第三百零三章 云计算竞争(第 2/4 页)

    比如，“去i”，技术架构是关键：

    小型机作为it系统的主要计算设备承载了大部分的业务，但从扩展性、性价比、核心能力掌控等角度而言，不适宜集团目前业务发展。

    而x86单个cpu处理能力一直在提升，应用了分布架构和云计算技术，可以用一个数据中心去替代某一台大机。

    不过，应用采用分布式架构，提升处理能力，必须对应用代码进行改造。

    所以，应用层可以直接替换成廉价的x86服务器，难点在涉及到部分代码重构；

    数据层（易趣）也可以采用x86服务器或者是数据库云平台，分析型业务（百度）则主要迁移到大数据平台。

    “去e”的主要难点，仅限于技术架构，对应用基本无影响。

    但同时，“去e”也需要在存储性能、可靠性和容灾方面考虑对策。

    实际上，“去i”和“去e”，在技术上难度和复杂程度都不算太大……

    “去ioe”真正的难点和重点，

    是“去o”！

    因为数据库非常难被替换。

    它处在整个产品或者产业链最底层的位置，替换风险很大，但收益相比起来却小得多。

    这也是为什么像ibm、微软这样的后来者，也无法取代oracle。

    而对于星河集团而言，“去o”的主要难点在于：

    传统关系数据库都是通过外部硬件来保证可用性，在用便宜的pc机替换高端服务器之后，硬件更容易出故障了，如何保证数据库高可用？

    高可用和数据一致性如何同时保证？

    分布式系统怎么同时实现cap的要求？（cap指：一致性（consistency， c）、可用性（availability， a）、分区容错性（partition tolerance， p））

    几十年来，这么多做数据库的厂商，国内国外基本没有人成功过……

    而且从公司的业务发展的角度，也不可能等你几年把数据库做出来，再去发展业务。

    更可行的做法，是先基于开源做出一些东西，让业务先往前走。

    所以，目前王坚为首的技术团队，采用的是数据切分(sharding)的策略。

    将部分海量数据应用，先从集中式oracle切换到分布式mysql集群，从纵向扩展到水平扩展，解决了数据库扩展性的问题。

    同时，目前百度研究院正在研发自有的分布式关系数据库——oceanbase。

    这里不得不提到一个人，阳振坤博士。

    这也是一位“超级大牛”：

    84级帝大数学系，硕士师从本系的张恭庆院士，后又转向计算机领域，博士师从计算机系的王选院士。

    大学只用了3年，硕士1年多，24岁成为王选院士博士……

    95 年其所在团队研究成果获国家科技进步一等奖（排名第四），1997 年， 32 岁被破格晋升为教授、99年成为帝大首批“长江学者奖励计划”特聘教授。

    他是跟随王坚博士，从微软亚洲研究院“跳槽”，来到百度研究院的十几名科学家之一。

    目前担任百度研究院系统数据库项目组组长、高级技术专家（p9）。

    阳振坤博士一直都是研究分布式技术和分布式系统的。

    他十分看好云计算系统的发展机会，在加入百度研究院后，就主动请缨，开始担纲支持分布式关系数据库oceanbase的研发。

    而王坚对于他的研发项目，也非常支持。

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