中國信通院大數據產品能力評測觀察

在中國信息通信研究😼院（以下簡稱“中國信通院”）主辦的“2021數據資產管理大會﷽”上，中國信通院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部副主任姜春宇對第十三批大數據產品能力評測進行了解讀。

大數據產品能力評測已經走過了7個年頭，歷久彌新，評測體系在不斷進化，體現在幾個方面，一是產品類目不斷擴展，從最初的兩三款產品擴展到了30個產品，覆蓋💫了大數據工具的方方面面；二是評測維度不斷豐富，從基本功能逐步延伸到性能、穩定性和安全；三是考核體系更加完備，從單純的考察產品能力向企業服務能力、知識產權等方向延伸。七年以來，大數據產品能力評測體系已經﷽成為廠商產品研發和用戶采購選型的風向標。

上面꧋這組數字展示了大數據產品能力評測取得的成績。截至目前，中國信通院一共進行了13批評測，共計274家企業參與了評測， 530款產品通過了評測，測試的數量達到了672款。下圖是近兩年評測的全家福，可以看到大數據產品能力評測作為權威的大數據評測體系，覆蓋了國內大數據領域的頭部企業。

2021年度💦中國信通院推出了首個穩定性評測，開辟了評測的新方向，來自阿里云、京東、智臾的多個產品已經完成了測試；同時完成了首批數據安全產品能力評測，中國信通院2022年將進一步拓展新的數據安全產品評測類型；首次在8192個節點的環境下完成了分布式分析型🐓數據庫的性能測試，這是目前測試最大規模的分布式分析型數據庫集群。本批產品能力評測數量繼續穩步增長，共計142款產品通過了測試。

從評測𓃲參與度來說，排名前三的企業分別是阿里云、百度及騰訊云；從評測項目的受歡迎度來看，批處理、聯邦學習、數據管理平臺位列前三，隱私計算產品增長勢頭明顯。

上面兩張圖展示了十三批評測的整體情況，從數量來看，本批共有140個產品首次通過評測。從企業分布地域來看，這90家企業分布于全國15個城市，北京、上海、杭州成為大數據企業聚集地。本批評測中聯邦學習是最受歡迎的品類，功能和安全一共達到了28次，數據管理平臺保持高速發展，共有14款產品參測。本批參測廠商中，阿里云以7項評測繼續領跑，金山云緊隨其后，科大訊飛、華為、中移動蘇研、螞ꩵ🐭蟻并列第三。

上圖總結了歷年大規模評測的情況，本批共有2個廠商通過大規模測試，分別是阿里云和華為。其中華為通過了批處理平臺30000+節點的測試，阿里云通過分布式分析型數據庫8192節點的測試。阿里云、華為、天翼云、浪潮、360、新華三、南大通用、電科云、科大訊飛、亞信等企業參與到大規模的評測中，節點規模的增長標志我𒐪國大數據產品在智能管理和容災能力上的巨大突破。

中國信通院長期放眼國際，推動自主基準和工具的研發，自研了系列測試工具DataBench，從2019年以來已經聯合各行業用戶自研了五款性能測試工具，涵🎐蓋工業、金融、電信等場景，推出了性能、穩定性測試基準，致力于提供貼合實際業務、規范化、本地化的測試服務。累計完成近40次性能及穩定性測試ꦍ，其中事務數據庫性能測試廣受歡迎，已經完成了18款產品的測試。未來我們將開源這些工具，為廣大用戶提供選型工具。

2021年9月1日，數據安全法正式實施，數據安全成為全行業關注焦點。數據安全😼產品的產品能力如何，決定了企業數據安全能力的基礎是否牢靠。下半年我們推出了首批數據安全產品評測，新增數據分類分級工具和數據審計工具，已經有星環、億賽通等多家企業通過評測。2022年中國信通院將進一步完善數據安全產品體系，為用戶選型數據安全產品提供更多參考。

優秀的產品并不等同于成功的項目，在整個大數據項目實施的過程中，企業的咨詢和實施的能力同樣非常重要。為此，中國信通院推出了大數據服務能力評估體系，其中，大數據服務商包括平臺建設、數據治理和應用開發這三個維度，而數據庫的方向包括規劃的設計能力、實施🅘運維能力、運營運維能力和應用遷移能力這四個方向。分別從流程、人員以及技術工具這三個維度來評價整個數據庫和大數據服務商的能力。一經推出廣受好評，多家大數據領域服務商參與評測。

第三批的大數據服務商能力的評估結果和整體𒅌情況如下，共計四家企業通過了六項評估，上海電信工程通過了應用開發能力評估達到第三級，京東科技通過了數據庫服務商的規劃設計、實施部署和運營運維這三項，其中運維運營能力達到第三級。而騰訊云、中移蘇研通過了我們數據庫運營運維能力的評估達到第三級。

上圖是中國信通院整個大數據♎服務商能力評估情況的總覽，可以看到，大數據服務商整體都在三級和四級之間，較為平均。而數據庫服務能力差異比較大，二級到三、四、五級均𒊎有企業分布，說明數據庫領域服務能力差距很大，亟需進一步提升。

