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2018-03-28

2018年3月20日,微软智能云Azure迎来了在华商用四周年。2013年5月22日,时任微软CEO的鲍尔默亲自来华宣布微软公有云Azure将于当年6月开放在华公众预览;2014年3月20日,微软公有云Azure正式在华商用。也是在2014年2月,微软史上第三任CEO萨提亚·纳德拉上任。

从最早在2012年11月宣布与世纪互联合作把Office 365和Azure扩展至中国,到2018年3月正式在华商用四周年,微软公有云可以说在华已经经历了5年的洗礼。这五年间弹指一挥间,不仅见证了中国云计算产业蓬勃发展的五年,也见证了微软在纳德拉带领下一路走向7000亿美元市值新高峰的历程。

如果用一个词来形容微软智能云Azure这五年的中国历程,最贴切的莫过于“创新的耐力”:五年前迎接Azure入华的一批微软人已经换成了新一代微软人、微软中国总部也由北京望京搬到了中关村、微软培养的人才扩散到整个中国云计算产业,但微软智能云Azure却一直在变化中保持着稳步成长。五年的事实证明,拥有“创新的耐力”是微软智能云Azure的最大财富。

人工智能二十七年磨一剑

就在微软智能云Azure在华商用四周年的前几天,2018年3月25日由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员组成的团队宣布,其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集newstest2017的中-英测试集上,达到了可与人工翻译媲美的水平,这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。

机器翻译是微软研究院长达27年、微软亚洲研究院长达20年的坚持。1991年微软研究院成立,1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立,微软研究院机器翻译组自2002年组建,在深度学习、可扩展分布式计算等领域取得了多项成果,发表论文百余篇。2006年,基于微软研究院机器翻译科研成果的Microsoft Translation API被广泛用于微软产品中,2011年开放给业界和用户使用,如今则进一步集成到Azure智能云中。2017年10月,微软机器翻译软件被集成到华为Mate10手机中。

机器翻译仅是微软人工智能研究的一个方向,而人工智能如今已经成为了微软智能云的显著差异化竞争优势。在2018年3月20日的微软智能云Azure在华商用四周年活动上,春秋航空信息技术部总经理张振远表示,之所以选择微软智能云Azure作为合作伙伴,除了成本、技术、服务等因素外,与微软在人工智能和大数据方面的探讨是促进双方合作的重要原因。

作为中国首批民营航空公司之一,春秋航空借鉴国际上知名的低成本航空运营模式,在确保安全的同时,大幅度降低运营成本和票价,被称为“平民航空”、“老百姓自己的航空公司”、“高性价比的航空公司”。自2005年7月开航至今,春秋航空拥有80余架空客A320飞机,已发展成为国内最大的低成本航空公司。春秋航空还是中国国内唯一一家主要依赖于B2C直销渠道的航空公司,每天约1800万的旅客量,大多是通过春秋航空网站和手机客户端选择春秋航空的服务。

借助Azure的全球部署,春秋航空自2015年到2016年开始把日本市场的业务平台迁移到了微软云上。Azure云服务帮助春秋航空轻松应对网站高并发访问压力,有力支持了机票秒杀等当地的促销活动,同时降低了30%以上的营运成本。然而,春秋航空与微软智能云Azure在人工智能应用方面展开的创新则更有意思:通过微软自然语言处理技术实现了飞机上的舱音监控,即判断驾驶员在听到管制指令后是否做出正确判断;在选择了某个航线后,通过大数据挖掘和优化分析,判断航空公司内部资源能否保证;对于一架A320飞机内的上百个传感器、一秒8次地面数据传输、80余架机队规模的大数据进行分析,确保安全和降低成本。

更有意思的是在创收方面,春秋航空通过数据分析,发现2017年清明节南宁地区的航班搜索量提高,而搜索量的改变往往预示着需求变化,形成对航空公司的收益机会。事后分析发现,在2017年,广西壮族有个三月三节日恰好与清明节连在一起,导致全南宁人都放假而产生了需求异常。未来,结合综合社会大数据分析,就有可能提前预测收益方向,比如某个演唱会举办地或某地的气象变化等。

微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容介绍说,微软大中华区已成为美国之外微软认知服务用量第一的市场,有近千家企业用户采用微软人工智能(AI)核心服务,远高于第二名和第三名市场。在人工智能应用领域,运行于Azure上的认知服务、HDInsight、CosmosDB成为最受欢迎的人工智能核心应用。很多合作伙伴都想使用微软人工智能服务,康容介绍说有一个合作伙伴做出这样一个场景:在教室里摆放数码相机,再用微软人工智能服务中的表情识别,告诉老师在教室里有哪几位学生分心或者没有听懂,课下需要补习。“好厉害!我都没有想到微软技术可以这样子用!”

具有工匠精神的云服务

由世纪互联运营的Microsoft Azure是第一个在华商用的国际公有云,自2014年3月正式商用以来,连续四年取得三位数的业绩增长。目前在中国运营的微软智能云Azure服务于超过11万家企业用户,拥有超过1400家专注于不同行业、不同领域的云合作伙伴。

微软智能云Azure能够在市场多变的五年中能保持这样的增长势头,这与微软智能云Azure具有工匠精神的云服务有关。在微软智能云Azure在华商用四周年活动上,微软亚太研发集团、微软中国云计算与企业事业部总经理麦超俊表示,微软智能云Azure从扩大规模、强化功能和专业支持三个维度打磨中国企业需要的中国云。

在规模方面,麦超俊宣布由世纪互联运营的Microsoft Azure已经完成云计算规模三倍扩容,并在中国同时增加两个Azure区域、两个数据中心,两个新增区域位于华北和华东,将在4月开启预览,6月正式投入商用,届时微软全球云覆盖区域将达到52个,超过全球所有其他公有云提供商。

在强化功能方面,本次微软还宣布了:Azure Stack混合云解决方案将于4月在中国正式商用;微软开通海外版Azure直购渠道(Web-direct),帮助更多中国企业出海;围绕人工智能和大数据应用,Azure还推出了一系列的新功能、新服务等。

值得一提的是,推出海外版Azure直购渠道的用意在于进一步满足中国企业“一次开发,处处部署”的需求。由世纪互联运营的Microsoft Azure与全球Microsoft Azure采用相同的平台和技术架构,可以充分满足中国市场对于信息数据不离境的要求。而海外版Azure直购则让国内企业在中国版Azure上开发的环境、应用能快速部署到微软在全球其它市场运营的Azure平台上;同时,海外企业也可以将其在全球部署的系统、应用,快速迁移到由世纪互联运营的中国版Azure上。再加上即将于4月在华推出的Azure Stack混合云解决方案,这样就形成了Azure从企业内部到中国地区再到全球市场的统一云平台架构以及无缝技术体验。

微软智能云Azure为了打磨用户的全球一致体验,甚至于2017年9月向中国市场引入了“Azure知识产权保护计划”,在包括中国在内的全球市场为Azure用户提供无上限赔偿保障及10,000多项微软专利转让权利,帮助Azure用户降低知识产权风险。对于越来越多正在寻求扩展到全球市场的中国企业来说,这实际上是提供了一张进军海外市场的“专利保护伞”,帮助中国企业更有信心、有保障地拓展到海外市场。

在专业支持方面,一方面在过去的四年时间里面,Azure支持部门不断修炼内功,采取了专业小分队的快速作战方式,做到了100%响应时间达成率、77%的当天解决率以及95%的客户满意度;另一方面也在探索如何让客户通过自服务工具来实现预防问题、自助排查。

本次就推出了Azure Monitor监视器和Azure Service Health服务运行状况两款自服务工具:其中Azure监控器可以一站式查看和管理所有监控数据、设置警报并采取自动化操作、快速诊断操作问题;而Azure Service Health服务运行状况则可以实时知晓Azure服务问题、计划维护及有关公告,还能提供所用资源的健康状态。除此以外,微软还将于年内推出Azure智能客服,这是正在开发中的多平台智能聊天机器人,计划在微信平台首先上线,以智能机器人的方式帮助客户更好更快速的解决Azure技术问题。

在全球范围内,Microsoft Azure是目前发展速度最快、覆盖范围最广的全球公有云服务,在包括中国在内的全球52个区域提供超过200项公有云服务,有90%的世界“财富500强”企业采用微软云。全球范围内,Microsoft Azure获得了超过70项与安全、合规、隐私相关的法律认证和要求;由世纪互联运营的Microsoft Azure通过了中国的“可信云”认证和等级保护三级测评,并于2017年8月取得了“互联网资源协作服务(IRCS)”经营许可证。

而微软独树一帜的微软研发云,已经在全球有600多万用户、包括来自中国的超过10万名活跃开发者,在使用微软研发云进行云端的DevOps开发运维。为了给中国开发者提供更加高速、顺畅的使用体验,微软在香港设立了微软研发云服务中心,已经在2017年底前投入使用。而在对开发者的支持方面,目前在Azure上有60%的虚拟机都在运行开源应用,整个微软更有超过6000名工程师投入开源并发布超过3000+开源项目,在上海更有专为贡献开源应用而设置的工程团队,专注于操作系统、数据库、混和云套件、开发工具等进行各种开源技术,满足更在地化的技术服务与技术实现。

作为传统企业数字化转型的代表,中信集团是国有大型综合性跨国企业集团,业务广泛涉及金融、资源能源、制造、工程承包、房地产和其他领域,横跨5大板块、56个细分行业。面对数字化转型的机遇,中信集团成立“互联网+转型”领导小组和工作小组,明确制定了数字化转型的策略部署。中信集团互联网+转型小组常务副组长、中信科技总经理张波也来到了微软智能云Azure在华商用四周年的活动现场。

张波表示,中信集团56个行业,具有跨行业的产业大数据,这是集团变成平台型企业的重要驱动力。中信云平台已经建设了两年,微软是重要合作伙伴。比如,采用微软IoT数据帮助收集中信重工部署在矿山、水泥厂的机械设备数据,通过人工智能分析做预测性维护、安全巡检,把制造业转型成服务业。中信还在零售业大力拓展,收购麦当劳就是在消费领域的布局。未来中信希望能够把零售业数据整合起来,让用户画像丰满,其中包括与微软和合作伙伴一起把用户数据登记到区块链平台后在成员间共享,从而打通消费和产业数据,让产品和服务能够与用户距离更近。

微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰就微软智能云Azure在华商用四周年表示:“数字化转型为中国和世界带来了巨大的发展机遇。据IDC预测,2021年数字产品与服务在中国GDP中的占比将达到65%,为中国GDP贡献1%的增速,价值7160亿美元。微软智能云Azure在华商用四年,恰逢中国创新发展的机遇期,我们与11万企业客户以及逾千云合作伙伴共同成长。”

不过,让11万企业和10万开发者共同选择微软智能Azure云的重要原因,除了产品、技术与服务外,更重要的就是微软的创新耐力。通过五年的实践,微软让中国看到了一个持之以恒、保持初心不变、有能力驾驭市场变化、以工匠精神不断创新并保证服务质量的云服务商。微软的实践证明,云计算是一个马拉松式的长跑,只有以正确的姿势,才能走到最后。(文/宁川)

2018-03-27

2008年,王坚从微软亚洲研究院常务副院长的位置上离职后,于当年9月加入了阿里巴巴集团担任首席架构师一职,负责集团技术架构以及基础技术平台建设。加入阿里没多久后,王坚就提出了“去IOE”的想法,即摆脱过去IT系统中对IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储的过度依赖。

2009年开始,阿里举全公司之力投入到云计算的研发和使用中,这可视为取代IOE之举。2010年,阳振坤加入了阿里,这位在1999年就成为北京大学首批长江学者、曾获得国家科技进步一等奖、先后担任北京大学计算机科学技术研究所副所长、联想研究院首席研究员、微软亚洲研究院主任研究员、百度高级科学家等职务的研究员,带领团队在阿里做出来了取代商业数据库的Oceanbbse。

2013年5月,阿里集团最后一台IBM小机在支付宝下线。2013年7月,淘宝广告系统使用的Oracle数据库下线,也是整个淘宝最后一个Oracle数据库。2014年,Oceanbbse替换了支付宝交易系统中的Oracle数据库。2015年,Oceanbbse替换了支付宝支付系统中的Oracle数据库。2016年,Oceanbbse替换了支付宝最核心的账务系统中的Oracle数据库。2017年,蚂蚁金服全面去IOE。

从2011年开始参战双十一到2016年双十一支付宝支付峰值12万笔/秒的世界纪录,再到2017年双十一支付峰值达到25.6万笔/秒,再次刷新2016年创下的峰值纪录,这背后,是一个由Oceanbbse研发和运维组成的几十人的团队。2016年的世界互联网大会,Oceanbbse入选世界互联网领先科技成果,其它获奖公司还包括特斯拉、IBM、微软、卡巴斯基等。

在6000多名蚂蚁员工中,这几十个人辨识度很高,因为只有他们的工牌带是“土豪金”,而其他所有人的工牌带都是清一色蚂蚁蓝。“土豪金”工牌带是蚂蚁金服内部最高荣誉——CEO大奖。2016年5月,蚂蚁金服董事长彭蕾亲自为这几十位技术明星戴上了“土豪金”工牌带,理由是这个小团队自主研发的Oceanbbse数据库,以远低于传统数据库的成本,更高的可用性,扛住了支付宝一次又一次自我刷新的支付峰值世界纪录,打破了IT核心技术长期被西方垄断的格局。

从2017年开始,Oceanbbse跟随整个蚂蚁金服的金融科技开放,开始了向传统金融赋能的实践过程。2017年年底,Oceanbbse在南京银行正式上线,Oceanbbse数据库为南京银行“鑫云+”互金开放平台提供金融级分布式关系数据库服务。Oceanbbse还出口到了印度和美国等地,为当地的支付业务提供数据库服务。作为蚂蚁金服自研的分布式关系型数据库,Oceanbbse从一开始的目标就是传统商业数据库的升级换代产品,并坚持走通用关系数据库产品之路。

经历了7年坎坷、成立的头三年一直被边缘化、多次面临解散的Oceanbbse团队,如今虽然集体戴上了“土豪金”,可是他们都知道Oceanbbse这样的中国技术奇迹,是阿里巴巴/蚂蚁金服举全集团之力所创造出来的成果,这个过程本身也堪称“奇迹”。2018年2月初,Oceanbbse团队的主干成员阳振坤、冯柯、陈萌萌、蒋志勇、杨传辉等与笔者展开了深入的交流,介绍了Oceanbbse的来龙去脉。

Oceanbbse:划时代的数据库

(Oceanbbse团队SQL开发方向负责人陈萌萌)

