在当今数字化时代，数据已然成为驱动社会经济发展和技术创新的重要引擎。从早期计算机诞生时的零星数据处理，到如今大数据、人工智能时代的数据流，数据的规模、复杂性和应用价值都在呈指数级增长。而管理这些数据的技术架构也历经了从传统模式到云计算，再到如今数据空间的重大变革。每一次变革都重塑了数据处理和利用的方式，尤其是数据空间的出现，更是标志着数据管理进入了一个全新的时代。本文将深入探讨数据管理技术架构的演变历程，从早期的概念萌芽到如今数据空间的兴起，揭示其背后的创新突破、需求驱动和技术变革。
一、概念萌芽：早期计算时代的探索
数据管理技术架构的雏形可追溯至20世纪40-50年代。彼时，正值第二次世界大战，美国军方为满足弹道研究实验室计算和存储弹道火力表的迫切需求，委托宾夕法尼亚大学的John W. Mauchly和他的学生J. Presper Eckert设计了以真空管取代继电器的“电子化”电脑 ——ENIAC（电子数字积分器计算机），这也是世界第一台计算机。ENIAC每秒可进行5000次加法运算，极大提升了数据处理效率，为军事领域的数据处理提供了有力支持，也开启了集中式数据存储与处理的先河。
然而，这一时期以ENIAC为代表的早期计算机主要服务于科学计算和军事领域。它们不仅体型巨大、成本高昂，对运行环境的要求也极为苛刻，需要专门的场地、稳定的电力供应以及精密的环境控制系统。这种对特殊场地、环境及安全保障系统的依赖，促使人们开始思考如何集中管理和维护这些宝贵的计算资源。
到了20世纪60年代，计算机科学家J.C.R. Licklider提出了计算机相互连接的网络构想，这直接促使ARPANET（互联网的前身）的诞生。Licklider关于资源共享的理念，进一步推动了数据管理技术架构的发展，使得数据存储与处理的集中化、规模化趋势愈发明显。同一时期，分时系统的出现是另一重大技术突破，像通用电气公司开发的GE-645分时系统，让多个用户能够同时使用计算机资源，显著提升了资源利用效率，也进一步凸显了集中式数据存储和管理的重要性与迫切性，为数据管理技术在后续的发展提供了关键的技术支撑与应用场景。
二、诞生与发展：20世纪70年代的奠基之举
随着企业对自动化和数据处理潜力的认知不断加深，对大型主机的需求急剧增长。例如，美国银行开始使用IBM（International Business Machine）的大型主机系统，用于处理海量的客户交易数据和账户信息。IBM的数据管理技术架构不仅实现了大规模数据的存储，还首次引入了可靠电源供应、冷却系统和物理安全等关键概念，这些成为后续数据管理技术架构设计的基本要素。
同样是在70年代，灾难备份计划也开始在大型机环境中涌现。1979年，Sungard构建起世界上第一个灾备中心。这一时期许多服务设备的发展主要关注的不是处理能力和效率，而是可靠性，也就是如何确保数据存储和处理的安全和避免损坏。可靠性功能也是今天服务器集群必备的能力之一。
在这一时期，数据管理技术出现了多个重要进展。在基础设施标准化方面，IBM制定了一系列针对大型主机运行环境的规范，包括机房温度控制，湿度要求等，这些标准成为行业内的参考依据。网络技术方面，英特尔和施乐公司发明的以太网技术，让企业内部计算机之间的数据共享和资源分配更加便捷，推动了早期网络协议和硬件的发展。数据库管理系统也在这一时期诞生，如IBM开发的 IMS（信息管理系统），帮助企业更高效地存储和检索数据，进一步刺激了集中式数据存储设施的发展需求。
可以看到，今天数据管理技术架构的几个基本要求，环境控制（温度湿度），灾备，虚拟化等在70年代就已经有了初步发展。
三、需求爆发：20世纪80-90年代的蓬勃发展
20世纪80-90年代，个人计算机革命兴起，计算领域发生了翻天覆地的变化。微软、苹果等科技巨头迅速崛起，带动了大量软件应用的开发。例如，微软的Windows操作系统和办公软件套件广泛应用于企业和个人用户，产生了海量的文档、表格等数据。为了满足数据管理和存储需求，企业纷纷加大对数据管理技术架构的的研发和投入。
这一时期的显著趋势包括客户端-服务器架构的兴起。像甲骨文公司，通过采用这种架构，实现了分布式计算资源的利用，提升了数据处理效率，众多企业纷纷效仿，推动了数据管理技术架构的大规模建设。随着个人计算机和软件的普及，数据生成量呈指数级增长，数据的重要性日益凸显，数据管理技术架构的可靠性和安全性受到重视。许多企业开始配备不间断电源（UPS）和冗余冷却系统，像花旗银行的数据存储中心，通过这些措施保障数据安全，防止因断电或设备过热导致的数据丢失。
四、互联网驱动：20世纪90年代-21世纪初的飞跃
20世纪90年代，互联网的爆发式增长成为数据管理技术发展的关键转折点。在这一时期，数据库管理领域也迎来重大变革。SQL Server、MySQL等功能强大的关系型数据库管理系统（RDBMS）相继出现，标志着数据管理模式的重大转变。数据开始集中化，并采用标准化方法进行建模，这使得数据在组织内部更易于获取。企业资源规划（ERP）系统正是这一变革下的重要产物，其将财务、人力资源和供应链等各种职能整合到一个统一的数据库中。
此外，在这一时期，数据中心托管服务开始流行，Equinix公司就是典型代表，它为众多企业提供共享的数据中心空间，企业可以将服务器放置在Equinix的数据中心，共享其网络、电力等基础设施，有效降低了运营成本。
五、云计算时代：21世纪初至今的变革浪潮
