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大数据行业图谱之一底层基础平台公司能做多

2019/04/05 来源:凉山信息港

导读

大数据是企业服务市场中的新兴领域,短短几年时间,大数据概念从兴起到落地,开始在各行各业发挥作用,行业政策频出,技术飞速发展,遭到资本追捧。

大数据是企业服务市场中的新兴领域,短短几年时间,大数据概念从兴起到落地,开始在各行各业发挥作用,行业政策频出,技术飞速发展,遭到资本追捧。

全部大数据行业可大致分为三层,底层基础平台,中间层通用技术,上层行业运用。接下来,爱分析将依照上述分类,逐渐介绍各细分领域的行业现状、未来前景。今天是大数据系列的篇——底层基础平台。

本文总计4371个字,预计阅读时间为10分钟。

底层基础平台主要解决的是数据存储、计算的问题,是全部大数据生态的基石。收集到的数据,首先要能高效、快捷地存起来,才能进行数据分析和数据挖掘。

这一层非常重要,同时也是技术含量的一层。以底层技术中明星Hadoop为例,用Hadoop我不能去得更远的公司很多,能做Hadoop发行版的公司凤毛麟角。

底层基础平台细分领域里的大数据公司众多,有专注Hadoop发行版的星环科技、红象云腾和天云大数据,有传统数据库厂商人大金仓和南大通用,有研发新型分布式数据库的巨杉数据库,还有来自中国的Apache社区项目Kylin背后公司Kyligence。

接下来爱分析为您重点论述国内外Hadoop生态的现状。

Hadoop兴起的原因:便宜才是硬道理

进入新世纪的个十年,各大企业都在大力投入IT装备,建设自己的机房,上线各套办公系统。第二个十年,经济下行,传统企业的盈利下落,对IT装备的投入已经不像上个十年那般狂热,大型企业采购IT装备的经费遭到控制,开始核算本钱,意图在满足需求的情况下,下降投入。

以Hadoop为代表的新底层技术能够兴起,抛开技术缘由,主要的缘由是便宜、扩展性强。利用分布式架构,将一些性能一般的机器串联起来,达到与高性能单机一样的效果。随着公司发展,数据量增大,不需要更换全套装备,只需要再增加机器就可以到达目的,省时省力。

分布式架构的技术很多,为何Hadoop胜出?还是由于便宜,用的人多。以微软的Cosmos为例,这套系统本身优于Hadoop,主要是针对大型机房,设计理念很好,上万台机器的机房,拿出几十台做别的事情,来提升系统运营效力。但如果是几十台机器,依然需要拿出很大一部分来做别的事情,机器使用效力就很低。

实际应用时,用上万台机器的公司少,用几十台机器的公司多,因此Hadoop的运用面更广。用的人多,自然帮助优化架构的人多,社区贡献的人多,技术发展快,渐渐成为主流。

国外Hadoop3驾马车,商业模式各有差异

Hadoop3驾马车,数据源:公司公告,爱分析整理

提到Hadoop,必定要提到国外三家围绕Hadoop技术的公司:Cloudera、Hortonworks和MapR。3家公司都成立时间不长,Cloudera和MapR都是2009年成立而,Hortonworks是2011年从雅虎独立出来。

3家公司都在资本市场上遭到追捧。Hortonworks在2014年上市,IPO当天市值接近11亿美金;Cloudera取得英特尔7.4亿美金的投资,估值近50亿美金;MapR近刚刚获得5000万美金融资,估值也超过10亿美金。

Hadoop技术是开源的,为何还有公司会提供Hadoop相干服务?这是由于开源技术的兼容性和稳定性比较差,同时,企业在实际运用中需要将开源技术和本身系统、产品相连接,这就是Hadoop发行版的市场所在。3家公司利用自己在这领域的技术、经验积累,帮助企业更好地运用Hadoop技术。

虽然3家公司都是提供Hadoop相干服务,但是商业模式区分不小。Cloudera和MapR都研发自己的Hadoop发行版,只不过MapR的技术完全闭源,不会对外开放,而Cloudera的产品分为免费版和企业版,只有企业版的核心组件不对外开放,其他技术均提供给社区。Hortonworks将自己的技术完全贡献给社区,不靠产品获利,靠派驻技术人员到客户现场提供服务盈利。

