的方式之一就是讓上層程序員可以將精力放在數據而非底層Hadoop設施的抽象特征上。他們編寫更簡短的程序，能夠更清晰地表達出對數據所做的處理。這些將有助于為非程序員創建更好的工具。
延伸到企業層面，“行業解決方案提供商需要穩定性和可用性都足夠好的平臺。在這樣的平臺上，行業解決方案提供商可以從不必要的重復性勞動中解放出來，從而把更多的精力放在提供差異化特色方案和服務上?！庇⑻貭杹喬邪l有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔的看法類似。進而，他解讀了英特爾Hadoop發行版的優勢：“英特爾Hadoop發行版的優勢在于：處理接近于實時；能在英特爾平臺上實現最優化的性能，比非英特爾發行版有成倍的增長；通過和電信、智能城市、醫療等行業客戶的合作，英特爾Hadoop還做了更進一步的優化?！?/p>
除了提供平臺，英特爾（中國）行業合作與解決方案部中國區總監凌琦強調，英特爾還會把大數據解決方案的研究和服務作為投資部門的重點。英特爾的風險投資部門也對大數據中所涉及的關鍵平臺、關鍵應用、提供商，給予關注。
行業側重點
英特爾硬件平臺的特點讓其可以用“通吃”來形容，行業特色則由軟件來體現。
正如英特爾Hadoop發行版白皮書所指出的，它“為企業應用而優化”，其擁有的增強高可靠性、增強分布式文件系統HDFS擴展性（使集群的I/O吞吐量能夠隨著節點數量的增加而線性增加）、動態調整數據復制策略（提高熱點數據的并發訪問能力）、改進分布式計算框架調度算法（避免并行任務退化成串行執行）、增加Hadoop集群監控管理、優化HBase查詢、實現細粒度的HBase合并調度控制（避免合并風暴）、創建異地HBase大表、均衡負載等相對開源Hadoop和其他Hadoop發行版的核心優勢在多個行業中均不可或缺。
從早期擔任英特爾服務器平臺事業部總經理，到移動工程總監，再到擔任英特爾CIO，柏安娜每一次工作重心的變化，都與英特爾戰略變革息息相關。如今，她擔任英特爾公司全球副總裁兼數據中心及互聯系統事業部總經理，負責管理英特爾面向企業和云服務器基礎設施的盈虧、戰略和產品開發，并同時負責高性能計算、存儲、通信、網絡以及智能互聯系統。在她的帶領下，該部門在 2011 年創收超過 100 億美元，重點開發適用于所有數據中心基礎設施的產品和解決方案。
2012年，在美國舊金山召開的秋季英特爾信息技術峰會（IDF）上，柏安娜接受了本刊的獨家專訪，這是她近期首次對中國媒體就英特爾的大數據戰略進行詳細的解讀。她透露了自己的目標：五年內英特爾數據中心的相關業務將會實現倍增，2016年時達到200億美元，而這一高速增長的樂觀期望，正是來自于云服務商提供的大數據業務。
移動設備爆炸帶來變革機會
云計算會吸引更多人上網，接入更多設備，從而產生更多海量數據——這個即將出現的循環將帶來巨大的機會。
《數字商業時代》：云計算的出現讓全世界所有信息和通信技術覆蓋的地方，都試圖通過技術來生成一個數字化的投影。這種更徹底的數字化浪潮將為商業和經濟帶來怎樣的影響？
柏安娜：云計算從提出到取得飛速發展是最近五年的事，它在面向消費者和企業的相關服務及應用的數量都在快速增加。云計算模式很有吸引力，它可以在低運營和低擁有成本的基礎上進行大規模的擴展，而且它具有按需提供服務的能力，因為它的基礎設施是共享的?？梢钥吹?，中國和美國的云建設都在飛速發展。這就像一個虛擬的循環，隨著越來越多的人上網——目前有23億人上網，他們會購買更多設備。這些設備與數據中心連接，需要建設云基礎設施來支持這些設備。這會推動新服務和解決方案的創新，從而吸引更多人上網。這些推動了云計算的發展，并推動相關服務的發展。在這個令人驚嘆的循環中，隨之帶來的是我們從未想過的新式服務和解決方案。就像你所說的，我們現在真正處于數字創新時代，新服務在線上不停地涌現，因為我們能夠在云中進行新功能的快速部署。
