新型大數(shù)據(jù)系統(tǒng)技術的四大挑戰(zhàn)

　　挑戰(zhàn)一：如何構建數(shù)據(jù)為中心的計算體系

　　全球大數(shù)據(jù)規(guī)模增長快速，2020年全球新增數(shù)據(jù)規(guī)模為64ZB，是2016年的400%，2035年新增數(shù)據(jù)將高達2140ZB1，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，愈來愈多的數(shù)據(jù)資源正以數(shù)據(jù)要素的形態(tài)獨立存在并參與數(shù)字經(jīng)濟活動全過程。因此構建以數(shù)據(jù)為中心的新型計算體系，以適用新的應用環(huán)境。如何組織和管理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)要素已經(jīng)成為一項難題：例如，針對大數(shù)據(jù)管理，面臨數(shù)據(jù)跨域訪問帶來的各種問題、系統(tǒng)規(guī)模持續(xù)增大帶來的可用性下降、維護大規(guī)模數(shù)據(jù)帶來的成本和能耗持續(xù)增高等嚴峻挑戰(zhàn)。

　　挑戰(zhàn)二：如何滿足大數(shù)據(jù)高效處理的需求

　　數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)動態(tài)傾斜、稀疏關聯(lián)、應用復雜，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理架構數(shù)據(jù)處理成本高企、時效性差，如何滿足規(guī)模海量、格式復雜、需求多變的大數(shù)據(jù)高效處理需求是大數(shù)據(jù)處理面臨的重要挑戰(zhàn)。

　　挑戰(zhàn)三：如何實現(xiàn)多源異構大數(shù)據(jù)的可解釋性分析

　　隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)地爆炸式增長和各類應用的不斷拓展與深化，基于深度學習的主流方法因其僅關注單源單模態(tài)數(shù)據(jù)且模型只知其然不知其所以然的特性已無法滿足發(fā)展需求。如何打破數(shù)據(jù)多源異構造成的隔閡，融合多域甚至全域數(shù)據(jù)中蘊含的知識，實現(xiàn)分析結果的可解釋，從而提升其可用性，是當前大數(shù)據(jù)分析面臨的主要挑戰(zhàn)。

　　挑戰(zhàn)四：如何形成系統(tǒng)化大數(shù)據(jù)治理框架與關鍵技

　　針對大數(shù)據(jù)應用過程中的對數(shù)據(jù)匯聚融合、質(zhì)量保障、開放流通、標準化和生態(tài)系統(tǒng)建設的需求，大數(shù)據(jù)治理技術逐漸成為發(fā)展熱點，然而當前系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)治理框架尚未形成，開放共享、質(zhì)量評估、價值預測等關鍵技術遠未成熟，成為制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要瓶頸。

　　大數(shù)據(jù)技術十大未來發(fā)展趨勢

　　趨勢一：數(shù)據(jù)與應用進一步分離，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素化

　　數(shù)據(jù)從一開始是依附于具體應用的。數(shù)據(jù)庫技術的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)與應用實現(xiàn)了第一次分離。數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，不再依賴具體的應用而存在。數(shù)據(jù)要素化的需求將推動數(shù)據(jù)與應用進一步分離，數(shù)據(jù)不再依賴于具體的業(yè)務場景，數(shù)據(jù)以獨立的形態(tài)而存在于數(shù)據(jù)庫中，并通過數(shù)據(jù)服務向不同的業(yè)務場景提供服務。例如，人口數(shù)據(jù)庫，可以向全部的涉及人口信息的業(yè)務場景提供服務。

　　趨勢二：數(shù)聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字化時代的新型信息基礎設施

　　將形成一套完整的數(shù)聯(lián)網(wǎng)基礎軟件理論、系統(tǒng)軟件架構、關鍵技術體系，包括：針對數(shù)聯(lián)網(wǎng)軟件以數(shù)據(jù)為中心的特點，需要從復雜網(wǎng)絡和復雜系統(tǒng)等復雜性理論出發(fā)，研究數(shù)聯(lián)網(wǎng)軟件的結構組成、行為模式和外在性質(zhì)；針對數(shù)聯(lián)網(wǎng)軟件的數(shù)據(jù)傳存算一體化需求，需要采用數(shù)據(jù)互操作技術和軟件定義思想，研究數(shù)聯(lián)網(wǎng)軟件運行機理、體系結構與關鍵機制；針對數(shù)聯(lián)網(wǎng)軟件跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)運行帶來的可靠性、可用性、安全性等質(zhì)量挑戰(zhàn)，需要以數(shù)據(jù)驅(qū)動為手段，研究數(shù)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下保障服務質(zhì)量與保護質(zhì)量的原理、機制與方法。

　　趨勢三：從單域到跨域數(shù)據(jù)管理，促進數(shù)據(jù)要素的共享與協(xié)同

　　數(shù)據(jù)為中心計算的核心目標是數(shù)據(jù)價值的最大化，關鍵要打破“數(shù)據(jù)孤島”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的高效共享與協(xié)同。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理局限在單一企業(yè)、業(yè)務、數(shù)據(jù)中心等內(nèi)部，未來大數(shù)據(jù)管理將從傳統(tǒng)的單域模式發(fā)展到跨域模式，跨越空間域、管轄域和信任域。但跨空間域造成網(wǎng)絡時延較高且不穩(wěn)定；跨管轄域造成數(shù)據(jù)與應用異構，數(shù)據(jù)管理復雜度大大提升；跨信任域則要求具備容忍各類惡意錯誤的能力，跨域帶來的這些變化將為大數(shù)據(jù)技術帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