由于MapR的技术不开源,所以对社区贡献有限,目前对Apache Hadoop社区影响的是Cloudera和Hortonworks这两家公司。

国内市场处于跑马圈地阶段,新兴大数据公司刚刚起步

正如开篇所言,尽管近些年大数据行业风起云涌,创业公司如雨后春笋般冒出,却少有专注底层基础平台的公司。

星环科技是业内的明星公司,开创团队来自原Intel开发Hadoop发行版的部门,成立三年已完成1.55亿人民币的B轮融资,估值超过10亿人民币,目前主要服务金融、电信领域客户。

天云大数据和红象云腾一样在做底层基础平台,发展速度略逊于星环科技,都在寻找合适本身的发展线路。天云大数据的业务在向上层迁移,除提供Hadoop发行版,目前也涉足复杂神经络等算法技术;红象云腾将业务下沉,基于芯片层提升系统处理数据的效力。

当前,银行等大型企业纷纭喊出“去IOE”(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储装备),虽然国产企业的产品尚不能满足大型企业核心系统的要求,但是必然会有大量新业务的IT系统采取国产品牌,旧有业务面临更新换代也会优先选择国内厂商。

数据库等底层设施不同于回头转身是开创命运的良方上层运用,更换本钱较高,客户黏性很大,非万不得已不会进行替换,网络文章时间:2007-09-0507:20阅读:同时Hadoop这类新技术迭代速度快,需要后期保护。因此,各家公司都在大力开辟市场,跑马圈地。

新兴公司服务客户的方式类似,前期以产品为内核,用项目制的情势帮助企业搭建系统,后期每一年收取20%的维护费。各家企业都在下降初装费,意图占据市场,靠后期维护费用收回本钱。

巨头环伺的市场,大数据初创公司突围不容易

在去IOE的趋势下,中国大型企业都在面临IT装备的更新换代,整个底层基础平台市场潜力巨大。新兴大数据公司利用其技术优势和初创公司的高效决策机制,迅速抢占一些市场份额,占据一席之地不成问题。

这类公司主要服务金融、电信、交通、电力等领域的大型企业,这些领域本来是传统集成商的地盘,因此新兴大数据公司不可避免地将与集成商正面竞争。华为、浪潮、亚信等公司之前主要是为大型企业提供硬件基础设施,近些年看到大数据领域的巨大潜力,纷纷成立了大数据部门,为客户提供全套解决方案。

爱分析认为,未来几年在底层基础平台领域诞生一家估值10亿美金的独角兽公司是可以预感的,但是这些大数据公司中出现类似Oracle这样的巨头公司可能性不大,基于以下几点:

, 产品同质化严重,市场竞争剧烈

底层基础平台不同于上层运用,客户需求类似,产品很难体现出差异化优势。各家公司主要比拼产品性能的优劣,这类技术上的差异,新兴公司初会占据一定优势,随着开源技术的普及,华为等公司会逐步遇上,技术的差距会逐渐缩小。

这个市场并非全新市场,华为、浪潮、亚信等公司在这领域盘桓多年,新兴公司发展到一定程度,必将会侵入集成商的地盘。近这段时间,星环科技和华为竞争非常激烈,价格战打得火热。

第二, 技术迭代更新快,长时间保持技术不容易

Hadoop诞生于2006年,Spark于2009年出现,2013年Hadoop已发布2.0稳定版本,两种技术从诞生到成熟时间之短,使人震惊。在现今这个技术快速发展的时代,新兴大数据公司一方面要应对市场竞争,另一方面还要保持技术的地位,难度不小。

Hadoop等分布式架构颠覆了传统单机架构,很难说未来不会有新技术出现颠覆掉Hadoop。一旦大数据公司赖以生存的根基遭到颠覆,谋求转型必将困难重重,公司大几率会失败。不过目前Apache Hadoop社区运作良好,Hadoop经过这些年的改良优化,性能和稳定性上取得很大提升,Spark等新技术大多都会对接在Hadoop上面。未来几年这方面风险较小,毕竟技术发展到现在,独自造轮子的难度很大。

