大会议程
9:30~9:40 再造存储,摇滚你的大数据开场秀
9:40~9:50 决胜大数据欢迎致辞
9:50~10:30 摇滚你的数据经济
10:30~11:10 技术革新 再造存储未来
11:10~11:50 强强联手 再造存储生态
13:40~14:10 为关键业务数据 再造安全标准
14:10~14:40 存储虚拟化 再造总体拥有成本
15:00~15:30 极速存储 再造实时分析速度
15:30~16:15 漫步云上 再造业务交付能力
16:15~16:30 立刻行动 与IBM一起再造存储
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郭仁声:保护客户信息安全 IBM绝不妥协
郭仁声谈到,今天移动互联的环境里面,海量数据的产生,每年我们的数据都会翻一番。不同的社交网络,国外Facebook、推特......
IBM Laura:和谐管理传统和新兴任务负载
IBM全球副总裁以及存储事业部产品的总经理Laura Guio在会场指出:根据IBM CMO研究,在90个不同行业,在研究中我们也发现非常有意思的信息。90%生成的数据都是非结构性......
现场嘉宾
IBM系统与科技部存储产品部大中华区总经理
黄永志
IBM系统与科技部
新兴市场存储业务
全球副总裁
Laura Guio
IBM院士
存储首席技术官
许育诚
IBM系统与科技部
大中华区副总裁
郭仁声
IBM大中华区
系统与科技部
存储解决方案销售总监
于伯琨
IBM大中华区
系统与科技部技术总监
李永辉
文字直播

时间:2014年9月4日

地点:北京,万达索菲特酒店

大会:IBM“ROCK EDGE CHINA 2014——为大数据时代再造存储摇滚盛典”

主持人:在座来宾让我们热烈欢迎IBM大中华区副总裁、系统与科技部总经理郭仁声先生为我们致辞。

郭仁声:谢谢各位。首先请让我们以热烈的掌声感谢倾情演出的乐队朋友们。感谢各位贵宾光临我们今天的IBM再造存储 决胜大数据的盛典。现在做IT好像越来越困难了,好像加入娱乐圈才能混口饭吃。经过今天的演出之后,我以后跟客户和我们的合作伙伴介绍自己的时候,就可以说我是娱乐圈里面最懂存储的人。

郭仁声:今天我们有超过1000位嘉宾从北京、从全国各地,包括从全球不同的地方飞过来的IBM的技术专家,光临今天的现场。我们是希望利用这样一个机会,跟各位分享一下IBM在我们的存储技术方面最近在做一些什么样的事情,我们的未来的发展有一些什么看法,帮助各位找到一些新的技术的突破点或者切入点,能够更好的去解决我们的用户或者说合作伙伴,在IBM基础设施或者改变运营的时候一些新的想法或者方案。

郭仁声:大家身处国内国外整个IT的环境都可以看到,今天移动互联的环境里面,海量数据的产生,每年我们的数据都会翻一番。不同的社交网络,国外Facebook、推特,国内的微信微博,各种不同的数据每天都在产生着大量的交互,人和机器之间的交互,人和人之间的交互。

郭仁声:最近IBM在云计算等等方面到底做了一些什么样的事情,因为大家可能也会有兴趣知道,IBM作为最早提出云计算,最早提出大数据分析技术这方面行业的领先者,除了提出一个好的战略,指出一个好的方向以外,你在做一些什么事情去落地你的战略,帮助我们的客户真正的改善他们的业务。我在这里稍微举两个例子,6月份的时候,我相信大家都很兴奋去看足球的世界杯,四年一度的世界杯。

郭仁声:在世界杯期间,IBM跟腾讯,国内的主要的社交媒体腾讯合作,利用IBM的大数据分析技术,利用我们的云计算,整个基础架构交互的技术,跟腾讯合作,在世界杯期间对64场比赛,整个社交媒体上,我们所有的球迷朋友,各种不同的社交媒体,包括网络上的报道等等,做大数据的综合的一些分析,找出每一场比赛之前和之后我们的观众、球迷讨论的热点,对每一个球星分析他们受欢迎的程度,他们的受众是什么样类型的一些球迷。

郭仁声:苏亚雷斯咬完人之后到底大家对他的观感提升还是下降,内马尔受伤之后大家对巴西的前景是看好还是怎么样,决赛梅西输掉比赛以后,球迷对他的喜爱还有没有下降,觉得他未来是不是还可以重来一次。各种分析的技术,带来了超过3.46亿对腾讯页面的浏览量,这就是世界杯期间大数据分析的活动。

郭仁声:接着我们又宣布了IBM和苹果在全球展开排他性的业务合作,我们通过IBM的大数据分析和企业服务的能力,未来会基于苹果的iOS,iPhone,ipad开发100个企业专有用户的应用,针对银行、航空行业,针对零售行业,开发专门的这样的一些企业级的应用,帮助我们的企业级客户把他们的一些业务怎么样通过iPad、iPhone移动设备,更好的对自己的业务进行管理,对自己的业务模式进行变革,在后台提供企业级的服务给这些大客户,帮助大家去维护他们在移动互联这些应用方面IT的应用和基础设施。

郭仁声:所有的这些动作都代表了一句话,IBM我们提出了云计算的概念,我们提出了大数据分析、社交媒体、移动这样的一些方向,我们很快的再通过不同的层面,跟不同的合作伙伴合作,把我们的这些战略再落地。

郭仁声:今天在座那么多的客户来我们的现场,都是希望想听听IBM在我们的硬件技术,我们的存储领域有一些什么新的想法。大家也知道,1月份我们在全球宣布跟联想展开技术的合作,把IBM的X86的服务器整个业务转移给联想之后,业界也有很多的声音,到底未来IBM在硬件的领域是一个什么样的方向,有没有持续的投入,还是说会把它越来越边缘化。我这里别的不说,我简单的把我们今年4月份到今天,我们在国内发布的一个关于硬件方面的一些重要的信息简单的列在上面。

郭仁声:4月份我们在国内发布全球首发Power8高端服务器,宣布在国内做全力的推广,把Power8的技术开放给全球有兴趣跟我们一起合作的这样的合作伙伴,构建一个新的生态圈。我们现在全球已经有超过55名OpenPower基金会的成员,有15名成员是来自大中华区。这样生态圈的构建,是未来我们在中国搭建国产自主可控安全高端服务器产业的一个非常重要的一步。

郭仁声:我们今年发布主机50周年的庆典,在全球发布,大家可能觉得主机是一个非常老的恐龙级的这样一个平台。但是在今天移动互联的时代,主机新的发布带给大家非常多我们针对移动计算、针对大数据分析方面一些新的功能,新的产品。到今天每天我们在全球有包括300亿笔银行的交易、政府的业务、零售的交易、航空这样的一些交易,超过300万笔交易运行在大型主机的平台上。证明仍然到今天,这还是一个具有生命力,而且不断在自我创新,完善自我的平台。我们在拉斯维加斯5月份首次发布IBM的软件定义存储这样的策略,跟全球的客户说未来我们觉得存储的方向,IBM存储的发展方向是怎么样的。所以今天也是一个机会,我们把这个产品带到北京,面对面的和我们的客户分享我们新的存储策略。

郭仁声:包括Garnter我们FlashSystem新兴的产品线在全球排名第一,这是前几年我们一步一步冲上来的,过去几年获得了飞速的发展。更重要的是除了这样一些自己的研发等等,产品的研发以外,很重要的是基础技术的研发。我们在7月份宣布我们未来5年内会投入30亿美元去研发下一代高性能的芯片,把今天21纳米、22纳米这样的一个标准需要降到7纳米的标准。为未来企业级的云计算、大数据的应用提供一个不同的平台。

郭仁声:更激动人心的是在最近大家应该在不同的媒体上,也有看到8月份我们宣布在芯片的研究方面取得了非常大的突破,我们在几平方米几克重的芯片上面集成了4000多个节点的处理器,模拟超过上百亿的人脑的神经。这样一个研发,实际上是继承了我们过去十年在神经元类人脑芯片方面,一系列的研究所积累的这样的一些经验,我们希望利用这样的一个新的架构,打破今天大家已经非常熟悉的诺伊曼的体系架构,在未来我们会有一个新的体系架构提供更低能耗,只有65毫瓦,更快的响应速度,更低能耗,占地更小的这样的计算方案。

郭仁声:在我们的研发和硬件产品上面的投入都证明了我们在未来对高端的存储,我们芯片的研发,我们对存储系统和服务器高端系统的研发不会停步。我们今天是,未来仍然将会是业界领先的技术突破跟引领者。

