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2019-01-18

回顾整个2018年,中国云计算市场的一大趋势就是私有云的头部玩家进一步集中化。浪潮、华为、紫光(新华三)三大集团性企业,既是传统的服务器、存储和网络等企业级硬件设备供应商,也是新时代的公有云和私有云供应商,就此形成了中国私有云市场的三大头部玩家。

在过去的两三年间,三大头部玩家分别通过收购和并购初创公司、与国际大厂合作成立合资公司或自研等形式,补齐了各自在产品线方面的短板。例如相对于华为和新华三两家带有CT基因的竞争对手来说,浪潮也与思科成立了合资公司,补齐了在路由器、交换机和SDN等网络领域的产品线;而在芯片领域,浪潮与IBM成立合资公司,补齐了服务器芯片的不足。“竞争到今天这个阶段,实际上就是华为、新华三和浪潮的竞争。”

2019年1月8日,浪潮云计算产品部总经理蒋永昌在回顾2018年、展望2019年的时候,介绍近来的私有云打单中越来越出现集中到华为、新华三和浪潮三家竞争的局面。但无论如何竞争,产品和方案是否能够贴合用户的应用场景,才是最基本的竞争力。而三家都在建自己的护城河,对于浪潮来说将在2019年加深ISV生态,“把ISV做透”的基础上“做深、做宽”护城河,包括产品、应用方案与商业模式的创新。

把产品做透

中国信通院的《云计算白皮书(2018)》指出混合云的发展趋势:混合云将企业IT运营模式由基础架构为核心转变为以应用为核心。而浪潮云平台的策略就是以云海IOP与云海OS为核心产品,以应用为牵引和抓手,深挖合作伙伴生态,做大做强私有云及混合云市场。

与其它私有云和混合云厂商不同的是,浪潮本身也提供云SaaS应用产品。浪潮拥有大型企业云服务平台GS Cloud、中小企业云服务平台PS Cloud、小微企业云服务平台易云在线,以及财务云、大数据分析云、智能制造云、采购云、人力云等云产品,满足大中小微企业全面的上云需求,还提供财务机器人EAbot(易宝特)等AI智能应用、EA企业大脑、“智造+”平台等满足工业互联网、智能制造、智慧城市场景。

“懂应用”,是浪潮云计算核心产品云海IOP+云海OS的特色。云海IOP主要包括包括大数据基础架构、IOP Manager、开放服务、开发者中心及应用商店等PaaS产品及服务,而云海OS则是企业IT基础设施云化的重要平台型产品。在2018年,浪潮推出了云海OS 5.5,全面升级包括具备大规模管理能力的InCloud OpenStack、稳定高效基于KVM的InCloud Sphere、深化多云管理能力的InCloud Manager、与InCloud OpenStack深度融合的InCloud K8S容器云产品。云海OS 5.5向下兼容浪潮物理服务器、存储等资源,向上为浪潮PaaS提供内核平台的支撑,为大数据、AI等提供高效、稳定的运行环境。

2018年,浪潮取得了中国OpenStack市场增速第一,单集群管理能力达到1000+节点。InCloud OpenStack 5.5在客户端部署持续5000+小时零故障运行。浪潮InCloud OpenStack为了满足大规模数据中心交付能力,成功交付非运营商行业大于1400+节点的InCloud OpenStack多数据中心多Region部署。

(浪潮云计算产品部总经理蒋永昌)

蒋永昌介绍全球OpenStack单集群管理1000+节点规模即使在全球范围内也并不多见。这从一个侧面说明了浪潮在把产品做透方面的决心和实力,国内不少创业公司的老总找到蒋永昌,希望能分享一下浪潮的技术架构和机制,“这就是商业机密了,没办法分享。因为确实挑战很大,我们的研发投入了就差不多有1400多个人。现在除了要面对BAT等一线公有云厂商的挖人挑战外,还要面对京东、苏宁、金山等,就是因为浪潮有真实生产环境的经验。”浪潮还参与实施了国内最大规模基于OpenStack部署的金融生产云,协助光大证券构建并实施了证券云项目建设,以及为国内大型企业部署企业云+大数据平台等。

除了OpenStack外,InCloud K8S作为浪潮首款容器云产品,可与机器学习融合,并实现了安全增强及可信容器,以满足高级别的安全准入要求;InCloud Sphere则在虚拟机管理、监控告警、资源调度、业务安全等方面进行了全面升级,能更好的支持云计算与大数据、人工智能技术的融合;InCloud Manager则集成了多云和异构虚拟化统一管理、跨云资源调度和编排、多云治理、统一监控和运维、统一成本分析和优化,以及基于API构建跨云应用。

而在PaaS方面,截止2018年10月,浪潮工业互联网平台已面向9大行业构建了涵盖7大领域的解决方案,设备连接数100万+,内外部开发者达2000余人,正式入选2018年工业互联网创新发展工程,成为国家级工业互联网平台之一,浪潮还牵头成立了中国开源工业PaaS联盟。在政务云方面,浪潮被IDC评为2017中国政务云服务运营商市场第一。2018年,浪潮提出了政务云3.0,以云平台为基础、数据为核心、应用为目标、生态为保障。

把生态做透

从2018年开始,中国的私有云市场就进入了高速发展期。IDC预测2018年到2022年,中国私有云平台将以24.8%的复合增长率快速增长,到2022年整个市场的规模将会达到165.4亿美元 (约合1153.41亿元人民币)。而IDC认为,私有云市场有着庞大的生态体系,私有云技术供应商和服务商需要积极扩展生态圈,才能在激烈的竞争中处于不败之地。

蒋永昌表示,在面对其它头部玩家的时候,除了要把产品打透外,还要在生态上打透。2018年发布云海OS 5.5时,浪潮进一步明确了云计算业务策略,即坚持“平台+生态”双轮驱动,以InCloud Lab为先导,与合作伙伴共同打造一体化交付、一站式的行业云解决方案。InCloud Lab是浪潮与合作伙伴及客户进行方案创新、孵化和开发的平台,联合推出经过严格验证的行业云整合方案,已在北京、济南、郑州、台湾、硅谷、西雅图建立了六个分中心,投入大量软硬件资源以及架构师等专家团队。

2018年,浪潮云海平台依托InCloud Lab发展生态,首先是产品层面:在国产芯片方面,为龙芯进行适配;在国产操作系统方面,与中标麒麟操作系统进行适配;在容灾备份体系方面,为国内所有主流厂商进行适配并颁发证书;在安全方面,与360、亚信等国内安全企业合作整合解决方案。随着这些适配工作的完成,浪潮将能在2019年完全释放生态的产品势能。其次,在行业解决方案层面,浪潮自身可以提供部分行业云应用,但更多的行业应用还需要依靠行业合作伙伴。2018年,浪潮在与ISV合作行业解决方案方面做了大量工作,除了五个核心行业、21家核心ISV以外,2019年还将扩展20多家ISV,例如轨道交通领域的ISV。

为了进一步打透生态,浪潮云海平台还准备在2019年考虑商业模式的创新。众所周知,云计算、大数据、人工智能等新技术看上去很美好,但实际中小型技术供应商和创业公司很难从技术服务中赢利。2018年大数据供应商Cloudera和Hortonworks合并,从两家的财务报表看其实每年的净利润都为负,因此选择合并抱团取暖,这也说明单一的大数据产品和服务很难实现健康的财务表现。

浪潮云海平台提出一个新的生态商业模式:在每个省发展一两家技术服务合作伙伴,由浪潮培养其基础服务能力,当浪潮完成了客户的产品测试和交付后,售后服务则由合作伙伴完成,而浪潮则从盈利中分拨相应的费用给合作伙伴。这样,浪潮云海平台更专注于产品本身,而合作伙伴则为浪潮的技术服务商。浪潮云海平台技术服务商除了销售软件许可外,还可以到客户现场提供数据迁移、业务迁移、运营优化等增值服务,还能通过提供运维服务来获得后续每年的服务费。通过与客户的近距离接触,浪潮云海平台的技术服务合作伙伴可以帮客户定制IT系统建设,与客户更紧密的合作,更为重要的是技术服务合作伙伴的队伍也能得到快速提升。

产品的生态、行业ISV的生态和技术服务商的生态,这就是浪潮云海平台正在建立的“护城河”。2019年,浪潮云海平台将在生态建设的这三个方面走向纵深,这也是与私有云的竞争对手以及来自公有云厂商做私有云竞争的差异化点。

展望2019年,对于中国云计算市场来说,像浪潮、华为、紫光等这样具备全栈云能力和产品线的头部企业将有更大的机会实现整体盈利,BAT等公有云领域创业公司和中小型创新公司的站队现象将有可能在私有云领域集中爆发。对于浪潮云海平台来说,核心竞争力仍在产品与生态,把基础软件做极致、提供软硬结合交付方案、依托Incloud Lab形成创新能量场、把生态做宽做透,浪潮将有机会走出中国自己的企业级软件之道,成为中国自己的世界级企业软件供应商。(文/宁川)

2019-01-12

2019,将是数字化转型的加速之年,由消费者驱动的商业模式变革,将持续而深入的发生。根据Gartner 2019年首席信息官议程调查,亚太区的数字化业务正从初步试点迈入大规模应用,而通过数字渠道增加客户互动是亚太区数字化转型进入扩展阶段的主要推动因素。Gartner调查显示,47%的亚太地区CIO表示其所在企业已经更改了业务模式或者正在更改过程之中;40%的亚太地区CIO表示,不断变化的消费者需求正在推动其业务模式的转变。

但正如iPhone带来的移动商业变革那样,数字化转型并不意味着简单把PC时代的业务模式照搬到智能手机上,就像淘宝从PC网站走向web版淘本并不是淘宝的无线化,淘宝真正的无线化则发生在一个手淘APP平台汇聚了天猫、聚划算、爱逛街、淘抢购、饿了么、闲鱼、淘票票、阿里健康等业务模块:这就是新技术催生新商业模式。在2019年1月11日杭州举办的阿里ONE商业大会上,阿里巴巴集团CEO张勇正式推出了阿里商业操作系统。

张建锋首次以阿里云智能总裁身份对外亮相,他在ONE商业大会上表示:云不仅是技术问题,更多的还是商业问题;而云并不仅是企业CIO应该该关心的问题,更是CEO应该关心的问题。云计算发展到今天,需要把IT与业务相融合,才能真正推动企业的数字化转型。为此,阿里云智能刚成立新部门——新零售事业部,该事业部把阿里对零售的理解、对云智能技术的理解、对钉钉协同工作的理解等,三位一体对外输出。一个面向商业的云,将推动新商业变革。

新商业操作系统:IT与业务融合

“新商业操作系统”的出现,标志着传统互联网向新实体经济互联网的进化。传统互联网上共享和连接的是信息与人,而新实体经济互联网上共享和连接的是信息、人和社会化基础设施,在某种程度上是共享型经济和共享型社会的“操作系统”。

“新商业操作系统”并不是一个难以理解的概念。传统的操作系统是软件+ICT硬件的一体优化:由软件完成对硬件计算资源的调度,向上支撑APP应用的运转。这是一个纯IT和数字系统的观点,而对于新零售这样IT与业务融合的系统来说,底层硬件资源除了ICT硬件外还有商业硬件基础设施,例如实体的商品、仓库、店面甚至员工等,那么新零售APP除了需要调用底层ICT硬件资源外也需要调度底层的仓库、物流、商品等才能完成APP里的业务操作,“新商业操作系统”由此而生。

对于“新商业操作系统”来说,“双11”是一个典型场景。2017年“双11”的时候,张建锋还是阿里巴巴集团首席技术官,他当时表示由于机器智能的大规模应用,2017“双11”是人类历史上最大规模的人机协同,也史无前例的社会化大协同:在短短24小时内,超过五千万的消费者通过手机参加双11互动,超100万商家线上线下打通,涉及近10万智慧门店、60万家零售小店、3万“天猫优选”村淘点;2017双11开场12分钟,全网第一单在上海完成签收;10点,已经有266个城市收到包裹。

2017“双11”是一个里程碑,是阿里IT+业务融合的商业协同系统的超大规模演练,也是互联网技术“超级工程”。除了交易、支付系统以外,还有数据、客服、搜索、推荐、广告、库存、物流等各类复杂的IT系统。张建锋当时表示,2017年“双11”中,机器和人在商品选品、客服、物流、技术运维等领域协作,规模之大、领域之广、协同之深,前所未有。

从阿里“双11”这个超级商业协同工程中打磨出的IT与商业运营系统,对外输出就是阿里“新商业操作系统”。这就是本次阿里新商业操作系统对外输出,宣布提供品牌、商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流供应链、组织、信息管理系统等企业运营中的11大商业要素,而且是全面在线化和数字化的商业要素,这些商业要素组织和协同起来就是“新商业操作系统”。

新商业云:技术“中台+底座”

在阿里“新商业操作系统”中,面向商业运营、与业务融合的IT与云平台层,就是“新商业操作系统”的技术“中台+底座”,也可称为新商业云。

中台战略是阿里于2015年提出来的。阿里就像其它公司一样,也经历了从传统IT支撑业务到业务数据化再到数据化运营并不断孵化互联网业务的过程。早期的阿里也是“烟囱式”系统建设模式,不同的技术团队支撑不同的业务,制造了数座独立的“烟囱”,包括1688、淘宝、天猫等三大核心电商业务建了三套系统,三套系统都建设了类似的用户、商品、交易、评价等业务功能,重复建设不仅带来的重复投资而且“烟囱”之间无法连接和协同,例如用户体验提高等横向项目无法推进,缺乏共享业务的沉淀也难以快速孵化新的业务。

于是,阿里内部启动了中台战略,用横向打通的技术架构来构建业务中台和数据中台,再用“大中台、小前台”的模式快步跑。最直接的结果是,“聚划算”从提出到上线仅耗时1个半月,仅投入包括PD、运营和开发10多名员工。今天,阿里的淘宝、天猫、聚划算等业务前端,都是构建在“共享业务”中台之上,所以就可以在一个手淘APP里看到相关的天猫、聚划算、淘票票等前端业务,也可以在一个天猫APP里看到相关的苏宁易购、聚划算、大麦等前端业务。前端APP平台的后端,就是阿里业务中台和数据中台以及之下的阿里云。

此前,阿里云曾经发布了企业级分布式应用服务EDAS、分布式数据库和消息队列服务三大互联网中间件产品,也是业务中台和数据中台的底层技术。2018年8月,阿里云首次发布了”双中台+ET”战略,帮助企业快速进行数字化转型。简单理解,就是基于企业级分布式应用服务EDAS等支撑包括商品中心、交易中心、用户中心、评论中心等共享业务模块,从而为企业形成自己的业务中台;基于分布式数据库、大数据分析和数据智能等支撑企业自身的全域数据治理与管理的数据中台。“双中台”可以帮助企业构建出灵活而快速支撑业务、应对各种新商业场景的中台,再加上ET机器智能的人机协作,就是完整的数字化转型平台。

