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2019-01-26

什么样的人能够成为中国优秀的To B科技领域投资人?钛资本创始人周鹤鸣提出了“中生代”的概念:即指具备扎实的产业和/或投资基本功、拥有对技术趋势和中国市场的解构/再重构能力、经历过技术小周期(即跨越新技术鸿沟进入广泛采用期)和项目完整投退历程的投资人。再过5年,“中生代”里或将成长出顶级投资人,业绩将成为其注解。

斯道资本投资总监张矩研究了已经经历完整投退周期的美国创业投资情况,通过历史数据分析认为,“中生代”的提法符合现阶段国内To B科技领域投资发展状况。基于这个理念,加上之前的行业从业经验、对行业的深度洞察,以及行业工作带来的资源积累,是成为优秀To B科技领域投资人的必要基础。在2019年1月份举办的钛资本“新一代企业级科技投资人投研社”在线研讨会第11期上,张矩以美国VC行业发展为参照,分享了对技术与经济周期中的中国风险投资“中生代”的机遇以及需要补充的功课等思考。

张矩拥有中美两国超过20年的高科技行业经验,是国内为数不多的兼具创业经验和技术背景的投资人。张矩曾经长期负责谷歌、YouTube数据中心架构及运维、数据存储和处理平台,对大型数据中心的构建和运维以及技术团队的管理有独到见解。归国后,他曾任Joyent中国区首席代表以及友友系统首席运营官,2013年加入光速安振中国创投任执行董事,2016年加入峰瑞资本任董事、早期及成长期项目负责人,对中美两国的企业IT和创业环境有着深刻理解。张矩专注的投资领域包括企业软件及服务、云计算与大数据、SaaS、存储和IT服务等,参与的被投企业包括青云和瀚思等。

资本的一些基本特性

在探讨风险投资历史之前,先分享一下资本在经济运行中的两个有意思的特性。

首先,考虑到货币的出现及其发展过程中,大部分时间里其主要功能是商品和服务交易中的中间媒介,“钱生钱”其实是一件相当神奇的事情。如果暂时把纯粹理论辩论和意识形态基础放在一边,用相对实用主义的视角来观察和解释,钱生钱,也即资本的增值(回报率)是社会经济学研究的主要组成部分。相当普遍的看法是资本的增值主要来源于时间成本和机会成本,但这只是资本在经济运行中作用的表征而非动因。资本和风险之间的作用和反作用是资本价格和回报的关键性决定因素。即使在剩余价值的理论框架中,劳动创造剩余价值,但是利润是剩余价值的货币转化结果,而剩余价值的货币转化过程会受到包括技术因素、市场因素、时间因素等等众多外部因素的影响。资本作为这一过程中的主要促进和平衡因素,其连带的劳动投入以及资源的稀缺性是明确的。总结讲,资本是劳动产生的剩余价值货币化的核心因素。

其次,为了准确衡量一个投资行为的表现,通常会参照标准资产定价模型(CAPM)来计算一个投资行为的资本成本,然后计算绝对回报率和资本成本的差值来作为衡量指标(活跃回报率)。虽然由于数据获取的可能性和客观性,针对标准资产定价模型本身的有效性有不少的争议,但是,标准资产定价模型在概念上明确引入了市场风险协方差的系数(β系数),用来反映投资资产和投资组合与市场整体的联动性。针对风险投资的资本成本的衡量,应该是所有风险投资基金在从事投资活动中的一个基本考量。根据过去二十年美国资本市场历史数据的回归计算,风险投资的资本成本大致在年化14%-16%之间。这一成本数据也是通常谈到的风险投资基金在存续周期内至少需要2-3倍整体回报的基准。鉴于中国资本市场的发展阶段和历史积累状况,并没有一个科学合理的风险投资的资本成本预估,这也是风险投资在整个资本市场中对于资本的吸引力还处于一个相对非理性状态的原因。

回顾美国VC发展史

在美国,VC早在二战以后就开始了。回顾美国VC发展史,有几个非常关键的时间节点和历史事件,导致了VC快速成长成为私募重要组成部分。

首先,二战后美国颁布了《中小企业发展促进法》,从政策和政府引导层面开始大力支持中小企业的发展。其次,在60年代末70年代初,美国金融监管领域对于投资人的财务责任有了重新的理解和定义:从以每一个投资项目的成败为主要依据,发展到以投资组合的财务回报为依据,这为早期风险投资的合理性做了清晰界定。

从70年代开始美国风险投资蓬勃发展,后来知名的IT企业包括Compaq、Intel、Microsoft等都获得了风险投资,属于第一代最成功的投资。1980年往后约十几年的时间,整个风险投资领域的回报变得相对较差。随着杠杆收购和对冲基金的大量产生,早期风险投资相对进入了沉寂的阶段。从80年代末期到1990年开始,信息技术和高技术企业的发展给风险投资带来了新一轮的发展机会。

从历史上来看,风险投资最早受政策推动,之后受技术发展等因素的影响,经历过蓬勃发展期,也有过沉寂期。其中有两个因素值得一提:

第一,是生产资本和财务资本的分离。随着工业化发展带来的生产规模化效应,将利润重新投入,用于生产规模的扩大性再生产,在经济扩张期是非常合理的。在这样情况下,资本的投入和回报呈线性关系。但是随着生产规模和需求发展之间的错配,资本的投入和回报比例一定逐渐下降。当大企业或者整个社会经济运行的一部分资本不再投入再生产中,而变成财务资本并剥离后,开始去追求其它投资以获取更高回报的时候,一部分资本就被合理化地应用在其它可能产生高回报的领域。技术的发展显然是可能产生高回报的领域之一。