郭仁声:IBM今年已经成立了103年,在过去的100多年里面,那么多的风风雨雨,IBM一直发展到今天,如果没有我们的客户,我们的合作伙伴的信任,我相信我们没有机会走到今天,我也没有机会今天站在这里跟各位分享我们一些新的技术。在中国1984年成立IBM中国有限公司,30多年来,IBM一直是中国客户最可信赖的一个合作伙伴。针对我们全球的客户,也包括中国非常多的政府跟客户,关于信息安全方面的这些要求,我们全球的法务官郑重的向全球的客户跟合作伙伴发出了一个信件,把我们在信息安全方面的承诺,郑重的跟各位做了分享。

郭仁声:IBM总过去到今天到未来我们所有的产品不会留任何的后门,也不会对用户的数据进行肆意的存储,我们也不会把我们的用户和合作伙伴存储在我们系统上的数据跟政府去分享,我们也没有参与棱镜们这样的事件。对信息安全,特别是对客户信息安全这方面的保障IBM绝不妥协。

郭仁声:我们的Power服务器,我们在公安部获得了第三级的安全认证,一直是业界安全最可靠的系统。而且依托于openPower基金会,跟国内的厂商合作,对整个服务器系统和生态环境进行合作研发和制造,我们相信这样的一些努力会成为一个重要的力量,全面的支持整个中国IT产业,特别是高端服务器产业向自主、安全、可控这样一个方向迈进的重要的合作伙伴。

郭仁声:我们的大型主机System Z是业界唯一获得高级安全认证的服务器,很简单,今天全球的头100家大银行有92家把他们的核心业务,核心的数据放在IBM的大型主机上运行,支持他们全球7×24不间断的运作。今天我们谈的是存储,我相信各位来都是带着一些问题,或者说是带着需求来的。今天在座的各位都是我们最重要的客户,管理的都是整个企业里面最重要、最核心的一个资产——数据。

郭仁声:大家在运营自己的企业,运营自己整个IT基础架构的时候,我相信都会想我有什么样的方法,能够更好的为我的企业提供更安全的这样一个数据的管理,灾备的方案也好,多中心灾备数据的方案也好,我有什么样的一个方法,可以解决我现在业务所面临的速度的瓶颈,我怎么样可以更快的去部署我的新的业务。在部署这些业务获得更好速度和响应时间的同时我的成本怎么样下降,不单单是硬件购买或者存储设备购买的成本,而是说我的用电,我的占地,我的扩容的时候,整个更新的成本,我的运维的成本,怎么样能够有一个更好的方案,可以让我去改造我的IT系统。

郭仁声:我们探讨软件定义网络,软件定义存储,这样的一些技术怎么样能够踏踏实实的在我的企业,我的IT环境里面帮助我把不同级别的数据进行管理,在不同的设备之间把我的数据平滑的移动,而不对业务产生任何的影响。所有的这些问题,我相信今天IBM的专家,也包括我们邀请到的重要级的客户,应该都准备了一些他们的答案。不但是我们软硬件存储的策略,我们产品的特性,不同的一些压缩技术的应用,等等等等,我相信经过今天的介绍之后,大家会对整个IBM的存储技术,今天已经有的东西怎么样能够帮助大家改善自己的业务,提高管理的水平,未来我们存储会怎么样的发展,给大家一个更明确、更清晰的发展路向,会有一个更清晰的了解。

郭仁声:我就先停在这里,把更多的时间留给我们的专家去跟各位做分享。最后再一次代表IBM欢迎各位光临今天的盛会,希望大家能够有愉快的一天。谢谢!

主持人:郭总请留步,谢谢,感谢您今天精彩的致辞。认识您20年了,今天您的出场这种架势是史无前例,刚才坐在我后面的那位帅哥就在问我,说你们这位大领导今天为什么这种出场的方式,还有第二个他提到了今天您选的歌好像现在也很潮,是汪峰的《怒放的生命》,我不晓得郭总您为什么选择这首歌,它有什么特殊的含义。

郭仁声:其实也有含义,也没有含义,大家都看到汪峰现在在国内非常的受欢迎,但是他一直有一个痛,就是一直上不了头条。但今天我们选这首歌在这里演唱,其实也不是为了帮他上头条的,我只想说今天这样一个盛会,那么多我们的尊贵的客户,媒体的朋友来捧场,我相信今天这个活动完了以后,整个媒体上面都会是关于这个活动的声音。我相信头条一定是今天这样一个盛会,只能又一次对汪峰说抱歉,又没能让你上头条了。

主持人:主持人:汪峰很遗憾。谢谢郭总。在座各位的贵宾,大家早上好,我叫于伯琨,我在大中华区负责销售的工作,今天的活动由我做主持的工作。今天我要为各位带来今天特别安排的除了我们的一些专家,来自于国外最尖端、最高科技的IBM策略跟发展方向,跟各位汇报之外,我们另外也请到了几位重要级的嘉宾,在国内都是重要企业的一些客户做一些案例的分享。

主持人:同时我们也有我们的合作伙伴,针对于最新的刚刚郭总提到的技术的发展和演进不同的生态圈,怎么样引领,怎么样将我们不管是硬件、软件,还有硬件能够嵌入在一起,组合成一个最佳的方案呈现给你,让在新的数据爆炸时候使您的数据能够管理好,乃至于在存储的解决方案上能够更往前一步。 下一位我们就要请到IBM全球副总裁以及存储事业部产品的总经理Laura Guio,来给我们做摇滚你的数据经济的汇报。在此之前我们先看一段视频。

Laura Guio: 早上好!我知道我第一次上来的时候,你听我一说你以为我是中国人呢,但是我就会这三个字。我想感谢各位参加我们今天的活动,我实际上特别喜欢中国的市场,因为之前我有机会负责增长型市场,我在上海工作了三年,在中国生活了三年。我也了解到很多中国的客户以及分析师,我们做的很多全球的战略也来自于他们的反馈以及中方客户给我们的信息,所以感谢你们这么多年跟我们进行的分享。

Laura Guio: 我们现在有非常大的一个机会,大家在IT的业务中,实际上在你们的职业生涯中你们有这样的机会,能够有一个巨大的给你的业务带来不同的机会,在IT行业中就是现在这个时间。我们有了云、移动、分析、数据、社交等等,我们可以看到数据的量是非常大的,在你们每一个业务线上它都是指数型的增长,每天都在这样的增长。在过去的两年中,90%的所有的数据都是在过去的两年中生成的。

Laura Guio: 我们在这儿谈到IT的专业人士,比如说CIO、CMO、CEO,还有一些其他技术领袖的时候,他们都说不到10%的东西,人都没有准备好迎接这么大量的数据。所以说作为IBM来讲,我们在这儿就是帮你们做好准备的工作,我们也看到刚才的视频中播出的,这不是一个事件,这是一个里程。我们愿意和你们一起结成恩合作伙伴,帮助你们管理好数据,而更好的使你们从中获取信息,这样这些信息可以使我们的业务做的更好。我们也知道客户及分析师他们分析他们的数据是实时的,这样这些客户他们做业务的分析,打败他们的竞争对手。你们在这儿想成为你们行业中的老大第一,我们在这儿会帮助你们达成愿望。

Laura Guio: IBM 做了一个CMO研究,在90个不同行业,在研究中我们也发现非常有意思的信息。90%生成的数据都是非结构性的数据,而且它是非常快的,我们在这儿生成了2500拍的字节,而且90%的数据都说了,是在过去的两年中生成的。我们怎么办,你怎么管理这些数据,我们今天就要了解这些东西,我自己,我的同事都会谈到很多迎接新机会的方式,来帮助你们改进自己的业务。

Laura Guio: 我们可以看一下这个市场,确实这里有两个主要关键的领域是我们面临的,一个是传统的工作的负载,这是在过去的,我们是结构性的数据进入,然后是可预测的方式,这样我们有可预测的增长,你知道这个工作的负载是什么样。你可以很好的预测你的业务的增长率将会是什么样子的。现在一切都变了,现在我们是移动的社交的应用的数据进入了,还有云数据的应用,同时我们没法预测怎么样管理这些数据了,我们需要有一个灵活性,在我们的环境中,以便能够更好的管理这些不可预测的增长率。

Laura Guio: 这些是进入到我们的数据中来的。所以说传统的数据,还有现在是不可预测的新的工作负载,我们在这儿就是要帮助大家很好的管理这两方面的工作负载,以一个和谐的IT的环境中做好这样的工作。

