随着云计算和大数据逐渐成熟，IT厂商要想在未来竞争立足，必须要在这两大领域有着充分的竞争力。目前企业面临的问题主要有如何把业务管理好以及技术架构如何优化？这些问题CSDN在近日举办的走近惠普活动中得到了答案。
融合云和大数据两大领域代表着现在和将来竞争的成败，随着云计算和大数据逐渐成熟，IT厂商要想在未来竞争立足，必须要在这两大领域有着充分的竞争力。乐嘉裕表示目前企业最大的问题其实是由于目前的IT技术设施局限性造成的，往往有一些好的架构设计没有办法进行实施。针对这种情况他表示，只有通过云才能解决这个问题。云能实现最快的部署，能实现快速优化。他称云实际上是一个整体的解决方案，可以帮助企业进行定制化的操作，帮助企业业务迅速转型。另外要依托于现在云之外的就是大数据，怎么管理结构化、非结构化的数据，怎么保留这些数据，怎么对这些数据整合、分析和应用，依托于什么样的基础设施、架构是最合适的，这里他分享了HP完全基于大数据融合的解决方案。他表示新的解决方案把服务器、存储、网络等等资源组成一系列的资源池，在此基础上有一层管理的终端，我们不再需要单独地去开启服务器、存储、网络然后进行联调，只需要通过这个总控端下一个很简单的命令，需要哪些资源它就自动地把这些资源供应上来。目前全世界75个国家，超过1100个用户已经开始使用。
对于未来企业的发展趋势乐嘉裕表示在将来会有两个趋势，第一个就是我们会发现所有的软件和硬件会慢慢地实现脱离，也就是说硬件会越来越标准化，可能软件去实现一些功能不用担心我是不是有哪些网络设备或者哪些品牌的服务器不兼容，是不是存储设备兼容、网络设备兼容，所有的网络、存储、服务器将越来越偏标准化，在这个标准化平台之上软件利用多大的资源进行溢出，数据中心需要多少资源，需要多少池华的存储空间、运算空间、网络容量，将来是这么一个大的趋势。
从大型主机到小型机(UNIX)，从小型机到客户机/服务器(client/server)，从客户机/服务器到今天的移动互联，如见的企业数据中心超大规模扩展过程中，仅用一种通用架构已经不能够满足过去的需求。对于日益增多的数据中心来说，空间一直是非常珍贵的资源，一台具有密度优化的可拓展性型服务器，会让现有的占地空间中实现更大的处理能力。而且数据是所有企业关注的重点，但是如何对数据进行收集处理却又是每个企业都面临的难题，沈海燕表示目前数据中心面临很多难题，主要就是因为我们现在服务器的数据量的暴涨，而引发的各种性能、管理问题。他分享了HP的专业大数据分析收集产品，他表示SL2500高密度解决方案正好可以解决这一系列问题。首先它2U的空间可以部署4个类似1U的服务器，它的密度空间，它有2倍的提升；同时采用英特尔至强152600CPU，整体性能非常强大；而且SL2500可以选配图形加速卡，满足对于图形处理特殊需求的用户。在管理方面惠普SL2500沿用了iLO4管理模块，可以很好地监控或者远程管理企业的服务器。
沈海燕表示目前IT的一些新的形态正在悄悄地改变我们用户的消费习惯，他们也激起了我们用户新的需求，所以不管像我们现在流行的云计算、社交网络、大数据、移动互联移动办公等等，这些新的IT形态的出现促进了我们用户对于IT消费新的需求，什么样的解决方案能够帮助我们解决用户的需求或者更贴近我们用户的需求呢？就是我们惠普最近推出的硬件、软件加上服务一体化的综合的解决方案。它能够帮助我们加速市场的增长，根据我们惠普提供的技术支持可以完美地把我们惠普的解决方案给到用户。