2018年,阿里云改名为阿里云智能,而张建锋也从阿里首席技术官转任阿里云智能总裁,这说明阿里云从对外输出IaaS和PaaS等纯技术观点的数字化“底座”,向着对外输出IT与业务结合的数字化“中台+底座”的进化。这其中恐怕有两大原因:一是经过前几年的实践,企业在数字化转型中普遍不知道业务该如何转型,如果仅提供一个数字化技术“底座”的话,其实企业仍难以下决心走上数字化转型之路;二是数字化转型是大企业与中小企业共同参与的社会与经济过程,中小企业有机会成为社会化的共享商业基础设施、大企业有机会把自己打造成社会化的“中台”,而一个IT与业务融合的商业云就有机会促成这样的全社会数字商业模式,当然这样的全社会数字商业模式有一个典型代表就是阿里经济体。

批量复制新商业操作系统

阿里商业操作系统将掀起零售业乃至整个商业世界的重大革命。张勇认为,“所有人不仅要用互联网技术去经营企业,更重要用互联网思想去重构经营方式、重构理念。从电商走向新零售,共建一个大数据支撑的商业操作系统,这是阿里巴巴在20年之际走向未来,走向五新的基础。”这里的“新零售”是新商业的代表,它不仅包括了电商等共享互联网和IT基础设施,也包括了天猫小店、菜鸟物流、村淘点、盒马鲜生等共享商业基础设施,而阿里云智能就是把这些基础设施通过服务化以后对外输出的平台。

实际上,阿里在过去几年一直在对外输出“新商业操作系统”的各个组件。2018年8月,星巴克与阿里达全面成战略合作,阿里商业操作系统全面赋能星巴克的4个月,实践了大量商业创新。作为双方战略合作的核心,阿里生态内的会员体系和星巴克会员体系全面打通,为消费者提供了一站式的无缝体验:在淘宝或支付宝搜索“星巴克”或“用星说”,就可进入线上门店的界面;在星巴克门店,无论打开星巴克App、淘宝还是支付宝App,都可扫码完成支付和星享卡积分而无需跳转App;想为朋友定制独特的星巴克春节礼品,也可在任一App内完成下单、支付和积分。

星巴克与阿里的合作,就是中台价值体现,双方会员体系的打通,为消费者带来了统一的用户体验。而饿了么的星巴克外卖,让消费者最快不到19分钟就可收到一杯和店内口感一致的咖啡,如今30个城市的2000家门店都已接入;盒马的“外送星厨”让星巴克第一次将咖啡从“隐形”厨房递到周边三公里; 2018年天猫双11期间,星巴克外卖第一次在午夜送到消费者手中。这些都成为了星巴克数字化转型的显著成果,星巴克的股价也一路上扬。

凭借先进的互联网技术架构,阿里云还在5个月内迅速为海底捞建立起能承载其3000万会员的智能服务系统,不仅让排号、订位、点餐等基础功能更流畅,还创新性地集成了社区、短视频分享、智能语音交互等功能和新技术,为用户提供游戏、社交、娱乐等增值服务,此外还有智能客服24小时随时在线。这款业内首个实现“千人千面”餐饮APP最为“超级”之处,在于每一位顾客打开超级APP,所看的菜品推荐、促销信息、达人分享等内容都不一样。

阿里云用中台架构,将海底捞原有的CRM(客户关系管理)系统性能提升了18.6倍,目前这套系统能够支持亿级的会员数量和千万级参与者的营销活动。这个框架足以支持千家门店的需求,而且还是有弹性、可伸缩,根据海底捞业务的不同需求,系统可以轻松扩容,因为弹性正是云的最大特长。原来海底捞如果想要发起一项针对不同类型会员的权益活动,把规则等写入系统再调试上线至少需要1天的时间,现在仅需要1小时即可完成。

海底捞首席信息官邵志东博士表示,对海底捞而言,最大的收获是来自阿里云的成熟技术输出,例如大数据、人工智能、AR、语音识别等。他表示希望通过合作,把阿里在会员运营的宝贵经验,与海底捞在线下运营20多年的经验相结合,给顾客提供更好的体验,而超级APP只是一个开始。

阿里ONE大会宣布了A100计划,打通阿里内部资源对外输出“新商业操作系统”。 阿里巴巴集团副总裁、A100项目负责人之一、阿里云智能新零售模块负责人肖利华在ONE大会上接受采访时表示:阿里的使命是在数字经济时代让天下没有难做的生意,A100是跑在前面的企业,未来还将服务A1000、A10000,通过基础设施、技术和数据赋能,这是阿里不变的使命和职责。

“公司不是因为大才能把技术用好,是因为把技术用好才能变大。希望阿里巴巴对零售商业和技术的思考,能够帮助千千万万的品牌商、零售商拥有与阿里巴巴一样好的技术,这是我们的愿望,也是我们的想法。”张建锋在ONE大会上强调,阿里云对“好技术“的思考就是云化,“云天然可以帮助企业解决内部所有技术统一和数据统一问题,在这之上才能够做智能化的建设,云化是根本性解决方案。”(文/宁川)

2019-01-11

进入2019年,人们已经不再怀疑AI人工智能的重要性。Granter在2018年发布的预测认为,2022年人工智能驱动的商业价值将高达3.9万亿美元。此外,Gartner还认为2018年是人工智能技术爆发的一年,其增长曲线非常陡峭,到2020年之后的增长曲线将趋于平坦。这也就是说,2019年将是人工智能发挥作用的关键之年。

人工智能在企业中的落地,主要是基于企业的数据中心;而在计算、存储与网络这数据中心的三大难关中,网络是最后也是最难的难关。因为不论是计算还是存储,都主要通过X86服务器及软件的方式实现,业界已经在这两个领域取得了阶段性进展。但网络作为CT技术,并不是很多IT企业的长项,而网络的性能又严重制约着人工智能算力的发挥。

2019年1月9日,华为发布了业界首款面向AI时代的数据中心交换机CloudEngine 16800。华为网络产品线总裁胡克文表示:“万物互联的智能世界正加速到来,数据中心正成为5G、人工智能等新型基础设施的核心。华为率先将AI技术引入数据中心交换机,引领数据中心网络从云时代迈入AI时代。”

网络性能制约AI算力

为什么说网络性能制约着AI算力的百分之百发挥?这是因为网络是所有企业IT和数据中心的基础,而到了云与人工智能时代的软件定义网络基础架构时代,网络将起到更加关键性的作用。在Gartner的2019十大基础设施和运营的趋势预测中,也专门提到了网络的重要性。Gartner强调2019年及以后必须关注如何让网络更快,人工智能、边缘计算、5G等新业务都需要网络的敏捷性,而2019年将是打造网络敏捷性的关键一年。

胡克文在谈到AI受到数据中心网络的影响时,认为有三大挑战:丢包率、带宽以及故障定位。首先是丢包率,传统的以太网丢包率为0.1%,这意味着算力只能发挥50%,这是华为通过实际测试发现的问题。也就是说为了百分百发挥AI算力,AI时代的数据中心网络应该达到零丢包。

其次是大带宽,因为即使做到零丢包但网络带宽也在制约AI算力的发挥。未来的五年将出现数字洪流,而随着互联网流量的增长,将导致AI数据的集中以及更大规模的数据中心。这就要求更高的带宽,特别是服务器与服务器间的互访将更频繁。而数据中心服务器支持的带宽也已经从10G到25G再到100G,以超乎想象的速度发展,但即便是100G的数据中心网络也将无法支撑即将到来的数字洪流挑战。

第三是今天的数据中心中,计算网络、存储网络和数据网络已经三网合一了,这带来了极大的运维挑战。当遇到故障时,可能数据中心的技术人员花几天几夜都无法定位问题源。而当业务部门发现问题后,再找到网络技术人员时,留给网络技术人员解决问题的时间已经所剩无几。如果还要花费几天时间才能解决问题,那么网管的运维压力之大可想而知。

上述三个问题,是面向AI时代的数据中心网络核心挑战。胡克文表示,他过去一年见过很多客户,普遍的反馈是大家过去三年的关注都在云上,而当云的建设初具规模后却突然发现搞不定网络,特别是面对AI等新兴计算任务。“这个时候,我们在想未来的数据中心网络应该是什么样?”

数据中心网络迈入AI时代

华为发布的AI数据中心交换机CloudEngine 16800作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案的一个重要组成部分,是业界首款内嵌AI芯片的数据中心交换机,支持高密400G接口、满足AI时代5倍的流量增长,还将支撑秒级故障识别和分钟级故障自动定位、使能自动驾驶网络。

首先是内嵌AI芯片。高性能数据中心集群对网络丢包异常敏感,华为CloudEngine 16800搭载了高能效AI芯片,通过实时学习训练能力和独创的iLossless智能无损交换算法,为以太网实现了无丢包机制以及流量模型的自适应自优化,从而构建一个零丢包、低时延的数据中心网络,让AI算力充分发挥,加速人工智能应用创新。

近两年,深度学习算法取得重大突破,数据处理效率随后就成为了人工智能规模商用的新瓶颈。为了不断提升AI的运行效率,业界已经把存储介质推进到了闪存盘且大幅降低了时延,并通过GPU甚至专用的AI芯片则将处理数据的能力提升了100倍以上。为了进一步降低网络传输中服务器端数据处理的时延,数据中心的网络协议由TCP/IP推进到了RDMA远程直接数据存取,也就是网络层和传输层处理都由服务器上的网卡硬件实现,而无须像TCP/IP协议那样占用CPU的处理资源。那么,当这些都解决了之后,网络通信时延就将成为短板。

在数据中心里,TCP/IP是唯一的通信协议,但当TCP/IP网络遇到RDMA网卡,就需要在转发设备本地引入智能处理,实现零丢包、低时延、高吞吐的无损数据中心网络。华为主要采取了单流局部调优和整网全局调优两种方式,用内嵌AI芯片的华为数据中心交换机对网络状态实时检测。基于AI芯片的iLossless智能无损交换算法,可对全网流量进行实时的学习训练,并根据不同业务流量模型的特点动态设置最优的网络参数、更精准地控制流量,实现百万流和基于应用的队列自适应不同场景的全局网络自优化能力,保证数据中心网络在传输无丢包基础上达到最高的吞吐量。

第二是业界最高密度单槽位48 x 400GE。华为CloudEngine 16800,支持从10G到40G到100G再到400G端口的平滑演进,能够提供业界最高密度的单槽48个或整机768个400GE端口,交换容量是业界的五倍,可以极大的减少核心层设备的数量,简化网络的同时提升管理效率。众所周知,400GE接口标准化工作于2015年启动,目前针对数据中心应用已经完成标准化,400G时代已经来临。

为了支持超高密度及其演进,华为CloudEngine 16800在PCB板材、工艺、散热,供电等多方面都进行了重大技术改进和创新。在PCB板材工艺方面,华为采用新型亚微米无损材料及高分子键合技术的制作工艺,将PCB板的电信号传输效率提升30%,满足100G到400G甚至未来800G的兼容和能力演进。而在供电方面,华为提出业界首个双路输入智能切换的电源模块,采用磁吹灭弧和大励磁技术实现ms级快速切换,21个电源模块就可以实现原来40个模块所达到的供电能力和可靠性,电源空间节省50%;线路板上采用矩阵磁和高频磁技术,可在两个拇指大小的空间内提供1600W供电能力,使得单位空间的供电效率提升90%。

在散热方面,华为CloudEngine 16800提供单板级和系统级散热。其中,CloudEngine 16800采用独有的碳纳米导热垫和VC相变散热技术,单板散热效率较业界提升4倍,整机可靠性提升20%。此外,华为采用了业界首创的混流风扇,可以使得整机散热效率达到最佳,平均每bit数据的功耗降低50%,相当于每台每年节省32万度电、约合26万元电费,减少碳排放250余吨;加上独有的磁导率马达,静音导流环噪音降低6dB,真正做到绿色节能。

第三是网络的智能运维和自动驾驶。华为CloudEngine 16800基于内置的AI芯片,可大幅度提升“网络边缘”即设备级的智能化水平,使得交换机具备本地推理和实时快速决策的能力。通过FabricInsight网络分析器提供分布式AI运维架构,可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位,加速自动驾驶网络的到来。而基于分布式的AI运维架构,也可大幅提升网络运维系统的灵活性和可部署性。

华为自2012年进入数据中心网络市场以来,已服务于全球6400+个用户,帮助全球各地的互联网、金融、政府、制造、能源、大企业等多个行业的客户实现了数字化转型。2018年,华为轮值董事长徐直军宣布,华为将人工智能定位为新的通用技术并发布了人工智能发展战略,全面将人工智能技术引入到智能终端、云和网络等各个领域。CloudEngine 16800就是华为普惠AI战略的进一步发展,也是华为在数据中心网络市场的最新成果。

2017年7月,华为进入了Gartner数据中心网络魔力象限的挑战者象限,华为CloudFabric云数据中心网络解决方案已成为全球企业构建云数据中心网络的首选方案之一。华为CloudFabric解决方案提供基于标准API的接口,可与第三方云平台、控制器、VAS设备、自动化管理工具等协同工作,联合VMware 、Red Hat、Mirantis、EasyStack、F5、Ansible等20多家合作伙伴共同构建多层次SDN生态链,提供成熟的集成部署能力。

随着CloudEngine 16800的推出再加上CloudFabric解决方案,华为可帮助企业构建更为智能的网络、自主响应应用的策略以及网络的自我优化,特别是把AI广泛应用于数据中心网络的规划、部署、运维到调优等各环节,实现网络管理和运维的自动化和智能化,打造应用驱动的数据中心网络,实现网络敏捷性。2019年,CloudEngine 16800将重新定义数据中心网络的代际切换,帮助企业使能和加速AI商用进程,引领数据中心进入AI时代。(文/宁川)

2019-01-10

回顾2018年,云计算厂商在加强投资、猛攻市场的同时,也不得不面临新技术的“鸿沟”:从早期采用者到主流市场之间的“大断层”。 新技术“鸿沟”普遍存在于创新高科技产品的“技术采纳生命周期”中,凡是能够成功跨越“鸿沟”的新技术都能进入主流市场,催生新的产业链和丰富的生态。而一项新技术能够成功跨越“鸿沟”,在于争取实用主义者的支持和采纳,这是从种子用户走向主流市场的关键。

尽管公有云、私有云和混合云等各类云计算技术已经发展超过了十年,但云计算作为一种企业级新技术体系,在过去十年的主要采用对象为互联网公司、ICT公司以及积极进入信息技术领域的其它高科技公司,云计算对于大量的传统企业而言远未能验证其商业价值。大量的传统企业在云计算技术面前徘徊不前,主要是不知道云计算到底能给企业带来哪些效益、对数据和信息安全存有疑虑,以及不知道到底有哪些云技术供应商可以解决自己的具体问题。

