“加碼”數據與AI：微軟Azure的兩點更新與四個優(yōu)勢

在微軟看來，企業(yè)要想充分地利用數據，數據的現代化至關重要。

作者 |   高玉嫻

天空因為有了云的涌動而有了雨，企業(yè)因為有了數據的流動才獲得了洞察。但“骨感”的現實卻告訴我們，現如今大部分的企業(yè)中仍有80%的數據都沒有被用上。

微軟CEO薩提亞·納德拉認為，這不是因為認知缺乏，而是因為技術能力還未跟上?！叭缃?，有一半的‘財富 1000 強’企業(yè)不把數據看作業(yè)務資產，不是因為他們不懂得數據的重要，而是因為缺少必需的程序和能力對其加以利用?！彼谌騃gnite 2021大會上表示。

在微軟看來，企業(yè)要想充分地利用數據，數據的現代化至關重要。“現在的數據全部都是云上處理，要開發(fā)云端原生的應用，開發(fā)過程中要進行分析、調研、使用等環(huán)節(jié)，并且利用數據科學和AI最新的技術。同時，最不容忽略的，是數據的管理和治理。”微軟大中華區(qū)副總裁兼市場營銷及運營總經理康容在接受記者采訪時強調，“所以，微軟會以客戶的需求為導向，在數據合理利用方面推動客戶進步?！?/span>

微軟大中華區(qū)副總裁兼市場營銷及運營總經理 康容

基于這樣的出發(fā)點，微軟在3月18日舉辦的微軟Ignite China 2021大會上宣布，由微軟和Databricks公司共同研發(fā)的，基于Apache Spark的快速、簡單、協(xié)作型分析服務Azure Databricks已經在由世紀互聯(lián)運營的Microsoft Azure上正式商用；另外，全世界第一個云原生聚合數據分析平臺Azure Synapse Analytics，也將在由世紀互聯(lián)運營的Microsoft Azure上開放有限預覽。

由小見大，這兩大服務內容的更新，正是微軟智能云不斷完善和構建現代化數據平臺的重要之舉。

Azure Databricks
搞定數據規(guī)?；瘑栴}

全球數據量的指數級增長已經成為共識，而要對如此龐大的數據進行治理和分析，僅靠人力并不現實，結合人工智能和機器學習技術，是高效、充分挖掘數據價值的必備手段。但是，在這個過程中，新的問題也在出現。

微軟大中華區(qū)云計算和人工智能事業(yè)部總經理林家偉表示，問題主要來自三個方面：第一，是解決方案的復雜性，雖然針對數據治理和分析的產品、工具數不勝數，但是對企業(yè)來說能夠真正滿足需求、“對癥下藥”的卻并不多，這讓企業(yè)難以從中得到實際的價值；第二，是數據的質量不高，收集上來的數據往往需要經過清洗、處理才能真正賦能于業(yè)務，但這需要企業(yè)投入大量的精力和成本；第三，是數據量的規(guī)?；鲩L，要求企業(yè)使用更有效的工具和手段去應對。

微軟大中華區(qū)云計算和人工智能事業(yè)部總經理 林家偉

“尤其是針對數據規(guī)?；膯栴}，Azure Databricks其實就是其中一個解決方案。我們在Azure上做了大量優(yōu)化，以便客戶能夠在全球部署的平臺中，直接使用Databricks的服務?！绷旨覀ケ硎?。

無論在企業(yè)內部還是外部，數據通常會有多個不同來源，包括傳統(tǒng)數據庫、海量數據湖，也包括IoT采集的數據，有結構化數據，也有非結構化數據。在使用這些數據的過程中，如何讓不同的角色，比如數據工程師、科學家、機器學習工程師、數據分析工程師等，在統(tǒng)一的平臺上實現迅速搭建、集群開啟、數據共享，以及計算和分析？Azure Databricks就可以做到。并且，由于該平臺基于的是Apache Spark，使用了內存方式進行計算，因此大幅提升了計算能力。

以全球知名的殼牌石油為例，該公司在全球有44,000家加油站，每一家加油站都有數個攝像機鏡頭，每天24小時都會產生拍攝數據，過去這些數據往往是在后續(xù)做調查和研究時才會使用。但為了增加加油站的安全性，殼牌把實時數據應用到了一個非常重要的場景——幫助加油站更好地禁煙。具體來說，利用Azure Databricks，殼牌將所有攝像頭數據，用流動性的方式輸入進來，再通過數據科學家在Azure Databricks已經構建好的機器學習數據模型進行預警，幾乎可以實時地在偵測到有人點煙或拿起香煙時，立即通知加油站站長，以便及時關閉加油泵，制止消費者在加油站區(qū)域范圍內吸煙。

