大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的十個前沿方向（上）

大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的十個前沿方向（上）

Ten Fronties for Big Data Technologies (Part A)

吳甘沙，男，現(xiàn)任英特爾中國研究院院長。2000年加入英特爾，先后在編程系統(tǒng)實驗室與嵌入式軟件實驗室承擔(dān)了技術(shù)與管理職位，期間參與或主持的研究項目有受控運行時、XScale微架構(gòu)、眾核架構(gòu)、數(shù)據(jù)并行編程及高生產(chǎn)率嵌入設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)工具等。2011年晉升為首席工程師，共同領(lǐng)導(dǎo)了公司的大數(shù)據(jù)中長期技術(shù)規(guī)劃，主持大數(shù)據(jù)方面的研究，工作重點為大數(shù)據(jù)內(nèi)存分析與數(shù)據(jù)貨幣化。在英特爾工作期間，發(fā)表了10余篇學(xué)術(shù)論文，有23項美國專利（10余項成為國際專利），14項專利進(jìn)入審核期。

1 引言

“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展與IT產(chǎn)業(yè)其他領(lǐng)域的發(fā)展相輔相成，近年來互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和高性能計算等方面的高速發(fā)展從內(nèi)涵上不斷推動大數(shù)據(jù)的技術(shù)演進(jìn)，從外延上不斷延展大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍。

多年來，筆者有幸接觸國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大數(shù)據(jù)研究，2014年底受清華數(shù)據(jù)科學(xué)研究院之邀，把所見、所得、所思總結(jié)為《大數(shù)據(jù)的十個技術(shù)前沿》的演講。這次得到《大數(shù)據(jù)》雜志邀請，將其改為綜述文章，并分為3期刊出，分別為：膨脹宇宙、巴別之難、數(shù)據(jù)有價；軟硬兼施、多快好省、天下三分、分久必合；精益求精、人機(jī)消長、智能之爭。筆者嘗試從廣度視角介紹大數(shù)據(jù)發(fā)展前沿的一些技術(shù)趨勢和實踐。限于篇幅，論述可能不夠嚴(yán)密，介紹可能不夠深入，唯愿拋磚引玉，激發(fā)同仁的思考和討論。

2 十大前沿方向綜述

大數(shù)據(jù)的根本出發(fā)點是指數(shù)思維方式。美國未來研究院（Institute of the Future）的發(fā)起人Roy Amara提出的Amara法則[1]認(rèn)為人們往往會高估技術(shù)的短期影響力，而低估技術(shù)的長期影響力。數(shù)據(jù)總量的積累正是如此，在經(jīng)歷很長時間的緩慢增長之后，增長斜率會突然在一個臨界點后急劇增加，變?yōu)楸ㄊ皆鲩L。人們常說：“最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于人類歷史上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量總和的90%”、“現(xiàn)在產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量每兩年翻一番”。所有這些橋段都指向同一個現(xiàn)象——指數(shù)增長效應(yīng)。

在過去50年里，指數(shù)效應(yīng)的主要驅(qū)動力是摩爾定律。英特爾的聯(lián)合創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）預(yù)言：每過18個月，晶體管數(shù)量翻一番，相應(yīng)地中央處理器（central processing unit，CPU）性能翻番，成本折半，功耗折半。這種指數(shù)增長以鏈?zhǔn)椒磻?yīng)的方式波及各個方面，如磁介質(zhì)機(jī)械硬盤的容量增長以及主干網(wǎng)帶寬的增長，甚至是每美元能夠買到的數(shù)碼相機(jī)的像素數(shù)都呈現(xiàn)了指數(shù)級的增長效應(yīng)。最后，帶來了數(shù)據(jù)的摩爾定律。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的拐點已經(jīng)到來，目前正在逐漸成為經(jīng)濟(jì)活動的主要承載者。數(shù)據(jù)被稱為資產(chǎn)、原油、原材料、貨幣，無論哪種形容的方法都不過分。據(jù)IDC預(yù)測：2020年，70億人的數(shù)據(jù)化生存以及500億個互聯(lián)設(shè)備的感知、互聯(lián)和智能，將產(chǎn)生35 ZB的數(shù)據(jù)。1 ZB相當(dāng)于1 000 EB，目前谷歌公司的數(shù)據(jù)量級為數(shù)十EB，這就意味著，一年將產(chǎn)生相當(dāng)于1 000個谷歌公司的數(shù)據(jù)量。

從數(shù)據(jù)中提取出價值，海量數(shù)據(jù)才有存在的意義。大數(shù)據(jù)的生命周期和價值鏈條通?？梢苑殖?個階段：數(shù)據(jù)生成、獲取、存儲和分析。目前主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)基本上是為了解決這4個問題。本文提到的10個技術(shù)前沿，基本上都落到這4個需求里，但總體來看又可以分成三大類。

● 解決數(shù)據(jù)本身的問題。分別為膨脹宇宙、巴別之難、數(shù)據(jù)有價。

● 解決大量的數(shù)據(jù)前提下，如何能夠?qū)崟r計算的問題。這里涉及技術(shù)手段與范式變遷，分為軟硬兼施、多快好省、天下三分、分久必合。

● 分析如何能夠提取更好、更精確的價值問題。分別為精益求精、人機(jī)消長、智能之爭。

本期主要介紹膨脹宇宙、巴別之難、數(shù)據(jù)有價3個技術(shù)前沿。

3 前沿方向一：膨脹宇宙

面對數(shù)據(jù)量的爆炸，IDC創(chuàng)造了一個名詞——數(shù)據(jù)宇宙（data universe）。現(xiàn)在單機(jī)硬盤的容量已在TB級別，而商業(yè)公司的數(shù)據(jù)存儲量級從PB到EB再到ZB，甚至再到下一步Y(jié)B（美國國家安全局已經(jīng)在猶他規(guī)劃YB級別的數(shù)據(jù)中心）。與之對應(yīng)的是存儲技術(shù)的突飛猛進(jìn)：存儲介質(zhì)技術(shù)發(fā)展、單服務(wù)器設(shè)計突破、分布式文件系統(tǒng)創(chuàng)新以及形形色色的分布式數(shù)據(jù)庫爆發(fā)。