惠普的Moonshot系统是全球首款软件定义服务器，这样的解决方案它的主要工作应用场景在哪呢？主要针对于特定的一些工作负载，所以我们的工作负载大家可以看到，主要是托管、桌面基础设施建设、Web前端、Web加速、Memcoche大数据
节能不是目的，提高效率和增加我们部署的敏捷性是最终的目标。Moonshot本身是集成了所有的运算行为在4.3U的机箱里有45台服务器，本身是集运算于一体在这个机箱里面，IU通过后备板做的，你有更好的将来的敏捷部署的可能，Moonshot把这个敏捷性带给了大家。
我问一下乐先生，您之前讲一个如果一个机房瘫痪了，立马可以启动另外一个机房，惠普对机房的备份一般会备份几份？第二，备份是不是都在一个点？是不是都在上海还是分区域的？
乐嘉裕：数据我们大致的思路，如果有两个机房我们会有一个数据的传输或者一个同步的过程，这个数据的传输和同步的过程可以有几种方式去做。这A机房这个B机房，中间肯定有一定距离，我们同步的方式可以是异步的，也可以是同步的，看具体而言。第二，我们目前推荐数据备份的方式一般是3G，在刚才的模式下A和B机房数据尽可能一致，A机房有一个数据的改变，我希望在最短的时间内在B机房内这个数据也被改。A机房现在使用了我们称为在线数据，B机房称为离线数据，理论上他们是一致的。除此以外还建议至少有一线的设备，主要放什么样的数据呢？放的是我们通常认为是备份的数据，主要恢复的是什么呢？如果我左右机房数据都没了我可以恢复，有些时候我们更需要的是数据的回滚，比如现在3点，我希望回滚到昨天的3点，如果我们看刚才的模型AB机房做不到的，因为数据都被改掉了，我需要一部分在线或者离线的设备放到回滚的数据，所以我可能还会有另外的设备，这种设备称之为备份。我们今天备份的方式一般是3G，也有采用2G的。一个主数据一个进线数据，最后的离线数据用磁带。这还只是最基本的数据备份，想更加多一些我们还推荐归档的设备。归档有一个最大的含义是不可更改性，如果我们去医院看病，某一日我和医院产生矛盾了，我希望医院给到我我的病例，我不专业，医院比较专业。但是我们现在有一点疑惑，其实我的病例在医院，医院想怎么改都可以。他自己写的数据，想怎么改都可以。所以我可能会有这样的疑惑，我们是不是有一种设备，一旦写入，虽然我是这个设备的拥有者，我也不能改，除非他把这个设备湮灭，这种设备我们一般把它称之为归档的设备。数据的备份大概就是这么几层。至于点是这样，HP今天支持的容灾可以是两地三中心，如果两个点会有一个校验点，我可能有第三个校验点，比较好的做法是三个点，一个机房坏了另外机房还活着。惠普是今天我们在业内唯一一个支持数据三中心结构的这样一个科技，之前三中心结构不是靠存储实现的。
提问：我想问一下沈海燕，这边讲了很多Moonshot的系统，我不是特别清楚，我的最大问题就是Moonshot最大的竞争对手是谁？
沈海燕：因为Moonshot在市场上可能是起步最快的，目前我们暂时还没有看到有太多的竞争对手，当然我不排除将来可能会有一些比较强势的国内厂商会推出一些类似Moonshot这样的解决方案。
提问：我有一个问题想问一下乐嘉裕先生，刚才您在介绍的时候您谈到惠普的云可以并一些其他的厂商，我想问一下比如说你去并微软，现在只是点对点吗？还是包括微软也可以这样管理的？你们惠普和微软合，和VM合，能不能你们做到VM和微软这样沟通？
