除了解鎖"吃雞"新姿勢(shì)，華為云大數(shù)據(jù)還帶來(lái)這些

“大數(shù)據(jù)”概念出現(xiàn)距今已經(jīng)15年，在經(jīng)歷社會(huì)大眾和各行各業(yè)對(duì)其深入探討后，從最開始的互聯(lián)網(wǎng)搜索行業(yè)，到企業(yè)運(yùn)營(yíng)和生產(chǎn)制造，再到城市治理和教育醫(yī)療等，目前，大數(shù)據(jù)已在各領(lǐng)域成熟應(yīng)用。

我們今天不講那些耳熟能詳?shù)拇髷?shù)據(jù)應(yīng)用案例，而從一個(gè)“另類”的大數(shù)據(jù)體驗(yàn)說(shuō)起。

你玩的是游戲，別人玩的是“大數(shù)據(jù)”

去年，“吃雞”游戲《絕地求生》大火，很多玩家在學(xué)習(xí)加班之余，都投入到“吃

雞”大軍中，當(dāng)然，絕大多數(shù)時(shí)候都免不了在開局初期就成 “盒”(被擊殺)。

于是，為了提高戰(zhàn)績(jī)，一些玩家換1080Ti顯卡，在高位升級(jí)2條內(nèi)存，有的還買

了個(gè)高性能鼠標(biāo)，但吃雞不成反被擊殺的“悲劇”還是屢次上演。最近一篇文章從大數(shù)據(jù)的角度，對(duì)20G的游戲日志數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，或許能讓這些玩家“恍然大悟”。

文章作者獲取到了近70萬(wàn)次游戲內(nèi)擊殺的數(shù)據(jù)集，然后使用Mathematica工具

進(jìn)行了簡(jiǎn)單的大數(shù)據(jù)分析，解鎖了幾條游戲新姿勢(shì)：

1.通過(guò)分析擊殺者和被擊殺者的相對(duì)位置信息，作者得出“在房屋視覺(jué)死角方向，靠近

房屋可以大幅降低被擊殺的幾率”的結(jié)論;

2.通過(guò)分析擊殺發(fā)生的坐標(biāo)信息，分析出游戲中的最容易發(fā)生擊殺事件的區(qū)域，玩家可以根據(jù)自己的游戲策略，選擇進(jìn)入高危區(qū)域或者躲避高危區(qū)域;

3.通過(guò)擊殺次數(shù)統(tǒng)計(jì)，得出“擊殺15名對(duì)手的玩家，有75%的概率能贏得比賽”的結(jié)論。這說(shuō)明，在游戲中只有多擊殺對(duì)手，才是獲得最終勝利的關(guān)鍵。

探索大數(shù)據(jù)的未來(lái)之路

實(shí)際上，“吃雞”游戲只是大數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)很普通的案例，當(dāng)前，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)從少

數(shù)機(jī)構(gòu)的技術(shù)殺手锏，變成每個(gè)企業(yè)都可以快速應(yīng)用的通用技術(shù)，技術(shù)演進(jìn)貌似也已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的階段。我們不禁要問(wèn)，大數(shù)據(jù)的未來(lái)在哪里?

在過(guò)去的十幾年，硬件的性能，尤其是網(wǎng)絡(luò)性能一直是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸, 天才的架構(gòu)師們自然想到了集群化大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)。無(wú)論是分布式集群集中部署，還是數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在物理機(jī)每個(gè)硬盤上，亦或數(shù)據(jù)本地化，這些都是存算一體的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)性能已經(jīng)提升了100倍，內(nèi)存容量也提升了數(shù)十倍。

但當(dāng)大數(shù)據(jù)處理的瓶頸逐漸從網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到CPU上，上述存算一體架構(gòu)的缺點(diǎn)也逐漸突顯出來(lái)：

首先是剛性擴(kuò)容，資源浪費(fèi)。不同場(chǎng)景需要的存儲(chǔ)空間和算力配比是不一樣的，實(shí)際使用中要么計(jì)算資源達(dá)到瓶頸，要么是存儲(chǔ)容量不足，只能對(duì)集群進(jìn)行剛性擴(kuò)容，造成集群資源浪費(fèi)。其次，不同場(chǎng)景、不同時(shí)期需要的算力是不固定的，存在波峰和波谷，物理機(jī)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)造成無(wú)法大規(guī)模關(guān)閉閑置節(jié)點(diǎn)，造成算力閑置和能源浪費(fèi)。

再次，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)多種數(shù)據(jù)格式并存，且存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中，容易形成數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)之間互相訪問(wèn)轉(zhuǎn)換成本高，制約了數(shù)據(jù)價(jià)值的進(jìn)一步挖掘。最后，企業(yè)擁有EB級(jí)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為常態(tài)，多任務(wù)并發(fā)下，極易出現(xiàn)作業(yè)擁塞，影響企業(yè)正常運(yùn)作。

華為預(yù)測(cè)，到2025年，全球年新增數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量為180ZB，企業(yè)的數(shù)據(jù)利用率會(huì)達(dá)到86%。如此巨大的數(shù)據(jù)如何高效地分析其中的價(jià)值?顯然，現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法滿足未來(lái)的需求，那么，大數(shù)據(jù)的未來(lái)在哪里?

8月27日，重慶悅來(lái)國(guó)際會(huì)議中心，華為云城市峰會(huì)重慶站，華為云鯤鵬大數(shù)據(jù)解決方案BigData Pro重磅發(fā)布，為您揭開大數(shù)據(jù)的未來(lái)之路。

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