在2018年12月27日的IMPACT2018紫光云峰会上,紫光公有云正式对外亮相。苏州市相城区副区长朱小海在会后接受采访时表示,还有很多企业会质疑云和工业互联网厂商对于传统行业的知识。为此,苏州相城区高铁新城管委会和紫光集团在2017年6月成立了合资公司,双方以“合伙人”模式共建苏州工业云引擎项目,让当地企业尽快用上云计算和工业互联网。这个“合伙人”的模式,就成为了紫光公有云突破云计算“鸿沟”的重要策略。

(紫光云总裁兼CEO 吴健)

IMPACT2018紫光云峰会上,紫光集团副总裁、紫光云总裁兼CEO 吴健详解了如何创新“数字化合伙人”实践,跨越新技术“鸿沟”。

有中国特色的云平台

2018年3月30日,紫光集团发布了“紫光云战略”,宣布投资120亿元进军公有云市场; 三个月后的7月10日,紫光公有云上线试商用,首期上线的基础服务和平台服务共有12个大类、267款云服务产品;五个月后的IMPACT2018上,紫光云进一步发布了5个大类、102款云服务产品。在8个月的时间内,紫光云不仅成功上线,还迅速推出了300多款云产品。

然而,8个月上线300多款云产品并不是紫光云作为“数字化合伙人”的最大亮点,符合中国管理特色的云平台架构才是紫光云对“合伙人”的真正解读。在紫光云上线试商用的时候,就曾对外介绍紫光云独特的“一多三统一”架构,“一多”即包括城市云门户、公有云门户和行业云门户在内的多门户,通过大区节点+一级节点+城市节点的核心边缘多级架构设计,覆盖全国的多个入口,而“三统一”则指统一融合架构、统一用户体系、统一运营管理。“一多三统一”的核心就是一个多级架构托起多种云形态,特殊设计在于城市节点边缘的设置。

紫光云联席总裁焦刚IMPACT2018紫光云峰会上接受采访时介绍,紫光云的“一多三统一”架构在试商用阶段受到了用户的欢迎,用户都强烈要求公有云的架构一定要适合中国的政府和企业治理结构,即中国的省地市多级结构以及属地化的资源池,让数据不出省、不出市。

(紫光云联席总裁焦刚)

吴健在主题演讲中强调:紫光云的技术架构和已有的公有云有很大不同,因为紫光云把数据中心放到了城市,而每个城市都希望就近存储和处理核心数据,不仅能够更安心更放心的使用云服务,也有助于在本地进行更多创新。紫光云的多门户入口虽然看起来不同,但背后是统一技术架构、统一用户体系和统一运营管理体系,提供了无缝混合云体验。

在紫光云的平台层,提供了新城市运营平台、工业互联网平台、城市建筑CBIM平台、数据服务平台、物联网服务、AI服务等,对应一个城市所需要的各种能力集合。实际上城市在数字化的过程中,越来越遇到重复性建设的问题,例如公交车、地铁、酒店等多个场景都需要人脸识别,如果各自开发的话,不仅复杂而且数据也不打通,那么其实整个城市只需要一套人脸识别工具即可,底层数据还能实现整体打通。

各类城市能力平台汇集起来再加上数据的汇集,就是城市数据大脑,紫光云在天津滨海、江苏连云港等智慧城市建设都是基于类似的实践。“行业场景化平台服务是紫光云的特色平台服务。我们将城市、工业、建筑三大业务场景的共性能力进行了抽象,构建了新城市运营平台、工业互联网平台、城市建筑CBIM平台三个平台服务。”吴健强调。短短几个月间,紫光云在连云港、南昌、河南、内蒙古等地已经成功打造了系列样板,这在很大程度上了体现了各方对于“数字化合伙人”的认同。

“数字化合伙人”的样板

有了一个符合中国管理特色的云平台以及面向城市实际需求而抽象出来的技术能力汇集,这只是突破“鸿沟”的第一步,更关键的在于如何让城市里的行业和企业放心上云、真正用云、在云上创效益,这就需要更加强的纽带。紫光云提出的“数字化合伙人”,关键在“合伙人”:合伙人不是合作伙伴,它需要纽带连接,而这个纽带就是资本。

自2018年宣布进入公有云市场以来,吴健就在多个场合强调紫光云不做“烂尾工程”,而之所以不会做“烂尾工程”的一个重要原因,就在于“合伙人”的策略。“我们是真正意义上的合伙人,很多公司在提出合作伙伴计划时还是冲着项目去的。而我们是长期经营的思路,是真投入、真合资、真纳税。”为此,紫光云专门准备了基金用于合资或是投资。“因为是‘真合伙’,我不能砸自己的饭碗,这是一种态度,一种信心。”

作为“真合伙”的代表,苏州高铁新城与新华三和紫光合资紫光云引擎科技(苏州)有限公司(以下简称:紫光云引擎公司)就是典型的样板。苏州是中国重要的工业基地,成规模企业约有一万两千家以上,中小型企业占比高。之前,这些企业大都认为工业互联网是遥远的概念,但随着国家经济结构的变化、人力成本上升等,让中小企业感受到了压力。中小企业需要智能制造转型,用高科技手段帮助提升管理、创新营收,但这种高科技转型已经超出企业现有的能力范畴,而且经济上承受起来也有困难,云平台则是解决当下问题的出路。

首先,紫光云引擎公司建设了通用性的开放平台,让需求方和供给方都能用最低的成本找到解决问题的手段。“这是紫光云进入行业的初衷,作为通用大平台为行业服务,让大量的工业应用开发商和需求方能以最低的成本能够对接起来。”紫光云引擎公司总裁兼CEO彭浩在IMPACT2018紫光云峰会上接受采访时介绍。在安全性方面,紫光云引擎则通过芯云一体、本地数据中心以及可部署在企业内部的上云一体机,确保企业数据安全和保护企业工艺IP;另一方面,也不断加强对安全技术的投资以及加强与工业安全专业公司的合作。

(紫光云引擎公司总裁兼CEO彭浩)

其次,苏州高铁新城也为紫光等高科技企业打造了良好的生态环境:政府资源的开放、与区内企业的沟通平台、牵线搭桥以及产业基金支持等,共同打造智能制造的良好生态环境。在提升企业信心方面,高铁新城一直在帮企业算两本帐:成本账和收益账;同时也与紫光云引擎一起在当地挑选龙头企业做样本,让把样本企业现身说法,包括花费了多少投资、改造的收益如何、效率提高多少、成本下降多少等。此外,也通过政府专项资金扶持,帮助接受服务的企业降低成本,让他们更愿意接受云服务。

在针对工业企业对云服务商行业知识的顾虑方面,高铁新城一方面通过对当地企业宣讲来打消他们的一部分疑虑,另一方面也帮助紫光云引擎平台积聚更多垂直领域专业服务提供商。前不久,苏州市进行了摸排,当地从事细分垂直领域的系统服务商群体,按照每团队20人到50人左右规模,差不多有200个左右的团队,这些当地的专业系统服务商可以与紫光云引擎一起打造工业服务的生态,让紫光云引擎越来越专业。

紫光云引擎不仅是紫光云“数字化合伙人”的苏州样板,紫光云引擎本身也是紫光云工业互联网平台的载体,通过与苏州合作打造工业互联网平台能力再横向复制给其它工业区域。而紫光云的城市建筑CBIM平台,则是紫光与中国建筑设计研究院合作的中设数字技术股份有限公司承载。在新城市运营方面,紫光与北京西城区政府合作共同投资成立了北京煕诚紫光科技有限公司,专注于泛政务大数据的总集成商、总运营商、总分销商和总创新商。

在紫光云前期开展的“百城百业”布局中,就已经通过“数字合伙人”的形式建设了十几个“种子”云。与天津滨海合作智慧城市数据大脑,是紫光云的又一个重大布局。此前,紫光云已经在天津高新区落户了全国总部,而IMPACT2018紫光云峰会也是在天津高新区举办,天津滨海无疑将成为紫光云“数字合伙人”的又一个样板。

2018年是紫光云的元年,而紫光云“可信赖的数字化合伙人”将有望让云计算进入主流市场,真正让大多数企业用上云、用好云、从数字化转型中受益。IMPACT2018紫光云峰会上,紫光云还与包括国信新网、华胜天成、科大讯飞、正元地信等在内的18家合作伙伴共同启动了新城市运营联盟2019年合伙人计划,全面贯穿硬件与系统集成、软件服务等不同层级的合作,把“数字化合伙人”进行到底。(文/宁川)

2019-01-09

在整个2018年,有很多关于数字化转型的讨论。以云、大数据、人工智能、物联网和区块链等数字技术所驱动的企业数字化转型,最终的目标是什么?这就是云原生的数字企业,或者称为数字原生企业。简单的理解,数字原生企业,其核心竞争力在于大规模的云软件的开发、运维及运营能力。互联网公司和共享经济平台企业是数字原生企业的代表之一,而像微软这样从传统软件销售转向云服务运营的高科技企业也是数字原生企业的代表之一,更多的传统企业都在试图走上数字服务的商业模式。

2011年8月,著名的硅谷Andreessen Horowitz风险投资基金联合创始人Marc Andreessen在《华尔街日报》上发表了“软件正在吞噬世界”的观点文章;2017年7月,Linux基金会副总裁、CNCF原生云计算基金会首席运营官Chris Aniszczyk在2017软博会的中国开源产业峰会上表示“开源软件和人工智能正在吞噬世界”。而微软CEO Satya Nadella在谈论到本轮数字化转型的时候曾表达观点:未来所有的企业都将是软件企业。Nadella的话有两层理解:软件成为企业对内的核心能力;软件和数字服务成为企业对外的核心业务。

数字化转型的目标是让软件成为企业的核心能力,同时把软件作为数字服务对外输出成为企业的核心业务,最终成为数字原生企业。在这个过程中,就必须要提到CNCF云原生基金会。CNCF(Cloud Native Computing Foundation)成立于2015年12月,该基金会由Google主导组建,隶属于Linux Foundation,是一家非营利性组织。CNCF为Github上高速发展的开源项目提供完全中立的平台,并促进业界顶级开发者、最终用户以及供应商之间的紧密合作。

在 2018 开源领袖峰会(OSLS)上,CNCF 基金会、Google Cloud 工程总监 Chen Goldberg 宣布,Kubernetes 成为第一个从 CNCF 毕业的项目。这也意味着该开源项目已经成熟并且足够灵活,可在任何行业、各种规模的公司中大规模地管理容器。Kubernetes是整个云原生计算的核心、灵魂和平台级技术,正因为Kubernetes技术、商业和生态的成熟,才导致了2019年开始全面进入云原生技术的商业化之年。

CNCF:多云环境中落地云应用

在CNCF的官网上,定义了CNCF的使命:创建一个可持续的生态体系,围绕高质量的开源项目群体而培育开源社区,确保容器成为微服务架构的基础之一。作为一个开源软件基金会组织,CNCF致力于推广“云原生计算”并确保其可持续性,而“云原生计算”是一个用于部署微服务应用的开源软件堆栈,其方式是把各个组件都打包到容器中并动态调度容器以优化计算资源利用率。

CNCF对云原生(Cloud Native)的初始定义包含以下三个方面:应用容器化、面向微服务架构、应用支持容器的编排调度。到了2018年,随着云原生生态的不断壮大,所有主流云计算供应商都加入了该基金会,而且云原生有意兼容非云原生应用的部分。随着CNCF基金会中的会员以及容纳的项目越来越多,CNCF为“云原生”进行了重新定位:云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。

云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。结合可靠的自动化手段,云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。CNCF致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统,以推广云原生技术。

进一步理解,CNCF 所关注的“云原生计算”更侧重于云软件开发后的交付与部署,主要针对以容器为基础的云软件部署,即把一个云应用软件所需要和依赖的底层软件组件打包到一个一个的标准化容器中,而容器可以把一次编写的云应用程序部署到从本地数据中心到公有云的多种底层计算环境中,进而由无数的“小”容器横向连接起来就形成了云软件的规模化扩展能力。

在容器化部署的过程中,容器的调度技术和能力就显得尤为重要,相当于是应用层的“操作系统”,其中一种已经取得市场主导地位的容器调度与编排技术就是Kubernetes。

Kubernetes:云原生应用的“底座”

Kubernetes脱胎于谷歌自己的容器调度与编排技术Borg,是谷歌对外输出的技术并捐献给开源社区,谷歌在2016年的时候透露可以在一周的时间内启动超过20亿个容器,可想而知Kubernetes的技术实力。

由于有谷歌在背后的大力支持,Kubernetes在最开始的容器调度与编排技术之争中脱颖而出。2018年,所有领先的公有云和私有云提供商都对Kubernetes开源技术进行了大量投资。AWS、微软、谷歌、IBM、Oracle、阿里云、华为云等都有各自的Kubernetes引擎,Red Hat、思科、VMware等公司也是如此。2018年底,微软甚至宣布自2020年1月31日起,将不再支持其Azure容器服务(ACS)。ACS正在被微软的Azure Kubernetes Services(AKS)取代,后者是微软在2017年推出的一项服务。

随着Kubernetes的“毕业”,其代码也处于稳定状态。根据source{d}的源代码分析,Kubernetes的核心代码已经稳定在175万行代码,公开的应用程序接口也稳定在16000个,开源社区对于Kubernetes的贡献都在2018年降低了,也就意味着Kubernetes代码的成熟与稳定,可供进一步商业化应用。OpenShift社区在2019年初发表预测认为,Kubernetes于2014年开源并被企业团队用于生产环境中到现在已被普遍接受和认可,Kubernetes正在进入第三个发展阶段,即用户正在寻求各种方法来实现Kubernetes在生产环境中的自动化运维操作。

除了获得业界几乎所有技术厂商的支持外,Kubernetes成熟的另一个明显标志是围绕其成长起来的丰富的开源技术生态体系,包括监控管理Prometheus、服务代理Envoy、远程过程调用gRPC、容器网络接口CNI、基于DNS的服务探索CoreDNS、打包环境Helm等等。这些丰富的周边工具,丰富了对Kubernetes的管理、监控、优化和兼容等,完善了Kubernetes的可应用场景。

当然,更重要的是来自用户的认可。CNCF在2018年8月发布的一份截止到2018年6月的半年度企业用户调查报告中(受访者主要为欧美企业),称自2017年12月的调查以来,已经有73%的受访用户在生产环境中使用了容器,这比2016年3月的调查结果相比提高了50%;容器可以运行在AWS、谷歌云、微软云、OpenStack和VMware等多种公有云、私有云和混合云环境中;而容器的管理工具中,有83%的受访者选择了Kubernetes,远远高于第二位的Amazon ECS(24%)和第三位的Docker Swarm(21%)。再加上2018年VMware对于容器和Kubernetes的大力投入,Kubernetes也在私有云环境中得到了强力支持。现在,企业可以在私有、公有、混合或多云部署等广泛的计算环境使用Kubernetes。

