云計算與大數據時代的投資機遇和挑戰(zhàn)

　　互聯(lián)網化：資源集中和云服務

　　互聯(lián)網的存在促使數據量急劇增大，在大數據的基礎上產互聯(lián)網的存在促使數據量急劇增大，在大數據生云計算，所以秦捷認為云計算革命在十年前就已經存在。他表示大數據產生的主要因素有四個：計算機的計算資源、存儲、帶寬、網絡接入的增長。

　　為什么大型互聯(lián)網公司先采用云計算?秦捷從以下幾個方面來解釋：

　　在大數據急劇增長的情況下，如何有效處理大數據就變成一個非?，F實的問題。從傳統(tǒng)方式來看，處理這些大數據的費用非常昂貴，其處理的數據量非常大，且很多數據都需要對實時的需求進行處理：如用戶有各種需求，一個賬號多端接入、隨時隨地可在線、內容數據在云中、按需訂購、在線支付等。這就要求互聯(lián)網公司的計算資源及存儲都要求規(guī)?；?，從而促進資源及數據的高度集中化。需求的指向是一個規(guī)?；?、高密度、低能耗的硬件的基礎設施，也就是數據中心。在解決硬件問題后，需要有對硬件進行有效、高效管理的軟件。他認為這些軟件有六個特征：透明、動態(tài)、彈性、租恁、通用、安全，這樣才能滿足新一代硬件的需求。

　　大趨勢：云計算與大數據的變革

　　互聯(lián)網在云計算大數據的變革下正在或者將帶來更多讓人激動的產品、服務。秦捷覺得在個人、企業(yè)及社會公共方面將會出現許多新的技術與產品。

　　個人方面

　　現在互聯(lián)網上已經有可以獲取信息、社交、購物、娛樂、遠程SOHO、學習、理財等的在線個性化生活及工作模式;多對多、實時的社交化通信方式;基于位置服務的購物、休閑、社交體驗;個人數據的在線獲取、存儲和管理。

　　在云時代與大數據時代下，未來可能有屬于個人專有、自主定制化的云，滿足個人辦公。娛樂、移動等需求;可遠程控制、自管理和狀態(tài)優(yōu)化的家庭設備，智能家居將會出現;Online Identity;人機自然交流、真實世界與虛擬世界的融合;新型的學習方法，包括人機互動與知識組織等。

　　企業(yè)方面

　　現在大型的互聯(lián)網公司已經開始建立超大規(guī)模的數據中心，其特征為模塊化、高密度、低能耗;IaaS服務模式逐漸成熟，SaaS的軟件提供模式開始被廣泛接受，如亞馬遜的云模式;在大數據時代，互聯(lián)網公司采用大數據的優(yōu)勢，開始沖擊傳統(tǒng)行業(yè)，比如金融最典型的例子就是阿里金融的小貸款業(yè)務;精準營銷與大數據驅動的產品快速迭代;企業(yè)IT的轉變，從提供計算與存儲等到提供數據、從提供信息到提供價值、企業(yè)IT消費化。

　　未來五年、十年，可能所有的企業(yè)都會使用云，私有云、公有云或者混合云。此外大多數IT產品都會以服務形式交付，而基于行為分析的客戶管理將會變得很普遍。所以，數據將成為企業(yè)的核心戰(zhàn)略資產，數據運營成為企業(yè)競爭和成長的關鍵。

　　社會公共方面

　　在云計算與大數據的沖擊下，教育、醫(yī)療、交通等行業(yè)均已出現各種相關應用，如一些數據化、社交化的新媒體平臺;智能交通與城市數字監(jiān)管;病歷重醫(yī)存儲調用的醫(yī)療云。更具體的例子是德國勞工部從05年開始把全國各地的數據平臺統(tǒng)一，根據大數據的挖掘，預測失業(yè)人員在什么情況下能夠最容易找到工作。它每年為德國節(jié)約90億歐元。

　　未來幾年，在云計算與大數據的幫助下，社會公共領域方面，如智能電網將會采用大數據的挖掘對其數據的采集、電網運營及優(yōu)化發(fā)生極大的作用;醫(yī)療方面，可以給予醫(yī)療用戶的數據進行新藥研發(fā)，或者是個人健康的保險規(guī)劃;城市方面，城市的公共設施可以進行智能化管理。更進一步來說，政府可以建立開放型的政府數據平臺，做到政務公開、公民參與等效果。

　　風險投資的投資機遇

　　在談及云計算及大數據領域方面的風險投資時，秦捷認為可以從關鍵技術硬件、軟件、解決方案/平臺服務、新型商務模式三個方面來考慮。

　　關鍵技術硬件、軟件：目前已經大量的使用移動硬盤、低功耗的CPU以及新型的移動終端，語音和動作視頻、多屏互動等硬件及相關軟件也日益普及。此外，新型的數據中心會采用大量的新技術，如新型制冷技術、分布式存儲器等。更讓人期待的是，未來的智能終端變成可穿戴式設備，如手表、眼鏡等。在軟硬件方面，秦捷認為三四年以后才可能產生大量的應用。

　　解決方案方面：IAAS及SAAS服務等都已經在電子商務或者其他行業(yè)應用;而在移動終端上的各種軟件方案，包括行業(yè)應用、企業(yè)的移動平臺方案等也紛紛被企業(yè)采用。在未來的一段時間，PAAS、企業(yè)社交網絡等服務會非常普及，而金融行業(yè)、醫(yī)療領域等將會出現更多更專業(yè)的大數據解決方案。

來源：CIO時代網

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