　　趨勢四：大數(shù)據(jù)管理與處理系統(tǒng)體系結構異構化日趨明顯

　　體系結構創(chuàng)新進入“黃金十年”，圍繞不同數(shù)據(jù)處理特征的新型加速器（GPU、TPU、APU 等各種xPU）層出不窮，存儲器件快速發(fā)展，高速SSD、新型非易失內(nèi)存、新型計算網(wǎng)絡等成為大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的重要硬件配置，計算與存儲的融合趨勢明顯。為極大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)管理能力，大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在存儲、網(wǎng)絡、計算等硬件上最大化挖掘新型硬件的處理能力。在處理上針對不同數(shù)據(jù)處理需求，配置不同計算與存儲硬件成為大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的主流架構。數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算架構快速發(fā)展，從控制流到數(shù)據(jù)流到系統(tǒng)設計切換成為大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)從微觀到宏觀的重要體系結構設計理念。

　　趨勢五：擴展性優(yōu)先設計到性能優(yōu)先設計

　　數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增長，大數(shù)據(jù)處理需求越來越走向深度價值挖掘，數(shù)據(jù)處理計算愈發(fā)密集，數(shù)據(jù)管理與處理的成本成為大數(shù)據(jù)管理與處理系統(tǒng)的重要考量因素，傳統(tǒng)“以擴展性優(yōu)先”的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設計將會被“以性能優(yōu)先”的系統(tǒng)設計所替代。Spark、Flink 等系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng)中的占有率明顯體現(xiàn)了這一趨勢，圖計算（圖加速器、圖計算框架等）、深度學習框架（Tensorflow、PyTorch 等）等領域?qū)Ｓ么髷?shù)據(jù)處理系統(tǒng)的崛起也是這一系統(tǒng)設計理念在技術生態(tài)上的表現(xiàn)。智能化數(shù)據(jù)管理、近似計算等新興管理與處理方法成為性能優(yōu)先設計的重要技術手段。

　　趨勢六：近數(shù)處理成為突破大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)性能瓶頸的重要途徑

　　存算一體類體系結構技術快速發(fā)展，新型SSD等新型存儲贏家功能愈發(fā)豐富，分布式計算系統(tǒng)邊緣能力迅速發(fā)展，以上三種體系結構技術發(fā)展為大數(shù)據(jù)近數(shù)處理提供了良好的發(fā)展契機。近數(shù)處理體現(xiàn)在“存儲上移”（如在GPU、FPGA 等計算設備上集成HBM）、“算力下沉”（如在DRAM 內(nèi)存或者SSD 存儲設備上集成處理能力）、“分布擴展”（如在云、邊、端分布式處理數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)處理中心壓力）。

　　趨勢七：從單域單模態(tài)分析到多域多模態(tài)融合，實現(xiàn)廣譜關聯(lián)計算

　　傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析技術大多僅聚焦于單一來源單一模態(tài)數(shù)據(jù)，而實際應用中往往要對來自不同來源不同模態(tài)（如文本、圖像、音視頻等）的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，從而實現(xiàn)不同來源與不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的信息互補。此外，諸多領域的大數(shù)據(jù)往往具有重要的時空屬性，當前研究對這類信息的利用還不太充分。因此，探究能夠跨模態(tài)關聯(lián)、跨時空關聯(lián)的廣譜關聯(lián)技術是大數(shù)據(jù)分析處理的一個重要趨勢。

　　趨勢八：從聚焦關聯(lián)到探究因果，實現(xiàn)分析結果可解釋

　　如何讓大數(shù)據(jù)分析模型更加穩(wěn)定且具有可解釋性，從而使其分析結果對用戶而言變得更加可信、更為可用最好還能具備一定的可回溯性是大數(shù)據(jù)分析面臨的巨大挑戰(zhàn)。雖然已有因果推斷與可解釋性分析技術取得了一定進展，但總體來說尚處于起步階段，離實際應用還有很長一段距離。因此，從關聯(lián)到因果也是未來大數(shù)據(jù)分析技術的重要研究方向。

　　趨勢九：高能效大數(shù)據(jù)技術是可持續(xù)發(fā)展的關鍵

　　全球大數(shù)據(jù)的持續(xù)高速增長，尤其是碳達峰、碳中和目標的提出，要求大數(shù)據(jù)技術棧必須走低碳高效、可持續(xù)發(fā)展的路線。例如云數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以資源共享、節(jié)能高效為主要特點，將是未來大數(shù)據(jù)管理的主要基礎形態(tài)；在云數(shù)據(jù)管理基礎上的全國一體化高能效大數(shù)據(jù)管理，可以進一步由于算力和數(shù)據(jù)要素的大規(guī)模調(diào)度與流通，將成為未來大數(shù)據(jù)管理的主要方向，形成低碳發(fā)展新格局。

　　趨勢十：大數(shù)據(jù)標準規(guī)范和以開源社區(qū)為核心的軟硬件生態(tài)系統(tǒng)將成為發(fā)展的重點

　　隨著大數(shù)據(jù)在各個領域應用的迅速普及，標準化需求將不斷增長，與大數(shù)據(jù)流動融合、質(zhì)量評估，及與行業(yè)、領域應用密切相關的大數(shù)據(jù)標準將成為發(fā)展重點。開源社區(qū)在大數(shù)據(jù)軟硬件生態(tài)建設中的地位不斷加強，對開源社區(qū)的主導權爭奪將成為各國技術、產(chǎn)品和市場競爭的重要戰(zhàn)場。