除了Kubernetes自身的技术与商业生态外,还有大量的厂商在围绕Kubernetes外围进行扩展。例如AWS在2018年11月发布的Firecracker,这是一个使用基于Linux内核的虚拟机或KVM的轻量级开源虚拟机监控器。Firecracker可以在无服务器云中创建和管理安全的多租户容器和Lambda功能。它允许像containerd这样流行的容器运行时能够将容器作为microVM进行管理。通过这种方式,允许开发人员可以利用虚拟机的工作负载隔离,同时获得在Kubernetes上运行容器的效率。而这并不是CNCF所关注的范围,但AWS把Kubernetes容器与无服务器和虚拟化技术进行了连接,可以满足企业的多种需求。此外,OpenShift社区认为,随着Kubernetes在裸机上运行的发展进步,企业将能够充分利用直接在裸机服务器上部署Kubernetes所带来的更高速度和效率。换句话说,Kubernetes将有机会跨传统的裸机、虚拟机以及新兴云原生环境运行,统一异构的计算环境。

值得一提的是,CNCF还对外提供Kubernetes的培训和认证,包括2017年推出的免费Kubernetes MOOC课程。2017年9月,CNCF推出了官方的Kubernetes系统管理员认证(CKA),而Kubernetes认证服务商(KCSP)则认证了那些可以提供Kubernetes支持、咨询、专业服务以及培训的服务商。现在,CNCF还提供官方认证的Kubernetes应用开发商(CKAD),认证那些可以为Kubernetes设计、构建、配置和暴露云原生应用的开发商能力。CNCF还设法与整个软件产业的主要供应商达成一致,在Kubernetes项目上不出现分支(forks),以确保所有Kubernetes软件的一致性,CNCF也为供应商的产品和服务提供一致性认证。

截止2018年底,经CNCF认证的Kubernetes商业发行版供应商达到近50家、29家认证的托管服务商、9家认证的安装程序提供商、15家认证的PaaS/Container服务提供商、71家认证的Kubernetes服务提供商、18家认证的Kubernetes培训提供商。这样庞大的供应商体系,足以支撑一个完善的Kubernetes技术商业生态。

商业化运作云原生项目

截止2018年底,CNCF拥有300多名成员,包括世界上最大的公有云和企业软件公司以及数十家创新型初创公司。

其中,CNCF白金会员有AWS、谷歌、微软、IBM、Pivotal、Oracle、SAP、阿里云、华为、京东等共21家企业;黄金会员有百度、中兴、腾讯、NEC、SUSE、Salesforce、NetApp等共13家企业;银牌会员共有255家企业。CNCF终端用户社区已经有30位成员,包括滴滴、京东等企业;而终端用户支持成员已有37家企业;学术和非营利组织成员共有11家。

那么,CNCF是如何保证“毕业”的开源云原生项目拥有足够的能力应用于广泛的商业场景?在Github上公布的CNCF的“宪章”里,有详细的描述(2018年12月更新版本):

CNCF 在开源社区的基础上发挥着作用:(A)项目管理:确保技术可用于社区并且不受利益纷争的影响;确保技术的品牌(商标和标识)得到社区成员的关注和使用,特别强调统一的用户体验和高水平的应用程序兼容性。(B)促进生态系统的发展和演进:评估哪些技术可以纳入云原生计算应用的愿景,鼓励社区交付这样可以推进总体愿景的技术并进行集成;提供一种方法来培育各个部分的通用技术标准。(C)推广底层技术和应用定义及管理方法,包括活动和会议、营销、培训课程和开发人员认证。(D)通过使技术可访问和可靠性,为社区服务:旨在通过对参考架构进行明确定义,为每个组成部分提供完全集成和合格的构建。

同时,CNCF遵循以下原则:(A)快速,基金会的初衷之一就是让项目快速的发展,从而支持用户的积极使用;(B)开放,CNCF 是以开放和高度透明为最高准则,而且独立于任何其它团体运作,CNCF根据贡献的内容和优点接受所有的贡献者且遵循开源的价值观,CNCF输出的技术可以让所有人使用和受益,技术社区及其决策保持高度透明;(C)公平,CNCF极力避免不必要的影响、不良行为、以及“付费参与游戏”的决策;(D)强大的技术身份,CNCF实现并保持高度的自身技术认同,并将之同步到所有的共享项目中;(E)清晰的边界,CNCF制定明确的目标,并在某些情况下确定什么不是基金会的目标,帮助整个生态系统有效共存,让人们理解创新的重点所在;(F)可扩展,能够支持从小型开发环境到企业和服务商规模的所有部署规模,这意味着在某些部署中可能不会部署某些可选组件,但总体设计和体系结构仍应适用;(G)平台中立,CNCF所开发的项目并不针对某个特定平台,而是旨在支持各种体系结构和操作系统。

CNCF“宪章”还设计了市场营销委员会、IP策略、反垄断条约等内容,较为全面的保护了云原生技术参与企业的利益和共享利益。通过这些努力,CNCF旨在让云原生技术无处不在。

快速成熟的顶级开源云原生技术

CNCF最为重要的职责,就是负责托管和培养云原生软件堆栈的项目,包括Kubernetes、Prometheus等。

每个受托管和培养的CNCF项目都有成熟度等级,申请成为CNCF项目的时候需要确定项目的成熟度级别(Maturity Level)。成熟度级别包括以下三种:sandbox(初级)、incubating(孵化中)、graduated(毕业)。所有项目的等级划分完全由TOC投票决定。投票采取fallback策略即回退策略,先从最高级别(graduated)开始,如果2/3多数投票通过的话则确认为“毕业”,如果没通过则进行下一低级别的投票,如果一直到sandbox级别都没得到2/3多数投票通过的话,则拒绝其进入CNCF项目。

除了Kubernetes已经毕业之外,Prometheus于2018年3月毕业、Envoy于2018年11月毕业。

Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,最开始由SoundCloud公司开发并于2012年开始编写代码,之后许多公司和组织接受和采用Prometheus,便将它独立成开源项目。2016年,Prometheus加入CNCF,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目,Google SRE的书内也曾提到过与BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。因为越来越多的企业开始使用容器,因此容器监控变得日益重要。CNCF首席运营官Chris Aniszczyk 表示,监控和跟踪能力是云原生的重要部分,一个成熟的监控系统可以让用户了解系统内部情况,并在故障出现时及时发布警报。现在,Prometheus已经具备了一定的成熟度和稳定性,供应商可以放心地将它集成到商业平台中。

Envoy是第三个从CNCF毕业的项目。Envoy是一个针对Service Mesh服务网格的Proxy代理解决方案,是L7层的代理与通信总线技术,主要用于大型现代面向服务的架构。Envoy的理念是网络应该向应用透明,如果网络和应用都出现问题的时候,应该很容易定位问题源。源于Lyft贡献的技术,Envoy是高性能的开源边缘、中间和服务代理,该项目通过管理微服务之间的交互以确保应用程序性能,有助于简化向云原生架构的过渡和运维。Envoy项目不断增长的用户社区包括Airbnb、Booking.com、eBay、F5、Google、IBM、Lyft、Medium、Microsoft、Netflix、Pinterest、Salesforce、Square、Stripe、腾讯、Twilio、Verizon等。雅虎日本子公司Actapio与Heptio(后被VMware收购)合作,利用Envoy代理构建开源项目Heptio Gimbal,该项目可以处理私有云中数百个Kubernetes和OpenStack集群的大规模服务暴露(Ingress)。在Envoy的帮助下,能够大幅加快Actapio的软件开发和发布周期。对于谷歌来说,Envoy不仅是Istio的关键构建组件,也是几个谷歌云网络服务的关键组件。而Istio则来自谷歌、IBM和Lyft,是集大成的Service Mesh服务网格实现技术,可以进行大规模的微服务通信管理。

目前,CNCF正在孵化的项目有17个,包括Linkerd、Fluentd、etcd等开源项目;初级项目共有12个,其中包括阿里云的Dragonfly等。根据CNCF的2018年6月半年度用户调查,即便是正在孵化中的云原生技术也在企业生产环境中得到了应用:Containerd的使用率为45%、上次调查为18%;CoreDNS的使用率为36%、上次调查为7%;Envoy的使用率为24%、上次调查为4%;Fluentd的使用率为57%、上次调查为38%、gRPC的使用率为45%、上次调查为22%、Jaeger的使用率为25%、上次调查为5%;Linkerd的使用率为16%、上次调查为3%、OpenTracing的使用率为21%、上次调查为8%。

可以看出,在短短半年时间内,CNCF所扶持的云原生开源技术在企业生产环境中得到了强力应用,平均使用率较上次调查增长了200%。

云原生技术全景图

当然,整个云原生计算领域并不仅仅是CNCF所负责托管和孵化的这些项目。CNCF提供了建议的整个云原生计算技术全景图,实际上就是面向云原生应用的“操作系统”上层架构,又称为aPaaS:以容器技术为核心,分为运行时(Runtime)和 Orchestration 两层,Runtime 负责容器的计算、存储、网络,包括云原生存储、容器运行时、云原生网络等;Orchestration 负责容器集群的调度、服务发现和资源管理,包括调度与编排、协调与服务发现、远程程序调用、服务代理、API网关和服务网格等。

在运行时(Runtime)之下为基础设施和配置管理,作为容器底层技术。容器可以运行在各种系统上,包括公有云、私有云、物理机等;这之上为容器的“计算资源供应层”,提供容器运行所依赖的自动化部署工具、镜像工具、安全工具等运维系统。而在Orchestration之上为应用层,即“App定义与开发层”,包括数据库、流与消息、应用定义和Image构建、持续集成与交付等。

在云原生计算技术全景图的各个组成部分中,既有CNCF所托管和孵化的顶级开源项目作为可选实现技术之一,也有其它开源项目和技术商提供的解决方案,例如数据库部分既有CNCF在孵化的Vitess(可横向扩展的MySQL数据库集群),也有Oracle、IBM、SQL Server、MariaDB、Redis等可选,这些可选技术之间既有竞争关系也有互补关系,组合起来就可以实现一个完整的支撑云原生应用的aPaaS操作系统。

在2018年之前,整个云计算领域围绕着底层计算资源的管理形成了共识:OpenStack、AWS、微软Azure、谷歌云、IBM云、阿里云、VMware SDDC等IaaS软件业已成熟,而面向DevOps的云原生应用PaaS支撑技术则在2018年全面成熟起来,这就是CNCF所代表的云原生开源项目群体。

随着Kubernetes的商业化成熟,IaaS、PaaS和SaaS三层云计算技术体系将在未来几年形成全面的技术体系和供应商阵营,向上支撑起可以大规模、工业标准化运作的企业APP或SaaS开发、运营和管理能力,企业级APP时代即将全面繁荣。而2019年,将无疑是云原生计算的商业化元年,DevOps时代将真正到来。(文/宁川)

2019-01-04

2018年11月,市场调研公司Wikibon发布了2018年云市场回顾以及2019展望报告。Wikibon认为,云计算不像几年前那么统一了。这是因为客户寻求可以满足需求的技术,而供应商则寻求通过具有竞争力、同时又可自我保护的方式来满足这些需求。多个因素正在影响云市场的演进,其中数据真实度、运营规模、商业模式转型、边缘计算成熟度和地缘政治问题可能会占据主导地位。

2016年,云计算占全球企业信息技术支出的8.5%。2017年,云计算占据了11.3%的全球企业信息技术支出市场份额。到2027年,云计算将占全球企业IT总支出的39.8%,从2017年的1740亿美元到2027年的8140亿美元,达17%的复合年增长率。换句话说,Wikibon认为,未来十年全球云计算支出的增长速度将大约是全球GDP的3倍。

云计算是现代计算的标准。它是科技行业战略投资、发明和商业创新的重点,也是其它信息和知识产权密集型产业的重点。不仅数字原生型初创企业吸引了大量关注,现存企业也正积极采取以云计算为中心的数字商业战略,至少在一定程度上是这样。

然而,正如通用电气公司(GE)等公司所发现的那样,专注于基于云的系统本身并不是成功的秘诀。Wikibon认为一个更基本的趋势是:将数据视为资产。数字企业正在围绕数据改变工作流程、组织形式和交互模型,而通常这样做的战略结果仅具有有限的确定性。

因此,企业正在采用包括云计算在内的技术实践和技能,这些技术重视战略经验主义、迭代和机会。虽然云计算是这些变化的基础,但其扩展与客户体验、敏捷方法、基于人工智能的运营等战略关注相关,以及与从基于产品到基于服务的业务模型转型密切相关。

尽管云计算有着令人印象深刻的强劲增长前景,但它确实面临一些阻力。数据资产很容易被复制、共享和损坏,这突出了严重的信息安全问题,尤其是在高速网络覆盖全球每个角落的情况下。数据隐私也是一个日益严重的问题,因为社区反对企业和政府以最少的道德考虑来聚集和变现数据。

在一定程度上,由于对数据隐私的处理方式不同,地缘政治因素可能会影响云市场的演变,从欧盟的GDPR开始扩展到网络竞争所影响的其它领域。最后,计算的物理现实,包括延迟、带宽成本和遗留资产的特殊性(尤其是在边缘),将在确定工作负载在何处运行、在哪些堆栈上运行以及在谁的控制下运行等方面,发挥重要作用。

综上所述,这些力量以及其它力量将催生出整个云技术产业,该产业将:

  • 保持快速增长。 在2018年,Wikibon预计云计算支出将增长36%,达到2370亿美元。在未来十年,随着云计算行业的增长,增长将会放缓,但云计算在未来十年的年复合增长率仍将达17%,大约是全球GDP的三倍,到2027年将达到8140亿美元。
  • 关注数据。 数据的物理和成本现实将对云行业的发展产生重大影响,尤其是在边缘计算将催化数十亿额外的数据源和系统地点的情况下。最终,Wikibon认为云市场的主导模型将把云移向数据,而不是将数据移动到云中。因此,Wikibon预测IaaS(截至2027年复合年增长率为15.2%)和SaaS(复合年增长率为12.8%)市场将实现强劲增长,但真正的私有云(TPC)市场将出现最强劲增长,这包括在本地、近地和边缘地区运营(复合年增长率为31.6%)。
  • 深入到各个行业。 云是数字商务的一项基础技术,但一家公司使用云服务越多(尤其是在其交互模式中),其行为就越像一家科技公司。这使得供应商/用户关系变得复杂。例如,亚马逊公司和阿里巴巴集团正在重新划定重要供应商和激烈竞争对手之间的界线。企业总是不得不处理流动的关系,但数据的可替代性使情况变得更加极端。现在,实现数字化规模的动力,正迫使企业采用超出IT舒适区的云运营模式。云技术催生的竞争机会主义正在重塑全球商业格局。到目前为止,各国政府采取了温和的应对措施,但这种情况可能会改变。

