支持国产芯片，红象云腾为航天业打造大数据平台 | 爱分析访谈
指导 | 凯文 李喆
调研 | 李喆 崔可家
撰写 | 崔可家
大数据产业爆发期内，Hadoop发行版两家头部公司Hortonworks、Cloudera风光无限，分别在2014年、2017年上市，不过两者股票表现并不尽如人意，预示着Hadoop市场的冷却。
2017年，Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线中，更是将Hadoop列为在达到成熟之前就将被淘汰的技术。
然而，Hadoop在大规模集群部署时依旧拥有独特的优势，生态也愈加完善，众多企业在面对超大数据存储时，Hadoop仍是首选。能否为企业提供完善的产品，满足市场需求，是一家Hadoop发行版厂商所需要考虑的问题。
红象云腾，作为国内开发Hadoop发行版厂商之一，于2013年成立。目前，红象云腾的主要产品包括CRH（大数据存储和计算平台），CRS（AI智能分析平台），CRF（物联网大数据接入平台），客户分布在航天、公安以及银行等领域。
底层芯片支持，构建企业信任链
作为一家初创公司，红象云腾没有在初始阶段将产品往上层应用延伸，而是选择了向底层芯片兼容。
目前，红象云腾CRH是唯一支持五种指令集和两种操作系统的大数据平台。这五种指令集分别是X86指令集、 Power指令集 、飞腾/华芯通/ARM64、龙芯/MIPS指令集，以及申威/SW64指令集 ，两种操作系统分别是基于RedHat/Centos的R系和基于Ubuntu的U系。
通过支持底层芯片以及操作系统，红象云腾构建了Hadoop底层生态环境。
目前，国产操作系统当前面临的一大问题，就是没有大量的上层应用支持。CRH作为IT生态中的中间件软件，承担着操作系统和应用程序的联接工作，在未来，CRH可以通过支持大量上层应用来解决国产操作系统应用少的问题。
由此可见，CRH作为系统和应用的中间件，在客户部署国产操作系统或者芯片时，是不可或缺的。
红象云腾通过底层工作，取得了浪潮、曙光等主机厂商的合作机会，这意味着有更多的渠道将产品销售给客户。2015年，红象云腾通过浪潮将CRH部署在了航天系统，此后，这些主机厂商也帮助红象云腾的产品进入了银行、公安等行业。
完善产品线，提供完整大数据平台
随着底层生态的构建完成，红象云腾的产品开始逐渐向上层应用延伸。
CRH作为红象云腾的主要产品，现在包含了分析型数据仓库、分布式数据库等模块，可以覆盖企业数据仓库、商业智能、数据可视化等领域，主要面向管理端。
目前，CRH收费方式是通过节点订阅以及后续服务，由于与主机厂商合作，在前期部署实施阶段的人力投入较小。
除此之外，红象云腾还在积极向AI以及工业领域布局，推出了物联网大数据接入平台CRF，以及AI智能分析平台CRS。
CRF主要应用于工业上的流数据，将数据接入CRH平台，利用Kafka+Storm对流数据进行处理分析，主要面向采集端，目前已经在一家工厂中试用，处理测点数达到1000以上。
CRS是利用Hadoop 3.0对于GPU的支持，基于Hadoop Yarn完成了对于TensorFlow和Caffe等深度学习框架的集成，主要面向用户端。
可以看出，红象云腾已不仅仅满足于数据存储计算产品，随着今后在各个行业逐渐积累，还会推出满足不同行业需求的应用。不过，现阶段，各行业中都面临大量数据基础平台产品竞争，选择哪些行业发挥自己的优势，是红象云腾需要考虑的问题。
深耕航天业，打通上下游产业
2015年，成立两年的红象云腾在航天领域完成了大规模集群部署，截至当前，服务十一颗卫星工作，平台数据存储量达到PB级别。
红象云腾选择了航天业作为主要发展行业。