《數字商業時代》：與這種數字化浪潮最為匹配的技術，似乎就是大數據分析技術，現在和未來一段時間內，有哪些因大數據技術而生的商業模式值得人們關注？
柏安娜：一直有很多企業數據，但從來沒有分析和利用這些數據的高效方式。這種情況下，數據就沒有發揮作用?，F在圍繞大數據有很多行業創新。一個是計算成本繼續增加，例如橫向擴展存儲等。一個重大成本是這些數據的存儲成本，傳統存儲方式太過昂貴。因此，你看到存儲創新，基于英特爾平臺的橫向擴展存儲。然后是圍繞開源數據分析解決方案的大量創新。Hadoop是個非常好的開源框架，讓你能夠提取所有這些數據，高效地存儲并實時分析。計算存儲平臺和分析解決方案相結合，讓企業和消費者都能看到重大數據。有個很好的例子，中國政府要求電信運營商為消費者提供90天的交易記錄，讓消費者能夠上網了解過去90天的所有消費情況，這是一個重大的大數據問題，涉及的數據量也非常巨大。我們與電信運營商合作，利用Hadoop向他們提供一個穩定、優化的Hadoop平臺以分析和報告這些信息，從而滿足政府的監管要求。我們目前是Hadoop框架的分銷商，我們現在所做的是以前從未做過的事情。
數據就是價值
大數據時代，IT將不再是成本，而成為價值。
《數字商業時代》：有跡象表明在云計算與數據的時代它將開始主導企業業務的發展甚至是變成一個核心業務，簡而言之就是變成企業的盈利中心，你對這一趨勢有何看法？
柏安娜：這個觀點很對。平均每6—8年，IT的角色就會發生變化。IT一開始是成本中心，必須為此付費，因為需要讓網絡和PC穩定運行?，F在，我們把IT看作業務的戰略合作伙伴。隨著計算平臺和軟件解決方案的發展，IT發展與業務的關系越發緊密，提供做出正確決策所需的業務信息。因此，我們現在說IT部門和業務部門正在合二為一，因為一切都是為商務合作伙伴提供恰當的IT解決方案以滿足他們的業務需求。這已經不再是像網絡這樣的一般，而是提供有針對性的IT解決方案以讓業務運轉更加順利。所有東西都來到網上，每個公司的業務也都轉向網絡。每個人都希望每周7天，每天24小時獲得來自全球的支持，不管自己身在何處。因為IT和業務間存在如此高的依賴性，它們必須合二為一。IT的角色越來越重要，為業務帶來越來越高的價值，對于英特爾而言也是如此。
從定量、結構的世界，到不確定、非結構的世界。這個轉變，使我們得以了解真實信息，提高決策水平，當社會對自然的數據有較為完善、隨時的分析能力時，我們對事件的把握及預測能力便增強。以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段為知識生產提供了工具，通過對大數據分析、預測會使得決策更為精準，而對于許多企業而言，數據正成為在商戰中取勝的決定性要素。
日前落幕的第十一屆大連軟交會“2013大數據創新論壇”。以大數據的分析及服務為主題。邀請了來自Intel、微軟和IBM的高層專家，分享了對大數據技術的見解，共同探討大數據生態系統的構建。
中國有著龐大的人群和應用市場，復雜性高、充滿變化，如此龐大的用戶群體，構成了世界上最為龐雜、最為繁復的數據。解決這種由大規模數據引起的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。
IBM“智慧的計算”引領方向
作為論壇當日的一大亮點，IBM中國開發中心首席技術官毛新生在以“智慧的計算”為主題的演講中提出：大數據并不是Hadoop，Hadoop只是進行大數據分析的一個很小的分支，大數據分析是非常多樣化的領域，每一個領域自身數學模型和數學屬性，這些模型和屬性需要開發者去開發領域相關的算法，然后將這個算法映射到一個可以進行大規模分布的機制上，這個機制往往要利用云計算基礎設施達成。