Laura Guio: 我们来看一下如何优化传统工作负载的数据经济,我们刚才说了以前你们的工作就是要改进资源的利用,改进你们公司所做的投资的资源利用,同时优化你的资本,同时要确保你们增加容量和利用率,优化以及自动化,这是你的关键的成功的方式,这是在传统的工作方式。5倍或者6倍更多的有效的数据容量,我们用了存储的虚拟化,这些方法可以帮助客户用传统的工作负载的工作方式使得他们更有效果,使用了闪存的技术,45%倍的相应的快速反应,我们使用IBM的存储闪存。

Laura Guio: 目前来讲根据外部的分析师分析,我们也是世界排名第一的存储。另外能耗还可以降低95%,我们用整个的解决方案就有这样的好处。 这些是我们在传统的环境中帮大家达成的一些效果。那么现在我们来看一下新的工作负载,现在我们看到的这样的一些新的工作负载,他们进入到你们的数据中心来了,而且是越来越多的,不断激增的,而且是不可预测的方式。

Laura Guio: 所以我们会看到你要了解数据爆炸的情况,要确保你要利用这些数据带来的信息,这样的话能做好更好的业务。这里我们有一个零售方面的例子,他们有方法来分析这个数据。比如说在零售店里的流媒体,一个人在商店中走,他的运动,我们可以预测会有什么样的情况发生,我们可以跟很多零售商说,这里有20%的平均的增加会在店里买,有人可能在店里偷了东西,如果你能改进他,你能够在事先就抓住贼,这就会给你的业务带来革命性的变化,也能够让你在技术方面进行投入,使得你的业务做的更好。

Laura Guio: 数以百万计的在单一名称中保存的10亿拍字节的数据,我们可以帮助你们管理好这个环境,还有90%的成本的节约。这样的话将数据自动转移到磁带或者是硬盘上,很多的客户都说了,我们不再说磁带了,磁带是好的技术了,但是现在又回来了,它不是一个好的技术,你看一下它的成本,你要花多少成本来运营你的业务。磁带对你来说是非常经济的解决方案,而且是在分成当中,就是说你不需要做决定,到底是放在闪存上还是磁带上,还是硬盘上,它是自动做的,为你节约了成本。

Laura Guio: 有了闪存的缓存,可以有6倍的IO性能的提高,这样IBM可以为大家提供这样一个开放的生态系统,自动化的有治理、有安全性,使得你们能够不断的拓展,并且能够追索你的信息。因为现在的信息是不可预测的。 看一下IBM存储系统能够帮助你增长业务,并且降低成本,我们有很多客户方面的例子。一个电话公司有SIV的技术,是我们的,我们在这儿能够替代EMC 16个机架,把16个变成3个系统。90%的在他们的新工作负载上有了很大的提升,同时使他们有50%的减少TCO,也就是总的拥有成本。

Laura Guio:我们可以看到这个客户增加了他的利用率,使用SIV的技术,给他们的桌面机提供解决方案。UICA这个机构,他是一个金融服务公司,在美国的,他们实施了高速的技术,使得他们能够进行分析速度的加快4倍,同时减少他们总体的成本,而且支持10:1的整合,在应用利用率上。这些只是几个例子,是客户的例子,他们使用了我们IBM的技术,而且显著的改进了他们的业务,因为大家实施了我们这个技术和。

Laura Guio:存储的虚拟化在IBM有10年多了,我们一开始有了这个概念的时候,有许多的行业都说这是什么东西,其他的行业都说,这可以使你很好的管理你的存储工具在你的存储中,而且可以使得你可以优化利润率的投资,同时给你不断改进的性能,改进的成本,提高效率。同时利用我们实时的压缩能力和技术,使得我们这个系列的产品使得你可以多存5倍的数据。他们使用了这样的技术,他们在行业中已经成为了领先者。

Laura Guio: 我们有这么多的260个不同的存储的模式,不光是我们的IBM的存储型号,所有的每一个公司存储的工具、存储的设备都是可以管理的,在存储的虚拟化的技术中。 我们之前看了一些有关闪存技术的视频,我们在世界上技术是第一的,我们购买了一个公司,两年前,现在我们也投入的10亿美元在研发方面,来继续的不断的改进这个技术。IBM也是之一的公司,能够有闪存的技术,同时放在整个的存储环境中,不断的加速我们获取数字的能力,没有宕机的时间,我们还有一些其他的技术可以提供给大家。这样的话从业务的角度来讲是没有人可以让你停下脚步的。

Laura Guio:软件界定的存储系统,之后我们也会听到更多的我同事的介绍。你看一下这样的存储系统,它也可以叫做弹性的存储,可以通过不同的方式让你获得存储,跟以前是不一样的。我们有了这些分析工具,云、社交和移动的环境中,我们需要有灵活性,你的IT中心也需要有这个弹性,要更好的有效的来管理这些数据。我们研究有软件界定的存储系统是大规模的并行的,我们有高性能的很多很多数据都可以放在上面,数以十亿的文档都可以放在上面。

Laura Guio:你可以看到这么多的文档都可以放在里头。在现在的情况下你可能要放在不同的地方,不同的机架上进行管理,你有能力在一个单独的空间进行一个管理,我们还有一些非常高级的数据的保护、加密和安全性,还要基于政策的数据的迁移,也能够在我们这儿用软件定义的环境进行使用。这可以帮助我们有能力能够对一些要求很高的高性能的存储,不用你自己去迁移提高性能的存储,这些都是自动去做的。这些能力都是相互补充的,跟其他IT的资产。

Laura Guio:IBM的软件定义的存储产品提供了一些完整的数据解决方案,这些能力是相互补充的,获得了一些其他的产品组合的补充。我们基于Hadoop的分析,还有认知计算,再加上Watson的解决方案,熟悉IBMWatson的话,你们会看到我们市场的一些宣传。几年前当时IBM Watson在美国的一个电视节目,抢答竞赛里面发挥的作用,它可以有数百万的数据能够进行分析,得到一个跟我们人类进行比赛的答案。这些技术都是非常真实的,这就是充分的利用在你的环境当中。

Laura Guio:还有OpenStack等等,这是我们行业的一些标准,针对大的文件、对象和一些工作负载,这只是我们举的其中的一些软件定义存储的能力,能够为你提供很大的帮助。 现在向您介绍一下我们的客户,他会上台给大家讲一讲他们是怎么充分的利用IBM的技术。我想给你们介绍赖能和先生。

主持人:我们邀请东方地球物理勘探有限责任公司研究院总工程师赖能和先生上台分享。

赖能和:首先感谢IBM提供这个学习的机会,也感谢在座的各位能够跟我们一起分享使用IBM弹性存储这方面的经验和体会。我叫赖能和,主要是从事软硬件技术研究,我用IBM产品超过了30年,我最早用的是IBM3033、4381、3081这样的机器。

赖能和:我来自中石油,主要做油气勘探,数据处理、解释,当然我们公司还有一些装备、信息化建设,在全球经营,在国外有30多个国家都有我们的机构。目前综合能力在油气行业排到了第四位,陆上油气勘探我们排在第一位,遍布全球。目前CPU有10万台,高端服务器,另外存储有35个PB,目前正在用。

赖能和:我今天跟大家分享的经验就是软件定义存储,为大数据提供弹性数据空间。这个题目有三个新的东西在里面,软件定义SDS,有大数据,有弹性存储空间。我怎么来说这件事呢,我还是通过报告回答三个问题。

赖能和: 第一,为什么现在油气勘探会进入大数据时代。第二,大数据时代给IT行业带来哪些机会和挑战。第三,对这些机遇和挑战我们怎么来解决。

赖能和:我们就通过三个方面,首先是我们为什么说油气勘探进入大数据时代。主要有两个原因,一个是高性能计算机的发展,促进了油气勘探技术的进步。这张图非常复杂,可以讲一上午,为什么?实际上现在我们做油气勘探干什么,大家都知道,我们就是给地球的近地表做CT。过去只能做一些黑白的,现在有彩色的,很多技术70年代就有了,随着计算机的发展,才使得我们有一些70年代的技术,比如波动方程这方面空间化的应用成为可能。

