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刘爱贵:闪存原理和大数据应用方法
来源: 发布时间:2014年12月08日

      由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中科院计算所与CSDN共同协办的“2014中国大数据技术大会”(Big Data Technology Conference 2014,BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天,以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨,拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办,CCF大数据专家委员会承办,南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开,并与技术大会共享主题报告。

      本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者,深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展,NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势,OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考,以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用,分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。

      在本次大会召开之前,记者和本次大会“大数据基础设施”的演讲嘉宾Memblaze解决方案总监刘爱贵,做了一次简单的沟通,他表示将会在大会上分享“闪存原理和大数据应用方法”。


      采访原文:

      记者:你所在的公司,都曾使用过哪些大数据技术?你对这些技术满意的地方和不满意的地方分别有什么?

      刘爱贵:目前还没有使用大数据技术,但是非常关注大数据,Memblaze产品的关键应用之一就是大数据。从我们的客户和技术团队反馈来看,大数据技术能够解决传统技术无法解决的应用问题,包括超大规模、高性能、高扩展等维度。但是也能感觉到,大数据技术生态系统太过庞大,技术更新太快,中小企业难以掌控。

      记者:根据你的了解,目前类似的企业中,在数据方面,遇到的最大困难是什么?

      刘爱贵:根据我的理解,数据在不同生命周期阶段具有不同的价值和管理需求,如何合理地使用不同的软硬件,需要非常专业的技术人员,这对企业数据管理是个挑战。这就要求数据管理系统更加弹性和智能,从而降低系统管理人员的要求。

      记者:在大数据领域,目前还有哪些技术是你正在观察和研究的,为什么你看好这些技术?

      刘爱贵:目前我比较关注大数据领域的存储技术,包括全内存存储系统,Server SAN、全闪存阵列等。大数据对存储系统的带宽、IOPS、latency等性能提出了更高的要求,传统存储技术难以满足需求,需要新的存储技术来解决问题。

      记者:请谈谈你在这次大会上即将分享的话题。

      刘爱贵:本次大会上我将与大家分享闪存技术以及大数据应用方法,从剖析闪存本质特性着手,帮助大家更好的理解和用好闪存技术。并且将从一些不同角度探讨闪存在大数据上比较新颖的用法,期望能够实现闪存助力大数据发展。

      记者:哪些听众最应该了解这些话题?你所分享的主题可以帮助听众解决哪些问题?

      刘爱贵:对闪存技术感兴趣的,尤其是大数据存储系统开发者、运维技术人员。期望我分享的主题能够帮助他们更好地理解闪存,然后用好闪存,切实把闪存应用到大数据中。

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