作為大數據領域的領導者，IBM正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的IT模式；助力企業進行基于這場信息革命的業務轉型，獲取競爭機遇和不可估量的商業價值。同時，IBM作為目前業界唯一能夠集咨詢、服務、軟硬件綜合實力，提供端到端全面整合解決方案的廠商，相關產品和服務覆蓋了大數據及分析相關領域的各個階段、各個領域；IBM的大數據實踐已經深入到包括中國在內的全球市場的各個行業，包括電信、金融、醫療、零售、制造等眾多客戶已在IBM大數據平臺及大數據分析等技術和理念支持下獲得收益。此外，IBM還推出了一套以成果為導向的組合產品解決方案，包括欺詐預測、財務運營和客戶服務三大核心能力。這套解決方案廣泛匯集了IBM的智慧資本，包括軟件產品、基礎架構、研究及咨詢服務。
針對企業大數據方向開發者，IBM推出了多款產品和技術，大力提升了其分析產品的加速性能，簡化了開發和運營。新版本企業級Hadoop產品InfoSphere Biglnsights可以利用現有的SQL技術，更便捷地開發應用組件。兼具安全性強和高可用性特點，新版Biglnsights能夠更加契合企業部署需求。新版流計算軟件InfoSphere Streams在實時分析的開發和部署上進一步增強了操作的簡易性。新版關系數據庫管理軟件Informix包含TimeSeries Acceleration，能夠適用于智能儀表和傳感器數據的運行報告和分析。
英特爾軟硬協同、體驗至上
“大數據正在深刻地改變軟件行業、IT產業，以及人們生活的方方面面?！庇⑻貭杹喬邪l有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔博士表示：“產業正在重構。我們希望與廣大產業鏈伙伴和開發者分享英特爾大數據技術平臺和計算解決方案，推動構建本地‘端到端’的大數據生態環境，共同迎接智能城鎮建設中日益苛刻的大數據挑戰?！?/p>
目前，英特爾的軟件支持已經擴展到整個軟件棧，從平臺硬件、固件、虛擬機、云計算到操作系統、開發工具、中間件和應用程序，幫助廣大產業鏈伙伴和開發者釋放創新潛力，革新用戶體驗。以英特爾針對大數據的開放架構核心產品線，配合英特爾Hadoop分發版，可以實現“軟硬協同、體驗至上”的創新效果。例如，利用英特爾至強處理器平臺對網絡和I/O技術所做的優化，與英特爾Hadoop分發版進行強力組合，以往分析1TB的數據需要4個多小時漫長等待才能完全處理完畢，現在僅需短短的7分鐘即可完成，極大地提升了大數據“智能”的意義。
英特爾Hadoop目前已經有了廣泛的應用案例，包括智慧城市、電信、金融、醫療等行業都產生了用戶。在談到具體案例的時候，苗凱翔博士指出在英特爾Hadoop發行版軟件的應用領域，中國比其他國家是先邁出了一大步，走在了世界的前列。以電信行業為例，英特爾Hadoop發行版已經被中國聯通，用以進行歷史賬單及流量的查詢與分析。正是由于客戶的強烈需求，使得英特爾Hadoop這一原本在英特爾作為創新與嘗試性的項目最終變成實際的產品出現。
通過與本地合作伙伴的攜手努力，英特爾正在將大數據技術應用于智慧醫療的創新。英特爾亞太地區研發有限公司數據中心軟件部大數據解決方案經理王曉棟介紹了在過去一年中與用友在UEP框架下實現的合作，主要是基于英特爾x86集群+x86綜合解決方案，來嘗試處理現在在醫療中的問題。例如醫生查詢病人病例，以前可能要拿病例本才能查到，而隨著整個醫療系統在大數據時代的升級，所有醫療病例都集成在英特爾大數據平臺上，使其查詢速度、處理速度都達到頂級的水平。在過去一年，雙方在區域性、大型電子健康檔案和區域性的醫療質量分析方面均進行了不同程度的嘗試。
從IT硬件系統，到數據管理應用，再到數據處理和分析軟件領域，英特爾都擁有廣泛的合作伙伴和健康的生態系統，通過合作伙伴間的緊密合作，已能夠向用戶提供適用于大數據應用，或針對此應用進行了進一步優化的服務器、存儲設備和網絡設備，以及能與這些設備實現無縫對接、更符合大數據應用需求的數據管理和數據分析軟件。