第二,VC从业者的工作,是要解决技术发展以及一个创业企业发展早期所必然出现的资本市场信息极度不对称情况。即财务资本持有者很难知道新的技术发展趋势,而创业者也很难接触到资本持有者。所以VC从业者的主要使命就是解决这个信息不对称的问题。技术发展的信息不对称和资本的不匹配性促使了风险投资的出现。

但是VC的一个主要工作是通过投后管理来提升被投企业价值,最终获得高回报。国内VC在发展过程当中,并没有经历过类似美国70年代末到80年代初的沉寂期,而美国VC在这个阶段开始大量地参与到被投企业的日常经营活动中,通过各种方式提升企业的价值。现在,国内绝大多数基金的投后服务还限于两方面:一是整个投资组合里所有被投企业之间的交流;二是提供法务、财务、人事等辅助性增值服务。

从美国VC行业研究文献来看,国内VC的认知与历史统计数据之间也存在着偏差。例如:从历史统计数据来看,被VC投资的企业的高层管理人员的变动,要远高于没有被VC投资的企业(比例超过三倍),显然被VC投过的企业由投资者推动高层人员变动调整是大概率事件;另外,有VC参与的企业,其成长要远快于没有VC参与的企业,这主要是VC所带来的结盟性资源,包括VC所带来的上下游和用户以及非IPO的并购性退出资源等生态资源,都为被投企业带来了极大的价值。

美国VC投资人画像

在美国,VC在市场中有比较明确的层次。公认的第一梯队的VC有七到八家,包括耳熟能详的红杉资本、DCM等一系列基金。对于第一梯队和第二梯队的基金,学术界有非常完善的研究。从工作时间分配的比例来看,合伙人层面基本上是50:50的比例从事投资和投后管理;而从基金合伙人的教育和工作背景来看,70%左右为理工科背景,67%同时还有MBA学位,更为关键的是约37%具有创业经验,约40%曾为大公司高管,具有技术管理和商业管理等工作经验;从工作年限来看也相对较长,一般在从事VC投资之前有15年到22年的工作经历。

这些数据从另一个侧面说明,很难通过投资工作本身来获取所需知识和经验。优秀的投资人可能一年只完成三到五个项目,而这三到五个项目一般平均要7—10年才能完全知道结果,这是一个非常低频且长周期的工作,非常不利于经验积累和知识积累。这也就导致了对于投资人的背景、工作经验、经历等有较高的要求,因为很难通过投资工作本身来获取这些知识和经验,而投资的真正价值创造在很大程度上是通过把投资人之前的商业运营经验投入到被投公司而产生,私募资本也都是类似的情况。

对照美国VC的画像,当下提出中国风险投资“中生代”的概念,无论从美国VC的发展情况还是历史数据来看,都较符合目前中国VC投资行业的现状和发展方向。

技术周期与经济周期

2018年到2019年,是中国经济发展大变化的年代:一是经济结构不平衡和债务的积累,二是去杠杆的节奏问题,三是地缘政治特别是中美关系以及中国与其它发达国家贸易问题。这三重因素叠加而导致出现了经济周期现象。

虽然美国VC到80年代出现了一个显著的下滑期,和当时整体经济的发展下行期重合,但很多投资人都表达了一个共同的观点,即早期投资特别是以技术为导向的风险投资不应过度关注所谓的宏观经济周期:首先,早期投资的周期比较长,在7—10年的周期里试图预测宏观经济的发展,特别是所投领域的经济发展,相对比较困难;其次,所谓的宏观经济周期,特别是经济下行阶段,技术发展促进生产力的提高正是对抗经济周期或者是经济走出萧条的核心动力,因而以技术为导向的投资具有潜在的逆周期红利。

更为重要的是,对于技术采用周期的理解对于早期投资要比经济周期更重要。一方面,技术采用周期与经济大周期有非常强的对应关系,从历史上看几个比较明确的技术周期:从蒸汽机开始到铁路、汽车、互联网,每个大周期都是50年到60年的时间范围,显然技术大周期的初期对投资来说是可遇不可求。而对投资更有意义的则是在大周期内的技术采用周期(Technology Adoption Cycle),这个小周期内出现的是改良性、边缘性或者狭窄性的技术发展。不同技术采用周期所具有的发展特性以及周期内各个阶段中的特性,对风险投资来说更具有指导性意义。

大周期的表现形式有三个非常明确的特征:第一是技术发展导致了社会劳动力结构有非常大的变化;第二是整个经济的基础设施发生了变化,最明显的例子就是铁路、公路、电力和互联网;第三是当这些技术得到广泛应用时,人们的生产生活方式发生了明显变化。

从九十年代初到现在,互联网技术周期产生了巨大的机会,基本上所有的中国风险投资成功案例都是因为这个大周期——正好处于大周期的上升阶段,巨大的产业红利导致了成功的投资。再以IT为例,从七十年代开始普及到八十年代对生产力的影响达到瓶颈,再到九十年代因为互联网而使得IT技术普遍应用到各领域,产生了巨大的生产力提升。那么,何时会产生巨大的投资红利呢?当互联网变成基础设施的时候,因其所带来的巨大基础架构变化,将产生巨大的投资红利。对于小周期也就是技术采用周期,也有很多的例子,比如美国对于ATM机和POS机的采用就给创业企业带来了很多机会。不同技术因其特性和功能性的差异而有不同的采用周期,每个技术采用周期也有不同特性,从创新者、早期采用者到主流市场,这中间有巨大的鸿沟。这些对于判断在技术发展的哪个时间点进行投资能够创造更大的价值,有着重要的指导意义。

