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为数字经济发展添能蓄力 加速千行百业羽化创新——浪潮云分布式云ICP 成果回顾与展望******

　　作者：尹萍

　　刚刚过去的 2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量。

　　国际市场研究机构Gartner发布的2023年十大战略技术趋势预测显示，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速他们的业务项目。在宏观经济增长放缓、供应链短缺等诸多不稳定因素的影响下，国际数据机构IDC预测，未来5年国内云计算市场年复合增长率将在20%左右，到2025年，75%的组织将选择能够在跨云、边缘和专属环境中提供一致性应用部署体验的技术合作伙伴。

　　羽化即为数字化过程，是物理世界和数字世界的链接或打通。云正成为拉通物理世界和数字世界实现羽化的新引擎。

　　Gartner 2023年十大战略技术趋势

　　2022年，浪潮集团旗下浪潮云深入践行“自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的精神，持续加大新增长引擎投入。针对当前千行百业数字化转型面临的算力分布不均、数据要素治理、数字技能提升三大核心问题，浪潮云以新一代行业云MEP战略为指引，以用户需求为中心，通过分布式云、一体化大数据平台、安全运营三个核心要素加以解决，助力政企客户跨越横亘于前的“数字鸿沟”。

　　2022年，浪潮云分布式云ICP（Inspur Cloud Platform）作为统一云服务平台底座，深耕分布式云、边缘计算、云原生等核心技术，通过中心云（ICP Central）、本地云（ICP Local）、边缘云（ICP Edge）三种部署形态，将算力服务输送至用户身边，为千行百业实现云上数字化创新、产业降本增效提供分布式算力技术保障。

　　核心技术创新在路上， ICP产品序列持续充盈

　　2022年，浪潮云分布式云ICP聚焦关注平台创新能力和技术能力突破，发布本地云ICP Local V3.6和边缘云ICP Edge V2.1，以足够宽阔、不断充盈的产品序列，全方位升级分布式云平台及服务。

　　分布式云ICP产品系列

　　产品序列多项发力，浪潮云分布式云ICP综合实力极大增强：在架构优化方面，优化云平台部署架构，支持单集群1000+以上节点部署规模，管理规模提升10倍以上，预计降低建设、运营维护成本10%；在平台性能方面，浪潮分布式云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名，刷新了综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间三项世界纪录；在稳定性方面，新增基于网络判断的自动疏散技术和磁盘故障预测能力，持续提升平台及服务稳定性。

　　行业探索落地在路上，分布式云让计算无处不在

　　2022年，以浪潮云分布式云ICP为核心，浪潮云加速全国布局，通过7大核心云数据中心、113个区域云中心、481个分布式节点打造无处不在的算网体系，同时，依托浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter实现云平台持续迭代和升级，超过2万个业务应用系统在浪潮云上稳定运行。

　　在政务领域，浪潮云助力中国科协 “一云多芯”云服务平台，实现“中心云+本地云”异构资源的统一接入、统一管理、统一服务，通过提供一站式云原生应用运行环境，保障云原生应用云上开发和生命周期管理，支撑300+容器稳定运行；助力中国科协与全国学会、地方科协和基层组织，打造上下联动、纵横互通、共建共享的平台生态，支撑全国科技工作者实现服务质量提升。

　　在行业领域，浪潮云依据城轨团标标准技术要求，建设“南通轨交云”统一一朵分布式云，实现多线路资源共享，统一地铁信息系统服务，为南通轨交“线网云”云化升级赋能；参与建设日照医保云，赋能其业务应用创新、数据开放共享，并助力项目荣获中国信通院《专有云平台成熟度能力》先进级认证。

　　在边缘计算领域，浪潮云为临沂国土构建“1个中心云+9个边缘云”的分布式云平台，为国土空间数据分析、GIS建模处理等提供边缘侧近场算力服务。该项目在边缘计算、云边协同领域的分布式云创新实践，荣获云计算开源产业联盟2022年度“分布式云与云边协同最佳实践案例”奖项。

　　载誉前行再出发，以口碑赢得认可

　　2022年，浪潮云分布式云ICP积极参与国内外行业开放交流平台，以行业沟通、标准评测为抓手，以技术创新攻坚为核心，多项产品和服务以专业实力和用户口碑突破荣获行业权威认可，入选中国信息通信研究院软件供应链产品名录和中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会图谱。

　　同时，浪潮云分布式云ICP积极推进云计算行业标准体系建设，完成分布式云、专有云、边缘云等6项云计算标准编制，首批通过中国信通院《分布式云服务基础设施能力要求》、《专有云平台成熟度能力要求》、《分布式系统稳定性度量》标准测评认证。

　　乘势而上，为数字经济发展添能蓄力

　　2023年，如何向着新的奋斗目标再出发？浪潮云分布式云ICP将在新一代行业云MEP战略的指引下，持续深化分布式算力服务核心能力，加大技术研发创新投入：

　　构建分布式算力服务方面，实现分布式云全局算力度量、建模、预测分析，助力行业应用实现云边端算力服务的最优化供给；强化云服务高可用方面，实现硬件故障预测和全栈云服务高可用，提升行业客户业务应用的SLA；丰富智算产品方面，提供面向深度学习、训练推理、科学计算等场景的计算型，以及面向渲染型的智算产品服务，为行业数字化和智能化提供多样算力服务；完善边缘产品体系方面，以轻量灵活的边缘算力为基座，丰富面向行业场景的产品应用和智能端产品，优化云边端一体化协同能力，助力行业客户实现云上应用创新。

　　奋进2023年，浪潮云将继续发挥分布式云算力服务优势，为千行百业云上羽化保驾护航，共同奔赴更加数字化、智能化的未来。

　　（作者系浪潮云分布式云ICP产品总监）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）