21世纪初，云计算的出现彻底改变了数据管理技术架构的格局，提供了可扩展且灵活的数据存储和处理解决方案。亚马逊推出的亚马逊网络服务（AWS），率先提供按需计算资源服务，随后微软Azure等云计算平台相继问世。许多企业借助云计算服务，无需构建自己的数据存储中心，就能快速搭建和扩展业务，降低了创业门槛和运营成本。这一时期，数据湖（data lake）也开始流行起来，作为一种中心化的数据存储设施，它允许以原始格式存储未经处理的数据，直到需要进行分析时再加以利用。
当前，数据管理技术架构呈现出多种发展趋势。混合云和多云环境越来越受企业青睐，例如宝马，既使用了微软Azure的云服务进行数据分析，又保留了部分内部数据存储中心用于核心业务数据的处理，这种模式让企业在灵活性、可扩展性和资源分配方面更具优势。
六、数据空间：分布式数据共享流通技术架构
随着计算机处理数据体量、交换需求和多组织间数据管理需求的增长，寻找正确的、业务需要的数据越来越困难，数据湖等在中央数据库中存储数据并进行分析的数据管理系统面临挑战。为了使数据发挥其最大的潜力，数据必须能够跨企业、跨行业进行应用。在这个背景下，数据空间（Data space）作为一种分布式的数据共享流通技术架构应运而生。数据空间旨在确保数据的安全交换与共享，并通过联接多方主体，实现数据资源共享共用构建一个完整的数据生态系统，为数据要素价值共创提供了可能，是垂直化行业场景中数据共享交换的主要技术路线，主要适用于产业链上下游或者特定行业生态圈之间的各主体经常性的共享数据的场景。
数据空间的概念最初于2005年在美国计算机科学领域提出，可被定义为是一个可互操作的框架，基于共同的治理原则、标准、实践和支持服务，支持参与者之间进行可信的数据交易。
在数据空间中，重要的不再是集中存储所有的数据，而是确保应用程序（如深度学习算法）能够以正确的方式接收和使用正确的数据。数据空间能够将国家法规、行业政策、企业要求相关的规则转化为可执行的技术策略，确保其有效实施；数据空间具有可扩展性，支持数据流通技术的新增与迭代，能够适应不同场景应用中的动态需求；数据空间能够纳入数据生态系统的各个参与方，并通过技术手段实现对他们对各自数据流通使用的控制。数据空间能够构建开放的数据市场、建立流通信任机制、增强全球数据的互通和互操作性。基于这些技术特性，数据空间还可与信息基础设施相结合，进而构建服务于数据产业的数据空间基础设施。
当前，数据空间已在全球范围内引起了政策制定者、企业和研究机构的广泛关注和实践。欧盟委员会发布欧洲数据战略，正在医疗健康、智能制造、文化遗产、农业等十余个行业领域建设“共同数据空间”。美国产业界，特别是AWS、微软Azure和Google Could等云服务厂商，也在积极布局数据空间。我国国家数据局已发布《可信数据空间、发展行动计划（2024—2028年）》，提出到2028年建成100个以上可信数据空间。目前，中国移动、中国电信、中国联通、浪潮云、华为等各产业界正在积极投身数据空间领域，从理论攻坚到技术创新，从应用试点到成果转化，取得了突破性进展。
七、结语
从早期计算时代数据治理概念的萌芽，到如今数据空间的蓬勃发展，数据管理技术架构的演变历程见证了人类在数据管理与利用上的不懈探索和创新。每一个阶段的发展都紧密伴随着技术的进步、需求的增长以及应用场景的拓展。
数据空间的出现，无疑是这一演变历程中的一座里程碑。它突破了传统数据管理模式的局限，以其分布式、可扩展、安全可信的特性，为解决当今数据爆炸时代的数据管理难题提供了全新的思路和解决方案。在数据空间的架构下，数据得以在更广泛的范围内流通和共享，不同组织、不同领域的数据能够有机地连接在一起，形成一个庞大而富有活力的数据生态系统。这不仅有助于打破数据孤岛，充分释放数据的潜在价值，还能推动各行业的数字化转型和创新发展，为经济增长注入新的动力。
展望未来，随着数据空间技术的不断完善和应用场景的持续拓展，它将在全球数字经济发展中扮演愈发重要的角色。无论是在推动科学研究的突破、优化企业的决策流程，还是在提升政府的治理能力、改善社会的公共服务等方面，数据空间都有着巨大的潜力。可以说，数据空间是开启数据驱动未来的钥匙，它将引领我们进入一个数据更加自由流动、价值充分释放的新时代，为人类社会的进步和发展创造更多的可能。
参考资料：
1. Data Spaces and Data Sharing.
https://www.luminis.eu/blog/data-spaces-and-data-sharing/
2. The Evolution Of Data Center Technologies: Past, Present, And Futures
https://www.databank.com/resources/blogs/the-evolution-of-data-center-technologies-past-present-and-future/
3. A Journey Through the History of Data Centers: From Concept to Cloud
https://www.team-prosource.com/a-journey-through-the-history-of-data-centers-from-concept-to-cloud/
声明：本文来自数据信任与治理，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