定义中国的风险投资“中生代”

中国风险投资前二十年的历史中,很多重大的成功案例基本上都源于商业模式的机会,而商业模式的机会通常来源于技术采用周期跨越了初期成熟性鸿沟达到了主流市场阶段而产生的红利效应,加上中国的人口规模和很多领域相对发展不均衡而造成的巨大的结构性红利。这些成功的投资案例掩盖了投资人对做风险投资某些所必备技能的匮乏以及整个行业性价值创造的误解,包括从业人员的技能和经验配比以及行业标准性操作模式等。

在中国前二十年的风险投资历史中,对于成长期特别是技术导向企业成长期阶段的投资,实际上可能没有大规模发生过,这个判断的逻辑依据是:

第一,此前,国内的技术采用周期有着非常明确的模仿性。因为国内基础技术发展的相对滞后性,很多技术的发展有非常明确的可参照路径,通常都是在技术得到验证之后再投资,之后的发展基本上就快速变成了后期投资,即规模性和最后退出前的过桥性投资。而真正非常专业的技术成长期投资的经验积累和人员成长则相对比较匮乏。

第二,技术采用周期内的发展,与企业发展环境的稳定性非常相关。任何一个企业采用一项新技术,预期的学习成本和采用的成本都不可逆,这对于企业来说都是相对较大的投入负担。如果企业的经营环境不够稳定,则对于新技术的采用不利。过去的会计电算化、引进外资企业、学院技术的产业化等政策性引导,产生了现在绝大多数的国内IT企业巨头,基本上都是政策性引导形成的,而不是纯粹从技术采用周期走出来的企业。

投资人有三项非常基础的素质,都需要很长的养成时间:第一项能力是对大趋势的敏感和理解力,即当听到一个新技术发展的时候,能够看到这个技术带来的潜在变革和潜在效益,也就是从起点A想象到终点B的能力;第二项能力是看清从起点A到终点B的发展过程,这个能力的来源于对于技术发展过程以及商业运营活动参与的积累,也就是必须要经历过很多公司的发展过程、参与规划过很多公司的发展路径;第三项是处理不确定性的能力。早期投资本身具有太多的不确定性,而最大的不确定性来源于未知的不确定性。

当技术导向的早期风险投资逐渐发展成为真正的价值回归和价值创造范畴之内,对于投资人的要求也逐渐吻合钛资本创始人周鹤鸣多次提到的“中生代”画像。在“中生代”框架下,充分发挥之前的经济积累和行业洞察以及资源积累,是成为潜在优秀的投资人的必要基础。

技术小周期中走出自己的路

中国的风险投资差不多从2005年开始,人民币基金在过去五到十年中的发展非常迅猛,人民币基金的投资额度约是美元基金的五六倍的水平。在开始的时候,人民币基金更多参考美元基金的投资逻辑和投资风格,但在最近几年因为中国互联网经济特别是移动互联网经济的发展和巨大成功对投资风格产生很大的冲击,所以人民币基金未来将形成自己的风格,并且可能与美国投资风格有较大的区别。

在国内的企业IT市场上有这么两个现象:第一,长期以来,中国的技术产品实际上在市场上缺乏定价权,而缺乏定价权的结果之一就会产生劣币驱逐良币现象;第二,从大的经济形势和经济环境来看,将会像日本和韩国那样形成大型综合性企业主导经济领域的现象。这两个现象其实会在比较长时间,决定人民币基金对于技术投资,在“募投管退”所有阶段所采用的方式、方法与方向上,与美国VC有较大差异。

美元基金由于在中国To C领域的成功而获取了巨大收益,但从To B的角度看来,即使有美国的知识储备和可参照案例及相关研究,在中国也缺乏成功的投资项目案例。所以,人民币基金必有机会形成自己的风格,甚至超越美元基金。此外,中国的环境与市场有自己的特点,业界普遍认为AI和生物科技将是下一个对整个社会基础架构造成深远影响的技术,虽然中美都在投这两个领域,但最终中国这两个行业的演变也一定与美国市场形成较大的区别。

那么,在国内面对在海外还没有得到应用的早期性技术时,投资时有哪些需要注意的呢?

第一,要尽最大努力理解中国的经济环境。首先,整个产业发展的可预测性较低,政策的影响会比较大;其次,从某种程度上说,因为涉及到不同的所有制体系,再加上知识产权保护情况,将导致先进技术特别是前瞻性技术一定程度上遇到非技术性竞争。每年,世界银行、IMF都提供国家竞争力分析,其中有不同国家经济环境对于技术的友好性的阐述。

第二,在不同的地缘政治下,经济大环境往前发展需要保持良好的兼容性和开放性,但也要注意中国市场的独特性。中国对于新技术,特别是具有国家发展战略意义的新技术的使用,有着非常良好的环境。总之,最重要的就是一定要理解中国特有环境下的技术采用周期的特性。

回到技术采用周期的关键性驱动因素。例如5G处于国家战略层面,对中国企业可能带来的机会、发展的速度和发展的规模,有大比例的可能性比美国更快、更好。

钛资本研究院观察

中国风险投资“中生代”是时代的产物,也是应运而生的一代。在近几次全球性的技术大周期中,中国的技术及技术投资产业都处于跟随状态,相应也导致缺乏催生相应专业技能的环境。在整个中国的国家层面,经济要从粗放型走向精细化运营;在技术产业层面,要从跟随型创新走向原创型创新;在技术投资产业层面,也要从技术大周期的初期运势型走向中后期的职业化运作型。而“中生代”就诞生于这样一个“小江小河”的时代,“治大国如烹小鲜”正是这一时期的鲜明特色。正如业界近期经常讨论的,“风口上猪也能飞起来”,那么风口变小了,猪还飞得起来么?这个时候,是否需要职业的“工程师们”“建高楼”“造飞机”,让创业者们站的更高、飞的更远?这就是中国“中生代”风险投资者的使命,他们将承上启下、融合中美、继往开来,以“农民工”和“码农”的姿态,一块砖、一行代码等码出一个真正的技术经济繁荣大时代。