大數據處理任務對于開放架構平臺的倚重，讓英特爾在這一領域獲得了越來越多開發者的關注。作為全球領先的開放架構平臺最核心部件——處理器平臺的提供商，英特爾首要的任務就是要打造適用于大數據應用的“芯”，而后幫助開發者圍繞這一基礎創新打造可承載大數據應用的基礎設施。英特爾還計劃在其上的數據組織與管理層，針對大數據的分發和管理需求提供針對英特爾平臺優化的Hadoop產品和服務；在分析與發現層，提供針對客戶端與服務器端算法開發的支持，以滿足大數據計算所需的性能與規模要求；在決策支持與IT服務層，則將聯合生態系統內的合作伙伴，提供更為優化的可視化應用體驗。英特爾所有與這些規劃相關的具體策略，將隨著大數據技術、應用和市場的發展逐步深化、細化。
微軟攜甲骨文漫步“云端”
結合對大數據本身的認知和微軟自身強大的產品組合，微軟可以為用戶提供一個端到端的大數據解決方案。簡單來說，就是后端以新一代SQL Server 2012為基準平臺，將大數據管起來，然后在中端以數據集市為依托，配以豐富的數據應用，最后在前端以豐富的界面形式展現數據分析的結果，完成數據的匯總——應用與分析——結果呈現的完整流程。
為幫助企業快速采用其大數據解決方案，微軟將同時在Windows Azure平臺和Windows Server上提供Hadoop（在前者上用作基于云的服務，在后者上用作內部部署的分布）。并且有非常多的第三方針對Hadoop的應用工具，能夠在這個平臺上做到更好的分析、更好的視覺化的工作。微軟大數據解決方案還支持Mahout等通用的第三方工具與框架，通過Hadoop流，支持C++、C#、Python、Ruby和Pearl語言的定制挖掘算法。
去年9月份，微軟跟中國電信天翼平臺達成合作共識，他們把門戶網站的服務、災備服務都建立在Windows Server上，這樣便整合成了一個非常完整的“云”操作系統。對于客戶來說，這個系統將帶來了相當大的價值，它能夠把你所有的應用、所有的運維場景在線上和線下更好地管理起來。從整體角度來說，云的管理系統能夠幫助IT人員解決一系列操作場景。
為了讓更多初創企業使用微軟公有云服務，微軟大中華區副總裁兼市場戰略部總經理、微軟大中華區首席云計算戰略官謝恩偉表示，公司已在華啟動了云加速器項目，免費為新創企業提供Windows Azure服務，而目的也是進一步推廣公有云服務。Windows Azure開放、可靠、易用的平臺服務大幅降低了初創企業系統開發及運營成本，幫助初創企業決速在全球范圍內開展業務，并為全球用戶提供一致卓越的用戶體驗，使初創企業集中精力于核心業務開發，加速業務成長。目前第二期項目已接近尾聲。
此外，吸引廣大開發者眼球的好消息還包括HTML 5網頁app、Apache Cordova/PhoneGap和Windows Phone 7.5的開發者，現在可以用Azure作為服務支持。而可以享有這個權利的移動端瀏覽器包括IE8以及“現行版本的Chrome、Firefox、Safari和2.3以上的PhoneGap?！?/p>
近日，有國外媒體報道稱，甲骨文與微軟公司宣布在云計算領域展開深入合作。其中微軟云平臺Windows Azure將全面支持Oracle數據庫、Java、Weblogic和Linux。通過與甲骨文的合作，微軟能夠給Windows Azure平臺的客戶提供更多的部署選擇。但對于Azure平臺應用在甲骨文和微軟云上的表現具體會如何，目前尚不得而知。
三巨頭 八仙過海各顯神通
2012年，從整個云計算解決方案ITBrand排行榜上看出，IBM、微軟、英特爾雖然在排名上有細微波動，但一直穩居前三位。
日前，在戴爾公司召開的2012年高層客戶峰會上，戴爾亞太及日本地區總裁、全球新興市場董事長閔毅達（Amit Midha）表示，IT市場目前呈現出五大趨勢：IT系統簡化、虛擬化與云計算逐步普及、數據大爆炸、新興市場發展、IT消費化。因此，他認為，推動部署虛擬化、降低IT系統運營成本、管理快速增加的復雜數據、管理工作人員所使用的各種IT設備，這些都成為企業面臨的挑戰。戴爾近年來同樣通過轉型，努力提高全面服務于客戶的能力，為用戶提供端到端的解決方案。
收購加速能力提升
