华为云FusionInsight连续三次获得第一,加速释放数据要素价值
摘要:近日,IDC发布《中国大数据平台市场研究报告,2021 H1》,华为云FusionInsight智能数据湖已连续三次获得大数据平台市场份额第一。
摘要:近日,IDC发布《中国大数据平台市场研究报告,2021 H1》,华为云FusionInsight智能数据湖已连续三次获得大数据平台市场份额第一。
本文分享自华为云社区《华为云FusionInsight连续三次获得第一 加速释放数据要素价值》,作者: 沙漏。
近日,IDC发布《中国大数据平台市场研究报告,2021 H1》,华为云FusionInsight智能数据湖已连续三次获得大数据平台市场份额第一。基于超过10年服务于政务、金融、运营商、大企业、互联网等行业客户的实践经验,华为云FusionInsight智能数据湖通过不断的技术创新为客户提供业界领先的云原生、湖仓一体解决方案。
如今,数据已经与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素,数据不仅是一种产业或应用,更是国家发展的战略性、基础性资源。未来,数据要素市场空间巨大,通过驱动关键大数据技术和开源技术的不断创新发展,培育数据要素市场,打造新型数字产业,到2025年大数据产业规模将达到3万亿。
大数据产业快速发展,已成为支撑经济社会发展的优势产业。华为云FusionInsight智能数据湖不断深入客户场景,提供大数据轻咨询专业服务,加速释放各行各业数据要素价值。
在政务领域,华为云FusionInsight智能数据湖已为部委、各省市客户,提供领先的大数据云服务产品组合。2021年,华为云携手华傲数据,基于FusionInsight联合打造“三算一景”的政务大数据治理解决方案:华为云提供大数据所需的“算力”,基于各委办局的海量数据资源,即“算料”,通过数据治理的模型不断打磨数据 “算法”, 贯穿包括一网统管、一网通办、一屏尽览等“应用场景”。在“一秒七办”方案中,实现政务数据服务的自动匹配、自动填表、自动证明、自动核对、自动审批、自动评审、自动响应,让业务场景纵向高效畅通;结合大数据、区块链、AI技术,横向扩宽业务范围,实现跨部门、跨层级的互联互通,让“数据多跑路,群众少跑腿”。
在金融领域,近年来工商银行、交通银行、杭州银行等银行、保险、证券客户携手华为云FusionInsight智能数据湖共建金融大数据体系。其中在工商银行已建成同业最大的大数据单集群,总规模达4000+节点,支撑行内外200+应用。工行的风险控制、损益预查询等关键业务也逐步接入大数据平台。在交互查询场景,该行通过MRS HetuEngine数据虚拟化引擎,分析提效50倍,提升全行13000名分析师即时BI新体验,并已面向全行推广。
在运营商领域,随着移动互联网、IoTDB等技术的迅猛发展,运营商已深入支撑各行各业的大数据应用。广东移动基于华为云FusionInsight智能数据湖,联合政企客户共同打造智慧电网、智慧交通、智慧港口、高清视频等系列标杆应用,实现对内业务支撑、对外应用赋能,建成服务于超过1.3亿移动用户的大数据平台。
在互联网领域,华为云在互联网大数据市场同样突飞猛进,在公有云上也建立了专属Region,为客户上云提供便利,使得像梦饷集团、T3出行这样的大型互联网客户纷纷转向华为云。梦饷集团依托MRS云原生数据湖,使用DLI数据湖探索和数据仓库作为基础数据处理层,支持离线、实时、交互式场景,并无缝对接AI引擎,实现智能推荐与搜索,释放数据价值,驱动梦饷集团全场景业务的数字化与智能化升级。
在大企业领域,制造、生产、服务型企业越来越重视大数据,不断提升区域统筹能力,提高服务水平。在电力能源、生产制造、交通城轨等领域,越来越多的企业采用云边端的方式协同计算海量数据,支撑业务创新。华为云MRS携手清华大学打造专、快、易、稳、省的IoTDB时序库,覆盖海量高频,且具有时序特点的时序数据分析,一份数据兼容云边端全场景。同时,随着我国提出“双碳”的战略目标,在2021年东华博泰携手华为云FusionInsight,实现以数据为源力核,平台为运力核,应用为创力核,体系为内力核,生态为汇力核,打造“五核聚一”的数字化运营架构,为能源行业提供大数据创新解决方案,共建智慧能源生态圈。
越来越多的政务、金融、运营商、互联网、大企业客户,优选华为云FusionInsight智能数据湖构建大数据体系,在数字化转型过程中实现业务的高质量可持续发展。
客户需要企业级+安全+高效的大数据平台
科技为社会发展提供的源动力,推动了机械化、电气化、自动化和信息化,到如今的智能化。在智能化阶段,数据成为“新石油”,为经济社会发展提供取之不尽用之不竭的“原材料”,这一点是数据要素有别于其他资源的重要特征。越来越多的客户越来越重视数据资产,同时大多数客户在建设大数据平台时要求,不仅要满足当下业务发展需要,还要支撑其未来发展战略目标,进而对大数据底层技术平台提出了更高的要求,需具备如下特点:
