开源大数据技术Hadoop，在今年刚好满十岁。在大数据的第一个十年，Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技术，这股大趋势，不仅影响资讯科技的走向，更成为商业热烈讨论的议题。
之所以如此，一方面是随著网际网络、云端运算、智慧行动装置的普及，使得Google、Facebook、Twitter等大型互联网公司的用户数量，呈现爆炸性成长，为了应付全球用户的规模，这些知名互联网技术公司纷纷投入大数据技术，使得大数据成为顶尖技术的指标，瞬间成了抢手的当红炸子鸡。
另一方面，这些互联网公司不仅是采用Hadoop这样的开源大数据技术，更雇用软件高手开发符合自己需求的大数据技术，再将这些大数据软体的程式码开源。如此一来，既吸引更多高手加入开发，亦回馈开发社群，而这样的效应，也使得大数据开源技术的发展，如火如荼，至今与Hadoop相关的开源软件已超过一百个，形成庞大的Hadoop生态圈。
在接下来的第二个十年，大数据将会如何发展呢?今年中，我参加在大数据领域颇负盛名的Strata & Hadoop World技术大会，原本我期待这场以大数据技术Hadoop为名的技术会议，主要探讨的议题，应该围绕著Hadoop生态圈的开源大数据技术;然而，在两天的大会主题演讲，不论上台的是Google、Microsoft这样的国际大厂，或是百度、阿里巴巴、蚂蚁金服、小米等中国网路大公司，谈的都是人工智慧(Artificial Intelligence，AI)、机器学习(Machine Learning，ML)、深度学习(Deep Learning，DL)等AI议题。
纵使那两天的下午议程当中，仍有很大的比例，在探讨大数据即时分析、串流运算等议题，然而大会主秀——通常是科技公司展现实力的主题演讲，却是不约而同谈AI、ML及DL等技术议题。
在这些原本就是大数据技术领头羊的眼中，很明显地，人工智慧、机器学习与深度学习是大数据的下一步，也是大数据第二个十年的兵家必争之地。
然而，迈向第二个十年后，大数据就不再重要了?其实并不然，这些技术依然重要，只是下个十年的发展，将是以AI为导向的大数据。关于这部份，我们可以从催生Spark、Mesos的柏克莱AMPLab实验室来观察。
在大数据第一个黄金十年的后半段，以微批次串流运算技术窜红的Spark，引领风骚，而Spark的诞生地——柏克莱大学AMPLab，却将在2016年底吹熄灯号。AMPLab由两位拥有软体创业经验的教授主持，在目前的6年计画期间，推动许多开源软体研究专案，最知名的当属分散式资源管理系统Mesos、串流运算平台Spark、分散式记忆体储存系统Alluxio(之前称为Tachyon)，在个别领域都居于技术领先的地位。
既然AMPLab有如此重要的研究贡献，为何结束呢?因为柏克莱实验室的传统，普遍以5至6年投入研究，解决一个重要的问题，如今AMPLab已经完成了阶段性使命：打造开源大资料分析技术，接下来，他们将以新成立的实验室RISELab，解决大数据的下一个新问题。
新问题是什麽呢?从实验室的名称Real-time Intelligent Secure Execution，即可看出端倪。在上个阶段，AMPLab是从大数据批次资料处理技术，发展至大数据分析技术，而下个阶段的RISELab，则要克服即时资料处理的问题，发展出即时决策的应用。他们的目标是，研发出比Spark的反应速度快100倍、输出快1000倍的新一代大数据技术，并且结合线上机器学习与更自动化的演算法，在确保资料加密安全与隐私，且不牺牲效能的情况下，从即时资料中做即时决策。
未来6年RISELab能否达成目标，尚无人能知。但很肯定的是，大数据的下一步，是以AI为导向的新一代大数据。
本文作者：佚名
来源：51CTO
