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专访星环科技朱珺辰:大数据和云原生技术融合,中国已经做到事实上的国际领先
最后更新: 2021-10-28 11:50:15观察者网:之前看到咱们的公开介绍资料,星环科技基本实现了软件技术的自主重构。围绕这一块,能不能讲解一下背后的技术和产业意义?
朱珺辰:星环科技选择并坚持了自主路线。不过,这并不是说我们从一开始就是“为了自主”,从而标新立异地去推进这份事业。在很早之前,我们就在软件技术领域有所积累和耕耘。从大环境上来说,彼时还没有中美之间所谓的贸易战,而国家信创(信息技术应用创新产业)也还没有到达今天的高度。
公司创立之初,遇到的问题是客户的需求不能被开源产品及其组件满足。当时我们也曾尝试着加入开源社区并做出贡献,但实际上,开源社区是被国外公司把控的,不是说我们想把技术往哪个方向引导,就能如愿的,这是其中一个方面。
第二个方面,相对来讲,中国早些年对软件价值的重视不足。在市场环境不理想和知识产权保护不足的大环境下,旧有模式其实是不合适的。
实践证明,在中国,企业难以通过之前的开发模式存活下来,并长远发展。
因此,我们当时考虑到两个方面:其一是开源路线本身,它不能满足客户和市场需求;其二是中国的市场和竞争状况,决定了我们不会采取“开源+社区”的方式。
从技术方面来看,我们很早之前就发现,Hadoop架构设计初衷,就是服务于海量数据的批处理计算。在交互分析和数仓等方面,它是没有办法同MPP架构相较量的。它不仅不能完全运作,在性能上也存在明显差距。
结合我们后来迈入银行业的感受。银行是要保障数据最终一致性的,所以银行在数据加工过程中的批量更新和删除等方面存在需求。但开源架构并不能提供有效支持。
在当时的环境下,基于开源模式无法满足客户需求等一系列原因,我们开始做自主研发,沿着业务应用,向底层技术探索。相比于选择“开源”,自研会更早地遇到问题、发现问题并解决问题。
中国市场的数据量远超美国,这是人口基数决定的。特别是银行业、金融业,它们的存量业务系统非常庞大。以我们的从业经历来说,一些正常规模的银行客户有上万张表,其批处理作业规模非常大。
美国总的人口规模决定了其数据量级低于中国,包括银行交易的流水、清单,以及交易平台衍生的其他记录。我们早期涉及的公安和运营商业务,它们的数据量也远超美国。
因此,在服务客户和市场推广过程中,我们会根据实际需要,进行相关的自主研发。
观察者网:在提供基础面支撑性服务的时候,星环科技有哪些发现?我们的国家近些年来有哪些可喜的变化?
朱珺辰:各方面都能看到积极的变化,同时大环境也在向好。比如国家对基础软件的重视,以及对相关数据处理价值的重视。从资本维度上说,利好政策还包括科创板的设立。这一系列举措,都对我们有比较大的帮助。
观察者网:刚才我们多次聊到了大数据。人工智能+大数据+云的结合,也是现在的趋势。它们三者是什么样的关系,三者结合的技术导向,会对行业提出哪些新要求?能不能联系到星环科技的实际业务谈一谈?
朱珺辰:结合业务实际,我们的理解是:大数据、人工智能和云,它们是一个相辅相成的关系,
很多时候,大数据促进了人工智能等技术的发展。因为不少技术进一步发展的前提是:数据要先聚集起来。以前数据都是分散地、孤立地存在于企业的各个业务系统之中的。现在数据集中了,那么资源就集中了。对于大型集团客户而言,各部门、各分支机构的数据分析需求长期存在,如今又面对数据和资源的大集中,自然而然地就延伸出对企业内部私有云、数据云的需求。
这个话题的另一个部分,是人工智能本身的发展。两个方面:
其一,在结构化数据领域,早在AlphaGo这个热点引爆之前,我们就已经在做相关研究。以前的很多工作,诸如统计和数据挖掘算法,它们其实都会受限于计算力。很多时候,它们是以抽样的方式,进行相关建模分析的。在这种情况下,整个模型的精度,以及相关建模的效果,其实是要打折扣的。
后来伴随着大数据分布式计算技术的发展,算力问题得到解决。依托此背景,面向传统机器学习,可以通过分布式技术,包括对算法进行分布式实现,从而达到基于全量数据训练的效果。从这个角度来说,整个模型的效果会大幅提升。
其二,对数据的处理。人工智能技术大大拓宽了数据处理的类别,以前更多是针对结构化数据,展开相关的建模分析;现在则可以通过人工智能技术,引入非结构化数据,包括图片、视频、文本,还有音频等。
在以前,很多非结构化的数据,甚至都不会被储存下来;如今的技术发展,已让它们可以被存下来、被处理,并发挥价值。
从这个角度上来看,有分布式算力,又有非结构化数据储存处理。自然而然的,市场就存在需求;对应的,技术会不断进化,以满足需求。
因此总的来说,云、人工智能和大数据技术的结合,是比较紧密的。
观察者网:那在技术落地这块呢?星环科技是如何推动大数据和应用生态的具体结合的?面向社会,星环科技准备如何推动大数据的普惠化工作?
朱珺辰:2013年,我们公司刚刚成立。在市场推进和业务拓展的时候,我们比较注重生态的构建。我们一直专注于底层基础软件的开发,这和其他一些大数据开发公司是不同的。它们重点关注业务应用和大数据服务,我们则尤其重视团结开发者和合作伙伴,并建立生态。
在各行各业,我们总共有几百个合作伙伴。我们还通过在线课堂、高校联合教学,培养了上万开发者。我们从公司成立之初就非常重视生态建设。对我们的合作伙伴而言,我们确实通过技术创新,帮助他们攻克了以前的老、大、难问题,并在产业内形成了良性循环。
谈及大数据普惠化,我觉得现在需求是很旺盛的。一方面,国家现在倡导企业做数字化转型;一方面,企业管理者也越来越重视大数据的价值。但我觉得,大数据普惠化目前受限于几个方面:
其一,虽然大家的意识、需求是很充足的,但就各个企业而言,大家目前所处的数据化、数字化生命周期并不一致。例如在金融行业,有些企业的信息化程度早已很高了;但在传统制造行业,数字化程度是远远不够的。
其二,产能问题。尽管现在有不少相关企业在从事大数据业务,但是在我看来,产能、供应依然不足。甚至在人才招聘方面,都存在不少困难。
不过也有一些可喜的变化。大到我们的国家,小至企业同行,大家都重视大数据领域。各方也在尝试制定相关标准,能够在产业和产业链上更好地、高效地进行分工,努力推动大数据产业的进一步发展。
7月8日,星环科技正式发布“魔方底座”,助力企业数字化、智能化转型
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 周毅 
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