赖能和: 最左边的就是我们过去的一些技术,中间第二张就是比较好的技术,右边的两张时间差十几倍,这就是计算能力提高了,数据当然也会增加很多。 第二,我们刚才说到做CT,采样点多了以后,搞油气勘探,把采样点加密以后,对我们数据成像提高非常多。我们做了两张片子,地下看的很清楚,右面看的很清楚,左边看不清楚,左右两边成本差很多,数据会增加很大很大。现在这种高密度采集已经成为油气勘探整个趋势,地质勘探已经进入了大数据时代,数据会越来越大。我这里举几个例子,这是国外的两个区块,一个文件500个T,很多都是超过500个T的数据,非常大。

赖能和:国内现在是50个T,30个T以上的数据很多很多了,很快要处理完,那么大的数据怎么做。那么大数据对我们计算机这一个行当,无论是HPC还是存储带来什么机遇和挑战,机遇就是要求越来越多的CPU要求越来越多的存储,是不是买一些普通存储就行呢?不行。

赖能和:买普通存储解决不了大数据问题,对HPC有带来非常大的挑战。一个是配置要求非常高,都是高端服务器,第二就是存储很大,每套系统都要配几千个T的存储才能解决问题。实际上存储IO是一个非常大的瓶颈问题,如何提高集群的利用率,解决存储和CPU之间的瓶颈,这是我们目前最主要的问题。

赖能和:左边的例子可以看到,CPU的利用率大概40恩%左右,已经很高了,因为我们365天一直在开着机器,利用率才达到百分之四、五十左右。很多CPU的利用率发掘不出来。

赖能和:还有一个问题就是能耗,我们有很多数据中心,这是其中某一个数据中心,需要的电费两、三千万,怎么降下来,如果用普通的技术肯定不行,比如说闪存技术将来就会对我们有非常大的帮助。那么大的数据怎么解决,我们有几个体会。第一,对这种I/O密集型的运算,我们配置了高性能的并行处理系统,加上海量的数据处理闪存系统。

赖能和:对于大数据,文件是几百个T,解方程,求解的话,用普通存储阵列是不行的。这里有156个亿的记录,用普通的盘阵要18天才能做完,用闪存3天就做完了,提升了6倍。这只是其中某一小部分,我们还有很多步骤,通过这种技术我们很快的解决了这个问题,也就是Flash存储。

赖能和:海量数据需要并发处理,还不是并行处理。我们买存储,买小存储便宜,不行的。这里有一个例子,最右边,我们同时送100个任务上去,用普通存储和用弹性存储速度差好几倍。用高性能并发I/O的弹性存储能够很好的解决并发问题。

赖能和:对海量数据的交互处理,我们有很多数据库操作,用普通存储很难解决。可以看到这里有一个例子,目前我们采用的是IBM弹性存储,目前达到了7个PB。通过这几年的应用,7种性能是非常稳定的,持续的I/O并发也非常高。加速模块Flash现在是810,峰值达到20个GB左右,消除了我们过去数据瓶颈的问题,满足了海量并发处理的要求。弹性存储加上Flash加速模块以后很好的解决了交互的问题,这里有两个数据,如果不加加速卡的话,300多秒打一个命令才能反应,加了加速卡20多秒就能反应过来。所以性能提高还是非常快的,因为我们一套系统是有几百人同时用,这样如果没有很好的加速大家做起来是很烦的。

赖能和:我们把数据库原数据放在Flash盘上去,能够很好的提升我们的I/O性能,这里我们也做了一个实验,用IBM的弹性存储,我们的数据库用的是甲骨文,能够提升14000倍左右。用普通的存储肯定是不行的。

赖能和:用四句话概括今天的报告。第一地震勘探已进入高密度采集、大数据的时代,我们需要很大规模的计算机。一般企业很多满足不了,我们有国家的测试中心。第二,海量数据处理,我们还是需要高性能、大容量、低功耗、可扩展性的并行存储,靠普通的存储很难解决海量数据,另外就是功耗问题。第三,闪存技术的应用,目前效果还是非常明显的,解决了很多用普通的HDD很难解决的疑难问题。第四,弹性存储比如说像IBM的SOSS+FlashS810,架构很灵活,非常的简单,性价比也是非常好的。而且可以根据需要,随时进行横向扩展,而且它的扩展我们做过对比,性能是线性增加的。

赖能和:这是从它的可靠性、可扩展性完全能够满足我们海量数据的并行处理。目前来说这种系统我们主要是用在海量数据的处理系统上,下一步我们会把处理、解释、油气开发都做进去,因为我们有很多数据中心,不同区域的云计算平台把它整合在一起,通过弹性存储的空间整合成一个。

Laura Guio:非常感谢,谢谢您能够成为我们IBM30年的常用客户。这是一个非常好的案例,充分的证明应用我们IBM的技术,其中的某些案例跟我们的分享,已经远远超出了10倍的改进,之前跟之后相比,利用IBM的技术。这都是非常好的来自于客户的案例。下面请王欣,他是平安保险基础架构管理部存储及备份经理。

王欣: 中国平安大腕,有实力,寿险、车险、养老险,买保险就是买平安。尊贵的各位来宾,IBM同仁,以及媒体的好朋友们大家早上好。 我来自于中国平安保险集团旗下,拥有3000IT将士,平安集团的数据及科技的大管家,平安科技公司。

王欣:今天我代表平安科技100多支管理团队当中的存储备份团队,非常感谢IBM给我们这个机会。因为我们这个团队在去年引入了IBM的新的解决方案以后,荣获了公司的管理大奖,感谢IBM。今天我跟大家要汇报和分享的是在过去三年当中,我们跟IBM在走向虚拟化存储的路上是如何走出一段美满的姻缘以及谈一下我们在接下来几年当中的一些思考。

王欣:首先我想向大家介绍一下平安集团。平安集团是一家非常具有创新意识,而且具有非常强的风控能力的公司。我们需要通过采用不同的存储厂商,利用这样的方式来实现存储成本的控制以及避免供应商的锁定。在这样的情况下我2011年加入平安公司的时候,召集我们的存储供应商开了一个会,结果在一个不算太小的会议室里面,我发现这些供应商已经坐不下了,因为我们有很多供应商,可能大家觉得很难理解。

王欣:平安是一家发展非常快的公司,不断的进行收购,有这样的历史。在这个时候,我们可以明显的看到和感受到由于异构存储的存在,导致我们在管理方面,人员技能以及在资源的调控上出现了各种矛盾和瓶颈。所以在我加入平安的第一天已经在寻找一个存储虚拟化的解决方案,这个时候IBM映入了我的眼帘。首先相知容易,相识不容易,我们跟IBM通过了11个月漫漫的爱情长跑,终于走到了婚姻的殿堂。

王欣:而令我们管理层喜出望外的时候,仅仅在我们进入这个殿堂10天以后,我们就已经喜得贵子。这是一个什么样的事情呢?话说那是一个风雨交加的夜晚,我突然接到了管理层的电话要求去开一个会议,是关于我们在 保险方面的监管层提出的一个要求,要去做近几年的保险的一些行业的数据分析。

王欣:过去这个任务是非常艰巨的实际上比拼的是各家保险公司在IT交付能力上的质量和速度,他要求我们提供的数据快而且准。当我们在讨论如何交付的时候,高层的管理层并没有意识到其实在上一次整理的时候,我们的那些系统仅仅是数TB规模,但是到今天它已经发展到了几十TB一个数据库这样的规模。

王欣:当发生这样情况的时候,令我的IT的老板非常非常难受的是,仅仅在三个月以前为了是现在平安的华南数据中心,把数据实时同步到华东的数据中心,对于一个几十TB的数据库我们需要在华南数据中心备份,通过飞机将按磁带运送到华东数据中心备份,这样的时间历时一个多月,监管层给我们的时间也只有一个多月。怎么办?我的老板问我有没有什么办法,我说用SVC吧,我们刚上,能行吗?必须的。

王欣:有这样在我们接下来讨论一步数据分析计划的时候我的同事已经发出了邮件,报告老板,我们用了40分钟把系统搭建好了。当时我们IT的管理老板,我感觉他已经接近泪奔,当然这是我心里想的。在那一刻我突然感受到了这个夜晚是月朗星稀的夜晚,而且作为一个IT人我非常的骄傲。我们所谓的IT交付价值,我在那一晚深刻的感受到了,就是怎么样用技术去提升业务的价值。在这儿也是我要讲述的第一个,实际上存储虚拟化在异构的环境中真正的帮我们提升了业务的响应速度。

王欣:在这样一个拥有多个厂商的存储的环境中,如果在容灾测试环境中引入虚拟化,我可不可以将它应用到生产环境当中。于是我们开始思考如何把它放到生产,经过18个月性能的测试,稳定性的测试,IBM和平安的第二胎诞生了。异构存储统一服务目录。这是讲什么?