为什么Oceanbbse能够入选世界互联网领先科技成果,能够进入IBM、微软等世界科技巨头行列?首先,简要回顾一下基础软件历史。自1975年微软公司创立、1977年甲骨文公司创立后,逐渐出现了商用操作系统和商用关系型数据库产品。再加上1995年创立的BEA公司及其代表的商用中间件产品,传统基础软件的核心技术:操作系统、中间件和数据库,就此诞生。

除了BEA公司于2008年被甲骨文公司收购外,为什么后来全球再也没有企业能够超越微软和甲骨文公司的操作系统与数据库及中间件产品呢?这其中的原因很多,除了最早投入、培养了最多的相关技术研发人才和技术积累外,更重要的原因在于作为全球化的商用软件产品,无论是微软的操作系统还是甲骨文的数据库,都是伴随着全球用户集体使用、集体反馈、集体推动技术进步而打磨出来的。

实际上,无论是操作系统、数据库还是中间件,本质上都是软件和硬件集成在一起的优化技术,其目的就是通过软硬件集成调优来达到计算效率最大化、成本最优、用户体验最佳、兼容性最广、安全与稳定性最高等结果。以甲骨文公司的Oracle数据库为例,其广泛支持并行机、大型主机、小型计算机、工作站、个人电脑等多种计算设备,允许用户在不同计算设备上使用并迁移Oracle数据库,1994年的时候Oracle关系型数据库支持超过100种硬件和操作系统环境,兼容多项国际及国家的数据库相关标准。

令Oracle数据库成名的,是OLTP联机交易处理也称为面向交易的处理过程,其基本特征是前台接收的用户数据,可以立即传送到计算中心进行处理并在很短的时间内给出处理结果,针对诸如银行、证券、民航订票系统等需要实时响应的关键性业务系统等。Oracle数据库在全球的金融、电信、民航等各类系统和业务场景中得到了广泛的应用,在应用过程中不断改进技术,最终出现了一个“强者恒强”的结果。

正因为Oracle数据库在关键性的OLTP交易处理中占据了牢不可破的市场地位,这让后来的数据库厂商很难有机会再重复一遍Oracle数据库曾经走过的这样一个反复实践、反复打磨、反复修正的过程。原因很简单,不会有企业愿意把自己的核心业务拿出来,给新进技术厂商当实验田。所以在以IOE为代表的传统IT环境中,除了已经建立起市场地位的主流技术厂商外,其它的后起技术厂商包括开源技术开发商,只能在企业的边缘业务或当地政府扶持的业务场景下,才有少量的机会。

这种情况一直持续到近十年的云计算变革。云计算实际上是由大型互联网公司发起和主导的技术变革,在最近几年逐渐从互联网公司向传统企业蔓延。云计算的初衷是大型互联网公司为了降低自己的IT支出,而从IOE架构向基于廉价PC服务器为主的IT架构进行演变的过程。云计算最早起源于2006年亚马逊推出的Amazon Web Service网络服务,简称AWS。而到了2008年王坚成为阿里的首席架构师,负责集团每年的IT规划与预算,这个时候王坚就意识到了IOE架构对于阿里长期运营成本的影响以及对未来业务发展的制约。

在2008年的时候,阿里的数据库就已经是全亚洲最大的数据库,也是Oracle最大的用户之一,那年阿里还没有启动双十一。从2009年开始的双十一,每年产生和处理的数据量都在爆发式增长,如果一直采用Oracle数据库的话,运营成本将是天价。而在另一方面,为传统IT环境而设计的Oracle数据库,并没有考虑到互联网的大规模、高并发、实时在线、大型网络优化等新兴需求。2008年的时候,Oracle数据库就已经难以处理阿里的大规模数据量了。

本质上理解,Oceanbbse与Oracle数据库一样都是关系型数据库,但不同的是Oceanbbse是面向超大规模互联网公司的分布式计算环境而重新开发的关系型数据库,Oracle数据库则相应可以理解为针对传统企业的计算环境而形成的“单机”数据库。

所谓“单机”数据库,首先指Oracle数据库所基于的硬件环境是IBM小型机和EMC企业级存储所构成的高度稳定共享存储环境,IBM与EMC的企业级硬件本质上就提供了高度稳定的共享硬件环境。其次,Oracle数据库以共享存储为理念,所有的数据库看到的是同一个数据磁盘、共享数据访问,因而可以确保所有的数据都可被访问到,而且底层硬件本身也稳定可靠,所以是“单机”视角。

陈萌萌目前在蚂蚁金服基础数据部(Oceanbbse团队)负责SQL相关方向的开发工作。2006年毕业于清华大学、2006年到2008年在欧洲核子研究中心(CERN)负责网格计算调度器的开发工作、2009年5月在美国威斯康辛大学麦迪逊分校获得计算机硕士学位,陈萌萌先后在Oracle、华为美国研究所从事数据库的开发和研究,他于2014年6月加入Oceanbbse团队。

陈萌萌对于“单机”的视角有一个形象的比喻:就像今天使用PC服务器,要担心如果突然某台PC服务器挂掉了、甚至机房本身遭遇地震、火灾等极端情况,如何保障数据访问的稳定性。由于是完全基于PC服务器架构,Oceanbbse在处理数据访问的时候,相当于把一台原来的小型机或存储设备从纵向“切片”成很多机器,再把数据分布到这些分散在不同的机器上,数据需要通过网络才能够被访问到。“以前是一个磁盘,现在看到的是几十个甚至几百个分布在不同地方的磁盘,怎么做查询优化?这个访问模式会非常不一样。”

过去的传统IT环境是集中在一个地点的高稳定、高可靠、高可用高端企业级设备,现在的云计算环境是分散在不同地点甚至跨国家区域地理位置的廉价PC服务器机群。Oceanbbse与Oracle数据库是基于同样的数据库原理,但底层的基础计算环境发生了根本性的变化,这对于像亚马逊、阿里巴巴/蚂蚁金服和谷歌这样的互联网公司来说,有三条出路:一是与甲骨文公司合作,全面开放自己的业务和数据;二是采用MySQL等开源数据库技术进行改良;三是从头开始重新设计一个完全自主知识产权的数据库产品。显然,亚马逊、阿里巴巴/蚂蚁金服、谷歌都不约而同地走上了自研的道路。

这个原因其实很简单,如果与甲骨文公司合作,需要全面开放自己的业务和数据不说,更重要的是互联网公司的快节奏、快响应、快研发、与业务运维并肩开发等特点,已经超越了甲骨文公司等上一代IT公司的企业文化和公司机制。而对于开源技术来说,不同的开源数据库只适用于特定的业务场景,由不同的开源社区“各自为战”式主导各自的技术方向,互联网公司需要针对不同的业务场景拼接不同的开源数据库到一个大系统中,这无疑也不利于长期发展。而走全面自研的方向,是一种最辛苦、看似最不可能却最具长期投资价值的选择。

马云曾经针对阿里自研云计算等新一代IT技术说:“网上很多人批评说我被王坚忽悠了,这个云计算要把5000台计算机合在一起,是根本不可能实现的……腾讯、百度没搞下去,重要的原因是他们的领导知道这个搞不下去。”相反,不懂技术的马云,却最坚定地支持自研云计算等新技术。“想也没想,从预算、人头、资金,我们一路投,最后我们走了出来。”

王坚从2009年开始在阿里搞云计算,阳振坤从2010年加入阿里后开始搞Oceanbbse,两条线几乎是同时并进。阳振坤回忆,整个Oceanbbse其实并没有一个产品经理,根本的原因是Oceanbbse作为商用关系型数据库的升级换代产品,在Oceanbbse立项伊始就参照商用关系数据库列了一个长达千页的产品功能列表,随后的Oceanbbse开发过程就是根据这个列表,但却从分布式计算的角度重新实现每一个功能。“直到2018年初,Oceanbbse还只是实现了这个列表中的部分核心功能,但足以支撑整个蚂蚁金服的业务”,阳振坤表示。从2017年开始,三年之内,Oceanbbse要实现商用关系数据库的绝大部分功能。

能够与Oceanbbse类比、可以称为分布式数据库的产品,目前只有谷歌于2017年2月发布的Spanner数据库云服务。陈萌萌认为,Spanner是谷歌从头开始全部自研的分布式数据库,也是针对谷歌的交易业务场景,但总体来说并没有阿里巴巴及蚂蚁金服的交易业务规模大,而AWS推出的Aurora数据库则更接近于Oracle数据库的共享磁盘设计。“真正用分布式架构解决像蚂蚁金服这么大规模事务性需求的分布式数据库,目前我们只看到Oceanbbse这一家”,陈萌萌表示。

从第一行代码起步到今天的百万行代码级产品、支撑双十一的十万笔级每秒支付峰值以及蚂蚁金服的全面业务,Oceanbbse可以说创造了一个划时代的数据库产品。Oceanbbse是中国第一个具有自主知识产权的分布式关系数据库,也是全球首个应用在金融核心业务的分布式关系数据库。业内人士认为,Oceanbbse的出现,在高端金融领域打破了传统商业数据库的垄断,为金融科技的国产化进程迈出了重要一步。

Oceanbbse:划时代的中国技术

(Oceanbbse团队架构师冯柯)

现任蚂蚁金服基础数据部(Oceanbbse团队)架构师的冯柯,于2014年加入蚂蚁金服,目前的技术领域为分布式关系数据库、数据存储、性能诊断和优化。冯柯在入职蚂蚁金服前,曾在国内数据库厂商天津神舟通用数据技术有限公司(以下简称:神舟通用)任CTO,是浙江大学计算机应用专业博士,具有15年的数据库研发和产业化经验。

作为国内最早一批从事国产数据库开发者之一,冯柯表示国内早期从事国产数据库开发的人们,基本都成为先驱了。以前做国产数据库,更多体现的是国家科研的意志,而不是企业的市场化行为。更为重要的是,自主研发数据库需要的是行业背景和企业实践。“数据库产品是用出来的,不只是被研制出来的。”冯柯强调。专注于国产数据库的国内的数据库专业公司,到后来往往发展的不好,就是因为没有行业属性、没有真正能够找到成熟应用的市场。

“我当时加入蚂蚁金服的时候,觉得蚂蚁金服自主研发Oceanbbse这件事其实很另类,觉得非常不可思议。而且阿里巴巴原来是开源文化,为什么会完全从头开始做一个数据库,这直到今天还是一个非常奇妙和神奇的事情。”冯柯回忆说,很多人都会问为什么不从MySQL开源数据库入手,“不管是自主研发,还是基于开源产品来做,从技术上面来看,没有绝对的对和错,很多时候是理想主义使然。”

正如马云所说,阿里巴巴/蚂蚁金服对于云计算和通用数据库等自研技术的投入,正是理想主义的结果。在2017年9月的阿里巴巴18周年年会上,马云说:“让阿里巴巴坚持18年的是因为我们有理想主义,坚持理想主义使阿里巴巴走到了今天。”“绝大部分人是因为看见而相信,很少部分人是因为相信而看见,”这是马云在阿里巴巴18周年年会上引用的话,“过去的18年,阿里是因为相信才有今天。”

蒋志勇现在是蚂蚁金服基础数据部(Oceanbbse团队)SQL组负责人,致力于高可用、高性能、高可扩展性并兼具成本优势的分布式关系数据库系统。蒋志勇于2014年加入蚂蚁金服,之前在神舟通用负责数据库开发长达十年之久。蒋志勇在浙江大学完成了计算机专业的本科和研究生学业后,即加入了中国航天科技集团下面的一家研究所,从事国产自研数据库开发,当时主要为了科研服务的数据库及存储系统。蒋志勇在研究生期间就已经参与到该科研项目中,后来就加入了航天科技集团组建的专注于国产数据库开发的神舟通用公司。

作为国内早期从事国产数据库开发工作的专业人员,蒋志勇认为蚂蚁金服开发自研数据库与其它专业数据库公司开发自研数据库的最大区别在于蚂蚁金服自有业务场景。“蚂蚁金服不是一家数据库公司,而是一家金融科技公司。Oceanbbse在蚂蚁金服内部发展的一个基本前提,是能够为业务不断创造价值,这是跟传统数据库公司的最大差别。”

“之前的困境是开发了很多技术,但是很难找到一个真实的大规模场景去使用这些技术。但在蚂蚁金服这边就不一样,我们做的技术都是业务部门迫切需要的、确实能解决业务痛点问题的技术,加上蚂蚁金服的业务发展非常快,也逼着技术部门把产品做的更好,这是一个正向循环:不断促进技术开发,同时又能对开发成果提供真实业务场景下的及时反馈。”蒋志勇介绍说。

作为整个Oceanbbse的始作俑者,阳振坤的感受最深。“做自研数据库,这真的是一把手工程,只有真的获得企业最高层的决策支持才能做成。对于业务部门来说,哪个数据库最稳定、最好用,就会选用哪个数据库,因为业务部门的首要目标是发展业务。”为了尝试自研数据库技术,蚂蚁金服的业务部门需要付出的代价是:修改业务系统,同时支持两种数据库,两边要能够随时切换,以便保证在自研数据库出问题的情况下,还能够切换回原有的Oracle数据库。“所以一开始业务团队在这件事情上其实并没有积极的理由。”

为什么说Oceanbbse是阿里巴巴/蚂蚁金服举全集团之力所创造的成果呢?阳振坤一直是从事分布式技术的专家,2006年他从微软到百度,从事分布式系统研发。对于百度数以万亿计的网页来说,意味着与日俱增的天量数据,云计算系统有非常好的发展机会。阳振坤在百度做了两年多的自研分布式系统,但由于百度不愿意再投入更多资源而最终采用了一套现成的开源系统,阳振坤的团队也被解散了。

来到阿里之后,阳振坤与其它阿里技术人员一样,需要找到一个合适的业务场景,跟一个业务团队并负责技术,为自己的技术方向谋一条“生路”,同时随着业务的发展而壮大自己的技术。淘宝的技术“大牛”,大都是通过这条路径成长起来的。在加入淘宝之前,阳振坤其实并不懂数据库,他的本科与硕士都是数学专业,到了博士才转到了计算机专业,因此阳振坤的长项在于基础计算科学。

当阳振坤加入淘宝后,最开始选择自己技术方向的时候,恰好赶上了一个千载难逢的“天时”与“地利”。“天时”就是当时互联网对数据库的需求激增。以前金融企业等用的Oracle数据库,都是事先设计好业务场景,比如固定用于银行柜台和ATM机器、服务于固定的人群,数据库的并发量也很小,原来数据库有几十到几百个人、最多几千人的并发量就不得了,到了阿里巴巴双十一以及支付宝业务的时候,一下就激增到几十万、上百万人甚至是上千万人的并发访问,结果就是要原来的IOE投资要放大几百倍甚至几千倍,“谁都买不起了”。

