Jason P. Waxman & 马子雅：Empowering the Cloud

第七届中国云计算大会全体大会上午的主题演讲环节，英特尔全球数据中心事业部副总裁、云平台部门总经理Jason P. Waxman表示，中国市场足以让任何国家所羡慕：2015年，在线交易5900亿美元，3倍于美国的增长速度；智能手机销售5亿部，占全世界的33%；ICT投入4650亿美元，占产业增长的43%。期间，Jason还介绍了SDI的优势：自动化，便捷应用和服务的建立；智能地资源提供和分配；可扩展，强大的基础设施能力。

英特尔全球数据中心事业部副总裁、云平台部门总经理 Jason P. Waxman

英特尔软件与服务事业部大数据技术中心全球总经理马子雅表示：我们希望任何的大数据解决方案都能在英特尔平台上有着完美的用户体验。为此，英特尔和开源社区合作，使大数据技术能在英特尔平台上得到优化；扩大与整个分析领域的合作，使更多分析应用程序在英特尔平台上越跑越好。比如通过指令优化实现性能大幅提升，一些场景甚至可以使数据保护速度提高17倍以上。而这样的优化会与整个开源社区分享。在分析应用领域方面，英特尔平台上优化腾讯预测程序算法，使其性能扩展提高10倍以上；通过深入优化，优酷需要80分钟连续运算已经被成功降低到5分钟以内。

英特尔软件与服务事业部大数据技术中心全球总经理 马子雅

以下为演讲实录：

Jason P.Waxman：

在世界范围内，我们部门会提供相应的产品和技术来支持云服务：一方面，我们把云计算提供给大众，使得大众更能够享受到这种云服务；另外使得大数据容易部署，这样可以帮助我们解决全球极具挑战性的问题。今天非常荣幸能够和世界上众多的云计算领袖进行合作，而现在则想和大家分享一下我们从全球领袖那儿学到的一些经验和教训。

首先要说的就是，中国的市场是全球所瞩目、所羡慕的：如果我们看一下网上在线的消费，达到了5900亿美元，大概是美国增长的3倍；如果我们看一下手机的销售，大概是达到了5亿的销售量，大概是占到全球的33%；如果再看一下全球的基础设施和技术的话，它大概是占到了全球的一个43%，也就意味着中国的计划是非常多的。同时，在中国这里的规模也是非常大的，也是全球其他地方不能够望其项背的。当然在信息层面，我们也看到阿里巴巴这个值得羡慕的对象，它一天的销量，比如说双十一当天的销量是非常非常大的，一天的销量大概占到了93亿，一天的交易量更是达到了2.78亿笔。除此之外，其中43%的交易都是来自移动设备。而且很多是淘宝的用户，或者是阿里巴巴，可以说淘宝的用户和使用阿里巴巴的用户大概是相当于美国全部人口数量，也就是说我们需要更好更强大的技术设施才能够让服务正常运行。

我也非常喜欢王先生的报告，他刚刚讲到互联网产品的几个方面。我们也看到越来越多的用户通过在线来获取服务，如果着眼在线零售使用预测的话，我们认为在2017年会翻一倍，大概总共年销售额会达到4万亿人民币。刚才，王先生也提到这需要技术设施来推动，这就意味着给很多公司带来了机会。我们也需要更多的数据基础设施来获得更快的交付，来实现更大规模服务交付。同时也可以为消费者提供更好的体验，这些都是推动云计算的投资。今天的投资大概是720亿美元。要用技术来提高更多基础设施的机会，所以你会看到更多的技术将涌现出来。可以说可能看起来有这么多的机会，要抓住就非常容易，但是实际上并不是这样的。因为有几个方面要关注一下：第一个就是互联网网络越来越复杂，传统的基础设施网络已经越来越难以支撑。比如以前需要三到四周的时间才能下软件或者是建立防火墙来进行管理。如果花这么长时间的话就难快速交付服务，因此对于领先的公司，他们找到一些新的方法来降低这样的一个部署成本，希望在几个小时之内就能够完成部署，而不是花几周时间。

另外一个是关于效率，现在很多服务都没有得到充分的使用，在行业中大概有50%的服务器并没有得到充分使用，既使是在虚拟环境下也是如此，也就是说效率非常低。现在很多公司希望尽快地部署他们的服务，他们希望降低成本。因此如果能够提高对服务器的使用，或者是加快数据中心服务器机房使用效率将会带来更多的机会。现在更多领先的公司也是希望更为先进，更为领先的方法来提高服务器的效率。数据的增长也是加大了我们存储量的增加，也就是说现在数据的增加是非常快的，我们每年数据的存储量大约增加了40%，这些问题都得以解决。今天的技术并不灵活，并不能够有效，快速地交付服务，很多时候交付服务需要花更多的成本，如果我们要提高服务就必须降低这些门槛。

