時間：2023-06-05 10:17:36
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇大數據遷移方案，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
構筑統一數據平臺的挑戰
信息孤島式的基礎架構是當前許多醫院的現狀，如何構筑統一信息基礎架構，實現統一數據存儲平臺建設，是決定著醫院信息化能否進入2.0時代的關鍵。是實現從以業務為核心向以患者為核心的系統架構設計的基礎。數據存儲架構是否合理，不僅影響到醫院IT系統的采購成本，而且關乎醫院的運營成本。在構筑統一存儲平臺過程中，不斷以新換舊、推倒重來的革命式數據存儲平臺建設思路，在實踐中逐漸失去了吸引力；而基于存儲虛擬化技術實現存儲整合及統一管理的思路，在實踐中逐漸為廣大醫院客戶所接受。
數據存儲平臺的高性能挑戰
信息孤島式架構不便于管理及共享，但分散架構對數據存儲系統性能要求不會太高，而且某個業務系統出現性能問題，其影響也是局限的。但是，一旦采用了基于虛擬化的統一存儲平臺，該存儲平臺一定要有極高的性能，其總體性能絕對不能低于原有存儲系統性能總和。同時為保證關鍵業務獲得足夠資源，提供令人滿意的服務能力，統一存儲平臺一定要具備分區功能。另外還需要考慮分區之后如果不能根據策略實現流動，就會產生新的信息孤島。因此，一個具備分區功能的高性能存儲系統，同時分區之間數據可以按策略流動，是實現統一存儲平臺建設的關鍵。是醫院信息化邁入2.0時代的保障。
數據存儲平臺的高可用性挑戰
醫院業務系統需要不間斷運行，信息基礎架構，特別是存儲系知，基于存儲低層數據復制的解決方案是最成熟的。但是目前大多數醫院采用的存儲系統比較雜亂，在此基礎上通過存儲低層數據復制提升業務連續性，必須先通過虛擬化技術實現統一存儲整合，因此高可用性的統一存儲平臺是提升醫院服務質量的前提。PACS類大數據處理與管理
PACS類大數據以各種文件形式存在，該類數據具有明顯的時效性，一個患者在院住院期間，其相關數據訪問頻率高，而一旦患者出院，其相關數據就會逐漸轉為歸檔數據。因此PACS類大數據存儲要解決兩個問題：一個問題就是高性能訪問，專用的高性能文件設備可以大大提升用戶調片閱片效率；另一個問題是PACS類數據自動遷移歸檔，必須有一種行之有效的數據遷移方案，確保頻繁訪問的數據停留在快速存儲介質上，歸檔數據自動遷移到廉價慢速的存儲介質上。保證總體擁有成本（TCO）最低、性能最優。有效解決醫療“大數據”的檢索、加工及管理是醫院信息化面臨的巨大挑戰之一。醫療歷史數據歸檔及優化檢索
目前，醫院數據大量保存在相互獨立的存儲中，醫院技術人員疲于應付對這些歷史數據的管理和再利用。統一的歷史數據管理平臺，必須滿足標準開放、對象管理、法規遵從、指紋管理、多份存儲、壓縮和重復數據刪除、擴展能力等一系列高級
功能。更為重要的是，必須能夠支持對海量數據的聯合搜索和模糊索引，使檢索就像是醫院內的“Google”，基于元數據創建索引，保證醫生在統一的醫療內容池中快速檢索到需要的信息和數據。對醫院歷史數據及時歸檔以及歷史數據的日后檢索回調解決方案，成為醫院信息化的挑戰之一。構筑統一數據平臺的挑戰
信息孤島式的基礎架構是當前許多醫院的現狀，如何構筑統一信息基礎架構，實現統一數據存儲平臺建設，是決定著醫院信息化能否進入2.0時代的關鍵。是實現從以業務為核心向以患者為核心的系統架構設計的基礎。數據存儲架構是否合理，不僅影響到醫院IT系統的采購成本，而且關乎醫院的運營成本。在構筑統一存儲平臺過程中，不斷以新換舊、推倒重來的革命式數據存儲平臺建設思路，在實踐中逐漸失去了吸引力；而基于存儲虛擬化技術實現存儲整合及統一管理的思路，在實踐中逐漸為廣大醫院客戶所接受。數據存儲平臺的高性能挑戰
信息孤島式架構不便于管理及共享，但分散架構對數據存儲系統性能要求不會太高，而且某個業務系統出現性能問題，其影響也是局限的。但是，一旦采用了基于虛擬化的統一存儲平臺，該存儲平臺一定要有極高的性能，其總體性能絕對不能低于原有存儲系統性能總和。同時為保證關鍵業務獲得足夠資源，提供令人滿意的服務能力，統一存儲平臺一定要具備分區功能。另外還需要考慮分區之后如果不能根據策略實現流動，就會產生新的信息孤島。因此，一個具備分區功能的高性能存儲系統，同時分區之間數據可以按策略流動，是實現統一存儲平臺建設的關鍵。是醫院信息化邁入2.0時代的保障。
數據存儲平臺的高可用性挑
醫院業務系統需要不間斷運行，信息基礎架構，特別是存儲系知，基于存儲低層數據復制的解決方案是最成熟的。但是目前大多數醫院采用的存儲系統比較雜亂，在此基礎上通過存儲低層數據復制提升業務連續性，必須先通過虛擬化技術實現統一存儲整合，因此高可用性的統一存儲平臺是提升醫院服務質量的前提。PACS類大數據處理與管理
PACS類大數據以各種文件形式存在，該類數據具有明顯的時效性，一個患者在院住院期間，其相關數據訪問頻率高，而一旦患者出院，其相關數據就會逐漸轉為歸檔數據。因此PACS類大數據存儲要解決兩個問題：一個問題就是高性能訪問，專用的高性能文件設備可以大大提升用戶調片閱片效率；另一個問題是PACS類數據自動遷移歸檔，必須有一種行之有效的數據遷移方案，確保頻繁訪問的數據停留在快速存儲介質上，歸檔數據自動遷移到廉價慢速的存儲介質上。保證總體擁有成本（TCO）最低、性能最優。有效解決醫療“大數據”的檢索、加工及管理是醫院信息化面臨的巨大挑戰之一。醫療歷史數據歸檔及優化檢索
目前，醫院數據大量保存在相互獨立的存儲中，醫院技術人員疲于應付對這些歷史數據的管理和再利用。統一的歷史數據管理平臺，必須滿足標準開放、對象管理、法規遵從、指紋管理、多份存儲、壓縮和重復數據刪除、擴展能力等一系列高級功能。更為重要的是，必須能夠支持對海量數據的聯合搜索和模糊索引，使檢索就像是醫院內的“Google”，基于元數據創建索引，保證醫生在統一的醫療內容池中快速檢索到需要的信息和數據。對醫院歷史數據及時歸檔以及歷史數據的日后檢索回調解決方案，成為醫院信息化的挑戰之一。構筑統一數據平臺的挑戰
信息孤島式的基礎架構是當前許多醫院的現狀，如何構筑統一信息基礎架構，實現統一數據存儲平臺建設，是決定著醫院信息化能否進入2.0時代的關鍵。是實現從以業務為核心向以患者為核心的系統架構設計的基礎。數據存儲架構是否合理，不僅影響到醫院IT系統的采購成本，而且關乎醫院的運營成本。在構筑統一存儲平臺過程中，不斷以新換舊、推倒重來的革命式數據存儲平臺建設思路，在實踐中逐漸失去了吸引力；而基于存儲虛擬化技術實現存儲整合及統一管理的思路，在實踐中逐漸為廣大醫院客戶所接受。數據存儲平臺的高性能挑戰信息孤島式架構不便于管理及共享，但分散架構對數據存儲系統性能要求不會太高，而且某個業務系統出現性能問題，其影響也是局限的。但是，一旦采用了基于虛擬化的統一存儲平臺，該存儲平臺一定要有極高的性能，其總體性能絕對不能低于原有存儲系統性能總和。同時為保證關鍵業務獲得足夠資源，提供令人滿意的服務能力，統一存儲平臺一定要具備分區功能。另外還需要考慮分區之后如果不能根據策略實現流動，就會產生新的信息孤島。因此，一個具備分區功能的高性能存儲系統，同時分區之間數據可以按策略流動，是實現統一存儲平臺建設的關鍵。是醫院信息化邁入2.0時代的保障。
數據存儲平臺的高可用性挑
醫院業務系統需要不間斷運行，信息基礎架構，特別是存儲系知，基于存儲低層數據復制的解決方案是最成熟的。但是目前大多數醫院采用的存儲系統比較雜亂，在此基礎上通過存儲低層數據復制提升業務連續性，必須先通過虛擬化技術實現統一存儲整合，因此高可用性的統一存儲平臺是提升醫院服務質量的前提。PACS類大數據處理與管理
PACS類大數據以各種文件形式存在，該類數據具有明顯的時效性，一個患者在院住院期間，其相關數據訪問頻率高，而一旦患者出院，其相關數據就會逐漸轉為歸檔數據。因此PACS類大數據存儲要解決兩個問題：一個問題就是高性能訪問，專用的高性能文件設備可以大大提升用戶調片閱片效率；另一個問題是PACS類數據自動遷移歸檔，必須有一種行之有效的數據遷移方案，確保頻繁訪問的數據停留在快速存儲介質上，歸檔數據自動遷移到廉價慢速的存儲介質上。保證總體擁有成本（TCO）最低、性能最優。有效解決醫療“大數據”的檢索、加工及管理是醫院信息化面臨的巨大挑戰之一。醫療歷史數據歸檔及優化檢索/目前，醫院數據大量保存在相互獨立的存儲中，醫院技術人員疲于應付對這些歷史數據的管理和再利用。統一的歷史數據管理平臺，必須滿足標準開放、對象管理、法規遵從、指紋管理、多份存儲、壓縮和重復數據刪除、擴展能力等一系列高級
功能。更為重要構筑統一數據平臺的挑戰
信息孤島式的基礎架構是當前許多醫院的現狀，如何構筑統一信息基礎架構，實現統一數據存儲平臺建設，是決定著醫院信息化能否進入2.0時代的關鍵。是實現從以業務為核心向以患者為核心的系統架構設計的基礎。數據存儲架構是否合理，不僅影響到醫院IT系統的采購成本，而且關乎醫院的運營成本。在構筑統一存儲平臺過程中，不斷以新換舊、推倒重來的革命式數據存儲平臺建設思路，在實踐中逐漸失去了吸引力；而基于存儲虛擬化技術實現存儲整合及統一管理的思路，在實踐中逐漸為廣大醫院客戶所接受。數據存儲平臺的高性能挑戰信息孤島式架構不便于管理及共享，但分散架構對數據存儲系統性能要求不會太高，而且某個業務系統出現性能問題，其影響也是局限的。但是，一旦采用了基于虛擬化的統一存儲平臺，該存儲平臺一定要有極高的性能，其總體性能絕對不能低于原有存儲系統性能總和。同時為保證關鍵業務獲得足夠資源，提供令人滿意的服務能力，統一存儲平臺一定要具備分區功能。另外還需要考慮分區之后如果不能根據策略實現流動，就會產生新的信息孤島。因此，一個具備分區功能的高性能存儲系統，同時分區之間數據可以按策略流動，是實現統一存儲平臺建設的關鍵。是醫院信息化邁入2.0時代的保障。數據存儲平臺的高可用性挑戰.