而“地利”就是阿里巴巴/蚂蚁金服自有庞大的业务和数据库。“当时来阿里的时候,‘单机’在阿里系统内部就已经走到尽头了。IOE等‘单机’的性能再好,也有个尽头;‘单机’的尽头,就是分布式系统的开始。”阳振坤及其团队恰好是做分布式系统出身的,而阿里巴巴/蚂蚁金服内部有数以万计的数据库。虽然数据库作为IT系统的底层,一旦出现故障就会严重影响整个业务系统,特别是支付等关键业务系统。但阿里内部总有一些业务,因为数据量和自身业务需求等因素,可以先试用自研技术,从而打磨自研技术。

淘宝收藏夹就是这样一个业务,有大规模的数据量,其业务需求传统数据库又难以满足。2011年的时候,淘宝用户已达数千万级,就算每人收藏十条即达几亿条的数量级。另外,淘宝收藏夹业务还有一个特点,就是数据库访问逻辑不太复杂,可以让Oceanbbse团队在短时间内开发出代码并投产使用。如果选择非常复杂业务作为目标,那么可能需要耗费技术团队几年的时间才能开发出一个可用的版本,而业务却不可能等这么长的时间。

这个项目取名Oceanbbse,相对于Databbse而言,寓意要做一个海洋一样的海量数据库系统。完成了淘宝收藏夹的挑战后,很快就难以在淘宝内部找到类似的业务场景,可以让Oceanbbse技术团队继续生存下去。淘宝的核心业务已经应用了MySQL开源数据库并且比较稳定,MySQL已经能满足淘宝的大部分业务需求。到了2012年的时候,Oceanbbse团队面临要解散的危机。这个时候,王坚联系了当时的蚂蚁金服CEO彭蕾,把Oceanbbse团队推荐到了支付宝。而蚂蚁金服的CTO程立,又极大地支持了Oceanbbse的发展。2014年双十一,程立出面,把交易流量的1%切给Oceanbbse,但实际的结果却是切了10%,因为当时的Oracle数据库系统确实支撑不了汹涌而来的巨大流量。

后来的结果是Oceanbbse成功支撑了2014年双十一10%的交易流量。但就在2014年6月份,当Oceanbbse已经从技术上准备好,需要切到交易业务时,因为业务系统改造的工作量大,导致Oceanbbse两个月都无法上线。“到了8月份,我急了,就给鲁肃(程立)和Lucy(彭蕾)写邮件,这个事情后来就推动了。”

除了王坚、彭蕾、程立等阿里巴巴/蚂蚁金服等“一把手”对于Oceanbbse的大力支持外,当时负责阿里巴巴整个后台系统的刘振飞从第一天起就一直是Oceanbbse的坚定支持者。刘振飞于2006年加入阿里,曾任淘宝技术保障部总监,后来升至阿里巴巴副总裁负责技术保障部、是阿里巴巴合伙人之一,现任阿里集团首席风险官兼任高德总裁。正是刘振飞的支持,才让淘宝收藏夹用上了Oceanbbse。“当时振飞负责整个阿里巴巴的后台系统,包括数据库,没有他的鼎力支持,Oceanbbse无法在任何业务上线。”阳振坤回忆。

“甲骨文公司有十几万人,从事数据库核心研发的就有2千多人,而Oceanbbse一开始只有几个人,到后来也才20多个人,凭什么让别人相信我们能做出比Oracle数据库更好的技术与产品?这个确实听起来就不靠谱。”阳振坤说,这就是鸡生蛋、蛋生鸡的问题,好的产品必须要有好的口碑才会有人用,但好的口碑和好的产品却要在使用中才能打磨出来。数据库是做出来、更是用出来的,中国有那么多企业、高校和科研机构做数据库,真正能够在生产环境中大批量使用的少之又少。

今天回头来看,Oceanbbse是阿里巴巴/蚂蚁金服举全集团之力而开发出来的自有知识产权数据库,如果没有阿里巴巴/蚂蚁金服内部众多“一把手”高管的鼎力支持,Oceanbbse团队也许早就解散了。

技术成就:划时代的分布式数据库

(Oceanbbse团队负责数据库事务开发的研究员杨传辉)

通过核心业务的不断上线,蚂蚁金服帮助Oceanbbse渡过了自研基础软件产品最艰难的应用关。Oceanbbse不只是被研发出来的,更是被用出来的,是在生产系统中被磨练出来的。蚂蚁金服作为互联网金融的标杆企业,也通过Oceanbbse的应用,于2017年真正实现了所有核心业务100%去商业数据库,这对整个金融体系来说都是具有里程碑意义的事件。

今天的Oceanbbse已经支持了阿里巴巴/蚂蚁金服数百个关键业务的执行,其中有很多业务已经稳定的运行了多年。2017年天猫双十一,支付宝创造了25.6万笔每秒支付峰值的业界新纪录,这对于数据库来说,意味着每秒需要同时运行4200万条SQL。

市场对关系型数据库的性能和稳定性要求苛刻,真正的关系型数据库都是磨砺出来的——Oceanbbse用了7年多的时间才取代Oracle成为了支付宝的账务等数据库。从2010年5月调研、6月25日立项开始,Oceanbbse的目标就是成为新一代的商用关系型数据库产品,差异化竞争点在于底层的分布式技术。全球三大数据库厂商已存在几十年,每家公司都拥有数以万计的员工,而Oceanbbse之外做分布式数据库的全球唯一一个成功案例是谷歌。

Oceanbbse等后来者反映了以互联网为代表的新兴社会生产力对关系数据库的新需求:互联网访问的用户数量无法确定,可能在几天甚至几小时内增长数倍,传统数据库的垂直扩展方式根本无法应对。而全球前三大数据库甲骨文、IBM、微软都采用集中式系统的重要原因在于主机系统的稳定性,一台主机动辄数百万美元,存储空间不够就只能再买一台,而且新主机系统上线还要数天时间。

杨传辉现任蚂蚁金服基础数据部(Oceanbbse团队)研究员,目前负责数据库事务开发工作,著有《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》一书,他从武汉大学毕业后加入百度从事大规模分布式存储系统开发,后随着阳振坤转战阿里系从事Oceanbbse系统开发,是Oceanbbse 0.5和1.0版本的总体设计师。

杨传辉总结Oceanbbse的六大特点:第一高可用、第二强一致、第三易用性、第四高性能、第五可扩展、第六低成本。

Oceanbbse作为分布式关系型数据库,最大的特色在于分布式架构,而分布式架构的一个基本特征是能够基于普通的PC服务器,构建一个满足金融级更高的可靠性以及数据一致性要求的业务核心。而PC服务器硬件的不可靠,可以通过架构设计和软件的可靠性来弥补,蚂蚁金服的多年实践已经非常清楚地向业界证明了这一点。

Oceanbbse又被称为原生的分布式关系型数据库,即Oceanbbse是真正把所有与高可用及数据一致性相关的问题在数据库内核层面就解决掉了,这和现在很多互联网公司采用的中间层+单机数据库的分层设计方式有很大的差别。从技术复杂度上看,选择走原生分布式数据库这条路,无疑是非常艰难和痛苦的,这意味着在这样的一个复杂的分布式内核上,哪怕是实现一个简单的功能,也需要付出比单机数据库大得多的代价,但正是这样的选择,使得Oceanbbse真正具备了商业数据库最重要的特征:高度集成、整体交付,对业务无侵入;同时也真正解决了分层设计中无法同时实现的水平扩展及跨库查询等缺陷。

Oceanbbse的一个基础设计思想是把每一份数据存放在三台不同的机器上,那么一台PC服务器出故障的概率为千分之一的话,两台同时坏的概率可能就是百万分之一,三台同时坏的概率则是十亿分之一。这样做的成本虽然下来了,但如何保证三台机器上数据的强一致性,这对于金融业务来说至关重要。

Oceanbbse高可靠的核心是基于PAXOS协议。PAXOS协议原来为分布式理论上的算法,Oceanbbse在分布式数据库中实现了这一协议。PAXOS协议本质是少数服从多数的协议,具体实现:在n个(n>=3)个数据库中,其中一个为主库,其余为备库,每一笔事务不是同步到所有备库,而是同步到超过半数的库(包括主库自身),比如3个库中的2个、5个库中的3个等等。一旦主库故障,只要存活的库超过半数,就可以自动选举出新的主库,并且恢复所有已经提交的事务(超过半数库或者保证了每一笔提交的事务至少在一个库上存在),这样就允许少数的库故障而不丢失数据、不中断业务。基于PAXOS协议,Oceanbbse能够实现单机/机房/城市级别,真正的无损容灾;在少数库故障的时候,RPO(恢复目标)为零,即没有数据因为故障而损坏或丢失;同时基于完全自动的主备切换,能把RTO(恢复时间)缩短到30秒以内。

在强一致性方面,Oceanbbse还做了大量优化工作。比如对于事务消息改造为异步消息机制:事务开始时把消息投入消息系统,当交易全部完成后才通知消息系统投递消息,而这个是一个非常关键性的改造,解决了高并发支撑同时的一致性问题。

所谓事务(transaction),这是面向OLTP交易型关系数据库的一个关键流程。对于交易来说,数据库的事务必须是“原子”的,典型的是银行转账:这边扣了100块钱,另一边就必须加上100块钱,而不能这边扣了那边却没有加上。

为了保证数据库的高可用,Oceanbbse实现了三地五中心容灾架构在核心业务的落地,即使一个城市的所有数据中心都完全不可用,整个系统在数据层面仍然会做到不丢一行数据并继续提供服务。例如支付宝的会员ID采用了Oceanbbse的三地五中心部署方案,即使其中一个城市故障,剩下的两个城市至少还有3个活着的库,仍然能够自动选举出新的主库、立即恢复数据,并继续提供服务。

在易用性方面,Oceanbbse作为后来者,必须要考虑到已有数据库用户的习惯,必须要兼容已经有的技术与产品,特别是在做数据库迁移的时候,最好是原有的软件代码不需要改动一行也能直接迁移到Oceanbbse上,这就是易用性。

在可扩展性方面,每一个城市里面的机房可以想象为一个可分片的大型数据库,可作为数据拆分的基础,例如把全中国的所有用户分成一百份,那么一份放在第一个机房,依此类推使得整体伸缩能力可达到机房级。理论上只要增加机房,就能无限增加伸缩能力。不论跨越多少个机房、多少个城市,所有参与部署的数据库服务器在逻辑上是一个Oceanbbse集群的一部分,这就是所谓“原生”的概念,无论从应用视角还是运维视角,都是整体交付。

通过原生的分布式数据库设计,Oceanbbse实现了高可用、强一致、易用性、高性能和可扩展,这样带来的好处就是Oceanbbse性价比能做到传统数据库的10倍甚至更高,原先一台高端服务器动辄几十万、几百万,而Oceanbbse仅用几千元至多几万元的PC服务器即可,这从根本上来说就不是一个量级,诸如大型银行使用的大型机可能以几千万、几亿元来计算。阳振坤表示,Oceanbbse的性价比已经达到了现有商业数据库的5倍~6倍以上,未来还将达到更高。

Oceanbbse的开发分为两条线:一条线是从2010年开始开发的0.1、0.2、0.3、0.4、0.5这一系列的版本,主要是早期为了服务当时已有的阿里系业务;另一条线是从2012年开始构想的、完全从云时代架构重新设计的分布式数据库Oceanbbse 1.0系列,2013年开始整体设计、2014年中旬抽出资源正式投入开发、2015年底开发完成,后又经历了1.0、1.1、1.2、1.3到现在的1.4版本。

2016年双十一的时候,有些支付宝业务还是基于0.5版本,有些业务已经升级到1.1版本,少量业务升级到1.2版本。而2014年双十一,10%的交易数据链搬到了Oceanbbse上;2015年双十一,100%交易数据链和支付数据链都搬过来了;2016年双十一,整个账务库都搬过来了,这一核心数据库被称为“金融系统数据库皇冠上的明珠”。

研发故事:软件、硬件、业务一体优化

(Oceanbbse团队SQL组负责人蒋志勇)

对于Oceanbbse这样一个划时代的分布式数据库,自然有写也写不完的研发故事,以下仅摘取几例以体现Oceanbbse的研发之难。

陈萌萌介绍说,以前数据库技术更多偏向软件层的,硬件层有专业人员、专业技术和专业的公司来解决硬件本身的稳定性或容灾等问题。但是在蚂蚁金服这边更多是软硬结合的方案,Oceanbbse软件从设计之初就考虑了硬件层面不稳定、分布式系统的特征,从而去做以前数据库不会做的优化工作。以前的数据库优化根本不会考虑到底层的硬件损坏、机器宕掉、网络断网、天灾人祸不确定性问题,而今天Oceanbbse无时无刻不在考虑这些问题。“以前做软件开发,先假设底层的硬件没有问题,而只需要把上层软件逻辑做好就行了,现在我们是整体的软硬件考虑。”

以数据库的查询优化技术来讲,比如传统的银行柜台,通过人工窗口提供服务,用户的主要时间花在与人工窗口打交道等方面,对于数据库的快慢体会不那么敏感,但是蚂蚁金服是互联网应用,数据库随时的一个抖动或查询执行时间变慢了一点,用户马上就能直接感受到。这与传统应用场景差异很大,如果数据库的一个查询从一毫秒变到了五毫秒,传统数据库不会认为这是件大事,但是互联网应用下,多出来的四毫秒可能被放大成为几百毫秒甚至一两秒,一旦出现这样的时延,用户体验马上就变差了。“我们每天都在做特别精细的事情,生怕一毫秒变成五毫秒这种事情出现,因此做了很多精确防御。”

杨传辉进一步解释。数据库查询优化器本身是近似解,基本上不存在最优解,优化的目标就是逼近最理想的情况。在传统应用场景下可以允许优化结果差几个毫秒甚至更多,但是在互联网场景下就很难接受这么大的差异,所有的优化效果都要精确到几个毫秒以内。

比如每一次在支付宝付款,点击一下支付宝的付款按钮,背后的数据库可能要执行一两百次数据库的SQL查询,优化器要为每一个查询生成一个需要做的优化执行计划,如果优化器在某一个场景下犯了一个错误,每个查询多出了5毫秒,那么整个链路就会多500毫秒,用户在按下付款按钮的时候发现有可能变慢了。如果再加上可能不止做支付,比如买商品后下单再要支付,这几个链路加在一起就有可能慢几百毫秒甚至上到秒级,这对用户来说就已经不能接受了。

还有一个场景是地铁的刷脸或者刷支付宝进站,如果用户站在闸机前面半天刷不出来,那就不光是体验问题了,有可能会引来连锁麻烦,后面人也会被堵起长龙,这些现实的挑战都要求Oceanbbse反应精确、迅速。杨传辉介绍说,从关键业务系统的数据链路梳理上来看,一两百条SQL是最普通的一次交易了,如果涉及到支付渠道不一样,SQL执行的次数就会更多。

