微軟全球資深副總裁張亞勤博士

　　2008年9月-2009年7月，我將自己對云計算的現實與未來的思考總結寫成了《云計算三部曲》。那時，云計算對許多人來說還是新鮮和深奧的概念；而今，云已是觸手可及。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至云中永久保存，企業(yè)客戶根據自身需求，可以搭建自己的私有云，或托管、或租用公有云上的IT資源與服務，這些都已不是新鮮事。去年11月，我們宣布將Windows Azure平臺帶入中國，也意味著公有云已成為主流服務。作為云計算的殺手級應用，“大數據”近來又引發(fā)了不少行業(yè)人士的關注和研討，此文將重點談談大數據與云的關系，以及二者的結合，將對科技和商業(yè)生態(tài)產生怎樣的影響。

　　三大平臺之爭與大數據

　　三年前，我首次提出了“三大平臺之爭“，這是一場注定要曠日持久的爭奪戰(zhàn)。如今，三大平臺之爭也進入了新的階段。

　　第一個平臺是云。由于云計算基礎設施建設需要巨大的資金投入、長時間、大范圍的部署和持續(xù)的更新維護，有足夠的資源、實力去構建大規(guī)模云計算平臺的企業(yè)并不多。所以當時我說，縱觀全球，也不會有太多的公司有資格成為云平臺的掌控者，如今看來，亞馬遜、微軟、谷歌、Rackspace等少數公司位于第一軍團。

　　我們正式發(fā)布Windows Azure平臺是在2010年初。它整合了微軟在云計算領域的經驗積淀、創(chuàng)新能量和生態(tài)系統(tǒng)的傳統(tǒng)優(yōu)勢，三年來發(fā)展迅猛。隨著2012年9月，微軟云操作系統(tǒng)（包括Windows Server，Windows Azure和System Center）的正式發(fā)布，以及11月微軟與上海市政府、世紀互聯(lián)達成合作，宣布將Windows Azure平臺和Office 365服務引入中國，標志著微軟在中國的云計算實踐進入了全新的階段。

　　第二個平臺是智能終端，其本質是iOS、Android和Windows之爭。2010年，“移動三國”的競爭才剛開始。轉眼間三年過去了，戰(zhàn)況是越來越激烈，而且這場戰(zhàn)役還會持續(xù)很久。蘋果、Google、微軟都在設法強化自身的生態(tài)系統(tǒng)，微軟最近幾個月，陸續(xù)宣布了Windows 8、Windows Phone 8等一系列新終端平臺，目前的市場反響表明，微軟的轉型是基本成功的。

　　更為重要的是，除了PC、平板電腦、智能手機、游戲主機等常見的計算終端之外，微軟早已著眼于在更廣闊的、泛在互連的智能設備布局，比如智能汽車、智能電視、工業(yè)設備和手持設備等。11月宣布的Windows Embedded 8標準版預覽，支持觸摸及手勢交互，讓數以百億計的新機器與傳統(tǒng)的IT設備和網絡連接到一起。而從2012和2013年的CES展看，智能汽車會越來越熱，直至普及。

　　第三個平臺是凌駕于云和端之上的，反映真實關系的社會化商務和社交平臺。永不中斷的云服務和彼此連接的人群與海量設備，帶來的最大機會在于如何以人和數據為中心，發(fā)展出反映真實世界中人與人、人與機器、機器與機器關系的社會化網絡，并在其上誕生消弭真實與虛擬界限、更加人性化、交互更自然的商務和社交平臺，以及應用。我們看到，將現實社會關系數字化、網絡化、商業(yè)化的嘗試早已開始。但迄今為止，現實世界數字化的程度還不夠，真正超越國別、種族和文化壁壘的社會化網絡的平臺仍未建成，這也正是中國IT產業(yè)的重大機遇。

　　顯然，三大平臺里，云是前提，是基礎。過去我講過很多次，云計算其實在計算量越來越大、數據越來越多、越來越動態(tài)、越來越實時、越來越需要結構化的產業(yè)背景下被催生出來的一種基礎架構和商業(yè)模式。無論是云計算本身、或是智能終端，還是凌駕于云和端之上的，基于社會化網絡的平臺和應用，都會讓數以百億計的機器、企業(yè)、個人隨時隨地都在獲取和產生新的數據，即使是在摩爾定律的支撐下，計算設備硬件性能進化的速度也早已趕不上數據增長的速度，并且這一問題會日漸嚴峻——這樣的背景下，只有云才能解決“賦予數據以更大價值”的問題。這也就引出了新的話題，也是最近這段時間產業(yè)和社會都非常關注的“大數據”的話題。