云市场将保持快速增长

自从AWS将虚拟化、高速数据网络、软件定义资源管理和在线服务方法等结合起来之后的短短十多年,云就完全重置了企业计算规范。如今,几乎所有企业IT组织——实际上是大多数企业——都采用了“云优先”的理念。在所有地方的所有规模的企业,都在以某种方式使用云计算。其结果是前所未有的技术更替浪潮,这影响着所有的科技公司,在某种程度上也影响着所有其它行业。

然而,与其它重大技术替代时期不同,技术发明和创新之间的界限被云计算打破,带来了巨大的影响。发明是一种工程行为:它是学习物理或社会世界的过程,并将其转化为硬件和软件。创新是一种社会行为:它是采用创新并改变支配工作和娱乐的资产和社会关系的过程。

传统上,技术和其它行业的企业发明了某种东西,并把它包装成具有内在价值的产品。营销、销售和服务功能,以及渠道和客户采用,是创新的基础。这些过程决定了产品是否在使用中产生价值以及最终是否会被采纳。

然而,云中的发明/创新二者之间的关系却很模糊。云是一种服务,用户只需为采用和使用的云服务付费,这从根本上改变了卖方/买方之间的关系,从而改变了业务中的功能性关系。

由于交换必须包含大量数据,所以现在的买卖关系发生了变化:提供云服务的数据、以及监控并确定云服务是否已适当交付的数据。由于数据是可替代的,这为新型竞争机会主义打开了大门。虽然像区块链这样的技术旨在应对这种机会主义,但科技行业仍在通过关键的商业模式、知识产权保护、信任和安全问题开展工作。

一旦建立了云服务关系,就可以避免传统的营销、销售和服务等功能,因此商业中的功能关系也在发生变化。服务功能的添加或增强,可以通过适当的(有时甚至不需要)客户的参与。这种影响将十分显著,我们正处于一个企业计算领域的争夺时代,云技术提供商正寻求长期优势以巩固企业客户关系。

然而,就像任何深刻的技术转型一样,这个过程很混乱。一些云计算公司,例如Salesforce.com从第一天起就要求签订长期合同,这使得他们的“无软件”服务看起来很像企业软件合同。然而,虽然当买卖双方不断积累经验,云计算业务和关系模型将发生变化,但云计算仍有两个重要的持续成功的催化剂:(1)规模效率为云运营商提供了许多战略和定价选择; (2)技术发明越来越以云模型为中心。

因此,Wikibon认为云市场将:

  • 到2027年增长17%。2017年,企业在云技术和服务上花费了1740亿美元。到2027年,Wikibon认为这一数字将增长到8140亿美元(按当前美元计算),实际复合年增长率为17%。Wikibon的市场模型显示,在这个时间段内,最大的云供应商每年仅云收入就将达到1000亿美元。然而,尽管最大的超级规模云供应商将构成IT采购最大的一块,市场集中度将会增加,但到2027年云支出仍将占到所有企业技术购买量的不到40%,因此科技行业不会走向垄断。
  • 剩下的将由SaaS主导。 云行业最大的部分是SaaS,未来仍将如此。2017年,全球SaaS市场规模达到1040亿美元。到2027年,Wikibon相信它将增长到3460亿美元,复合年增长率为25.9%。但是,这是Wikibon预测中最保守的部分。向数字业务的转变,再加上云的可替代性,将产生前所未有的商业专业化时期。随着新的商业形式、运营模式和监管机制塑造新的价值主张和交互选择,SaaS业务的范围可能会呈爆炸式增长。
  • 扩展专业服务选项。 云是当今大多数科技行业发明的推动力。软件定义的一切、超融合基础设施、基于ARM的架构、分布式数据管理、网络安全、高级分析和AI等都是云概念或机遇所催化的技术。这种情况将继续下去,甚至会加速。就在两年前,Wikibon预测云公司(尤其是AWS)将不得不重新设计推出新服务的方法。但是,Wikibon(和其他人)认为是云业务模型中的一个bug,现在却转变成了一个特色。尤其是AWS、谷歌和微软,正在加快推出新服务的速度,而企业——尤其是生态系统合作伙伴——并没有表现出疲累的迹象。可用性和简单性仍然很重要,但是随着数字业务需求的扩展,对服务专业化的需求将会增加。
  • 支持多种商业模式形态。 前面提到的“抢占地盘”实际上是云计算公司为尽可能多地“管理数据”所做的努力。因此,主导商业模式一直是(1)将数据导入公有云;然后(2)提供针对该公有云驻留数据的服务。但是,这种“数据优先”模型并不是唯一可行的模型。甲骨文公司的Cloud@Customer等“服务优先”模式正在走向成熟,至少在特定市场可能会受到关注。此外,云生态系统正在使用数字商业功能重新连接整个资产、产品和客户生命周期,包括传统技术业务和非传统技术业务。随着数据降低了所有行业的资产特殊性,新的战略选择也随之产生。数字商业转型通过云计算影响着科技行业,也影响着其它所有行业。

(图1. 2017-2027的总IT支出($ B)。资料来源:Wikibon)

(图2.公有云支出2017-2027美元。资料来源:Wikibon)

云将移向数据

在Dave McCrory(4家虚拟化/云创业公司的创始人、9项授权专利的发明人或联合发明人以及一本高级服务器虚拟化书籍的合著者)最初关于数据引力的文章中提出,“随着数据累积(增加‘重量’),更多的服务和应用程序更有可能被这些数据吸引。”虽然McCrory指出,服务和应用程序将迁移到数据中,但许多人首先将这个概念解释为更多的数据将迁移向数据,这将导致所有数据位于“集中式”公有云中。这种想法的结果是,许多人预言了本地处理、数据中心和IT组织的终结。

Wikibon从来没有支持过“首先,数据移向云”的主张。相反,Wikibon认同McCrory最初的理念:以“云体验”形式出现的服务和应用程序正在移向数据。Wikibon提出,一个真正的私有云或TPC市场将会出现,包括本地、近本地(比如本地托管)和边缘计算资源,这些资源提供了一种通用的、面向服务的、可替代的、数据优先的方法,以实现更简单的、基于云的IT。

Wikibon的研究证实了这一细分市场的出现和发展。根据Wikibon的用户对话,IT组织正在将TPC添加到云战略中,以直接响应对数据延迟、移动成本、监管问题和IP保护的关注。此外,公有云公司(例如AWS和Google)正在添加或即将推出类似TPC的服务。事实上,微软正在使用本地Azure Stack来区分其云战略。

系统公司终于开始为他们的聚合基础设施、超聚合基础设施(hyperconvergence infrastructure,简称HCI)以及其它基础设施(如Oracle、Hewlett Packard Enterprise、IBM和Dell EMC)提供(有时是基本的)按使用付费的选项。此外,近地(near-premise)的主机托管和混部(co-location)公司(如CenturyLink和Expedient)也在向其服务组合中添加位置和高级云功能。

总的来说,通过将云移向数据,到2024年将推动TPC市场(1860亿美元)超过IaaS市场(1760亿美元)。由于TPC的增长速度远远超过IaaS(TPC复合年增长率为29.2%; IaaS的复合年增长率则为15.2%),因此两者之间的收入差距将不断扩大。到2027年,全球TPC市场应达到2620亿美元,而IaaS市场将增长到大约2060亿美元。

四个方面对于塑造云资源的组织方式尤其重要,每个领域的数据比重都不同。Wikibon相信云将:

  • 到达边缘。当今计算行业中最具误导性的术语是“雾计算”,它表明边缘计算相对于云的清晰度而言是短暂的、无定形的。相反,边缘计算需要前所未有的技术精度。实时、接近完美保真度(例如“数字孪生”)、环境的不稳定性、固有的脆弱性等,这些只是边缘计算所面临的物理挑战的一部分。加上道德机构、共识可靠性和隐私等生死攸关的“软性”挑战,很明显边缘计算将成为包括云在内的许多领域变革的驱动因素。Wikibon的模型表明,在边缘生成的数据将倾向于停留在边缘,从而导致将计算功能传递到边缘资源的新方法。对于需要一定弹性的边缘环境(通常称为“中间边缘”),真正的私有云系统会有所帮助。对于需要较小规模的可编程性的边缘系统,无服务器计算将占主导地位。云的虚拟基础将不得不进化到边缘,但是边缘和云将是互补的。
  • 吸收“遗产”。 三十年来,评论人士和供应商一直在建议停用老旧的应用程序,转而使用现代工具将系统迁移到更当前的平台。然而,这些高价值的传统应用(或称为HVTA,High Value Traditional Applications)仍然存在。关于HVTA将开始转向公有云平台的预测非常普遍,但对于绝大多数企业来说,迁移的风险仍然很高。这是否意味着什么也不会发生?不。Wikibon认为,老旧的应用程序代表了一个重要的真正私有云机会。Wikibon估计,遗留下来的软件每年很容易给全球企业造成1.2万亿美元的损失。尽管重新平台化这些应用程序不会完全消除这些成本,但将它们放在云计算的“伞”下,使用真正私有云技术集成到传统平台中,将允许企业更好地管理运营成本,并提高杠杆机会,同时减少迁移风险。
  • 主导人工智能创新。 许多作为人工智能基础的算法已经问世多年。然而,现在有四个关键的技术因素使得人工智能成为可能:(1)基于闪存的系统,可以快速简单地提供大量数据; (2)特别适合处理AI数据模型的低成本GPU; (3)无处不在的设备和传感器每天产生近3EB(3000PB)的真实数据; (4)云拥有聚合用于AI模型构建、培训和维护的数据的规模化优势。大数据从2017年开始向云转移,并将继续留在云领域。人工智能和其它数据优先应用技术正在跟进,并将成为公有云(例如SaaS和IaaS)需求的主要驱动力。虽然模型训练将在云中进行,但模型推理将主要发生在边缘。
  • 满足于多云架构。 大多数企业今天使用多个云。问题是企业能够以多快的速度将这些云融合到能够有效支持当前需求并创建未来业务的内在紧密结合的数字平台中。Wikibon认为这将需要大量的新发明,而该行业能够创造所需的新技术和服务。特别是,Wikibon指出开源是创建新软件的主要框架。随着云供应商提供新服务,这些服务将成为开源社区更明确目标。这不会导致重新关注云基础架构如OpenStack,而是针对多云技术和工具如Kubernetes、Istio等。需要重新思考许多IT实践,包括采用微服务方法进行能力隔离,但Wikibon预计任何云供应商都无法封闭云——特别是如果Google和IBM继续推动开源技术作为基础用于云发明。

(图3.真正的私有云支出($ B)2017-2027)

云确保数字业务转型影响所有行业

可以说,今天科技产业的变革是历史上最深刻的。当然,上一代技术变革具有重要意义,但通常它们遵循“已知过程,未知技术”模式。例如,我们知道将在会计活动中用技术替代劳动力,只是不知道将使用哪种技术、有多可靠、成本多少等等。因此,重点往往是变革中的基础设施类别——从大型机到网络的技术平台演变。企业倾向于关注用不同类别的技术替换不同形式的业务活动(如会计、人力资源等)而产生的节约。首席信息官和IT领导者可以为给定的应用组合交付节省5-8%的成本,通过利用基于摩尔定律的价格/性能改进来实现应用交付。

如今,技术与商业之间的关系大不相同。已知的过程已经被软件“吞噬”了,虽然企业不断完善ERP和其它运营应用程序,但人们的注意力正转向那些没有被良好定义的业务流程模型。然而,虽然这些流程不太为人所知,但云将成为其技术基础。因此,今天的战略应用可以被描述为“未知的过程,相对已知的技术”。此外,由于摩尔定律的限制被固化,CIO需要重新设定硬件生产力改进的预期——以及IT预算的影响。

技术比以往任何时候都更加嵌入到业务中,这促使企业更加关注:

  • 数字业务转型。 亚马逊、Netflix、谷歌和苹果公司已经证明了这一点:将数据转化为有利于改变公司价值主张、组织关系和工作模式的资产,是提高客户体验、盈利能力和估值的基础。实际上,数字业务转型最好被视为企业采用和利用数据作为资产机会的过程。所有规模、所有行业、所有地点的每一项业务,都会受其影响。数字业务转型与云采用之间的关系是数据——公司的数据资产安排通常会决定其云资源的安排。
  • 从基于产品的商业模式转变为基于服务的商业模式。 数字业务的变革要素之一是使用数据来改变业务交互的基本规则。传统的商业概念面向“价值交换”:客户购买有价值的东西,然后将其价值释放出来。一次性付款发生在前面,出售后的企业参与仅限于支持。然而,数字企业强调“使用即价值”的概念,这一概念强调客户的使用成果,以及商品或服务如何帮助实现它。订阅付款在使用产品同时发生;企业参与的过程也是持续的。数据对于使用中产生价值的商业模式至关重要。它是经济上持续参与、衡量利用率和减少争议的基础。云是技术行业服务主导的商业模式——对于普遍支持服务主导的商业模式来说至关重要。它是无处不在的数字节点、灵活容量和处理大量数据的基础。随着越来越多的行业转向以服务为主导的商业模式,云需求将会加速。
  • 利用多云运营模式。 CI / CD、敏捷开发、基于微服务的解决方案以及云端的按需付费运营模式正在普遍推广并被企业采用。虽然这些做法在典型传统企业中并不像云领导者企业中那样敏锐,但经验和工具最终将缩小差距。Wikibon的研究表明,CIO和商业领袖致力于建立独特的多云运营模式,以客户体验、HVTA遗产、机构和知识产权问题为指导,满足其特定业务需求。事实上,Wikibon的预测假定这些考虑对长期的企业云策略至关重要,并且多云操作模型工具和经验将在未来5-7年迅速成熟。

三种假设:边缘萎缩、数据就地和云反转

预测是困难的。在动荡时期进行预测尤其困难。在本报告中,Wikibon详细介绍了可能影响云行业增长的趋势,但仍有很多不确定因素。Wikibon对业务变化、技术发明和地缘政治因素的假设是合理的,但仍然受制于财富的剧烈波动。

Wikibon认为公有云业务的复合年增长率将在2027年达到13.2%,同期TPC的增长速度将更快(尽管基数小得多),复合年增长率为31.6%。但是,必然会出现意外情况。例如,假设HVTA将很难迁移到公有云。但是,如果AWS和其它数据优先的云供应商可以引入非常先进的工具来简化数据库和其它传统技术的迁移,那么这将对企业云战略产生巨大影响。

在没有提供详细的市场数据的情况下,Wikibon认为值得一提的是三种替代趋势和增长方案。他们是:

  • 边缘萎缩的场景:公有云增长得更快。 Wikibon认为,边缘将对未来的行业增长产生重大,甚至是主导的影响。人们期望具有越来越强大推理功能的智能设备能够生成更多数据,从而实现越来越多的实时自动化。但是,如果边缘不“锐化”,则不会产生对TPC的显著需求。例如,如果面向工厂的OT技术(面向SCADA的边缘系统功能)和IT无法统一边缘需求、AI道德问题限制复杂的自动化部署、面向海量数据的设备和管理软件无法满足边缘安全要求,或者能够处理实时要求的边缘管理系统不成熟时,就会发生这种情况。在这种情况下,公有云增长加速,TPC增长放缓。
  • 数据就地方案:TPC增长更快。 假设边缘“锐化”,这个场景假定云模型会加速向数据迁移。其核心是当今许多云供应商业务模型中所观察到的结果,假设客户将数据转移到公有云资源,然后在该数据上使用基于云的服务。这种“管理中的数据”方法受到AWS、Google、阿里巴巴以及包括Salesforce在内的大型SaaS公司的青睐。然而,Wikibon的研究表明,大部分企业(部分受到保守的HVTA战略的支持)将采用混合云战略,这些战略将越来越有利于向大多数数据位置提供高价值云服务的云供应商。例如,无服务器计算提供此功能。对于这种情况出现,多云管理、多云集成和多云数据保护都需要重大的新发明,从根本上缩小公有云和TPC选项之间的云操作模型差距。在Dell EMC、HPE和思科系统承诺的支持下,微软、甲骨文和IBM都在推行这一战略。这一前景将出现的最可靠标志是无服务器计算的持续崛起,以及TPC厂商及其盟友在多云管理系统方面的进步。
  • 云反转场景:云替换速度变慢。 云的好处无可争辩,但是数字业务的好处可以从多个伦理、商业模式和地缘政治的角度来质疑。例如,社区可能会拒绝更大程度的自动化,卢德运动(指工业革命早期的工人破坏机器以反对工业化)可能会减少人工智能的采用,或者政客可能会将主权与云所有权混为一谈。虽然Wikibon没有预测这些因素中的任何一个,但是关于它们中的每一个以及许多其它因素的讨论正变得越来越激烈;它们不能完全被低估。如果这些因素结合在一起,云计算的替代将会放缓,因为服务发明会受到更严格的审查,创新会被采用得更慢。这种情况最明显的标志是GDPR,它可能最初是为了为欧盟公民制定更严格的隐私法,但可能会成为破坏美国和中国云公司扩张战略的政治工具。

总结

每个企业都应该采用云优先的IT战略。但是,云优先应该包括将云功能引入边缘和HVTA系统。越来越多的多云架构应该以将云服务和创新引入数据为基础。CIO应该建立务实的方法来构建企业在日益数字化的世界中取得成功所需的多云运营模式功能。

(本文翻译自Wikibon报告:Wikibon’s 2018 Cloud Markets and Trends Report: The cloud moves to the data)

2019-01-01

回顾整个2018年,一个关键词是“世界经济波动”。在2017年底的时候,联合国还发表了乐观性全球经济预测,认为全球金融危机后世界经济得到了增强。然而,到了2018年中期,联合国《世界经济形势与前景》修正为:世界经济的增长仍伴随着下行风险。世界银行在2018年中期给出的判断是:全球经济将在未来两年出现增长减速的趋势。《经济学人》杂志的2019展望提出:美国经济将在2019年停止扩张,有可能在2019下半年进入衰退期。

在中国的企业服务创业领域,2018年的一个关键词就是“难”,突出表现为募资难、融资难。在二级市场,无论是美股还是深沪股市,都在2018年特别是下半年经历了大幅动荡。深沪两市在2018年已经跌去了2015股灾后的所有涨幅,美股已经明显在2018年底出现回调,即将终结长达10年的牛市。而在一级市场,LP因为现金回报无法形成闭环,在2018年出现了大幅回落,导致基金募资下降了75%。加上区块链币圈的过山车式下跌,也极大地打击了投资者的信心。对于企业服务创业者来说,2018年也并未出来期待中的企业级市场爆发。

在整个2018年,企业级IT和创业市场也出现了不少出人意料的事件:微软收购Github、IBM收购Redhat、AWS入局私有云、腾讯针对ToB业务的第三次组织架构调整、紫光入局公有云、GE出售Predix、Cloudera与Hortonworks的合并、BAT纷纷推出自研芯片、AI泡沫、5G之争等,也看到Twilio进入牛市、Elasticsearch与Pivotal IPO等令人振奋的现象。这些令人眼花缭乱的事件与现象背后,反映了企业级市场在“难”局下的新动能和新变化。

尽管全球经济在2018年和2019年都不容乐观,但钛资本研究院认为这是布局企业级IT及服务创业的好时机。随着全球工业经济所带来的普惠经济效益进入瓶颈期,企业在降本增效的同时还要寻找新的具有普惠效应的商业和经济模式。特别是,2018年在企业级创业领域还出现了进入芯片的BAT“主次难分”、云计算“公私难分”、数字化中台“软硬难分”、ToB及ToC应用“B/C难分”的新趋势,这些都为2019年的半导体、企业IT基础设施、基础软件以及数字化应用等企业级创业和投资方向带来新的机会。

在2018年12月30日举办的钛资本“新一代企业级科技投资人投研社”在线研讨会第十期上,钛资本研究院研究员们分享了对2018的回顾和2019的展望,基本的观点是:危机中孕育的新机遇期已接近成熟,企业级市场的整体拉升指日可待,投资企业IT与服务创业的黄金机会点正在快速到来,在半导体、企业IT、数字化中台以及数字化应用等方向都有值得关注的创新创业机会。

数字化转型的“底座”已经形成

当前,全球都在走向数字经济。所谓数字经济或数字化经济,本质上就是在物理世界和物理经济的基础上,延伸出数字产品与服务,通过数字化运营来创造新的商业模式和经济模式。通过在数字世界中创建物理世界的数字映射,可以提供新的数字服务、形成新的数字产品,简单的理解可以是通过数字化运营提升物理设备的生命周期,复杂的理解则是把物理设备的数字映射、企业组织的数字映射以及消费者的数字信息连接在一起形成数字平台并引入数字金融服务等增值数字服务。

有关研究表明,数字化程度每提高10%,人均GDP增长0.5%至0.62%。在全球经济增长乏力情形下,数字经济被视为商业和经济的未来,是继工业经济之后的下一个具有普惠和规模经济效益的商业和经济模式。在未来的充分数字化经济中,企业最终将进化为以软件能力和数字化运营能力为核心竞争力的数字企业,数字企业是数字经济的主体。微软CEO萨提亚·纳德拉曾说过,未来的每个企业都将是软件公司。换言之,未来的每个生意都是数字化生意。

回顾ICT历史,从企业的电子化、信息化、数字化直到成为原生数字企业,这是一个一脉相承的过程。在每个阶段,新技术的兴起都经历了一个各种新技术思想百家争鸣和各种新兴技术供应商混战的局面,最终当整个ICT产业围绕几个新技术供应商形成“共识”的时候,就出现了所谓“工业标准化”现象,并围绕标准化的基础硬件出现了相对标准化的基础软件,进而形成了规模经济效应的产业生态。例如,微软与英特尔成为了PC工业标准化的“共识”、X86架构成为了PC服务器工业标准化的“共识”、IOE架构进而成为了基于X86服务器的基础软件“共识”,最终出现了信息化时代的经济繁荣。而在数字化时代的主要新兴技术是云计算、大数据和人工智能,而数字化时代的工业标准化对象就是企业数据中心。

自从2006年AWS推出第一个公有云产品后,云计算的模式就席卷了全球,特别是公有云对于全球企业IT市场形成为极大的冲击。从2006年到2018年的12年间,各类云计算技术进行了充分的混战、混合和融合,到2018年的时候已经出现了较为清晰的几大阵营:微软Azure公有云软件和AzureStack混合云软件、AWS公有云软件和AWS Outposts私有环境部署软件(2019年推出)、Oracle公有云和混合云软件、VMware SDDC私有云软件、阿里云的公有云和混合云软件、OpenStack派系云软件等。这些数据中心的云化软件已经取得了产业的共识,形成了数据中心云化软件的产业标准“共识”。

不仅是大型企业数据中心的工业标准化即将到来。对于中小企业来说,采用HCI超融合基础设施一体机建设数据中心,是比较理想的选择。在2018到2019年,HCI超融合一体机的工业标准化也将达到成熟程度,特别是以VMware SDDC为代表的超融合软件将主导中小企业和中小应用的数据中心标准化建设。

现在,在全球层面,企业IT的趋势是大面积采用公有云;而在中国,企业IT的趋势是私有云化和混合云化。无论是公有云、私有云还是混合云,一旦其云化软件形成了产业公认标准,都将导致企业数据中心的工业标准化。基于标准化云化软件的企业数据中心标准化,这是企业数字化转型的第一步,也是最重要的一步。企业数据中心的工业标准化是数字化转型的“底座”,而基于工业标准云化软件的企业数据中心建设将在2019年全面提速,形成规模化爆发趋势。企业数据中心又是数字经济的引擎,也是各种企业级新技术的采购方和集成地,正是这样买方市场的规模化形成,将托起企业服务创业的新势能。

数字化转型的三波技术“主升浪”

中国自2015年企业服务创业元年后,ToB新经济就滚滚向前推进,从“互联网+”到“+互联网”、从企业互联网到产业互联网、从IaaS、PaaS到SaaS,资本不停地接续一浪又一浪的新技术潮流,而后面的“小浪”还会“回流”影响和改变前面的“浪花”,形成了大浪中有小浪、小浪联合起来又迭代大浪的局面。这样的一种状态,将在2019年开始出现彻底改观。因为一旦出现企业数据中心的规模化工业标准化,新技术的第一波“大浪”变化就逐渐固化下来,形成整个数字产业和经济的第一波“主升浪”。

如果把整个企业数据中心看成一个基础“硬件”,那么接下来就是新基础软件的工业标准化,这就是数据、服务与应用管理的工业标准化。在这个层面,Kubernetes已经在2018年取得了容器编排调度的产业标准“共识”,而容器又是数字化应用部署的产业标准“共识”。因此,位于中间层的数据、服务和应用管理等基础软件,一方面要与下层的标准化数据中心对接,另一方面要与上层的标准化容器化应用部署对接,这就将出现新型的数据、服务与应用管理基础软件,这也是数字化转型的第二波可固化的“主升浪”。

随着企业数据中心的工业标准化,将出现三大基础软件的创业机遇:面向数据中心的数据管理、IT服务管理和应用生命周期管理。大数据与云计算几乎同时起步,但云计算其实是大数据的基础设施,因此在基于云计算的企业数据中心没有建设完之前,大数据已经经历过了泡沫阶段。进入2018年和2019年,随着云计算的全面成熟以及企业数据中心工业标准化的开始,数据管理将成为第一个大规模受益的新企业级技术。

随着企业数据中心的工业标准化,将看到IT服务和IT服务管理再次成为业界主流。Gartner预测,2019年,IT服务将成为全球IT支出的主要推动力,2019年市场规模预计将达到1万亿美元,较2018年增长4.7%。全球经济增长预期放缓,加上企业削减支出的内部压力,将促使各企业机构针对业务服务优化外部支出。在Gartner最近的一项研究中,46%的企业机构表示,IT服务与供应商整合是最有效的三种成本优化方法之一。在中国市场,将看到过去欧美所流行的数据中心和业务流程外包服务的大规模兴起。

随着企业数据中心的工业标准化以及位于企业云化基础设施之上的云化中间层软件的成熟,企业数字化转型将尝试下一阶段:数字化应用。同样还是Gartner的一项CIO调查:将数字化计划推进至扩展阶段的亚太地区首席信息官的比例已从2018年的19%上升至2019年的31%,这表明该地区的数字化业务正在趋于成熟,正在从初步试点迈入大规模应用。而2018年,亚太区数字化业务已到达临界点,47%的亚太地区首席信息官表示其所在企业已经更改了业务模式或者正在更改过程之中;40%的亚太地区首席信息官表示不断变化的消费者需求正在推动其业务模式的转变。

在面向数字化应用的开发、交付、部署和运维等生命周期管理方面,Kubernetes是“共识”的部署和运维标准。围绕Kubernetes的商业版本,将支撑起数字化应用的生命周期管理。数据、服务、应用等中间层的技术固化,这就是数字化转型的第二波“主升浪”。

数字化转型的第三波“主升浪”,就是工业化的数字应用开发,也就是传统企业开始具备大规模的数字应用的开发、上下线、迭代等能力,由此将催生各式各样的云化应用,也称为SaaS软件。基于大规模的丰富的SaaS软件,将真正形成规模化的数字经济。实际上,Gartner预测2019年,全球企业软件支出预计将实现最高增长率,达到8.3%。由于更加重视交付更好的客户体验,软件即服务(SaaS)将带动几乎所有软件市场增长,尤其是客户关系管理(CRM)。2018年,相比所有其它形式的软件增长6%,云软件的增长将超过22%。

综合而言:数字化转型将是全球和中国市场的企业IT主旋律;全球企业IT以公有云为主、中国企业IT以私有云和混合云为主,推进企业数字化转型进入第一阶段,即企业数据中心的工业标准化,这是数字化转型的第一波固化的“主升浪”,2019年处于加速成熟期;在企业数据中心工业标准化的基础上,企业数字化转型将进入第二波固化的“主升浪”,即以数据管理、服务管理和应用管理等为云化中间层的工业化基础软件管理,这阶段的企业IT趋势将是面向DevOps应用的aPaaS应用和业务中台建设,2019年处于重点投资期;企业数字化转型的第三波固化的“主升浪”,就是以应用为主的DevOps阶段,企业的商业模式发生重大或根本性改变,成为数字化服务企业或以软件为核心的新企业,2019年处于重点关注期。从全球企业IT的数字化转型进程来看,当前中国的数字化转型仍然处在初期阶段,而整个企业数字化转型将达到10年左右的时间。

企业服务创业的创新模式

钛资本所辅导的企业级创业公司,在2018年都经历了显著的业绩增加,企业IT基础设施和C轮企业基本能达到40-60%的增加,企业应用类和A轮企业基本能达到或超过100%的增长——总体没有出现滞长,增长是普遍现象。展望2019年,企业服务创业公司还有望展现茁壮增长,特别在中国市场面临历史性发展机遇。

首先,在企业数据中心的上游,2018年半导体产业出现了BAT重点布局芯片的现象。基本上BAT所有的芯片领域投资都围绕AI领域进行,而且更偏向专用处理芯片。芯片是打通整个ICT产业链的重要一环,芯片可以分为终端(边缘)芯片、云端芯片,终端(边缘)芯片与行业应用结合比较紧密(如手机、安防摄像头、汽车等终端),云端芯片分为训练和推断芯片。从BAT深度布局AI芯片后的逻辑,可以发现都在试图打通和优化“操作系统+处理器或者应用芯片+算法+终端+应用+云”这样一条完整软硬件产业链生态。