因为蚂蚁金服本身是分布式的系统,分布式系统一个很大挑战是对底层的基础组件包括网络要求非常高。如果网络出现了问题,就会对整个服务产生影响。因此Oceanbbse不仅要对数据库层做优化,还对网络、磁盘、操作系统等软硬件层都要做很精确的优化。

那么Oceanbbse是怎么解决的呢?Oceanbbse团队从业务的开始阶段就会介入到业务的设计当中,业务怎么用数据库、怎么用最合理等等,从一开始就会参与整体设计,与业务方和整个架构一起演进。

蒋志勇所从事的SQL引擎和优化器工作,为Oceanbbse从无到有的建立了自己的SQL引擎,特别是让原先的MySQL应用不改动任何代码就能迁移过来。在数据库的兼容性方面,Oceanbbse做到了对MySQL的兼容,蚂蚁金服的内部业务从MySQL数据库迁到Oceanbbse,不需要任何改动。

在优化器方面,涉及到的系统统计信息收集,是与蚂蚁金服的业务体系架构结合起来,设计了一个动静分离的架构:白天把统计信息都存储到内存中,每天到业务低谷的时候再从内存写到磁盘上。而不是像其他数据库那样直接写到磁盘上,导致收集系统统计信息慢且不全面;也不像内存数据库那样全采用高成本的内存来存储统计信息。Oceanbbse的这种准内存数据库设计方式,既满足了SQL查询需要实时收集更全面系统统计信息的需求,也让整体的信息收集成本没有额外开销。

Oceanbbse还在SQL语句搜索优化方面进行了精细化的调节。由于是完全自研的数据库,对于Join连接查询算法可以灵活适配多种算法,而在其他数据库中则由于已经限制可选范围而无法做到更精细的优化。“我们在搜索条件的改写上面做了巧妙的设计,结果就是有更广的可选择范围,而其他数据库则只能在一个很窄的范围内选择最优策略,因此Oceanbbse的搜索结果更优。”蒋志勇说。

因为要兼容MySQL,Oceanbbse团队也精研了MySQL,对MySQL进行了大量调优工作。在这个过程中,Oceanbbse团队发现了MySQL的几百个问题,向MySQL开源社区汇报后得到了确认。诸如MySQL对不同路径执行出来的结果都不一样、MySQL的语义不是非常完整等等,都是Oceanbbse团队在使用MySQL中发现的问题。特别是由于阿里巴巴和蚂蚁金服的业务规模日益扩大,经常会踩到各种技术的极限门槛,Oceanbbse团队就曾经在开发MySQL接口驱动程序的时候,通过业务排查发现某个事务已经回滚但数据还是被提交进入了数据库,导致会出现转账已经取消但钱还是被转走了的现象,团队排查了很久后终于发现是由于MySQL客户端的一个变量设置本身有问题,但这种问题只有在极限条件下才有可能出现,属于小概率事件。Oceanbbse团队就是这样逐一排除小概率事件,最终走向了通用型产品的道路。

通用型产品与场景化产品最大的区别在于通用型产品能够适配绝大多数场景,而场景化产品则只能适配单一的场景。冯柯表示,这就是商业数据库最强的地方,因为能够匹配绝大多数的场景。也许商业数据库的技术不是最强的,但价格那么贵还有用户买,就说明商业数据库的总体拥有成本更低,一个产品就能适配大多数场景。而能够适配绝大多数场景,就说明把已经能踩的坑儿都全部踩过了,今天的Oceanbbse也在经历同样的过程。

Oceanbbse踩过的另一个坑儿,也是在极限情况下才会出现的Linux系统bug。Oceanbbse本身是在Linux和C语言基础上开发的分布式数据库系统,2010年到2011年Oceanbbse团队在支持淘宝收藏夹业务,2011年双十一的时候遇到了稳定性的问题。当时的Linux有一个直接访问IO的特性,这个特性出现了bug,而且是在极限条件下才会被触发的bug。

杨传辉回忆当时距离2014年双十一还有不到一个月的时间,是一个周五出现的问题,导致淘宝收藏夹一天之内连续宕机三次、每次一个小时左右,每次宕机后恢复收藏夹的流量,一旦访问量超过一定量就又触发了Linux内核的bug导致再次宕机,直到周五晚上8、9点后淘宝访问用户变少后才恢复了运转。由于当时的开发团队主要集中在北京,因此第二天的周六早上所有团队成员搭第一班飞机从北京飞到杭州来解决问题。“当时的气氛很紧张,如果这个问题解决不了,Oceanbbse团队当时就会解散。”杨传辉回忆当时的情况,而且在解决问题的时候,负责写代码的程序员的压力也很大,后面有两三个在盯着到底怎么写代码。“当时也并不确定这么做就一定能解决问题,只是觉得有70%-80%的概率能解决问题,后来还真解决了这个问题。”

“阿里巴巴/蚂蚁金服的系统发展太快、一直在变,Oceanbbse也一直在开发新功能,又要支持线上业务,而双十一的爆发可能会是平常流量的十倍,而像Linux内核bug这样的问题,如果只是平常流量的一两倍,是根本不会触发的,它只有在爆发十倍的时候才会出现。所以我们特别紧张,也没有时间让我们仔细去分析,慢吞吞地解决问题。当问题来的时候,所有人加班解决,就是这样。”杨传辉说。

冯柯回忆说,他加入Oceanbbse后的第一件事是做诊断监控,当时没有人愿意做这件事,因为最主要是要到系统中埋点,大家都认可这件事很重要,但是没有人愿意去做,因为它涉及到所有的模块,是一件非常吃力不讨好的事情。而自己当时选择做的原因,是因为这对业务来说非常重要,是必须要做的事情,当时也碰到了很多的挫折,出了很多问题。例如Oceanbbse诊断监控功能刚上线的时候,有N个人去看监控,会得出各种不同的结论来,“大家觉得这个功能完全不能用,觉得做得很烂,所以当时参加的同学很沮丧,觉得没有被承认”。冯柯当时鼓励团队,最困难的时候反而是团队进步最快的时候,“别人对你的批评最多的时候,其实是你进步最快的时候,你的产品能够获得更多资源,能够被更多的人认识到,这其实是非常好的,那个时候的触动确实很大。”

Oceanbbse是一个一边在业务中“讨生活”,一边寻找机会发展壮大自己的过程。在“讨生活”的过程中,Oceanbbse也会不得已做出妥协。杨传辉回忆2010年的Oceanbbse版本有一个比较大的缺陷,就是设计了单点写入。当时,把所有写入数据全放在一台机器上,这个版本可扩展能力比较差,本质上只能做垂直扩展而没有办法做水平扩展。另外,因为每个写入都要经过那个节点,最后整个性能也相对更差,数据库的功能也受限。这主要是Oceanbbse早期的版本,当时团队的数据库经验没有那么丰富,也没有时间做长期的开发,直到2015年重新设计开发的1.0版本才是真正面向云时代的分布式数据库。这个期间,Oceanbbse团队也从各个渠道引进数据库人才,最终实现了数据库的重构。

Oceanbbse经历的失败还有很多。杨传辉回忆,Oceanbbse在2012年11月份转到蚂蚁金服到2014年实现了交易系统,这之间的2013年其实在从事淘宝的库存项目而不是交易系统。当时,Oceanbbse团队看到库存的数据库问题也是一大挑战,这就像卖火车票系统的挑战本质上也是减库存问题——如果有两人同时并发减库存,就会乱掉。当时,淘宝的MySQL团队也在做这个事情,最终业务部门选择了MySQL的方案,就是因为业务团队当时觉得用MySQL更放心,“就这一个原因,也没有其他的点,最后没有选择Oceanbbse,我们相当于那一年白干,整个团队白干。但因为这个铺垫,我们下一个交易系统真的做成了。”

Oceanbbse的研发方法论

(Oceanbbse创始人阳振坤)

总结Oceanbbse的开发过程,总会试图寻找一些研发方法论,就像微软的软件开发“三驾马车”那样的方法论。但正如陈萌萌所总结的:“我们其实更多的时候是与运维、业务团队等一起在定义问题。我们会看到一些问题,找到真正要解决的问题是什么,然后帮助用户定义这个问题。在定义问题时,有时候我们会开一个会,分析某问题是由数据库团队解决、还是由业务团队解决,而在开会之前可能大家都不知道最后要达到什么样的效果。很多时候我们在做这些不确定的事情。”

Oceanbbse本身是在做一个没有先例可参考的分布式数据库,纯粹做分布式系统,全世界谷歌做得最好。阳振坤在百度时所带领的分布式团队已经是国内当时最强的分布式技术团队,也从谷歌吸收了很多分布式技术的思想。但当后来试图把分布式架构与关系型数据库结合在一起的时候,就再也没有先人的经验,而只能靠团队自己琢磨。虽然Oceanbbse到目前为止还没有发表过论文、还是在做业务,但杨传辉回忆Oceanbbse中有很多是别人没有想过方法,可能要做一个新的方案要想好久,要思考半年到一年后面再决定去做。

在具体开发的执行过程中,测试是很重要的工作。分布式系统的异常处理很容易出错,平常机器不出故障,到上线业务突然出一个故障时,可能就是一个大故障,而这种异常处理的测试比较难。Oceanbbse有容灾模拟框架,就是随时把一台机器杀死,而这样的容灾测试随时在运行。另外,对于并发处理的测试,即某个条件的达成可以突然触发两个线程的先后顺序或一个变量的访问顺序出错,Oceanbbse也是随时在模拟这样的场景,让这样的小概率事件尽早出现。

在开发的过程上,Oceanbbse通常是一个人写出来的代码,要另外一个人去读和审查,通过的代码才会提交。Oceanbbse团队还写了很多自动测试用的框架,开发人员要自己做单元测试和一部分的功能测试,集成测试则由专门的人来完成,Oceanbbse的测试人员很少只有几个人,大部分的测试都是靠自动化完成。

因为Oceanbbse是软件、硬件和业务集成在一起的整体优化,而当软件、硬件和业务碰到一起的时候,经常会出现各种碎片化的小场景问题,那么又是怎么解决的呢?陈萌萌介绍说,当遇到这样的场景时,就会提前把大家拉到一个钉钉群里,把需求丢到群中,技术团队根据需求提供反馈建议,业务团队也会反馈在试验中遇到的问题。这些碎片化的场景和问题,很难区分到是软件、硬件还是业务的问题,因此群里有运维、开发、业务甚至还有负责业务拓展的BD和负责产品的PD,只要需要关注的人员都可以进到群里。陈萌萌透露他自己平常关注的活跃群就至少在20个以上,也就是至少一天发一条消息的群,他也在更多的可能十天半个月才发一条消息的技术讨论群中。

以前在甲骨文公司的时候,陈萌萌说大家更习惯用邮件的慢节奏沟通方式,到了阿里系就是碎片化的沟通。首先每个人有负责的业务或技术方向,空闲的时间就会把群里的来龙去脉都过一遍。有些群是按需找人,在群里被@了就肯定会关注这些消息,如果没有被@,就会找不是特别紧急时候再把群里的消息过一遍。虽然群很多,但是真正过群消息的时候,几分钟时间还是能够把过去几天的消息都过一遍。这样总是能区分哪些是需要第一时间响应的,哪些可以后续持续关注的。

一般Oceanbbse团队的工作时间是早9点到晚9点12个小时,但也有大促的“双十一”、“6.18”、春节红包压测等紧急情况。当然,随着Oceanbbse的发展,需要处理紧急事件的情况在减少。陈萌萌回忆,以前跟着业务团队压测到凌晨,甚至说半夜被揪起来的情况,会经常发生。

“我记得经历过很多故障都挺戏剧化的:因为一旦出现一些问题以后,各方面的人都会被半夜拉起来,大家临时被拉到一个群里面,谁也不知道当时发生了什么,但是每个人可能有一部分的信息,大家很快把各自的信息扔到群里面,这样就对出来到底发生了什么。每个人都有点胆战心惊,生怕自己做的那部分导致了什么问题。”陈萌萌回忆说。“我记得有一次故障,半夜11点说有一个问题需要大家上线去看,一帮人包括主管都上线看问题,一直到凌晨四五点。一开始大家都在,慢慢发现问题越来越聚焦,相关的人员就上来,一直到凌晨四五点才解决问题。中间大家在群里面各种排查信息分析,提出各种建议,虽然没有坐在一起,但就像关在一个屋子里面开了连夜的战斗会一样。”

陈萌萌总结了阿里这种独特的技术讨论群解决问题的过程:“这是一个不停过滤信息再分析的过程。如果一开始不掌握所有信息,谁也总结不了。对完信息后,有人发现说某个地方需要关注,别的人再把相关信息加过来,慢慢连成一个逻辑。当你回头再看群里消息的时候,这个现象特别明显。信息一开始是散的,然后慢慢才能达成一致,最后走下去。”

当然,群里也会有熟悉各种“疑难杂症”的“老中医”,一般是经验比较丰富的人员,见到的问题也比较多,所以别人可能还在猜测的时候,“老中医”就会给一个很靠谱的可能性,沿着这个可能性去看的话,发现确实可以通过这个角度去挖掘解决问题的方案。

然而,即使讨论出了可能的解决方案,“大家还是挺胆战心惊的,敲命令都是让专门负责运维的人员去敲,这个时候的关键在于手不抖、别敲错,因为万一敲错了那就是二次故障。所以我们都会找一个心理素质好的同事操作,大家谁也不要吱声,看着这个同事安静地把命令敲完。”因为不管通过群里的讨论,选择一条最保险最靠谱的操作方式,但在系统里面直接敲命令都有可能直接动数据,敲错一个键就有可能把所有数据都删了,这是没法挽回的,“所有人在操作的时候都不敢出气”。

当然,每次处理完故障后,也会复盘找到以后的解决方案,最后形成知识库也就是应急预案再固化到程序里,通过程序防止下一个错误。

前面提到整个Oceanbbse并没有一个统一的产品经理,因为Oceanbbse的功能列表是对标商业数据库。但还是会有产品开发的规划,通常以财年为单位、双十一为重要节点,比如某个版本必须要在下一个双十一之前做出来并且稳定运行,再通过双十一检验。“保持这样一个节奏”,蒋志勇补充。

成功之道:不断证明自己

“以前分布式系统谷歌里面是有的,但是数据库领域没有一个人用到生产系统里面。包括我们最初用PAXOS协议做数据库的时候,传统数据库从业人员带着原有思维看这件事,大家觉得不可思议。我们与蚂蚁金服的业务方交流,告诉业务方能同时做到一致性与可用性,不丢一条数据而且做到高可用,业务方觉得不可理解,因为业务方已经习惯了传统数据库的方式。”冯柯在回忆Oceanbbse早期的发展时,还是很兴奋当时打破了传统技术的思维。

