IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)略的大勢(shì)所趨。無(wú)論是采用私有云技術(shù)還是公有云技術(shù)，都要求軟件具備云環(huán)境的適應(yīng)能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行有效的管理。為實(shí)現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實(shí)用的知識(shí)和信息，如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查找的技術(shù)一直在演進(jìn)。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫(kù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，從SQL數(shù)據(jù)庫(kù)到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)再到處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等平臺(tái)，一直在發(fā)展變化，現(xiàn)在可以說(shuō)是百花齊放，百家爭(zhēng)鳴。

云技術(shù)的興起，連數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置也有了更多的選擇，數(shù)據(jù)可能存儲(chǔ)在用戶的數(shù)據(jù)中心，也有可能存儲(chǔ)在某公有云供應(yīng)商平臺(tái)中。所以對(duì)于用戶而言，如何在不同的基礎(chǔ)架構(gòu)、不同的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)平臺(tái)中、云下云上都保持體驗(yàn)的一致性，應(yīng)用訪問(wèn)、開發(fā)、遷移的平滑性以及數(shù)據(jù)安全性，保護(hù)IT技能的投資，變得異常重要。IBM的下一代數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為實(shí)現(xiàn)以下的藍(lán)圖而重新進(jìn)行設(shè)計(jì)和研發(fā)。

對(duì)于用戶而言，信息可視化工具可能使用流行的例如Cognos或Tableau等產(chǎn)品，數(shù)據(jù)挖掘可能使用SPSS或R等工具，開發(fā)語(yǔ)言可能使用的是Python或Scala等流行語(yǔ)言。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)可能在傳統(tǒng)的DB2、Oracle或PDA等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，也有可能在新型的Hbase、Hive或NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。新興的互聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)可能天然就存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)中等等。我們是否可以設(shè)計(jì)一個(gè)通用的引擎，它既可以提供一個(gè)統(tǒng)一的接口，屏蔽下面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)異構(gòu)性，又可能使用一個(gè)統(tǒng)一的基于SQL的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行應(yīng)用的訪問(wèn)和開發(fā)呢？答案是肯定的！IBM基于開源的Spark技術(shù)開發(fā)了下一代的通用數(shù)據(jù)庫(kù)引擎Common SQL Analytics Engine和查詢?cè)L問(wèn)引擎Fluid Query Engine。

作為早期的DB2關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，為了靈活支持zOS，Unix/Risc架構(gòu)或WinTel架構(gòu)，同時(shí)為滿足客戶彈性擴(kuò)展和支持不同的工作負(fù)載，從7版本開始就提出的Universal Database的概念，即一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎，就可以支撐不同的體系架構(gòu)。8、9、10版本后，這個(gè)體系架構(gòu)得到了極大的擴(kuò)展，通過(guò)HADR、DPF、PureScale、BLU、GDPC等功能模塊的擴(kuò)展，在統(tǒng)一的SQL引擎之下，就完美的支撐了用戶的不同的工作負(fù)載。

但I(xiàn)T架構(gòu)在不斷地進(jìn)化，云環(huán)境還發(fā)展出虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)等為支撐海量訪問(wèn)、多租戶訪問(wèn)和快速部署擴(kuò)展的架構(gòu)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展又極大的推動(dòng)了與用戶互動(dòng)而產(chǎn)生大量的非結(jié)構(gòu)化社交媒體、語(yǔ)音、圖像、視頻或傳感器的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)形式有了更多樣化的存在。為解決以上的挑戰(zhàn)，IBM也通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新或收購(gòu)等方式，提供了基于開源技術(shù)研發(fā)的Hadoop產(chǎn)品BigInsights、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或一體機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)PDA等方案。但是隨著客戶云化的步伐加快，以上的各種方案之間的架構(gòu)差別，逐漸成為用戶的技術(shù)瓶頸。各個(gè)方案數(shù)據(jù)管理的實(shí)現(xiàn)不同，導(dǎo)致DBA管理運(yùn)維、應(yīng)用開發(fā)的難度不斷加大。基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等云化應(yīng)用的需求，需要更靈活的體系架構(gòu)以支撐海量訪問(wèn)、突發(fā)用戶增長(zhǎng)、7*24不間斷訪問(wèn)、敏捷開發(fā)等的挑戰(zhàn)。為此目的，IBM在下一代分析引擎設(shè)計(jì)中，采用了通用分析引擎的策略，即統(tǒng)一分析引擎，以支撐用戶在不同的環(huán)境中部署數(shù)據(jù)應(yīng)用，不論其將部署在原有數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)中，亦或私有云甚至是公有云的環(huán)境。這種機(jī)構(gòu)將提供給用戶極大的靈活性，代碼編寫一次，可以運(yùn)行在任何環(huán)境中，同時(shí)保證DBA的運(yùn)維體驗(yàn)一致！

