北航计算机学院院长吕卫锋：DaaS——大数据问题解决之道

CSDN：近一年来国内外云计算领域分别有哪些主要的进展和变化

吕卫锋：在过去一年里，云计算的三大关键特征日趋明显，一是云计算为供应商提供了面向移动终端的全新机遇并催生了传统IT产品的转变。例如微软正在把Windows Azure云服务定位于移动设备的后台服务平台，将支持iPhone、Android、Windows Phone7等移动终端产品。另外两个特点是底层大规模按需使用的弹性计算架构和上层面向服务的应用形式。这三方面特征逐渐影响着各类传统技术的发展和应用方式，使技术的发展不仅更加有利于网络环境下各种底层资源的有效整合，也有利于各类上层应用业务之间的交互和融合。

当前的云计算技术，主要还关注在如何依靠虚拟化、服务器集群、海量数据存储和各种分布式计算模型实现对基础设施的动态配置和管理以提供按需使用的服务；如何在上层整合各类传统的应用系统开发技术，提供更加丰富和灵活的交互接口。但在我们把注意力放在SaaS、PaaS、IaaS发展的同时，忽略了云计算所整合的数据正发生的爆炸式增长，据IDC预测，2011年度产出的数字信息应接近于1800EB，或相当于2006年产量的10倍。2008年与2011年复合年增长率预计约为60％。按需分析、理解这些海量数据的已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

CSDN：本次大会的主题是云计算落地，你认为现在云落地主要面临的问题是什么？应该怎样解决？

吕卫锋：拥有大规模、运行的数据与用户及其有效的分析处理服务能力，成为云计算时代的核心竞争力。无论是国民经济发展、产业结构调整还是维护国家社会安全等都需要海量数据处理在技术上和商业模式上进一步创新和提高，因此云计算落地迫切需要解决的是大数据问题。云计算中的大数据具有两大特征：可度量和自服务。

可度量性是从平台角度来说的，例如亚马逊将额外的计算资源提供出来构成IaaS平台，它通过使用者对内存大小、CPU资源、运行时间等具体要求收取费用，因此我们说这是可度量的。对应的自服务性是从用户角度来说的，即当用户使用云平台中的数据时，需要解决用户应该如何操作，数据的标准操作模式是什么的问题。举个例子，我们都熟悉的苹果公司的iCloud，金山的快盘等存储服务，只需要为用户划分虚拟空间，用户就可以自上传自下载，至于如何划分、系统内如何操作对用户时透明的，也就是我们所说的是标准化的，用户可自服务的。

为解决上述问题，需要建立独立于IaaS、PaaS、SaaS的DaaS（数据即服务）。动态路径规划就是一个很好的例子：如今随着动态路况信息的普及，根据路况信息动态变化而找到最短出行路线是交通信息服务领域所发生的一大变化。但目前来讲，如果使用该服务就需要绑定某一服务商产品。有了交通DaaS就大不相同，平台仅仅是一个中介机构，通过制定标准计算接口，所做的仅仅是把资源数据开放出来。而开发、使用资源可以是车商也可以是普通民众，让他们根据自身需求使用资源。这样做的结果就是车商不需要和某一公司签订协议，通过自身开发导航程序交付给DaaS，由DaaS完成数据计算任务；终端使用者也不必担心地图升级等问题，平台维护方可按次收费、按资源使用收费，最终实现三方共赢的局面。

CSDN：您所在领域在云计算研发和应用的现状如何？竞争的焦点在哪里？

吕卫锋：我所在的是大型软件开发方法与面向领域服务的软件支撑技术领域。云计算在这个领域最显著的实例是利用大规模传感器数据实现城市实时交通态势感知。据我所了解，在实时交通态势感知计算与服务领域中，已经从“云”概念阶段向实质化的方向发展，例如政府层面，由北京市交通委员会和中关村管委会提出的行云工程（Trans-Cloud），借助智能交通产业集群，为首都交通缓堵工程服务。企业层面，世纪高通公司，提出了代号为Tymon的交通云。它通过整合16万车载用户、150万应用程序活跃用户、3000万互联网日均访问量用户需求，拟计划通过提供标准计算接口方式，把资源按需提供给不同用户。

当前所在领域竞争的焦点在于企业对数据的整合能力。所需要的数据源往往掌握在某个企业或机构手里，企业和企业间，企业与机构间数据彼此孤立，提供的是利用各自企业自身数据形成的服务。从企业角度看，如果企业想使用更多数据，需要花钱购买，这不但造成了信息资源使用不充分，同时也造成了因企业不同而发生的重复建设现象，浪费了社会资源；从用户角度看企业所开发的服务可能很落后，不一定能满足用户的需求。因为企业所提供服务的好坏取决于数据的整合程度，企业谁拿到手的数据种类全，就能提供更好服务。

CSDN：请在此次大会的演讲议题是什么？为什么选择讲这个议题？

吕卫锋：我演讲的题目暂定为大数据时代的交通云。衣食住行是民生根本，而行是贯穿三者的纽带。

CSDN：针对今年的云计算大会上，您最关注哪些方面的内容？有哪些期望？

吕卫锋：本次云大会，我会关注在结构与非结构化数据方面的整合、存储新应用、服务技术的发展以及投资领域对于大数据的关注程度。最期待云环境下的创新性应用成果的出现。

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