不知在什么時候，有人似乎想方設(shè)法將數(shù)據(jù)移到數(shù)據(jù)中心的外面。不斷發(fā)展的摩爾定律將人們的重心由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向計算。

人們往往盡量減少所要處理的數(shù)據(jù)，并簡化這一任務(wù)：處理獲得某種可付諸行動的結(jié)果所需要的絕對最小子集數(shù)據(jù)。因而，可用數(shù)據(jù)完整性的價值隨之喪失。重心完全放在了如何可以針對一小批數(shù)據(jù)執(zhí)行一些簡單的操作上，而且一再以某種固定的方式來加以執(zhí)行。

如今，最龐大的云和Web 2.0數(shù)據(jù)中心卻在采用一種不同的方法，捕獲和分析所有的可用數(shù)據(jù)。這種方法需要由以計算為中心的數(shù)據(jù)中心向以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變。

這種以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)讓數(shù)據(jù)重新成為數(shù)據(jù)中心的核心，但是可能更值得關(guān)注的是，這能夠?qū)崿F(xiàn)服務(wù)器分解，從而能夠讓數(shù)據(jù)中心的每個單元(計算、內(nèi)存、輸入/輸出和存儲)靈活地獨立于其他單元進(jìn)行擴(kuò)展，并且能夠在機(jī)架層面、而不是在服務(wù)器層面進(jìn)行優(yōu)化。這種架構(gòu)的關(guān)鍵在于，將重心放在數(shù)據(jù)和高效網(wǎng)絡(luò)的需要上，這種高效網(wǎng)絡(luò)能夠在數(shù)據(jù)的整個有用生命周期內(nèi)吸收、存儲、移動和分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)具有大、實時和非結(jié)構(gòu)化的特點

現(xiàn)在強(qiáng)調(diào)的重心不是處理非常小的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，而是回到了顯然增大的數(shù)據(jù)――所有數(shù)據(jù)，每個地方，每秒生成的數(shù)據(jù)量一直越來越多。實時數(shù)據(jù)以驚人的速度從成千上萬移動設(shè)備處加以生成，并從成千上萬用戶處加以聚合，以提供完全為每一個用戶度身定制的極其有用的信息。

谷歌的Waze移動導(dǎo)航應(yīng)用程序就是個典型的例子。Waze可以從成千上萬個隨車內(nèi)用戶一同悄然移動的手機(jī)收集實時的GPS數(shù)據(jù)。說是悄然，實際上這些手機(jī)在不斷生成大量的實時、基于位置的數(shù)據(jù)，因而提供了數(shù)百萬Waze訂戶的旅行模式和速度方面的極其寶貴的信息。

所有這些信息為每一個用戶整合起來，在結(jié)合當(dāng)前位置、目的地、可行道路和實時流量模式的基礎(chǔ)上，將獨特的寶貴信息提供給該用戶。要是你還沒有試過Waze，就該試一下――你會驚嘆于龐大的純數(shù)據(jù)數(shù)量以及實時進(jìn)行的處理，以便將你引向你之前根本不知道存在的流量最少的捷徑。

Waze的一種盡量縮短個人行駛時間的合理延伸就是，自動駕駛汽車：自動駕駛汽車不僅可以縮短行程，還能消除交通擁塞。設(shè)想一下，以每小時150多公里的時間行駛，你與前面那輛汽車相距僅幾米之遠(yuǎn)。這一幕會在我們的有生之年出現(xiàn)，而數(shù)量驚人的數(shù)據(jù)以及這種數(shù)據(jù)的高速移動和處理會幫助實現(xiàn)這一幕。所以，數(shù)據(jù)的增長不僅會與日俱增，還會以更快的速度增加。

遺憾的是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)當(dāng)初并不是為處理這一種類和量級的龐大、快速、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)而設(shè)計的。我會在下一篇文章中介紹新的以數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)中心模式如何讓這大規(guī)模的海量數(shù)據(jù)具有實用性。