是否是BAT投资或者布局了半导体产业,就没有创业机会了?其实不然。以AI发展的要素:应用场景为例。BAT投资所覆盖的应用场景有限(即数据覆盖领域有限),无论是阿里的零售、金融、制造、消费场景,还是百度和无人驾驶、家居场景,或是腾讯的游戏、影音娱乐场景等,都不能覆盖到所有场景。因此,无论是终端芯片还是云端芯片,都有显著的创业空间与机会,以应用和市场驱动的创新将是中国半导体创业的主要机会,也是2019年值得关注的投资机会。

其次,在企业IT领域,2018年出现了公有云与私有云的融合,不再“公私难分”而是“公私一体”。无论是国际大厂诸如亚马逊AWS、微软、Oracle等,还是国内的阿里、腾讯,或是创业公司UCloud、京东投资EasyStack等,公有云和私有云技术都成为了企业数据中心工业标准化的技术之一。除了纯技术的企业数据中心外,带业务的云化企业数据中心,也是2018年的新现象。这方面,可以看到带业务的紫光云、带金融行业解决方案的金融云等。而传统传统集成商和ISV也全面拥抱云技术(云原生),用友、软通、文思海辉、中软等,都加入到企业数据中心工业标准化的大势中。

基于工业标准的企业数据中心,其周边生态则开始繁荣,创业者实现了收入的稳定增长、处于普遍不亏损、闷声赚钱的阶段,具有较高的性价比。这方面的创业方向包括:私有云平台、容器计算、分布式存储以及二级/云存储管理、软件定义网络、软件定义广域网、云安全、云灾备等。在企业数据中心工业标准化阶段,新机会还包括各类管理工具软件、新系统集成、CMP管理软件等。

第三,在云及边缘数据中心以及人工智能分析时代,企业数据资产的管理、分析和处理,都将诞生大量的新机会。Hadoop和Spark等传统大数据管理和处理技术将成为企业数据资产管理的一项技术而已,云原生架构数据库和数据分析技术正在推进整个数据管理技术领域的创新与进展。随着数据资产所基于的底层基础设施的变化,以及区块链等分布式计算需求的产生,新的或改良的数据库产品将出现,例如结合区块链技术的分布式数据库、结合金融技术的分布式数据库、结合实时流和时序事件的工业数据库等。

数据要全面嵌入业务环节中,从而创造业务价值。数据正在产品化和服务化,人脸识别就是一种新型数据服务。而数据中台则是新的企业IT技术形态,它既不同于数据库,也不同于数据中间件,而是结合了业务的数据中台,向上支撑DevOps及业务应用,又被称为aPaaS。以阿里中台为代表的中台,以及新零售、新金融、新制造等企业互联网应用的推广,都将让数据中台成为新的数据管理产品。

在中台或云化中间层的发展阶段,将出现“软件硬件化和硬件软件化”的创新创业机会,而且还将是技术驱动型的创新创业机会。这主要是由于整个底层硬件的变化,单机服务器被整个数据中心所取代,服务器机群被数据中心区域甚至跨地域范围的多数据中心区域所取代,这就是硬件的软件化,这就导致面向数据管理、服务管理和应用管理的基础软件形态发生根本性变化。而软件的硬件化,则是为了提高处理效率而推出软硬一体的专用或定制化中台。中台的技术变化主要是底层技术形态的变化所驱动的,并不主要由市场需求所驱动,因此将有机会出现技术驱动型创新创业机会。

值得一提的是,在IT服务外包方面,ToB型技术企业开始从销售软件产品向销售运营服务转型,例如从提供财务软件到直接运营业务流程外包,这是一种SO战略外包服务。类似例子,城商行联盟建立科技公司,为中小金融机构提供IT服务外包。实际上,由于供给侧改革造成了中国大型企业进一步集中,这为以云化工具为特色的外包服务提供了巨大的市场空间。

第四,腾讯的ToB转型是2018年一大热点,这说明企业互联网应用也就是数字化应用“第三波”正加速到来。所谓企业互联网就是企业对企业数据中心的直连,将不再通过电信运营商,而是通过云服务商的直连。企业与企业之间互联网络的加深,造就了消费互联网的另一面,其中将有很多新的技术与商业模式。从面向消费互联网的企业“+互联网”,到基于企业互联网重建商业模式的“互联网+”,最终是走向业务与IT结合、产业上下游的一体化。

在工业化的数字化应用阶段,不再区分ToB或是ToC的业务模型,因为由云服务商所兴建的企业互联网的大规模兴起,打通了企业与消费者之间的数据流通“高速路”,下游C端的用户价值可以快速传导给上游的企业,而上游企业的商业模式变化也能快速被下游消费者感知,从而形成真正意义上的ToBToC数据闭环,以及基于此的商业价值闭环。在真正的数字经济时代,没人会像今天一样,泾渭分明的看ToB还是ToC,甚至将不再有人提起ToB和ToC这两个概念。ToB的最好模式就是延伸到C端,企业服务的背后就是大量消费者的认同和满足,而C端的用户价值也可以传导到B端,提升B端企业的估值。

以上四大方向,就是2019年中国的创业服务创业主流和重点关注方向。当然还有5G、物联网、车联网、工业互联网等,这些都处于启动期或准备期。

创投圈进入理性阶段

2018年的AI泡沫、无人货柜泡沫、共享单车泡沫等,警醒了业界,技术创新不等于业务创新,新技术对于企业的改变是一个技术生态的联合作用,而不是单个技术的“英雄主义”。对于LP、GP和创业者说,经营现金流为王,在业务价值和资本价值中更关注业务价值,是企业级创投长期成功之道。

2019年需要强调经营性现金流的重要性。经营性现金流指的是企业从经营活动中获取的利润除去与长期投资有关的成本以及对证券的投资后剩余的现金流量。在共享单车等商业模式出现问题的时候,要反对在企业级创业领域出现“剪刀差”公司,即营收越高、亏损越高;也反对那些无法清场的模式,即把同类公司都拖跨或被收购;或是创业公司自身再成为投资公司的模式。毕竟整个企业技术市场是增量递进式发展模式,不会像消费互联网领域那样出现断代跳跃式的发展,而从创业公司转为投资公司也不符合企业发展规模。理性看待企业级创投,坚决反对各种资本和创业泡沫,这是钛资本对2019年中国企业级创投圈的基本观点。

对于2019年将出现的S基金、科创板,能否对整个一级市场和二级市场起到很好的补充效果,能否盘活各类资本的退出,还有待于观察。在风险投资领域的人民币基金与美元基金,都在2018年取得了各自的进步,无论是补充技术产业专家还是正视中国市场的商业机理,都让人民币基金与美元基金的观点趋同,这将有益于减少中国创投市场的泡沫现象。

值得一提的是新一代投资人或称为中生代投资人,他们主要是70和80后投资者,在近几年完成了多轮募资,所掌管的资金量达到了几亿到十几亿的规模。虽然这批企业级投资者进场的时间不长,但有可能在他们手里投出中国自己的IOE。

总体来说,2019年是危与机并存,“危”中的机会更大。在企业级服务与创投领域,数字化转型的三波“主升浪”逐层固化,将涌现大量的创新创业机会。以云化软件为基础的工业标准化数据中心,将成为未来数字经济的底座、核心引擎和主场,将引发大量周边生态的产业化。2006到2018年,仅仅是数字经济从“0到1”的起步阶段;2019年,数字经济从“1到N”的规模化发展阶段,才刚刚开始。一场巨大的数字经济“海啸”正悄然席来,企业服务创业的大时代,正快速到来。

2018-12-30

半导体处于整个电子信息产业链的顶端,是各种电子终端产品得以运行的基础,被广泛应用于消费电子、工业和汽车等终端市场。半导体在科技领域的战略地位作用不言而喻,特别是中美贸易摩擦之下,中国芯片行业被推到了风口浪尖上。

但过去十年,中国涉足半导体的投资者并不多,一是半导体创业壁垒高,二是普遍认为半导体投资的赚钱效应不高。据瑞士银行(UBS)公布的2019年半导体整体产业预估,2019年的年成长率将下降4.3%,而2018年产值预测将在4,730亿美元,结束自2015年以来年成长率每年提升的趋势。由于挖矿热潮的下降,导致内存销售的大幅下降,造成了2019年全球半导体产业投资趋保守。

但挑战总是和机会相伴相生,经过二十多年发展,尤其是近十年的高速发展,行业里出现了哪些新的机会呢?湖杉资本创始人苏仁宏从2009年进入投资行业,至今已有9年,半导体一直是他的主要投资方向。他于2016年创立湖杉资本,成功投资了晶丰明源、苏州敏芯、英飞源、猫王收音机、行者等半导体及智能产业链的高科技企业。创立上海湖杉资本前,他曾在华登国际担任合伙人,参与主导投资了大疆、矽力杰、上海海尔、聚辰、思瑞浦等企业,截止目前已有4家公司实现IPO/并购退出。此前,他曾先后任职于Semtech、华为、中兴,从事通讯、芯片的技术研发和市场工作。

苏仁宏在半导体领域探索的这9年,也是中国半导体发展最好的9年。在2018年12月举办的钛资本“新一代企业级科技投资人投研社”在线研讨会第九期上,苏仁宏分享了中国半导体投资的挑战与机会。

中国半导体投资的挑战

过去十年,涉足半导体投资的人并不多,普遍认为半导体投资并不赚钱,但还是有一些基金进行了尝试。这其中,有两类基金赚到了钱:一类是专注半导体产业链的基金,比如华登国际;另一类是综合基金里的个别项目。

半导体产业竞争异常激烈,只有跑在最前面的两家甚至一家公司能活得很好。今天半导体产业就更容易了吗?今天可能比原来更难。原因有几个:

首先,从宏观大环境看,移动互联、手机等大产业已经进入了成熟期,人工智能、新能源汽车等推动半导体发展的新兴板块泡沫过大。过去,山寨手机、数码市场曾经支撑起了中国的芯片公司,现在中国芯片行业开始进入大资本时代,参与投资半导体的资金量是以前的数十倍以上,这就倒逼芯片产业要进入细分时代,但细分时代也意味着创业更难。

其次,对半导体行业来说,人才非常关键。半导体产业链中,设备、材料、设计、制造、封装等行业都高度依赖海归人才,尤其是设计人才。这两年因为外部环境的原因,海外并购受阻,海归人才尤其是顶级海归人才受到更多特别的“关照”,给早期创业项目造成了更多困难。不只是人才,国外的半导体“墙”是全方位的,设备、材料、软件等半导体行业发展的关键要素都是以欧美为主。比如基站相关九成以上靠进口,没有基站就没有所谓的5G。当然,欧美也离不开中国市场,世界毕竟需要协作。

再次,下游大企业盈利的方式很多,而其中的硬件免费思维则压缩着上游利润空间。芯片行业作为上游行业,相对来说有一定话语权,但事实上还是要看下游产品。很多芯片产品同质化比较严重,真正有议价能力的芯片公司比较少,下游的话语权并不比上游少。

第四,目前很多地方政府大力发展半导体产业,纷纷设立了半导体产业基金,规模有数千亿。这是好事,但也带来了个别地方盲目、重复投资,部分领域投资过热的问题。

第五,半导体的产业链非常细分,这对大企业很有利,对小企业并不友好,尤其是产能、价格、交期方面,小企业并没有优势。

第六,退出难。资本市场对半导体并不特别优待,这两年半导体公司在A股上市并不顺利。A股要求三年成长期,加上排队以及中间或许突然暂停,加起来需要四五年时间,这对于半导体公司的周期来说非常困难。将要推出的科创板是否会对半导体有优待,还有待观察。在国外资本市场,因为中国半导体公司的私募市场估值比较高,资本市场的溢价空间又不高,也比较困难。而在并购方面,在中国市场做并购并不容易。创业者一般把公司当自己的孩子,不愿意被并购。因此,必须要找到好东家,由专业团队居中撮合,确保并购后1+1>2,创业者会更容易接受一些。

因此,在半导体行业做投资,因为估值太高了,如果没有高成功率就不可能有高回报。但事实上,半导体行业投资普遍成功率偏低,所以赚到钱的基金相对较少。

中国半导体投资的机会

困难和机会是相伴相生的。中国半导体投资的机会还是有的:

首先,国际半导体大厂处于加速整合周期,用整合来维持市场地位和业绩增长。比如英特尔收购了非常多公司,是因为它错过了移动互联网时代,不想再错过汽车时代,因此采用整合策略维持市场地位。此外,就是业绩增长需求。国际半导体大厂基本是上市企业,资本市场要求它们每个季度的业绩都有增长。而相对来说,半导体行业新的技术并不多,推动力大多数情况下并不是新技术,所以选择从整合入手相对容易。当然,整合也引发离职潮,促使很多人才回国。

而国内大厂由于市场仍处于高速发展阶段,空间大、赚钱的机会也比较多,他们会寻求半导体市场衍生产业的赚钱机会。因此,围绕着半导体大厂投资需求,存在着一些投资机会。

其次,国家大基金更多关注的是并购机会,特别在市场缺位的领域存在机会。其中一个非常重要的机会是人才。经历了二十多年发展,尤其是过去十年的高速发展,人才红利是非常显著的。单从数量上说,海归和本土半导体人才,十倍于十年前,而且本土的半导体人才已经成长起来了。资本的大量投入,激发了创业者的热情,市场给了中国芯片更多机会。

处于中国这个市场,本身就是最大的机会。中国大陆是近10年全球半导体市场规模增长最快的地区,未来五年的复合增长率将超过20%,远超全球平均3%-5%的复合增长率。虽然中国半导体的技术还不够强,但是市场足够大,增长足够快。经过市场反反复复的迭代,技术就可以进步。中国半导体的过去十年,走的就是这样的道路。例如,在手机行业,除了高通等企业,中国的半导体已经处于非常重要的地位。

第三,中国市场空间很大,但目前仍有许多做的还不够强的领域(也就是存量市场),主要是高性能计算、存储、高精尖、细分模拟等领域;新的机会(也就是增量市场)则主要在5G、AI、新能源汽车、硬件新物种等方面,有望将拉动半导体高速成长。

其中,硬件新物种目前还没有起来,因此最好的方式是先去支持硬件新物种,再回头来支持芯片,因为没有系统的下游硬件大规模推广就没有上游芯片的繁荣,并且下游的产值比上游的大,投资应先从下游开始,再往上游投。特别是,5G也会为产业带来一个很大的改变,将让移动互联网燃起第二春,而5G对半导体的拉动更多在手机领域。

新能源汽车在未来是相当大的产业,对中国半导体的拉动是显而易见的。因为新能源汽车的电子比例是原来的数倍、达到70%以上,而且是实现差异化最重要的依托。据国务院发展研究中心发布的《中国汽车产业发展报告》,目前中国新车汽车电子产品成本在整车成本中的平均比重为10%,轿车电子产品成本比重已达10%~25%,但世界平均每辆汽车中的电子产品成本占比达35%。