关于大数据方面也是有很多的挑战，我们也是做了很多的调查来看一下具体的问题是什么，到底是什么问题阻止了这个公司大数据问题的发展，我们第一问题就是解决方案本身复杂，他们可能需要更多的专业知识才能把计算科学整合在一起，才能够建立他们数据科学或者是交付软件应用，因此把交付变得更简单一些。第二个就是帮助数据公司更好地交付他们的价值。在英特尔，我们有不同的能力帮助他们。比如说我们在医疗行业和很多公司进行合作，希望把GA数据和临床数据和药品实验的数据与患者实验结合在一起更好地给他们治疗，但是他们解决方案非常复杂，必须得让复杂程度变得更简单一些。我们有500亿的设备并可以把这些设备更好的整合在一起，这样更快地交付服务。当然现在的数据也是非常大的，是35CB这样的一个量。

但是除了这样的一个复杂度以及如何从数据获取价值方面面临众多的挑战，还有更多其他的一些挑战，就是数据的安全如何来更好地进行验证。数据本身我们能够把不同种类的，不同形式的数据更好的结合在一起，来确保他们的安全性。现在这些问题都是亟待解决的，但是我们现在也是刚刚意识到这些而已，我觉得对很多人来说可能这些都是关键的问题。对世界上聪明的公司，比如像百度、阿里巴巴或者是腾讯这样的公司他们是怎么样来解决这些问题呢，他们是怎么做的呢？他们有什么样的解决方案，以及其他的公司该怎么学习呢？我觉得有三个方面：

• 优化。也就是我们的软件该如何进行优化以应对这些数据？
• 快速交付服务。基础设施以及软件和硬件的结合，需要我们有新的服务和应用来快速地进行升级。
• 如何让交付的服务更便捷。也就是对数据分析的能力，这样才可以跟数据快速的交付服务。

下面我会具体介绍一下在云计算当中这三个重要的因素。首先我们来看一下，工作量的一个问题。在说到数据中心的时候，实际上存在很多效率不高的问题，网络服务等等。这些设施都已经运行了好几年的时间了，但是说到云计算的话，它只是在这个工作量当中很小的一部分，它涉及到网页的一个应用。有些公司会进行一些网络的设计，会让这个网络交付一些新的服务，但是我们看到云计算发展的特别快，云计算它所带来的工作量也是非常非常大的，我们希望获得高性能的云计算，我们可以看到很多工作都是在混合云上完成的。比如说如果我们要下载一个影片的话，可能需要云计算大量的能力来进行支持，也需要一定的云的能力来进行支持。

现在的挑战，很多公司面临的挑战就是如何让基础设施能够满足不同的工作量。比如像亚马逊，他们在最早期的时候只是做ECTO的业务，现在他们有20到50种不同的计算能力，他们可以针对不同的工作量来进行不同的计算模式。如果我们所涉及的云只能够帮助我们进行网页应用这种优化的交付，它还远远不够。

从另外一方面，如果我们涉及的只是针对高端计算进行设计的话，可能对于低端的设计来说并不是特别有优势的，或者在云计算方面你想成为领先的公司则必须有灵活的基础设施，必须有不同的硬件来满足不同的需求才可以。如何来确定你们是否成功呢？在这里我想跟大家说的是我们所观察到的世界上云计算领域领先的公司他们是如何设计以及如何优化他们基础设施的，他们有非常简单的公式，也就是说用性能来进行优化，用他们全部成本除以全部所有权利的成本，它可能是一个虚拟机，或者是一个视频的应用，不管是什么样的工作量，它都是这个等式当中所要添加的一个数字。

在这里是一个饼图，它所展示的是我们全程的情况。我们可以看到平均来讲大概是一半所有权的成本都是关于设备的成本，或者是交付服务器的一个成本，这些服务器方面的成本大概是占到了一半以上，他们需要有大量的服务器才能够交付服务，另外25%是电力成本。通过这个等式我们可以得出，在确定性能优化方面，可以看到在这儿就是硬件方面的成本是排到第一位的，接下来就是电力的成本，期望提高效率的公司就必须知道这个等式当中什么是最重要的。比如说如果把电减少10%的话，这样就会提高我的效率。通过这样的一个饼图，他们可以交付最合适的技术来满足用户需求，提供云服务。

