美國時間3月25-28日，全球著名的大數據會議StrataDataConference在美國舊金山Moscone中心召開，柏睿數據隆重展示全內存分布式數據庫RapidsDB v4.0、內存流數據庫Rapids StreamDB、大數據存儲Rapids Hadoop、庫內人工智能并行算法庫Rapids ParallelR四款產品，其中全內存分布式數據RapidsDB v4.0引起了筆者的關注。
據悉，這是一款由中國完全自主研發(fā)且擁有自主知識產權的TB級分析型數據庫軟件產品。此產品最大的亮點是支持TB級數據毫秒級響應，實現(xiàn)1秒內在3000億條數據中匹配唯一的1行記錄，將國際主流數據庫(Oracle/IBM DB2)執(zhí)行效率提升上百倍;同時，數據與內存空間的占用比例為1:1.4，遠低于國際主流數據庫(Oracle/SAP)內存空間1:4的占用比，可為客戶節(jié)省60%以上的內存采購成本。
眾所周知，數據庫作為基礎軟件三大核心壁壘之一，我國在數據庫的開發(fā)上苦下功夫，對于研制有一款擁有自主知識產權的TB級分析數據庫軟件產品，且性能已經趕超國外主流數據庫產品，需要的扎實的研發(fā)與堅定的理想信念，才能實現(xiàn)中國科技的重大突破。
“我們創(chuàng)業(yè)團隊底層的基因是一個純技術團隊，對于數據庫核心在內的所有組件(執(zhí)行引擎和存儲引擎)及整體架構均是自主設計和自主研發(fā)可控：即從數據應用層、解析層、優(yōu)化層、執(zhí)行層到存儲引擎的五層均是完全自主，在代碼編寫和數據保護層面都具有完全自主可控權。”柏睿數據董事長兼CTO劉睿民強調。
他表示，能夠實現(xiàn)國產數據庫自主研發(fā)離不開柏睿數據核心團隊在這個領域的深耕與探索，并積累了大量的技術和服務經驗。柏睿數據的技術團隊來源于惠普實驗室，其核心技術架構師均師從數據庫鼻祖圖靈獎獲得者Jim Gray。未來，他希望能夠帶領柏睿數據走向世界，成為一個響當當的有核心技術、靠技術驅動的企業(yè)級數據庫服務商。
核心技術作為經濟發(fā)展的最大‘命門’，一直制約著各行業(yè)生產力的驅動，加快關鍵核心技術自主創(chuàng)新，才能為經濟社會發(fā)展打造新引擎。在大數據領域，尤其是數據倉庫領域必須要有革命性的變化，否則整個大數據行業(yè)就無法發(fā)生根本性的突破。
劉睿民認為，傳統(tǒng)大數據分析解決數據孤島問題的做法更多用到的是數據遷移，在數據分析前先將所用到的數據同步到新建的數據倉庫或者數據湖當中，這樣的做法不僅不便于管理而且耗時大。柏睿數據跨源異構查詢連接器Rapids Federation像管道一樣，聯(lián)合多種數據源，實現(xiàn)不同類型的數據統(tǒng)一連接，方便政府或企業(yè)用戶隨時對多源異構數據進行統(tǒng)一查詢、更新、關聯(lián)分析及深度挖掘，幫助用戶打破因部門多、數據存儲分散帶來的信息孤島問題，完成多源異構數據的匯聚融合。
大數據實時分析不如自動駕駛汽車或其他外重在形式表現(xiàn)的人工智能酷炫，卻是充分利用大數據，實現(xiàn)數據價值變現(xiàn)，輔助科學決策的關鍵技術，是信息技術產業(yè)鏈條中不可或缺的一環(huán)。對于企業(yè)而言，大數據實時分析的作用則主要體現(xiàn)在三大領域：一是對業(yè)務的改進優(yōu)化;二是幫助業(yè)務第一時間發(fā)現(xiàn)機會;三是創(chuàng)造新的商業(yè)價值。目前，市場上主流的大數據公司大部分是數據應用，更多偏向于行業(yè)的應用及提供相應的解決方案，對于底層數據庫的研發(fā)較少涉足，其主要原因也是底層基礎軟件的技術壁壘較高，研發(fā)周期長，研發(fā)投入大，投資回報交慢等因素。
柏睿數據的大數據實時分析平臺Rapids Data Platform可以讓各種規(guī)模的企業(yè)從數據中獲取更多的價值，尤其是RapidsDB v4.0擁有超高的性能，通過Rapids Federation可以將多源異構數據的統(tǒng)一接入，并避免連接時可能帶來的風險。比如，政府有民政、司法、審計、稅務、農業(yè)等多個部門不同的數據庫的數據源，Rapids Data Platform都能即時對各個數據源進行查詢，無需要數據遷移，更不會改變用戶原有的數據庫架構，帶來極大的適用性和便利性。
與此同時為了保持企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新能力，柏睿數據先后成立了人民大學統(tǒng)計實驗室、國家信息中心數字中國研究院人工智能與數據庫研究實驗室，形成了以國內頂尖的統(tǒng)計與數據建模能力研究為抓手，促進產、學、研、用一體化，共享研究成果，助力政府機構和企業(yè)實現(xiàn)智能計算和知識服務。
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