一方面，由于其对于安全性、稳定性的特殊需求，航天业客户一般会具有极强的黏性，从红象的发展中也可以看出，其服务的卫星数量在不断增加；另一方面，航天业的数据量极大，正好利用Hadoop大规模集群的优势。
当前，红象通过集成商与航天客户合作。这一模式虽然降低了成本，但是客单价也会受到影响。并且，CRH虽然被航天业所采用，但是对于红象本身来说，由于缺少数据，很难针对航天业下游厂商开发应用，向下游渗透。
为解决这些问题，红象云腾计划与航天业进行深度合作，建立航天大数据中心，通过航天数据结合CRH运算能力，开发更多行业应用，辐射整个航天业上下游。
近期，爱分析对红象云腾创始人童小军进行了访谈，就红象云腾的产品、经营策略，以及数据库行业发展趋势做了深入交流，现将部分内容分享如下。
支持Hadoop 3.0，产品向完整平台发展
爱分析：红象云腾在今年3月份发布了CRH v6.0，与之前版本相比，6.0版本有什么优势？
童小军：首先，CRH v6.0是首个支持Hadoop3.0以及OpenPOWER大数据平台软件，通过了相关产品兼容性测试和认证；其次，CRH v6.0实现了与开源项目Ambari的集成，可以实现Hadoop 3.0快速部署；最后，加入了新的技术，比如Erasure Coding（提高存储利用率）、多NameNode（提供高可用性）以及Nativetask数据处理引擎（提高数据处理速度）等等。
爱分析：目前，红象云腾的产品结构是怎样的？
童小军：主要包括CRF（数据采集模块）、CRH（数据存储模块）以及CRS（数据挖掘模块）。通过这三个模块的组合以及各模块中的工具选择，来满足不同客户的需求。
爱分析：为什么选择基于Storm开发流数据计算引擎？
童小军：其实也有其他的流计算架构，比如像Flink等，虽然Flink也很成熟，但是我们还是考虑到用户需求，以及整个生态环境的完善程度，最后选择了Storm作为流数据计算引擎。
爱分析：红象云腾的发展路径是怎样的？
童小军：我们在底层芯片支持工作上花了很多时间，从之前的财务表现来看，其实并不是很令人满意，但是从整体形势上来说，我们现在已经从之前大量的工作积累中得利了。
比如国产芯片公司，在中兴事件出来之前，它本身的产品是很难卖的，但是之后由于中兴事件的出现，国内客户对于国产产品的需求激增，国产芯片的订单数量也开始快速增长，我们因为支持底层芯片技术，自然而然的也被这些客户选择了。
爱分析：为什么要选择支持多种芯片？
童小军：从底层芯片，到中间服务器提供商，再到操作系统，最后是我们红象这类中间件软件和上层应用，这是一个完整的生态。
每一种芯片都需要一个生态来配合它，我们也需要配合每一种生态来满足不同客户的需求，这样我们才有更多的机会来被客户选择。
我们之所以能应用在中国航天系统中，也与我们所做的芯片支持工作有关。
爱分析：未来是否会向上层应用发展？
童小军：我们在CRH两侧加入了数据采集以及数据挖掘展现，会更加贴近客户，可以为客户提供一个完整的平台。
但是，我们整个CRH平台还是一个开放的平台，我们还是会和其他软件去合作。比如在CRF中，我们的侧重点在流计算上，与数据采集软件不冲突；在CRS中，我们的侧重点在算法上，与数据展现软件不冲突。这样我们可以取长补短，完善整个产品，更好的为客户服务。
爱分析：今后是否会考虑推出云服务？
童小军：我们还在观察市场上整个云服务的效益，由于云服务客户的付费习惯与传统企业不同，所以我们还在考虑这件事。
以渠道销售为主，降低人力成本
爱分析：红象云腾有哪些合作伙伴？
童小军：现在最大的合作伙伴是浪潮，之所以浪潮会选择与我们合作，也是因为我们对于IBM POWER架构的芯片提供支持，这样浪潮才会认可我们。
爱分析：销售模式是怎样的？