本次評測的十大觀察：

觀察一：產品能力ও差異逐漸擴大。本批可選項整體通過率為59.92%，其中可選項通過率低于50%的產品占35.56%，通過率為100%的占比為24.44%，通過率在50~100%之間的約為40%。不同類型產品的可選項通過率方面，可以看到數據庫類產品的通過率為50.23%、批處理平臺類為43.33%、數據分析應用為77.72%。右下角的圖片展示了不同項目的通過率，整體來看，參測產品能力兩極分化比較嚴重。

觀🤡察二：大數據平臺逐漸成熟、實時計算需求突出。這幾批批處理平臺測試數量是先達到頂峰再下降的，側面反映出批處理平臺技術逐漸成熟。流計算的實時處理平臺通過的產品數量在逐漸增加，反應出流計算技術持續發展，同時實時計算需求👍不斷增強，從事這方面產品研發的企業數量越來越多。

觀察三：海量異構數據處理需求推動數據存儲技術發展。除關系型數據庫以外，非關系型的數據庫及其他類型存儲的產品測試數量在穩定增長，在第13批已經累計超過了20款產品，以圖數據庫、鍵值數據庫為代表的新型數據庫產品解決了非結構化數據的存儲需求。🔯同時，數據湖、多模數據庫等技術逐步落地，使得一套系統存儲海量不同數據成為可能。

觀察四：融合成為大數據技術發展的重要特征。這里面有兩個典型的🐬方向，一是批流🍎融合，越來越的產品既通過了流計算的評測，也通過了批處理評測，同時具備批流的能力。二是TA融合，很多數據庫產品同時通過了事務型數據庫的評測和分析型數據庫的評測，同時具備AP和TP處理能力。

觀察五：隱私計算技術發展火熱，市場迎來爆發期。據統計，國內隱私計算相關企業已經達到88家，上線產品已經超過100款。此🔜外，隱私計算技術的落地趨勢明顯，隨著政策、社會、產業環境進一步優化，與去年相比，更多的產品從研發🦩階段推進了試點和實施的階段。

觀察六：中小企業深耕細分領域、差異化發展。中小企業已經成為大數據領域新興技術分支不可忽視的力量，尤其在數據安全、數據庫等細分領域，中小企業重點發力，依靠自己專業的技術和市場能🌳💃力，為自己在大數據產業贏得一席之地。

觀察七：大數據技術推廣的十大重點行業。我們統計了大數據應用比較深入的十大行業，上圖可見整體的分布。可以看到金融、政務和電信是目前大數據技術應用比ꦅ較深入的，緊隨其后的是醫療、制造和互聯網行業。關于各行業占企業整體收入占比，可以看到軍工行業占大數據企業營收比例最♛高，達50%以上，金融、醫療和電信行業營收占比約為40%。

觀察八：智能化、云原生成為大數據產業未來發展的主要方向。中國信通院調研分♏析了本批參測產品未來的技術發展方向，從發展趨勢來看，大數據技術最明顯的兩個方向是智🌸能化和云原生。智能化方向的趨勢具體包括智能監控告警、自動底層優化、智能數據分布及跨集群資源調度等。云原生方向的趨勢有微服務、Serverless、容器化、Devops等。總的來看，未來大數據技術將致力于為客戶提供更加高效的、低成本、自動化的數據服務。

觀察九：整個數據庫產品包括大數據產業的發展離不開自己的性能標準。中國信通院Databench性能測試工具已經完成了17款的產✱品性能測試，已經成為了國內最受歡迎的性能測試的工♏具。本年度的分布式事務型數據庫性能測試結果如下圖。中國信通院未來將繼續開發針對更多大數據產品的測試工具并逐步開源現有的測試工具。

觀察十：穩定性成為未來分布式系統建設的重點。上圖是中國信通院本批測試的一些統計。左邊是不同類型擾動下性能下降比例，可以看到網絡問題對分布式數據庫性能影響最大，平均下降約40.02%左右。數據處理類產品對網絡干擾更加敏感，性能平均下降49.13%。右圖是不同類型產品在綜合擾動下性能下降的比例，可以看到高強度擾動相較于低強度擾動，性能平均下降20.45♏%。不同類別的分布式系統對擾動的敏感程度不同，分布式時序數據庫最為明顯，下降約49.37%。這是本批穩定性測試的基本情況。

為進一步匯聚行業資源，推動評測服務數字化轉型，為企業和用戶提供交流平臺。可信大數據網站已經上線，可以通過訪問網站查看最新的活動新聞和研究進展（網址見上圖）。未來我們也將持續對網站進行迭代和更新，同時進行🧜小程序的開發，𓆏串聯產業上下游，推動大數據產業發展。

未來我們會堅定的圍繞著數據基礎設施夯實企業的數據基礎設施這一目標，圍繞它來開展我們的標準ꦕ研發，包括提供在線化、數字化、場景化的測試服務。同時在數據安全、穩定性能，應用解決方案這些方面繼續發力，構建一個更加完善的大數據產品的能力評測體系，為大數據產業夯實基礎。

眾行者遠，中國信通院云計ꦓ算與大數據研究所的工作離不開產業的共同努𒁏力。歡迎大家加入大數據技術標準推進委員會，一同交流學習，進行思想的碰撞，共同推動我國大數據產業發展。

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