3.1 不斷涌現(xiàn)的新存儲介質(zhì)

近年來，新的存儲介質(zhì)不斷涌現(xiàn)，在性能和成本上都取得了長足的進(jìn)步，構(gòu)成了大數(shù)據(jù)發(fā)展的基礎(chǔ)。

首先，磁介質(zhì)的機(jī)械硬盤技術(shù)快速發(fā)展，單碟容量在TB級別翻倍增長。

其次，固態(tài)硬盤（solid state drives，SSD）獲得了廣泛普及，對革新存儲體系結(jié)構(gòu)起到畫龍點睛的作用，例如SAP HANA[2]架構(gòu)。又如AWS的SSD存儲I2，Databricks用它在2014年的Daytona Gray類Sort Benchmark奪魁（并列）。

第三，PCIe SSD和閃存存儲（flash storage）更為激進(jìn)。從特立獨行的Fusion-io到眾望所歸的NVMe，以其輕量級棧、低CPU開銷、直接閃存訪問帶來高吞吐量和高IOPS（input/output operations per second，每秒進(jìn)行讀寫（I/O）操作的次數(shù)）。

第四，包含閃存和磁盤的混合存儲或聯(lián)合存儲是對軟硬件協(xié)同設(shè)計的創(chuàng)新。谷歌公司的Janus智能地把數(shù)據(jù)在閃存和磁盤之間進(jìn)行分配和遷移，閃存只存放1%的數(shù)據(jù)，卻能服務(wù)28%的讀操作。

第五，下一代非易失性隨機(jī)訪問存儲器（non-volatile random access memory，NVRAM）也將漸漸走上舞臺中央，它的特點包括訪問性能接近動態(tài)隨機(jī)存取存儲器（dynamic random access memory，DRAM）（最短時延為DRAM的2倍）、容量大、數(shù)據(jù)不易失、字節(jié)尋址（閃存只能塊訪問）等。這些特性將改寫整個存儲體系結(jié)構(gòu)的版圖，必將帶來內(nèi)存空間和文件系統(tǒng)的融合。

第六，磁帶在超大規(guī)模數(shù)據(jù)備份和管理上仍有一席之地。谷歌公司作為世界上最大的磁帶機(jī)買家，利用磁帶對EB級別的數(shù)據(jù)進(jìn)行備份和管理，并通過位置隔離、應(yīng)用層問題隔離、存儲問題隔離、存儲介質(zhì)問題隔離等多種混合手段保證數(shù)據(jù)的可用性。

3.2 不斷突出的單服務(wù)器的存儲極限

在新存儲介質(zhì)層出不窮的同時，單服務(wù)器的存儲極限也在不斷突破。從2008年到2014年，主流單服務(wù)器內(nèi)存從8 GB發(fā)展到現(xiàn)在的96～192 GB。貨架產(chǎn)品里，單服務(wù)器最高內(nèi)存容量可達(dá)48 TB。在硬盤方面，從2008年到2014年，主流單服務(wù)器磁盤容量從1 TB發(fā)展到48 TB。

2014年9月，英特爾開發(fā)者峰會展示了2U服務(wù)器可以容納1.5 TB內(nèi)存和100 TB硬盤，使高密度部署更上臺階。微軟公司在同年10月份宣布推出的Azure G系列虛擬機(jī)，能夠提供單虛擬機(jī)448 GB內(nèi)存。這不但推動了大數(shù)據(jù)“內(nèi)存計算[2,3]”的普及，而且模糊了內(nèi)存和磁盤的邊界，越來越多內(nèi)存被用于緩存，甚至當(dāng)成RAM Disk使用[4]。

3.3 創(chuàng)新的分布式文件系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展起始于分布式文件系統(tǒng)（distributed file system，DFS）。當(dāng)前，分布式文件系統(tǒng)以Apache HDFS為主，但用戶需求在持續(xù)變化。一方面，數(shù)據(jù)中心的資源開始統(tǒng)一管理調(diào)度，分離的小集群被轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的大集群，對存儲系統(tǒng)的容量上限、存儲的空間效率、訪問控制和數(shù)據(jù)安全有了更高的要求。另一方面，存儲系統(tǒng)的使用模式由周期性的批處理應(yīng)用變成了交互式的查詢和實時流式應(yīng)用。

下面簡單描述分布式文件系統(tǒng)的幾個最新發(fā)展。

首先，HDFS（Hodoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系統(tǒng)）新實現(xiàn)的HDFS緩存功能允許用戶把某些常用數(shù)據(jù)塊保留在堆外內(nèi)存中，一方面可以增加數(shù)據(jù)帶寬，減少時延；另一方面，可以用于不同應(yīng)用之間的高速數(shù)據(jù)共享。

第二，支持分層的存儲設(shè)備。數(shù)據(jù)中心一般都有內(nèi)存、SSD和硬盤等存儲設(shè)備，新型非易失存儲器（nonvolatile memory，NVM）也呼之欲出，還有各類傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)，如SAN（存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)）、NAS（網(wǎng)絡(luò)附屬存儲）和NETFS（網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)）。因此，HDFS推出新功能heterogeneous storages（HDFS-2832）以支持異構(gòu)的存儲設(shè)備，適用不同應(yīng)用的存儲需求。

