这些海量数据的增长背后是需要海量存储和计算的资源，数据增长是无限的，而存储资源却是有限的。

　　数据全生命周期每比特价值最大，每比特成本最优

　　我们希望对数据的采、存、算、管、用实施端到端的整合和优化，让数据在全生命周期内更好用，数据的每比特发挥价值最大，数据的每比特成本最优!

　　打造“融合、智能、开放”数据基础设施

　　为实现这个追求，华为打造融合、智能、开放的数据基础设施，让数据系统从孤立走向融合，从复杂走向智能，从封闭走向开放：

　　通过“打破数据处理与数据存储的边界”，实现数据高效共享和分析，降本增效。

　　通过“AI+存储+云”，实现数据全生命周期内智能管理和智能运营，让存储越用越快，价值越来越大。

　　通过“数据虚拟化引擎”，统一SQL语法，像使用数据库一样使用大数据。

　　融合：使用极简

　　数据应用的核心包括存储和分析。烟囱式IT业务系统带来两个问题：存的时候会产生多个冗余副本，且数据无法流动，存储成本高;分析的时候会导致大量数据搬迁，分析效率低。

　　通过10余年技术积累和创新，华为在存储、数据库和大数据技术上实现了一系列突破，通过打破4堵墙，让数据的每比特发挥价值最大，数据的每比特成本最优。

　　打破存储内部系统墙：通过一套架构实现生产、分析、备份、归档的统一管理，一份数据在各个系统中平滑流动，减少拷贝，TCO降低30%以上。

　　打破数据库与存储链路墙：通过算子下推实现近数据计算，减少存储层与计算层之间的数据交换，数据访问和处理性能提升2倍。

　　打破大数据与存储配置墙：通过存算分离实现资源灵活配置，计算不足扩计算，存储不足扩存储。并通过弹性EC、数据缩减技术减少冗余，整体TCO降低30%以上。

　　打破数据库与大数据协同墙：通过协同分析实现数据零搬迁，数据库和大数据共享一份数据，分析效率提升100%。

　　　智能：体验极致

　　过去，主要依靠人来完成设备配置和运维，运维人员经验和能力的高低决定了管理效率的优劣。华为基于AI芯片、存储和华为云的三层架构，通过云上训练和云下推理，让系统越用越快、越用越省。

　　依托昇腾处理器的AI能力，自动学习和识别IO流，提升Cache预取命中率，系统整体性能提升20%。

　　依托鲲鹏处理器的多核算力，根据不同的数据类型，实时优化数据缩减算法，TCO降低25%。

　　结合华为云自身大规模运维运营经验，当前可以实现提前14天预测硬盘故障，提前60天预测性能瓶颈，提前365天预测容量不足，其中30%的故障可以自我修复。

　　开放：开发极简

　　随着业务类型日益增多，大量业务需要跨平台、跨数据源协同分析。这种场景下，最突出的3个问题是：找数难、取数难、用数难。

　　找数难：传统企业数据类型越来越多，结构化、半结构化、非结构化数据并存，缺少统一数据目录和全局数据视图，要在众多异构数据源中找到特定数据，好比大海捞针。

　　取数难：一个典型的分析业务通常依赖跨地域跨平台数据协同，需要从多个业务系统获取数据，这要经过多部门间协调、核实才能获取。