曹嵘晖，唐卓，左知微，张学东

（1. 湖南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410082; 2. 国家超级计算长沙中心, 湖南 长沙 410082）

以超级计算、云计算为计算基础设施，以大数据分析、从海量经验数据中产生智能的人工智能2.0时代的浪潮正在袭来[1-2]。互联网、人工智能应用的蓬勃发展，在海量数据的处理分析上面临巨大的挑战：传统数据平台的并行计算能力、弹性存储能力以及智能化数据分析能力难以满足各行业海量数据在采集、存储和分析上对计算资源的迫切需求[3-6]。数据驱动的人工智能技术飞速发展，给互联网、智能制造、智慧城市等应用领域在数据采集、处理和分析框架上带来了巨大的机会[7-9]。

与此同时，近年来蓬勃发展的企业应用、互联网应用在海量数据的处理分析上也面临巨大的挑战：传统数据平台的并行计算能力[10]、弹性存储能力以及智能化数据分析能力难以满足行业海量数据的采集[11]、存储和分析的需求[12]。

而目前国内人工智能行业、大数据行业发展的主要矛盾是：大多数企业看得到数据，但对数据如何采集[13]、存储[14]、分析[15]、提供智能决策等方面缺乏成熟有效的平台支撑，技术准入门槛高[16-17]。

1）流数据、非结构化数据的处理和分析往往需要动态可扩展的计算和存储能力，传统的以服务器集群、SQL数据库为主流架构的企业数据中心基础设施无论在硬件和软件容量上都不具备实时扩展的能力，很难满足企业数据处理应用对资源的弹性需求[18-19]。……