第三，加密文件系統(tǒng)?，F(xiàn)在的典型部署是一個大集群容納所有用戶，由此帶來的問題就是數(shù)據(jù)安全。HDFS的新功能——加密式文件系統(tǒng)（HADOOP-10150），使用AES-CTR加密算法，能夠透明地對HDFS上的文件塊加密、解密，并且只有很小的性能損失。

第四，內(nèi)存文件系統(tǒng)，如RAMCloud[6]。它是由成千上萬臺普通服務(wù)器的主存組成的大規(guī)模存儲系統(tǒng)，所有信息都存儲在這些快速的DRAM中，內(nèi)存取代了傳統(tǒng)系統(tǒng)中的硬盤，而硬盤只作為備份使用。其目標(biāo)是同時實現(xiàn)大規(guī)模（100～1 000 TB）和低時延（5～10 ms），比目前系統(tǒng)快100～1 000倍。在Spark[4]軟件棧中也加入了內(nèi)存文件系統(tǒng)Tachyon，特別適合迭代式的計算需求以及多應(yīng)用共享數(shù)據(jù)。

最后值得一提的是糾刪碼（erasure coding），它最早應(yīng)用于通信領(lǐng)域，通過編碼機(jī)制實現(xiàn)傳輸過程中容錯甚至糾錯，如今它也被用到了大數(shù)據(jù)方向。英特爾公司和Cloudera公司一起推出了一種新的糾刪碼實現(xiàn)。

3.4 蓬勃發(fā)展的NoSQL數(shù)據(jù)庫

同時，基于DFS技術(shù)和MapReduce技術(shù)的演進(jìn)，發(fā)展出品類豐富的NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)[3,6～12]。NoSQL數(shù)據(jù)庫摒棄了關(guān)系模型的約束，弱化了一致性的要求，從而獲得水平擴(kuò)展能力，支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。其模式自由（schema free），不再堅持SQL查詢語言，因此催生了多種多樣的數(shù)據(jù)庫類型，目前被廣為接受的如下。

（1）類表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫

類表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫是最早出現(xiàn)且在模式上也是最接近于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的NoSQL數(shù)據(jù)庫，但多采用列存儲。其源頭是谷歌公司的BigTable[7]，并且在此之上發(fā)展出HBase、Hypertable、Cassandra和著重安全的Accumulo（美國國家安全局使用）。

（2）文檔數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)保存載體是XML或JSON文件，從而能夠支持靈活豐富的數(shù)據(jù)模型。一般文檔數(shù)據(jù)庫可以通過鍵值或內(nèi)容進(jìn)行查詢。MongoDB是典型的文檔數(shù)據(jù)庫，也是DB Engines數(shù)據(jù)庫排行榜中排名最前的NoSQL數(shù)據(jù)庫（前10名當(dāng)中只有兩個NoSQL數(shù)據(jù)庫，另一個是Cassandra）。

（3）鍵—值存儲

因其易用性和普適性形成了NoSQL家族中最大的一支。鍵—值是最簡單的一種數(shù)據(jù)模型，在此之上可以實現(xiàn)更豐富的數(shù)據(jù)模型。目前，基于不同一致性和存儲介質(zhì)（內(nèi)存、SSD或硬盤）形成了很多選擇。比如，亞馬遜Dynamo[9]以最終一致性為主，而Berkeley DB[10]則保證串行一致性；Memcached[11]和Redis是基于主內(nèi)存的，而BigTable一族則是基于磁盤的。

除了上面3種數(shù)據(jù)庫類型外，值得一提的是圖數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)存儲在高效的圖結(jié)構(gòu)中，典型代表是Neo4j。另一個案例，由谷歌公司工程師開發(fā)的開源圖數(shù)據(jù)庫Cayley針對Linked Data和圖數(shù)據(jù)（如語義網(wǎng)絡(luò)和社交網(wǎng)絡(luò)）。

在NoSQL的蓬勃發(fā)展中，其重要理論支持“CAP（consistency，availability，partition tolerance）理論”也在演進(jìn)。傳統(tǒng)上CAP必須保證P（partition tolerance，分區(qū)容錯性），而在C（consistency，一致性）、A（availability，可用性）中取舍。Eric Brewer在名為《CAP理論十二周年回顧：“規(guī)則”變了》[12]一文中指出：CAP理論的3選2這一結(jié)論太過簡單化，實際情況要更復(fù)雜。首先，在同一數(shù)據(jù)中心，分區(qū)的情況很少出現(xiàn)，意味著在系統(tǒng)不存在分區(qū)的情況下未必要犧牲C或A；其次，C和A之間的取舍可以在同一系統(tǒng)內(nèi)以非常細(xì)小的顆粒度反復(fù)發(fā)生，其取決于特定的操作、數(shù)據(jù)或用戶；再者，這3種性質(zhì)都不是非黑即白的，每個屬性都有多種度量。在這個前提下，CAP理論的應(yīng)用會更加復(fù)雜。Eric提出：CAP要在大部分時候允許完美的C和A；當(dāng)分區(qū)存在或者可以感知時，需要定義一種策略來探知其存在，并根據(jù)CAP理論的指導(dǎo)對其進(jìn)行處理。換句話說，創(chuàng)建一個CAP全都有的系統(tǒng)是可能的。

