最近十年间出现的大数据技术和云计算技术以及快速发展中的软件生态系统技术，将在人类社会和生产中发挥越来越大的作用。

大数据与4V

时下术语“大数据”充斥报刊和媒体，在某些场合颇有滥用之嫌。术语“大数据（big data）”是在2008年开始在技术圈出现。大数据指的是数据量巨大，无法通过普通的计算设施和传统的软件工具在合理时间内进行撷取、管理、处理和整理，其特征除了体量巨大（volume）外，还包括：类型多样（variety），要求处理速度（velocity）必须很快，以及从数据分析中获取价值（value）。这里用了“4V”（4个以V打头的词）描述大数据特征：volume（体量）、variety（多样性）、velocity（速度）和value（价值）。也有人提出过“5V”——增加了Veracity（质量），或“6V”——再增加Variability（数据在处理和生命期中变化）。

大数据技术与数据科学紧密相关。数据科学是从数据提取知识的科学。大数据技术大体上包含如下四个方面：基础设施、数据组织与管理、分析与发现、决策支持和自动化。例如，Hadoop HDFS面向海量数据的分布式存储数据和MapReduce并行分布式处理是当前影响较大的大数据处理技术。无论如何，大数据处理不同于传统的普通数据处理。现在有的社会报刊和媒体上戴上“大数据”帽子的数据，其实是一些只需要用一台笔记本电脑就可以完成统计分析的数据——这些数据也许是“重要”的数据，但并不需要使用大数据处理技术。

云计算与4A

有人用4A表述云计算亮点之一——anywhere、anytime、anyone、anything，是指在任何地方、任何时候实现任何人利用未来互联网和云计算做任何事。云计算的概念最早由Google公司在2006年提出的。实际上，早在20世纪末，中国石油工业界就提出过十分相似的目标——勘探技术专家设想建立的一个软件平台，能够实现“不管在什么地方，不管要做什么工作，不管后边是什么机器，都可以利用面前的工作站来完成我的任务。”建立客户端-云-服务器系统，容易实现在任何地方、任何时候实现任何人和任何服务器的连接。

在云计算平台背后有若干技术，导致云计算具有灵活性、可靠性和可用性，包括：虚拟化、面向服务架构（SOA）、网格计算、效用计算（按需提供资源作）、移动计算、云信息推送（这是连接云构件、智慧移动、社交网络和物联网的轴心）等。

软件生态系统与4 D

在某种意义上可以说，计算机软件是人类知识的结晶和“固化”。软件开发在人类社会和生产活动中越来越重要。软件生态系统是在软件平台上通过组合软件开发机构内外开发的构件，构成大型软件系统的技术。从提供软件产品到构建软件生态系统，是大型软件开发的重大变革。软件生态系统的研究领域，一方面是研究可扩展的软件框架和软件架构之间的复杂的相互作用，另一方面则涉及组织、用户、客户、开发人员和企业之间的相互作用。软件生态系统的灵感来自于自然生态系统中的物种，其特征是共生、互补关系，它们的生存依赖于生态系统。

可以将软件生态系统分为三类：（1）用户为中心的生态系统——重点在用户使用便利，包括用户可扩充、可编程，如数据并行处理框架。（2）应用软件为中心的生态系统——重点在可扩展的软件架构，应提供并行库、编程框架，Plug-Ins或Add-Ins技术，以及支持新一代编程语言。（3）操作系统为中心的生态系统——在可迁移到新的硬件，现在的多核处理器、GPU，以及未来的处理器。以上三种生态系统，特别是用户为中心的软件生态系统或生态圈，支撑了软件设计的变革——用户在软件设计中更加主动，这种变革可以用4D——四个以design开头的短语表述，即，从“给用户设计（design to users）”和“为用户设计（design for users）”到“联合用户设计（design with users）”和“由用户设计（design by users）”。

说明

本博文的内容主要摘编自我和其他同志合作编写的《新兴信息技术（2005-2015）》调研报告。该报告涉及新型信息平台（大数据平台、云计算平台和软件生态系统平台），新颖信息系统工具（移动计算系统、信息物理系统和数据同化系统），以及新一代科学与工程计算语言（Julia）。