2019-01-25

钛资本创始人周鹤鸣近期与业内相关人士进行了交流,就2019年中国云计算市场趋势发表了观点,略加文字梳理记录如下:

19XX~2012年

故事先回到十多年前,那时IT的核心还是IOE(IBM、Oracle、EMC),周边是围绕核心的生态合作伙伴,做应用、解决方案、服务,使用者主体是政府和大中型企业。核心和其生态合作伙伴算得上真正的精英,住在老城区。

而草根就是2000年后做互联网的这帮子人,他们没钱买IOE,只能选择“x86+Linux”这样的硬软组合。intel的x86服务器相对Unix小型机来说,基本上就是草根了(对企业级客户),Linux也有大量的开源,但是要自己修补bug,开发新功能,但是能少花钱。

草根中有个有志气的娃,叫Amazon,整了个东东叫AWS,他当时住在通州,老早就大放厥词,说首都今后会迁到这里来,这里才是新城。CBD喝咖啡的IOE们笑了笑。大概2013年前后,AWS正式跟IBM掐架,让另外一个草根阿里巴巴觉得时机到了,于是把大旗也竖了起来,老城区和开发区的人都被惊动了。他们就是第一代成功逆袭的草根。

也就是在2013年前后,有两个明显的趋势:一是技术的升级换代态势呈现,源自互联网的分布式架构开始对垒传统架构;二是虽然没有正式的书面文件,但大家都能感受到国家政策在鼓励自主、可控。在这样的政策促动下,叠加上技术升级的时间窗口期,直接的结果是逐步腾出了一个待升级的市场。

2012年~2018年

更多的草根进入开发区做创新,老城区的人说,你那点新技术,要整我也能整。但就是没动手。时间又过了两三年,老城区的人偶尔和开发区的人在一个酒桌上碰上了,还是那句话,但还是没动手。再过三年,开发区经过五到七年开始慢慢成形了,市场教育也初步有了效果。不仅仅是比较前沿的客户,连比较传统的客户也在考虑用新架构的产品。这时候老城区的人想动手,从头开始做创新,已经来不及了。开发区已经成形,老城区也开始考虑如何升级换血。

2018年~2020年

大的产业集团看到了这个趋势。从2018年下半年开始,钛资本陆续连接了老城区的好多大土豪(产业集团),他们表露出产品升级、迭代的需求,并希望通过资本的手段快速实现。

同时,开发区这边也出现了新的情况:企业跟人一样,鸡血打个三到四年是可以的,打到五到七年的时候,好多的创业者就免疫了。创业者会进入新常态,对诉求、目标有一些调整。说直白一点,就是会开始疲惫并懈怠,因为毕竟可能只有极少量的开发区成员能冲出来自立门户,绝大部分再往后走,可能都会成为小老头公司。

Why 2019?

为什么发生在这个时点?往前推两年,老城区与开发区,彼此之间融合的痛点、结合的基础面还没那么充分,云基础架构,老城区和开发区经历5-7年分化期,差不多到了分久必合的时点了。

大的趋势是,中国的市场是存在的,而IOE在逐步退出这个市场。再加上国际之间的形势和政治层面的考量,新一代的硅谷技术公司,对中国市场的期望没有老前辈那么大,只把中国市场看作区域销售,基本没有扎根在中国发展的预期。中国市场上与云相关的IT基础架构,基本上要靠新一代的国内公司作为主体来填补。我们相信,这个填补很大部分是要靠大的产业集团来承担的。

至于上市公司是否会成为产业买方主体?我个人还需要再观察下。初步判断,他们的痛点还不够痛。出于维护市值、管理的需要,上市公司往往会比较短视,会收购一些能在短期内帮助他们填补利润的标的。这样的诉求面对技术类项目的成长现状,往往是鱼和熊掌无法得兼。此外,上市公司的可腾挪空间也不像大的产业集团那么大。

融合的姿势可能是怎样的?

通过钛资本的数据和实践观察,大的产业集团基本会避开开发区的“头部”项目而更愿意选择第二梯队的项目。头部项目一般议价偏高,不太符合他们的诉求。而第二梯队的项目,在产品、技术上有自己的特点,可能只是在商业落地上还没有做得太好。

开发区的企业如果有机会冲出来,独立于江湖,当然最好。但以被收购退出的创业,也完全没必要定义为失败,它也完成了自己的阶段目标。随着开发区与老城区结合,随着更多资源的注入,让企业开始另一阶段的发展,从产业角度看是好事。

现在兼并、收购的关注点,基本在与云相关的基础架构。我们相信,随着时间推移,与大数据相关的、与人工智能相关的,特别是偏底层技术的领域,我们也会看到兼并、收购条件的逐步成熟。

2019年钛资本会加大在这方面的投入。既然我们是投行,连接创、投,连接产业,融合和升级是钛资本要扛下的责任,尤其在企业级科技领域。

END.

