近年來，“大數(shù)據(jù)”一直是IT行業(yè)的流行語。 大數(shù)據(jù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用已逐漸普及。 那么大數(shù)據(jù)還能火多久？互聯(lián)網(wǎng)是一個神奇的大網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)開發(fā)也是一種模式。大數(shù)據(jù)又稱海量數(shù)據(jù)，是指涉及的數(shù)據(jù)量太大，以至于無法在合理的時間內(nèi)通過人腦甚至主流軟件工具來捕獲，管理，處理和組織，以幫助企業(yè)做得更好。 商業(yè)決策。 出于積極目的的信息。

一、數(shù)據(jù)規(guī)模會繼續(xù)擴大，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)發(fā)揚光大

前面已經(jīng)提到過，大數(shù)據(jù)已經(jīng)度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現(xiàn)在正在穩(wěn)步向前發(fā)展。做這樣判斷主要有以下2個原因：

· 上游數(shù)據(jù)規(guī)模會繼續(xù)增長，特別是由于IOT技術(shù)的發(fā)展和成熟，以及未來5G技術(shù)的鋪開。在可預(yù)測的未來，數(shù)據(jù)規(guī)模仍將繼續(xù)快速增長，這是能夠帶動大數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定向前發(fā)展的基本動力。

· 下游數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)還有很多發(fā)展的空間，還有很多數(shù)據(jù)的價值我們沒有挖掘出來。

雖然現(xiàn)在人工智能，區(qū)塊鏈搶去了大數(shù)據(jù)的風口位置，也許大數(shù)據(jù)成不了未來的主角，但大數(shù)據(jù)也絕對不是跑龍?zhí)椎?，大?shù)據(jù)仍將扮演一個重要而基礎(chǔ)的角色?？梢赃@么說，只要有數(shù)據(jù)在，大數(shù)據(jù)就永遠不會過時。我想在大部分人的有生之年，我們都會見證大數(shù)據(jù)的持續(xù)向上發(fā)展。

　　二、數(shù)據(jù)的實時性需求將更加突出

之前大數(shù)據(jù)遇到的最大挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)規(guī)模大（所以大家會稱之為“大數(shù)據(jù)”），經(jīng)過工業(yè)界多年的努力和實踐，規(guī)模大這個問題基本已經(jīng)解決了。接下來幾年，更大的挑戰(zhàn)在于速度，也就是實時性。而大數(shù)據(jù)的實時性并不是指簡單的傳輸數(shù)據(jù)或者處理數(shù)據(jù)的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實時性。所以大數(shù)據(jù)的實時性，包括以下幾個方面：

· 快速獲取和傳輸數(shù)據(jù)

· 快速計算處理數(shù)據(jù)

· 實時可視化數(shù)據(jù)

· 在線機器學習，實時更新機器學習模型

目前以Kafka，F(xiàn)link為代表的流處理計算引擎已經(jīng)為實時計算提供了堅實的底層技術(shù)支持，相信未來在實時可視化數(shù)據(jù)以及在線機器學習方面會有更多優(yōu)秀的產(chǎn)品涌現(xiàn)出來。當大數(shù)據(jù)的實時性增強之后，在數(shù)據(jù)消費端會產(chǎn)生更多有價值的數(shù)據(jù)，從而形成一個更高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，促進整個數(shù)據(jù)流的良性發(fā)展。

　　三、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施往云上遷移勢不可擋

目前IT基礎(chǔ)設(shè)施往云上遷移不再是一個大家還需要爭論的問題，這是大勢所趨。當然我這邊說的云并不單單指公有云，也包括私有云，混合云。因為由于每個企業(yè)的業(yè)務(wù)屬性不同，對數(shù)據(jù)安全性的要求不同，不可能把所有的大數(shù)據(jù)設(shè)施都部署在公有云上，但向云上遷移這是一個未來注定的選擇。目前各大云廠商都提供了各種各樣的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品以滿足各種用戶需求，包括平臺型（PAAS）的EMR，服務(wù)型（SAAS）的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品等等。

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的云化對大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品產(chǎn)生也有相應(yīng)的影響。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的框架和產(chǎn)品將更加CloudNative。

· 計算和存儲的分離。我們知道每個公有云都有自己對應(yīng)的分布式存儲，比如AWS的S3。S3在一些場合可以替換我們所熟知的HDFS，而且成本更低。而S3的物理存儲并不是在EC2上面，對EC2來說，S3是remotestorage。所以如果你要是AWS上面做大數(shù)據(jù)開發(fā)和應(yīng)用，而且你的數(shù)據(jù)是在S3上，那么你就自然而然用到了計算和存儲的分離。

· 擁抱容器，與Kubernate的整合大勢所趨，我們知道在云環(huán)境中Kuberneate基本上已經(jīng)是容器資源調(diào)度的標準。

· 更具有彈性（Elastic）。

· 與云上其他產(chǎn)品和服務(wù)整合更加緊密。

　　四、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品全鏈路化

全鏈路化是指提供端到端的全鏈路解決方案，而不是簡單的堆積一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件。以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品一直被人詬病的主要問題就是用戶使用門檻過高，二次開發(fā)成本太高。全鏈路化就是為了解決這一問題，用戶需要的并不是Hadoop，Spark，F(xiàn)link等這些技術(shù)，而是要以這些技術(shù)為基礎(chǔ)的能解決業(yè)務(wù)問題的產(chǎn)品。Cloudera的從Edge到AI是我比較認同的方案。大數(shù)據(jù)的價值并不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)背后所隱藏的對業(yè)務(wù)有影響的信息和知識。