王欣:我们利用存储虚拟化实现了存储资源的固化,实现了统一管理,并且有一个强有力的QS控制能力,进而逐渐的发展到了云存储1.0融合存储架构,通过SVC实现服务功能的抽象化,解决佛按的抽象化,而异构存储平台底层仅仅是一层资源。当然第二胎有了,第三胎、第四胎也不会太远,与此同时我们在做各种解决方案的测试,包括在线数据压缩。

王欣:在线数据压缩经过测试,的确是给我们在成本上做了很大的贡献,以及异构的远程存储复制,这个在过去异构的存储环境里是很难去别实现的,因为我们要掌握各家的技术实现存储平台,有了虚拟存储化平台以后这个事情就变得容易得多。

王欣:在这儿我也深切的感受到了IBM作为一家百年老店,他所表现出来的对市场的敏锐度,以及IBM这家公司的开放程度,也是令我印象非常深刻的。为什么这么说,我们跟IBM的实验室有了一些初步的合作,在接下来的云计算、云存储的解决方案上,通过把平安存储的三朵云进行整合,以及如何进行一个网关服务,接入公有云来实现混合云,我期待着这一天尽快的到来。

王欣:平安科技在一个异构的存储环境里面所面临的挑战主要是哪些,IT对业务的响应速度,刚才已经提了。如果是一个异构的存储环境,存储的管理效率是非常低的,因为我们要管理各种各样的管理平台,哪一条平台如果构建的不成熟,就会对系统的稳定性产生影响,包含异构平台所带来的管理能力的技术风险和性能。如果是一个异构平台,你要面对异构平台不同的开发接口去实现,在开发上也提出了一些难度。这些通过一个存储虚拟化的解决方案,实际上我们的存储变成了单一的。

王欣:接下来我想谈一下我们对软件定义存储的思考。回归到存储的本质,数据乃至信息科技存储的诞生是来自于信息的存量和流量的增长,今天我们来到了一个大数据的时代,一个叫IOT的时代。这个时代地面数据爆炸性的增长以后,其实在企业里面很难在人的投入上进行一个等量的增长。对企业提出最大的挑战就是我的人如何面对这么大的数据增长,在这儿只有通过软件实现标准化,实现智能化、自动化,来解决人的问题。这是我们对软件定义存储的思考,也是我们认为接下来软件定义存储的发展方向,如何解决人的问题。

王欣:接下来我们在软件定义存储方面有很多选择的指标和定义,最关注的仍然是成本。在关注成本的同时我们也会关注对业务的响应时间,以及业务的响应能力,业务的连续性和可用性,以及存储本身在管理当中的合规和安全性问题。我们可以看到IBM的解决SVC它的一些功能在以下方面为我们提升了业务功能的提升,例如业务功能的整合和集中管理。由于我们不需要为各个存储构建一个独立的管理平台,明显它已经降低了我的OPEX。融合存储的架构,利用SVC去构建功能和解决方案的抽象层,利用这个方案实际上降低了我们的CAPEX,存储压缩以及IBM将要推出的块存储驱重,也显著降低了我们的CAPEX。IBM在这方面表现出非常明确的开放的程序化管理的接口,在运维方面实现DEVOPS运营模型的转换,也为我们提供了方便。存储模式的分层,以及提供的存储DNVM模型,为我们带来了新的解决方案。

王欣:为什么选择IBM,在这儿我想引用一个银行业前辈的话语,在当今的监管和技术的限制下,如果不选择IBM还有其他更好的选择吗?这是我们的思考。IBM的SVC在过去的3年当中帮助平安实现了异构存储平台的透明管理,帮助我们实现了测试开发业务的快速交付,压缩解决方案帮助我们大大的节省的成本。同时在整体的容灾、测试环境当中,在我们的容灾的快速演练的解决方案当中,为我们提供了很多灵活性。

王欣:最后为存储团队带来了非常大的荣誉和在企业内的发展。 我们接下来考虑在IBM SVC软件定义存储的平台上还要和IBM的同事多学习,同时共同协助开发一个自愈合,自动发现、自动处理问题一个自愈合的云存储解决方案。我们期待着这一天早日到来。谢谢大家!

Laura Guio:谢谢!虽然跟IBM在一起工作时间不长,但这对你们来说是非常重要的,我们有的客户已经有30年的历史,新的客户才跟我们合作几年的时间,但是从这几个客户中都听到了这是一个长途的旅行,它不是一次性的,来了买点东西就走了,IBM就不管了,IBM是和你们在一起的。要跟你们在一起,帮你们看一下你们需要做什么使得业务提升的更好,我们IBM能够做什么,帮助你们极度的成功。

Laura Guio:这里有三个领域是我们可以看的,有软件界定的存储,我们怎么来做能够包括大家在新的移动、社交、云环境当中做优化的技术,这样释放它的价值,释放数据的价值,优化它的性能,用闪存。我们进行的10亿美元的投资,在全球有2个闪存的中心,有2个系统已经安装了,同时我们也做了虚拟化。刚才我们听到一个例子,谈到了虚拟化,以及虚拟化是如何被利用的,确保保险能够为客户带来更大的价值。

Laura Guio:我们有很高的洞察力,这就是我们的成果所在,我们有很多IBM的同事在做,你也会听到更多的来自IBM同事的演讲。在这里感谢大家的聆听,也非常感谢大家参加我们今天的活动。

主持人: 谢谢Laura Guio。再一次感谢一下Laura Guio把我们全球的一些经验带给在座的各位贵宾,另外我们当然要感谢我们的中国石油的赖先生今天的演讲,让我们理解了原来我们在地震勘探上面有那么多的学问,乃至我们在科技上真的能够帮上非常大的忙。再次感谢王欣先生给我们带来这么风趣的演讲,我也知道了月黑风高原来可以干那么多的事。我们的华南区的经理在不在,三年两抱就看你了。

主持人: 各位嘉宾,刚才几位演讲者给各位带来的是一个非常亲身的的体验,乃至于对于未来各位可能有一些心的想法。可能各位会想这些技术,再看5年、10年以后到底会怎么样,接下来我要跟各位郑重介绍我们一个重要级的人物,来自于IBM的科学院院士,是我们的存储科技部的首席科学家,同时也是我们中国人的骄傲Vincent Hsu,徐博士,上来跟各位讲授技术革新再创存储未来。 欢迎Vincent Hsu,徐博士上台。

Vincent Hsu: 各位朋友,各位IBM的同仁,各位嘉宾,今天很高兴能够有这个机会来跟大家分享。今天很荣幸有机会跟大家分享IBM存储、创新研究方面进行的计划。在过去的100年,IBM在业界最有特点的地方就是IBM有一个非常非常强的基础研究的团队,我们的CEO经常跟我们说,我们每一年投资10亿美金做基础科学的研究。今天我要跟大家介绍的是有关存储方面的研究,我的工作是从原子级别的存储到宇宙级的数据的研究。

Vincent Hsu:先谈一下挑战,在存储方面有哪些挑战,对于将来大数据的时代。将来的数据会呈几何式的成长,像企业数据的成长,社交媒体,今天所有的机构都非常注重大数据,大数据实际上今天才刚刚开始而已。

Vincent Hsu:做分析能力,大家可能不知道数据本身还会再产生数据的。如果要做一个完整的背景的分析,可以看到数据跟数据之间做着相加相乘的效果,从原始数据到最后背景分析的数据会增加1000倍。要实现智慧地球的愿景,最重要的是大数据中涵盖了云计算,涵盖了社交,涵盖了物联网。刚刚赖总讨论了海量数据,大数据时代对石油的重要性。我现在跟大家分享一下,IBM宇宙量的数据到底是什么样的情况,给大家介绍一下极致大数据的计划,它是平方千米阵列。

Vincent Hsu:它是用横跨大概3000公里的范围之内,利用极致大数据收取天象的信息,进行天文学的研究,做几个研究。第一个是研究银河系跟星象的转移,第二是研究黑色物质的分布。最终他希望能够找到在大爆炸以前,在130亿年前,大爆炸之前世界是长的什么样。

Vincent Hsu:看一下它的技术,从星体范围的天空源来看,能够把这些光聚集起来,经过联系,最终的目的是希望能够重构天空的景象,在130亿年前天空的景象。我们看一下它的数据量是多少,每一秒钟的数据是10个PB,一天要加330个磁盘,一年要加12万个磁盘,一天14个ExaByte字节,到底数据有多少,等于每一天要加1500万个iPods,它是每天互联网数据流通量的2倍。