乐嘉裕：首先第一步我把不同的资源池绑在一个大的资源池下，比如我有VML，我有微软。第二，当某一项资源在一个资源池的时候，如果VML要飘到微软这边来，它是不会马上飘过去的，必须有一个转换的过程，这是今天我的科技所限制的。HP今天只是在云平台中提供一个工具，这个转换工具会很长，我们叫做B2B的过程，支持像微软向VML，或者VML向微软，这是一个B2B的工具。当然我还有物理机，一台服务器直接装windows或者直接装Linux，我的物理机向虚拟机转，需要一个B2B或者P2B的功能，我们要转3个小时甚至更多，HP我们不能改变目前的现实，但是我们做了一个增强，我们在我们的云系统中是一个物理机到VML的增强。以后会怎么做呢？在未来我们有望实现他们之间的转换可以变得非常短，这是一个过程。
提问：乐老师您好，我想您请教一个问题。我现在有用百度网盘，也有用360网盘，家里还有NAS的东西，惠普是不是有一个方案可以帮我把这几个东西资源整合到一起？所谓整合的意思就是我想搜索一个资源不需要去几个网盘分别搜，只需要一个软件搜就可以知道网盘里有没有这些资源，惠普是不是有这样的方案？
乐嘉裕：作为一个个人用户，你有一个网盘的习惯，你可能有N个网盘，N个供应商，于是你关注的焦点在这台PC上，你希望通过一个终端比如一台PC去连接你所需要的网盘，并且需要有一个工具让我把这个网盘搜索出来。首先你如果想问我有没有一个直接拿来用的软件目前没有，惠普不是软件公司，我们不做桌面端的软件。第二，实际上我们有一个比你能够想象到的更大的软件，这个软件就是我们刚才说的大数据的产品，它用来做什么呢？其实它不是简单的搜索引擎，不是我来搜一下我要的软件现在放在哪里，它是一个大数据分析。举个例子，我们经常举的例子是我们曾经拿一个苹果的设备，这边有一张报纸是乔丹的，拍图片，我拍了一下，点击了一下，大数据的软件到互联网上去搜，最后的结果会自动认出他是乔丹，然后把互联网上有关乔丹的内容搜集过来，并且排列。比如乔丹的几个瞬间，乔丹的生平，让我看到哪些数据我可能有用，哪些数据我可能没用，这是大数据分析的结果。我刚才所说的大数据不是一个产生数据，大数据并不产生数据，数据是我们日常的行为产生的，我们每天发的邮件、拍的照片，你在网上有人拍了一部电影传到网上自然形成了数据，世界范围内形成了大数据，我们如何让这些数据变得有用才是关键。所以我们做的实际上是一个大数据的分析引擎，把我们整个世界的数据连接起来，通过一种算法、逻辑呈现在我面前，使它变得有可能有用。再举一个例子，以前有一部电影，我记得一个情节，怎么办？我只能问别人，如果都不知道从此以后再也看不到了。也许在土豆上有，怎么办呢？我可不可以通过这样的引擎，把我需要记忆中的那段片段用我的嘴巴输进去，让他到网上搜查匹配，也许回过来100、500个答案，是不是离我理想中的结果更接近呢？
提问：您刚才提到私有云和公有云合起来，现在云计算各有各的标准，包括实现方式，有没有现有的方式把其他方式很好地连接起来？
乐嘉裕：结论是没有。这个取决于标准之争，现在我们为什么讲Open stak一家，目前我们能够看到的Open stak已经成为事实上云的标准，因为它是所有标准里面市场份额最大的，类似的事情我们看到过很多，比如说我们的DVD光盘向蓝光演进，我们有两种标准，很久，最终活下来的只有一种。现在还有第二种方式，所有的厂家也都想说我们可不可以把一些标准变成同一个，目前没有一个结论，目前我们可以展望出某种标准，以Open stak为基础兼容AWS，很显然今天没有，你的问题是一个标准之争，今天云的几个标准不兼容。刚才我展示了一个东西，今天HP的设备、云产品支持三个标准，一个是Open stak，我还支持什么？我还支持AWS，我还支持微软的，我支持三个标准，实际上我还有第四个。这是我做的工作，等于在我的层面把大量的标准统一在一起，但是我依然不是一个通用的标准。