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大数据行业格局变动,华为云位居领导者象限

2020-11-06 11:47 次阅读

新基建大力推动下,大数据进入蓬勃发展期,对有需求的政企客户而言,选择具有竞争力的数字底座变得至关重要。

近日,IDC发布《IDCMarketScape:中国大数据管理平台厂商评估,2020》,从能力、市场、战略三大维度对中国主流大数据厂商进行全面评估,报告显示华为云位居“领导者(Leaders)”象限,并在市场份额和技术实力两个维度双领先。

作为大数据领域部署最早的几个玩家之一,华为云的成绩在意料之中,而拆解华为云案例,或许也能为政企客户如何选择大数据平台和数据湖底座提供重要参考。

大数据行业格局变动明显,但华为云的领导者地位已经稳固

回顾2017年的IDCMarketScape报告可以发现,华为云地位十分稳固,过去的“战略”已经变成了现在的“当下”,华为云没有让IDC过去的评价“落空”,不断用技术实力和市场份额证明其实力,以客户为中心,让客户可基于其高质量的数据底座上可持续发展,真正的让自己的战略与客户的期望更好地结合落地。

事实上,华为云这种“稳定第一”的表现,在很多权威榜单中也有体现,例如连续四年上榜工信部中国大数据企业50强,连续三年入围GartnerMagicQuadrantforDataManagementSolutionsforAnalytics,在中国区厂商排名第一。

现在的华为云在大数据领域拥有专利500+,具有30+PMC&Committer,在一些知名的大数据开源社区,如Hadoop社区、Spark社区都处在领先位置。

在技术受到权威机构认可的同时,华为云还获得了很好的市场表现。截至2020年6月底,华为云大数据已服务了60+个国家和地区、3000+客户,覆盖政府、金融、运营商、电力、医疗、制造、互联网等众多行业。

可以看到,无论是技术实力还是市场表现,华为云都做到了行业第一。

“解决痛点”导向下,华为云四大维度打出大数据差异化

IDC报告犀利指出,当下大数据市场“技术的创新速度领先于市场需求速度”,“技术提供能力与用户需求,用户内部业务部门与IT部门都存在一定的脱节”。

华为云为什么能够赢得市场的认可,最主要的原因在于其解决了传统大数据服务的诸多痛点问题,实现了真正的价值落地,打出了差异化。

这一点,集中反映在华为云数据使能方案的数据底座FusionInsight智能数据湖上,它实现了数据采、存、算、管、用的全生命周期管理,在华为全联接2020期间,正式发布新一代FusionInsight,向业界传达了3项硬核能力:MRS“大快融稳”的云原生数据湖、DWS企业级数据仓库以及一站式数据湖治理中心,进一步推动着政企数字化转型落地。

其中,MRS作为大数据服务的主体,为政企客户提供一个大、快、融、稳的云原生数据湖;DWS数据仓库则为政企客户提供稳定可靠、能够应对多种扩容场景的企业数据仓库服务;而数据湖治理中心则为客户提供系统化的数据治理服务。

三大硬核能力完成了企业对大数据服务需求的闭环,也让华为云大数据表现出四个层面的差异化:

1、既强调业务支撑能力,也要求可持续演进

数据的增长是无限的,小集群总会成长为大集群,一个技术领先、可平滑升级、可持续演进的高质量数据底座非常重要。

FusionInsight支持最大2万+节点大规模集群,解决了传统单集群扩容受限的问题,满足政企客户日益膨胀的数据需要。在华为内部,华为集团IT通过FusionInsight构建OneData大数据集群,实现大数据平台在大规模场景下的开拓,OneData集群其规模已至1万+节点;另外还实现了统一的数据管理服务,在菩提海UniDB产品中,通过逻辑统一方式,把50+物理分散的计算集群(Hadoop+MPP),基于五统一(数据安全、元数据目录、数据集成、数据访问、任务调度),整合成湖仓一体的架构,支撑上千个企业租户的PB级数据分析处理需求。从上面案例可知,华为云FusionInsight将是政企客户的标准底座,可实现一企一湖、一城一湖,一站式支撑多场景高效分析。

