大数据时代 PMC如何做“硬”迎接软件定义冲击

第六届中国云计算大会上，ZDNet采访直播间分外热闹，产学研三路专家都曾做客其中分享云计算、大数据的故事。PMC公司研发副总裁兼首席科学家廖恒博士也是其中一员，他跟ZDNet的网友讲述的是PMC如何做“硬”以迎接大数据浪潮，应对软件冲击。

大数据时代造就市场更大的需求，这对于长期关注于数据存储的PMC来说绝对是个机遇。但是，廖恒博士表示目前市场上对于大数据还存在一定误解。数据的处理计算必须和存储相互依赖相互结合，而常常在谈论大数据的时候，却比较容易忽视存储，而将大数据片面的理解为Hadoop。

这在实际数据存储中却要依情况而看，廖恒举例目前90%以上的大数据分析所覆盖的大数据量其实并不是很大，可能还不到到100G的容量，大材小用时有发生。这就需要一种模式的创新，Hadoop更多的是面向于大集群、文件批处理的模式，而Spark可应对内存内的处理，所以要根据实际需要进行匹配，当然也更适用于TCO的优化。未来，数据中心或者是在小规模的机架内做到资源的共享、池化和调配，会带来一个最终的优化方案。

谈到软硬件关系，廖恒形象地比喻，在软硬件的体系结构的中间有条很大的鸿沟，软件人不能理解硬件实质，硬件人又很难理解软件的生态，但软硬件又是一种互相依赖的关系。应对于此，作为存储的硬件厂商，PMC今天提供的更多的是模块化的解决方法。不论芯片、板卡、子系统还是通过SATA、SAS、PCIe来连接，都能覆盖市场中的所有形态，但这种搭积木的模式也不是完善的，灵活性就是个大考验。

PMC也在寻求改善，体系结构上亟需创新，去年提出的I/O分离解耦合的体系架构就是解决方案。当然，这个方案不是一蹴而就的，包括基础技术开发、原型机开发、和数据中心的测试、交流，目前都处于不断探索和创新中。

对于敏感的闪存成本问题，廖恒谈到，站在产业规模的考虑，PMC专注于产品的研发和市场开拓，认为解决此问题最终无非是要做到标准化和开放化。在此，PMC也一直推动NVMe标准的制定，整个生态体系的开放互通。同时，廖博士风趣地说道，PMC也在不断练好“内功”，以望稳定地站在市场洪流中。