大数据
    作者:徐鹏

    开放大数据赋能 联想LEAP驱动企业数字化

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

        21世纪,数据就像电能一样推动着全球的数字化进程,如何将数据能源为人所用,让人们洞悉其背后的意义,成为产业变革者需要思考的事情。早在2011年,联想就启动了大数据建设,涵盖全生命周期的数据分析和产品管理,日新增数据量约30TB,日处理涉及数据超过150亿条。如今,联想希望将大数据能力对外输出,为客户提供定制化的端到端解决方案,从而推动企业数字化转型的进程,这也是联想LEAP(联想企业级大数据分析平台)的使命。

        调研机构IDC曾预测,2020年世界生成的数据量将是2011年的50倍,生成的信息源数量将是2011年的75倍,而同期IT从业人员将仅增加1.5倍,意味着人均管理数据量将增加近33倍。如果人们管理数据的效率不能保持同步提升,那么在大数据时代将无法对数据进行有效管理。麦肯锡估算,如果充分利用大数据的应用价值,每年可为美国医疗健康业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元,利用个人位置信息可创造出6000亿美元的消费者剩余。

        可以看到,云计算、物联网时代的数据量正呈现爆发式增长,如何构建面向海量数据的管理与分析能力,实现数据的价值体现正成为提高企业竞争能力的核心要素。对于联想来说,根植于制造业的经验使其对工业级大数据有着天然的敏感性,形成了从营销、工厂出货、销售渠道、中间商,到出售、交付、服务的完整体系。在最新推出的联想LEAP平台3.2.0版本中,有四大核心产品支撑着联想LEAP平台的运行:大数据计算平台(LEAP-HD)、数据智能平台(LEAP-AI)、数据资产管理平台(LEAP-DataGov)、数据集成交互套件(LEAP-DataHub)。

    开放大数据赋能 联想LEAP驱动企业数字化
    联想LEAP企业级大数据分析平台

    定位工业级 “七武器”聚焦服务

        联想大数据高级经理张建伟表示,联想大数据的核心是工业级数据的分析和挖掘,为用户提供相应的平台和工具,将本地数据与平台权限范围内的数据整合,帮助用户调整供货周期或库存、查询订单,“联想会从工业网关或传感器中采集数据,对流数据和工业数据进行分析和应用。”

        除了技术输出,联想还围绕LEAP平台的核心计算能力、存储能力、数据采集能力构建了七种服务:规划和设计,帮助客户从技术、管理、战略等方面找到大数据的切入点,配备专业的咨询团队,结合自身实践让客户少走弯路;平台搭建,为行业客户、ISV提供采集、计算、分析服务,以及渠道铺路,让ISV专注于垂直领域的纵深;数据的质量与管理,涵盖数据的全生命周期,通过咨询和配套工具帮助客户梳理体系;定制化,为不同应用场景提供了针对性的优化和调整;集成开发,将软硬件和服务打包交付给大客户;统一运维,主要体现在技术迭代的衔接和降低学习成本;数据变现,打通企业内外部渠道,探索第三方的数据变现之路,挖掘新的商业模式。

        以上这些服务被联想称为“七武器”,是以联想大数据产品为核心的向外延伸。宏观来看,联想大数据平台希望成为端到端的解决方案提供商,涉及产品、服务、运营,最终为客户解决全链条的数据问题。目前,联想大数据平台在全球拥有9个数据中心、2000+台服务器,在美国、欧洲、新加坡均有大数据节点,数据总量达到12PB以上,在中国的北京(大数据总部)、成都(研发中心)、香港(深度学习实验室)有专门的研发机构。

        数据本身是冰冷的,如何让这些资源变得鲜活就要通过可视化的前端展现。张建伟认为,可视化可分为结果可视化和过程可视化。结果方面,会由联想或第三方提供分析工具,联想在上层有标准接口,提供了50多种数据类型的适配接入。过程方面,联想有LEAP process组件,使得业务人员无需掌握编程语言也能对数据的每个阶段进行分析,并且可以自行设置流程节点,添加维度和指标。

        除此之外,联想还借助LEAP Manager解决了使用和管理问题。LEAP Manager可以通过监测设备实时状态、I/O和CPU占用计算节点、节点动态拓展和滚动升级等信息提供从底层到顶层的统一管理。而LEAP Manager中的LEAP ID通过对主流技术组件进行封装,对访问权限实现了统一适配。

    软硬兼备 构建智慧数据

        可以说,联想大数据是联想智能生态的核心基础和重要组成。而在智能互联时代,传统IT必须向新IT转变。也就是说,大数据智能是新IT体系的“引擎”。联想LEAP AI是专门负责联想大数据人工智能的模块,是联想LEAP平台的内嵌产品,可以结合场景独立使用。张建伟坦言,传统的数据采集和整合难以为企业带来真正的价值,只有通过深度学习或知识图谱或包括数据分析在内的高端建模,来使这些数据与业务产生实际的关联性,才能发挥“智”的作用。