首先目標(biāo)是統(tǒng)一IBM自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)代碼。新發(fā)布的云上關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)引擎dashDB、經(jīng)典的DB2 11版本、適合私有云部署的dashDB on Local、IBM Hadoop BigInsights和未來(lái)即將發(fā)布的新一代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一體機(jī)設(shè)備PDA，都將構(gòu)建在統(tǒng)一的分析引擎代碼上，用戶將可以實(shí)現(xiàn)代碼僅寫一次，隨處部署運(yùn)行。對(duì)于DBA而言，不論在哪種庫(kù)進(jìn)行操作，操作處理模式統(tǒng)一。對(duì)于已經(jīng)部署在某個(gè)平臺(tái)上的用戶而言，未來(lái)不論是遷移到云上或構(gòu)建自身的私有云環(huán)境，數(shù)據(jù)以及應(yīng)用都將平滑遷移。對(duì)于工具的開發(fā)商而言，僅認(rèn)證一個(gè)平臺(tái)，就可以平滑支持其它所有的平臺(tái)。

因此，不論用戶目前還在使用傳統(tǒng)的Power架構(gòu)，采用DB2支撐其核心交易體統(tǒng)，它可以逐步升級(jí)到DB2 11版本，享受到未來(lái)過(guò)渡到云的通用分析引擎能力。若用戶即將部署私有云環(huán)境，可以采用dashDB on Local的方案，它基于容器進(jìn)行部署，可以支撐PB級(jí)數(shù)據(jù)的海量擴(kuò)展，同時(shí)具備通用SQL數(shù)據(jù)庫(kù)引擎能力，運(yùn)維體驗(yàn)、開發(fā)接口與其使用核心交易DB2保持一致。或直接采用PDA的方案，它一體化軟、硬件實(shí)現(xiàn)方式，可以更簡(jiǎn)化運(yùn)維管理，但管理體驗(yàn)、開發(fā)方式也和核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)保持一致。用戶若直接基于公有云的服務(wù)，開發(fā)各種應(yīng)用，其上的dashDB云數(shù)據(jù)服務(wù)，和云下的數(shù)據(jù)庫(kù)管理、開發(fā)體驗(yàn)也是保持一致。最后即使用戶選擇使用Hadoop來(lái)存儲(chǔ)其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，內(nèi)置的BigSQL引擎，其運(yùn)維管理、開發(fā)接口也和其在使用的核心交易數(shù)據(jù)庫(kù)保持一致的體驗(yàn)！看到現(xiàn)在，你是否覺得很Cool！不論是交易負(fù)載亦或分析負(fù)載，不論是云下使用還是云上開發(fā)運(yùn)維，所有的技能、軟件資產(chǎn)都得到了保護(hù)，你的云化大計(jì)有了充分的保障！

對(duì)于數(shù)據(jù)已經(jīng)存放到了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，制定數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放的策略并不現(xiàn)實(shí)。因此數(shù)據(jù)離散化存放，多庫(kù)存儲(chǔ)將是最可能的現(xiàn)實(shí)。對(duì)用戶而言，如何進(jìn)行統(tǒng)一訪問(wèn)接口，透明訪問(wèn)所有的數(shù)據(jù)源，或在不同數(shù)據(jù)源中遷移數(shù)據(jù)，將成為一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。IBM提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)的通用引擎Fluid Query Engine，它充分考慮客戶的數(shù)據(jù)虛擬化的現(xiàn)實(shí)，統(tǒng)一接口，解決客戶難題。

由此，通過(guò)Common Analytics Engine以及Fluid Query Engine，統(tǒng)一基礎(chǔ)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)代碼，簡(jiǎn)化應(yīng)用訪問(wèn)不同數(shù)據(jù)的接口，從而實(shí)現(xiàn)用戶的云下云上數(shù)據(jù)訪問(wèn)體驗(yàn)一致，保護(hù)已有開發(fā)IT資產(chǎn)，助力用戶早日實(shí)現(xiàn)云化大計(jì)！

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