在IT界，一直以來都不乏通過對具有先進技術的公司的收購，來迅速提升本公司能力的案例，對于以往以PC等終端設備見長的戴爾來說，要想轉型進軍企業級市場，收購無疑是一條快速實現目標的捷徑。從2008年開始，戴爾就將目光投向了在存儲、網絡、安全、軟件、服務等領域有特色的廠商，開始了有計劃、有步驟的收購行動。
至今，戴爾已經收購了20多家廠商，其中不少很成功的收購為業界所津津樂道。例如對存儲廠商EqualLogic的收購，兩年時間就使其業績達到10億美元，而用戶數增加了8倍；2010年年底收購的智能存儲廠商Compellent，使戴爾的存儲解決方案上了一個臺階，Compellent的“流動數據”理念現在已經成為戴爾存儲的設計理念；對咨詢服務廠商佩羅的收購更是填補了戴爾企業級咨詢服務的空白，使戴爾的解決方案成為名副其實的“端到端”，并有效地帶動了戴爾其他產品線的銷售。
正是這一次次的收購，使戴爾迅速轉型，業績不斷提升，在當今云計算和大數據時代，也有了更多的話語權。戴爾全球企業解決方案事業部副總裁Cheryl Cook認為，戴爾在大數據方面擁有創新性的解決方案，不僅可以為用戶節省大筆資金，同時可提供極高的價值。她認為，大數據從開始到成熟分為5個階段，即從混亂、保留、優化到簡單分析、復雜分析。在這5個階段里，戴爾針對前3個階段，可提供大數據保留解決方案；而對于后兩個階段，戴爾則擁有大數據分析解決方案。Cheryl Cook認為，戴爾創新性的解決方案可處理成熟度模型范圍內的結構化、半結構化和非結構化內容，她特別說道，戴爾將利用Hadoop，并與從事Hadoop開發的Cloudera公司合作，為用戶提供大數據分析解決方案；而在大數據保留解決方案中，戴爾將充分發揮在存儲方面的優勢，通過存儲虛擬化和整合、應用程序優化、數據保護、災難恢復以及數據保留和管理等技術，為“流動的數據”提供存儲和保護。
深諳用戶需求
在戴爾2012年高層客戶峰會上，戴爾服務部首席創新官James Stikeleather就“IT的未來”進行了演講，他認為，企業IT未來將面臨著來自IT價值、所有權和角色等方面的五大根本性變化，這些變化包括：信息超越流程、IT嵌入在業務服務之中、外部化的服務交付、企業合作伙伴的責任更大、減弱的獨立IT角色。
作為IT解決方案供應商，戴爾同樣也是一家企業，James Stikeleather認為，在當今這個轉型的時代，戴爾已經成功地轉型成為高效企業，它將戰略性支出從2008年占IT預算的20%提高到今天的52%。這期間，戴爾的IT經過了標準化、簡化、自動化，并最終實現云，比如將97%的系統遷移到x86平臺；大力推進虛擬化，從而減少了6000臺服務器；僅用一個控制臺就可管理13萬臺服務器和客戶端；運用云平臺聆聽客戶的聲音、信息和進行交互。這些舉措使戴爾更加了解用戶，更有針對性地為用戶提供適合的解決方案，真正解決用戶的問題。
閔毅達介紹說，戴爾目前針對不同行業推出了不同的解決方案，尤其在金融、教育、醫療、制造業等行業中更是擁有大量的用戶，并與用戶一起合作開發和培養人才。在會上，戴爾與教育部教育管理信息中心針對教育信息化建設和管理人才技術培訓及試點合作簽訂了備忘錄，與北京大學計算機科學技術研究所簽署了戴爾虛擬集成系統（VIS）聯合實驗室項目備忘錄，還與中國東方航空就長期發展簽署了合作備忘錄。
2013年，惠普了大數據解決方案平臺HAVEn，這是一個能夠處理所有數據類型，能夠實時分析且安全的開放架構。目前，該平臺在國內外的金融、電信、能源、互聯網等行業中已經擁有了許多成功應用。惠普中國區副總裁、軟件集團大中華區總經理于志偉表示，HAVEn的推出標志著惠普已經脫離了初始的數據匯集的階段，步入了大數據應用的新階段。
行業、能力、人才
于志偉認為，目前中國的大數據應用還處于起步階段，而且由于行業需求、區域和人才儲備等情況的差異，造成了大數據應用水平參差不齊的現象。在某些行業，用戶對大數據的需求是十分迫切的，但是相當多的用戶仍糾結于數據量“大”這個問題，還沒有考慮結構化、半結構化和非結構化等不同類型的數據應該如何處理。
