隨著移動互聯網、物聯網、云計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。即使在遭遇金融危機的2009年，全球信息量也比2008年增長62%，達到80萬PB（1015字節），2010年增至120萬PB。據IDC預測，至2020年全球以電子式形存儲的數據量將達32ZB（1021字節）。以120萬PB數據為例，如果將其刻錄在DVD上，再將這些盤片堆疊起來，可從地球到月球壘一個來回！
在此背景下，電信運營商在其網絡無休止擴容的同時，卻面臨“增量不增收”的困境；而一些采用“數據驅動型決策”模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1 大數據時代的基本特征
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將占全球網絡數據量的85%左右；而且，整個網絡體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對于大數據時代，目前通常認為有下述四大特征，稱為“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012字節）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（VelocityFast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟件工程及人工智能等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的“死角”處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2 大數據時代面臨的挑戰
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道化壓力化解及“云－管－端”的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的“四V”特征在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特征，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特征及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3 大數據帶來的價值
（1）利用大數據特征，借助云計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚“云－管－端”的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網絡優化，掌控數據增值的“金鑰匙”。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，并應用于企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4 大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與云計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平臺為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，并以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和云計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商借助大數據Hadoop云工具管理與分析網絡中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特征，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智能、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
（4）將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。借助移動互聯網、大數據與云計算的融合、智能運營管道等，建立智能平臺，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
（5）借助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特征為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事后回溯能力，并可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。
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