第三, 产品销售能力逊于传统巨头公司

企业级市场,产品销售能力将成为影响公司发展的重要因素。以Oracle为例,早年与Oracle竞争的Sybase和Informix,其技术实力不逊于Oracle,Informix的技术乃至于Oracle。这两家公司在竞争中出局,落得被收购的下场,主要是输在市场推行上,市场推行的失利直接影响到公司的技术革新,致使衰落。

在这方面,华为等传统巨头公司占据优势,一方面他们与客户有长时间合作关系,另一方面销售团队长时间服务大型企业,经验丰富。

那末,什么样的公司有机会突围成功,成为中国的Oracle

爱分析认为具有以下几点的公司机会。

, 开源心态有助于保持技术地位

以Hadoop为代表的开源技术正在改变世界,但开源和可持续盈利模式总是存在着一些矛盾,近期RethinkDB公司的倒闭值得警惕。国内专注Hadoop技术的公司效仿国外找到了一条盈利模式,但目前依然存在一些风险。

公司要不要保持开源的心态,开放自己的技术给更多人使用?对大数据公司而言,技术是核心竞争力之一,特别是对这些做基础平台的公司,开放技术无疑是削弱本身竞争优势,下降产品的附加值,减少公司的毛利,短时间来看,开放技术会对公司的营收造成不良影响。

但是,从公司长远发展来看,完全闭源会增大公司风险,其严重后果远远大于开放技术的影响。大数据公司担心的是路线图出现偏差,本身技术与时期发展相左,丧失技术上的优势。一旦产生公司的技术发展方向背离全部行业发展方向,需要停止已研发的项目,掉头追逐行业脚步,这对创业公司来讲是非常致命的。

如果向开源社区开放自己技术,让更多人了解、研究,有助于本身技术的发展,保证路线图的正确性。同时,不断向开源社区做出贡献,还能提升公司在社区的话语权,进而提升公司在行业的影响力。这也是为何Cloudera和Hortonworks愿意开放技术,争取在Hadoop社区的话语权。影响了开源社区,就会影响到全部行业技术发展进程,可以让公司的发展始终保持在正确的轨道中。

第二, 商业拓展与技术研发同等重要

企业服务市场是销售驱动型市场,而非技术驱动型,大数据这个细分领域一样如此。技术实力再强,产品功能再多样,也需要有客户买单才行。有些创业公司只重视研发上的投入,轻视市场推行,公司每一年定单少,营收自然不高,团队范围上不去,融资困难,公司发展缓慢。

单纯技术上的优势,在企业级市场并不是影响因素。很多公司在POC阶段都曾遇到过技术标,却由于商业谈判阶段不理想而错失定单的事情。特别是现在市场处于跑马圈地阶段,抢占位置比什么都重要,更是需要大力进行商业拓展。一旦市场格局稳定下来,到时候再切入市场难度很大。

另一方面,即便是基础平台技术,也需要在实际应用中进行改进优化,各行各业中运用一样的技术还是有一些差异,在运用过程中才会真正了解企业的痛点,更好地服务企业。在做项目进程中,大数据公司可以积累经验,将这些经验内化成产品的一部分,做出更合适中国企业用户的基础平台产品,筑起公司的壁垒。

第三, 效仿Oracle,建立合适公司的小生态

建立生态这一点并不是合适初创公司,是公司发展到一定程度后需要斟酌的。扩大自己合作伙伴的队伍,与其他公司共同开发产品,让其他公司承当一定销售任务,有些时候要比单打独斗更适合企业级市场。

Oracle这样的巨头公司,刚进入中国市场时也遇到不小的阻力。当时采取的做法是与中国本土公司合作,建立围绕Oracle的小生态,借助本土公司的力量敲开中国市场的大门。

做底层基础平台的公司,作为连接硬件和应用的中间层,更需要与其他公司合作。平台上对接的应用越多,越有助于平台产品的推行,开辟新的市场。

底层基础平台篇到这里告一段落,下一篇将是介绍中间层——通用技术篇,BI与数据可视化、用户行动分析、移动端运营统计、广告监测、日志分析等。

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