未来汽车的核心机会在于安全、互联、智能、节能。由此,为半导体企业带来四大发展机遇:智能化推动汽车中半导体的搭载数量和性能提升;新能源汽车对模拟器件需求旺盛;汽车智能化带来海量信息存储需求;汽车电子成为半导体新技术发展的驱动力。而自动驾驶目前还不是最好的投资时期,因为没有车的互联,就不会有真正的无人驾驶,即便在规则非常清晰的美国,自动驾驶还处在起步阶段。

AI层面有两个创新核心,即图像和语音。AI最大的创新是跟内容结合,使AI成为更有用的技术。AI边缘计算在等待新物种爆发,举例来说,湖杉关注的儿童机器人领域,行业的整体出货量已是去年数倍,还有很多新物种包括智能音箱等也值得关注。

物联网投资也不太容易,因为比较碎片化,而且技术门槛也不高,更多是系统集成的机会。随着BAT的进入,这个领域的竞争进入了另一个阶段。小场景还有一些机会,大场景的机会都是BAT的。这个领域的芯片机会不多,几个标准体系已经基本成型,但对传感器会有比较好的拉动。

总体而言,半导体领域的投资没有十几年的行业累积,以及产业链上下游的支持,获得收益难度颇高,只有持续专注,深耕产业链才更有机会。

对中国半导体未来的判断

未来前十大芯片公司应该都是系统公司,比如阿里巴巴、百度、小米都有自己的芯片公司。AI云端芯片肯定是以自研+大厂定制为主。至于中国互联网公司收购芯片公司的可能性,应该不是特别大。

未来十年,中国芯片产业链将重构,这是最大的整合机会。传统的模式已经越来越没有效率了。今后的世界会越来越扁平,信息流会越来越短,数据的传输效率会提升,也会带来新的应用模式,整个产业链条会发生重构,而产业价值重点是芯片、云、数据。

值得一提的是,中美贸易战之后,国内外和行业里都对知识产权更重视了,创业、投资要格外重视这个问题。

钛资本研究院观察

国际半导体大厂的人才回归中国,这在客观上提供了中国半导体产业的创业可能性。而随着国际半导体产业更加细化的分工合作,半导体的设计与生产制造剥离,也可以让半导体创业更加容易。我国已成为全球最大的消费电子市场,随着消费市场成熟和生产能力的提高,国际消费电子生产基地大规模向中国转移。我国也成为了世界消费电子产业的制造中心,全球50%以上的消费电子产品由中国制造。由于中国是全球最大的消费电子市场以及消费电子产业制造中心,这给中国的半导体创业提供了良好的环境。由于中国独特的产业链齐全优势,投资中国半导体就一定要注意市场驱动、上下游协调、系统性推进的策略,才有可能获得真正的成功。

2018-12-29

我们对AI是如何认知的?是曾经被封神的Alpha Go?是幻想中的无人驾驶技术?还是一串串密密麻麻的代码?总之,AI曾经是遥不可及、高冷且昂贵的。不过,2018年5月华为云提出了这样一个畅想:让AI走下神坛,同时也勾勒出了一个叫做“普惠AI”的愿景。

让人工智能技术变成像水、电、煤气一样的存在,有没有可能?华为云给出的答案是肯定的。

2018年,“普惠AI”从理想照进现实

华为公司预计,到2025年智能终端数将达到400亿,届时全球企业对AI的采用率将达到86%,企业数据利用率将剧增至80%左右。很快,一个AI会渗透进生活的方方面面和各行各业各个角落的现实即将达成。

当AI从实验室走到城市、走进企业、走到街头巷尾、走进每个人的家里,就需要它变得“高而不贵”。华为云认为,所谓“普惠AI”,最重要的就是让普通的行业从业人员也能利用AI人工智能技术,自助式把数字技术与本行业的流程结合起来,形成新的智能联接。而智能联接将驱动前所未有的大规模创新,基于智能联接的全新商业模式和应用将改变企业的运作模式以及产品和服务的消费模式,推动数字经济实现规模发展,最终走向智能经济。

2018年5月,在中国国际大数据产业博览会上华为云首次提出了“普惠AI”的概念。在华为云眼中,AI应该是一组技术集合,是一种新的通用技术,并不简单的是一个独立产品,更不是一个封闭的系统。AI同时也应该成为像电力、互联网一样的基本生产力,通过智能联接使得众多行业效率实现指数级提升,这既是华为云做“普惠AI”的出发点,也是未来AI应该有的模样。

随着华为云“普惠AI”概念的提出和实践,AI 技术已经开始向它应该有的模样慢慢靠近。

一个照进现实的例子,是华为云EI的展开。今年,华为云与北京市交管局合作,在海淀上地三街开展了利用AI技术实现信号配时优化试点应用。在部署了EI交通智能体解决方案之后,据第三方公司(北京世纪高通科技有限公司)评估报告显示,这条东西方向的京城最堵道路之一,如今平均延误下降了15.2%,平均车速提升了15%。或许每天往返于上地三街的白领们不懂AI究竟是什么,但他们对这条变得没那么拥堵的路产生了好奇。

同样,另一条没那么拥堵的路也落地深圳。深圳交警将华为云的EI智能体运用于城市交通管理中,在坂田9个路口采用人工智能技术,平均车速提升了17%,通勤时间节省了10分钟,一杯早茶的时间就这样,在不知不觉间被节省了出来。

2018年华为云的“普惠AI”,不仅照进了城市,也落地工业和医疗领域。在工业领域中,如北京三联虹普通过EI工业智能体进行生产数据的智能分析,成功释放了产线柔性化能力,从而让企业更好的应对下游的个性化需求,有效提升下游需求匹配率28.5%;在医疗领域,华为云EI与金域医学合作,在宫颈癌病理监测领域取得阶段性突破,敏感度(真阳性率)超过99%,特异度(真阴性率)超过80%。

过去一年中,华为云EI尝试超过200个项目,6-10月先后发布了交通、工业、城市三大EI智能体,这是“普惠AI”的方案之一。而这,也仅仅是“普惠AI”萌芽期的产物,2018年的它“才露尖尖角”而已。

2019年,“普惠AI”关键是人和技术

华为云的“普惠AI”与业界其它厂商所不同的是,它弥补了在迈向智能经济的过程中,AI技术的发展与行业落地之间的巨大落差。如何让AI高而不贵、让各行各业“用得起,用得好、用得放心”,如何与各行业的各种场景相连接,让AI成为智能经济的底座?这就要求“普惠AI”不仅是软件的普惠,也必须是硬件的普惠,以及工程化的普惠。那么,在这一过程中,人才和技术这块基石必然是绕不开的。

2018年10月华为全联接大会上,华为发布“全栈全场景”AI解决方案,对外展示了华为云“普惠AI”的另一种落地方式,即AI开发成本和门槛的降低,这意味着行业的开发者和从业者们可以站在华为云的平台上,跨过曾经的高门槛与AI对视。从前我们仰望AI,未来AI可以俯拾皆是。

华为云的“全栈”是从技术功能角度,包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈技术方案;所谓“全场景”则包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。其中,华为云全场景AI是软硬一体化方案,这也是华为云“普惠AI”的独特之处:包括基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片Ascend 910(华为昇腾9100)和Ascend 310(华为昇腾310);芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN;支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore;以及提供全流程开发服务(ModelArts),分层API和预集成方案的应用使能。

具体来说,比如华为自研的AI芯片Ascend系列基于统一的“达芬奇”架构,其好处是可以一次性开发算子、算力可扩展、一致的开发和调试体验、开发一次可跨各场景平滑迁移、超高带宽和极低时延以及可扩展的片上互联等。基于统一的达芬奇架构的Ascend系列芯片,可实现任何场景下,以最低成本获得最优性能。而在工程化方面,相对业界其它开发平台,ModelArts是更快的普惠AI开发平台,覆盖数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程,为AI应用开发提供一站式服务。

依托华为30年的技术积累,在华为云看来,AI并不高。依托华为云的“全栈全场景”AI解决方案,华为云想让行业从业者也能拥有同样的平台、站在同样的高度,让AI在开发、应用、调试等场景下变得不再繁琐。截止2018年9月华为云已经提供了45种人工智能服务、涵盖142种功能,再加上AI开发平台ModelArts、AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ,以及与线上体验一致的离线开发套件Atlas200等,形成了端到端工程化落地AI的普惠能力。

诚然,每一次工业革命都是技术转化为生产力的过程,也是先进技术不断扩展到普通人的过程,智能时代也不例外。随着AI的发展,所有的行业都将触及人工智能技术,华为云“普惠AI”的落地无疑将缩短这一进程。至少,2018年的华为云让我们看到,AI可以是街头巷尾的。(文/宁川)

2018-12-28

工业互联网能带给制造业什么样的转变?

近日,来自富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)的CEO特别助理、科技服务业务执行总监的吴仁杰博士,分享了几个工业互联网的降本增效案例。

吸嘴、烙铁,它们“命”都不是自己的了

在深圳某消费性电子产品生产车间,有一个表面组装流程正在进行,这个流程通过吸嘴来吸料,将微小零件贴装在电路板上。由于吸嘴很容易因为变形、破损、造成吸料不起,取料不正,识别通不过而抛料。所以一个小小的吸嘴,就决定了整个生产能力和生产成本的比值。

为了维护吸嘴的正常工作,从前技术人员必须每天检查,定期定量或者一天一次来清洗吸嘴。吸嘴平均工作2.5万次就要清洗,而通过工业互联网的吸嘴寿命预测模型,经过物理实验、数据分析、机器学习,排除掉其他可疑因素后,可以达到工作8万次才清洗。一个小小的改变,就降低了吸嘴保养工时、更换工时、节省了吸嘴库存费用、抛料费用,一共节省成本可达 66%,针对这家工厂,每月可以节省20万生产成本。

在另一个车间的焊接流程中,以前焊接电子元器件的烙铁坏了之后,常常没人发现,影响后续的焊接流程质量,造成产品不良率提升。而现在烙铁上安装了传感器,用深度学习工业相机,进行流程影像采集,搜集工业大数据,对烙铁头进行全生命周期监控预警,预测烙铁什么时候就要坏了,坏掉之前赶快维修,减少停机维护时间,产能提升18%,产品良率从97%提升到99.99%。

以上都是生产流程中,工业互联网的应用,而在制造工厂里面,还有一个共有的日常运营痛点:空压机(CDA)与冰机耗电量,占全厂系统耗电量的60%以上。虽然空压机与冰机的使用数据,已上传监管系统的数据库,但以前这些数据仅能呈现设备的实时使用状态,由管理人员再根据观察和经验,决定设备开启数量。现在通过数据分析建模,可以进行系统智能预测性调节,比如今天空压机根据整个产能,要开六台还是七台,降低额外的浪费。同时在设备保养上面,应该什么时候维修,都有精准的智能辅助,降低过度保养的浪费。

吴仁杰介绍了工业富联对于工业互联网的深度思考:工业互联网应该是工业+互联网,而不是互联网+工业,是以工业为本加上互联网的赋能技术,达到提质增效,降本提升。

工业大数据的价值再造

据吴仁杰介绍,工业富联投入了很多精力在自动化研发。工业富联各生产基地均设有自动化研发团队,经过多年研发积累,工业富联已具备自动化生产设备的软件开发、整机设计及自主生产能力。

此外,工业富联还在8K影像大数据、传感器、智能控制器、5G通讯网关、边缘计算服务器、高性能计算和智能数据中心等工业互联网的关键技术领域进行探索。比如8K影像大数据:8K是4K的4倍,是人眼的4.3倍。5公里外的一枚硬币,用4K可能只能看到模糊的影子;但用8K影像大数据技术,能把这枚硬币看得清清楚楚。这对生产制造商的作用尤其明显,运用海量的影像大数据对生产流程进行监控,可以提质增效,实现精益制造。

工业富联有超过6万台工业机器人,超过1500条的SMG线,超过17万台的模具加工设备,超过5000倍的测试设备,这些设备在生产制造产品的过程中,创造出来的工业大数据是非常惊人的。但通常制造企业非常关注数据安全,所以必须把数据所有者和使用者权限分离。

在此需求的驱动下,工业富联和UCloud有非常深入的合作。UCloud自主研发的数据可信流通平台“安全屋”,在保证数据所有权不变的情况下,让需求方获得数据的使用权,在确保用户隐私的条件下应用并发掘数据的价值。通过数据分析为工业制造创造价值,这也是工业富联最为看重的数据应用能力。

以人脑为模型的“雾小脑”

2018年11月,工业富联首度对外发布雾小脑概念,为传统制造业发展打开新的想象空间。会上,吴仁杰详细讲解雾小脑模式及潜在价值:大脑是用来思考的,而小脑要平衡学习跟动作。雾小脑是以人类后脑为模型,直接与天然传感器即五官连在一起。

雾小脑技术中枢是一个智慧控制体系,应用范围十分广泛。其以传感器为测量基础,以参数为测量依据,相对一般控制器,其水平更高、稳定性更强、精准性更强、响应速度更快,实现降本、减存、提质、增效。

长期来看,工业富联致力转型成为工业互联网的智能制造平台,把云计算、移动资讯、物联网、大数据、人工智能、网络平台和机器人技术结合起来,整合为一个垂直集成的科技赋能生态系统,并将向中小企业开放,以工业互联网平台,协助整个传统制造业转型智能制造。

制造业集体上云成潮流

对于拥有全球最大工业大数据库的工业富联来说,与顶级云服务商合作,是布局工业互联网的必由之路,以云计算作为基础设施,对海量工业数据的分析应用,以及工业人工智能的应用,无一能离开云计算的驱动。

实际上,国内众多的云服务商也在寻求与制造业头部企业合作落地云计算业务的机会。在“2017中国‘互联网+’数字经济峰会”上,腾讯董事局主席马化腾就特意提到了腾讯和三一重工的合作案例,他当时表示,与云技术的结合,甚至还能够改变传统企业的商业模式。阿里云2016年就和徐工集团签约共同搭建“徐工工业云”。2017年3月,阿里云又正式发布ET工业大脑,希望通过数据、算法对传统的工业生产线进行智能化改造。

除了巨头之外,UCloud作为第一梯队的云计算企业,也获得了工业富联的青睐。在本次UCloud用户大会上,UCloud正式发布了UCloudStack新一代轻量级IaaS平台,延续公有云简单易用的使用习惯,并能横向规模化扩展弹性扩容,实现快速交付,提高运营和管理效率。目前工业富联已经和UCloud在UCloudStack项目上展开深度合作。

工业富联认为,想要把工业互联网或者智能制造事情做好,必须具备ABCDE,A是人工智能、B是大数据、C是云计算能力,D是厂域经验,E是Evidence。而UCloud在2017年就提出了CBA(Cloud、Bigdata、AI)三位一体的发展战略,基于UCloud平台的云能力,提供大数据技术平台、AI、PaaS服务平台等。

双方在云计算基础设施方面的战略不谋而合,构成了双方合作的基础。而双方的合作,也将沿工业互联网的价值链的延展,汇聚数据、产品、用户等资源,打造先进的工业互联网平台,推进中国智造走向深入。