2019-01-24

IT服务工程师坐在电脑前,打开中央控制界面,敲击键盘上的几个键。几分钟内,分布在西交利物浦大学(以下称“西浦”)南北校区的100多台公共区域电脑,同步完成了软件系统升级。“VMware虚拟桌面平台采用了颠覆性的技术,使我们彻底摆脱了传统模式带来的IT运维压力,不但提高了IT部门的管理工作效率,同时也给师生提供更加良好的桌面服务。”西浦管理信息技术和系统(MITS)办公室主任冯旭东评价道。

这是VMware Horizon在高校的又一次成功应用,通过虚拟桌面基础架构(Virtual Desktop Infrastructure,VDI)和应用虚拟化平台调配虚拟或远程桌面和应用,精简管理并轻松为终端用户授权。VMware Horizon 实现桌面虚拟化和应用虚拟化转型,从根本上转变了传统的 VDI,能够以更低的成本提供更高的简便性、灵活性、速度及扩展能力。相较于传统解决方案,VMware Horizon将完成设置并开始运行的速度提高30倍,同时将成本削减高达50%。

2018年12月,VMware发布了Horizon 7.7版本,这是继2016年2月发布Horizon 7.0版本以来的最新更新。Horizon是VMware桌面虚拟化产品,2008年VMware发布了第一代桌面虚拟化产品View,后更名为Horizon。经过十年的技术发展,VMware Horizon桌面虚拟化技术已经成熟,并不断增加对新技术的支持:在Horizon 7.7中增加了对最新苹果和安卓OS、Windows Server 2019、vSphere 6.7 U1和vSAN 6.7 Update 1、VMware Cloud on AWS等的支持,以及IPv6环境中的Skype for Business和对GPU虚拟化的增强支持等。也就是说,Horizon可以不断扩展像高校这样创新型组织的技术“地平线”。

创新的IT好管家

西浦由西安交通大学和英国利物浦大学合作创立,是中国第一所拥有中国学士学位和英国利物浦大学学士学位授予权的中外合作大学。自2006年建校以来,西浦就被喻为“中国高等教育改革的探路者”。

近年来,随着学校的快速发展,西浦师生人数不断增加,科研课题、教学活动、实验、研发等项目也大幅增长,这对学校网络服务的需求水涨船高,让IT部门的运维负担越来越重。人工维护负担重、效率低下,同时学校内部电脑使用体验较差、故障率高,还存在电能消耗高等问题成为了西浦IT的主要挑战。VMware提供的Horizon VDI解决方案能够交付、保护和管理虚拟桌面及应用,同时还可控制成本,确保终端用户随时随地使用任意设备开展工作。

“在‘虚拟桌面’平台启用之前,当某个机房的电脑出现问题,需要派工程师跑到现场,逐台排查、维护。”冯旭东表示,“而现在,真正实现了‘一键操控’,师生们无需等待,用户体验得到大幅提升。运用VDI技术,我们就可以在服务器端给每位老师专门开一个空间,按照老师要求的教学环境配置好。这样,当老师在校园的任何一间教室打开任何一台电脑,都能登录自己的虚拟桌面,点击链接进入自己的教学环境。”

根据西浦桌面支持团队负责人潘莉老师提供的数据显示,87%的师生认同安装虚拟桌面系统后的电脑“更快、更便捷、更稳定”。西浦首批100多台接入Horizon VDI的电脑位于全校公共打印区、图书馆查询区及南校区计算机实验室的电脑,而这只是该方案的一个开端;在未来,Horizon VDI将会在全校超过3800台终端上运行。

VMware Horizon还帮助“全国深化创新创业改革示范高校”武汉工商学院应对多种数字化终端的挑战。自2002年创建以来,经过十余年的建设,武汉工商学院在快速发展的同时,也面临着来自IT运维与安全的挑战:第一,桌面环境种类繁多,采用传统资源准备方式会导致应对需求响应速度慢、资源使用效率低下的问题;第二,学校专职IT运维人员较少,系统功能不能充分发挥,导致运维效率较低;第三,系统运行速度缓慢、易发生故障、修复速度慢、导致师生满意度不高;第四,虚拟资源中心的整体安全性有待提升。

VMware提供了VDI虚拟桌面技术构架以及vSAN超融合基础架构解决方案,为武汉工商学院构建虚拟资源中心基础平台。该方案部署简单、灵活高效,可解决桌面服务问题,同时VMware提供NSX网络虚拟化和安全性平台解决方案,对未知病毒和攻击进行快速隔离的能力,能够将损失降到最低,有效保护虚拟资源中心。武汉工商学院实验教学中心负责虚拟化项目的统一建设,该校虚拟资源中心至今已经上线1000个并发用户,VMware的虚拟化技术不仅巩固了安全性能,同时提高了高校内部网络设施的效率。

武汉工商学院实验教学中心主任颜爱国表示:“目前虚拟资源中心服务器虚拟化环境有87套软件在运行,承担了4个学院、20多个专业的实验教学课程。桌面虚拟化已使用13间机房,三个分中心都已使用,承担6个学院、30多个专业的教学任务。真正意义上实现了实验教学资源集成的信息化。”

统一的数字化工作空间

在使用VMware Horizon之后,高校的信息和资源系统真正实现了打通,同时也降低了IT运维的压力,并提升了整体安全性能。不仅如此,VMware也将工作空间在云端实现了打通,这依靠的就是VMware Workspace ONE。

现在大多数师生使用的高校内部的电脑已经开始采用Windows 10系统,而VMware 可以为这些电脑提供开箱即用的体验:拿到新笔记本,打开电源,以授权身份登录 Windows 10系统;然后Workspace ONE就会自动调配Windows环境,安装需要的软件、配置邮箱、设置Windows安全策略等等。所有的动作都是自动完成,等待一段时间后,整台电脑就配置好了一个新的工作环境,可以开始使用了。