借云之勢
曙光公司無錫云計算中心目前已經有200多個云應用，數據存儲總量也超過了10PB。如此龐大的數據，每天的存儲、管理成本對數據的擁有者來說是一個極大的負擔。用歷軍的話來說，這些數據就像是沉睡的金礦，必須找到一個最有效的方法對數據進行組織、整合、分類、檢索，深入挖掘數據的內在價值，同時還要降低管理成本，只有這樣才能讓這些數據閃光。開啟金礦的鑰匙就是大數據解決方案。
為了更好地處理這些海量數據，曙光公司兩年前開始研發一種新的架構——海量數據檢索處理系統，這就是XData大數據一體機的前身，因為當時還沒有大數據這個概念。“XData是我們為在自己的云數據中心里提供數據挖掘服務做的鋪墊。”歷軍表示，曙光的大數據戰略可以概括為8個字：“平臺一體，智匯應用”。“平臺一體”包含多層含義：首先，大數據解決方案必須是存儲、分析和應用三位一體；其次，XData大數據一體機實現了軟硬件一體化，監控與管理一體化，產品與服務一體化，以及多種數據類型處理一體化。“智匯應用”表明，大數據天生具有鮮明的行業屬性，因此大數據解決方案必須與行業需求和特色相結合，從行業切入、逐層遞進，才能達到事半功倍的效果。
相比云計算，大數據從概念辨析到落地應用這中間所用的時間似乎縮短了很多。有人說，這是云計算的功勞，因為云計算在技術、觀念、應用和商業模式等方面給大數據的應用做了很好的鋪墊。過去幾年中，曙光公司在云計算方面的布局與積淀為今天大數據戰略的實施奠定了良好的基礎。2013年，曙光公司將開通烏魯木齊、哈爾濱、寧波三個城市的云計算中心，這樣一來曙光在國內自投建設和負責運營的云計算中心總量將達10個。“用云的方式實現數據的分析與挖掘是未來的一個趨勢。”歷軍表示，“我們現在主要銷售大數據的解決方案，隨著大數據技術走向成熟，軟件更加完備，未來我們很可能會基于云提供大數據的分析服務。”
大數據廠商要全面
“大數據廠商一定要全面。數據挖掘不是一個存儲廠商能獨自完成的事。”歷軍表示，“大數據廠商必須具備很強的綜合實力，能夠提供包括計算、存儲、分析和應用等在內的整體解決方案。XData大數據一體機的推出證明曙光已經具備了這種綜合實力。”
時至今日，曙光在很多人心目中還是高性能計算領先者的形象。其實，這已經是老黃歷了。曙光不僅擁有高性能計算產品，還有豐富的存儲、軟件產品，能夠提供云計算整體解決方案，在大數據方面還有分析軟件及工具等。歷軍表示：“我們一直在關注一些有技術特色的廠商，也曾經有過一系列成功收購，未來還希望繼續通過收購等資本運作方式，不斷增強自身的技術實力。”
大數據解決方案本身就是軟硬件一體的，其中軟件扮演著十分重要的角色。進軍大數據領域對曙光的軟件業務來說既是一種挑戰，又是一個機遇。目前，曙光軟件研發人員的數量以及對軟件研發的投入都已經超過了硬件。曙光公司副總裁邵宗有表示：“我們的策略是在打造具有國際先進水平的硬件產品基礎上，大力發展軟件及服務業務。比如，我們希望用高品質的刀片承載不同的軟件與應用，為客戶提供云計算解決方案、大數據解決方案等。”
過去這些年曙光一直在做系統，從最初的以硬件為核心的計算機系統，到現在的以軟件和服務為核心的信息系統。曙光希望做一個有價值的信息系統提供商，大數據正是實現這一目標的關鍵所在。歷軍透露，再過幾個月，曙光旗下將出現一個獨立運作的軟件公司。
鮮明的行業屬性
曙光為銀聯提供的離線交易數據分析平臺已經投入了使用。銀聯為了控制信用卡使用風險，就必須掌握和洞察消費者的行為，若想達到此目的，非大數據解決方案不可。銀聯的結構化和非結構化數據統一共享處理平臺就構建在曙光XData之上。中國銀聯副總裁柴洪峰介紹說，銀聯10年的離線數據都放在曙光XData大數據處理平臺之上，借助云計算的手段進行處理和分析。
曙光的大數據解決方案提供了標準的平臺接口，支持各行業豐富的第三方應用集成，包括智慧城市、金融、電信、交通、醫療、教育、軍工等各行業的大數據應用軟件，可以提供高效和個性化的數據分析服務。曙光不僅可以提供通用的大數據一體機，而且可以提供針對不同行業應用的定制化的專用一體機。目前已經投入實際應用的曙光大數據應用平臺包括銀行歷史數據查詢分析系統、銀聯離線交易數據分析平臺、大型運營商流量經營分析系統、大型信息安全監控系統、高校柔性大數據處理平臺等。全國農信銀資金清算中心運行保障部總經理王永剛很好地概括了曙光大數據一體機的特色：HPC+存儲+分析平臺。
“在全球公認的大數據最先崛起的五大應用領域，包括金融、電信、安全、交通和衛生，曙光都已經有了成功應用。”邵宗有表示，“我們就是要打造簡單易用、注重實效的大數據解決方案，重點加強易用性和智能化，注重性能優化和可靠性，提供柔性擴展能力，實現各類數據處理的融合，以及與開源平臺的融合。”
歷軍概括了曙光在大數據方面的優勢：從技術角度講，曙光在并行分布式存儲、云計算、數據抽取和檢索等方面擁有多年積累和多項創新；從應用角度講，曙光的云計算中心積累了大量用戶和應用，而曙光的大數據解決方案又可與細分行業需求相結合。大數據帶來的不僅僅是技術和應用模式上的創新，還為商業模式的創新以及大數據企業自身的業務轉型帶來了契機。
曙光XData大數據一體機
曙光可以提供大數據產品、大數據方案和大數據服務。具體來看，大數據產品包括XData、ParaStor、DRAC、DS900、DBStor、I640等；大數據方案包括針對金融、電信、政務、能源、交通、醫療等行業的大數據解決方案；大數據服務主要包括對用戶的培訓、應用遷移、開發支持以及運維保障等服務。
日前，在戴爾公司召開的2012年高層客戶峰會上，戴爾亞太及日本地區總裁、全球新興市場董事長閔毅達（Amit Midha）表示，IT市場目前呈現出五大趨勢：IT系統簡化、虛擬化與云計算逐步普及、數據大爆炸、新興市場發展、IT消費化。因此，他認為，推動部署虛擬化、降低IT系統運營成本、管理快速增加的復雜數據、管理工作人員所使用的各種IT設備，這些都成為企業面臨的挑戰。戴爾近年來同樣通過轉型，努力提高全面服務于客戶的能力，為用戶提供端到端的解決方案。
收購加速能力提升
在IT界，一直以來都不乏通過對具有先進技術的公司的收購，來迅速提升本公司能力的案例，對于以往以PC等終端設備見長的戴爾來說，要想轉型進軍企業級市場，收購無疑是一條快速實現目標的捷徑。從2008年開始，戴爾就將目光投向了在存儲、網絡、安全、軟件、服務等領域有特色的廠商，開始了有計劃、有步驟的收購行動。
至今，戴爾已經收購了20多家廠商，其中不少很成功的收購為業界所津津樂道。例如對存儲廠商EqualLogic的收購，兩年時間就使其業績達到10億美元，而用戶數增加了8倍；2010年年底收購的智能存儲廠商Compellent，使戴爾的存儲解決方案上了一個臺階，Compellent的“流動數據”理念現在已經成為戴爾存儲的設計理念；對咨詢服務廠商佩羅的收購更是填補了戴爾企業級咨詢服務的空白，使戴爾的解決方案成為名副其實的“端到端”，并有效地帶動了戴爾其他產品線的銷售。
正是這一次次的收購，使戴爾迅速轉型，業績不斷提升，在當今云計算和大數據時代，也有了更多的話語權。戴爾全球企業解決方案事業部副總裁Cheryl Cook認為，戴爾在大數據方面擁有創新性的解決方案，不僅可以為用戶節省大筆資金，同時可提供極高的價值。她認為，大數據從開始到成熟分為5個階段，即從混亂、保留、優化到簡單分析、復雜分析。在這5個階段里，戴爾針對前3個階段，可提供大數據保留解決方案；而對于后兩個階段，戴爾則擁有大數據分析解決方案。Cheryl Cook認為，戴爾創新性的解決方案可處理成熟度模型范圍內的結構化、半結構化和非結構化內容，她特別說道，戴爾將利用Hadoop，并與從事Hadoop開發的Cloudera公司合作，為用戶提供大數據分析解決方案；而在大數據保留解決方案中，戴爾將充分發揮在存儲方面的優勢，通過存儲虛擬化和整合、應用程序優化、數據保護、災難恢復以及數據保留和管理等技術，為“流動的數據”提供存儲和保護。
深諳用戶需求
在戴爾2012年高層客戶峰會上，戴爾服務部首席創新官James Stikeleather就“IT的未來”進行了演講，他認為，企業IT未來將面臨著來自IT價值、所有權和角色等方面的五大根本性變化，這些變化包括：信息超越流程、IT嵌入在業務服務之中、外部化的服務交付、企業合作伙伴的責任更大、減弱的獨立IT角色。
作為IT解決方案供應商，戴爾同樣也是一家企業，James Stikeleather認為，在當今這個轉型的時代，戴爾已經成功地轉型成為高效企業，它將戰略性支出從2008年占IT預算的20%提高到今天的52%。這期間，戴爾的IT經過了標準化、簡化、自動化，并最終實現云，比如將97%的系統遷移到x86平臺；大力推進虛擬化，從而減少了6000臺服務器；僅用一個控制臺就可管理13萬臺服務器和客戶端；運用云平臺聆聽客戶的聲音、信息和進行交互。這些舉措使戴爾更加了解用戶，更有針對性地為用戶提供適合的解決方案，真正解決用戶的問題。
閔毅達介紹說，戴爾目前針對不同行業推出了不同的解決方案，尤其在金融、教育、醫療、制造業等行業中更是擁有大量的用戶，并與用戶一起合作開發和培養人才。在會上，戴爾與教育部教育管理信息中心針對教育信息化建設和管理人才技術培訓及試點合作簽訂了備忘錄，與北京大學計算機科學技術研究所簽署了戴爾虛擬集成系統（VIS）聯合實驗室項目備忘錄，還與中國東方航空就長期發展簽署了合作備忘錄。