　　“大數據“的崛起

　　如今，大數據的重要性越來越明顯，但就和云計算一樣，它也不是一個從天而降的新概念，而是在三個主要因素的驅動下，逐步成長成熟的。

　　第一個驅動力，就是業(yè)界常說的大數據的三個V(Volume, Variety, Velocity)，而這三個V可以有多種解讀。

　　首先來看看第一個V，巨大的數據量與數據完整性。IT業(yè)界所指的數據，誕生不過60多年。而一直到PC普及到千家萬戶之前，由于存儲、計算和分析工具的技術和成本限制，許多自然界和人類社會值得記錄的信號，并未形成數據——幾十年前，氣象、地質、石油物探、出版業(yè)、媒體業(yè)和影視業(yè)是大量、持續(xù)產出信號的行業(yè)，但那時90%以上采用的是存儲模擬信號，難以通過計算設備和軟件進行直接分析。那些擁有大量資金和人才的政府和企業(yè)，也只能把少量最關鍵的信號，進行抽取、轉換、裝載到數據庫中。

　　值得注意的是，業(yè)界對達到怎樣的數量級才算是大數據并無定論，其實在很多行業(yè)的應用場景里，數據集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。

　　第二個V，在海量、種類繁多的數據間發(fā)現其內在關聯(lián)�；ヂ�(lián)網時代，各種設備通過TCP/IP網絡連成了一個整體。進入Web 2.0時代，PC用戶不單單可以通過網絡獲取信息，還成為了信息的制造者和傳播者。這個階段，不僅是數據量開始了爆炸式增長，數據種類也開始變得繁多——從技術角度看，可以稱之為結構化數據、半結構化數據、非結構化數據和流式數據。我記得2005年，微軟亞洲研究院一年一度的“21世紀的計算”大會將主題設定為“Data Centric Computing”，也就是“以數據為中心的計算”，那時我們就已建立了這樣的認知：價值來自于數據，或者說，數據一直都是有價值的商業(yè)資產——此前，人們往往過于重視“計算和存儲性能的提升”；而從那時起，我們就已更關注“數據分析和處理的效率”——對海量數據進行分析、處理和集成，找出原本看來毫無關系的那些數據的“關聯(lián)性”，把似乎沒有用的數據變成有用的信息，以支持我們做出的判斷。

　　第三個V，可以理解為更快地滿足實時性需求。如今，通過各種有線和無線電網絡，人和人、人和各種機器、機器和機器之間無處不在的連接，這些連接不可避免地帶來數據交換，而數據交換的關鍵是降低延遲——要解決數據產生、傳輸、處理、存儲、抽取、分析、可視化等各個環(huán)節(jié)帶來的延時，以近乎實時（這意味著小于250毫秒）的方式呈獻給用戶。

　　如今，數據的實時化需求越來越清晰。用戶想駕車去吃飯，先用地圖應用查詢餐廳的位置、預計行車路線的擁堵情況、停車場信息甚至是其他用戶對餐廳的評論。吃飯的過程中，他會用手機拍攝食物的照片，編輯簡短的評論，發(fā)布到微博上，還可以用LBS應用查找在同一間餐廳吃飯的人，看有沒有好友在附近……

　　第二個驅動力，是云計算的普及和成為主流。經常有一些朋友會問我說，云計算和大數據到底有什么區(qū)別？前兩年大家都在講云計算，現在怎么又變成大數據了？其實，云計算和大數據是一個硬幣的兩面，云計算是大數據的IT基礎，而大數據是云計算的一個殺手級應用。由于云計算的普及和成為主流，讓上述三個V不再成為挑戰(zhàn)，反而成為大數據成長的驅動力。另一方面由于數據越來越多、越來越復雜、越來越實時，這就更加需要云計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。舉例而言，30年前存儲1TB數據的成本大約是16億美元，如今存儲到云上只需不到100美元；但存儲下來的數據，如果不以云計算進行挖掘和分析，就只是僵死的數據，沒有太大價值。

　　第三個驅動力，是人工智能、機器學習和數據挖掘等技術的迅速發(fā)展。在這樣的背景下，微軟已經可以為用戶提供三個層次的端到端大數據解決方案——其一是數據管理，即如何獲取、存儲和保護數據；其二是數據豐富，即如何清洗、發(fā)現不同數據間的數據相關性；其三是，數據洞察力，即通過分析、呈現與決策工具，獲得洞察力，并最終通過付諸行動，產生價值。

　　通俗的說，就是將信號轉化為數據，將數據分析為信息，將信息提煉為知識，以知識促成決策和行動。歸根到底，大數據的最終意義在于獲得洞察力和價值，這也正是大數據的第四個V（Value），這個V比前面的三個V都更重要。