Workspace ONE 主导的 Windows 调配不仅仅安装了指定的软件,也会设置企业安全策略,并且为用户提供个性化的设置。除了新电脑的安装,Workspace ONE 也提供了电脑的恢复操作,一旦授权用户的电脑发生硬件损坏或丢失被盗,换一台电脑后就能通过开箱即用功能,不仅能够恢复电脑的标准配置,而且 Workspace ONE 会把记录下来的个性化设置也进行恢复,包括额外安装的软件、设置的桌面环境等等。这样授权用户可以在很短时间内就可以获得到与以前一模一样的Windows桌面,快速恢复工作。

Workspace ONE支持Windows 10安全基线 (Baseline),提供了主流的安全基线模板,如Windows 10 Security Baseline 和CIS Benchmark。通过基线这一功能,管理员只需要在现有的模板基础上做出一些小修改,就可以快速创建一个企业和组织适用的安全配置基线,然后把这条基线部署到所有的 Windows 10 设备上去,极大简化了 Windows 10 电脑的安全配置,并且尽可能地减少了电脑设备上的安全漏洞和隐患。

新一代跨云管理架构

顺应用户多云平台的趋势,Horizon 也提供了跨云的管理架构,通过一个控制台界面就可以管理所有的Horizon云或本地部署。现在,企业可采用多种Horizon架构,满足不同部门的业务需求,兼顾采购和运营成本。

目前VMware总共提供了2种Horizon交付形式:一种是Horizon 7 现场部署,即由用户选择在自己的数据中心或 VMware Cloud on AWS云端部署的Horizon 7,用户对Horizon架构有完全的掌控,需要自己负责Horizon环境的日常运维;另一种是Horizon Cloud Service,由VMware提供Horizon桌面云服务,Horizon环境完全由VMware来管理和运营,为用户工作负载(虚拟桌面或托管应用)提供IBM Cloud和Microsoft Azure两种运行平台选择。

在Horizon 7.6推出了Horizon Cloud Connector,一个运行于用户私有云环境的虚机,以连接现场部署的Horizon 7环境和Horizon Cloud云端管理平台。同时,VMware也提供了云端的Horizon Cloud管理控制台来统一管理Horizon混合云中的所有资源,仪表盘上可以看到用户Horizon混合云环境中所有的资源模块。

VMware Horizon 7通过运用JMP技术实现即时交付,其云计算单元体系结构可以进行扩展,引入一系列以安全性和策略为中心的强大功能,同时专为数字化工作空间构建和优化的Blast Extreme 显示技术,让用户在成本降低的前提下更快、更安全,更灵活。而VMware Horizon 7.7新版本加入了更多的新功能,特别是改善了兼容性,对管理控制台进行改进、增强扩展功能、提升安全性及可靠性,并增强了用户体验。

基于vSAN超融合基础架构技术、NSX网络虚拟化技术、vCloud云计算调配和管理平台、Workspace ONE集成式数字化工作空间平台以及定制个性化的云服务目录,山东聊城大学建设起了智慧校园云平台,拥有统一的资源平台、管理平台、访问登陆门户等,软件系统的发布时间从以周为单位大幅缩短到最长1-2小时、短则几分钟,学生们则借助Workspace ONE数字化工作空间随时随地学习,响应速度快、访问流畅,学习效率大幅提高。

广西招生考试院也部署了VMware VDI解决方案,包括vSphere服务器虚拟化以及 Horizon 虚拟桌面及应用平台。当高考阅卷、成人考试阅卷等业务高峰到达时,广西招生考试院的工作人员可以通过VMware虚拟系统,快速部署相应数量的虚拟桌面,进行统一配置,并发放给阅卷老师使用;阅卷工作结束之后,这些虚拟桌面又能够快速回收,将电脑原有桌面恢复,以供日常办公使用。百年大计、教育为本,现代桌面虚拟化技术正在保障像广西招生考试院这样组织考试、选拔、录取人才的重要机构,在教育行业中发挥着重大作用。

VMware CEO Pat Gelsinger在近年来的VMworld上不断强调VMware的愿景与策略:通过数据中心现代化、公有云集成、赋能数字工作空间和新型安全,在任何云、任何设备上连接任何APP,也就是用软件定义业务和软件定义IT的方式帮助企业完成数字化转型。进入2019年,普华永道宣布试行员工错峰在家办公的工作模式,这无疑是虚拟桌面和统一数字工作空间让更多创新型组织看到:快速分享及获取资源、优化IT运维效率、提高安全性的最佳手段就在云端。而与VMware这样不断创新的技术厂商合作,则可以确保技术投资、不断延展创新的技术“地平线”。(文/宁川)

2019-01-21

根据Wikibon对2018/2019全球云市场趋势的分析,在企业上云的过程中,云计算越来越根据企业的“数据重力”汇聚。企业源源产生不同类型的数据,数据聚集在一起就形成了“数据重力”。随着企业数字化转型的深入,“数据重力”将影响未来几年企业数字化平台选择。

从传统ERP、财务等关键性经营性数据和MES生产制造等关键性生产数据,到研发、开发、新业务拓展等创新型业务数据,再到物联网、营销、电商等边缘和外部连接数据,以及GDPR等各国数据法规遵从,企业的数据中心基础设施需要一个能够满足多样化“数据重力”以及“数据重力”飘移的多云架构。

POWER9芯片及系统软件就可以满足这样一个以“数据重力”为规划依据的多云平台,满足企业数字化转型之需。2018年全线发布的浪潮商用机器的K1 Power服务器系列及虚拟化和云化解决方案,在一个芯片架构下就可实现从物理机到多云/混合云的多种云平台形态,满足企业纵向(核心应用)和横向(云化应用)的扩展需求,适配以不同“数据重力”区所牵引的数字化转型。

