近日，IBM在北京举行了IBM Insight 2015大数据分析峰会，和以往的技术峰会相比，此次大会显然“更接地气”。紧密结合今年政府工作报告中的“互联网+”，IBM提出了“如何更好的利用数据资源支持中国新一代信息产业与传统产业深度融合”这一重要命题，将大数据看做是中国走向工业4.0的引擎。

IBM大中华区首席执行总裁钱大群先生表示：“去年是IBM中国公司成立三十周年，IBM在中国启动了中国的新战略，那就是‘与中国同创’，从made for China到made with China。”

IBM大中华区首席执行总裁钱大群先生

同时，大数据正在逐渐走向人们的生活，创造新的行业：城市规划、环境保护和交通治理等民生领域正在被大数据改变着。为了应对大气污染、可再生能源的高效利用和企业节能减排，IBM推出了一个长达十年的计划——绿色地平线。因此，我们看到IBM的大数据分析技术和认知计算技术应用到雾霾预报、智能交通等领域，在更多关系国计民生的行业发挥重要作用。

在谈到帮助中国企业大数据落地时，IBM大中华区数据与分析事业部总经理钟泽敏先生表示：“IBM将通过全新的开放协作的模式，与各界合作伙伴一道，通过IBM大数据能力支持行业实现转型升级，与合作伙伴共建中国大数据发展健康生态。”

IBM大中华区数据与分析事业部总经理钟泽敏先生

超越必有所长。IBM大数据与分析业务与它持续不断的投入是分不开的。目前为止，IBM已在分析领域投入250亿美金，先后发起了包括Cloudant，Cognos, SPSS、ILOG、Algo、i2等30多起收购。这些技术在行业应有中都发挥了重要的作用。比如云数据库Cloudant就应用于智能交通领域，完成了诸如套牌车辆识别等艰巨的任务。

道阻且长的智能交通

众所周知，交通体系庞大，非结构化数据多，分布广，给智能交通的建设带来很大的技术挑战。即使城市交通道路的卡口和数据采集设备比较完备，基础设施也有自动识别的能力，但是分散的数据在很多交通问题面前仍然束手无策，比如查处车辆套牌问题，只有所有数据都汇总到市级系统里的时候，才能有效地解决这些问题。

上海市公安局就面临这样的挑战。上海市机动车数量大约为270万辆，同时开在路上的大约有100万辆。监控产生的海量的数据是传统数据库技术难以应对的。在每秒查询超过一万条数据时，传统关系型数据库的响应速度是很慢的。而类似于识别车辆套牌这样的任务，需要近实时的响应。

因此，上海市公安局和宝信软件公司合作，采用了更能满足大数据需求的Cloudant数据库即服务技术，

Cloudant秒杀RDBMS

很多人对Cloudant的认识大概始于IBM对它的收购。2014年2月，IBM正式将Cloudant收入旗下。Cloudant是分布式云数据库，被IBM收购后，运行在Softlayer上。在美国有三星、Adobe和微软等重要客户。

宝信公司研发部总经理、技术总监董文生在接受TechTarget中国记者采访时说道：“得益于分布式处理方式，Cloudant能胜任很多传统关系型数据库（RDBMS）无法应对的问题。”

宝信公司研发部总经理、技术总监董文生

董文生介绍到，因为Cloudant采用分布式架构，可以横向扩展，通过增加服务器，就能快速而且显著地提高性能。Cloudant查询和写入的速度非常快，查询可以在秒级内得到响应，这种实时响应能力在之前的集中式数据库是根本无法实现的。

另一方面，智能交通中的数据多数都是非结构化数据，比如地理位置数据、图像数据等。这也是传统技术捉襟见肘之处。但Cloudant作为非关系型数据库，应对非结构化数据可谓得心应手。董文生通过亲自测试，建立索引，发现它能够很快地识别相似的牌照。当然，所有的非关系型数据库都以处理非结构化数据见长，为什么宝信没有选择更便宜的开源产品呢？董文生的解释是，开源产品在一些情境下是能够解决问题的，不过要保证它的兼容性和可维护性，是需要一个庞大的团队的。所以在企业级的应用场景中，宝信还是会选择IBM这样有信誉保证的厂商的产品。

上海市公安局以私有云的方式采用Cloudant，识别套牌车辆的功能将在今年下半年开始正式启用，Cloudant还将可能应用于交通事故中的汽车逃逸等场景，给智能交通带来更大的想象空间。