Pivotal刘伟光：颠覆行业 用互联网思维打造企业级基础平台

近日，在Pivotal沟通会上，Pivotal大中华区总经理刘伟光介绍了Pivotal的整体战略、产品情况以及在中国的运营情况。

Pivotal大中华区总经理刘伟光

首先给大家普及一下Pivotal的背景，它是去年4月份，由EMC、VMware、Ge共同投资成立了Pivotal公司，由Winodws之父、前VMware CEO Paul Maritz掌舵，致力于为企业级用户打造企业级云平台和大数据平台。自此，Pivotal就成为EMC公司在第三平台趋势下的重要布局。

会上，刘伟光表示随着用户规模和用户应用空前丰富，使得企业的IT基础平台需要适应全新的环境，企业IT发展在经历了第一和第二平台之后，现在正在逐渐向第三平台发展。

刘伟光讲到：“没有任何一个单独的大数据产品能够胜任企业的大数据处理挑战。”他表示Pivotal公司是将原有EMC和VMware的一些优良的软件资产进行整合，整合之后构建了一个全新的整合的基础架构平台，重要产品包括数据分析：GreenPlum数据仓库、Hadoop、内存计算GemFire等；应用开发：Spring中间件、MySQL Dev等；云自动化：Cloud Foundry软件。Pivotal通过对这些重要产品整合打造出全新的基础架构平台----Pivotal One，涵盖了数据支撑平台、应用支撑平台、云支撑平台以及专业服务。“Pivotal有一个很大的使命就是把很多在互联网行业当中优秀的组合与传统企业所需要的技术进行集成，为企业级用户提供企业级云平台和大数据平台。这里面涵盖了EMC、VMware和Pivotal各自的拳头技术，我们真的要打造一个全新平台，不仅针对原有的存储市场，还针对我们的友商市场，颠覆整个行业。”刘伟光表示。

据了解，Pivotal在中国非常重要的一个客户就是12306，铁道部通过Pivotal的内存计算产品 GemFire来解决高峰时期订票和余票查询的瓶颈。刘伟光表示：“12306在春节高峰时期应该是世界上单点访问量、并发量最高的，它的访问瓶颈、性能压力一直困扰着铁道部。Pivotal的技术将所有计算任务平均分配到每一台X86服务器上，而不像过去将所有计算资源都集中在某几台大型Unix服务器上，通过低成本的硬件来为用户提供最高性能和用户体验。”回头是不是应该让12306的技术出来聊聊呢？ 

接下来刘伟光解释了具体产品之间的流动性。我们从左到右看这个图，最左边是可能产生的数据源，从互联网、从网端、从各种各样的地方产生的数据源，送到后台的大数据处理平台，我们提供的SpringXD，可以提供统一的数据管理、统一的数据转换，可以统一的送到后台的数据源。也可能你需要的是高性能的计算能力，可以迅速的送到这里进行计算，计算完的结果可以直接传送到数据库当中去做归档。如果这个计算结果没那么重要，也可以转到Hadoop上去，所以可以有很多种选择。

当记者问及GemFire和Hadoop之间是通过哪些技术来实现的？以及这些数据从一个地方转移到另外一个地方，数据的转移有没有一些数据保护之类的措施？

刘伟光表示：“当客户在实行整个大数据系统构建的时候，先期采用了相对独立的产品，比如Greenplum产品，或者GemFire产品，比如以GemFire为例，它有很多接口来实现数据的持久化，可以放到数据库里，当我的GemFire数据库启动的时候，可以把这些数据全部从这里加载。我这个数据是热点数据，用GemFire来处理这些数据存在哪里，其实是可以放在GemFireXD上，只不过我需要通过GemFire进行规则的定制，它们之间访问的接口都是可以实现的。

至于用GemFire去访问Hadoop上的数据，用一些什么样的协议去实现呢？可以用GemFire的这种方式，这就是我们GemFireXD，通过GemFire的方式去访问，数据可以直接通过JDBC的方式去访问，GemFire是非常灵活的产品，可以实现数据的交互，也可以通过JAVA的程序去实现，方式可以更加灵活，可以直接调用第三方数据访问的接口，没有什么严格的限制。”

Pivotal这款产品的定位和现在很流行的HANA或者最近Oracle出的数据库软件，这些东西它们是在一个层面上的东西吗？它的优势在哪里？

GemFire是基于开放平台的标准产品，跟很多厂家的产品定位是不太一样的，因为在整个云计算时代来临的时候，我们一直在讲要做开放、要做标准，从开放的特点来看，比如SAP的HANA，最重要的定位在HANA出现的时候，首先要服务于他们原有的很多客户。我们的产品是通过接口来实现广泛的途径。到目前为止，除了像12306的案例以外，在国内我们有很多其他行业，包括政府行业、金融行业，很多行业都有成功推广的经验，甚至在制造业也有成功的经验。