Vincent Hsu:目前为止世界上没有单一的技术可以解决这个问题,即使存储也存不下去,更不要说你能够分析这些数据了。IBM跟ASTRON合作,做宇宙探讨的起源,当然IBM知道这样的技术发展,将来对商业化或是对石油勘探,对地震的分析都是非常有用的。我们计算机的系统跟存储的系统在未来会有更大的价值,初始投资3290万欧元,为期四年的计划。它每年所做的原数据都是今天互联网的2倍以上,目前为止在世界上没有任何的技术是可以做这样极致大数据的挑战。

Vincent Hsu:我们通常讲大数据的思维,决策的时间从每年的每月到每秒、每毫秒、每微秒,这个计划是超过其他大数据的计划。第一,数据量非常非常大,在收集数据的同时必须要做数据的处理,不能把所有的数据全部收集以后再做分析,那样就太慢了。IBM在做这样极致的大数据计划,有许多挑战。

Vincent Hsu:第一,我们收集到这么多的数据,怎么样从原数据里面去找寻有用的数据,分别出哪些数据是有用的,哪些数据是没有用的。第二,即使筛选下来的数据本身,也是宇宙量的数据机也是海量的数据。我刚才讲过了,即使是你只存千分之一,你每天都要再加上330个磁盘才有办法解决这个问题。即使是筛选过的数据也要做有效的管理,更重要的是我们存储了这么多的数据以后,怎么样从这些数据中得到我们希望的信息。这不是说只是单纯的读到一些数据,不是单纯的存这些天象的数据,怎么样从这些数据中得到一些信息,不是一般的计算机技术可以得到的。

Vincent Hsu:接下来跟大家报告一下,刚才的计划是我们跟ASTRON的合作。今天怎么提升高密度的存储器,我们已经研发出能够把1P的字节存在标准的1U的抽屉里面,寿命有25年到50年。第一是解决量上需要非常非常高的密度的存储。

Vincent Hsu:第二,闪存方面的技术,它的特点就是速度快,节能,体积小,但是闪存的挑战是耐用性,一般来讲闪存写的比如说是一万次、十万次或是五万次,它就会开始受损了。我们的研究人员做了很多调配,使它的性能提升超过市面上的5倍。保证五年,即使是一天24小时不定的使用。

Vincent Hsu:除了高速度的闪存跟高密度的储存器以外,我们现在发现要覆盖SKA这样的极致大数据计划,必须要找出新的材料,因为旧的材料,即使1个U,一天收集14个,很快也就会添满。过去IBM新的计划叫做赛道内存,愿景是可以做到在纳米线上以磁模式存储数字数据,与硬盘驱动器同样的成本,比人类头发丝细1000倍。

Vincent Hsu:为了做这样的技术,我们发明了新的设备,叫做薄膜淀积,它是创造的新的材料,一个原子一层一层的铺下去,可以4个柜室同时运行,可以组合80种不同的材料。将来成功的话,对存储来讲就跟闪存一样,是很大的革命。

Vincent Hsu:IBM有好几个研究专家,他们就想如果支持这么大的计划,我们的存储到底能够小到什么程度,密度大到什么程度。能不能够做到原子级的内存,去年IBM研发出能够用12个原子构成一比特。当然这是非常非常长远的计划了,因为要在非常非常的低温下,摄氏零下100多度的温度才能够进行控制。

Vincent Hsu:根据我的经验,我一报告完这个,下去的时候就会问我什么时候可以买这个东西,暂时还买不到,这是一个长远的计划。主要是想跟大家讲IBM的愿景,极致的大数据用什么样的技术来支撑。

Vincent Hsu:除了储存,极致大数据有三个挑战性,一个是怎么做筛选,一个是怎么做管理,一个是怎么把它的信息找出来。今天你怎么把数据的信息找出来,一般的做法是这样的,你的信息你的数据存在某一种设备里面去,当我要做分析的时候,我把这些设备统统叫进来来做分析。数据是几个T的话,几个P,你每天要先存下去,然后再把它拿出来做分析的话,这是不可能的。

Vincent Hsu:现在IBM的想法是这样的,所谓的智能存储,存储的方向是把它倒过来。以前是把数据搬到分析平台上,现在新的做法是把分析平台上的技术送到存储去。今年5月份的时候我们发布了应用对象存储,它能够让应用程序直接送到存储上面去。这么多的数据,我们可以把应用程序送到存储层面,叫它做在地及时的数据分析。数据分析以后的结果再送回服务器,做应用程序。

Vincent Hsu:你想想看这有什么好处,第一个,降低成本的,东西不用再拷贝两次。第二,我的速度变快了,以前我要等这个数据。以前我有一个朋友跟我讲,他每天分析数据要花26个小时,所以他一天慢2个小时,为什么?因为他每天都等大数据从一个地方迁移到另外一个地方。有了应用对象存储这种技术,允许应用程序直接在对象存储上面进行分析。我们已经跟欧洲的一家公司已经开始做影像的分析处理计划了。

Vincent Hsu:接下来说一下软件定义环境,要求跟以前传统式的是不一样了,每秒钟1300万条的信息,超过10亿条的记录,它的要求是超过10倍的存储速度。刚才赖总讲了弹性存储,有几个特点,它不再局限于某一种访问的模式,有一个弹性存储的软件,可以横跨不同的应用,所以数据就不用搬来搬去了。

Vincent Hsu:第二,弹性存储的特性能够非常智能的调配,比如什么时候放磁盘,什么时候放Flash什么时候放到磁带上去面,它都可以非常智能的调配。最重要的是它在做这样调配的时候,对于应用是透明性的。它在做调配数据的放置,所有的数据都是在线的,不需要离线以后再做数据的放置。

Vincent Hsu:第三,当你的数据中心,比如说客户有5个数据中心,你怎么样把数据做分布、做整合。现在一般的做法,比如说银行,银行通常每天晚上把数据收回来,弹性存储可以直接做数据分布和整合。第四,弹性存储不是自觉于Cloud外面,是和Cloud紧紧结合的。把数据放在闪存,放在磁盘上面去,同样也可以放到云上面去,包括公有云和私有云。

Vincent Hsu:弹性存储是软件的,你可以跟IBM软件结合放在你的服务器上,用你的现有的存储或者是内存,帮助客户实现数据的分析。上个月我们把弹性存储又放在了云上面去。

Vincent Hsu:弹性存储有许多的功能可以在任何的数据上面进行自由的伸缩,自动的数据管理,可以针对闪存和Cloud有开放性的架构。去年美国花旗银行也是用我们的技术,在风险分析上面增加的100倍的效果。

Vincent Hsu:最后跟大家做一个分享,IBM用巨量数据的系统到信息宝藏,怎么样把数据用到最高密度的存储,到计算存储,存储本身开始能够有自动的分析数据到软件定义环境,通用存储平台、闪存系统,包括新的内存和存储器材料,然后人的头发千分之一厚度的新的材料,到原子级的内存。

Vincent Hsu:今天跟大家报告的有关的IBM研究室前瞻性的这些计划,有的东西还不能买,但我想跟大家有一个沟通,IBM研究的方向在哪里,我们解决的问题在哪里。希望不久的将来,这些极致的大数据计划都能够实现。谢谢!

