雖然人們一直在強調(diào)大型公有云、商用系統(tǒng)加速器在X86系統(tǒng)上的應(yīng)用，以及開源工具的崛起，但事實上，大型事務(wù)處理與分析業(yè)務(wù)仍然在走另一條路，也就是大型機。這些全面集成，優(yōu)化的系統(tǒng)大多數(shù)用于銀行，保險，零售，運輸，醫(yī)療保健等領(lǐng)域中最大企業(yè)的最關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理。

憑借絕佳的內(nèi)存帶寬，I/O，以及強大的內(nèi)核和可靠的安全性，大型機仍然是全球排名前1000家企業(yè)中很多企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)操作的至高選擇，這是毋庸置疑的。當然，我們還要謀算與權(quán)衡，大型機的成本和靈活性是主要問題，但外部世界的開源正在將新的思路推向一個既定領(lǐng)域。

投資大型機的公司有理由繼續(xù)前行。大型機針對事務(wù)處理進行了高度優(yōu)化，能做到和系統(tǒng)一樣安全，多年來一直是代碼投資中數(shù)百萬美元的項目。當然，大型機不便宜，也并非將大量的關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序遷移到一個新的架構(gòu)。可能讓一家大型企業(yè)這樣做唯一的情況就是大型機被認為缺乏功能和選擇——大型機用戶更青睞相對的安全性。

雖然大型機的勢頭依然強大，但喜歡商用X86群集的用戶卻缺乏靈活性。這些用戶可以以一種更加無縫，靈活地方式自由地橫向和縱向擴展，集成最新的開源框架用于分析，并繼續(xù)擴展這些操作。大型機用戶采用較新的開源框架的速度相對較慢，可能給X86商家?guī)硪欢ǖ母偁巸?yōu)勢。

為了克服靈活性的差異，IBM開始努力將機器學(xué)習(xí)組件從Watson AI框架帶到大型機上。IBMx宣布IBM將Apache Spark用于大型機——依靠Spark作為引擎提供機器學(xué)習(xí)功能，因此用戶可以在系統(tǒng)上進行機器學(xué)習(xí)(對比將其從用于不同分析的盒子里移出)。IBM分析副總裁，Rob Thomas稱，這為大型機打開了一扇新的大門。他以Argus Health Systems為例表示，該系統(tǒng)管理了許多醫(yī)務(wù)人員，但與其團隊通過以固定時間間隔運行的更為靜態(tài)的分析不同，團隊現(xiàn)在可以獲取關(guān)于患者和醫(yī)務(wù)人員的持續(xù)變化更新，這些更新可以快速反饋到模塊里，然后重新運行使用最新組合數(shù)據(jù)的新成本評估。

因為支持這樣的事務(wù)系統(tǒng)需要許多強大的統(tǒng)計分析工具，所以人們可能認為大型機已經(jīng)在采用機器學(xué)習(xí)問題上有過深思。然而，如果這些工具和機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別正如我們所知代表了不斷更新數(shù)據(jù)和模塊的能力，就另當別論了。

“過去幾年里我們所看到的數(shù)據(jù)科技革命一直受開源驅(qū)動。就開放式框架和在大型機上訪問數(shù)據(jù)而無需遷移的能力而言，我們正在將這場革命帶入到大型機。考慮到大約90%的全球最有價值的企業(yè)數(shù)據(jù)都位于企業(yè)防火墻后的大型機和私有云中無法訪問，我們必須努力帶來同樣的開放性?！?/p>

為了響應(yīng)五年前的“大數(shù)據(jù)”新浪潮，IBM推出了一款大型機輔助設(shè)備(sidecar appliance)，專為大規(guī)模分析設(shè)計，不強制要求用戶將其寶貴資料遷移出大型機架構(gòu)。將現(xiàn)代UI(用戶界面)和傳統(tǒng)BI(商務(wù)智能)的感覺帶給大型機，吸引用戶興趣，讓它們知道大型機可以在不犧牲安全的情況下做得更多，而且也導(dǎo)致對與其它語言，工具和框架的更多開放連通性的需求不斷增長。Thomas表示，公司推出Linux功能時，也開放了采用開放源代碼世界的新框架的競爭環(huán)境，但因為安全問題，用戶對將z/OS數(shù)據(jù)遷移到分區(qū)的Linux會有所遲疑。

z系統(tǒng)大型機現(xiàn)在將允許其用戶采用幾種非大型機面向的語言，包括Scala，Java和Python，還涉及一些開源機器學(xué)習(xí)框架，包括SparkML，TensorFlow和H2O。Thomas表示這些工具可以找到任何保存在系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)類型，讓用戶不再擔心為了較深入分析而從大型機遷移到不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。考慮到大型機每天可以處理超過20億次交易，數(shù)據(jù)單獨傳輸就會引人注目。

雖然IBM的重點已經(jīng)放在大型機上，但它將這相同的一套功能擴展到了采用私有云的用戶中。在這兩種情況下，Thomas強調(diào)，雖然公司已經(jīng)從Watson提取了一些基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)技術(shù)，但這些客戶終端正在向AI過渡——差異是與數(shù)據(jù)更加人性化的交互與機器學(xué)習(xí)的高級分析。

崔歡歡