2、既具备高效分析能力,也具备长远稳定服务能力

大数据服务除了业务需要高效承接能力,还需要稳定应对业务变化、实现自我发展。

除了上述“大”“融”,FusionInsight在“快”“稳”两个层面则表现出一个数据系统的敏捷与长远稳定服务能力。

例如,毫秒级热数据即时分析,实现所谓“T+0”,在某银行应用中,100+节点,每天更新10万张表,数据入湖时间从12小时降至1小时以内,快速吸纳、应用新的数据;又例如,支持在线滚动升级,无需拆集群、搬应用,一个架构持续演进。

这样看,华为云大数据,既有强大的身躯,也有敏捷的动作。

3、既是通用性架构,也深入技术创新

IDC报告中强调了不同行业间对大数据需求的差异,例如政务客户要求数据集中、数据贯通、数据应用,而银行业则先强调合规,制造业则需要大数据平台带有本行业实践经验。

因此,虽然都是“大数据服务”,但平台需要满足不同行业的客户,会对大数据基础性平台提出不同要求。

华为云大数据超越了单纯的平台层、基础软件层,深入各行业客户业务诉求,持续技术创新,商业诉求+技术创新的双轮驱动助力政企客户商业成功。当前,华为云大数据的客户分布在众多行业和场景中,例如政务领域有头部部委、各省市政府等,运营商则覆盖国内三大运营商,金融客户有国有五大行、股份制银行和中小城商农信银行,以及保险、证券等,大企业客户涵盖能源、交通、城轨、制造等多行业,看其发展势头未来还将有更多的互联网视频、电商、视频直播行业等具有海量数据的互联网客户等。

4、既有“增效”,也有“降本”

对企业而言,“增效”当然是首位需求,但新技术的运营成本也是十分现实的问题。

FusionInsight作为云原生数据湖,在一系列复杂的技术优化下,做到了“让数据每bit成本更优”,此外,华为云还通过大数据+AI容器提升当下比较热门的科学计算、机器学习和AI推理的资源利用率,这是重点领域的针对性成本优化。

总得看来,华为云大数据与传统大数据平台的玩法呈现出明显的技术差异化,为自己赢得了显著而持久的优势,为客户提供高质量、可持续发展的数据底座。

维持大数据领导者地位,华为云的护城河在哪里?

在已有的成绩面前,华为云能否“守得住”?

这方面,从已有的动作看,差异化这个主要的特征之外,华为云维持自身地位还有三个方面的竞争优势。

一是长期的技术沉淀。

华为云FusionInsight大数据自2009年就开始投入研究,最早在2014年推出商用产品,现在,MRS“大快融稳”的云原生数据湖、DWS企业级数据仓库以及一站式数据湖治理中心3项硬核能力都建立这样的长期积累之上,缺乏技术积累和理解的平台显然无法完成这样的升级。

二是对行业、对业务、对企业实际的理解。

大数据服务必须建立在业务深度理解的基础上,而这不是一朝一夕能完成的,需要靠不断的探索和磨合。华为的市场第一既是一种竞争结果,也代表着它拥有最广泛和深度的业务实践机会。

三是丰富而深厚的生态合作。

当下,华为云积累了从基础设施到分析应用等领域的合作伙伴群体,包括多行业800+ISV等,现在,其为合作伙伴提供了100+开放API接口,技术生态化带来的大数据应用将更加丰富。

可以看到,三个都需要时间和经验积淀的优势,让华为云大数据有了既深且宽的竞争“护城河”。

总而言之,华为云大数据想要帮助政企客户实现一企一湖、一城一湖,现在看来,它已经为这个目标做好了充分的准备,并在很多“企”与“城”之中提供了大数据服务。IDC报告在行业层面总结过去、展望未来,华为云大数据也在为整个大数据行业的发展提供某些经验借鉴,推动时代前行。

责任编辑:xj

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