在云计算当中，一些关键技术是什么呢？左边是不同的CPU，不同时代的CPU，新的是E5，和三年前进行比较的话，也就是说志强5500，你可以看到二者之间有很大的不同，性能之间有很大的不同。有什么意义呢？我们回到之前的等式，意味着如果一个公司在3年前部署最先进的技术，你可以看到三年前的技术它的效率会比这个新技术慢90%，这样一种行为，一种新的思维方法可以体现在右边的表格里面，右边的表格里面大家可以看到过去六年时间里我们也是跟踪了全球前七家云服务提供公司的一个表现情况，包括在中国以及美国的一些云服务提供商。我看一下他们购买技术的情况，在过去六年当中他们购买技术的情况，绿色指的是不同公司他们购买更多的性能，他们购买新一代的技术以换取更多的性能。因为我们都知道每一个新一代的技术来都有更高的性能，也可以通过这种方法来提高他们的效率。所以对于领先的云服务提供商来说，你可以看到他们一直在寻求最高的性能，他们来购买高端的产品，整合更多的工作量，推动把门的虚拟业务量。

第二个就是他们会非常早期的时候就要采纳一些新的技术，因为他们需要比竞争对手更具优势。这是为什么这些公司也会去看一下他们是不是能够有一些加速器，比如他们能不能有一些更加符合让我们机器学习的机会。所有这些事情其实都是希望能够利用他们现有的一些优势优化他们的系统，从而让他们技术更好。

接下来还有一个例子，就是我们现在获得的一些利益，那就是工作量方面的一个优化。其实现在我们会有一些非常好的，比如说电力节省方面的解决方法，包括储存。可能大家对储存方面是非常的熟悉了，那就是说在这个方面我们希望能更好地减少储存方面空间就可以获得更好的优化，而我们给腾讯的优化已经证明了这一点。其实我们可以看到这是一个更加绿色的环节，也就是说我们能有这样的绩效的增加会减少电力的消耗，所以我们举这样一个例子就是如何增加电力的同时节省成本。另外一点就是云计算方面的竞争力，还有一点就是获取新能力。如何把新服务快速地升级和扩张。其实在技术架构方面，我们也可以看到软件方面的改变一直在驱动我们的变化。在过去几年当中，我们已经看到我们这个系统也在不断的使用一些新的应用，所以随着时间的发展，当下很多公司也意识到这些问题，很多系统虚拟化已经是一个新的技术发展方向，也就是说我们能够把所有的数据更多的放到虚拟化硬件上面。当然除了这个方面，我们还能够减少人力的成本，所以我们可以看到云计算层面它能够建立虚拟化的优势，同时还能够更快速地扩展，也就是说软件扩展，也就是说我们有几千几万的机器能够持续地获得技术架构方面的优化。现在我们看到的事情就是，我们现在有另外一种技术架构方面的变化，那就是我们所谓的超延展性的云，就是Hyperscale Cloud，也就是说我们实施起来更加的优化，50%的设施实现90%的工作量。所以我们认为现在新兴的趋势是更加根本的，也就是说我们希望能够在云端进行更加高效的工作，当然我们能够使所有的工作量都能够完全集中运行，同时能够更完善。这就是软件定义的基础设施。软件定义基础设施方面有三个层面，第一个就是要建立非常高性能的基础机构，它能够把所有的基础设施能够进行转型而且升级，当然我们还有能够根据我们应用的需求来进行调整，所以我们会看到越来越高效的网络来进行存储等等。为了使它发展，我们得有一个中间件，就是我们智能资源的升级，它能够理解我们的资源池，也就是能够强调我们基础架构本身。当然，我们可以把这些大量的工作都能够极大化地增加我们利用的设施，在这个中间件层面之上我们有一个自动化的层面，这样能够更容易创建我们的应用、系统和提供服务。比如说我们有一些container，包括一些其他的应用，所以我们有这三个层面就能够获得成功，在软件定义基础设施方面获得成功。

除此之外就需要获得更大资源的整合。在这里我们其实可以看到有很多的服务提供商他们都在处理很多的问题，很多人都了解我们看到这个图片一样有很多的积木，各种形状不断的从上往下降，我们所谓的服务供应商的服务架构很相似，各种服务需求不一样，积木有不同的形状，对我们来说有很大的挑战，如何进行很好的资源配给，而且是应该有机整合在一起，所以就需要有很好的组织架构。这是所有的资源放在一起，能够把这些所有的需求软硬件都能够有机结合在一起，英特尔有这样一个技术部门，他们IT公司就能够进行这样一个设计。右边的图展示了我们现在能够追踪我们自己的基础设施的运行情况，比如说它所需要的支持情况。在这里我们如果说通过5年的时间，2012年到2017年预测，我们成本可以下降50%。同时我们看到这个很难部署，刚刚提到英特尔希望能够在云计算方面更加绿色，而且希望让任何人都能够更加高效地提供解决方案和服务，所以英特尔在这方面有很多投入，比如说OpenStack这方面的投入，开源的投入。比如我们已经成为了中国开源云组织的成员，其实是把很好的开源公司组合在一起，进行云方案的研究。中国环境不一样，需要有专门针对中国市场开发，所以英特尔Openstack在中国设立贡献点，与此同时我们和中国标准化协会合作，我们建立一个OpenStack的实验室，现在我们看到OpenStack是一个新兴开源的标准，所以对于这个行业来说是更重要的起点，因此我们还需要很多的可靠性方面的工作，我们还需要具体部署和管理，现在英特尔已经投入了一个亿美元OpenStack方面的解决方案和工作，希望我们的工作能够更加的轻松。

