4 大数据尚未与云计算有机结合
早前在运营商负责全网BI系统规划时，会频繁遇到一个问题，各个省公司、各个部门都希望自己搭建大数据平台，到处都缺少人才，甚至都在争抢集成商的支持。随着大数据技术的蓬勃发展，这个问题变得非常严重，关键在于没有规模效益。公司能培养一百名大数据专家已经非常不容易了，但是如果分散在三十一个省，又分散在其中的3个IT部门（业务支撑、网管支撑和管理信息支撑系统），那么每个部门只能分到一个人。
所以当时我们就开始规划“能否实现平台和应用分离？”“可否统一搭建一个大数据平台，然后各个省公司、专业公司在平台上做分析模式、搭建自己的应用？”这种集中化经分的规划，可能是业界第一次提出大数据能力开放平台（PaaS)的概念。希望数据能够集中，能力能够集中，而应用可以分散。这样的话既能充分发挥大数据的价值、又能达到大数据平台的规模效益。当前这个系统还在建设的过程中。
后来我来到了亚信数据，因为我认为同样的情况可能更广泛的存在。如果能把大数据和云计算结合起来，将大数据能力通过云计算的模式来提供，是否可以避免各个企业、各个部门重复去搭建大数据基础设施？如果可以按需享受到比拟BAT的顶级大数据平台的服务，只用使用而不用维护，他们会不会Happy？这就是大数据PaaS平台正在做的事情。这些杂七杂八专业的事情，通过分工的形式由专业的公司来进行保障，使用者只需使用即可。
5 数据本身，其实也是一种服务
大数据PaaS最重要的就是数据资源的管理，把它与大数据能力一样看待，通通抽象成服务，即一切皆服务。谁能用这些数据，谁不能用这些数据，反应到PaaS中就是谁能订购这些服务，而谁不能。这样简单的抽象简化了系统的实现。
6 忙忙碌碌在干什么
如同开篇所说的一样，我们认为分工是推动人类社会进步的原动力。而现在可以看到大数据平台的领域中，分工并没有达到最优，还能看到很多简单的重复劳动。这些劳动由于没有达到规模效应而效率很差，造成拥有成本很高。这种高的成本导致的现象，就使很多企业的大数据价值无法充分发挥出来，无论是对内大数据变现还是对外大数据变现。由于无法达成交易，整个社会的福利也因此受到了影响。
我们希望改变这一切，根据多年的经验，将大数据的PaaS平台定位成框架、应用和服务3个方面。
·重型的，带有持久化的部分作为“服务”被集成到大数据PaaS平台中，比如MPP数据库、Hadoop之类的就属于此，还包括更加流行的流处理、机器学习等能力。各项能力通过一个标准的能力管理接口接入框架之中，提供了对大数据能力的透明性。采用的标准是Cloud Foundry中的service broker协议，目前版本为2.8。
·轻型的，不带持久化的部分作为“应用”被集成到大数据PaaS平台中，比如各种可视化、数据探索、推荐引擎、监控告警等。采用的技术标准是Docker，并通过Kubernetes容器管理系统进行封装。也就是说任何能跑在Docker中的应用，无论是单机的，还是集群的，均可以放心的托管到系统上，可扩展性和高可用性都由平台去搞定。
·管理上述两块就是框架。它将“服务”和“应用”有机地结合在一起。并负责认证、权限、计费、审计、日志、监控等管理。
毫无疑问我们采用的是一个开放的体系，因为我们认为大数据的世界如此的丰富多彩，任何一个厂家都无法提供所有的服务，开发所有的应用，开放合作可以实现共赢。
7 小结
知名调研公司Gartner预计，今年公共云服务方面的全球开支将增长16%，达到超过2040亿美元，同时预测全球IT开支将比上一年略下降0.5%，达到3.49万亿美元。请注意这种开支的下降是在IT需求增加的背景下达成的，云计算提高社会效率可见一斑。