“数据重力”效应显现之年

早在2010年的时候,软件工程师Dave McCrory就发表了一篇著名的博客,提出了“数据重力”的概念。

所谓“数据重力”,指的是数据与应用之间的相互吸引,就像地球重力定律那样。当一个APP应用积累了足够多的数据时,就会吸引相关的APP应用也来共享数据红利。例如,一个电商APP积累了海量的商品、商户和消费者及消费数据,那么这些基础数据就会吸引来金融APP、物流APP、内容APP甚至旅游APP、健康APP等各类APP,而各类APP又再次在基础数据之上产生更多有增值价值的数据。

大数据专家涂子沛曾指出,数据是智能社会的土壤,土壤不像黄金和石油那样越用越少,反而是越用越多。例如,在数据分析、人工智能和物联网时代,一辆智能汽车一天产生的数据就可以达到10TB,数据处理就需要几百台服务器一周的时间,更不用说大量智能机器设备每天都在源源不断的产生数据“洪流”。2019年,随着企业数字化转型程度的不断加深,企业数据将大规模向云计算架构迁移,在迁移过程中将形成云上的“数据重力”区。

云上“数据重力”区的出现,一个原因是数据的“重量”过大,而导致无法低成本地流通。这涉及到网络延时、吞吐能力、传输时间和成本等多种物理因素,因此AWS甚至在2016年推出了一个名为Snowmobile的大卡车。当时AWS是这样解释的:通过网络转移1EB的数据大约需要26年,而用十辆Snowmobile卡车可以将传输时间降低到6个月以内。而当2006年推出AWS时,当时还几乎没有EB级的数据量,但到了2016年的时候,EB级的数据量却很平常。IDC预测,全球数据总量预计2020年达到44个ZB,中国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。

当然,另一个更为重要的数据“重力区”则是法律法规因素。2018年,欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)出台;2019年初,中国的《电商法》也开始正式实施。这些法律法规都加强了对数据主权和数据隐私保护等,其中的一个重大影响就是数据不离境或就地处理。

由于不同“数据重力”区的快速形成,同时也需要寻求数据连接和分享的方式,企业因此迫切需要不同的云化架构支撑。但在国内云市场,企业上云面临着“乱、贵、繁”等诸多困扰,甚至部分企业盲目跟风上云,而缺乏对未来发展的统筹规划。解决企业上云难题,根源在于解决基础架构上云的难题,或者说打造支持上云的基础IT架构。

2018年,在云化架构领域,基于POWER9芯片的浪潮商用机器服务器系列表现深得业界关注:其产品家族涵盖面向纵向扩展以及横向扩展的两大系列服务器,全面支撑云计算、大数据、人工智能等应用以及向云迁移的关键业务,特别是适合不同“数据重力”对于服务器和云架构的要求。

Power云化有何过人之处?

首先,POWER9芯片是针对数据密集型工作负载的全新设计,是目前具有最先进I/O子系统技术的处理器,具备NVLink 2.0、CAPI 2.0和New CAPI三位一体的硬件加速优势,大幅提升加速效率同时还面向加速器件、异构综合器件开放。POWER9内置的GZip硬件加速模块,不仅能够极大地提高大数据分析平台的数据传输效能,也使得数据压缩和解压缩性能提高了440~740倍。针对分布式大规模机器学习,基于POWER9技术可以实现多种领域中不同算法近10倍的性能加速。而POWER9芯片具有14层80亿个晶体管,核心数据库运行在POWER9高速平台上能达到每小时200亿笔,即每秒钟处理5~60万笔数据,相当于“双11”的峰值。无疑,基于POWER9的服务器是“数据重力”区的超级承载平台以及高速数据“交通枢纽”,可通过更高效的纵向扩展及横向扩展化解“数据重力”及其飘移。

浪潮商用机器的K1 Power E系列企业级服务器,以高性能、高稳定性与纵深扩展定制服务适配企业数据密集型关键业务,可满足关系型数据库、内存数据库、关键应用负载、一体化业务及OLTP/OLAP混合应用,可满足金融、电信及互联网、政府和制造业等对超高业务稳定性、巨大数据吞吐、高数据一致性、频繁的并发访问能力和要求。而K1 Power S和L系列以及基于OpenPOWER9的FP系列为横向扩展服务器,面向AI、大数据分析、分布式数据库、内存计算、GPU数据库等新兴应用,满足分布式数据库、大数据分析、内存数据库等新型数据应用以及AI、搜索引擎、大数据分析等计算和存储结合的场景。

值得一提的是,在“数据重力”下所出现的云化架构,目前分化为两大领域:分别是针对底层计算资源管理的虚拟化,以及面向上层应用的容器化。其中,虚拟化主要针对稳态应用,广泛运用于数据库、应用套件、中间件、自研应用等各类企业场景,关注稳定与优化;而容器化则主要针对敏态/无状态应用,适用于Web服务、DevOps、微服务、一次性业务等,关注快速交付和业务敏捷。而无论是虚拟化还是容器化IT架构,现在都在走向融合的云交付方式。

浪潮商用机器K1 Power系列服务器提供了7大云化技术,可交付系列云端解决方案。其中,7大云化技术包括:支持机器间可在线移动资源的Power Enterprise Pool企业资源池、机器内可在线移动资源的LPAR逻辑分区、机器内动态共享资源+机器间在线迁移应用的PowerVM虚拟化、无缝支持开源KVM虚拟化的KVM on Power、面向管理员的易用云平台PowerVC高级虚拟化管理平台、融入云生态和协同创新的高级云管平台、更快更强的容器平台Docker on Power。而系列云端解决方案则包括物理基础架构、虚拟化和操作系统、IaaS/CaaS基础架构云、高级云管平台以及多云/混合云解决方案。