改变一个人的思想是非常困难的事情。Oceanbbse作为数据库领域的新进入者,优势在于把分布式系统和数据库结合起来。“其实Oceanbbse本身不是一个专业数据库团队,Oceanbbse的创始人本身都不是学数据库的,而是最早从分布式存储开始做起,Oceanbbse到很后面才真正有了SQL的功能。”作为传统数据库专家出身的冯柯说,Oceanbbse最吸引他的地方在于有机会能接触到影响几亿人的业务。Oceanbbse对于传统数据库也不是一味模仿,而是在分布式架构方面做差异化,“我们今天不是简单的功能模仿,每一个功能在Oceanbbse上,由于架构的不同,内涵其实是不一样的,挑战也不一样。其次,今天在Oceanbbse真正上线一个业务,马上就能服务到几亿人,这两点是非常吸引像我这样背景,包括从Oracle来的技术人员。因为Oceanbbse有非常好的应用场景。”

作为Oceanbbse的创始人,阳振坤经常强调数据库不是被研制出来的,而是被用出来的。今天Oceanbbse如果推翻重来,或许会有更好的方案,但在发展的初期很多时候要考虑团队的生存问题、满足业务和场景的需要,所以当时很多的选择是面向用户的选择,让更多的业务能够跑在Oceanbbse之上,通过这种方式来建立用户对Oceanbbse的信任。

“如果大家当时能看见原来七年后Oceanbbse能长成这样,我相信七年前的那个环境会好很多。但是这种如果是不存在的,很多时候你要先证明自己。”冯柯说。

杨传辉介绍说,Oceanbbse从淘宝转到支付宝,很大程度上是因为MySQL可以满足淘宝的多数业务需求。淘宝属于电子商务类交易型业务,与支付宝的金融交易差别很大。当时淘宝电子商务交易是可以偶尔的丢失数据,采用了传统数据库的主备同步来实现高可用,但是主备之间是异步的,备机与主机的数据之间落后几毫秒都是有可能的,MySQL主备同步模式已经能够满足淘宝电子商务交易。

从2012年底开始,Oceanbbse开始慢慢支持支付宝的交易,支付宝交易属于金融系统,不允许有任何一条数据的丢失。淘宝如果数据丢失了一条,还有一个最后的手段,就是可以查支付宝。毕竟丢失数据的概率极低,只有在极端场景下才有可能丢失数据,而且还能向支付宝查询,支付宝就是最后的防线。2014年,支付宝交易由Oracle切换成Oceanbbse,实现了一条数据都不丢失,而且保证高可用、强一致。这在传统数据库都没有办法做到:既保证一条数据也不丢失,又保证数据的高可用。因为对于传统数据库来说,这两个要求是相互矛盾的事情。Oceanbbse创新地采用了分布式系统里的PAXOS的协议,第一次把这个协议用于传统数据库和分布式系统两个领域的结合,并在2014年双十一中得到了检验,后面的发展就比较顺了。

蒋志勇回忆他刚来的时候,当时还是对于支付宝核心业务上Oceanbbse有很大的争议。“2014年双十一的时候,争论很激烈,最后是CTO当时拍板要上10%。当时在上1%还是上10%这方面大家很纠结,因为毕竟双十一10%的流量几乎相当于平时的全量了。当时CTO拍板做10%,并且后面还挺顺利。从那个时候开始,在核心业务上,大家就慢慢接受和认可Oceanbbse了。”

杨传辉回忆当时为了赶上2014年双十一的进度,时间非常紧张。上“双十一”,就意味着在线上不能出一次问题,那时有大约近二十万行代码是半年之内一次性新开发的,但是上线不能出一次问题,因此对质量保证提出特别严格的要求。上线前做了很多容灾测试、代码检测、设计检测等,包括当时涉及到的所有SQL语句都做了全面测试。“即便是这些事情都做了,也还是有一定的运气成分,最后Oceanbbse上线没有出一次故障。因为当时七八月份对核心业务底层系统升级完后就不可能再升级了,后面确实一个问题都没有出现,最后双十一成功切了10%的流量。”如果当时出现哪怕一次问题,可能Oceanbbse将不再存在。

在阿里,遇到更好的自己

2014年的时候,Oceanbbse团队面临着当年双十一的生死大考。而冯柯也是在2014年加入Oceanbbse团队的,作为一个传统技术和商业环境出身的技术人员,冯柯在Oceanbbse经历了从传统企业文化到互联网公司文化的转型。

“我那时有很强的思维惯性,刚来Oceanbbse的时候,觉得看什么都不爽,Oceanbbse是别人写的代码,总觉得这里不应该这样做,那里不应该那样做。那个时候特别挑战,也包括过去是我说了算,今天说了不算,反正是非常痛苦的一个过程。”冯柯来Oceanbbse前半年基本上处于每天无事可干的状态,后来主管就给他布置任务,让他放下层级的观念去把Oceanbbse源代码看一遍。于是,冯柯当时就用了大概6个月左右的时间,看了将近20万行、每个月5万行左右的代码,报了100多个bug,写了很多文档,做了最基础的事情。

这个过程让冯柯在从代码上更了解Oceanbbse,能够做更具体的事情,其次也是最重要的就是调整了心态。“我刚加入蚂蚁金服的时候觉得很恐惧,觉得阿里是一个价值观很强的公司,后来发现层级只是对你过去的一个认可,来了阿里之后就要忘了过去,从头开始。把自己沉下去,再浮上来,你就会更加有力量。”当从代码上真正认可了Oceanbbse,把Oceanbbse当作自己的产品,就能把自己全部投入到Oceanbbse中。“现在看两年前的我,确实变化比较大。来了阿里之后,遇见更好的自己。”

之所以说到阿里之后遇见更好的自己,这首先是要放开自己、重新清零,打破思维定势后就能给团队带来非常大的帮助。冯柯发现蚂蚁金服的团队文化不像国企那样层级就代表决定权,在蚂蚁金服必须要做事情、真正拿到结果并获得大家的认可和信任,才能做更多的事情。“大家并没有去想你是一个P10或P9,你不应该做这个事,你应该做那个事,这是我特别感触的一点。蚂蚁金服真的是一个非常专注技术、完全内部平等的文化,这跟我在之前的很多公司差别很大。”而这,正是在阿里遇到更好的自己的原因所在。

Oceanbbse商业化:再创造新时代

“Oceanbbse是真正想去做一款通用的分布式数据库产品。产品化这点非常重要,这就要对用户做高度集成的整体交付,而不是一堆技术拼起来。Oceanbbse在架构上是真正想去做一款能够改变目前整个商业数据库生态或者格局的产品,我不管它未来能不能做到,但当时非常打动我,也是吸引我加入Oceanbbse的原因。”冯柯说:“分布式是Oceanbbse的亮点,但最重要的是Oceanbbse是按照产品的思维而不是单纯解决业务的问题,当时我就看明白了,Oceanbbse未来肯定是要到外部发展。”

关系数据库这个领域的理论已经比较早就成型了,多年来也没有突破性的进展。而Oceanbbse这些年做的事情,其实是在做一个分布式的关系数据库产品。在做产品的过程中,最大的问题是要有特别好的场景来检验它,从而演变成一个能够商业化的产品。蚂蚁金服最大的优势是业务场景非常丰富,让Oceanbbse在服务外部客户之前,就在内部得到非常充分的锻炼,而这些锻炼很难通过外部用户去获得。

蒋志勇强调,数据库产品化需要时间去历练,如果抱着非常投机的心态参与就很难实现。“所以从业人员要确实对这个有兴趣,并且要愿意长时间坚守、慢慢打磨,把Oceanbbse从几个人做出来的软件,变成一个很好用的通用产品。”

从2017年开始,Oceanbbse跟随整个蚂蚁金服的金融科技开放,开始了向传统金融赋能的实践过程。当然,这个过程也不是一帆风顺。虽然Oceanbbse已经取得了很大的技术成就,但在外部用户应用Oceanbbse的过程中,往往会被很多具体的小细节所“绊倒”。现在负责Oceanbbse外部业务的冯柯表示,外部客户往往没有蚂蚁金服这么成熟的技术体系,还处于各种传统技术混搭的局面,在这种情况下如何把Oceanbbse在外部用户的业务环境中落地,这都是需要具体解决的问题。

Oceanbbse终于迈出了商用的一小步:Oceanbbse在南京银行正式上线,Oceanbbse数据库为南京银行“鑫云+”互联网金融开放平台提供金融级分布式关系数据库服务。而这主要取决于南京银行的意愿,“南京银行自身有非常强的意愿和情怀,把整个互联网的核心业务完全架到Oceanbbse之上。南京银行就像蚂蚁金服内部的业务方一样,真正与技术团队站在了一起,包括南京银行的很多设计都是超前的,即使目前的业务量不需要这样设计的也会提前布局,后面有一个非常长远的规划。南京银行项目为什么成功,就是因为这一点。”冯柯总结南京银行的成功。“南京银行当时是阳振坤老师去谈的,南京银行也有竞标,也不只蚂蚁金服一家。当时南京银行技术负责人问了阳老师一句话,你们到底有没有决心替换掉Oracle,这句话撞到阳老师的枪口上了。”

阳振坤回忆Oceanbbse的整个发展历程,“首先肯定是要满足内部的业务需求,如果连自己的需求都满足不了,就根本谈不上做成一个真正的商用数据库。也许Google吃亏在他们的业务部门比较强势了,所以做出来的Google Spanner就是一个满足自己内部需求的产品,所有的都是自定义。而Oceanbbse走了一条标准化之路,我们支持标准的数据库接口、标准的数据库语言,所以能够产品化。”

从2010年5月调研、6月25日立项开始,Oceanbbse的目标就是传统商业关系数据库的更新换代产品:2012年底支持简单的SQL;2014年支持比较有限的SQL;2016年基本兼容了MySQL,对SQL的支持开始丰富起来。这是一个由分布式到与数据库结合的过程。接下来,Oceanbbse要兼容商业数据库。再接下来,就是要发展OLAP技术。

与OLTP技术的要求不同,OLAP偏向大型数据分析,对于查询处理、计划生成、性能和调度等的要求非常高,对于分布式集群的大型查询,怎样通过调度把负载分配到每一个合适的节点,让整体的吞吐率和响应时间都能达到一个比较好的平衡,都需要大量的工作。

总结Oceanbbse的成功,可以说是阿里巴巴/蚂蚁金服举全集团之力完成的“壮举”。用杨传辉的话说,就是阿里对技术容忍度超乎想象的高。马云经常讲:我不懂技术,但是我尊重技术。

阳振坤回顾Oceanbbse的内部创业史,对于数据库技术来说在蚂蚁金服内部创业要远比在公司外部创业好,因为根本找不到像蚂蚁金服这样愿意把自己的内部业务拿出来当“小白鼠”。“我觉得我们这些人正好赶上了一个很好的机会,所以我就跟大家说这是千载难逢的机会,我们一定要做,而且一定能做成。”(文/宁川)

2018-03-24

2018年1月17日,全球最大的集装箱运输及物流服务商之一丹麦马士基集团与IBM宣布双方组建合资公司,联合开发和推广基于区块链的全球贸易数字化平台(Global Trade Digitization Platform,以下简称GTD),供全球航运生态参与。以此为标志,2018将有望成为区块链正式商用启动年。

在2018年3月20日的IBM Think 2018上,新成立的合资公司CEO Michael J. White表示,全球贸易与运输行业向来发展十分强劲,过去5年的年均增长为3.7%,未来两年更有望达到4%。但由于海上运输的复杂性而带来的管理成本,甚至高于一个集装箱端到端的运输成本,是时候进行海上运输的数字化转型了,区块链则是解决世界贸易中众多问题的有效方案。

根据IBM董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty在IBM Think 2018上的介绍,新合资公司运行良好,截止到2018年3月,已经有25家公司正在登陆GTD、有30家公司正在排队等待登陆GTD、还有40家正在准备登陆GTD中。

起源于比特币的区块链技术,经过了2016年和2017年两年的发展,已经从比特币底层技术向泛金融科技以及更广的产业互联网技术扩散,经历了基础技术框架、企业级架构及解决方案、云应用服务等多层次的技术演进,已经具备了商用的成熟度。

根据区块链蓝书包《中国区块链发展报告(2017)》,目前全球已经有24个国家在大力投资发展区块链技术,90多个国家央行已经开始讨论布局和发展区块链技术,全球90多个大型跨国公司加入了区块链技术联盟。而我国也把发展区块链技术写入了“十三五”信息化规划,大力推广和布局区块链产业。

世界贸易成为区块链主场

(上图为西班牙Algeciras港口)

根据Gartner的预测,2018年全球IT支出将达3.7万亿美元,企业预计在企业级软件、智能设备、IT服务、通信服务等几乎所有IT和通讯领域增加支出,其中人工智能、物联网和区块链将领衔新一轮的IT支出增长。Gartner指出,全球支付、供应链、数字贸易等将成为区块链最先有可能商用的领域。

实际上,自2017年以来全球正迎来国际贸易的迅猛增长。根据联合国《2018世界经济形势展望》,世界贸易在2017年出现了强劲反弹,这主要是由于东亚国家强劲的进口需求,特别是东亚国家的内需开始增速,此外全球大宗商品贸易也处于后金融危机时代最快的增长速度。而在2016年,世界贸易则处于极弱的状态,当年全球贸易规模增长为金融危机后2.2%的低增长水平,但2017年估算全年增速将达3.7%,预测在2018年将以3.5%和2019年将以3.6%的速度继续扩张。

IBM和马士基自2016年6月开始合作建立新的全球贸易数字化区块链解决方案,以降低成本和复杂程度、改善海运供应链效率、实现全球无缝贸易。此前,马士基曾与亚马逊于2016年夏天开始用区块链追踪从肯尼亚发往荷兰的用于盛装鲜花的容器。2016年底,马士基旗下的航运公司又与阿里巴巴合作,针对中小企业在年底旺季需求,推出物流订单直达船运公司的订单交易平台产品——舱位宝,解决中小企业在年底一仓难求的挑战。

2018年,IBM和马士基升级双方的合作,从技术模式变革上升到商业模式层面的运营。据美国财富杂志,新合资公司中马士基集团将占51%、IBM占49%。至此,作为全球区块链技术的先行者,IBM已经从大举投入技术,转向以新商业模式拉动区块链的真正商用。

规模化场景与复杂生态

(上图为IBM与马士基集团合资公司CEO Michael J. White)

实际上IBM作为区块链技术的先行者,一直在推动区块链的商用,但为什么是世界贸易及船运供应链管理成为了第一个突破口?这主要是取决于规模化场景和复杂生态的大规模经济效益。