NoSQL一般損失強(qiáng)一致性以換取性能，而抽樣方法允許用戶犧牲精度，以加快大規(guī)模數(shù)據(jù)集上查詢的響應(yīng)速度。其代表為BlinkDB，主要思想包括兩個方面：一個是自適應(yīng)優(yōu)化框架，從原始數(shù)據(jù)中建立和維護(hù)一個多維度的采樣集合；另一個是動態(tài)采樣策略，根據(jù)查詢的精度和響應(yīng)時間要求，決定采樣數(shù)據(jù)的規(guī)模。在VLDB 2012的展示上，BlinkDB使用100個Amazon EC2節(jié)點組成的機(jī)群處理17 TB的數(shù)據(jù)，能夠在2 s之內(nèi)響應(yīng)一系列的查詢，速度是Hive的200倍，而錯誤率也被控制在2%～10%。

在NoSQL提出近4年后，來自The 451 Group的Matthew Aslett在2011年提出了NewSQL[13]數(shù)據(jù)庫的概念。NewSQL既能提供近似NoSQL的性能和可擴(kuò)展性，又能提供類似于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫那樣的關(guān)系模型、事務(wù)和SQL語言接口。從架構(gòu)或者實現(xiàn)角度來看，NewSQL系統(tǒng)可以分成三大類。

（1）使用全新的架構(gòu)

該類又可以分成兩類：第一類系統(tǒng)一般使用shared-nothing（無共享）架構(gòu)，所有的節(jié)點都具有處理事務(wù)的能力，系統(tǒng)具有近似線性的擴(kuò)展能力，其可以是通用的數(shù)據(jù)庫（如Google Spanner[3]）或者為某種特定場合設(shè)計的數(shù)據(jù)庫（如VoltDB[14]）；第二類系統(tǒng)則使用主從架構(gòu)，有專門的節(jié)點進(jìn)行事務(wù)處理，這種設(shè)計使得系統(tǒng)的擴(kuò)展能力會受到一定限制。

（2）各種MySQL存儲引擎

MySQL是一個高度可擴(kuò)展的架構(gòu)，可以根據(jù)特定的應(yīng)用場景為MySQL編寫各種存儲引擎，比較出名和成熟的有TokuDB、MemSQL、ScaleDB等。最新版本的MySQL 6.5既支持傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型，又支持鍵值對數(shù)據(jù)模型，此外還支持Memcached的訪問協(xié)議。

（3）透明數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)

與Cobar很相似，能夠自動地對數(shù)據(jù)分區(qū)，并進(jìn)行分布式事務(wù)管理，如dbShards、Scalearc和ScaleBase等。

作為NewSQL的一種主流，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫以其優(yōu)越性能成為新寵，主要包括兩類：一類是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫加上內(nèi)存選項，如Oracle 12c[15]（包括Exalytics和Exadata）、IBM DB2帶BLU加速以及微軟SQL Server 2014等；另一類是完全重起爐灶設(shè)計的新型數(shù)據(jù)庫，包括Altibase、MemSQL、VoltDB、EXASOL、H20和SAP HANA等。不斷增加的內(nèi)存容量也為商業(yè)數(shù)據(jù)分析帶來了新的可能：hybrid transaction/analytical processing（HTAP）在同一片內(nèi)存中完成事務(wù)性的數(shù)據(jù)存取與分析過程，消除了數(shù)據(jù)ETL的代價。

Hadoop不支持ACID事務(wù)限制了其應(yīng)用場景，如刪除舊的記錄、更新表格中任意一項等均無法在Hadoop生態(tài)圈的工具中完成。因此，Hadoop最新推出的特性也體現(xiàn)了NewSQL的影響。首先是Hive，從0.14版本開始能夠在給定的限制下支持NewSQL操作；隨后HBase也開始支持Transaction操作。

針對執(zhí)行時間較長的操作，Hive推出了LLAP優(yōu)化。其包括如下特性：有效降低啟動開銷；充分利用JIT優(yōu)化引擎；對于向量算子采用多線程執(zhí)行，并在這些線程之間共享元數(shù)據(jù)；異步I/O。這些優(yōu)化與Tez等執(zhí)行引擎相互獨立，協(xié)同工作，以加快Hive的查詢速度。被認(rèn)為是Hadoop接班人的Spark也啟動了稱為Tungsten的項目，對Spark的核心引擎進(jìn)行加速。Tungsten專注于改善Spark對內(nèi)存和CPU的利用情況，主要包括以下3個改動：使用程序語義以改善JVM的對象模型和垃圾收集功能；設(shè)計cache-aware的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以更好地利用層次存儲體系（memory hierarchy）；利用代碼生成（code generation），以更好地發(fā)揮現(xiàn)代編譯器和CPU的能力。

谷歌公司仍然推動著超大規(guī)模廣域數(shù)據(jù)庫研究的前沿，連續(xù)推出Metastore、Spanner和F1。尤其值得一提的是Spanner，可擴(kuò)展到幾百萬個機(jī)器節(jié)點，跨越成百上千個數(shù)據(jù)中心，具備幾萬億個數(shù)據(jù)庫行的規(guī)模。在最高抽象層面，Spanner就是一個數(shù)據(jù)庫，把數(shù)據(jù)分片存儲在許多Paxos狀態(tài)機(jī)上，這些機(jī)器位于遍布全球的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，通過復(fù)制技術(shù)實現(xiàn)全球可用性和地理局部性，保證即使面對大范圍的自然災(zāi)害時數(shù)據(jù)依然可用（它的開源克隆CockroachDB名字取自蟑螂，寓指其超強(qiáng)的生存能力）。與Spanner同時現(xiàn)身的是新一代的谷歌文件系統(tǒng)Colossus，它們將取代BigTable和上一代谷歌文件系統(tǒng)的核心地位。F1是建筑在Spanner之上的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。在上述的NoSQL/NewSQL數(shù)據(jù)庫上衍生出很多針對特定用途的數(shù)據(jù)庫。如OpenTSDB和KairosDB是基于HBase和Cassandra的時間序列數(shù)據(jù)庫。