大數(shù)據(jù)技術(shù)就是對最原始的數(shù)據(jù)進行不斷處理加工提煉，金字塔每上去一層，對應(yīng)的數(shù)據(jù)量會越小，同時對業(yè)務(wù)的影響價值會更大更快。而要從數(shù)據(jù)（Data）最終提煉出智慧（Wisdom），數(shù)據(jù)要經(jīng)過一條很長的數(shù)據(jù)流鏈路，沒有一套完整的系統(tǒng)保證整條鏈路的高效運轉(zhuǎn)是很難保證最終從數(shù)據(jù)中提煉出來有價值的東西的，所以大數(shù)據(jù)未來產(chǎn)品全鏈路化是另外一個大的趨勢。

　　五、大數(shù)據(jù)技術(shù)往下游數(shù)據(jù)消費和應(yīng)用端轉(zhuǎn)移

上面講到了大數(shù)據(jù)的全鏈路發(fā)展趨勢，那么這條長長的數(shù)據(jù)鏈路目前的狀況是如何，未來又會有什么樣的趨勢呢？

我的判斷是未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)力會更多的轉(zhuǎn)移到下游數(shù)據(jù)消費和應(yīng)用端。之前十多年大數(shù)據(jù)的發(fā)展主要集中在底層的框架，比如最開始引領(lǐng)大數(shù)據(jù)風潮的Hadoop，后來的計算引擎佼佼者Spark，F(xiàn)link以及消息中間件Kafka，資源調(diào)度器Kubernetes等等，每個細分領(lǐng)域都涌現(xiàn)出了一系列優(yōu)秀的產(chǎn)品。

總的來說，在底層技術(shù)框架這塊，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)基本打好了基礎(chǔ)，接下來要做的是如何利用這些技術(shù)為企業(yè)提供最佳用戶體驗的產(chǎn)品，以解決用戶的實際業(yè)務(wù)問題，或者說未來大數(shù)據(jù)的側(cè)重點將從底層走向上層。之前的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新更偏向于IAAS和PAAS，未來你將看到更多SAAS類型的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和創(chuàng)新。

　　六、底層技術(shù)的集中化和上層應(yīng)用的全面開花

學習過大數(shù)據(jù)的人都會感嘆大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的東西真是多，特別是底層技術(shù)，感覺學都學不來。經(jīng)過多年的廝殺和競爭，很多優(yōu)秀的產(chǎn)品已經(jīng)脫穎而出，也有很多產(chǎn)品慢慢走向消亡。比如批處理領(lǐng)域的Spark引擎基本上已經(jīng)成為批處理領(lǐng)域的佼佼者，傳統(tǒng)的MapReduce除了一些舊有的系統(tǒng)，基本不太可能會開發(fā)新的MapReduce應(yīng)用。

Flink也基本上成為低延遲流處理領(lǐng)域的不二選擇，原有的Storm系統(tǒng)也開始慢慢退出歷史舞臺。同樣Kafka也在消息中間件領(lǐng)域基本上占據(jù)了壟斷地位。未來的底層大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中將不再有那么多的新的技術(shù)和框架，每個細分領(lǐng)域都將優(yōu)勝劣汰，走向成熟，更加集中化。未來更大的創(chuàng)新將更多來來自上層應(yīng)用或者全鏈路的整合方面。

在大數(shù)據(jù)的上層應(yīng)用方面未來將會迎來有更多的創(chuàng)新和發(fā)展，比如基于大數(shù)據(jù)上的BI產(chǎn)品，AI產(chǎn)品等等，某個垂直領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用等等，我相信未來我們會看到更多這方面的創(chuàng)新和發(fā)展。

　　七、開源閉源并駕齊驅(qū)

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域并不是只有Hadoop，Spark，F(xiàn)link等這類大家耳熟能詳?shù)拈_源產(chǎn)品，還有很多優(yōu)秀的閉源產(chǎn)品，比如AWS上的Redshift，阿里的MaxCompute等等。這些產(chǎn)品雖然沒有開源產(chǎn)品那么受開發(fā)者歡迎，但是他們對于很多非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說是非常受歡迎的。因為對于一個企業(yè)來說，采用哪種大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有很多因素需要考慮，是否開源并不是唯一標準。

產(chǎn)品是否穩(wěn)定，是否有商業(yè)公司支持，是否足夠安全，是否能和現(xiàn)有系統(tǒng)整合等等往往是某些企業(yè)更需要考慮的東西，而閉源產(chǎn)品往往在這類企業(yè)級產(chǎn)品特性上具有優(yōu)勢。

最近幾年開源產(chǎn)品受公有云的影響非常大，公有云可以無償享受開源的成果，搶走了開源產(chǎn)品背后的商業(yè)公司很多市場份額，所以最近很多開源產(chǎn)品背后的商業(yè)公司開始改變策略，有些甚至修改了Licence。不過我覺得公有云廠商不會殺死那些開源產(chǎn)品背后的商業(yè)公司，否則就是殺雞取卵，殺死開源產(chǎn)品背后的商業(yè)公司，其實就是殺死開源產(chǎn)品的最大技術(shù)創(chuàng)新者，也就是殺死開源產(chǎn)品本身。我相信開源界和公有云廠商最終會取得一個平衡，開源仍然會是一個主流，仍然會是創(chuàng)新的主力，一些優(yōu)秀的閉源產(chǎn)品同樣也會占據(jù)一定的市場空間。

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