微软大数据：SQL Server任主力 Azure与Hadoop集成辅助

在不断激增的联网设备以及无处不在的网络连接的驱动下，视频、音乐及文本等数据早已呈现出无限膨胀的态势。近日研究机构Gartner更发表报告称，“大数据”将在未来十年内成为新的常规行业。目前包括谷歌、IBM、微软、EMC、惠普等众多巨头，已早早开始布局大数据，为在即将来临的大数据时代做好竞争铺垫。

如何利用海量数据为企业带来价值，是微软目前的主要专注方向，同时也是大数据的核心要素。通过数据的采集、存储、发送、处理及分析，帮助企业制定更有效的方针和政策，这在全球各企业中需求非常旺盛，全球50%的企业领导者都已有此种意识。微软亚太研发集团中国云计算创新中心总监王枫表示，微软在此方面已有不遗余力的探索。

“很多企业为了节省管理和运营成本，选择利用公有云，通过外网处理复杂数据，但这势必会带来安全问题。而若企业采用在内网监控下的私有云，既能保证数据安全，又能提高数据中心的效率。”王枫谈到，“如此看来，混合云可能是其中最好的方式。其可根据企业业务特性，制定哪些应用及数据需通过私有云处理，哪些需要通过公有云处理，而最终的数据管理存储则以私有云方式实现。”

如此便形成了微软的大数据思维：以SQL Server平台为主，并集成Windows Azure公有云与Hadoop系统，形成覆盖整个产业链的完整解决方案。

数据采集、数据存储、数据处理分析被微软视为大数据的三个生命周期，也是大数据至关重要的三个环节。尤其在存储环节，大数据的要求非常高，其安全性、不可间断性、可持久性与扩展性必须保证。据王枫透露，微软的大数据布局，主要以SQL Server平台为主。今年5月，微软刚刚发布了这一平台的2012新版本，其在保证数据不间断性方面表现优异。

SQL Server能处理的不仅仅是结构化数据，其他各种数据类型都能轻松应付，其甚至可以自定义数据类型。对于关系型数据，可利用各种技术进行查询和索引，如全文本查询、非结构化属性查询，之后也可通过各种技术进行管理及存储，从而更好地利用这些数据。不同于关系型数据的复杂性，非关系型数据则更注重数据的读取以及简单的属性查询，不需要太复杂的关系型操作。“SQL Server目前在存储非关系型数据方面，也有其性能、效率和操作上的便捷优势。”

数据存储到位后，需要将其包装成系统性的数据报告，形成对企业有价值的参考文件。王峰认为，类似于应用商店的概念，大数据也需要“数据商店”。在这个平台上，无论供应商、集成商、采集商、开发商，都可以将数据与其他企业共享，并享受这个平台上的其他各种数据资源。在Windows Azure平台上，微软除了有自己的数据商店外，还通过SQL Server与Azure的集成以及与Hadoop的集成，来充实其数据商店平台。公有云领域，微软靠Windows Azure成功占领了部分市场空间。如今国内PPTV的全球视频推送就是与微软合作，为其提供计算资源、存储资源及CDN服务。

此外，微软在大数据方面，除了拥有自身能独当一面的平台外，还与当今世界领先的分布式系统Hadoop进行了集成，从而为业界带来更更开源、更开放的平台。比如，微软将SQL Server的活动目录与Hadoop集成，进一步提高了数据的安全性。而通过云计算等主要管理工具与Hadoop的集成，使得其管理方式变得更先进更灵活。此外，微软通过SQL Server存储及商业智能等和Hadoop的集成，能够将Hadoop处理完的数据更好地呈现给用户。“微软与Hadoop的集成基本发挥到了淋漓尽致的地步。”王枫如此谈到。

微软大数据方案已能渗透产业链的方方面面，其可通过windows嵌入到每台设备中，为其产生的各种数据服务。近些年，微软大数据在世界各地已有诸多成功案例。中国作为微软非常重要的市场，成功的大数据案例也不在少数。例如目前正在成都投入运作的云计算中心，利用大数据平台、虚拟化、BI商业智能分析等一系列技术手段，实现了对成都猪肉从喂养到售卖的实时监控。据王枫透露，这一套云计算系统可在一周内完成部署，并能降低三分之二的部署开支。