近日，藉著移動互聯網風口飛起來的小米在港交所成功上市。雖然因為受到全球市場大環境的影響，其首日股價遭遇破發，但是在接下來的幾個交易日中，卻漲勢喜人。僅一週時間，小米的市值就一舉超越京東，位列國內互聯網市值第四，僅次於BAT。
在這場資本盛宴中，當更多世人把目光聚焦到“雷布斯”身上、或對小米成功的七字訣“專注、極致、口碑、快”津津樂道時，作為企業級服務從業者，我們更關心的則是小米背後的“故事”。
睡在小米下鋪的兄弟
有統計數據顯示，目前小米不僅是全球第四大手機制造商，同時也是全球最大的消費級物聯網平臺。海量的用戶和海量的終端、每天都運行著海量的應用、產生著海量的數據，而這些應用和服務就是由同屬於“雷軍系”的公司、成立於2012年的金山雲提供IT支持的。得益於小米快速增長的業務量，在成立伊始，金山雲營收的80%以上都來自於小米的貢獻。
談起雙方的關係，金山雲大數據與AI事業部總經理張東進笑著告訴記者；“我們和小米就是上下鋪的關係，小米是上鋪，金山雲是下鋪，小米就是構建在金山雲之上的，金山雲在底層給小米提供全方位的支持。”
當然，即使雲計算已經慢慢變成一片紅海，但仍蘊藏著巨大的商業潛力，金山雲自然不甘心“只取一瓢飲”，除了服務小米，金山雲也開始拓展更多的業務。為了與早期殺入市場的雲計算服務商抗衡，金山雲採取了差異化打法，先將業務重點聚焦在遊戲和視頻直播行業上，之後逐漸滲透到政務、醫療、金融等垂直行業。據IDC報告顯示，2015年-2017年，金山雲的收入增速同比達到了251.6%、130%和108%，成功躋身國內雲服務市場三甲。在2017年底，小米在金山雲營收中的佔比成功下降為20%，來自其他行業客戶的收入則呈現出規模化的擴大態勢。
現在的金山雲，數據存儲量達EB級，單日新增數據超過1PB。可以說，估值高達23.73億美元的金山雲不僅是國內估值最高的獨立雲服務商，還是國內最大的商用雲存儲廠商之一。
大數據才是金山雲的大金礦
但是，為企業用戶提供雲服務並不是金山雲的終極目標。雷軍曾經表示，之所以投資金山雲，做雲業務，正是因為從小米身上看到了數據爆炸性增長帶來的機遇。由此可見，無論是站在服務商的角度、還是站在企業用戶的角度來看，存儲在雲端的大數據都意味著巨大的金礦。
金山雲大數據與AI事業部總經理 張東進
張東進告訴記者，我國企業應用大數據共經歷了四個階段：
第一個階段是2010年左右，擁有技術優勢和數據優勢的互聯網公司最早開始應用大數據，而傳統企業對大數據則抱著認知、觀望的態度；
第二個階段是2012年到2014年，隨著雲計算逐漸發展，國內出現了一批大數據服務商，他們將開源軟件加工定製成產品，賣給各行各業。這個階段的主要問題是產品需要針對每個行業、甚至每個企業做相關的定製和適配，實施週期都很長，而且，由於技術條件不成熟，很多服務商難以支撐大規模的大數據集群，可能會導致一個公司內存在很多不同套的Hadoop集群，難以運維管理；
第三個階段是2014年以後，雲計算大規模爆發，很多企業開始把基礎服務雲化，將大數據搬上雲端。金山雲也是從這時開始構建雲端的大數據服務。張東進強調：“在雲端很容易做整個集群的部署、管理和伸縮，可以降低企業的實施成本。”
第四個階段則是現在，為企業提供“大數據即服務”。“這是企業客戶，尤其是大型企業客戶需要的，我們把它叫做大數據雲。”張東進表示，能夠把企業整體的數據做統一的封裝，並且能提供整套服務的才有資格叫“大數據即服務”。
與第三個階段的雲服務相比，大數據雲具備統一管理管控、物理資源和雲資源有機結合、超大規模落地和可視化開發編排的服務特性，解決了傳統大數據服務難維護、難使用、難擴展、難共享、難成規模等問題，可以幫助企業快速構建全新的大數據落地能力。
可以私有化的公有云
據介紹，金山雲的大數據雲具有統一、雲化、大規模和開放四大特點：可以統一接入和管理多存儲引擎、計算引擎、分析引擎，並提供統一的訪問和編程接口；可以提供完善的雲化特性，包括彈性、可用性、多租戶、自運維等，適配不同的IaaS；在規模上具備高度的可擴展性，可以支持高達萬臺規模，打破Hadoop、MPP等關鍵系統的規模瓶頸；基於統一的大數據訪問層，還可以提供靈活、便捷、可控的大數據應用組件接入支持。