值得一提的是，面向中國市場，微軟還特別發(fā)布了Power BI connector for Azure Databricks，以便一般的商業(yè)用戶分析師也能夠直接通過Power BI connector去分析在Azure Databricks當中的數據，或者是把相關數據收錄到Synapse中去做分析?！按送猓珼atabricks還能夠根據客戶的身份或行為進行權限管理的控制等等，并集合在一個統(tǒng)一的平臺上，擁有和Azure完全一樣的安全性、可控性、魯棒性?！绷旨覀娬{。

總的來說，Azure Databricks的核心價值可以總結為四點：第一，讓數據不再混亂、孤立和緩慢；第二，讓機器學習真正服務于業(yè)務運營；第三，為BI提供更高質量的服務；第四，提供的是企業(yè)級的就緒服務。

Azure Synapse Analytics
搞定數據聚合與分析難題

數據經過清洗、處理，下一步，就要對篩選出的高質量數據進行分析。Azure Synapse Analytics的價值就在這個環(huán)節(jié)體現。

Azure Synapse是微軟智能云SQL 數據倉庫的升級版，近期將在中國落地。據介紹，它從成本上可以幫企業(yè)節(jié)省出每比特計算近94%的成本。而Azure Synapse Analytics是一項將數據集成、企業(yè)級數據存儲、大數據分析融為一體的云原生服務，并且，它的特色之處在于，能無限制地實現跨數據倉庫和分析系統(tǒng)提取所有數據中的業(yè)務洞察，并將其通過Power BI及時呈現，或者用于機器學習和人工智能應用。除此之外，由于底層基于的都是Azure，Azure Synapse還可以幫助企業(yè)及時對接自己的Power BI或其它分析平臺，從而維持全平臺的安全可控。

換句話說，Azure Synapse Analytics服務能幫助企業(yè)更有效地從各種紛繁復雜的業(yè)務系統(tǒng)、應用、渠道中快速獲取有效數據，對海量數據進行實時分析處理，以最快速度獲取可用于指導決策或者機器學習的業(yè)務洞察。據了解，這項服務在全球Azure推出預覽一年來，推動Azure上處理PB級數據的客戶數量增加了五倍。

“微軟智能云Azure在針對數據處理、人工智能服務當中，一直加速創(chuàng)新和部署，不僅僅在全球區(qū)域，也在中國區(qū)域同步為客戶提供這些功能，以便客戶在選擇上、使用方便上進行判斷和選擇。由于我們提供了這些服務，客戶可以針對自己需要的場景，選擇去使用最優(yōu)化、最適合的服務。在業(yè)界既然有這么多不同的數據、不同的場景，作為云計算公司有必要提供給客戶最習慣或者最想使用，也最優(yōu)化過的一些產品?！绷旨覀ブ赋?。

可以見得，針對數據治理與人工智能服務，微軟的最大優(yōu)勢就在于能夠提供一站式的服務，無論是數據庫、數據分析還是AI、BI等等，微軟的觸角無處不達，而所有的觸角最終都歸回Azure，由Azure背后的Windows Server服務器、SQL Server資料倉庫、系統(tǒng)中心管理工具等，提供統(tǒng)一的支持和服務體驗。這意味著，所有其上的應用、技術都由微軟進行整合，從新舊設備的融合，到混合多云環(huán)境的統(tǒng)一管理，都可以一站式得到處理。

與此同時，在智能方面，經過微軟研究院多年來在AI領域的研究、創(chuàng)新和突破，在Azure的產品和服務中已經整合了大量智能化服務，企業(yè)可以根據業(yè)務需要選擇和使用。另外，在數據安全保護方面，微軟也做了很多的事情，無論企業(yè)在使用數據、遷移數據還是分析數據的任何一個環(huán)節(jié)，無論是在PC端、手機端還是移動裝置上，無論是云端還是邊緣端，微軟都有相應的安全服務，能夠做到無處不在的安全防護。

用康容的話總結——一站式的服務、混合多云的管理、智能化和安全可信，這既是微軟智能云的特色，也是客戶選擇微軟的重要原因。