傳統(tǒng)上，比較“小眾”的科學(xué)計算數(shù)據(jù)庫也開始向大數(shù)據(jù)融合，主要體現(xiàn)為并行數(shù)組數(shù)據(jù)庫（array DBMS）。目前得到最多關(guān)注的是SciDB，其作為開源的科學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫，設(shè)計初衷旨在提供多維數(shù)據(jù)管理，更好地支持具有科學(xué)計算特點的分析，比如它使用數(shù)組數(shù)據(jù)模型，允許行列交換，支持查詢語言和數(shù)學(xué)計算，性能上比傳統(tǒng)RDBMS快兩個數(shù)量級。另一個相關(guān)工作是TileDB，作為一個針對數(shù)組數(shù)據(jù)做優(yōu)化分塊（tiling）策略的存儲管理器，也將發(fā)展成為完整的分布式DBMS。它針對物理世界數(shù)據(jù)的高度skew和稀疏性，實現(xiàn)了非規(guī)則分塊的策略，從而達(dá)到更高效的存儲和負(fù)載均衡。

4 前沿方向二：巴別之難

圣經(jīng)里有一個巴別寓言：在人類文明初期，曾經(jīng)是“天下人用同一種口音語言說話”，人類語言相同，因而能夠高效地合作。于是他們聚在一起要造“一座城和一座塔，塔頂通天”。但是，神不容許人類破壞神所定的綱紀(jì)，所以一夜之間擾亂了人類的口音和語言，讓人類溝通困難，最終放棄建造工程，從而分布到不同的地方去。那個城叫巴別城，塔叫巴別塔。自此以后，“大一統(tǒng)”成為人類的夢想，但是語言障礙是最大的阻礙。

數(shù)據(jù)世界也面臨同樣的問題。不同來源、不同地方的數(shù)據(jù)用不同語言（格式）表示，即使相同格式，其語意和度量衡也可能不同。這些因素極大地阻礙了數(shù)據(jù)共享，限制了數(shù)據(jù)使用的范圍。另一方面，數(shù)據(jù)可能是不完備的，甚至是相互之間矛盾的，這樣導(dǎo)致了一個問題，即沒有辦法利用更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的價值。

為解決這些問題，Data Curation1https://www. ideals.illinois.edu/ handle/2142/3493應(yīng)運而生，中文可譯為“數(shù)據(jù)治理”。其原意是指在科學(xué)計算中的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、保存和復(fù)用。后來逐漸擴(kuò)展，數(shù)據(jù)治理包含在科學(xué)、人文、社會、教育所有領(lǐng)域，對數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)、獲取、質(zhì)保、增值、重用的活動。在這里強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)治理中與數(shù)據(jù)分享相關(guān)的技術(shù)——data munging / data wrangling（數(shù)據(jù)再加工）2http://www. quora.com/ What-is-datamunging。數(shù)據(jù)再加工是指把數(shù)據(jù)從原始格式中抽取出來，然后向其他格式轉(zhuǎn)化的過程。以前這個過程以手工為主，現(xiàn)在將逐漸變?yōu)榘胱詣雍妥詣舆^程。這是一個很難的題目，參考NP困難的提法，將其稱為DB困難。

數(shù)據(jù)再治理技術(shù)希望打破數(shù)據(jù)的語義隔閡。新科圖靈獎得主Michael Stonebraker目前就在做data wrangling。他的goby.com項目（如圖1https://www. ideals.illinois.edu/ handle/2142/3493所示），根據(jù)某些條件返回與suicide six相關(guān)的幾個選項，如何甄別這幾個選項是否代表著同一個東西。Stonebraker開發(fā)的Data Tamer系統(tǒng)能夠模擬人的推理思路，從不同的選項里面發(fā)現(xiàn)不同的線索。首先比較這些選項的源網(wǎng)站，接著進(jìn)入選項所指的網(wǎng)頁，分析數(shù)據(jù)的異同。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)一步發(fā)掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)描述的主體有很多特征，以這些這些特征為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)相似特征。通過證據(jù)的不斷疊加，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。

圖1 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)示例

Data Tamer技術(shù)的關(guān)鍵在于通過自動化的學(xué)習(xí)方式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。首先是在文本這種典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)；其次是發(fā)現(xiàn)重要的實體（entity）。而這一切都希望能夠通過自動化學(xué)習(xí)來完成。同樣在這個領(lǐng)域發(fā)力的還有Trifacta，該公司提出了“l(fā)ive in visualizations, not code”的口號，致力于讓用戶通過可視化完成data wrangling的工作。其基礎(chǔ)是專門針對data wrangling任務(wù)設(shè)計的DSL，追求靈活和擴(kuò)展的用戶也可以在Trifacta提供的DSL上編寫自己的腳本。

Data Wrangling下一步希望從半結(jié)構(gòu)化或者多結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)一步擴(kuò)展到完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如圖片和語音。

數(shù)據(jù)治理完畢和數(shù)據(jù)質(zhì)量提升以后，就是數(shù)據(jù)組織問題。

在今天的許多商業(yè)場景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫在數(shù)據(jù)治理上暴露出難以操作和缺乏彈性的缺點。Schroeder認(rèn)為Data Agility的重要性將不斷上升，其關(guān)鍵在于組織數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)組織的復(fù)雜性使得數(shù)據(jù)很難被及時利用，更遑論進(jìn)行實時更新，這極大地提高了數(shù)據(jù)使用成本3http://www. cio.com/article/ 2862014/bigdata/5-bigdata-technologypredictions-for-2015.html。