Vincent Hsu:主持人:每一次听你的演讲总是让人家非常的振奋,跟各位领导汇报一下,徐院士是来自于IBM的科学院的院士,IBM科学院的院士诞生过5位诺贝尔奖得主。所以他今天讲的内容,我们觉得是非常的新鲜,重点是徐博士你刚才有提到,我们是从最基础的一直到成熟性的产品,从这部分来讲,您可不可以用刚刚提到的现在已经产品化的产品,已经有的一些产品,哪一些技术已经在里面了。再跟我们讲一下。

Vincent Hsu:Vincent Hsu:事实上这是IBM的传统,IBM有一个很强的研究团队。刚才平安保险SVC的解决方案,是十年前做的,50年前发明磁盘也是IBM研究院领先发明的。不要觉得这些计划看起来不是很实际,也许3年、5年,也许几年以后就会变成新的划时代的成熟的产品。

主持人:各位领导,每次听徐先生的演讲总是会让人家非常的振奋,刚开始我听到的时候,一下子就把整个人惊醒了。如果在座的有一些是学理工的,毕业时间稍微久一点,大家听到啊傅里叶转换这个名词就厉害了,我们在学生时代曾经被这个词搞死过好几次,但是这个东西确实是对于人类的未来是有帮助的。今天特别请到徐先生来这里跟大家汇报,今天各位看到的产品,就像徐先生刚才所说的10年前我们已经在研发,把一些最基础的想法、科技,乃至于原材料放在IBM的产品里面。包括SKA的计划,包括一些新的计划,IBM都有一些最尖端的科技正在往前进步。

主持人:就像我刚开始向各位汇报的,我们希望带给各位的是未来5年、10年以后,IBM未来的科技可能的范围会怎么样去走。另外带给各位的是一个信心。今天不管在国外也好,乃至于现在国内跟国外是完全同步也好,今天带来的这些信息同时间都在今天落地。包括刚刚我们听到的SVC也好,Flash也好,我们都是在同时间在IBM的美国发表正式商品化的同时就带来到国内。

主持人:今天我们的弹性存储,包括所谓虚拟化的所有技术,此时此刻各位都已经可以看得到。如果各位有需求,包括技术上有什么探索,IBM的同仁,包括外面有非常多的实体的演练,希望跟大家有多一点的交流的空间。谢谢Vincnet,谢谢大家的聆听。 接下来欢迎IBM大中华区系统与科技部存储产品部总经理 黄永志为我们主持下一个环节。

黄永志:各位来宾,各位IBM的同事大家好,我是地球人黄永志。刚才Vincent Hsu带我们到太空走了一圈,现在落地我们来分享一下。 这个环节很有趣,之前的几个演讲的专家也提到,我们现在从数据的爆发已经是以非常非常快的速度在往前走。我们从太空回来,我带大家去的60年前,去到1956年,1956年发生什么事情,我们做一个小游戏,做一个有奖礼品的游戏。题目是在1956年哪一家公司发明存储的,我听到了IBM,答案是对的,是IBM。

黄永志:IBM从科研来说,一直以来都在不断的投入去解决存储这个大问题。今天大会我们以摇滚颠覆作为今天主题的主演讲,也是为了再造创新,使得以后的企业,以后我们的客户,可以更加好的把握到从数据能够提炼出更加及时的独有的,还有精准的数据,来帮助企业提高他的洞察力。今天的这个环节很荣幸请到我们在中国三位重要级的嘉宾,跟我们分享一下在他们的领域里面是怎么去应对这种风高浪急的

黄永志:在数据的洪流,互联网的洪流之下怎么去应对我们的挑战。首先请出第一位嘉宾,名字大家都非常熟悉,在中国视频网站中处于领头羊的角色,有请乐视网技术中心总监薛伟。乐视TV不用多做介绍了,他们有一个骄人的记录,他们在网上开卖的时候,用4分钟的时间就卖了15000台,也是一个新时代的来临。从内容到内容的转播推送,掌握着非常超前的潮流。

黄永志:第二位,也是一个非常有趣的企业,有请恒生电子公司的技术总监林景忠先生。恒生电子在整个基金行业占据85%份额的系统供应商,也是一个应用的供应商。大家都知道马云,他买了恒达,因为喜欢踢足球。今年的4月份他也入股了恒生电子,把恒生电子从一个比较传统的应用供应商,摇身一变变成怎么把最传统的小金融加入互联网的元素,变得最潮流。

黄永志:第三个是IBM非常老的一个搭档,跟IBM有超过20年历史的一起在中国打拼的公司,富通公司首席技术官金微。今天谢谢三位的时间。

黄永志:我们把时间先交给薛总,我自己也是一个乐迷,经常用乐视TV看视频,尤其是最近汪峰的演唱会,我在鸟巢买不到票,但可以在家看直播,是一个高清的转播,非常棒的技术。在多边的情况下,薛总怎么去应付现在这种数据爆发的需求。

薛伟:薛伟:大家中午好,简单介绍一下乐视网在数据方面面临的挑战。汪峰演唱会创造了线上看演唱会的方式,门票价格不高只有30块钱,跟现场感觉毫无差异。这对数据的高吞吐低延迟带来了很大的挑战,乐视网一路走来,我们在数据方面遇到了多种多样的挑战,比如数据的价值,大数据的第一个特征。乐视网整个存储的量级,数据已经进入了EB级,每天的数据量都很大。如何在云端的存储平台支撑这样大量的存储,这是目前一个比较大的挑战。

薛伟:第二个挑战,随着乐视网的发展,刚才您讲到了乐视生态全体系的发展,我们今天云端的存储数据不仅仅是视频数据,各种非结构化的数据,我主要负责乐视云的产品,个人所有的数据都可以存储在云端,随意的在各种终端都可以消费我们的云端产品。这样云端不仅仅是视频数据,包括图片数据,包括音乐、文档的数据,数据多样化。不仅仅是原来基于大块的多复本的方式来做,我们在后端底层技术上挑战就比较大。

薛伟:第三,数据的实时性。我们在很多数据的关联性,包括阈值数据层面要做到数据的实时分析。刚才讲到了对象存储,作为互联网线上的存储我们是数据移动,而不是数据计算,成本是非常高的。

薛伟:大家可能用到乐视网很多的产品,在我们的超级电视,乐视盒子,大家可能在网上看到了各种各样的花边新闻,比如手机,一些创新产品的研发。未来的生活我们打造的是任何的终端都可以访问到我们的网关,不仅仅是单一视频网站的直播和点播的消费,而是今天坐在乐视超级电视前面,我把今天郊游的图片可以分享给我远方的家人。我们也与很多厂商合作做了很多研究,特别感谢IBM,IBM给了我们很多启发,我们也是IBM忠诚的用户,采购的IBM很多产品。

薛伟:特别是提到作为互联网公司,最不愿意看到的是传统厂商存储的方案,也就是软硬件一体。今天IBM的专家给我们介绍了软件定义存储的分离,将存储的服务和存储的硬件进行了抽象,使得我的存储系统和存储硬件进行分离。特别是分离以后面向着数据各种各样的应用场景,我们可以DIY我们的存储。

薛伟:另外在IBM先进的技术,特别是在科学院这个部门,软件方面我们可以有许多学习的方面。比如用户的自组织、自发现,这个特别符合我们云端多样的消费场景。 近年来存储的一个巨大的商机就是闪存阵列,成本比较高,我们会在一些关键的业务和关键场景应用。我们会发现IBM的方案跟绝大多数厂商不太一样,因为闪存阵列的市场已经出现了许三多的样式,我们的产品类别很多,软硬件的设计方案也很多,包括供应商也是鱼龙混杂,让我们的客户会目不暇给,不知道选哪一个好。

薛伟:但是我们会清晰的通过技术的视角判断,多种闪存的场景无外乎还是像硅谷的创业公司那样,包括国内的传统像惠普、华为这样的公司,我们都可以看到他外乎是将传统的磁盘阵列将移动硬盘加以优化,也就是说将闪存芯片耦合到机械硬盘的套件中,这种方案还是比较传统的。

薛伟:当然我们可能会说这种传统方案也会有磁盘和存储操作系统的一些控制,当然这还不是吸引人眼球的地方。今天看到IBM专家介绍到我们产品的亮点,特别是专有组建的设计,以及我们特别关注到软件定义存储上面这一层高性能、高存储、低延迟的特点,也是值得我们学习的地方。感谢IBM。

黄永志:谢谢薛总,在大数据的连带,我们对有些异构存储的融合,怎么做到更加好的成本,去维护数据的增长,是一个非常非常重要的课题,也是IBM会一如既往坚持下去的。 林总,自从马云加入恒生之后,对您的生活有没有影响?