我们的软件希望能够扩展，还有其他的一些成分。在这里也就是英特尔看到有机会的地方，我们也和中国的一些合作伙伴进行合作，建立一些标准。比如在2011年我们与腾讯、阿里巴巴、百度合作，希望能够推进行业标准的建立。在我们这个领域建立了天蝎计划，我们非常高兴成为这个计划的缔造者之一，我们也希望我们能够满足到几个方面的诉求，数据架构方面数据化的需求，那就是中国现在也有许多能快速地进行优化自己的数据技术，所以我们希望能够提供最佳的实践和方法，我们希望能够尽可能地投入实质使用。在这里我们其实有两个具体的操作。比如说我们刚刚说到中国电信、中国移动，我们就与他们也合作来开展了一些项目。现在是有两千多个以中国为导向和优化的机架的部署，也是基于我们与他们的合作开展的，我们开展了信息计划1.0和2.0，我们希望很快的推进信息计划3.0，希望不断优化，提升这个行业基础架构方面的效率，同时节省电力还能够在整体硬件方面得到改善。我们在硬件机架方面进行了设计和投入。也就是说我们希望能够在它的基础架构方面可以进行更高的设计，就是硬件创新，那就是我们能够用组装池的方式能够把不同的机架Stack进行配置，这是我们理想化的架构。下面有请我的同仁马子雅，她是英特尔软件与服务事业部大数据技术中心全球总经理。

马子雅：

我简单地讲一下英特尔在大数据方面的一些工作，我们做大数据，最终的目的是希望看到任何大数据的解决方案都能够在英特尔的平台上有非常完美的用户体验，我们的工作主要集中在这么几个方面，第一我们希望在英特尔平台上实现大数据的优化，通过我们跟Cloudera，我们跟整个开源社区的合作，使更多做大数据的人能够受益于这些优化。另外一件事情就是我们希望扩大跟整个分析应用领域的合作，使更多的分析应用程序能够在英特尔的平台上越跑越好。首先，我们看一下在英特尔平台上的优化。刚才Jason P.Waxman在提到大数据的时候他曾经讲到我们目前也有一些挑战，比如说性能，在这些方面我们有不错的进展，就是我们通过对英特尔一个指令系统的优化，我们现在可以使数据保护它的速度提高17倍以上，就是说以前你可能在大数据里面很多做到数据处理的时候，你可能有一半的时间都用来做数据保护，现在通过这么一次优化，你这个数据保护的时间几乎可以忽略为零，所以你的数据安全性上去了，你的运行速度也上去了，在未来的时间里我们希望推出更多的这样一些优化的成果跟整个开源社区，跟我们的cloud的合作伙伴一起分享。

我们再来看一下我们在分析应用领域方面的工作，我们目前跟中国很多同伴在分析应用领域有一些合作，我这边只是有两个最近的例子，一个是我们跟腾讯的合作。腾讯有一个预测的程序，这样一个应用程序通过让他使用我们在英特尔平台上可以优化机器学习算法，我们可以使他的整个性能可扩展性提高十倍以上，所以他现在做的运算，它的预测速度都比以前高很多。第二个例子我们跟优酷的合作，我们知道优酷是录像管理的公司，他们有很多业务，他们有很多录像联系，他们有一个应用程序来做录像联系的，我们跟他合作的过程中我们发现他们做这样一个连续运算需要80分钟，他们通过一些合作和优化，我们现在可以使他降到5分钟以上，怎么做到这一点呢？我们第一就是对它的硬件提升，对他的Server提升，另一方面跟他的软件设置进行提升。最后对整个的解决方案进行更多的更深入的优化，最后我们可以提升它的运行速度达13倍之多。在未来的时间里我们希望跟中国的同行在大数据方面有更多更好的交流，谢谢大家！

Jason P.Waxman：

总结一下，可以通过3个方面在云计算获得成功并增加核心竞争力，这些机遇不仅是针对中国也是针对全球的机遇，第一点就是我们必须要优化基础架构，基础架构还包括软件方面的一些性能，那就是减少工作量。第二点就是更好的架构可以给我们带来更多的灵活性。最后一点就是我们希望在效率方面能够进行更好地工作，并且能够更好地部署可扩展性的大数据平台，也就是说我们希望持续地与中国合作伙伴合作，谢谢大家！

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