對于在日益復雜的信息環境中提供優質內容的通信服務供應商（CSP）來說，這一趨勢將產生巨大影響。
對用戶需求全面的、基于情景的洞察能幫助通信服務供應商開發旨在提高用戶滿意度和保留率的新產品，并進行有針對性的促銷。最重要的是，這能幫助他們在競爭中脫穎而出，并通過將網絡和IT服務整合到云中從而提高可擴展性。
隨著通信服務供應商千方百計地改進服務以獲得競爭優勢，將大量原始數據轉化為有用信息很快成為其優先任務。通過將信息轉化為實時網絡條件，通信服務供應商將獲得無與倫比的洞察力，可以深入了解人們的行為和偏好，并獲得能最大程度實現信息回報的方法。
以消費者為中心
在以消費者為中心的行業中，比如通信，提供卓越的客戶體驗是各企業共同的戰略目標，不論是在高增長和成熟的市場都是如此。
顯然，這是由利潤原因導致的。根據Bain & Company 公司在2011年9月進行的調查表明，客戶保留率變動5%將會導致25-100%的利潤波動 。
為了實現這一戰略目標，通信服務供應商必須制定一個明確、全面的行動計劃。他們擁有大量的用戶信息，包括用戶的喜好、習慣和用移動設備進行的活動等，但他們必須能利用這些數據來開發新產品并推動利潤增長。
傳統的商業智能和報告解決方案需要結構化數據支持，并通常在提供結論之前有一定程度的延遲。企業必須對這些結果進行分析，然后再轉化成運營行為。
然而，隨著越來越多的客戶信息以非結構化形式進行存儲，如社交網絡，企業就更需要具有足夠的敏捷性，以實時了解并響應客戶。
因此，獲得深入的客戶洞察也需要對傳統的和新一代分析功能進行結合。通過將從各種來源收集到的數據轉化為真正的情報，通信服務供應商將能全面地獲得基于情景的有關消費者需求和喜好的洞察。
這些情報可用來創造新收入及開發新業務，并與內容供應商和其它第三方建立業務合作。對于通信服務供應商來說，這是一個與內容供應商開展更有效合作的機會，以便開展新產品開發并制定有針對性的促銷活動，從而提高消費者滿意度和保留率。
混合云的敏捷性
新的競爭和更低的利潤迫使通信服務供應商亟需快速轉型并對其傳統業務模式進行擴展，以保持領先。
通過為用戶提供優質應用，如視頻、音頻、消息和業務流程服務等，一些通信服務供應商獲得了成功并改變了通信行業的格局。
但是為了完全控制數據，他們必須首先將現有服務遷移至新一代網絡，并對其基礎設施進行現代化改造。
面對不斷增長的競爭壓力，混合云解決方案作為通信服務供應商一種快速、低成本高收益的選擇而興起。
混合云模式涉及內部和外部服務的結合，通過私有、托管和公有云模式充分利用傳統IT，在降低成本的同時提高敏捷性并加速創新。
向云進行遷移被許多企業視為“能無限制使用基礎設施、應用和信息等IT服務”的首要業務戰略。
關鍵就是要了解企業產品組合中每項服務的可用性、成本、性能和法規要求，然后以最高效、低成本高收益的方式滿足服務水平協議。
企業遷移至公有云之前需要考慮的內容包括：
？ 能幫助用戶按需部署并定制云主機的按需付費模式；
？ 能幫助用戶輕松地將數據從一個云主機遷移到另一個云主機、再到公測版的存儲解決方案；
？ 能幫助企業、開發人員和獨立軟件供應商專注于應用開發的平臺即服務，其目的是支持多應用基礎設施，以及實時配置和部署；
？ 能在不中斷用戶使用的情況下，幫助用戶評估、規劃現有生產負載，并將其遷移至公有云的遷移服務。
將數據轉化為真正的商業價值
信息回報是指企業投資信息解決方案及服務所產生的價值，這是通過從其數據中獲得洞察，從而更快、更好的做出決策而實現的。
通過充分利用混合云技術，通信服務供應商可解決信息優化、社交智能及大數據等問題，從而促進新的業務增長。
關鍵詞： ORACLE；數據庫；升級；數據遷移
2010年基于系統發展實際需要，決定對業務支撐系統數據庫進行升級，核心CRM和BOSS核心數據庫由9i升到10G，服務器更換為IBM平臺，存儲更換為EMC，CRM和BOSS數據庫作為業務支撐系統的數據中心和業務樞紐，其升級方案的選擇尤為重要。CRM和BOSS數據庫容量均超過10TB，實際數據量都在5TB左右，項目要求在完成新、舊系統切換的同時進行垃圾數據清理、分布規劃和權限優化。
1 方案選擇
1.1 影響因素
業務連續性挑戰：業務支撐系統是24x7全天候運行的系統，宕機不僅意味著大量的收入損失，同時嚴重影響公司的服務形象。經過業務評估，本次遷移過程中能夠承擔的最大停機時間不超過12小時。數據安全性挑戰：吉林移動業務支撐系統數據的重要性是不容置疑的。升級后數據將遷移到一個全新的系統，需要從實現機制上保障數據安全性，同時提供數據校驗機制。項目風險挑戰：10G升級涉及到很多因素，包括業務影響、新版本的Bug、10G新特性、平臺變更、應用變更、參與人員等等。確保應用在10G環境的平滑運行是一個非常大的挑戰。
上述因素對核心系統升級技術方案提出很高的要求。數據庫升級過程將關注兩個關鍵因素：升級的成功完成和可能導致的宕機時間。成功不僅僅是指升級過程本身正常完成，更重要的是，升級過程中數據安全性得到保障，生產應用程序能在升級后的數據庫中無故障地運行。通過采用成熟的流程和技術將宕機時間和失敗風險降到最低。
1.2 方案選擇
數據遷移模式：新建10G環境，通過數據移植的模式實現數據庫升級。手工直接升級：手工直接升級方法，在目前現有生產主機上安裝10gR2數據庫介質，在割接當天配置CRS環境，安裝CRS補丁，配置網絡環境，把數據庫升級為10.2.0.4版本。該方案的實施有一定的風險，因為手工直接升級的步驟很多，為防止升級過程中任何一個環節的失敗，必須準備備用環境作為升級失敗時升級回退的備用系統。如果不能具備備用環境，不建議在關鍵業務系統上使用該方案。
業務支撐系統CRM和BOSS系統的數據庫升級同時需要從HP平臺遷移到AIX平臺，技術方面必須采用數據移植的方式才能完成。在這種背景下，經過多方聯合測試，最終決定采用SharePlex數據庫復制軟件承擔前期數據同步工作，利用軟件+手工遷移的方式實現“不停機”的跨平臺數據庫升級和數據遷移，保證割接時間控制在10個小時內，同時需要考慮割接回退等應急方案，利用數據庫復制軟件的反向同步功能，實現原有數據庫數據的及時更新，升級失敗直接用啟用原數據庫即可。
2 方案介紹
“不停機”的跨平臺數據庫升級和數據遷移方案，通過中間數據庫實現基礎數據同步和遷移，規避了前期數據同步期間對正常生產的影響，中間數據庫利用原系統BC備份搭建，服務器和原系統的主機、數據庫保持一致，配置比原系統低很多。該方案采用數據分級模式組織實施，通過中間數據庫實現歷史數據（靜態數據）和基礎數據的準備，前期準備工作完成后通過SharePlex軟件保持活躍數據的準實時同步，正式割接時待數據同步完成后即可實施割接，割接同時啟用反向同步機制，確保升級失敗回切時原庫數據的準確性。
2.1 實施步驟
前期準備：
調整生產庫，中間庫和目標庫的數據庫參數，為配置SharePlex做準備；使用sa_ocap工具分析生產庫歸檔日志確認表的使用頻率，劃分復制隊列；在生產庫，遷移目標庫上安裝、配置SharePlex；在遷移目標庫上停止SharePlex復制軟件的數據加載進程；在生產庫上激活SharePlex配置文件開始復制。
2.2 建立中間數據庫
使用利用原生產的BC備份，創建生產庫到中間庫的數據鏡像；停止生產庫到中間庫的鏡像同步；從生產庫中select當前的SCN號；將中間數據庫恢復到前一步驟取得的SCN號，并打開（在中間庫open前要設置job_queue_processes=0，這樣可避免數據庫open時job自動運行）。
2.3 啟動生產庫到遷移目標庫的復制
在目標庫上打開SharePlex的post進程，開始追加新增數據至目標庫；校驗兩端數據庫數據是否一致，應用和軟件同時校驗；壓縮表數據遷移（SharePlex不支持壓縮表同步）。
3 方案優勢描述
1）減少整個項目的實施時間，通過SharePlex設計方案，停機時間由傳統方案所需要的30多個小時降低到8-10小時，而其中的絕大部分時間為數據校驗時間。
2）建立了風險回退機制。通過SharePlex設計方案，整個遷移過程都是可控的，原有生產環境保留，升級過程中失敗直接啟用原有生產系統即可。升級完成后利用同步軟件進行反向同步，保持新老環境數據一致。割接完成后，如果應用在新的運行環境中出現問題，可以回退到原有系統環境，極大地降低了項目實施風險。
3）提供了數據安全性保障。從遷移方案原理的角度，SharePlex通過RMAN+SCN號進行初始化同步，SCN號可以唯一定位Oracle數據庫的某個時間點，能夠保證在線操作且數據沒有丟失；在項目實施過程中，采用了雙重數據校驗方法，有效地保障了數據一致性。首先在數據同步后通過SharePlex for Oracle實現了聯機的數據檢驗，另外，在應用切換前，采用了count（*）的方法對表進行數據校驗。
4）測試環境即為割接后生產環境，在升級完成并進行了充分的測試后，才將用戶轉移過來，所有由于升級過程意外故障所引起的延誤都得以消除。
4 項目實施效果
業務支撐系統CRM、BOSS數據庫升級項目整體歷時3個月，由于方案選擇合理，整個割接過程控制在8小時內，達到項目預定目標。
參考文獻：
[1]陳一匡，數據庫技術教學心得點滴[J].電腦學習，2009（03）.