林景忠:林景忠:对生活影响不是很大,但对我们做一些产品系统集成的解决方案上来说,是发生了一些趋势上的变化。因为传统恒生是做纯金融的解决方案产品,作为系统集成的部分,我们在给这些产品做解决方案的时候,尤其在做存储这一块,传统的我们会考虑四点。第一点是尊存储的稳定性,这个存储一年的故障率有多少,比如停运5分钟,除了给客户造成的经济损失之外,客户的评级也会受到一些影响。

林景忠:所以稳定存储作为系统集成解决方案的第一要素。第二高度冗余。存储上面任何部件的冗余自动的切换时间是稳定,比如20秒、30分秒,这个是客户能够容忍的故障停顿的时间点。另外关注的一点是存储发生的故障,故障要能快速的诊断跟解决不允许同样的故障重复发生。最后是关注性能,我们喜欢配一些相对高性能的存储来屏蔽一些产品上性能的问题,保证整个金融的系统能够快速的运行。

林景忠:马云进入以后,我们的产品也有一些趋势上的变化,所以在集成说我们对存储也有了一些新的要求。比如我们对一些非结构化数据的存储访问高性能要求也有了提高。今年新业务会越来越多,客户可能要搭建一个新的系统,存储能够快速的满足我的应用需要。比如半个小时、2个小时存储就能给我提供出来,我就能够把这个系统快速的搭建起来。

林景忠:另外是存储的统一管理。随着新业务越来越多,客户的存储数量越来越多,从原来最早2007年、2008年的2台、3台到现在每个客户的机房里有十几台存储,人员不是很够的情况下,就希望节约人力的情况下把存储快速的管理起来。这是目前我们在存储方面的一些转变和发展方向。

黄永志:从小金融行业的发展到跟互联网的结合,对于我们本来传统的需求,比如高可靠性,容量的控制,带到在新的应用里面,因为加入了物联网的因素,使得客户大量的扩展。你的机动性,你的扩展能力的需求,响应时间,都是一个新的挑战跟新的需求。我相信很快我们会看见软件定义股票,软件定义基金的出现,谢谢林总的分享。

黄永志:到了IBM合作了20年的搭档富通公司,富通公司最近也做了一个比较大的投资,他们建立的亚洲最大的软件定义存储中心,跟IBM一起打造,为中国的整个生态圈提供服务。

金微:这个事我觉得从我们公司的一些根本的业务谈起,富通原来是做三块,最大的一块就是帮客户建IT的基础建设平台,做一些运维,在此基础上有一些数据类的产品帮客户做数据分析和解决方案。还有在一些行业,和行业客户做一些集成。合作这么多年以来,发现外部的IT世界变化很快,IBM变化也很快,不管是产品和技术,还是形式,前一秒钟还戴着墨镜在唱歌,后一秒钟换上眼镜就开始讲大数据了。

金微:在这样一个变革很快的年代里,其实摇滚也确实能够代表IT在存储上的一些现象,它要打破以前的常规,对以前的传统是一个挑战,也需要很大的动力。

金微:讲到这里我想插一个桥段,是听来的。中国以前国营的养牛厂,喜欢给牛听音乐,公牛工作的时候会放社会主义好的音乐。一开始是有效果的,问题放了这么多年以后,变成什么样,公牛一听到社会主义好,转身就跑,本身是想激发它的潜能。这就说明以前的一些推动力过了一段时间以后反而会变成阻力,这在今天我们早上说到的平安的案例里也有所反映,以前太多的存储方面的东西会变成将来阻碍你发展的东西,最好的方法是软件定义存储。

金微:即使在IBM里面也有不同的解决方案应对不同的场景,如果我们的客户去整个市场上看,他可能看的不仅仅是许三多,一大堆的软件存储,用什么软件定义怎样的存储,达到什么样的效果,很难去讲,也很难从理论回到理论。基于这样的情况,我们构建了一个软件定义存储的E—lab,相当于中等省级的数据中心的处理能力。目前是如果客户有很急迫的需求他可以在这里做测试我们不仅有IBM全系列的存储,当然最新的原子存储没有。

金微:包括我们也有一些老的IBM存储,因为你要做一些虚拟化的演示,包括异构的厂商的存储我们都有,客户可以来看。因为我们自己坚信基础架构对客户来说是至关重要的,无论他上面运行的是大数据还是其他什么东西。硬件永远比程序员便宜,如果你选对一个框架,选对一个方向以后,你在硬件上用一个系统,或者是像平安的案例讲的用软件去解决问题的话,永远比你靠人去解决要好很多。

金微:所以我们构建这样一个平台希望客户来看,包括软件开发商,哪些东西是能够充分利用软件定义存储的。

黄永志: 今天谢谢三位的真知灼见,相信今天早上的一些题目能够给到大家一些启发。大数据的年代,从IBM的角度来说,数据的重要性已经可比天然的资源,跟石油跟油田的资源是一样的,怎么从里面提炼出最有用的数据,为企业创造更加大的发展。希望今天我们能够给到大家一些思考的空间,使大家可以继续摇滚,继续成功。今天这个环节在这里结束,把时间交还给主持人。谢谢!

主持人: 谢谢黄总和三位嘉宾。今天在台上的几位嘉宾请留步,接下来我们有一个振奋的时刻,再请几位嘉宾上台,我们来见证今天振奋人的时刻。我们请到了神州数码徐桂华副总经理,我们请到了正群欣世信息技术有限公司总经理高巍。东华软件解决方案首席专家周宜新。IBM大中华区系统与科技部渠道总经理林建平。IBM大中华区副总裁与科技部总经理郭仁声。IBM大中华区全球合作伙伴事业部总经理刘莉莉。

主持人: 在这个振奋的时刻,请各位把你们的右手借给我,我数321往前摆。 3、2、1。

主持人: 郭总留步,今天早上整个会程非常的紧凑,也很对不起各位嘉宾,因为太紧凑,所以没有给各位上厕所的时间。不过我个人坦白讲也听的很专心,也忘记这件事了。郭总,在今天上午的活动里面,您可不可以给我们做一个总结,下午还有更精彩的,很多的嘉宾和专家也会跟我们做一个分享。下面请您为我们做一个总结。

郭仁声: 在总结于总的三点之前,我想先允许我再一次代表IBM公司感谢今天光临我们这个活动,跟那么多来宾分享他们的经验的来自平安科技,来自中石油,恒生电子,还有乐视网等等,各位尊贵的客人,谢谢你们的分享。

郭仁声: 我觉得正是有了我们这样的一些客户对我们的信任和对我们的技术方案的信任,我们才有机会今天站在这里跟大家分享我们未来的一些想法和探讨未来怎么样跟各位更好的携手的合作。于总布置我谈三点。

郭仁声: 第一点,大家从我们全球负责产品的总经理到我们的一些客户,平安科技、中石油这些客户跟我们的分享里面,都看到IBM今天的技术,我们分享的这些产品先进的功能等等,我们不是只停留在纸面上,而是我们已经把这些技术、这些方案实实在在的带到了中国,带到的客户那边,帮助我们的客户提升他们的整个IT的基础架构,改善他们的业务运作,帮助他们实现改善他们的业务的目标。这是第一点,我觉得我们的方案跟产品都是有直到现在的案例帮助企业进行改善的。

郭仁声: 第二,大家看到了徐博士跟我们的分享,现在讲大数据可能有点落后了,现在讲的都是巨量数据,未来可能要改一下这个说法。宇宙级数据的利用、分析和处理,IBM怎么利用后台研发的力量,跟我们全球不同的科研机构合作,去探讨怎么样把这些最前沿的科技一步一步的发展产品化,或者说变成一些可以被利用和重用的技术,把现在整个社会或者说一些前沿技术的探讨里面最尖端的一些需求通过这些技术去解决,探讨137亿年前大爆炸发生之前的宇宙是怎么样的,每天实时的数据的处理和存储,这些都是非常非常令我印象深刻的内容。

郭仁声: 我相信12个原子已经是差不多到了一个极限,我们能处理物质的极限级的水平了,我们非常期待这样一些前沿科技的应用和利用,能够改变平常企业的计算和政府不同业务的计算中,改善我们整个运算的环境,提升大家业务运转水平,降低成本。

郭仁声: 第三,我们的一些用户,乐视网,我们的合作伙伴恒生等等,为我们分享整个生态圈。用户的需求在那里,我们希望跟更多的合作伙伴,跟用户一起合作,把我们的这些产品、方案组合,给大客户一个最适合大家的解决的方案。像刚刚讲的弹性的存储,乐视网的薛总也讲了,我们就希望把这种管理的层次跟下面的硬件的层次分开,不受单一厂商或者单一产品技术平台的束缚,能够支持未来无限的可能。从合作伙伴到IBM这样的一个行程,我相信是一个坚实的基础,可以支持我们未来在存储技术的发展也好,新的应用的落地,解决方案的落地也好,方案的推广也好,是一个非常坚实的力量。

主持人: 谢谢郭总精彩的总结。

郭仁声: 我刚才在微信上看到非常多的朋友在发朋友圈,已经在帮助我们把今天的活动要刷上头条了,谢谢大家。

主持人:主持人:我是著名的于三点,有三大点,三中点,三小点,最重要的是今天下午一点半在这个地方还会有更精彩的演讲。包括我们的技术专家,包括我们的客户,乃至于更深层次的交流,希望各位准时一点半的时间来到这个会场。谢谢各位!

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