國外的大數據應用水平已經達到很高的程度。舉例來說，在美國，一個區域內的所有醫院的信息都會被搜集起來用于分析，據此可預測某種疾病的死亡率。“國外的大數據應用已經走入行業，可以挖掘出行業中真正有價值的東西。雖然國內的大數據應用還停留在初始階段，但在某些行業，比如互聯網，其大數據應用的復雜程度比國外更甚，發展水平也較高?！庇谥緜ハ蛴浾弑硎?。
大數據的應用要經歷一個過程，不同的行業對大數據應用的需求是不同的。于志偉表示，企業在實施大數據應用時應注意以下幾個問題：第一，注重大數據的行業應用價值；第二，企業要不斷提升自身的能力去獲得想要的信息；第三，大數據人才非常重要。“目前，我國大數據行業面臨著人才嚴重匱乏的局面，從數據模型專家到通曉行業應用的復合型大數據人才都十分短缺，這會影響大數據應用的發展速度?！庇谥緜ケ硎?。
HAVEn是一種方向
今天，產品集成并不是難事，那么HAVEn是不是簡單地將相關產品攢到了一起呢？于志偉澄清說，從HAVEn本身的標準架構來看，H代表Hadoop，表明HAVEn是一種分布式的架構，能夠支持各種類型的數據，而且存儲成本非常低廉；A代表Autonomy，表明HAVEn可以高效地處理非結構化信息，特別是機器語言；V代表Vertica，表明HAVEn可以實時處理和分析大量信息；E代表Enterprise Security，主要針對半結構化數據的處理；n代表的是各種在大數據平臺上開發的應用。
HAVEn是一個平臺，它可以處理所有類型的信息，而且能做到實時分析，同時具有安全性。那么，HAVEn能不能代表未來大數據方案的發展方向？于志偉并沒有正面回答記者的問題，而是舉了一個例子，全球最大的社交媒體公司，之前采用Hadoop架構對信息進行處理。但是在半年前，它們采購了Vertica。很多人認為，Hadoop代表了大數據主流的發展方向，那么這家企業為什么會轉而選擇Vertica呢？最主要的原因是，Vertica可以實現實時分析。對于以廣告收入為主要來源的這家企業來說，實時推送精準的廣告是至關重要的，而Vertica可以實現。這家企業用Hadoop處理非實時的數據業務，而用Vertica進行實時的業務分析。雖然相比Hadoop，Vertica的采購價格略貴，但這家企業還是一次性采購了20PB。還有一家美國的知名電信公司，一次性采購了25PB的 Vertica解決方案，用于4G業務。
“我們不去爭論HAVEn是不是業界最先進的產品，但是綜合上述這些已經使用了HAVEn的代表性企業的實踐，HAVEn代表了一種發展方向。”于志偉分析說，“Hadoop將來會不會更全面，也能實時處理信息？有這種可能性，但需要時間。三年或五年以后，什么都可能發生，一種新技術甚至會消失。事實證明，我們的大數據平臺能夠解決用戶的問題，而且很多用戶都在使用。”
在中國，也有用戶在使用HAVEn，比如一個運營商使用HAVEn中的Vertica，分析用戶的上網行為，每天分析的記錄達到幾十億條。以前，這樣的分析工作很難在一天之內完成，而使用Vertica，分析速度提高了60倍。另外，國內某知名能源公司采用HAVEn中的Autonomy，支持其信息共享平臺。
于志偉認為，HAVEn還只是一個大數據平臺，而用戶購買的是應用。因此從這個角度說，惠普提供的解決方案還不夠全面。HAVEn中為什么會有一個“n”，就是表明惠普要在大數據領域開發更多的應用。惠普與全球最大的幾家咨詢公司合作，并在亞太和中國市場上尋找類似的合作伙伴?！靶袠I解決方案是有區域性特征的，不可能直接照搬國外的。在一些垂直細分領域，我們一方面自己開發，另一方面也和合作伙伴共同開發解決方案?！庇谥緜パa充說，“我們與政府合辦的IT培訓基地也把大數據當作一個重點。中國極缺大數據人才，我們從現在開始就要培養。這些人才今后可以為我們的合作伙伴所用，有利于我們共同構建一個良好的大數據生態體系?！?/p>
樹立行業樣板