【關鍵詞】云技術 大數據戰略
隨著商業社會的發展，尤其是互聯網和各 種新興信息技術對商業模式的沖擊，企業信息化已逐步進入服務整合、業務融合、追求效率和持續創新的階段， 帶來了企業的信息化技術發展的第三次，表現為通過態 云提供全方位技術支持、通過大數據提供全維度戰略分析、通過組織協作提供全生態協作服務。
1 動態云技術
動態云解決方案是提供的基于動態數據中心技術的云計算優化和管理方案。企業可以基于該方案快速構建面向內部使用的私有云平臺，服務提供商也可以基于該方案在短時間內搭建云計算服務平臺對外提供服務。其核心價值在于，它可以幫助用戶提高IT基礎設施資源的利用效率，提升基礎設施的應用和管理水平，實現計算資源的動態優化。
動態云解決方案能夠幫助企業創建虛擬環境來運行應用，用戶可以按照需要彈性分配適當的應用配置，并且支持動態擴展。具體功能特點包括部署、24×7監控、優化、保護和靈活適配五個方面。其中，部署功能包括部署服務器、網絡和存儲服務等資源；靈活的自我管理。24×7監控功能包括收集運行情況數據來更好地滿足SLA需要，監控資源利用情況；客戶自我監控。優化功能包括持續監控和在不影響或少影響應用運行的情況下主動根據運行需要來調整和遷移服務器；根據需要分配“合適”的資源，不超配和低配。具體而言，動態云解決方案包括面向兩類不同對象的解決方案：
面向企業客戶方案（基于Dynamic Data Center Toolkit for Enterprise等產品）
面向服務提供商方案（基于Dynamic Data Center Toolkit for Hoster等產品）
通過組織需要對“云”進行綜合性考慮，同時了解Paas、laaS等其它服務技術的價值，以確定如何實現云與當前IT環境的最佳整合。整合內部與外部IT資源，或集成云與舊有系統和傳統軟件，以創建融合所有云要素優勢的混合功能。實現業務或服務差異化，幫助企業提高服務效率，幫助企業加快產品上市速度，更靈活地響應市場變化，應對機遇和挑戰。 對技術進行投資意味著重新調整企業在技能、架構、治理、安全等方面的做法。基于云計算技術的通訊公眾服務云平臺，采用了互聯網模式，為企業客戶提供基礎資源、平臺能力、軟件應用等服務。作為中國移動為用戶量身打造的安全、便捷、高效個人云端數字生活中心，彩云能幫助用戶存儲個人9大類信息資產，通過云端進行同步和管理，并在此基礎上提供豐富的云端應用。所有移動用戶都 可以通過手機號登錄，將個人信息保存在免費空間中。
2 大數據戰略
大數據已經從戰略高度對國家安全、政府決策和競爭模式產生了決定性影響。它是一把雙刃劍，一方面激發出令人驚艷的全新增長方式和服務方式，另一方面也引發了關于國家安全、信息安全和公民隱私的激烈爭議。如何在保證數據安全的情況下，將數據轉化為知識，并為企業所用，是大數據面臨的最大挑戰。
從聚焦結構化數據的存儲到對于移動化數據的分析，從由串行方式獲取信息源到直接獲取數據源，從數據應用到情景分析再到通過連續數據發掘未知信息，從查看預定義的報告和儀表盤到敏捷且可視化的自助數據，從分析數據豎井與應用到數據應用平臺：大數據技術為數據的角色定位和獲取、應用方式帶來了巨大變化，并為數據不斷發掘新價值。大數據通過在移動數據中將電子郵件、圖像、不同來源的內部數據和外部數據相結合而獲得價值。大數據應用包括如下步驟：將數據從應用中釋放，選取符合成本效益原則的數據 用于分析，將不同的數據結合成上下文內容 ，結合內部數據獲得獨 特價值，最終通過大數據實現創新。但是這一過程并不容易實現。大 數據應用面臨的首要挑戰是如何在浩如煙海的數據中找到“黃金”， 即如何從單一的、沒有規則的數據中找到關聯性，并從中獲取價值。
3 組織協作平臺
組織協作包括兩個層次：第一層次是組織內部的跨部門協作， 實現內部價值鏈的業務融合；第二層次則是組織外部的跨行業協作，實現內部價值鏈與外部生態鏈的資源融合。組織協作平臺，其核 心理念是組織即社會，它追求全面溝通、知識共享、資源連接與任務創立、工作在協作中完成。通過與郵箱、日歷、即時通、移動終端等應用的系統集成，組織協作平臺實現了消息的靈活轉換與傳遞，用戶可以將接收到的消息通過郵箱、手機短信、彩信、即時通等應用轉化為個人提醒或個人待辦。
幸運的是，這場變革也為企業提供了打破輿情封閉、機構林立、行業門檻和部門壁壘等諸多藩籬的技術手段，并為政府和企業帶來了發現新的合作領域、獲取新的協同價值、構建新的政府和商業生態系統的巨大機遇。告別傳統的按照某種特定業務或提供的產品服務類型來劃分政府機構或企業類別的分類方式，能促使企業加速從所有者向合作者的角色轉變：即從主人翁意識擁有自己的客戶、供應商和創新產品）向合作型、網絡化的思維模式轉變，以期實現與各方的共同發展并分享成功。組織間協作的形式是多種多樣的。
4 結束語
信息化發展的第三次已經來臨，并極大地改變著商業運營模式和政府提供公共服務的方式，如何把握時代脈動，在云技術、大數據和組織協作平臺領域加速戰略布局，通過技術應用和組織變革獲取新的競爭優勢，是政府和企業正在面臨的重大機遇與挑戰，也是其領導層需要慎重考慮的問題。
參考文獻
[1]馮.大數據時代的信息處理技術[J].信息通訊，2013（8）.
[2]陳沖.信息化發展的第三次淺析[J].數字技術及應用，2013（9）.
作者單位
1.沈陽醫學院 遼寧省沈陽市 110034
這是一家全球最大的私人控股公有云提供商，在全球擁有13個數據中心和10萬多臺服務器。顯然，盡管IBM已經為全球2萬多家企業提供了云服務，在私有云的部署中拔得頭籌，但在公有云領域表現并不突出，SoftLayer的加盟將彌補IBM在公有云服務領域的短板。
企業云的部署節奏
對于企業用戶來說，私有云、公有云、混合云的部署節奏已經相當清晰。據Gartner預測，私有云經過多年的醞釀，2013年到2014年將有超過50%的企業優先發展私有云，可以說這是企業部署云計算的第一步。另一方面，公有云隨著技術和穩定性的不斷成熟，也逐漸在企業級市場打開局面，今年全球公有云服務市場的年增長率將達到50%。
私有云無法達到公有云的高可擴展性和低成本高效益的目的，而企業用戶又希望在利用公有云的同時仍能對其進行控制，因此，越來越多的企業更傾向于選擇混合云的方式來管理內部資源和外部云服務。也就是說，混合云未來將在企業級市場中占主導地位。在過去三年中，私有云已逐漸在近半數的大企業中落地，混合云現在也面臨相同的情況，甚至有調查顯示，接近一半的大型企業預計到2017年底將會部署混合云。
由此可見，在未來的云計算主戰場上，IBM不可能只在私有云市場坐享其成，只有迅速在公有云市場上獲得與私有云市場同等的優勢地位，才有機會在混合云市場上先發制人。如此看來，通過收購的方式彌補業務的不足則是最為立竿見影的途徑，20億美元的收購花費染指的則是在今年就已高達1580億美元的云市場。
不一樣的整合
正因為如此，這起發生在今年6月的收購案，未來將如何在IBM內部發酵，似乎比以往IBM的任何一次收購都更能吸引眼球。云計算是IBM 2015路線圖中四大核心推動引擎之一，預計到2015年IBM云計算收入將達到70億美元，SoftLayer的加盟是否意味著這一目標的實現已無懸念。對于公有云前三大提供商——亞馬遜、谷歌和微軟來說，IBM在公有云上的這一招棋是否會帶來云服務市場新的格局變化。
但無論如何，整合成功與否才是前提。首先，IBM收購SoftLayer并非是一次為填補市場空白的產品并購。IBM擁有SmartCloud，為了進行有效整合，IBM已經在剛剛結束的第三季度把SoftLayer和IBM SmartCloud 合并設立新的云計算服務部門。人員整合，客戶服務和遷移都面臨挑戰。
其次，IBM本身SmartCloud就具有一定復雜性，需要管理和支持Power計算節點和x86計算節點，整合SoftLayer為未來混合云協同操作打基礎，則需要更扎實的后臺技術處理。更開放、更通用、服務顆粒度更細的整合云服務，將是企業級用戶選擇云服務的關鍵指標。
再次，SoftLayer不僅可以幫助IBM建立高價值的私有云、公有云和混合云產品組合服務，還可以此為基礎，發展多種SaaS業務解決方案，這意味著SoftLayer不僅要和IBM已有的云產品進行整合，還將作為基礎服務平臺與多種軟件方案進行整合。不僅如此，SoftLayer還為其他應用類軟件帶來了SaaS交付模式，也帶來了更大的想象空間。
InterConnect的答案
關于云和SoftLayer，IBM在10月新加坡舉行的IBM InterConnect大會上 介紹了階段性的成果。面對2500多名與會聽眾，IBM董事長、總裁兼首席執行官Ginni Rometty女士首次系統地提出了“智慧的企業”這一概念。她指出，“智慧的企業”將符合三大特征：一是捕獲和分析數據，以數據驅動決策；二是將智能融入產品和生產流程，以智能創造價值；三是細分客戶，按照個性化需求交付價值。而大數據分析、移動、社交和云四大變革技術則成為幫助企業成為智慧企業的四把鑰匙。
云則位于變革技術中心。IBM剛剛的2013 全球企業云計算調研白皮書顯示，移動、大數據分析、社交在幫助企業實現差異化和獲取競爭優勢上正發揮著關鍵作用，但云計算通常處于這些技術應用的中心。據IBM云業務總監Justin Gatlin稱，云計算的主要好處并不只是降低成本，而更多的是業務增長和創新的動力。因此，對于大多數領先的企業，云計算是其部署移動技術、社交商務、分析技術以及應對大數據管理挑戰所不可或缺的，它能全面增強企業利用變革性技術的力量，從加速向智慧企業轉型。
為此，IBM正在全力著手以SoftLayer為基礎將云能力進行整合。階段性成果可以以這組數字表示，即SoftLayer在140個國家擁有21000家客戶，在并入IBM之后的短短3個月中，全球客戶又新增了1600家。IBM在大會上還接連了最新的軟件產品和服務，能夠幫助企業將關鍵應用輕松地遷移到云環境中，包括PureSystems、Power Systems、Smarter Storage Systems、System x以及Technical Computing解決方案。這些更新的系統和解決方案將通過幫助企業用戶和管理服務提供商 （MSP）快速地構建私有云和混合云，從而期望滿足它們的大數據、社交及移動工作負載的需求。
SaaS的貢獻
