数据基础设施白皮书（附全文）
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· 2021-06-24
数据基础设施的范围应涵盖接入、存储、计算、管理和数据使能五个领域，通过汇聚各方数据，提供“采、存、算、管、用”全生命周期的支撑能力，构建全方位的数据安全体系，打造开放的数据生态环境，让数据存得了、流得动、用得好，将数据资源转变为数据资产。新的数据基础设施是传统IT基础设施的延伸，以数据为中心，服务于数据，最大化数据价值。
数据基础设施由基础设施层和数据管理层组成，其中基础设施层包括存储、计算、网络等硬件设施，数据管理层由操作系统、数据库系统及大数据系统组成，构成支撑数据存储及数据全生命周期管理的软件设施。
在基础设施层，区别于传统的硬件设施，数据基础设施将引入多样性计算，从单一算力到多样性算力，匹配多样性数据，让计算更高效；存储也会从单一类型存储走向多样性融合存储，构建融合处理基础，应对存储效率低、管理复杂的问题。
在数据管理层，将结合大数据系统和数据库系统提供的“采、存、算、管、用”全流程的软件支撑，从单一处理向多源数据智能协同、融合处理发展，应对更实时和智能的数据应用需求，加速实现数据价值。数据基础设施需要面向数据构建全方位的安全体系，保障数据端到端的安全和隐私合规，打造开放的数据生态环境，推动全社会数据的共享和开放，创造更大的价值。
数据基础设施应具备以下5个特征：融合、协同、智能、安全、开放，以帮助企业实现存储智能化、管理简单化和数据价值最大化。
数据基础设施正在向“一横一纵”两种融合架构发展。
横向融合是指数据全生命周期存储的融合。数据产生的第一环节是生产存储，以支撑交易型的数据处理；通过扩展至分析型存储来支撑核心的分析业务；备份存储进一步扩展分析场景；主存增加混合云备份、分级等特性，实现冷数据上云。通过对生产存储叠加轻量化备份和管理特性，拓展存储场景，实现从热到冷的数据全生命周期存储整合。
纵向融合是指数据处理与数据存储的垂直优化。包括交易型数据处理与生产存储相融合，提升性能，增强可靠性；数据分析与分析型存储融合，提高分析效率。
在存储层，通过重定义存储架构，将块、文件、对象、HDFS等多种存储服务融合，打通数据孤岛，解决多样性数据存储和共享问题；
协议方面，通过多协议融合技术，实现一份数据同时支持数据库、大数据、AI等多种业务的分析需求，节省数据无效流动时间，让分析更高效；
算力层面，通过将数据库、大数据、AI多引擎融合分析和多样性算力统一调度，降低海量数据处理难度，实现高效分析；
管理层面，通过将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维，从容应对数千节点规模的复杂管理。
大数据的本质是复杂数据的处理技术，它和成熟的数据库、数据存储技术是相辅相成的关系。因为这种复杂性，在硬件、算力、数据等趋于融合的过程中，多种数据源以及与之相关联的特定的数据处理技术还是长期并存的，需要对异构异地数据源进行协同分析。
数据智能是一个跨学科的研究领域，它结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术，从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，使数据“智能”，为人们在基于数据制定决策或执行任务时提供有效的智能支持。数据智能的标志是数据驱动决策，让机器具备推理等认知能力，大数据能够指导决策。同时完成业务数据化的进程，开始进入到业务智能化，依靠数据去改变业务。智能的数据基础设施应该从每个环节都能够提供智能化的能力支撑。
数据基础设施承载着海量的数据，包括业务的核心数据以及隐私数据。这些数据支撑着企业的所有业务和运营，关系着企业的生命线。需要构建全方位的数据安全体系，帮助企业实现数据在全生命周期过程中的数据不丢失、不泄露、不被篡改、业务永远在线、可追溯和隐私合规。
来源：全栈云技术架构
白皮书下载：数据基础设施白皮书
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