大数据不需要虚拟化？其实不然

大数据并不需要虚拟化，原因似乎很简单，因为虚拟化技术的核心思想是资源池化，借助池化资源的调度来充分使用资源，提高资源的利用效率。但CPU利用率已达到70%～80%时，虚拟化显然就没有更多的意义了。

虚拟化并不是适应所有场景的，例如HPC领域，虚拟化基本就派不上用场。分析一下大数据的应用场景，其核心就是利用X86等相对廉价的服务器，对海量的价值密度相对低的非结构化数据、半结构化数据进行处理和分析，借助分布式文件系统(NFS)对数据进行并行的海量处理。对于担负计算节点任务的服务器而言，其处理能力应该接近极限，因为，如果计算节点可以独立承担任务，甚至还有挖掘“潜力”的能力，那么，还要并行计算做什么?基于此，大数据应用不需要虚拟化，这应该是一个结论。

今年8月当VMware宣布推出vSphere Big Data Extension方案的时候，多少让人摸不着头脑，大数据与虚拟化是怎么样产生交集的呢?在10月30日～31日举行的VMware vForum 2013会议期间，记者有幸采访了VMware全球副总裁、CPD及全球研发兼中国研发中心总经理李严冰博士，以及VMware云应用平台及服务中国总经理任道远先生，任道远同时也是VMware中国研发中心副总经理，同时兼任VMware上海研发中心的总经理。

在解答我的疑问之前，李严冰博士首先透露一个最新的任命，她将不再担任VMware中国研发中心总经理，将集中经历主管全球的研发工作，其职位将由任道远来接替。“虽然不再担任中国研发中心总经理，但在工作上与中国研发中心还有很多交集，仍然会一如既往关注VMware中国用户的需求。”她说。

接下来，李严冰博士回答了我的疑问。她表示，的确很多人会认为大数据不需要虚拟化。VMware之所以宣布vSphere Big Data Extension，也为了给用户更多的选择。用户可以选择物理机、也可以选择虚拟机来构建大数据应用环境。而选用虚拟机将为用户带来更多的灵活性，让系统能够应对不同规模的大数据应用的需求。李严冰博士，需要看到Hadoop应用环境部署还是相对复杂，对于技术人员有一定的要求，为了降低部署的复杂度，VMware vSphere Big Data Extension提供大量的集成性的工作，简化Hadoop的部署。

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