除了SoftLayer和SmartCloud的云整合，基于SoftLayer，IBM在InterConnect大會上還了一系列全新SaaS解決方案，結合分析、社交、移動等能力為更多企業提供業務創新工具，為解決方案類軟件提供了新的交付模式，從而為IBM 行業解決方案部各軟件的部署廣度打下云基礎。據悉，這些方案多達100多種，均針對各領域業務主管和CXO的具體需求。
例如，在社交商務方面，作為一種基于云的全球教育技術平臺，IBM社交學習平臺（IBM Social Learning platform）已應用于美國波士頓兒童醫院等全球78個國家的420家醫院，醫生可以與全球各地的臨床醫生共享培訓視頻，展示能夠挽救生命的最新醫療技術。據介紹，未來IBM將進一步立足SoftLayer技術，對IBM社交學習平臺進行商業化，并應用于零售、能源與公用事業、政府、衛生保健以及汽車等各行各業。據悉，這一新平臺計劃于2013年12月正式上市，并將以服務的形式交付客戶。
在移動技術方面，全新IBM Mobile Feedback App是一款基于云的移動應用，能幫助人力資源專員、銷售、營銷或市場調查領域的業務主管及時了解員工想法和觀點。主管人員可以利用這些反饋做出有關生產率、員工留職率以及員工敬業度的正確決策。
在大數據分析方面，全新IBM Survey Analytics應用可以利用文本和圖像分析來自動提取并顯示來自員工調查的上百萬條匿名、非結構化數據，從而根據員工類別來分解顯示情緒趨勢，使主管人員能夠準確把握人員士氣。
地點 九寨溝喜來登酒店爾瑪廳
人物 HDS公司首席運營官（COO） Brian Householder
HDS副總裁兼中國大陸與臺灣地區總經理 莊國光
6月27日，2013 HDS大中華區CIO峰會在旅游勝地九寨溝舉行。會上，HDS公司首席運營官（COO）Brian Householder回顧了公司過去幾年的發展，其別提到HDS在中國市場的快速發展：2012年HDS在中國新增大型企業客戶超過200個，文件與內容服務業務收入增長超過50%，軟件業務和高端存儲收入也發展迅速。面臨云計算、大數據帶來的新挑戰，HDS還能從容向前，并繼續保持高速成長嗎？
快速成長的秘密
張建設：在過去五年中，HDS在全球和中國市場的業績都保持了非常高的增長率。除了業績的增長之外，HDS在客戶忠誠度、員工滿意度以及企業社會責任等方面也取得了驕人的業績。HDS能夠取得快速增長的主要原因是什么呢？
Brian Householder：我們的成功主要得益于以下兩點：第一是公司的愿景和戰略，第二是我們的員工。
首先，我們始終堅定地沿著一個既定目標前進。在過去8～10年中，我們一直在執行同一個戰略，從未改變。比如，在基礎架構及其優化方面，我們很早就意識到非結構化數據的增長是客戶必須解決的問題，因此推出了有針對性的解決方案。此外，我們很早就察覺到，客戶未來必然在各種類型的數據之上進行數據分析和挖掘。我們緊緊圍繞上述困擾用戶的問題構建解決方案，不斷提升自身的能力。我本人加入HDS已經有十多年時間，從我進入公司的第一天起就一直在與同事研究這些事情，并將其付諸實施。
其次，員工和團隊是我們取得成功的關鍵要素，它和戰略一樣重要，甚至有過之而無不及。我們擁有杰出的領導和優秀的團隊，從首席執行官Jack Domme到高管委員會，再到中層領導，每個員工，這是我多年職業生涯中遇到過的最優秀的團隊。整個公司就像是一個大家庭，強調團隊協作，共同努力去爭取勝利。在這種公司文化的影響下，每個員工都深刻地體會到，在HDS工作是一件非常有意義的事情。
張建設：在過去這些年中，HDS一直在積極地實踐企業轉型。2002年HDS軟件和服務的收入只占公司總收入的24%左右，而2012年這一比例已經提高到50%。從一家存儲硬件廠商到一家信息服務解決方案提供商，HDS的成功轉型有目共睹。未來，HDS還會繼續深化產品組合和業務模式的轉變嗎？
Brian Householder：過去七八年中，HDS的業務模式確實經歷了一次巨大的轉型。從一開始為大型機提供存儲解決方案，到后來公司業務模式逐步轉型為提供高端的開放式硬件存儲系統，如今我們的業務模式已發展成為用戶提供一種更加廣泛的由硬件系統、軟件與服務構成的組合。未來，公司轉型還會進一步深入，軟件和服務的收入比重也會進一步上升。
張建設：2013年下半年以及未來3～5年時間里，HDS對業務的增長有什么樣的預期？
Brian Householder：我們的主要目標是保持公司的業務增長率高于業界平均增長水平。同時，我們也希望在每一個關注的細分市場都能獲得更多的市場份額，從而保持業界領軍者的地位。當然，關于未來的發展還有許多不確定性因素。
張建設：大數據有三種來源，包括業務驅動的數據、人為驅動的數據和機器驅動的數據。目前，大多數企業更關注與信息化和IT基礎設施相關的數據應用，涉及業務驅動和人為驅動的數據，數據分析是為企業的數據營銷和經營管理服務的。您在演講別強調，機器驅動的數據才是未來大數據發展的方向。您認為在機器驅動的大數據成為主流之后，將對企業的IT基礎設施提出哪些新要求？
Brian Householder：過去幾年中，HDS投入了很多的研發經費，并通過一系列并購深耕大數據領域。看看今天的IT基礎架構，無論是事務性的系統和數據庫，還是由業務驅動的數據構成的系統，抑或是由人為驅動的非結構化數據系統，這些系統即使疊加在一起也不能構成一個滿足未來需求的IT基礎架構。
未來，大數據達到的量級可能是現在的客戶從來沒有經歷甚至無法想像的。目前，一個常見的數據倉庫通常已經可以擴展到50TB或100TB的規模。即使是這樣的規模，現有的事務性數據庫和系統處理起來已經十分復雜。顯然，現有的數據處理和分析方法無法應對未來越來越多的由機器驅動的數據帶來的處理需求。
張建設：大數據有明顯的行業屬性。全球范圍內，大數據已經在金融、電信、安全、交通和衛生等領域率先應用。此外，像互聯網、政府、電力行業等也都在關注大數據。目前，HDS的大數據解決方案在全球范圍內的應用情況如何？HDS計劃重點突破的有哪些行業？
Brian Householder：剛才你提到的行業都是現在常見的采用大數據的行業。很多政府、醫療行業的客戶都在大量使用HDS的大數據解決方案。如果想有效地解決大數據的問題，那么客戶就必須采用正確的解決問題的工具，比如采用基于Hadoop的大數據解決方案，甚至是圍繞Hadoop構建一個生態系統。我們已經幫助一些客戶實施了基于Hadoop的大數據解決方案。必須強調的是，Hadoop只是解決大數據問題的眾多工具之一，但不是唯一的工具。
張建設：無論是云計算還是大數據，目前國內的一個趨勢是，將云與大數據系統和既有的IT基礎設施進行整合。中國這種以整合既有基礎資源為特色的大據據應用與機器驅動的大數據，是否有一個交集？在中國的大數據市場上，HDS準備在哪些行業實現突破？
莊國光：在中國，大數據市場還處于早期發展階段，比美國市場晚一年到一年半的時間。在我們看來，中國的很多客戶對大數據還抱著觀望態度。不過，也有一些中國的先鋒企業走在了大數據應用的前列，比如在生命科學領域就有一些客戶率先應用了大數據解決方案。中國的許多行業客戶都保留了大量結構化數據和歷史數據，比如金融和電信行業的客戶由于采用了大量信息技術，產生了很多結構化的數據。如果類似的行業客戶能夠好好利用大數據，那么他們就能更好地為其客戶提供服務。中國政府對云計算和大數據非常重視，如果能夠更好地借鑒外國的成功經驗，那么中國的大數據市場將大有可為。大數據除了將在醫療、視頻、廣電這些行業得到廣泛應用以外，智能電網也將是大數據一個十分有潛力的行業。
對于大數據應用，整合是非常必要的手段，而且也是一個正確的發展方向。在存儲領域，HDS一直致力于技術創新，最具代表性的成果就是存儲虛擬化。目前在全球，HDS的存儲虛擬化設備已經售出2.5萬套。虛擬化技術可以幫助客戶在搭建云平臺后，將企業的數據孤島連接，讓數據流動起來，更好地促進數據挖掘和商業洞察。
剛才談到的率先采用大數據方案的行業客戶，在IT上大量投資，如果能對現有的信息孤島進行有效整合和利用，構成一個可以滿足大數據應用需求的IT基礎架構，而非構建一個全新的系統，企業也能以更少的投資獲得更多的回報，增強核心競爭力。
張建設：如今在大數據市場上，一體機已經是一種比較流行的解決方案。將服務器、存儲、網絡甚至是軟件整合在一起的一體化解決方案越來越受到行業用戶的認可。有的廠商提供的是軟硬件綁定的產品，還有的廠商提供的是一體化解決方案的參考架構。HDS在一體化解決方案市場上有何策略？
Brian Householder：2012年，在中國市場上，我們的融合基礎架構解決方案的收入增長了一倍以上。我們正在全球范圍內不斷推動IT基礎架構的融合。在基礎架構層實現融合是可行的，它可以為大數據的落地提供更多便利，并提高大數據處理的效率。
HDS的融合解決方案分成兩類。第一類是UCP Pro，它提供全集成的軟硬件堆棧，也就是一體機的模式。這一產品模式是我們當前研發的重點。UCP Pro可以實現從虛擬機統一資源供應到編排調度的所有功能，所有工作負載既能利用HDS的虛擬化技術，也可以利用客戶現有的IT資產。第二類是UCP Select，它提供的是一種參考架構，客戶可以視自身情況自由地對相關部件進行組合。舉例來說，如果客戶已經部署了某個廠商的服務器，因為HDS與許多服務器廠商都是非常好的合作伙伴，UCP Select也與多個品牌的服務器產品兼容，所以用戶如果選擇了UCP Select，就可以方便地整合其他品牌的服務器。據調研，許多客戶開始可能會選擇UCP Select參考架構對系統進行整合，經過一段時間，他們會將應用平臺遷移到UCP Pro上，采用全集成的一體化系統。
三步云戰略
張建設：HDS的云戰略可以概括為三部曲：基礎架構云、內容云和信息云。您能否展開描述一下HDS的基礎架構云，以及云計算與大數據的關系？
Brian Householder：現在的客戶及IT部門，都希望少花錢多辦事。云計算和大數據的緊密關聯恰恰能夠幫助客戶實現這一目標。從云計算的角度看，無論是基礎架構云、內容云還是信息云，它們都是一種水平的結構，云計算橫向地跨越各種應用、各種垂直行業以及各種使用模式和業務問題。云計算也代表了一種業務模式的轉變——從固定成本支出轉向運營成本支出和可變成本支出，它就是要讓客戶“少花錢”。