区块链在IBM整体战略中排在重要位置,Ginni更在多个重要场合强调了区块链对于IBM的重要性。2015年IBM就加入Linux基金会HyperLedger超级账本项目成为创始成员,并贡献了4.5万行代码。为了把区块链用于企业级环境,IBM研发了一整套企业级区块链的架构、技术、产品和服务。

在商用场景方面,自2015年开始,IBM先后在金融、医疗、政府、能源、物联网、碳排放交易等多种业务场景中尝试区块链的应用。其中,也包括IBM全球融资部门(IBM Global Financing Unit)把区块链用于IBM自身全球4000多家供应商的信用管理。在IBM所试图推广区块链的所有业务场景中,金融领域主要由各大金融机构主导,技术厂商难以起主导作用,而物流与供应链管理的产业规模足够大、生态也足够复杂,技术厂商有机会深入参与。

马士基与IBM、亚马逊、阿里等企业在新技术和新商业模式方面的合作,背后是全球每年运输超过4万亿美元价值的货物、消费者每天使用的物品中有80%以上通过海运运输。而处理和管理运输这些货物所需的交易单证文件成本预计最高可达实际运输成本的五分之一。据世界经济论坛,通过减少国际供应链中的壁垒,全球贸易能够增长近15%,刺激经济增长并创造就业机会。

早在2014年的时候,马士基发现一个冷藏货柜的运输通常需要在大约30个来自不同机构的人手中流转,其中很容易出现错误甚至是欺诈现象。而区块链技术平台则能解决这样的问题,让参与供应链的各方都能获清晰地得物流运输全程信息以及不同阶段的状态信息。此外,没有其它方的许可,也没有任何一方可以修改、篡改或删除区块链中的任何信息。

这实际上就是区块链能发挥价值和作用的前提条件:足够大规模的业务场景,以及能够参与到区块链网络中生态成员的复杂性。Gartner曾在2017年下半年以来的技术展望中,预测区块链以及其代表的分布式账本技术仍需5到10年才能达到“生产成熟期”,也就是大规模商用的阶段。这主要就是缺乏可供区块链大规模应用的实际生产运营业务场景,而且是需要有各种复杂生态都参与的业务场景,但国际贸易的兴起和相应供应管理恰恰提供了这样一个机会。

区块链商业的“马太效应”

(IBM董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty)

马士基与IBM开发的GTD全球贸易数字化平台有着多种功能,双方成立的新公司首先计划将两个核心功能商业化:建立一个海运信息通道,提供端到端的供应链可视性,使供应链管理的所有参与者能够实时、安全无缝地交换运输信息; 实现无纸化贸易,让终端用户能够安全地提交、验证和批准文件,单据文件备案数字化和自动化,减少清关和货物运输的时间和成本。特别是海关也可以通过这样的解决方案,强化货物动态监控,并通过数据进行风险分析,提升运输的安全性,加快通关效率。

此前,包括杜邦、陶氏化学、利乐、休斯顿港、鹿特丹港社区系统、荷兰海关、美国海关及边境保护局等机构都利用GTD平台进行了试点,并取得了认可以及期望进一步探索该平台:通用汽车、宝洁公司希望能够简化其复杂的供应链运营;货代和物流公司亚致力(Agility Logistics)希望可以提供例如清关业务,以创造更好的客户服务体验;新加坡海关和秘鲁海关等希望可以通过该平台促进贸易流动,提高供应链的安全性;全球码头运营商马士基码头公司(APM Terminals)和新加坡国际港务集团(PSA)希望通过该平台增加港口协作并改善码头规划;在中国广东检验检疫局的支持下,该平台可以连接其开发的用于进出口商品的全球质量溯源系统,并将用户链接到重要的中国进出口贸易通道。

研究机构IDC的区块链技术战略研究总监小比尔·费恩利(Bill Fearnley, Jr.)表示:相比于那些专注于区块链技术的小型初创企业,IBM与马士基共同组建的合资公司会有巨大的竞争优势,因为无论是IBM还是马士基,都已经同许多其他企业建立了合作关系。

回顾过去两年区块链在全球的进展,可以观察出全球化的贸易与供应链管理将是众多区块链前期试点中最有可能率先进入大规模商用的业务场景,而IBM与马士基经过两年的试点并在2018年初成立合资公司全力推广基于区块链的全球贸易数字化平台,这将起到“推波助澜”的效果。区块链网络就像互联网一样,需要大规模生态的参与,参与的成员越多、时间越长、交易量越大,平台的技术稳定性与效率就会越高,这就是“马太效应”。在IBM Think 2018上,Ginni介绍IBM与沃尔玛于2017年下半年启动的基于区块链的食品溯源服务,迄今已经吸引了20家公司的参与,还有200家公司在排队中。

IBM与全球数百家企业积极合作,一方面让区块链具备业务就绪性、一方面让区块链创造真正的商业价值,金融服务、供应链、物联网、风险管理、数字版权管理及医疗卫生等行业都是能够利用区块链网络实现巨变的领域。正如联合国《2018世界经济形势展望》所描绘的那样,全球经济正在全面而强劲复苏中,而区块链技术正可在其中大展身手,成为新经济的创造力和驱动力。(文/宁川)

2018-03-23

“要想成为一家伟大的公司,你要经历过几次风雨,但是要想成为一家基业长青的公司,必须要经历过生死存亡的转型。”这是IBM大中华区董事长陈黎明在IBM Think 2018大会上表达的观点。六年前,IBM历史上首位女CEO也是第九位CEO罗睿兰上任,四年前IBM在罗睿兰的带领下以数据与分析、云、社交、移动和安全为战略方向,展开了云与大数据时代的历史性转型。

在2017年第四季度,IBM终于结束了长达22个季度的业绩下滑并重归增长轨道:在2017全年,IBM的云计算、人工智能、数据分析等战略业务收入365亿美元,占整体收入比重的46%;其中云计算收入170亿美元,认知解决方案收入180亿美元,都进入了行业中的第一阵营。

2018年3月19日到22日,IBM Think 2018大会在美国拉斯维加斯举行。IBM Think 2018首次把IBM的七个大会合而为一,包括原来的沃森世界大会(World of Watson)、Interconnect云大会、Amplify大会、合作伙伴世界大会(Partner World)等,可以说是IBM过去几年转型成果的全面展示。

领导者的“赌注”

“本次转型可以说是IBM历史上最难的一次转型,因为我们是在如日中天的时候进行的核心业务转型,整个转型过程中都保持了很好的盈利水平。在如日中天的时候革自己的命,这是很难的事情。”陈黎明说。

IBM曾在1960年代初,投入了50亿美元开发大型主机。当时,IBM对大型主机的研发投资高达50亿美元,相当于今天差不多接近400亿美元。即便是放在今天的环境下,让一家公司拿出400亿美元就做一个产品,也都是很难以想象的事情。但IBM的那次“豪赌”造就了当时整个电子计算机行业的繁荣,甚至开创了人类文明的新时代。1969年,人类第一位宇航员登陆月球,而在阿波罗登月项目中,IBM的大型主机System360做出了重要贡献。

“在你如日中天的时候,要革自己的命,现有的路不能继续走下去了,要另开辟一条道路走出去,那是非常难的事情,需要对未来有一个非常精准的把控。”陈黎明强调,作为一个领导者,与管理者有重要区分,“领导者要时不时要爬到树尖上去看一看,东张西望一下,看看究竟要朝哪个方向去走。管理者是一旦领导者决定了要朝某个方向走,就要披荆斩棘。”

对于IBM的这一次转型,“豪赌”的程度不亚于当年开发大型主机。陈黎明表示,本次IBM最难之处,在于一方面要敢于对未来下一个赌注,另一方面要能够放弃过去的包袱,包括过去所有的辉煌和成功。“其实我来到IBM也有这样一种体会,很多员工还生活在过去辉煌的世界。不要忘了过去的辉煌,但是不要沉溺于过去的辉煌,因为过去无论多么辉煌,都已经翻了篇。要着眼于未来,敢对未来下一个赌注,所以难就难在这些地方。”

与罗睿兰的两个承诺

三年前的2015年2月,陈黎明从石油公司BP转会到IBM,成为了新一代IBM大中华区掌门人。上任之初,陈黎明曾经与罗睿兰有两个承诺,一个承诺是IBM大中华区的业务转型,另一个承诺是文化转型。

在业务和文化转型方面,就是陈黎明上任后没多久提出的3+3战略,即三大战略支柱+三个战略支点。其中三大战略支柱包括:近期巩固核心业务,也就是IBM传统的硬件、软件、技术服务、咨询服务等业务;中期推进成长计划,包括云、大数据、社交、移动、安全、物联网等新兴业务,以及针对中国市场的技术合作计划、绿色地平线计划等;长期则是大胆探索、打破边界,让全球尖端科技落地中国市场,其中包括认知计算、前沿芯片技术等。而三个战略支点就是信任、文化和简化流程。信任就是要IBM要建立起与中国政府、合作伙伴、客户甚至员工的互信关系;文化则希望IBM公司能够变得更加敏捷;简化流程就是为了让团队能够尽快响应市场以及客户的需求。

在核心业务方面:IBM大中华区尝试扩展大型主机的客户数量,从而打破大型主机销售的起伏对于营收带来的周期性影响;在Power业务方面,IBM大中华区也有稳定的表现;在咨询业务方面,IBM是少数在大中华区保持业务增长的公司。在新兴业务推进方面,IBM大中华区加速推进云计算、大数据、人工智能与认知计算、区块链、安全等新业务领域的探索,积极推进中国的数字化转型。在大胆探索方面,IBM在大中华区也尝试了前所未有的举措,包括与浪潮合资Power公司、与中国电子合资医疗健康平台、与百洋集团在沃森基因和沃森肿瘤开展合作等。

当然,目前IBM公有云在中国落地方面遭遇了波折,但陈黎明认为波折在所难免,正如油气行业的打井成功率只有30%一样。“遇到一些挫折,不用感到沮丧。摔一个跟头,爬起来,掸掸土,继续往前冲,这就是我告诉同事的话。在公有云落地方面,我们依然是坚定不移的,这个战略非常清晰,我们一定要往前冲。”

在文化转型方面,流程的转型非常重要。流程是为了规避风险,但冗长的流程则带来的是更多风险。“道理很简单,我们每个人本来是可以做决策的,但现在大家都躲在流程后面,都不去承担责任。我经常讲的一句话,防止风险的第一道防线就是人。如果每一个人都有一个正确的价值观,哪怕不看流程,都不会走的太偏。所以要把人变成第一道防线,然后要有恰当的流程。”

陈黎明表示,文化与流程相当于飞机的两翼,缺一不可。然而,飞机如果想要很好的起飞和飞行,两翼的平衡就更加重要。目前,IBM大中华的流程简化工作已经取得了一定的成效,“低处的果实已经采摘完了,现在要走向深水区,采高处的那些果实。肯定会越来越困难,但是我们一定要走下去。如果不走下去,我们就没有办法迅速的面对快速变化的市场需求和客户要求。简化流程对于我们这样的企业非常重要,尤其是IBM这样一个百年的老店,既要有自己的历史传承,也还要有新公司的敏捷。”

四个词定义新IBM

陈黎明作为IBM的“晚辈”,曾经与几位资深IBM同事探讨自己眼中的IBM,通过讨论得出了四个关键词:历史、创新、转型、行业。

“历史”,就是IBM传承了100多年历史,这100年的历史很清晰也很辉煌,哪怕是在很纠结的时候,依然有很多亮点,这是毫无疑问的。其实IBM的历史,可以说基本上引领了整个IT行业几十年的发展。因此,历史传承对IBM来说,很重要也很令IBM人自豪。

“创新”,IBM的历史又是一部创新史。IBM历史上重大发明,可以说举不胜举。从信用卡磁条到POS机,从银行ATM机到商品条形码,从第一套航空订票系统到FORTRAN语言,从关系型数据库到最早的存储器,不一而足,都是IBM的发明。所以,IBM的历史就是一部创新史。

如今,IBM研究院已经研究出了单原子存储,未来整个美国国会图书馆的图书就可以存储在一块手表大小的存储介质中。在本次IBM Think 2018上,IBM还发布了新一期的未来5年内五大科技预测:未来五年内,密码锚定 (cryptographic anchors) 和区块链技术将保证产品从生产源头一直到客户购买的整个过程都真实可信,密码锚定是IBM研究人员正在开发的一种可以防篡改的数字指纹,可以被嵌入到产品或零部件中,并与区块链相链接;五年之内,新的攻击手段将让目前的安全措施无所适从,IBM研究人员正在开发一种新的名为格加密的安全技术,该技术可以把数据隐藏在一种名为格 (lattice) 的复杂代数结构中,作为一种全能的代数密码学,格加密能打败未来的量子计算机;未来五年内,小型自主AI显微镜将在云中联网并部署到世界各地,持续监测对人类生存至关重要的水资源状况,IBM 研究人员正在研发小型的自主显微镜,这种显微镜放在水体中可以就地监视浮游生物、识别不同的物种,并跟踪其在三维空间中的移动;五年之内,有偏见的AI系统和算法将不断增多,IBM 研究人员开发了一种方法来减少训练数据集中可能存在的偏见,IBM科学家还设计了一种方法来测试 AI 系统,即使没有训练数据也可以使用;五年之内,量子计算的影响范围将超出研究实验室,IBM已经成功推出了20个量子位的计算系统,也成功研发出了50个量子位计算系统的原型。

“转型”,IBM的百年历史又是一部不断转型的历史。IBM历史多次重大的核心业务转型,都伴随着整个IT产业的转型。不过有了这么多的远见和发明,IBM的转型即使很艰难,但最终都会成功完成转型。2017年,IBM以9043项专利再次获得美国专利榜冠军,其中1400项与人工智能有关、1900项与云计算有关、1200项与网络安全有关,这些源源不断的创新投资就是IBM成功转型的保障。

“行业”,作为一家专注于企业级市场的科技企业,“IBM的行业知识不是说任何一家公司都能够来跟IBM进行PK,我们一方面是个IT公司,另一方面对于行业方面的知识积累,在市场上竞争有着绝对优势。”陈黎明强调,正因为IBM对行业的理解,使得很多客户愿意跟IBM合作,因为不会太费事,而如果对行业了解的少,仅市场教育就要花很多时间与精力,没有哪家公司愿意等待。

进入2018年,陈黎明认为IBM已经完成了转型的目标,下一步就是要进入到加速阶段。IBM董事长、CEO、总裁罗睿兰在Think 2018的主题演讲中指出,科技行业正在迎来第三次指数级变革,这就是Watson定律(The Watson Law):数据和人工智能的融合能够给带来指数级增长的机会。IBM Think 2018上,IBM推出了基于苹果设备的Watson服务(Watson Services for Core ML),加速Watson向企业移动设备的推进;IBM还发布了Watson数据组件(Watson Data Kit),帮助大企业加速采用人工智能应用;就在同期举行的2018 OpenPOWER峰会上,谷歌宣布在其数据中心署IBM POWER9 处理器。

“IT行业步伐会很快,因为新科技涌现的比较多,所以这个行业永远不会感到无聊。” 陈黎明笑说。基业长青固然重要,生死存亡的转型也很惊心动魄,但处在这个过程中的人,也要充满乐趣。又有挑战,又有趣味性,还能做出贡献,这是陈黎明选择加入IBM的原因,也是这一代IBM人的写照。(文/宁川)

2018-03-21

“我们今天处于这样一个有意义的时刻。你可以说是‘分水岭’时刻,也可以说是‘紧急’时刻或‘关键’时刻,但它们都不足以形容现在这样一个时刻的意义。”IBM董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty在2018年3月20日IBM Think 2018大会的主题演讲中,以这样的思考开场。

Ginni接着说,今天这样的一个时刻,每25年才会出现一次,这就是将要出现的新一轮“指数级增长”。近60年来,几乎每25年就会出现这样一个拐点,技术与商业同步巨变,导致出现指数级增长。“想像一下,如果你今天能以指数级方式去学习新知识,那无疑你就是颠覆者而不会被颠覆。”

能够实现指数级学习能力的商业模式,IBM称之为“智慧商业”,指数级学习能力也将是企业的终极竞争力。就在IBM Think 2018大会的前夕,IBM刚发布了2017年报,在年报中提出“智慧商业”时代正在到来。而就在刚刚过去的2017年,IBM最终结束下滑、重回增长轨道,完成历史上最艰难的转型。那么,在这样一个拐点时刻,IBM提出的“智慧商业”究竟有何意义?

