京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
英特尔关注大数据前沿趋势 促部署落地
如今,在IT圈,你不谈大数据都不好意思说你是做IT的。如今,各大厂商也加大力度在大数据领域拓荒,试图抢占这个未来战略制高点。作为全球知名的IT企业,英特尔在大数据领域深耕已久,大数据与软件关系密切,今天我们就来看一看英特尔在大数据与软件方面的进展情况。
此次我们采访了英特尔公司软件与服务事业部副总裁兼系统技术和优化部门总经理Michael Greene先生;英特尔公司软件与服务事业部、大数据技术全球总经理马子雅女士;英特尔中国研究院院长吴甘沙先生;英特尔亚太研发有限公司物联网解决方案与产品事业部商务开发经理顾典经理,由他们为我们详细介绍了英特尔的情况。
英特尔公司软件与服务事业部副总裁兼系统技术和优化部门总经理Michael Greene
大数据领域 英特尔各司其职
MichaelGreene目前主要负责英特尔内部开源问题,在大数据上面,英特尔一直提供开放代码的大数据和分析平台。目前在STO里面有一个专门针对大数据领域的团队,马子雅女士是这个团队总经理,这个团队有三个主要功能,第一是领导英特尔在开源社区方面的贡献;第二就是通过和业界合作,完善在IA架构上的用户体验;第三,就是基于IA上面对大数据进行优化。这是Michael Greene所领导的团队的最大特点。
英特尔中国研究院院长吴甘沙先生
吴甘沙先生是英特尔中国研究院的院长,目前在大数据这块,主要的任务在SSG方面,这个方面有点向侦察兵的职责,负责在前面谈论,也就是负责大数据方面发展的前沿的一些研发。比如,如今SSG正在努力的研究Hadoop相关东西,比如流处理、图计算、内存计算,这是SSG的第一阶段,接下来还会研究大数据和人的关系,以及大数据跟中小企业以及传统公司的关系等等。
英特尔亚太研发有限公司物联网解决方案与产品事业部商务开发经理顾典经理
物联网行业如今快速发展,也已经成为大数据行业非常重要的一个领域,顾典领导的物联网事业部是英特尔内部的一个部门。如今随着互联网设备的快速增加,这些互联的设备本身每天都会实时的不间断的产生很多数据,从英特尔推广物联网普及的角度来说,顾典不仅仅是关注这些设备的互联,还关注设备互联以后怎么样被高效管理。
第2页:英特尔关注大数据前沿趋势
关注大数据前沿趋势 促行业部署落地
目前,人们无疑关注的是大数据的发展趋势,哪一个行业领域会是英特尔接下来的研发方向呢?Michael Greene表示,深度学习将会作为大数据接下来的一个研究方向。另外,英特尔主要关注在软件上、问题的处理,包括大容量的复杂计算,这上面英特尔可能还会加入一定的精力做进一步的开发,并且现在英特尔已经有一些成功案例。
英特尔公司软件与服务事业部、大数据技术全球总经理马子雅女士
作为英特尔中国研究院的院长,吴甘沙也认为深度学习是发展方向,并且深度学习是大数据分析当中比较偏向高性能计算的一种,比如在Spark上做了很多的各种各样的大数据分析。事实上深度学习现在有很多种方式来对它进行加速,可以用GPU、可以用Xeon Phi,也可以用FPGA这样的平台进行加速。从英特尔研究角度来说,英特尔希望各种选择都能够尝试一下。
无论何时,大数据分析的落地部署一直是用户关注的话题,Michael Greene认为目前需要帮助用户更加快速轻松的部署,Cloudera现在有一个组件——ClouderaDirector,可以帮助客户快速的自动化地部署。另外在开源社区Open Source里面,英特尔一直在做一个项目Sahara,在这个项目不管你是Hortonworks、Cloudera甚至MapR都可以帮助容易的帮助用户实现落地。
英特尔各个部门在大数据这块有明确的分工。Michael Greene比较专注于具体用户的问题,因为只有把用户的问题放在最高点,所有的解决方案才会整合到一块儿。一旦英特尔把问题搞清楚了之后,第二个重心是要在英特尔平台上做最大的优化,尤其是很多时候用户的问题,从端到端,中间的每个组件都要做一些英特尔平台的优化。比如像SSD、新的存储技术这些都可以做到英特尔平台上的优化。
在物联网用与大数据方面,顾典表示,通过和企业用户、行业用户的一些探讨,包括第三方的咨询,英特尔看到物联网的发展还是碰到了一些技术上的瓶颈。如果说以互联设备的增长量来说,从目前的150亿台设备增加到将来的500亿台设备。怎么样把这些设备实现互联,然后在规模部署上突破碎片化一些瓶颈,这是物联网事业部目前关注的地方。
尽管从谈话中我们了解到大数据分析目前还有很长一段路要走,但是我们也能够从几个被访者谈话中了解到大数据的魅力所在,以及英特尔在大数据分析方面所做的努力。对于大数据,英特尔一直走在发展对饿前列,当大多数人在考虑第N个阶段的时候,开始考虑N+1个阶段。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15