2. 孫元浩：基于Spark引擎的高速內存分析和挖掘工具應用

孫元浩，2003年加入英特爾，曾是英特爾亞太研發有限公司數據中心軟件部亞太區CTO，負責英特爾Hadoop發行版的研發和產品化工作。 2013年離開英特爾創辦星環科技，推出國內首個基于Spark的大數據平臺產品，在中國成功建立數個Spark成功案例。

孫元浩認為現在把Spark作為M/R執行引擎內嵌在我們的產品中，在兩大類應用實踐中比較成功，一類是通過PL/SQL進行交互式數據統計和分析，結合可視化工具為用戶提供了高速的大數據探索能力。另一類應用是做數據挖掘，因為Spark充分利用內存進行緩存，利用DAG消除不必要的步驟，所以比較合適做迭代式的運算。而有相當一部分機器學習算法是通過多次迭代收斂的算法，所以適合用Spark來實現。我們把一些常用的算法并行化用Spark實現，可以從R語言中方便地調用，降低了用戶進行數據挖掘的學習成本。

他表示Spark目前在技術上已經不存在大的困難了，我們已經在一些用戶的核心業務系統中部署我們自己的Spark版本，而且是7x24小時不間斷運行，穩定性已得到驗證。我們也把Spark成功地應用到數據倉庫中，無需編程幾乎全程可視化。如果說目前面臨的最大困難，主要是在客戶認知上，還需要更多的成功案例和技術推廣。

3. Redis大冒險：如何跳出SQL這個坑

隨著數據體積的激增，MySQL+memcache已經滿足不了大型互聯網類應用的需求，許多機構也紛紛選擇Redis作為其架構上的補充，然而Redis的使用門檻并不低，比如不支持SQL等，這里為大家分享Redis的使用全攻略。

Redis的一個重要特性就是它并非通常意義上的數據庫，雖然稱之為數據庫是因為它可以為你存儲和維護數據，但它并不像關系數據庫那樣提供任何的SQL方言。不過不用擔心，Redis并不是吞噬數據的黑洞，它只是不支持SQL及相關功能，但卻提供了穩健的協議用于與之交互。

Redis是基于key-value范式存儲數據，不像RDBMS中的字段名稱，這里的key是Redis中的重要組成部分，所以我們必須在處理key時多加小心。在下面的講述中，Redis并沒有table的概念，所以像"SELECT username from users WHERE user_id=123;"這種簡單任務都只能換種方式實現，為了達到這種目的，在Redis上，一種方式是通過key "user:123:username"來獲取結果value。如你所見，key的定義中攜帶了神秘信息(像user ids)。在Redis中，key的重要性可見一斑。

4. 搭建高可用的MongoDB集群（上）：MongoDB的配置與副本集

NOSQL有以下優勢：

• 大數據量，可以通過廉價服務器存儲大量的數據，輕松擺脫傳統mysql單表存儲量級限制。
• 高擴展性，Nosql去掉了關系數據庫的關系型特性，很容易橫向擴展，擺脫了以往老是縱向擴展的詬病。
• 高性能，Nosql通過簡單的key-value方式獲取數據，非常快速。還有NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多。
• 靈活的數據模型，NoSQL無需事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。
• 高可用，NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如mongodb通過mongos、mongo分片就可以快速配置出高可用配置。

                   

MongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中最像關系數據庫的。支持類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。所以這個非常方便，我們可以用sql操作MongoDB，從關系型數據庫遷移過來，開發人員學習成本會大大減少。如果再對底層的sql API做一層封裝，開發基本可以感覺不到mongodb和關系型數據庫的區別。同樣MongoDB也是號稱自己能夠快速搭建一個高可用可擴展的分布式集群。

5. 軟硬件協同創新，共建未來數據中心

2014年3月26日，LSI加速技術創新峰會（AIS）首次登陸中國，這也是LSI首次選擇在美國之外的地區召開峰會，本次峰會主題為“數據即商機”。參展的產品主要是針對數據中心的存儲解決方案，包括針對企業級大型數據中心的12 Gb/s SAS MegaRAID解決方案，針對中小企業的Syncro CS解決方案以及Nytro閃存解決方案，雖然沒有新品發布，每種解決方案對傳統存儲市場來說都是一場變革。

LSI公司CTO辦公室高級技術專家Robert Ober則將其進一步細化為數據中心三大硬件創新和六大趨勢，三大創新分別為：硬件的智能化、整個數據中心的可靠性以及大數據分析所需的分布式系統架構。六大趨勢分別為：

• 數據中心開發時間不斷縮短，大幅增加了硬件廠商制定和實施計劃的難度。
• 終端客戶尤其是大型數據中心客戶與硬件廠商直接對接。
• 超大規模數據中心或云數據中心等新參與者加入數據中心市場。
• 開源計劃。Open Compute和Open Stack等新型開源項目正在重新改寫數據中心架構 。
• 新架構和新算法。
• 市場變化。筆記本在從HDD轉向SSD；云端存儲對大容量HDD的需求在急劇增長等。