小型机作为IT系统的主要计算设备承载了大部分的业务,但从扩展性、性价比、核心能力掌控等角度而言,不适宜集团目前业务发展。



而X86单个CPU处理能力一直在提升,应用了分布架构和云计算技术,可以用一个数据中心去替代某一台大机。



不过,应用采用分布式架构,提升处理能力,必须对应用代码进行改造。



所以,应用层可以直接替换成廉价的X86服务器,难点在涉及到部分代码重构;



数据层(易趣)也可以采用X86服务器或者是数据库云平台,分析型业务(百度)则主要迁移到大数据平台。



“去E”的主要难点,仅限于技术架构,对应用基本无影响。



但同时,“去E”也需要在存储性能、可靠性和容灾方面考虑对策。



实际上,“去I”和“去E”,在技术上难度和复杂程度都不算太大……



“去IOE”真正的难点和重点,



是“去O”!



因为数据库非常难被替换。



它处在整个产品或者产业链最底层的位置,替换风险很大,但收益相比起来却小得多。



这也是为什么像IBM、微软这样的后来者,也无法取代Orale。



而对于星河集团而言,“去O”的主要难点在于:



传统关系数据库都是通过外部硬件来保证可用性,在用便宜的PC机替换高端服务器之后,硬件更容易出故障了,如何保证数据库高可用?



高可用和数据一致性如何同时保证?



分布式系统怎么同时实现CAP的要求?(CAP指:一致性(Consisteny,C)、可用性(Availability,A)、分区容错性(PartitionTolerane,P))



几十年来,这么多做数据库的厂商,国内国外基本没有人成功过……



而且从公司的业务发展的角度,也不可能等你几年把数据库做出来,再去发展业务。



更可行的做法,是先基于开源做出一些东西,让业务先往前走。



所以,目前王坚为首的技术团队,采用的是数据切分(shar)的策略。



将部分海量数据应用,先从集中式Orale切换到分布式MySQL集群,从纵向扩展到水平扩展,解决了数据库扩展性的问题。



同时,目前百度研究院正在研发自有的分布式关系数据库OeanBase。



这里不得不提到一个人,阳振坤博士。



这也是一位“超级大牛”:



84级帝大数学系,硕士师从本系的张恭庆院士,后又转向计算机领域,博士师从计算机系的王选院士。



大学只用了3年,硕士1年多,24岁成为王选院士博士……



95年其所在团队研究成果获国家科技进步一等奖(排名第四),1997年,32岁被破格晋升为教授、99年成为帝大首批“长江学者奖励计划”特聘教授。



他是跟随王坚博士,从微软亚洲研究院“跳

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