記者在采訪很多用戶時，他們都表示已經認識到了大數據、云計算的重要性和可能給企業帶來的收益。但是認識與接受是兩回事，目前真正將大數據、云計算用于業務并取得顯著經濟利益的用戶畢竟是少數。大數據是當前用戶最迫切需要的、關系企業成敗的技術，還是只是起到了錦上添花的作用？
于志偉對于大數據的前景十分樂觀：“目前在客戶中，真正使用大數據的比例可能低于5%，但即使是這5%已經是巨大的客戶量，而且這5%的企業都是超大型的企業和最需要大數據的企業?；萜找欢ㄊ窍扰c這些企業合作，樹立大數據的應用標桿，然后再引導更多的企業加入。惠普目前在做的人才教育和培養工作，也是為了更好地普及大數據應用。我們不確定大數據市場何時會井噴，但我們會一直持續地給用戶和市場更多方案、經驗和信心?！?/p>
大數據的一個典型特征就是實時處理和分析，能夠實現實時處理的解決方案價格相對昂貴，而客戶往往追求的是高性比的解決方案。那么，價格會不會是阻礙大數據普及的一個因素呢？Vertica是實時分析工具的一個代表，它的價格是普通企業用戶能接受的嗎？“相對于Hadoop大數據方案來說，Vertica的成本高相對高一些。”于志偉并不諱言，“Vertica運行于開放的硬件平臺架構之上，不管是惠普自己的硬件還是第三方的硬件，即使在低端的x86平臺上也可以良好運行。我們可以為用戶提供靈活的選擇，既能提供Vertica軟件，也可以提供軟件與硬件組成的整體解決方案，包括一體機。無論從整體擁有成本，還是靈活性的角度來分析，相比市場上的其他一體機或大數據解決方案，Vertica大數據解決方案還是非常有競爭力的?！?/p>
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惠普中國軟件集團的四件大事
2014年，惠普軟件的整體戰略相較去年不會有太大變化。于志偉表示，惠普軟件在今年將主要做好以下四件事。
第一，在大數據、云計算方面繼續加強與政府的合作，同時抓好人才培養工作。
第二，在大數據、云計算、移動應用等領域，尋找并樹立更多的成功用戶樣板，吸引更多新客戶。
如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。這也是甲骨文公司努力的方向。
全面解決方案才能奏效
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來?，F在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限于非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日志信息、用戶漫游信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的云計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向于將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式采集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平臺化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網絡速度的訪問。
軟硬件集成是必然選擇
我們認為，大數據解決方案的關鍵在于如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端數據庫服務器、后端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據并保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟件和硬件更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。
堅持開放的戰略