大數據的最終目標就是讓客戶“多辦事”。如果能夠利用好大數據，企業的業務部門就能交付更多的價值。大數據提供了一種縱向解決問題的思路，比如縱向地針對一個特定的應用或業務問題，醫療衛生領域的大數據應用就是一個非常好的例子。當然，基礎架構云就可以作為大數據分析的一個基礎架構。
大數據和云計算之間的另外一個聯系，是指大數據和云計算從何處獲得數據，以及在數據來源這個環節中大數據與云計算之間的聯系，最典型的例子還是來自于醫療行業。不久前，我剛剛拜訪了歐洲的一些醫療行業的客戶，他們目前遇到的最大問題是數據仍然處在一種彼此隔離的、孤島式的IT環境中，比如患者的病歷、核磁共振圖片以及其他資料等處于分割的信息孤島中。如果沒有一個橫向的云計算架構（無論是公有云、私有云還是混合云）把這些數據孤島串聯在一起，就不可能對所有的數據進行統一部署及分析。這就是一個典型的大數據與云計算交互的例子。我們和客戶的目標是一致的：無論是通過公有云還是私有云的橫向平臺，都要使得大數據分析成為可能。
張建設：從基礎架構云起步，然后逐步實現內容云，這個過程非常容易理解。但是我們更關心從內容云到信息云是不是一個遞進的關系？HDS將如何推動用戶實現從內容云到信息云的跨越？
Brian Householder：信息云把所有不同類型的數據都涵蓋進來了，內容云主要針對的是人為驅動和機器驅動的非結構化數據，有時也要與結構化的業務驅動的數據聯系起來。只有實現了信息云，用戶才能針對整個企業的各種類型的數據進行統一分析。
基礎架構云、內容云與信息云是一個統一體，它是HDS云計算的愿景和戰略。如果我們不能幫助客戶跨越所有的數據類型進行數據管理、監控和分析，大數據落地就將成為一句空話；如果在客戶應用環境中，無論是基礎架構還是數據，還處于一個孤島的狀態，客戶就不可能真正實現全面的大數據分析。做好這件事。
張建設：在本次CIO峰會上，HCP Anywhere成了CIO最關注的新產品之一。HCP Anywhere是HDS在BYOD市場上的一塊敲門磚嗎？
Brian Householder：HCP Anywhere屬于我們的內容云產品。我們新產品的是圍繞“Your cloud，Your way”這一主題展開的，主要目的就是讓用戶能夠隨心所欲地使用云內容，進行云消費。HCP平臺是進行非結構化數據管理的核心，也是用戶消費和使用內容云的核心。HCP Anywhere的可以讓用戶在HCP的基礎上方便地使用移動應用，并且安全地在任何地方對企業的數據進行訪問、獲取和使用。
我自己的平板電腦上就安裝了HCP Anywhere。無論我在美國加州還是在中國的九寨溝，都可以通過平板電腦訪問我們在美國的數據中心里的數據，而且是在一個安全的、受到企業嚴格管控的環境中實現的。需要強調的是，通過HCP Anywhere實現的移動數據訪問，數據都是在企業的完全掌控之下的，其安全性是有充分保障的，而不像有些移動辦公應用那樣，其數據是處于企業監管之外的。
記者手記
業績增長之外
在過去5年中，HDS公司業務收入保持了兩位數的增長速度，軟件/服務組合業務收入提高到了50%。此外，2012年，HDS榮膺大中華區“最佳職場”稱號，其存儲產品和解決方案在全美質量排名第一。HDS公司首席運營官Brian Householder將業績的增長首先歸功于正確的愿景。過去的8～10年中，HDS堅持“信息驅動創新”的愿景，較早地意識到非結構化數據的增長是客戶必須解決的問題。在云和大數據熱炒的今天，HDS圍繞客戶“少花錢多辦事”的IT需求，提出了從基礎架構云到內容云再到信息云的三步云戰略，致力于幫助客戶駕馭從業務驅動到人為驅動再到機器驅動的大數據。
【關鍵詞】信息系統；N1-EAM；數據遷移；解決方案
1.數據遷移問題的提出和N1-EAM系統數據遷移難題
數據是信息系統的最為基礎的組成部分，是企業的寶貴資源。隨著業務不斷發展，數據量的增長是十分驚人的。為滿足發展中對海量數據的管理，企業要進行信息系統的升級，進而解決成數據遷移問題。數據遷移是信息化社會中企業發展過程中經常面臨的問題，也是企業信息化程度不斷提升的表現。在進行數據遷移中，不同企業原有管理系統的進步程度、原有數據的來源渠道、企業數據的管理和應用特殊要求，決定了數據遷移的難易程度。
1.1 數據遷移的提出
在企業不斷發展壯大的同時，一方面企業積累了越來越多的珍貴歷史數據，另一方面企業原有的信息管理系統已經難以滿足對龐大數據有效管理的需求。這就要求企業在保留原有數據有效使用的前提下，對其數據管理系統進行改造升級和對原有數據結構進行改造，進而實現新系統對數據有效的管理。要實現這一目標，就要進行數據遷移處理。
數據遷移，就是在舊系統切換到新系統之后，將原有數據進行收集、清洗、轉換，裝載到新系統中的過程。
數據遷移對數據整合和新系統的運行起著相當關鍵的作用。數據遷移的質量不只是新系統成功上線的重要前提，也是新系統今后安全、穩定運行的有力保障。
1.2 N1-EAM系統
N1-EAM(N1-Enterprise Asset Manag-ement)系統是“中國核電”統籌規劃，打造核電廠生產管理標準化信息平臺，以福清、方家山兩個核電廠生產管理信息系統建設為示范的重點信息化建設項目。
N1-EAM系統基于核電標準績效模型SNPM，覆蓋16個核電管理領域，與生產控制系統、企業資源計劃管理系統、群堆管理等有效集成的大型軟件信息系統。
1.3 數據遷移的難題
經過對N1-EAM系統的具體分析，其數據遷移主要難題可以歸納為以下三種情況。
1)原始數據來源于福清、方家山兩家核電廠，數據結構存在諸多不同，數據遷移中需考慮因素必須兼顧眾多數據差異；
2)原始數據來源形式多樣，除原有系統的數據外，還有相當數量的人工數據，致使數據的分散度大，清潔度低；
3)由于核電廠運行的特殊要求，除原有數據外，還有系統在線運行后完成核電運行系統自身的數據遷移以及利用核電廠檢修停堆有限的時間窗口進行數據遷移。
2.數據遷移技術及方案
2.1 數據遷移基本方法及技術特點分析
2.1.1 數據遷移基本技術
數據遷移國內外已有成熟的理論和方法。目前常見的成熟技術有如下三種：
1)基于磁盤陣列遠程數據復制技術的數據遷移。
2)基于主機操作系統邏輯卷鏡像技術的數據遷移。
3)基于數據庫備份和恢復技術的數據遷移。
以上三種技術雖然成熟，基本上只是實現“備份”功能。要實現在信息系統發生變更或進行整合中跨系統的數據遷移是不能滿足要求的。
4)基于數據倉庫技術的數據遷移。
ETL即E(extract)抽取、T(transform)轉換、L(load)加載，原本是構建數據倉庫的一種方法，是聯機分析處理、數據挖掘的基礎。其基本原理就是將各種源數據按照預先設計好的規則進行轉換，按計劃數據增量或全部數據導入到目標數據庫中。現在已被越來越多的數據庫管理技術人員基于其原理來實現數據遷移，逐步形成為一種數據遷移主流技術。
2.1.2 數據遷移技術特點
其特點通過列表說明，如表1所示。
2.2 基于N1-EAM系統特殊性考慮數據遷移方法的選擇
N1-EAM系統從數據遷移角度來看，是為滿足更為龐大數據管理需求，適應中國核電縱深發展目標新開發的目標系統。因此需要把原有舊核電信息管理系統中的源數據安全遷移到新的目標系統中。
由此帶來了在數據遷移中不得不考慮的幾個方面的特殊性：
1)源數據分布較為分散；
2)源數據清潔度不高；
3)需要在線做數據遷移；
4)對數據遷移的性能以及實時性要求沒有嚴格限制；
5)目標系統本身已經具備ETL方法部分導入功能。
不難看出，ETL數據遷移方法適合N1-EAM系統特殊性的要求。
2.3 歷史數據遷移(ETL)方法在N1-EAM系統中的實現原理
N1-EAM的數據遷移方法分為基線與非基線兩類。
所謂基線數據遷移方法，就是基于N1-EAM系統的子系統AS(Asset Suit)—資產管理套件的數據轉化和遷移功能，來實現從源數據到目標數據的數據轉化和遷移。其基本原理是按照AS系統所規定的數據格式要求，將要遷移的源數據通過ORACLE的視圖邏輯進行數據整理，形成一個作為AS系統的輸入的dat文件，運行AS系統下的X792頁面進行校驗，如果沒有問題，直接完成數據遷移；如待遷移的數據不滿足AS系統的校驗要求，將會產生錯誤數據報告，終止數據遷移。待進一步對源數據進行補充修改，通過校驗后，完成源數據到目標數據的遷移。
由于AS系統在美國Ventyx公司設計之初就考慮到了核電數據的特殊性，有針對地研發了數據遷移功能，致使大量核電系統的源數據能夠通過AS的遷移功能實現向目標數據的數據遷移。依靠AS系統進行基線數據遷移的源數據主要包括：分布較為分散的數據、清潔度不高的數據、需要在線遷移的數據等。所以基線數據遷移方法是N1-EAM項目中數據遷移采用的主流方法。其過程如圖1所示。
雖然基線數據遷移能夠實現大部分源數據的遷移，但是其包含的導入數據的業務范疇是有限的，缺乏對福清、方家山核電站定制化的導入數據的兼容性，這就需要N1-EAM項目組數據組技術人員就這些定制化的數據，有針對地開發相應程序進行數據轉化來實現數據遷移。即采取非基線的數據遷移的方法實現數據遷移。
非基線數據遷移原理即是按照目標數據的結構要求，針對源數據庫提供數據的方式、源數據的殘缺、數據結構定制化和不規范化等問題，在ORACLE的視圖平臺上編制專門程序從ORACLE管理的一個源數據庫中讀取源數據，先檢驗，后判斷，最后寫入另一個數據庫即目標數據庫中，最終實現數據遷移。
2.4 數據遷移可靠性在N1-EAM系統中的校驗
在完成數據遷移后，在N1-EAM系統中通過編寫檢查程序，對功能模塊數據運行結果和在舊系統中運行結果進行了對比校驗，結果證實：數據遷移經受了完整性、一致性考驗，也通過了特殊樣本數據的檢查和記錄總數等同的檢查。
3.結論
在N1-EAM系統開發過程中，我們采取ETL數據遷移技術，利用AS系統固有的數據遷移程序，采用基線方法為系統提供dat格式標準輸入文件實現數據遷移；在脫離AS系統固有的數據遷移程序情況下，我們依據AS系統對數據的要求，采用非基線數據遷移方法實現數據遷移。基線、非基線兩種歸屬于ETL數據遷移技術互補使用，有效地實現了核電站信息管理系統的數據遷移。實踐證明這是一種適合N1-EAM系統數據遷移較好的方案。
參考文獻
[1]Barker R,等著.舒繼武,等譯.存儲區域網絡精華-深入理解SAN[M].北京:電子工業出版社,2004.