        联想大数据首席数据科学家、香港大数据实验室负责人陈嘉介绍称,联想LEAP AI能够帮助企业在管理环节对产品需求做出更好预测,基于历史数据、大量计算和标准评估让全局误差极小化。与人类的判断相比,AI并不会受到情绪、环境等外界因素的影响。然而,万物互联让生产生活中的数据变得更加复杂,非结构化数据占据了数据分析过程中的多数比例,传统的关系型数据不再适用。为此,联想推出了基于网状结构的知识图谱,一方面通过交互式搜索挖掘更复杂的关联数据,另一方面帮助行业客户构建和筛选知识体系。

        如今,很多工厂都希望通过物联网将所有的数据从工业设备、工业网关上采集出来。以烟草行业为例,切片、切丝、卷包的流程化生产很可能在某个点,温度或湿度或设备运行出现一些小问题,如果不能及时发现就会导致这批物料变成废料。利用联想LEAP平台的实时采集和高性能计算能力,结合数据科学家的分析,对产线上的物料水分、香料等元素做出判断。要是发现物料的含水量不饱和,就会在前一道工序比如喷洒环节加料调节。之后,将分析结果送到客户PLC端,进行精细化控制。

        从数据的觉察、采集、分析、预测,到结果反馈与PLC厂商的合作,联想大数据构建了一套闭环的解决方案。反之,通过对预测结果准确性的评估,也可以不断优化联想LEAP AI自身的模型,从而形成自学习的过程。联想大数据研发中心总监张成松表示,联想内部做大数据平台由来已久,包括对优化手机和电脑质量、销售预测、供应链管理、市场营销,以及对客户服务的算法支持,都有人工智能的应用。

        除了上述提到的工业级场景,联想也深度参与了国家智慧城市、智慧小镇的建设。“我们认为,大数据在智慧城市、智慧小镇、智慧交通等领域对城市运营是有驱动作用的,可以帮助大家发现和解决问题,推进城市现代化的进程。”张建伟说。

        据了解,联想在硬件层面还有大数据一体机和深度学习一体机,会结合联想LEAP平台做深度优化,包括I/O、内存、CPU等组件,给客户一个打包的方案。客户购买之后无需再加配硬件或安装软件,直接可以在上面进行数据采集和分析。这方面,联想正在为一些实验室和学校提供相关服务。

    打造数据生态 引领智能制造

        对于传统行业尤其是工业领域,数字化转型是个漫长的过程,已有的生产线和IT设备是令人头疼的重资产,要想让它们接入智能分析平台实在是难事。针对这种老旧设备,联想会根据实际情况为客户提供规划和设计服务,找到业务痛点,制定战略路线图,让企业花小钱办大事,节省时间成本。

        既然说到大数据,云计算就是绕不开的话题。事实上,很多云服务商都会集成智能分析套件,其中也不乏有实力的国际巨头,由此也引发了潜在竞争。不过在张建伟看来,公有云服务商做大数据存在三个问题:首先是网络,对大存储量数据的并发和吞吐难以做到实时;其次是安全性,数据使用的相关法规仍需完善,其中有不少灰色地带,为企业带来很多不确定的风险;最后是分析软件,涉及学习成本和扩容维护,分布式存储的大数据源是混合的,这就带来了云端的功能性问题。张成松表示,有些企业的工厂遍布全球,不同工厂之间的数据采集和同步涉及跨国家和地区,以及广域网的相互传递,而公有云很难提供个性化的服务。此时,联想跨地域多工厂、多数据中心的经验,就能为企业带来实践参考。

        基于Hadoop和Spark的技术路径,联想在开源基础上做了大量优化,并自主开发了R/Python Editor、SQL Editor、DataHub等工具。但从另一方面来看,开源也引发了外界对数据安全的担忧,包括Hadoop自身也有一些风险性。对此,联想在技术层面对Hadoop做了原码级的修改,建立分项目、分人、分账户的安全体系,添加了文件访问控制权限。数据层面,对账号登录、授权、审计等权限规划化处理。管理层面,对数据加密分类,通过严格制度完善安全架构。

    开放大数据赋能 联想LEAP驱动企业数字化
    联想LEAP企业级大数据分析平台功能架构

        随着越来越多的企业接入云端,人们对大数据安全的关注度也愈发重视,核心数据总是要掌握在政府和企业手中才能安心。这意味着,单凭一家技术或者方案服务商很难扛起大数据产业的整个链条,还需要相关监管机构的监督和政策制定。联想有着制造型企业的基因,选择了以工业大数据为核心、将自身实践赋能于企业客户、与合作伙伴共建大数据生态的发展道路。

        未来,联想将坚守工业级数据处理平台的定位,基于工业级数据的处理、计算、采集以及相关应用布局,推动行业政策的完善,结合硬件传感器采集信息,继续加强场景化的分析能力。在中国迈向智能制造的过程中,数据的价值会日益凸显,而联想扮演的角色也将越来越重要。

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