主流的大數(shù)據(jù)處理框架紛紛提升其數(shù)據(jù)描述和組織的靈活性。Spark在1.4版本中引入了稱為DataFrame的新API。一個DataFrame就是許多列數(shù)據(jù)的集合，每一列都是被命名的?？梢詫⑵淇醋鹘Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的表格或R/Python中的data frame，不同之處在于其支持許多優(yōu)化算子。DataFrame可由多種來源構(gòu)成，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件、Hive表格、外部數(shù)據(jù)庫或者RDD結(jié)構(gòu)。而GraphLab在圖數(shù)據(jù)之外，也開始支持表結(jié)構(gòu)SFrame。

另一個值得關(guān)注的數(shù)據(jù)組織工具是Apache的UIMA。IBMWatson在知識競賽jeopardy中戰(zhàn)勝了兩個此項目的前世界冠軍，其組織多種形態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)就是UIMA，它的優(yōu)點是組織數(shù)據(jù)以便于后期的分析。

5 前沿方向三：數(shù)據(jù)有價

數(shù)據(jù)作為未來經(jīng)濟(jì)的石油，自身必須有一個特性——價值。

數(shù)據(jù)的物理實質(zhì)是記錄在介質(zhì)上的比特。比特是可以低成本無限復(fù)制的，這就和物品稀缺性矛盾了。物品失去了稀缺性后，其價值也就趨近于零。所以，數(shù)據(jù)有價首先要確保數(shù)據(jù)的權(quán)利。

為了確保數(shù)據(jù)的權(quán)利，先要保證數(shù)據(jù)的安全。大數(shù)據(jù)的安全本身又分為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全、數(shù)據(jù)本身的安全以及數(shù)據(jù)使用中的安全。

有了數(shù)據(jù)權(quán)利和保障數(shù)據(jù)權(quán)利的數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)才能進(jìn)行定價。

5.1 數(shù)據(jù)權(quán)利

在互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)的存在形式已經(jīng)變得非常復(fù)雜。在整個價值鏈條中，有數(shù)據(jù)源頭、數(shù)據(jù)收集者、數(shù)據(jù)存儲者、數(shù)據(jù)使用者等。在多數(shù)商業(yè)場景下，他們都是不同客體。所以整個價值鏈中，權(quán)利的定義是一個重要的技術(shù)、商業(yè)和法律的課題。

如圖2所示，筆者初步認(rèn)為有如下5個基本權(quán)利。

● 擁有權(quán)。必須明確數(shù)據(jù)的擁有權(quán)，像其他的物理財產(chǎn)一樣，擁有權(quán)可以出現(xiàn)變更和分割。

● 數(shù)據(jù)隱私權(quán)。即明確什么數(shù)據(jù)能夠披露、什么數(shù)據(jù)不能披露、披露到什么樣的粒度。

圖2 數(shù)據(jù)的權(quán)利

● 數(shù)據(jù)許可權(quán)。哪些人在什么時間有權(quán)利看數(shù)據(jù)，是有約束的，比如今天允許給某個人看數(shù)據(jù)，明天就不允許。這個權(quán)利是可撤銷的，也是可轉(zhuǎn)移的。

● 數(shù)據(jù)審計權(quán)。監(jiān)督用戶按照某個規(guī)范許可使用數(shù)據(jù)。需要有一種審計機(jī)制，確保用戶按照約定的許可規(guī)范使用數(shù)據(jù)。

● 數(shù)據(jù)分紅權(quán)?；跀?shù)據(jù)外部性，獲得數(shù)據(jù)使用許可的一方在反復(fù)使用數(shù)據(jù)中會產(chǎn)生新的價值，那么數(shù)據(jù)擁有者有沒有可能得到分紅？

5.2 數(shù)據(jù)安全

保障數(shù)據(jù)權(quán)利的核心是數(shù)據(jù)的安全問題。既有傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)安全問題，也有復(fù)雜的數(shù)據(jù)內(nèi)容安全問題。

信息系統(tǒng)安全主要是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全控制，正在迅速地發(fā)展成熟。以Hadoop為例，加入了基于Kerberos的用戶和服務(wù)鑒權(quán)、HDFS文件和數(shù)據(jù)塊權(quán)限控制。比如Apache Accumulo是一個開源數(shù)據(jù)庫，美國國家安全局幾十個PB的數(shù)據(jù)存在這里，它采用了一種基于標(biāo)簽（label）的非常靈活的訪問控制機(jī)制。在HBase里面也利用coprocessor的機(jī)制實現(xiàn)了類似的訪問控制。

數(shù)據(jù)內(nèi)容安全超越了訪問控制和數(shù)據(jù)加密，更加復(fù)雜，可以稱為“動態(tài)數(shù)據(jù)安全”。動態(tài)數(shù)據(jù)安全是大數(shù)據(jù)安全特有的新問題。

動態(tài)數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生的原因是在監(jiān)控和審計數(shù)據(jù)使用的過程中，不能簡單地使用“允許/不允許”的靜態(tài)策略來管理數(shù)據(jù)訪問。數(shù)據(jù)一定要能被訪問，否則數(shù)據(jù)就不能流動。關(guān)鍵是要在數(shù)據(jù)被訪問和被加工的過程中動態(tài)地對數(shù)據(jù)流動方向、數(shù)據(jù)使用范圍、數(shù)據(jù)使用粒度進(jìn)行跟蹤和監(jiān)控。

數(shù)據(jù)監(jiān)控主要分以下幾個步驟完成。

（1）在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭進(jìn)行監(jiān)控和規(guī)劃

首先，個人對數(shù)據(jù)的控制?，F(xiàn)在個人用戶對自己的數(shù)據(jù)有了一定的控制能力，比如do not track功能可以防止互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商根據(jù)cookie不斷地跟蹤用戶行為，可以避免廣告的retargeting，比如在京東商城上看中一雙鞋，到了淘寶上它的廣告還是跟著消費者這種情況。

