另外一个部分就是终端自服务的界面，整个这个界面，在我们调研过程当中我们发现，其实我们的运维管理人员并不喜欢使用这个界面，运维管理人员更愿意体现自己的价值，这种价值就是他的管理的颗粒度一定要细，而在这个界面当中其实管理的颗粒度非常小，其实我们如果用过亚马逊的EC2之类的软件，你会发现非常简单，他这个简单就是你只要选个模板，选CPU的个数，一执行就出来了，这不是我们管理人员要看到的，整个运维团队肯定还是使底层VC这类的工具，而不是上层的，上层的是那种对于IT运维没有太多经验的用户在使用，所以这块开发定位上，当时我们也走了这样的弯路。我们技术实践的途径其实就是以业界成熟的开源技术方案为基础，结合航信自身的优势和特点，自主的定制化的开发。
说到大数据，我拿到大会邀请的时候，我看到了有大数据和云计算这两个方向，但是我觉得航信在大数据方面的经验也有一些，所以也是拿出来跟大家一块分享。而且我觉得，大家都说云计算，一说到云计算就提到虚拟化，其实不是那个样子的，虚拟化只是云计算当中的一部分，虚拟化是一将物理机切合为多台小的逻辑机，为不同业务提供服务，而在数据仓库平台上由于他是OLAP的系统，所以他的并行处理能力更重要，他相当于把多台机器合成为一台机器在用，其实这也是云计算本身的一项技术。
我们看一下航信在数据仓库平台是如何做的。99年航信迎来了开放平台发展的高峰，99年我们旅客量只有几千万，02年的时候，旅客量就突破了一个亿了，这一个亿旅客带来了海量数据的增长，而且数据类型也是丰富多样的，所以在那个时候，02年我们就认为整个数据挖掘是非常必要的工作，所以02年的时候经过调研，我们也采用了专有商业软件去部署，在02年的时候，我们也建立了航信自己的数据仓库的智能分析平台，这个平台也给我们客户带来了很多的价值。都是同样，随着数量的增长，然后我们发现数据加载的周期越来越长，其实到数据加载周期长并不是这套平台的缺点，其实整个平台是可以横向扩展的，为什么说加载周期长是我们的不足呢，是因为整个他的横向扩展受制于成本的压力，他的横向扩展透出是非常非常大的，而且他只支持至少是非结构化数据，从那个时候开始，很多大量的互联网数据，非结构化数据也是我们业务的一个需要。所以他的不足就越发的显现出来。
民航局预测，2020年我们航空旅客量应该超过七亿，面复合增长超过了10%，等等这些原因造就了我们现在，我们要面临互联网数据的多样性的要求，海量数据的处理，非结构化数据的处理，这种高复杂性的数据处理，而且在智能分析当中，我们要求是快速响应，面对这些挑战，我们的系统根本没法应付深层次高敏捷性的这种访问，所以面对这些问题的时候，我们制定了一个，在数据上的发展，其实整个大数据的发展，我们也是来自于谷歌的一些技术的启示。我们硬件平台开始向低成本的数据仓库平台，加上X86的这种，作为对于传统数据的一些处理的平台。而我们对于非结构化数据的处理，我们将采用的是这种全开源的和X86低廉的解决方案。有人会问，我们为什么不这两步同时走，其实这可能跟自己的行业特点有一定的关系，因为我们对自己的运行，包括开发的人员，技术、管理有很高的要求，就是对于这种数据库开源技术，对于这些东西都有非常高的要求，对于传统的运维理念都有很多的突破。所以我们评估完了以后，我们觉得我们就目前的能力来讲，我们还无法做这件事，就是和我们的低成本数据仓库并行来做这个全开源的产品，目前我们还没有这种能力。
我们未来的框架就是像静态数据和传统的结构化数据，我们还是依赖可靠性，可管理性的这些特点，定制化的开发我们商业智能的系统工具，对于非结构化的数据，我们利用这些灵活定制，可开发的，分布式的这种方式，开发我们智能分析平台。
其实总结一句话，不管航信走虚拟化的道路，还是大数据的思考，其实只是来源于需求，大部分的应用，大部分的技术变革，都是来源于自身或者说是客户行业带给你的需求。有一句话大家也经常说，在私有云上，不要为了化而去云化，我也很认为这个观点。有很多企业为了达到一定的高度去上一些应用，我觉得得不偿失，因为航信也走过类似的弯路，在这里建议大家一定要从自身企业的需求去考虑。
航信其实已经有了三十年的服务经验，也是中央企业唯一一个从事信息服务的企业，并且有着标准化的服务产品，所以这是我们的使命感和社会责任感更加的增强。所以我们为了社会的服务，我们打造了面向社会公众信息服务平台，提供很多服务，在这里不一一介绍了，非常感谢大家。
责任编辑：Mary