在产品技术的实现上，这个产品在刚刚出现的时候，它的定位就是要做快速的数据的及时处理，并且对于一些特定状况能够做出及时反应，因为这是证券行业很重要的特性。在云计算包括大数据市场不断发展、不断推广的时候，对于快速的数据处理方面也有类似的需求在产生，所以我们这个产品，特别是流式数据处理及时性方面，特点是非常强的。

关于大数据最新趋势，Pivotal 有哪些独特的观察？认同怎样的大数据经济模式？

刘伟光：大数据最新的趋势来看，Pivotal有如下的一些观点。

• Pivotal认为没有单一的大数据产品能够满足互联网时代的传统企业的大数据需求。无论是Hadoop变得越来越像分布式数据库还是传统的数据库技术变得越来越像Hadoop类型的分布式处理框架。而只有通过组合这些单独的产品，形成新型企业的完整的大数据处理架构，才有可能应对大数据带来的挑战

• 云与大数据将会结合得越来越紧密。单独的大数据环境已经逐渐显现出其不足之处，如缺乏足够的弹性，无法支撑快速的迭代开发，高成本的大规模集群的管理维护，功能变得越来越复杂的同时，需要的技能越来越多，要求越来越高。而这些正是云架构擅长的领域，大数据与PaaS的结合是未来大数据升华的唯一途经。认同APP+DATA+ANALYTIC构成的完整闭环才能够全面应对互联网化带来的挑战，缺一不可，并发挥出传统企业的数据价值。

Pivotal如何定义快数据？在快数据方面，Pivotal有哪些技术和解决方案？

刘伟光：快数据即能够以超低时延和超高并发的方式来处理各种类型的数据，天下武功，唯快不破。快数据方面，Pivotal有分布式内存网格技术Gemfire(12306的案例)，分布式内存数据库技术SQLFire以及业界唯一能够在Hadoop上运行高性能OLTP类型应用的分布式内存技术GemfireXD。

GemfireXD目前已经在几个对于并发和时延要求极端苛刻的金融客户中通过了严格的考验，是我们最新的大数据解决方案之一。

Pivotal是使用SQL+Hadoop作为大数据解决方案，在这方面哪些最新进展？

刘伟光：我们的SQL on Hadoop方案有了更完善的模块，Pivotal HAWQ技术已经是业界唯一的纯SQL on Hadoop方案，性能包括SQL的支撑能力业界第一。

同时，我们发布了OLTP on Hadoop的方案 Pivotal Gemfire XD，该方案是对整个Pivotal的大数据体系的有益补充，它使得客户不光能在Hadoop上做高性能的MPP级别的复杂SQL分析，还能在Hadoop平台中，也是业界唯一的厂商，能够做OLTP级别的数据访问支持，并不仅仅是简单的HBase这种KV级别的数据查询。

相比其他做大数据的厂商（如HP、甲骨文等），Pivotal大数据套件有哪些优势？

刘伟光：优势有3点：第一，统一定价模型，整合大数据产品，简化企业的选择和流程；第二，流动许可证模型，保证客户的大数据技术投资与灵活的部署，从容应对未知的大数据挑战；第三，套件里的每一款产品都是业界领先的技术，拥有众多的成熟国内外顶级客户案例，遍布各行各业，同时这些产品之间还能够无缝的数据集成，自由流动。

Pivotal大数据套件的技术架构，对给底层以及上层用户操作界面带来怎样的价值？

刘伟光：大数据套件的技术架构涵盖了数据处理领域所有的需求。

关系型数据库,NoSQL,流计算，SQL on Hadoop, OLAP on Hadoop, OLTP on Hadoop，cache缓存，In-Memory DB, In-Memory DataGrid，非关系型数据库，等等。

并且这些模块之间的数据是互联互通，自由流动，可以任意搭配来构建灵活的企业级第三平台数据架构。

对于底层用户来说，互操作性以及标准SQL的支持使得应用开发和维护人员更容易上手，学习曲线降低。使得项目和应用投产的周期缩短，风险降低。

对于上层用户来说，大数据套件完善友好的界面以及丰富的操作接口可以使得没有任何经验的数据分析和使用人员也能很快的进入状态，专注于业务和逻辑的分析应用。

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