作者：Pure Storage大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān) 何與暉Andrew Ho

企業(yè)轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵之一，就是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘洞見(jiàn)，將數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮得淋漓盡致。

現(xiàn)代企業(yè)需要擁有能夠支持快速開(kāi)發(fā)與部署應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施，從而為自動(dòng)化、自助式資源分配以及無(wú)處不在的數(shù)據(jù)訪問(wèn)奠定基礎(chǔ)。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)槠髽I(yè)能既快又巧地利用數(shù)據(jù)是其在當(dāng)今的商業(yè)市場(chǎng)中能夠立足的基礎(chǔ)。

對(duì)企業(yè)首席信息官（CIO）而言，一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)就是提供數(shù)據(jù)服務(wù)以助力DevOps團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)科學(xué)家及業(yè)務(wù)線人員輕松存取、探索和挖掘數(shù)據(jù)，從而滿(mǎn)足各種企業(yè)應(yīng)用程序與使用需求。如若CIO們?cè)谌旰筮€無(wú)法提供無(wú)處不在的數(shù)據(jù)即服務(wù)（Data as-a-Service），他們的職位也就難保了。

但是，把 “數(shù)據(jù) ”這個(gè)詞理解為一個(gè)總括性的術(shù)語(yǔ)并沒(méi)有太大幫助。對(duì)于 “數(shù)據(jù) ”這個(gè)概念，需要像對(duì)于“基礎(chǔ)設(shè)施”一樣進(jìn)行深刻洞察，來(lái)為你的網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算或存儲(chǔ)創(chuàng)建策略。

一探究竟

大多數(shù)現(xiàn)代企業(yè)都已開(kāi)始構(gòu)建云基礎(chǔ)設(shè)施，以快速響應(yīng)不斷變化的需求。在如今一個(gè)主要由應(yīng)用程序所驅(qū)動(dòng)的世界里（比如甲骨文和SAP），所有企業(yè)的下一個(gè)前沿就是讓員工和客戶(hù)廣泛并方便地使用數(shù)據(jù)。

革新者開(kāi)始認(rèn)識(shí)到，以數(shù)據(jù)取勝的關(guān)鍵在于為應(yīng)用程序盡可能提供最優(yōu)數(shù)據(jù)。企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始從僅擁有一個(gè)應(yīng)用程序到為應(yīng)用程序提供最佳數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變。最美妙的境界是你能將公司的專(zhuān)有數(shù)據(jù)與全球的數(shù)據(jù)融為一體，從而產(chǎn)出更為深入的洞察來(lái)助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)巨大的飛躍。例如，位置情報(bào)軟件即服務(wù)（SaaS）供應(yīng)商美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所公司（Environmental Systems Research Institute，簡(jiǎn)稱(chēng)Esri）運(yùn)用容器與Kubernetes為客戶(hù)提供服務(wù)，以滿(mǎn)足COVID-19案例追蹤、火災(zāi)定位、災(zāi)害管理等各種需要整合大量地理定位信息的需求。

五大關(guān)鍵管道

CIO必須提供數(shù)據(jù)服務(wù)來(lái)支持應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目、數(shù)據(jù)探索以及其他高級(jí)數(shù)據(jù)需求。在我看來(lái)，應(yīng)用程序會(huì)訪問(wèn)到五項(xiàng)關(guān)鍵的“即服務(wù)”（as-a-Service）管道，從而構(gòu)成一個(gè)完整的服務(wù)目錄。每項(xiàng)“即服務(wù)”都應(yīng)為用戶(hù)提供一鍵式數(shù)據(jù)管道，讓用戶(hù)可以輕松地獲取數(shù)據(jù)，使其能專(zhuān)注于作為重點(diǎn)的應(yīng)用程序，而無(wú)須費(fèi)心建立和管理基礎(chǔ)設(shè)施。

五大管道包括：

數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù)（Database as-a-Service）：提供跨團(tuán)隊(duì)、跨應(yīng)用程序的可擴(kuò)展數(shù)據(jù)資源庫(kù)。

數(shù)據(jù)搜索即服務(wù)（Data search as-a-Service）：提供即席查詢(xún)以了解產(chǎn)品的使用情況并加以改進(jìn)。

分析即服務(wù)（Analytics as-a-Service）：通過(guò)Tableau或Excel等工具挖掘商業(yè)信息。

機(jī)器學(xué)習(xí)／人工智能即服務(wù)（ML / AI as-a-Service）：提供智能個(gè)性化服務(wù)，并了解通過(guò)TensorFlow等不同工具來(lái)挖掘海量數(shù)據(jù)的多種使用模式。

流媒體數(shù)據(jù)和信息傳遞即服務(wù)（Streaming data and messaging as-a-Service）：鑒于如今數(shù)據(jù)皆分布在邊緣，此項(xiàng)“即服務(wù)”向需要依賴(lài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)為用戶(hù)提供信息或機(jī)器操作的應(yīng)用程序提供支持。

MySQL、MongoDB、Cassandra、PostgreSQL等開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)得到了廣泛采用，對(duì)支持及提供這一套數(shù)據(jù)服務(wù)目錄至關(guān)重要。全球CIO對(duì)此類(lèi)的投資已高達(dá)數(shù)十億美元。

在過(guò)去十年里，全世界誕生的各種應(yīng)用程序數(shù)不勝數(shù)。現(xiàn)在是時(shí)候?qū)?shù)據(jù)給予同樣的關(guān)注了。