隨著移動設備、物聯網、云計算、大數據和虛擬化等新技術的興起，傳統的安全邊界逐漸模糊。如今，企業和安全解決方案提供商不斷加大對終端安全、網關安全及數據中心安全的投入以應對愈加復雜且嚴峻的安全形勢。
賽門鐵克最新《互聯網安全威脅報告》指出，網絡攻擊者的行動加快，超過80%的大型企業受到過網絡攻擊，超過60%的網絡攻擊針對中小型企業。“零日漏洞”威脅在2014年創歷史新高，共有24個“零日漏洞”被檢測出來，推出補丁前，前5大“零日漏洞”被攻擊總時長達295天。
此外，用于大規模攻擊的惡意軟件呈現出激增狀態，僅去年就新增3.17億個惡意軟件且惡意軟件變得更加智能，28%的惡意軟件可“感知虛擬機”而避免在沙盒被檢測出來。
與此同時，數字勒索事件持續上升，勒索軟件增加了113%，被劫持的設備數量增加了45倍，企業用戶和消費者不得不為這些漏洞的威脅和風險買單。
關鍵趨勢正在重塑企業安全市場
IT技術更新和用戶行為改變不斷推動安全市場的發展，大數據、移動、云計算、對安全人才的強烈需求等幾大趨勢正在重塑安全市場，信息安全的重要性愈加凸顯。在當下復雜動態的威脅環境中，企業需要有一套整合且統一的安全策略，包括集成化的產品和覆蓋生命周期的服務。
安全大數據分析至關重要
全球每天大大小小的數據中心和終端設備會產生出海量數據。如何從龐大的數據中分析其是否具有威脅并進行快速有效安全響應成為企業應對當下復雜環境的制勝法寶。
企業對安全大數據的需求愈發強烈，希望通過對安全大數據的分析量化風險，深入了解自身安全策略優缺點，從而實現更加完善的威脅防護。
通過全球最大數據智能網絡之一（GIN）及九大數據中心、1.75億個設備終端、超過150個國家的5700萬個攻擊傳感器等核心資產，賽門鐵克擁有對全球威脅的可視性和洞察力，實時掌握全球的安全大數據。基于這樣的全球安全威脅信息收集網絡，賽門鐵克的統一安全分析平臺可以為威脅防護、信息防護及網絡安全服務提供基礎設施并貫穿所有的產品。
賽門鐵克的統一安全分析平臺用于建立一個安全的生態環境。它由三部分組成：第一部分是安全大數據分析平臺―通過大數據分析技術用于分析在全球范圍內收集的安全大數據，并將對威脅的洞察轉化為防護策略。
第二部分是統一安全應用―通過賽門鐵克和第三方的生態系統，為眾多用戶場景提供建立在平臺之上的數據及分析性應用。
第三部分是安全探測數據和API―由賽門鐵克和第三方提供標準接口和API。無論是賽門鐵克的解決方案還是第三方的產品或平臺都可以利用安全大數據為客戶提供防護解決方案。
賽門鐵克統一安全分析平臺擁有基礎分析和分析模型做支撐，同時擁有安全大數據和安全智能情報并提供分析型應用，通過結合第三方力量，共同建立安全的生態環境。
終端設備再度復興 安全防護需拓展
除了傳統PC，快速發展的手機、平板設備及物聯網設備極大拓展了企業對端點安全的需求。過去，很多企業認為數據庫、數據中心和防火墻等更需要保護。但隨著移動終端的普及，每個移動或物聯網設備就是一個端點，端點安全顯得越來越重要。
威脅防護一直以來都是企業的重點關注領域，企業希望實現全方位集成化防御、檢測、取證和修復，且能夠覆蓋終端、網關、服務器、虛擬化、云工作模式，并確保本地管理和云端管理并存。
目前，針對性攻擊和“零日漏洞”攻擊等復雜且持續的高級威脅愈加猖狂，賽門鐵克建議把針對高級威脅防御的技術覆蓋到端點、數據中心、網關并形成全面的跨平臺整套解決方案，這種多平臺環境不僅是操作系統環境，還包括云環境、移動終端和物聯網智能終端。
云采用率上升打破安全邊界
越來越多的企業采用云作為下一步的IT策略，在降低IT成本，提高企業靈活性的同時也帶來了潛在的風險。數據已不僅僅在一個個獨立的系統中，企業現在不僅要考慮防火墻內的安全，還要考慮云環境和數據在本地和云之間遷移的安全及訪問這些數據的終端安全。
企業需要針對內部的安全策略和信息防護解決方案，通過集成化的數據和身份保護、云和移動安全及集成化的加密、密鑰管理，幫助企業保護自身的核心數據資產。賽門鐵克能夠為企業提供涵蓋原本的信息防泄密、加密、身份訪問等信息防護解決方案，并將防護拓展到云端和智能終端等更廣闊的范圍。威脅防護和信息防護是該解決方案的核心，對用戶而言也是最具體、最實際的防護策略。
安全即服務不斷增長
企業對安全人才的需求強烈，如何確保內部IT員工擁有專業的技能來保證企業結構的安全成為CIO們面臨的挑戰。同時，企業對專業安全外包服務的需求也逐步增高，希望通過專業的安全廠商提供涵蓋威脅全生命周期（事前-事中-事后）的服務，提高在當下復雜環境中的防護能力。
在網絡中，每天有大量的漏洞和威脅被發現，除了部署解決方案，企業還需要更專業的網絡安全服務來幫助他們應對不斷變化的復雜環境。賽門鐵克提供包含威脅監控服務、事件響應服務、攻防模擬服務和安全大數據服務在內的一整套覆蓋威脅全生命周期的服務。
事前，客戶可通過全球資源和安全大數據實時了解全球威脅動態，對風險更好把控。事中，賽門鐵克覆蓋全球的數據中心（Security Operations Center）可提供7×24小時全天候發現和監測等安全監控服務。一旦發生威脅事件，賽門鐵克還可提供應急事件響應服務，專家團隊能夠快速幫助企業評判、發現并解決問題。此外，企業還可按需發起全生命周期模擬攻防服務，以提升自身的防御能力。
企業須統一安全理念
基于這些趨勢，賽門鐵克倡導安全行業采用統一安全架構理念。第一，威脅防護是對外防御；第二，信息安全保護是對內保護；第三，采用統一的安全分析平臺，安全大數據扮演重要角色；第四，網絡安全服務，客戶需專業團隊在受到攻擊前就將早期工作準備就緒，當受到攻擊時能夠快速解決攻擊威脅。
賽門鐵克看到整個安全環境的改變需要集成化的科技，因此從2000年到2014年，賽門鐵克收購了很多針對不同領域的技術公司，并將收購的技術應用到解決方案中，所形成的整體方案是產品匯集和一定程度的集合。這里重點突出了兩個核心：
第一，賽門鐵克將這些技術整合成一種技術，運用在不同環境中和平臺上。
第二，將同樣的技術擴大適用范圍，擴大端點和網關到數據中心到云，以達到更好的效果。在當前環境下，賽門鐵克的統一安全架構不僅僅是產品的整合，更是以統一高效的方式幫助用戶解決問題。
在實踐中，有些客戶認為，企業本身已經有安全管理中心并在企業中可能有不同品牌的產品，因此不再需要額外的安全大數據。
Gartner預測，2016年全球公共云服務市場規模有望達到2040億美元，同比增長16.5%。甲骨文則預測，到2025年，80%的生產應用將在云上，100%的新應用開發測試工作將在云計算環境下完成。這也更加堅定了甲骨文發展云計算的戰略。5月13日，甲骨文亞洲研發中心北京分部向媒體開放，全面展示了它在云計算方面取得的成就，以及未來的發展方向。
全面、集成、開放的云
如果了解甲骨文的歷史，便可知甲骨文是較晚才提出云計算戰略的。但是在2012年前后提出云戰略時候，甲骨文就快馬加鞭，多管齊下。得益于此前完成的一系列收購，特別是對SUN的收購，借助軟硬件領域的強大技術優勢，甲骨文的云產品組合已經全面涵蓋IaaS、PaaS、SaaS。
在甲骨文工作超過31年，在中國的工作超過16年的甲骨文公司副總裁及亞洲研發中心總經理博斯佳（Pascal Sero）介紹，秉承開放、集成、標準的原則，甲骨文為企業提供最簡易的云解決方案，不僅能與甲骨文產品深度整合，并且能與業界標準相容。這些基于云的服務能幫助企業采用多種革命性的技術，例如大數據分析、社交、移動和物聯網，同時繼續幫助企業將工作負載遷移至云端。目前Oracle云已被越來越多的客戶采用，正運行在全球19個數據中心，每天支持著7000多萬個用戶和340多億次交易量。
其中，Oracle IaaS提供全面、集成、基于訂閱的基礎設施服務，核心功能包括彈性計算、聯網和存儲，使企業能夠在一個由甲骨文管理、托管和支持的企業級云中運行任何負載。同時，Oracle IaaS為甲骨文云平臺和SaaS服務提供了底層支持，最新產品包括Oracle計算云、Oracle網絡云（虛擬專用網絡與快速連接）、Oracle存儲云（批量數據傳輸）和Oracle消息云。
Oracle PaaS云服務包括Oracle云平臺、Oracle數據可視化云服務、Oracle管理云、Oracle數據庫云、Oracle數據庫Exadata云服務和Java Cloud等。憑借在數據庫和中間件領域的強大技術優勢和行業領導地位，甲骨文的PaaS技術能夠實現企業應用安全、透明的無縫遷移，并且持續引領Java云、移動云等平臺服務的發展和創新。目前，全球已有超過3000家客戶選擇了甲骨文的PaaS云服務作為企業混合云平臺，客戶遍布金融、快消、教育、汽車等行業。