另外，個人數(shù)據(jù)的刪除。目前可以要求一些互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)提供商把個人的數(shù)據(jù)刪掉。值得一提的是MIT的創(chuàng)新項目OpenPDS（open personal data store），允許個人對自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和控制，在保護(hù)隱私的前提下向第三方提供數(shù)據(jù)，并且獲得價值。

（2）對數(shù)據(jù)分享的粒度進(jìn)行控制

數(shù)據(jù)脫敏或匿名化是目前數(shù)據(jù)安全中最熱的一個研究領(lǐng)域。如何保證開放數(shù)據(jù)里不泄露個人的隱私信息，是一個重大課題。在歷史上很多的數(shù)據(jù)開放都導(dǎo)致了這樣的問題。比如美國在線開放的匿名搜索數(shù)據(jù)，有人把這個跟美國選舉公開信息進(jìn)行了匹配，使得某些個人的隱私被暴露出來。

傳統(tǒng)的脫敏方法是去標(biāo)識符。比如一張表有姓名、年齡、性別、郵編和疾病幾列，姓名是可以唯一標(biāo)識個人的，叫做標(biāo)識符。針對隱私的攻擊方式還有很多。比如多數(shù)據(jù)源的相互匹配，Netflix嘗試在去標(biāo)識后開放了一些數(shù)據(jù)，但是有人把去標(biāo)識后的數(shù)據(jù)跟IMDB做了匹配，把一些有同性戀傾向的人找了出來，這就是多數(shù)據(jù)源的攻擊。而研究表明，根據(jù)年齡、性別和郵編的信息，有90%以上的概率可以定位個人，這些屬性叫準(zhǔn)標(biāo)識符，而這種攻擊基于數(shù)據(jù)概率分布。

要防止這些隱私攻擊，現(xiàn)在推出了很多技術(shù)，如K-anonymity[16]。K的意思是在所有準(zhǔn)標(biāo)識符都相同的組別里（比如，在上述的數(shù)據(jù)表例子中，年齡、性別和郵編都相同的所有數(shù)據(jù)記錄）保證至少有k個相同的記錄，從而提高單個記錄被多數(shù)據(jù)源交叉定位的難度。后續(xù)發(fā)展出了L-diversity[17]和T-Closeness[18]，繼續(xù)對跨組別敏感信息的統(tǒng)計分布提出更高的可區(qū)分度的要求。

2006年提出的差分隱私（differential privacy）[8]是近幾年最熱門的匿名化方法。這項技術(shù)提出，在數(shù)據(jù)中人為地插入噪聲，同時通過精確模型設(shè)定保證噪音的程度不足以干擾各種數(shù)據(jù)分析算法（已經(jīng)實際展示的有決策樹、分類、聚類等），這樣可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值（信息粒度）和數(shù)據(jù)安全的平衡。

（3）建立數(shù)據(jù)使用的安全框架

未來，數(shù)據(jù)使用能夠做到可用但不可見，相交但不相識。因為在幾乎所有的大數(shù)據(jù)場景下，真正重要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，其實原始數(shù)據(jù)不是必須被公開或者傳遞的。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，牽扯到以下幾種技術(shù)。

● 同態(tài)加密。典型的是CryptDB/ Monomi[19]，能夠在加密的數(shù)據(jù)庫上運行正常的SQL查詢，而不用擔(dān)心數(shù)據(jù)的明文被泄露，谷歌、SAP等公司都采用或借鑒了CryptDB的技術(shù)。

● 基于加密協(xié)議的多方安全計算。圖靈獎得主姚期智先生1982年開始研究這個問題，叫做“百萬富翁的窘境”：兩個百萬富翁要比誰更有錢，但是誰都不愿意說出自己的財富數(shù)值，這就是典型一種保護(hù)隱私下的多方安全計算場景。

● 基于可信計算環(huán)境的多方安全計算。前兩種需要涉及晦澀難懂的加密算法，而基于可信計算環(huán)境的多方安全計算對數(shù)據(jù)計算的改變最小，也最有前途。當(dāng)然，可信計算環(huán)境需要一些硬件支持。英特爾平臺上開發(fā)了TXT、TPM、VT-d，目的都是保證應(yīng)用計算環(huán)境是可信、可溯源的，計算中的數(shù)據(jù)被隔離保護(hù)。即將推出的下一個技術(shù)叫SGX[20]，它保證數(shù)據(jù)在磁盤和內(nèi)存里面都是加密的，只有載入CPU里面進(jìn)行計算的時候才是明文，更進(jìn)一步隔離了磁盤和內(nèi)存的物理攻擊機(jī)會。

（4）區(qū)塊鏈與零知識證明、多方安全計算等融合

在未來高度分布、去中心化場景下，可能會發(fā)展出各個數(shù)據(jù)實體之間不存在單個核心節(jié)點的安全控制機(jī)制。最典型的就是比特幣所依賴的區(qū)塊鏈（block chain）4http://www. bitcoin.org/ bitcoin.pdf, 2012技術(shù)被廣泛看好，將承擔(dān)全球規(guī)模的去中心化金融系統(tǒng)中事務(wù)記錄、支付、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和交易、智能合約等業(yè)務(wù)，以太坊（Ethereum）5http:// ethereum.org/ ethereum. html, 2013是實現(xiàn)這些業(yè)務(wù)的開放應(yīng)用開發(fā)環(huán)境。區(qū)塊鏈技術(shù)也將被應(yīng)用于個人數(shù)據(jù)控制（如上述OpenPDS的下一代Open Mustard Seed框架）和分布式數(shù)據(jù)存儲（如MaidSafe）。區(qū)塊鏈與零知識證明、多方安全計算等融合，將有可能成為下一代互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施平臺。