Power Enterprise Pool企业资源池技术可以说是纵向计算资源扩展的“神技”,为Power高端企业级服务器资源池提供处理器和内存的可移动许可,支持POWER7+/POWER8/POWER9服务器以及最高1000个分区。Power Enterprise Pool技术通过创新的可移动许可,让CPU和内存容量在资源池中在线调配,兼容物理机、逻辑分区、虚拟化场景,通过服务器资源灵活调配/再平衡以应付业务高峰,同时在升级时保护投资。Power Enterprise Pool特别适合与Power Cloud结合,构建灵活、高效、可靠的私有云基础架构。而LPAR逻辑分区技术,则可将一台服务器的硬件资源从逻辑上切分成多台、独立运行互不干扰,相比于物理分区技术能提供更好的灵活性,而相比于软件虚拟化技术则有更好的安全隔离与性能保障。

PowerVM、KVM on Power与PowerVC再加上浪潮的云管平台InCloud Manager,是浪潮商用机器推出的一个完整的从虚拟化到私有云的解决方案。其中,KVM on Power是在Power系统上实现业界经典的开源KVM虚拟化解决方案,而PowerVM是以POWER处理器为基础的虚拟化技术。PowerVM以硬件固件为虚拟化的基础,向上层逻辑分区中的操作系统提供计算资源,可达到近乎裸机的性能;而业界的其它主流虚拟化技术都是建立在操作系统之上,因此都有性能损失;此外,PowerVM的安全隐患最低,能够实现更好的安全隔离与性能保障。PowerVC则是更上层的高级虚拟化管理平台,该产品基于OpenStack构建而成,面向系统管理员向下管理PowerVM、KVM on Power以及Power系列服务器和第三认证的存储与网络设备等。通过PowerVC则可以进一步向上支持Power Cloud、浪潮云海InCloud、OpenStack以及用户定制的云平台,从而形成完整的计算资源从虚拟化到云化的解决方案。

当然,最后更为重要的就是Docker on Power。Power与Docker自2014年起就建立战略合作关系,Docker完整支持Power架构,可通过Ubuntu等多个源安装并同步支持大量Docker官方主流应用镜像,而Power也支持K8S等主流开源工具以及业界领先容器云平台如IBM ICP、Redhat OpenShift等。在Power服务上运行Docker可以达到超高密度和性能,一台20核Power服务器可以运行1万多个Docker容器,为企业关键业务云化打下了坚实的基础。

“数据为先”的转型之路

对于企业数字化转型来说,专注于云本身并不是成功的秘诀,市场调查公司Wikibon认为一个更基本的趋势是需要将数据视为资产。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,而亚马逊、Netflix、谷歌和苹果等数字公司的经验已经证明了将数据转化为有利于公司价值主张、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。

数字化转型被视为企业采用和利用数据作为资产的机会。所有规模、所有行业、所有地点的每一项业务都会受到影响,而数字业务转型与云资源形态之间的关系是数据——公司的数据资产安排,将决定对云资源的采用策略。但反过来,如果在一开始的时候能够考虑一个完整而灵活、高效且安全的云战略,也有利于企业对于数据资产的持续转换和利用。

基于POWER9服务器的云平台则从虚拟化到云化再到面向应用的Docker化,从横向分布式计算扩展到纵向数据密集型计算扩展,都能在统一技术架构下完成,还能在不同的架构及计算模式之间寻求新的数据及计算平衡点。对于企业来说,数据库是数据管理的基础。而关系型数据库40年历史,从一开始的百花齐放到后来一两家商用数据库独大,再到云与大数据时代的又一次百花齐放,今天有几百种数据库涌现出来为企业提供服务,浪潮商用机器的POWER9服务器系列都能满足这样一个复杂的数据联合管理和治理生态。

作为一个灵活弹性的虚拟化平台,浪潮商用机器K1 Power系列全线预装PowerVM,为企业提供原生云支持。PowerVM固件级别的虚拟化安全漏洞为零,而虚拟化软件资源占用几乎为零;通过PowerVM可构建更大的系统分区,可以支撑一千个CPU核,高达64GB的虚拟内存,这是目前最大的虚拟机;PowerVM还能把资源粒度划分更细,小至1/10内核每分区。PowerVC虚拟化中心针对在Power Systems上运行的AIX、IBMi与Linux虚拟机提供了更简化的虚拟化管理功能。而利用Power Enterprise Pool,可实现跨多个Power云服务器的动态资源管理,系统资源可以更灵活地在线动态调配。

值得的一提的是,浪潮商用机器还为企业级服务器提供云实施服务,包括:PowerVM高级虚拟化实施、PowerVC实施服务、Power Enterprise Pools实施服务和私有云方案规划与实施等云和虚拟化服务;Power服务器上的SAP HANA规划与实施、Power服务器上的Oracle数据库实施服务;PowerHA高可用与容灾实施服务、Power系统远程重启和分区动态迁移实施服务等系统高可用服务;系统性能评估和系统高可用评估等系统评估与优化服务。

总体来说,浪潮商用机器K1 Power系列服务器,具有更高效快捷、安全可靠、灵活弹性、丰富创新等特点,是企业数字化转型的优选平台,通过灵活的纵向及横向扩展可满足新型数字化应用与传统关键应用的统一技术需求,既可部署在企业数据中心也可组成混合云,是应对“数据重力”的优选架构。(文/宁川)

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)