云架构即将进入数据中心，这应该不会太令人吃惊。即使它们困在企业内部，随着数据微服务的发展，现在的企业架构师也会希望参与进来。

云架构进入企业内部很大程度上是通过容器，基于类似旧式SOA的微服务方法，SOA代表面向服务的架构。数据微服务就像SOA，只是更微观。

Hadoop供应商Cloudera和Hortonworks本月在宣布合并计划时称，改进容器的大数据支持是工程师待办事项清单之一。这一点以及对云对象存储的更广泛使用代表着向大数据的重大转变。

Kubernetes编排

虽然容器最初为无状态容器，但目前业界正在努力使它们更具有状态，并可支持应用中数据的持续性。如果成功的话，这可简化多个专用分析引擎和框架的使，例如Hive、Presto、Druid、TensorFlow等。

当结合Kubernetes容器编排技术时，数据微服务将很快成为数据处理的替代方法，无论是在云端还是在本地。

根据上个月Strata数据大会的Kubernetes会议来看，目前该技术还处于早期阶段，还有需要很多学习。在学习后是构建，在这个新架构站稳脚跟之前，构建工作都很有必要。

对于IBM及其客户而言，他们需要不断尝试在内部部署和云数据架构之间寻求平衡。该公司已经表明强烈支持Hadoop和Spark，但IBM仍然在努力为云端和本地部署整合Hadoop和Spark及其他大数据支柱。

在Strata会议即将结束时，我们与IBM Analytics总经理Rob Thomas进行了交谈，当时他准备就该公司的IBM Cloud Private for Data平台及其在实现AI方面可发挥的作用开展小组讨论。Cloud Private for Data软件包包括Db2、Db2 Warehouse和Db2 Event Store，并且，它支持各种界面，可供数据科学家和其他预测分析用户使用，包括云端和非云端。

Thomas称：“如果你在私有云构建模型，你可将其部署在公共云。或者，如果你在公共云构建模型，你也可将其部署在私有云。”无论是在公共还是私有，数据准备和管理工具都是相同的。

Thomas称，该公司最近计划向IBM Cloud Private for Data增加对MongoDB、EnterpriseDB的EDB Postgres和IBM Data Risk Manager的支持，并且正在努力认证该平台以与Red Hat的OpenShift容器应用程序技术协同工作。

IBM的传统数据端竞争对手也希望结合内部数据分析和云端数据分析。例如甲骨文推出Oracle Cloud at Customer，而微软最近发布SQL Server 2019预览版，可将Spark和Hadoop的Azure带入数据中心。

IBM与Red Hat及Hortonworks已建立重要的云开发和数据联盟，这两家供应商都涉足数据微服务。在Strata刚推出开放混合架构计划时，这两家公司就与IBM建立合作关系。该项目的目的是融合Kubernetes、容器和Hadoop工作负载，在这个领域还有很多工作要做。

重塑整体

在Strata大会后，我们采访了Blue Data Software公司联合创始人兼首席架构师Tom Phelan，该公司是软件平台BlueData Epic的制造商，Epic的全称是Elastic Private Instant Clusters。他表示他喜欢开放混合架构计划的目标，但他认为，这里还有很多工作要做。

Phelan称：“这里很大的问题在于，当Hadoop被编写时，它是单一架构。”

即使Hadoop被分解为名称节点、YARN资源管理器、Hive、Hadoop分布式文件系统服务等，情况也是如此。

Phelan称：“这些都不是微服务架构。这些服务必须以特定顺序启动，它们必须以非常特殊的方式进行交互。例如，当重新启动其中一个服务，必然会影响其他正在运行的服务。”

此外，BlueData本月发布了KubeDirector，这是用于在Kubernetes上开发状态应用集群的开源项目。

新架构即将到来？

无论数据是否转移到云端，云架构的影响都很大。

Forrester分析师Noel Yuhanna说：“企业明显有很多本地数据进入云端，但并非所有数据都会进入云端。有时候，企业会发现，云账单很惊人，甚至可能超过内部部署。”

开放混合架构计划等举措可解决在这两个领域协同的需求，并可为两者设置共同管理政策奠定基础。

他补充说：“你会想要可同时管理云端和本地数据的通用策略。”

当SOA出现时，我们对传统系统进行改造或重新制作，而新数据微服务可能让现有大数据系统步传统系统的后尘。但这其实是一种进步。

可以肯定的是，随着混合数据处理变得真实，数据将从此处传输到那里并返回。当然，到时候，又会有新的架构在等着我们。