沃森定律:第三次指数级增长

在IBM Think 2018大会上,Ginni回顾过去60年的科技与商业变革,指出一共出现了两次指数级增长的拐点,即科技巨变激发了业务的指数级增长。这两个拐点,一个由摩尔定律主导,一个由Matcalfe定律主导。而在即将到来的第三个指数级增长的拐点,Ginni表示将由沃森(Watson)定律主导。

所谓摩尔定律,简单理解,就是每隔18-24个月,计算处理能力会增加一倍,这让计算无处不在。另一个Matcalfe定律,简单理解,即网络的价值等于网络节点数的平方,或者说网络的价值以用户数量的平方速度增长,最典型的例子就是以Facebook为代表的互联网商业模式。现在,正在进入第三个指数级增长的拐点,即把数据与人工智能相结合,从而形成了指数级学习的能力。

“所谓终极竞争优势,即你的学习速度,可以超越其他所有人。而指数级学习能力将赋予你这个终极竞争优势,这就是沃森(Waston)定律。” Ginni认为,在沃森定律的前提下,将是一个多赢的商业社会,而不是只有少数公司或组织能够胜出的时代。为什么?这是因为数据。今天实际上只有20%的数据可被搜索,其它80%数据都掌握在不同公司的手里,恰恰是这80%的数据将是下一轮指数级增长的来源。传统企业将利用自己掌握的80%的数据,从被颠覆到成为颠覆者,成为更加智能的公司。

以数字化平台为核心的智慧商业

如果说智慧商业的核心是实现指数级学习的能力,那么企业应该如何实现智慧商业?Ginni认为,在新的拐点时刻,传统企业要做三件事:建立多个数字化平台、把机器学习嵌入所有流程、用数字智能赋能所有人。其中,建立数字化平台将是核心。

首先,未来的企业将以一组数字化平台的方式而存在。不过,IBM所提出的平台,与业界根据Uber或Airbnb模式所理解的平台,略有差别。在IBM看来,一共有三种平台:市场型平台、流程型平台和技术型平台。其中,市场型平台就是类似Uber或Airbnb这样为整个市场建立的一个多方参与的共享数字化平台;流程型平台,则包括前端与客户交互的流程平台以及后端的企业运营流程平台;技术型平台,即高度安全、可扩展、高效率的技术基础设施。

企业将以一组数字化平台的方式存在,这意味着企业将自建一部分数字化平台(例如供应链平台),也将使用外部提供的数字化平台(例如市场营销平台或支付平台),还将参与一部分第三方数字化平台。企业将通过可组合和可适应方式,把这些数字化平台连接起来,形成新的商业模式或企业组织方式。

其次,把机器学习嵌入所有流程,即把AI与80%的数据相结合。IBM的一项研究表明,如果能够做出更好的商业决策,将能创造2万亿美元的商业价值。去年,IBM用Watson认知计算提升自己的HR流程,就创造了超过1亿美元的价值,其中包括预测员工流失率、预测薪资增长、个性化学习等多个新应用。

再次是用数字智能赋能所有人。IBM多项研究表明,人机协作共同解决问题所获得的答案,要好于人工或机器单独作业时所获得的答案。Ginni举例一家银行的客服部每天收到350多封客户邮件,而Waston就辅助客服人员快速回答其中60%的客户邮件。Ginni强调,现在是人机共存的时代,而不是机器取代人类。

在平台型商业模式中,企业在数据的基础上构建基于认知计算的流程平台,再通过流程平台赋能员工,最终形成高度自动化的运营,从而创造更高的商业价值。Orange Bank是一家全数字化的法国商业银行,但Orange Bank却是由法国电信公司Orange所组建,底层则是由Watson驱动的数字化平台。IBM自己的服务业务也是基于Watson驱动的数字化平台,现也有上千家客户使用The Services Platform with Watson。此外,Salesforce和Workday也都采用了Watson,对客户提供平台级服务。

智慧商业时代的IBM

“一个世纪以来,IBM一次又一次重新发明自己,以帮助客户进入新时代。如今,在智慧商业到来的时刻,我们正在见证又一次这样的转变。”Ginni在年报中提及,“所有公司都需要一种企业级的云平台。他们需要能够理解其所有数据的AI,需要基于专业和行业知识而提供的服务,还需要一种融入了智能、受高级安全技术保护的技术基础架构,而且这一架构要能够适应未来不断出现的新技术突破和风险。”

在IBM Think 2018的主题演讲中,Ginni强调AI和数据既是这个时代最伟大的机遇,也将是这个时代最大的问题,解决AI所带来的问题就首先要建立数据信任和责任。数据信任和责任,意味着数据既是机会也是责任,如何使用数据是每一个企业需要考虑的责任。IBM提出了既适用于数据时代也适用于人工智能时代的原则:IBM所发明的技术是为了增强人类;IBM的商业模式与客户的商业模式并不矛盾,数据属于客户;IBM不断研究出新的安全技术以确保与时俱进,例如IBM研究员提出的格加密技术以应对量子计算的安全挑战。

Watson与IBM Cloud就是基于这三大原则的平台。IBM Cloud提供了独特的跨所有基础设施和高价值服务的统一架构,在基础设施方面包括公有云、私有云、混合云、大型主机、Power 9服务器等,在高价值服务方面包括AI、IoT、量子计算和区块链等。IBM Watson则是面向商业的人工智能,这就意味着具有深度行业知识和高度安全,为医疗健康、交通运输、零售、保险、教育等行业提供决策支持等。

此外,面向智慧商业,IBM服务、IBM系统、IBM安全、IBM研究院等也是IBM技术架构组成部分。IBM服务是由业务战略、技术和设计等方面的全球专家构成,在多个行业帮助企业转型,特别是IBM Watson服务平台已经为超过1000家客户提供服务;IBM系统则包括IBM主机、认知系统和存储等,其中Power 9服务器为AI和数据密集型计算任务提供了强大的计算力;IBM安全每天监控600亿个安全事件;IBM研究院在全球的12个实验室不断推进科研前沿,成果包括50量子位计算机、5纳米晶体管、与MIT的联合AI实验室等。

“IBM为了这个时刻做好了准备。”Ginni强调。 2017年IBM 以9043项专利再次获得美国专利榜冠军,其中1400项与人工智能相关、1900项与云计算相关、1200项与网络安全相关。如今,智慧商业的历史性拐点已现,新一轮指数级增长的机遇正在发生,Ginni在IBM Think 2018上说“现在是到了传统企业大反攻的时候了”。

“在我的IBM职业生涯,对我们的科技,对我们的客户,对IBM和对我们正在共同建设的世界,我从来没有比现在更加乐观。”Ginni在2017年报中的对投资者信里如是强调。(文/宁川)

2018-03-15

2018年,招商局将迎来自己的第146个年头。2017年,招商局集团实现营业收入5844亿元,利润总额1271亿元,总资产7.3万亿元。仅最近7年的时间,招商局集团总资产就翻了22倍、营收翻了13倍、利润翻了近6倍。

纵观招商局百余年历史,历次重大的发展都是基于对历史方位的准确认识与把握。招商局把当前所处的历史方位概括为“大转型时代”,正在到来的“十三五”将是招商局集团新的战略机遇期、转型发展期、格局重构期。转型期中,对外兼并收购、对内重组整合是招商局盘活资产的重要手段。数据显示仅2015、2016年,招商局重组整合就涉及资产近2500亿元,累计对外投资665亿元用于兼并收购。

对于招商局来说,高效的信息化系统是实现持续稳步发展的有力保障。为此,招商局与中国电信天翼云(以下简称“天翼云”)、英特尔、华为、深信服等合作伙伴,以混合云方式建设了应用级双活灾备中心,实现了分钟级灾备应急能力,以确保核心综合管控系统持续、稳定、安全运转。

为帮助招商局双活灾备系统发挥出更高效能,作为项目的合作伙伴,英特尔不仅在方案验证、系统设计等方面给予招商局技术支持,同时也提供了英特尔至强处理器E7 v4产品家族和固态盘等产品与技术,支持英特尔超线程技术、虚拟化技术以及定向I/O虚拟化技术等,在招商局双活灾备系统的项目实践中,发挥了“核芯”作用。2017年底,“招商局双活混合云平台”获得2017中国混合云优秀案例奖,公有云与私有云的“双云”混合平台,正在托起招商局建设世界一流企业的目标。

用混合云保障生产经营

在信息化和数字化的时代,信息化系统的稳定高效运行关乎着企业生产经营活动的成败,尤其是招商局这样庞大规模的企业。

作为招商局信息化系统的核心之一,部署在深圳蛇口数据中心的招商局核心综合管控系统承担着整个集团的OA、人力、财务、邮件系统等重要职责,在没有完备的异地备份和容灾措施的状况下,一旦发生区域性的自然灾害或其它意外事件,都可能会导致数据丢失、系统无法持续提供服务等情况发生,既不能满足IT审计和上级监管的需求,造成的业务风险也可能会严重影响生产经营活动。

根据招商局数字化转型及3S(战略引领、风险管控、综合服务)战略需求,保障集团生产经营活动7×24小时的正常运转,招商局决定通过建设双活灾备系统来规避风险:一旦当某个节点发生故障,另一节点可迅速恢复数据并实时接管相应业务,保证上层应用的运行不间断,让用户无感知地实现服务切换。

在项目启动之初,招商局就对各种灾备方案设计进行了全面调研和探讨。根据招商局核心综合管控系统此前部署基于KVM技术私有云的情况,天翼云、英特尔、华为、深信服等合作为招商局部署了基于混合云的双活灾备方案:天翼公有云与招商局蛇口中心私有云组成了双云数据中心,双中心高速互联,资源互为备份,实现业务双活。

招商局集团信息技术总监 (CIO)、信息中心主任吴沂表示,在双活灾备系统的建设中,无论是英特尔提供的处理器、固态盘等产品,还是英特尔提供的技术咨询服务,都有着令人侧目的表现。

克服了多个技术挑战

从2002年开始,招商局开始了信息化建设,并于2010年提出要建“两地三中心”的灾备规划。从2011年起,招商局开始启动异地双活灾备中心的搭建,并逐步部署两地双活应用。

当时,基于“私有云+公有云”的异构混合云双活灾备设计在国内大型企业的部署罕有先例。参考早期旗下招商银行的项目经验,招商局在项目启动前就预先开展了多项关键技术的验证。在实际部署中,招商局又克服了多个技术难点:首先是通过OA系统的TDS中间层业务服务器双主节点的部署,来实现双中心OA系统组织架构服务目录的高可用性,从而实现OA系统双活;其次是财务EAS应用的双活部署,通过建设基于集团数据中心以及天翼云灾备中心的EAS应用集群,实现用户双活访问。

招商局还对数据同步机制进行了优化,并采用了双中心接入快速访问技术。优化后可实现数据库复制的高可用切换,切换时间可控制在5分钟内,比原来的耗时减少一倍,并支持自动切换。而双中心接入快速访问技术能实现两个数据中心同时对外提供应用服务,用户能在无感知的状况下就近接入访问集团业务应用,任何单个数据中心发生灾难都可实现分钟级别切换。

基于混合云的双活灾备方案不仅可以让招商局节约近60%的费用,建设周期也缩短至3个月,同时在安全性和可扩展方面也获得提升。项目在推进的过程中,双活灾备取得越来越明显的进步,从最初期的30分钟异地切换,到目前核心系统异地切换时间少于5分钟、开放系统异地切换时间小于2分钟、系统最快可在20秒内完成切换,这在整个业界都处于领先水平。

无缝云迁移保障混合云的成功

要使双活灾备系统发挥作用,最重要的前提是部署在私有云和公有云上的应用系统、数据库能够快速有效地在异构云平台的物理机与虚拟机之间进行迁移。为实现这一目标,招商局和天翼云、英特尔等技术伙伴一起,在不影响生产的情况下针对云迁移进行了成效的技术验证与部署。

对于应用系统的迁移,经验证,双活灾备系统能在不影响生产的情况下,将应用系统实时地从原有的私有云平台迁移到天翼云平台。而出于提高性能、优化数据中心应用系统架构、降低运维成本、去IOE等因素的考虑,在英特尔的全力配合下,招商局以OA系统数据库为试点,使用甲骨文在线迁移工具,把基于小型机平台的数据库系统迁移至天翼云x86平台的云主机上,基于英特尔处理器构建的x86平台在后续的测试和实际运行中都有着优秀的性能表现。

另外,招商局还在OA系统上进行了数据库迁移至分布式存储的验证,将OA数据库的数据从蛇口中心迁移至天翼云高性能分布式存储上。天翼云高性能分布式存储是基于英特尔等公司提供的固态盘产品,在迁移后进行的IOPS读写性能测试的结果接近原系统的两倍,极大提升了招商局生产环境的效率。

基于混合云双活灾备系统的成功部署及其经验,招商局在集团内部各专业子公司数据中心的整合模式上开展进一步的探索,并扩展到异地三活架构的构建,实现全集团大数据的共享与协同。同时,招商局还在深入思索如何在混合云架构的基础上,充分利用公有云的弹性计算/弹性网络的能力,引入先进的产品与技术,开展更多“互联网+”应用,为整个招商局集团的信息化整合和转型打好基础。