5.3 數(shù)據(jù)審計監(jiān)管的技術(shù)

系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)安全、使用安全都需要審計作為保證。所謂審計就是給出一個數(shù)據(jù)使用的條款，按照條款監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用。設(shè)計條款必須有形式化的描述，其目的在于讓非IT的專業(yè)領(lǐng)域人員編寫這些條款，如企業(yè)法務(wù)。如果一個企業(yè)的數(shù)據(jù)要開放給另外一個企業(yè)，需要法律人士給出邏輯嚴(yán)格的使用條例，條例的內(nèi)容本質(zhì)上不是IT范疇。同時，因為條例規(guī)范是形式化的，IT技術(shù)方案也可以據(jù)此對數(shù)據(jù)的使用進(jìn)行必要的審計監(jiān)控。

5.4 數(shù)據(jù)定價的技術(shù)

數(shù)據(jù)定價是最具挑戰(zhàn)性的研究方向，尚無成熟的研究成果。目前數(shù)據(jù)的定價有兩個依據(jù)：一是根據(jù)效用，二是根據(jù)稀缺性。數(shù)據(jù)效用簡單來說，就是數(shù)據(jù)使用的頻率，也可以理解為從分析結(jié)果逆推數(shù)據(jù)的淵源（lineage），從而量化各方數(shù)據(jù)對結(jié)果的貢獻(xiàn)度。稀缺性則是根據(jù)數(shù)據(jù)價值的密度以及歷史價格的稀缺性進(jìn)行定價。

5.5 數(shù)據(jù)咖啡館

基于上述這些前沿技術(shù)，英特爾中國研究院開發(fā)了一個數(shù)據(jù)分享原型平臺——數(shù)據(jù)咖啡館?？Х瑞^的寓意是讓不同的人能夠聚在一起進(jìn)行思想的碰撞，產(chǎn)生新的價值。數(shù)據(jù)咖啡館希望能夠讓不同方的數(shù)據(jù)碰在一起，產(chǎn)生新的價值。

許多獨立垂直電商或者線下行業(yè)用戶，僅靠其自身收集的消費者數(shù)據(jù)不足以對消費者建立精準(zhǔn)的營銷模型。因此，他們需要彼此間開放數(shù)據(jù)，甚至從通信、地圖等專業(yè)數(shù)據(jù)源持續(xù)地購買數(shù)據(jù)服務(wù)。

另一個案例是癌癥的研究和治療。癌癥是一個長尾病癥，過去50年癌癥的治愈率只提升了8%，在所有的疑難雜癥中是提升最少的，很大的原因是不同研究機(jī)構(gòu)癌癥的基因組樣本非常有限。但是，共享基因組樣本受到嚴(yán)格的隱私法律的限制。英特爾中國研究院希望通過技術(shù)創(chuàng)新把這些數(shù)據(jù)匯聚到一起，加速癌癥研究的技術(shù)突破?，F(xiàn)在，英特爾中國研究院跟美國幾家研究機(jī)構(gòu)有一個愿景：在2020年前，一天之內(nèi)一個癌癥患者來到醫(yī)院能夠完成全基因組測序，同時分析出致癌的基因，并且給出個性化的治療方案。

數(shù)據(jù)咖啡館的目標(biāo)就是幫助這樣的場景能夠持續(xù)、高效、低成本地運作。其創(chuàng)新點包括：集成了分布式云環(huán)境下的可信任大數(shù)據(jù)計算環(huán)境；形式化地描述數(shù)據(jù)使用規(guī)范；探索基于數(shù)據(jù)使用規(guī)范的程序檢查器，包括對代碼的靜態(tài)檢查以及對結(jié)果的動態(tài)檢查。

未來數(shù)據(jù)咖啡館的應(yīng)用場景：企業(yè)的數(shù)據(jù)擁有方是一方，但是沒有分析能力；具有分析能力的獨立的數(shù)據(jù)使用者又是一方。數(shù)據(jù)擁有方的IT人員準(zhǔn)備了數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)格式，商務(wù)和法務(wù)人員編寫數(shù)據(jù)使用規(guī)范。將數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)使用規(guī)范提交到數(shù)據(jù)咖啡館云。數(shù)據(jù)使用方的分析師們編寫分析代碼，并提交到云上。云首先對代碼進(jìn)行檢查，把它拆成預(yù)處理和全局分析兩部分，其中預(yù)處理部分在數(shù)據(jù)擁有方的防火墻內(nèi)執(zhí)行。發(fā)送前，在云內(nèi)先運行一個靜態(tài)的檢查器，根據(jù)數(shù)據(jù)使用規(guī)范檢查代碼的合法性。只有通過合法性檢查的代碼才會被送到數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行計算。然后，把階段性的處理結(jié)果送回云。在送回前，由動態(tài)檢查器對結(jié)果進(jìn)行審計檢查。只有完全符合數(shù)據(jù)使用規(guī)范，全局分析部分才能收到預(yù)處理結(jié)果，并在云里面完成最后的計算。這個架構(gòu)可以自然地衍生到多方的數(shù)據(jù)計算。

這個架構(gòu)創(chuàng)新點在于：數(shù)據(jù)的提供方和數(shù)據(jù)使用方實現(xiàn)了可控的隔離。原始數(shù)據(jù)和核心分析算法作為參與各方的核心資產(chǎn)，在計算過程中得到保護(hù)，并且計算過程不受保護(hù)措施干擾。英特爾中國研究院愿意與各位同仁在這一領(lǐng)域共同開展前沿研究。

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