特点一:企业级,可持续演进
各行业的大数据平台已承载了海量数据和关键业务场景,如金融实时风控业务场景,对于业务连续性要求高,需7*24小时不中断;华为云FusionInsight智能数据湖提供单集群6万+节点大规模滚动升级能力,确保关键业务升级“0”中断。
特点二:安全可靠,放心使用
数据资产安全是大数据平台建设的必备要素。华为云FusionInsight智能数据湖经过超过10年不断打磨,已服务于60多个国家超过3000个客户,深入行业场景化实践,理解客户业务场景化诉求,因为懂行业、懂数据,所以“敬畏”数据。在平台安全方面,FusionInsight围绕数据全生命周期,构筑可信的安全体系,让未经授权的访问者“进不来、看不到、拿不走、赖不掉、用不了、坏不了”以及多平面网络物理隔离,防止数据意外泄露;在数据共享、融合分析等场景,DGC数据湖治理中心除了提供全链路数据治理能力,还提供分层分级的数据安全开放管理,使得客户在不断提高数据要素质量的同时,还能安全地共享数据;在跨地域、跨部门、跨业务的协同安全计算场景中,FusionInsight还提供TICS可信智能计算服务, 提供深度协同优化联邦训练和全同态加密,让跨部门、跨层级数据协同分析“可用不可见”,加速数据要素市场化流通,并获得权威机构包括信通院、金标委的多项认证。
时至今日,大数据平台重要性已不言而喻,FusionInsight可以让数据“坏不了”,实现数据备份、跨AZ(可用区)容灾、异地容灾的全场景覆盖,进一步保障业务连续性。
特点三:高效易用,不断创新
工业革命实现了从“马车”到“火车”的重要改变,资源的挖掘、开采与提炼不断解放了生产力,人们的工作效率得以不断提升。在效率方面,大数据平台建设呈现云原生化趋势,结合容器等虚拟化技术,实现大数据计算所需资源的快速上线,从传统建设耗时数月降至数分钟。在数据供应时效性方面,传统大数据方案批量接入,全量更新,T+1式天级供数,无法满足上层业务的灵活变化;华为云FusionInsight MRS提供自研CDL引擎,配合Hudi+Flink+ClickHouse方案,实时接入,增量更新,PB级数据毫秒级自助分析,结合自研RTD实时决策引擎,实现海量数据从接入到决策的全链路实时数据湖,让数据时效从T+1走向T+0,高效释放海量数据价值。
“湖仓一体”+“轻咨询”,打通大数据的“任督二脉”
近十年,大数据技术发展迅猛,“湖仓一体”已是数据湖建设的首选架构,其通过统一的数据存储,让数据在湖内流动,减少数据搬迁和冗余,最终实现一份数据支持多工作负载。早在2020年5月,华为云在全球分析师大会上提出“湖仓一体”概念,华为云FusionInsight智能数据湖提供云原生数据湖服务和云数据仓库服务,湖仓既可以灵活按需部署,也可以融合演进到湖仓一体的架构,并基于云原生存储实现存算分离架构,使得数据在底层统一存储,统一元数据,计算与存储资源灵活扩容,采用1.2副本替换传统 3副本方案,让资源利用率提高2倍+。在“全局一份数据”基础之上,FusionInsight提供自研数据虚拟化引擎HetuEngine,其具有自动学习、自动感知、自动优化等智能化特点,上层通过SQL操作大数据,降低技术使用门槛,让海量数据跨域高效、跨源易用,协同分析提效50倍。同时还能让客户在一个架构上实现离线、实时、逻辑三种数据湖和数仓集市,解决传统大数据平台存在的烟囱式建设,湖仓割裂,数据来回搬迁等问题。
华为云FusionInsight还为客户提供大数据轻咨询服务,从大数据平台顶层设计规划,到大数据场景化业务构建,甚至包括客户的大数据业务上线运维,提供端到端的专业服务,使能客户,加速客户的数据供给能力。
大平台、大市场、大机遇
本次华为云FusionInsight智能数据湖在《IDC中国大数据平台市场研究报告,2021H1》获得市场第一,得益于其超过10年持续深入客户业务场景,通过不断地技术创新,为客户提供领先的智能数据湖解决方案。这已是FusionInsight连续三次蝉联中国大数据市场第一,之前分别在IDC《中国大数据平台市场研究,2020》取得2019年市场份额第一,在《IDC MarketScape:中国大数据管理平台厂商评估,2020》报告中获得2020年市场份额第一。
独行快、众行远。开放的平台已广泛被政务、金融、运营商、互联网、大企业所使用。华为云FusionInsight智能数据湖坚定开放路线,先后开放CarbonData和openLooKeng,联合世界顶级高校如清华大学持续探索中国软件创新之路,引领全球大数据技术不断发展。
华为云FusionInsight将持续联合800+合作伙伴,为客户提供领先的大数据解决方案,在大平台、大市场、大机遇的历史时刻,共同谱写新型数字产业新篇章。
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