童小军：主要是通过跟集成商合作的方式，因为他们的销售渠道更多，并且可以把我们带入更大的项目中。做大数据基础软件，需要这些头部的项目做示范案例。
爱分析：客户主要在哪些行业？
童小军：主要是公安、银行、航天军工。公安中主要应用在搜索查询和数仓场景，银行中主要应用为数仓，替代Teradata，航天中主要应用为替代EMC存储。
爱分析：是否会在银行业拓展业务？
童小军：肯定会继续做银行的相关业务，但是关注重点可能还是在航天这一块，因为在这个领域我们已经占据了大部分的上游市场，之后还可以往下游延伸。
所以，我们现在的行业重点还是在航天上。
爱分析：除了产品节点收入以外，是否有其他的服务收入？
童小军：主要有一些维护以及应用的开发优化费用，我们会不断的帮助客户围绕Hadoop生态完善整个系统。
爱分析：红象云腾团队规模有多大？
童小军：大约有20人，主要还是以研发为主。
爱分析：单个项目周期大概是多长时间？
童小军：我们尽量控制在3个月内。在项目部署阶段，投入的人力是非常少的。
Hadoop技术已成熟，新创业公司入场较难
爱分析：Hadoop主要的应用场景有哪些？
童小军：Hadoop主要面对大数据量存储，数据价值可能相对来说较低，主要应用在非结构化和半结构化数据上，对于银行的核心交易系统，Hadoop很难去取代原有的数据库。
Hadoop大部分应用场景还是在于离线分析，对于实时分析方面，可以有其他的软件来弥补，比如说Hbase实时数据库。
爱分析：您认为Hadoop市场渗透率如何？
童小军：我认为，起码世界500强企业，大部分都在使用Hadoop，在互联网行业，排名前1000的公司应该都会使用Hadoop。
爱分析：您认为以Hadoop为核心的新创业公司还有机会吗？
童小军：现在这个阶段，不太可能出现新的Hadoop创业公司，因为Hadoop已经是一个相对比较成熟的体系，发展比较好的Hadoop公司都是在Hadoop出现早期就成立，随着Hadoop的技术以及市场越来越成熟，这些公司一起发展起来，现在已经没有新的市场增量给新的创业公司了。
爱分析：除了Hadoop发行版之外，是否还有其他分布式数据库？
童小军：这肯定是有的，比如像TiDB、巨杉等。他们在分布式数据库领域做的也都很好，但是与Hadoop相比，这些数据库的数据处理量还是比较小的，没有一种像Hadoop一样能扩展到几千上万台服务器的规模。
爱分析：很多数据库选择银行作为主要切入行业，您怎么看？
童小军：银行本身在IT投入上占市场总IT投入的一大部分，并且银行自身的技术实力相对较弱，这就需求要产品特别完善，并且是面向企业的。
同时，银行由于涉及财产交易，对于产品的选择也是非常谨慎的，所以往往会采用已经通过银行系统测试的产品。
大多数数据库产品，最初进入银行还是以边缘系统为主，之后才会逐渐的向核心系统延伸。
爱分析：您认为未来云厂商是否会进入大数据基础软件领域？
童小军：云厂商肯定会进入到这个行业中，但是云厂商肯定不能满足客户的全部需求。因为如果是互联网客户，那么可以自己利用开源软件搭建一套Hadoop生态，不需要云厂商提供；如果是企业用户，那么企业就需要应用来使用Hadoop，但是云厂商在云计算上已经有很大的竞争压力了，肯定就不能提供特别完善的应用。
爱分析：您认为数据库市场集中度在未来会是什么样的？
童小军：我认为会是一个极度碎片化的市场，在每个行业中可能会出现一两个巨头，但是不会出现像Oracle这样一家通吃整个市场的巨头。
现在来看，虽然Cloudera和Hortonworks是两家体量最大公司，但是还是有很大的发展空间。
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