“大數據雲不只封裝了Hadoop一種底層開源技術，還包括了業界其他主流技術，讓用戶可以通過統一的編程接口訪問不同的服務，同時還可以選用不同的底層開源技術。”張東進強調，“它可以適配不同層次的開發人員，甚至是有需求的業務人員，大大提高數據處理的效率。”
據透露，為了滿足大型企業客戶，尤其是數據量大、合規要求高、分支機構多、業務複雜的銀行、證券、保險、製造、航空航天等行業企業的需求，金山雲還推出了私有化的公有云產品。
“就是把大數據公有云的架構，變成了一套可以裝到客戶機房裡的服務，等於我們直接給客戶裝了一套公有云服務，它的服務生產能力是可以和公有云的能力對標的。”張東進解釋到，“傳統的私有云，無論是基於虛擬機還是物理機搭建的，它們的規模和伸縮性都無法與公有云相比較。而我們把具有公有云廠商規模能力、擴展能力和易用性的產品直接輸出給大型企業客戶，他們就可以在自己的機房裡直接構建大數據服務了。”
亦師亦友的夥伴
回顧企業應用大數據的歷程和金山雲的產品路線，我們不難發現，是雲計算的普及為大數據的深度應用提供了堅實的基礎。但是，對數據資源的有效利用，不僅需要高效、靈活的IT基礎設施保障，也需要創新的服務交付模式。或許很多人還不知道，正是金山雲與英特爾的深入合作，給雲計算和數據分析的深入融合帶來了數據處理模式的變革。
據張東進介紹，早在2012年公司成立那年，金山雲就選擇了英特爾作為合作伙伴，開展了深度的技術合作。張東進向記者強調：“英特爾有非常強的技術實力，參與了我們很多基礎技術的建設工作。”如：雙方一起對計算、存儲和網絡領域的所有設備和平臺進行基準測試和優化，共同推出了軟件定義基礎設施，幫金山雲數據中心的基礎設施實現了優化和現代化。
通過採用英特爾的至強可擴展處理器、25GbE以太網適配器以及企業級高性能固態盤，金山雲給遊戲行業用戶帶來了更好的體驗：其IO優化型雲主機可幫助用戶獲得各類型遊戲所需的高性能計算和高IO處理能力，並具備高度的穩定性；專屬雲產品和雲物理主機產品則加強了用戶對雲資源的操控和調配，可以滿足用戶對更高性能和穩定性的要求。
作為大數據雲的重要組件，金山雲推出的託管Hadoop數據分析平臺KMR也得到了英特爾至強處理器E5系列、英特爾固態盤以及英特爾萬兆位以太網服務器適配器等產品支持：英特爾至強處理器 E5-2600 v4基於14 納米處理技術構建，提升了並行工作的負載性能；適用於PCIe的英特爾數據中心固態盤為英特爾至強處理器提供了極致的數據吞吐量；在KMR中採用的高性能的英特爾以太網聚合網絡適配器 X520-SR2，則為苛刻的數據中心/雲環境提供了高度的靈活性及可擴展性。
在硬件產品以外，英特爾還在各類大數據分析軟件庫上為金山雲的性能加速提供了動力。例如英特爾高性能數據分析加速庫，包含了基於英特爾平臺優化的常用機器學習算法庫。在英特爾工程師的協助下，金山雲完成了Intel DAAL庫評測，DAAL K-Means算法對應傳統的Spark ML-Lib 算法實現了近4.6倍的性能提升。
如今，隨著人工智能需求的爆發，金山雲與英特爾也在深度學習領域展開了合作，搭建了KDL高性能異構計算平臺。通過統一資源調度，金山雲讓客戶可以很容易訪問雲存儲和高性能異構計算集群，並且在上層整合了大數據和深度學習運行，為客戶提供一站式深度學習平臺，幫客戶處理好預處理、訓練、評估、預測四個階段的研發任務，讓企業更加快速的迭代。
長期的合作讓雙方的關係越來越密切，成果越來越多，默契度也越來越高。張東進向記者表示，現在金山雲與英特爾是亦師亦友的關係，互為良師，也互為朋友。未來金山雲還將繼續與英特爾深度合作，一起探索更大的發展空間和機會。
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