Oracle SaaS云服務全面、完整，擁有500多個產品，涵蓋客戶體驗（CX）、人力資本管理（HCM）和企業資源規劃（ERP）三大領域。Oracle CX Cloud通過對銷售云、市場營銷云和服務云進行拓展和功能增強，幫助企業提升客戶體驗、增強客戶忠誠度、凸顯品牌差異化優勢、驅動業務在各個渠道的順利進行。Oracle HCM云擁有業界最全面的套件和最廣泛的業務覆蓋，作為現代人力資源管理的領導者，Oracle HCM Cloud幫助企業實現HR部門轉型。Oracle ERP Cloud是服務于財務、采購和項目高管的領先的云解決方案，并結合Oracle供應鏈管理云，為客戶提供端到端的供應鏈財務規劃。目前Oracle SaaS在全球范圍內已擁有超過1.1萬家客戶。博斯佳表示，甲骨文在商業軟件開發方面擁有多年的豐富經驗，在過去七八年甲骨文將商業軟件開發的經驗遷移到云上，形成全面、集成度高的SaaS解決方案。
一體機家族快速壯大
博思佳表示，客戶選擇甲骨文IaaS服務的原因主要有以下三個：第一，可以實現無縫遷移，本地部署或云端的工作負載，可以靈活、自由地進行無縫遷移，用戶不必為了把某一項工作負載移到云端而進行重新編程；第二，完全自動化降低了用戶的管理成本，Oracle IaaS通過系統來提供自動化服務，可以大幅提高運營效率，減少所需工程師的數量，降低服務成本。這樣也使得甲骨文的云服務在價格上更具有競爭力；第三，Oracle在IaaS云服務提供過程中秉承全面、標準、開放的原則，特別是在云環境中，甲骨文可獲取更多開源工具，從而更好地發揮開源軟件的價值。
作為IaaS云服務的重要基礎，甲骨文不斷壯大其軟硬件一體機家族。2008年推出第一款一體機Oracle Exadata 數據庫云平臺，其中包括Oracle Exalogic中間件云平臺和Oracle Exalytics商務智能云平臺、Oracle大數據一體機、Oracle數據庫機、Oracle SuperCluster超級集群、Oracle私有云一體機、Oracle零數據丟失恢復一體機和Oracle Cloud Machine。
甲骨文公司中國區系統事業部總經理詹飛浪透露，今年下半年甲骨文還將推出多款一體機。詹飛浪表示，甲骨文集成系統的宗旨就是要簡化企業的IT部署，讓IT架構中的服務器、軟件和存儲完美融合，最大程度優化軟硬結合的效果。詹飛浪告訴記者，除了剛剛推出的Oracle Cloud Machine，其他9款一體機在中國都有用戶在使用。
據觀察，甲骨文不斷壯大一體機家族，部分原因是為了很好地滿足不同用戶的不同需求。詹飛浪介紹，Oracle Exadata數據庫一體機和Oracle SuperCluster超級集群架構是一樣的，在Oracle Exadata數據庫一體機上跑數據庫和在Oracle SuperCluster超級集群上跑性能相似，都是在存儲層上實現對數據庫的加速，不過Oracle Exadata數據庫一體機基于x86服務器，而Oracle SuperCluster超級集群基于SPACK服務器。到底選擇怎樣服務器，用戶可以根據自己需求和喜好來選擇。
研發為創新提供支撐
甲骨文之所以能夠在云計算領域建立優勢，研發投入起著不可忽視的作用。據悉，自2004年起，甲骨文的研發投資累計已經超過340億美元，致力于為客戶提供同類最佳的產品和創新技術。甲骨文在全球擁有多個研發中心，每個研發中心協作開發各種創新產品。
其中，甲骨文亞洲研發中心是甲骨文在亞太地區的研發核心，五個分部分別位于北京、上海、深圳、蘇州和南京。博斯佳介紹，甲骨文亞洲研發中心是甲骨文全球研發中心體系中非常重要的有機組成部分，亞洲研發中心的工程師幾乎參與所有甲骨文產品的相關研發。
技術變革推動企業轉型
云計算、大數據、人工智能，這些引領變革的技術趨勢超越了傳統IT的范疇，正在推動企業核心業務的轉型和創新。
微軟公司執行副總裁、大中華區董事長兼首席執行官柯睿杰（Alain Crozier）騎著最近在北京大街小巷“很活躍”的摩拜單車，頭戴HoloLens與大家見面。他表示，86%的CEO相信，未來五年內，數字技術將是驅動企業轉型的首要動力。數字化轉型被稱為第四次工業革命正席卷全球，未來五年商業格局將會改變，各行各業都將迎來全新的機遇和挑戰。
柯睿杰表示，微軟已經將智能云Azure、發掘大數據的SQL Server 2016、企業混合云平臺Windows Server 2016，以及最新推出的Power BI數據可視化服務，這些一流云計算、大數據、人工智能技術的產品和服務帶到中國。
智能云平臺作為微軟三大項目的核心，也是大數據與人工智能的堅實基礎。據介紹，Azure公有云已經覆蓋全球38個區域，并在30個區域實現正式商用，在全球“財富500強”企業中，有85%的企業采用了微軟云服務。
微軟大數據平臺的重要組成部分Power BI可以將來自SQL Server 數據庫、分析服務模型及其他多種數據源的業務數據整合到同一個儀表板上，形成實時更新的儀表板視圖，并且在各種移動終端上顯示。中國市場推出的Power BI服務由世紀互聯運營，用戶可以使用Power BI Desktop 創建豐富的交互式報告，并使用運行于Windows、iOS和Android平臺的移動設備的Power BI Mobile應用訪問數據儀表板。
微軟也一直在人工智能領域深耕。微軟Microsoft Translator語音翻譯服務，能實現包括漢語在內的9種不同語言之間的實時翻譯；微軟認知服務目前提供人臉識別、情緒識別和計算機視覺3個API服務，利用API可以調用云服務，系統能從圖片中檢測、識別、標記人臉特征和情緒變化，并對圖像中的視覺數據進行快速的分類、比對和處理。
“微軟希望通過與本土生態系統的深入合作，讓更多的中國客戶利用微軟的技術創新在全球數字化轉型的大潮中占得先機。”柯睿杰表示。
微軟解決方案四步助力數字化轉型
面對技術革新給企業帶來的顛覆，微軟也提出了數字化轉型解決方案。
微軟大中華區副總裁兼市場營銷及運營總經理康容表示，面對數字化轉型的浪潮，微軟在提供技術創新、平臺與服務的同時，還將通過密切客戶溝通、予力賦能員工、優化業務運營、轉型產品服務四步為客戶提供數字化轉型解決方案。
首先，密切客戶溝通。東方明珠作為國內最大的傳媒上市公司，面對數字化轉型的需求，東方明珠提出了以平臺聚合為核心的“娛樂+”戰略，開展多元業務融合與新業務的拓展。由此，以Azure和Windows 通用應用（UWP）平臺為基礎、以混合現實技術為特色，輔以云端的大數據分析和人工智能、自然語言交互等，東方明珠與微軟合作構建了“互聯網新媒體平臺”，通過統一的云平臺與大數據系統，提升用戶體驗，進一步加快“娛樂+”戰略實施。
其次，予力賦能員工。Office 365可以提供企業級安全性和規范的數據、隱私保護措施。同時，云服務的特性減少了在系統部署和服務器運營維護上的大筆軟硬件投入和IT運營費用。招商信諾作為保險服務企業也全面部署了Office 365作為辦公自動化和遠程協作辦公體系的核心。跨平臺、跨設備部署的Office 365特別適合以移動辦公為主的保險業。
再次，優化業務運營。其實，已成城市“紅色風景線”的摩拜單車正是基于微軟的智能云平臺。摩拜單車首席執行官夏一平介紹道，隨著摩拜單車在各個城市的推廣，業務盤子逐漸擴大意味著單車數量、用戶數量和用戶使用數據都在增加，這給公司管理帶來了很大壓力。加之，摩拜單車在近幾月會向國際業務進軍，所以摩拜單車想到與微軟合作，將整個數據平臺均遷移到了微軟的Azure上，這樣就可以免去很多人力成本，通過彈性伸縮、靈活擴展、安全可靠的云平臺，可以精確地將全國幾十萬輛摩拜單車進行統一、高效的管理。
最后，轉型產品服務。微軟攜手中國電信與大數據垂直領域合作伙伴clobotics，共同展示了基于Azure和混合現實的基站巡檢。之前基站巡檢需要人工巡檢來查明基站問題，不僅受天氣等因素限制還存在安全患，而F在利用無人機代替人工巡檢進一步優化了工作流程，節省了時間。據介紹，整個運維系統以Azure為后臺，工作流程由Dynamics統一管理，通過網絡與移動終端保持實時同步，并且全部人機互動操作都可通過微軟機器人用語音互動來完成。在外場工作的電信工程師通過微軟認知服務進行身份認證登錄運維平臺，依據現場數據和地圖信息，操控行業無人機升空，并按照規劃線路對鐵塔基站進行定點巡檢飛行。現場工程師可以通過HoloLens清晰地了解塔臺工作狀態，并通過網絡將實時數據傳回運維指揮調度中心。無人機可以對信號強度進行360度掃描，并將結果通過IoT Hub匯總到云端。
中國電信股份有限公司上海移動互聯網部副總經理馬丹表示：“微軟的先進技術能幫助運營商提高效率和增加運維的安全系數，使我們真正能夠基于數據來指導工作。我們正在對這套解決方案進行系統集成和外場測試，如果一切順利，將在2017年開始實地大規模部署。”
