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普元CTO焦烈焱:专注于基础软件 在Spark上的深入实践

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普元,定位于国产基础软件,凭借自身强大的技术功底,其产品线已覆盖应用交付、业务集成、数据应用、云计算&运维四大领域。在CSDN的专访中,普元CTO焦烈焱分享了普元背后的技术架构及对新技术的融合与创新应用。

普元信息技术股份有限公司(以下简称普元),凭借自身强大的技术功底,其产品线已覆盖应用交付、业务集成、数据应用、云计算&运维四大领域,是成长快速的SOA中间件基础软件厂商。近日普元CTO焦烈焱在接受CSDN专访中,分享了普元背后的技术架构及对新技术的融合与创新应用。


普元CTO焦烈焱

CSDN:从事协同软件开发的ISV的发展状况如何?

焦烈焱:协同软件对于很多企业还是很有需求的,但面对不同的客户群体,却面对着不同的问题。对于大企业客户来说,现有协同软件的开放性不够,性能也不是很好,这就要求协同软件ISV需根据客户的具体业务需求进行定制开发,使其具备IT能力,该过程的人力成本很高。而在小众市场中,一套协同软件最多卖20万元,同时需要逐个寻找买家,最后能找到多少家,却无法预计,这其实是一个很大的生计问题。可能基于以上原因,之前从事协同软件开发的很多企业已经开始转向企业内控等业务领域了。

CSDN:普元现在的定位是什么?

焦烈焱:我们主要定位于基础软件。普元现有的基础软件产品线很广,可见下图:


同时,我们也在不断提高大数据的处理能力。普元已与阿里云建立合作关系,基于阿里云引擎搭建了Primeton EOS Cloud开放云应用平台,可提供公有、私有或者混合的企业云应用平台环境。目前客户对该领域的需求有明显增长。

CSDN:在您看来,目前大家对大数据的应用主要停留在哪个层面?

焦烈焱:大数据与业务相关,且需要一个清晰、高效的架构来支撑。依托Hadoop,解决了数据存储的问题。但关于大数据的很多其他环节,业界讨论的比较少,如很少有人提数据质量的问题。数据质量如果保证不了,大数据就会存在很大问题。

目前来看,大数据可用来预测,所要求的数据可不必十分精确。但对于某些应用场景,则要求数据必须相对精确,即便是预测,也要保证数据的质量。数据处理过程必须要有一整体的解决方案来支撑,包括数据如何存储,如何导入、导出,数据质量如何提升等。

CSDN:普元的产品都是自己研发的吗?用到哪些相关的技术和工具?

焦烈焱:我们的产品主要是独立开发完成的,如前端展现平台、流程管理、企业服务总线、移动平台、数据质量管理等。

此外,我们也会利用一些开源产品、技术。对于开源产品中的不足,我们会根据自己的经验、自己的理解对其进行改造,并应用到实际产品开发中。有相应的开源产品,我们一般不会从头再做一个,但对于特别底层的东西,则必须自己开发。

CSDN:对于实时数据处理的Storm,普元有采用吗?

焦烈焱:我们知道,Hadoop多用于存储。然而在数据存储之前,如何进行存储优化,如何构建存储索引,是相当麻烦的事。而Storm着眼于此,侧重于解决流数据处理问题,目的是让数据分析更加快速。其实在几年前,我们就发现这是大数据的很好切入点,并尝试开发了类似Storm的产品。

该产品起初是针对银联做的一个试验项目,后来因为银联架构改动较大,该项目没有上线。但它确实带来了性能上的显著提高,比如可实时计算每笔交易是否有洗钱嫌疑,较传统处理方法,性能上有了较大突破。

该技术方案后来更多用于监控、风险等应用。一旦出现报警,基于该技术,首先对系统收到报警信息进行处理、合并,凭此精确定位引起报警的问题最终来源。在这一点上Storm与Hadoop结合会更好,离业务更贴近一些。

此外,流数据处理对银行系统中数据质量评估也相当重要。在这方面,普元做了大量工作。每天有大量数据流入银行,这些数据经过存储、处理,再以各种报表形式展现出来。如若某个报表中有数据发生错误,靠技术人员排查错误源在哪里,相当费力费时。而利用普元提供的工具,可快速分析所有过程,自动建立数据流向地图,快速定位错误源头。这些根本不需要技术人员,业务人员也可轻松判断数据错误原因,迅速解决。

CSDN:出于安全的考虑,很多企业开始转向使用私有云和混合云,对此您怎么看?

焦烈焱:之前,大多企业软件在迁移至公有云之上的过程中,通常会遇到很多问题。同时企业并不希望把全部资源迁移到云上,而是希望将那些无法预见的情况通过云计算来解决,如容灾备份等。我认为,混合云在未来一定是很重要的,尤其对于传统的企业客户来说。

然而目前来看,国内的很多公有云平台对私有云的支持并不够。这就要求相应厂商对传统的软件架构做出改变,比如向开发者提供相应接口,考虑如何保证数据安全问题;如何进行数据同步,保证数据一致性等一系列问题——这些都是切实需要考虑的问题。

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