招商局集团信息技术总监 (CIO)、信息中心主任吴沂表示:“采用双中心接入服务的方式,不仅能分担系统压力,也可在意外发生时保障集团生产经营不会中断。同时,混有云在弹性计算、弹性网络方面的能力,可以帮助我们拓展更多‘互联网+’应用,探索未来数字化创新之路。”

展望未来,基于英特尔技术的混合云平台将有效保障招商局从“三大主业”(交通、金融和房地产)向“三大平台”(实业经营、金融服务、投资与资本运营)转型,在发展驱动力上从传统的增长方式向创新、并购重组、数字化和国际化的“四轮驱动”增长方式转变,塑造一个全新的适应时代变化、适应改革发展需要的组织,稳步迈向2020年基本形成世界一流企业格局的目标。(文/宁川)

2018-03-12

2017年,华为EBG中国区的营收同比增长超过了40%,而合作伙伴的业绩也在发生巨大的变化:2017年首次出现了过百亿营收的合作伙伴,同时除总经销商外,还有两家营收过10亿的合作伙伴(VAD增值合作伙伴)、以及60多家营收过1亿、600多家营收过千万的合作伙伴,而云合作伙伴也达到近2000家。这是华为EBG中国区总裁蔡英华在近日推介将于3月22-23日在青岛举办的华为中国生态伙伴大会2018时所透露的。

2017年华为首次提出了生态伙伴的概念,并把往年的合作伙伴大会改名为生态伙伴大会,同时在会上正式提出“平台+生态”双轮驱动战略,合作伙伴从过去“搬箱子”式被集成合作到如今成为解决方案生态中的一员,这是随着全面云化和数字化转型趋势到来而必然发生的变化。华为EBG中国区Marketing部部长陈浩在介绍华为中国生态伙伴大会2018时表示,2018年华为要继续构筑“哥斯达黎加式”生态,携手合作伙伴实现生态的指数级繁荣。

系统性熵减的哥斯达黎加

所谓“哥斯达黎加式”生态,即华为于2016年9月首届全联接大会上提出的ICT产业进化论:ICT将进化为整个社会数字化转型的使能工具和平台,ICT产业也要从垂直整合型的产业链升级为开放合作、共生共赢的生态系统,即“哥斯达黎加式”生态系统。

生物多样性排名位于全球前列的哥斯达黎加是一个南北连接大陆、东西毗邻海洋的开放热带雨林国家,相比于孤立于海洋中封闭生态的夏威夷岛,哥斯达黎加因其全面的开放性而促成了丰富的生物生态,引进新物种的速度也是夏威夷岛的十倍。同样,华为要建设的生态系统不是孤立的海岛,而是“哥斯达黎加式”的生态,开放、繁荣就是这一系统的关键词。

建设“哥斯达黎加式”生态系统,也符合任正非一贯倡导的熵减理论。自然界中的能量由正能量和无效能量构成,无效能量就是无法再利用的能量。在物理学中,熵是无效能量的一种度量方式,根据物理学中的热力学第二定律(熵増定律),封闭系统的熵是一直增加的,即无效的能量一直在增加。如果不增加有效能量,能量就会变成零,最终系统就会熵死。

如何增加系统中的有效能量、不断减少系统中的熵?云、大数据、人工智能等新技术,恰是应对系统熵增的有效策略:在云平台上建立起全企业、全组织、全社会的大数据集,通过人工智能分析全面降低系统中的无效部分,同时创造新的联接机会、联接方式、联接路径乃至新物种,不断增加系统中的有效能量。只有哥斯达黎加开放热带雨林式的生态系统才会有永续的生命力,这也是风靡全球的《失控》一书中所提出的观点。

蔡英华介绍说,2017年华为与合作伙伴的合作从过去几年的销售型合作转变为多边合作,还将进一步升级成复合型合作。所谓复合型,指的是能力的复合。在华为合作伙伴名录里,除了总经销、一代或者金银牌等传统型伙伴, ISV独立软件开发商目前已发展了400多家、形成了530多个联合解决方案,在ISV合作伙伴的帮助下,华为已经从之前销售单产品逐步演变成销售场景化解决方案。“这得益于ISV在华为平台上基于客户需求和痛点的二次开发,我们称之为数字化转型带来的机会” 。

蔡英华强调,华为的合作伙伴不仅数量上稳步增长,种类也越来越丰富。华为“平台+生态”战略,除了ICT基础平台外,还有相应的资源平台和服务平台。其中,资源平台和服务平台是基于中长期的资源投入,比如华为ICT学院和华为合作伙伴大学,2018年还将推出华为生态大学。“这些都不是为了短期的销售目的,更多是为了能力的装载,让合作伙伴能够在数字化转型浪潮中更好地抓住机会” 。

抓住数字化转型浪潮的新机会

在巴塞罗那举行的2017世界智慧城市博览会上,深圳交警和华为公司的联合创新项目——“深圳城市交通大脑项目”,从全球三百多个领先城市中脱颖而出,荣获2017世界智慧城市博览会唯一一个平安城市大奖。

“深圳城市交通大脑”建立了道路动态监控体系,通过车牌识别系统,用视频方式检测交通流量,准确率高达95%;每月采集过车数据约7亿条,整合内、外部78个系统数据库近40TB的数据,支持交通大数据的拥堵分析和优化方案;深圳交警大数据研判平台实现了对卡口数据运算的秒级响应,基于对车辆外观特征识别的二次识别技术日处理图片能力达到1000万张,对于违章图片的识别达到95%以上;人工智能技术的投入使用,使得违章图片的识别效率提升了10倍。

华为EBG中国区副总裁刘超表示,深圳交通大脑项目就是这样一个典型创新赋能项目。华为与深圳公安合作,让合作伙伴在深圳公安的交警场景中找到了新的业务空间,这实际上就得益于人工智能和云平台新技术的使能。

刘超强调,华为希望跟每个行业领先的客户、合作伙伴,共同探索用数字技术去促进行业的效率提高、价值提升或者成本下降,这是华为新的创新模式。例如招商银行、建设银行、工商银行等也都成为了华为的生态伙伴,与华为一起面向金融领域探索创新的方向,包括与工行在大数据领域进行创新、与太保和人保在云数据中心进行创新等。

做平台的平台、生态的土壤

在2017年华为全联接大会上,华为表示致力于做客户最信任的伙伴,做平台的平台、生态的土壤。

蔡英华强调,很多合作伙伴转型的时候都在建设自己的平台,这是行业属性相对强的行业型平台,实际上是要叠加在华为的数字化大平台之上。为了使能伙伴搭建行业平台,华为提出了“平台的平台”概念。“其实我们最核心的想法,是告诉合作伙伴,华为的边界在哪里,我们不会多踏一步,去侵蚀本来应该属于合作伙伴的市场及其利益。”平台的平台总体的思想就是以开放的平台,让更多的合作伙伴根植在华为平台之上,来满足行业客户的业务和数字化转型需求。

正如任正非在2017年11月的内部讲话中所说,“我们实质是通过聚焦ICT基础设施和智能终端,提供一块信息化、自动化、智能化的‘黑土地’,这块‘黑土地’上可以种玉米、大豆、高粱、花生、土豆……是让各个伙伴的内容、应用、云在上面生长,形成共同的力量面向客户……万物的生长是千万个伙伴形成的。”

华为EBG中国区副总裁杨文池谈到,截止到2017年底的华为云伙伴已近2000家,这些云伙伴由三部分组成:一是过去一直跟华为合作的核心合作伙伴向云转型而成为了华为云的合作伙伴;二是传统私有云领域的合作伙伴,由于华为公有云与私有云采用统一架构、平滑演进、一致体验的设计模式,他们天然成为了生长在华为云上的合作伙伴;三是华为一直希望接触的业界主流玩家或核心合作伙伴,到2017年底已有部分这类的合作伙伴加入到了华为云阵营中。

为了帮助合作伙伴转型,华为在2017年初提出了“3+1”的生态,即面向传统通路型伙伴、解决方案伙伴和云伙伴构建生态,再加上一个人才生态。2018年华为将依然针对“3+1”的生态做牵引,简单总结为六个字:团、营、牵、引、推、送。杨文池具体介绍:团,即华为将有相应的团队去支撑解决方案类合作伙伴的发展及合作;营,即在华为中国生态伙伴大会、全国ICT生态之行等每年一系列的营销活动中与合作伙伴一起以联合解决方案的方式呈现给最终客户;牵,即内部考核牵引,去年已经尝试把各个代表处当年销售的合作伙伴解决方案作为一个考核项,并牵引了238个解决方案在全国落地,2018年还将继续;引,就是在华为平台上预装伙伴的解决方案;推,去年华为与解决方案类伙伴整体打包销售,2018年将基于解决方案的预装让第三方去销售,从而进一步盘活华为生态资源;送,就是给合作伙伴推送市场的机会点。

相信2018年,随着华为EBG中国区进一步激发生态伙伴的行动力,一个呈现指数级繁荣的生态圈,将进一步反哺华为的“黑土地”,助力云科技时代全社会数字化转型的大趋势。(文/宁川)

2018-03-08

电影《超能陆战队》中成为大反派最大助力的“微磁机器人”可能给许多人留下了十分深刻的印象:看似简单无力的小小机器人在达到一定数量之后,就可以自由组合成各种能够帮助人类的神奇工具,这或许将成为未来生活的真实写照。能够汇集多个简单智能机器并解决复杂问题的形式,被称作“群体智能”。这种智能模式能够在任何连接到互联网,并拥有人工智能的设备中运行,而不仅仅局限于机器人这一形式。

2017年7月公布的我国《新一代人工智能发展规划》中指出2020的目标之一:大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展,人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。而现实中的群体智能例子还包括基于群体编辑的维基百科、基于群体开发的开源软件、基于众问众答的知识共享、基于众筹众智的万众创新、基于众包众享的共享经济等等。

基于人工智能的新硬件,是另一种群体智能的方向。一般消费者能够接触到的新款智能手机、智能电视以及智能汽车,已经搭载了内置机器学习能力的芯片,这些设备能够为用户提供更精准的搜索和翻译结果、图像识别、以及驾驶辅助功能,为人们带来诸多方便。而当这些人工智能芯片不仅能够接入网络,并能够互相通信时,那么这些人工智能就有可能汇集成一个更大的机器智能体。这个智能体能够解决更加复杂的问题、如城市交通、自动化仓储管理、0日病毒及其变种的自我防御等。然而就目前而言,并非所有的设备都内置了搭载人工智能技术的芯片。在人工智能发展已成不可逆的大趋势下,为更多的设备插上人工智能的翅膀,成为了半导体研发厂商的关键方向。

作为老牌半导体设计厂商,ARM也在加速AI芯片布局,为群体智能大时代的到来打好基础。在硬件层面,ARM在2017台北国际电脑展前夕推出基于ARM DynamIQ技术的全新处理器,包括ARM Cortex-A75 CPU、ARM Cortex-A55 CPU和ARM Mali-G72高端GPU。新产品不仅为ARM芯片带来针对人工智能任务的技术优化,同时DynamIQ big.LITTLE还提升了芯片的配置灵活性,以适应不同强度的任务处理需求;而在软件层面,2017年3月14日,ARM发布了免费的开源工具ARM Compute Library,其中包含适用于ARM Cortex CPU和Arm Mali GPU架构的图像处理、计算机视觉和机器学习优化工具,开发者能够通过这套开源工具快速高效地针对各种ARM的CPU和GPU芯片进行功能创新。

由于ARM DynamIQ技术带来的高度灵活性,以及ARM Compute Library提供的丰富工具,使得ARM在主流级和入门级芯片中内建人工智能技术成为可能。同时ARM考虑到,专门开发全系列的机器学习处理器之前,首先要把机器学习扩散到已有的所有芯片中,因此ARM于在3月6日在北京发布了面向主流市场和入门级市场的Mali多媒体套件,包括Mali-G52 GPU(简称Mali-G52)和Mali-G31 GPU(简称Mali-G31),以及针对显示和视频播放效果进行优化的Mali-D51显示处理器以及Mali-V52视频处理器。

其中,Mali-G52采用了8个执行引擎的设计,提升了芯片的整体吞吐量,使得图形性能相比前代产品性能密度提高了30%;同时,Mali-G52还引入了对 Int8 点积加速的支持,使得该产品的机器学习能力相比上一代产品提升了3.6倍。那么Mali-G52是如何做到大幅提升机器学习能力的呢?机器学习重要的就是要做推理演绎,即通过训练出的机器学习算法模型,计算出新的预测结果。而Int8 点积能够做到在不需要高位数精度运算的条件下演绎出同样准确的推理结果,同时不消耗更多的内存和带宽需求。因此,Mali-G52能够在保证更优能耗的前提下大幅提升机器学习能力。

此外,随Mali-G52同时推出的,面向入门市场的Mali-G31是目前ARM最小处理器,尺寸相比Mali-G51缩小了20%,但通过引入ARM高端产品线的Biforst架构,使得产品性能密度提升了20%; 而针对屏幕显示的Mali-D51显示处理器在无缝、高效内容投射方面,内存访问延迟性能提升50%;针对视频播放优化的Mali-V52视频处理器能使所有主流设备的解码性能提升两倍,实现4K流畅播放。通过这些GPU、显示处理器和视频处理器,配合ARM具有高度配置灵活性的DynamIQ处理器产品,ARM SoC能够分别为高端级、主流级和入门级处理器产品带来更高的性能,同时也将人工智能带到了主流用户身边。

人工智能正不断改变人们的日常生活。ARM针对人工智能芯片的发展也远未止步。2018年初,ARM正式公开Project Trillium,该项目包含一组高度可扩展处理器的ARM IP组合:ARM机器学习处理器和ARM目标检测处理器。这两项产品均为移动设备设计,并提供增强的机器学习和神经网络功能。其中,ARM机器学习处理器可以提供每秒超过4.6万亿次的运算能力;ARM目标检测处理器是专门为高效识别人或物体而设计,在全高清分辨率下可以做到实时每秒60帧的检测,性能可以达到传统DSP的80倍。此外,配合ARM Compute Library和符合ARM Cortex微处理器软件接口标准的神经网络内核CMSIS-NN,ARM神经网络(NN)软件库专门为神经网络运算(NN)进行了优化,并可无缝地把TensorFlow、Caffe和Android NN等神经网络框架和全系列的ARM Cortex CPU、ARM Mali GPU 和机器学习处理器高效连接在一起。未来,ARM机器学习产品系列还将满足不同应用场合的需求,包括从传感器、智能音箱,到移动设备、家庭娱乐以及其它领域的应用。

根据IDC的一项调查显示,在所有已经出货并具有人工智能的产品中,90%是基于ARM技术。这表明ARM已然将人工智能技术纳入自己的产品核心战略之中。ARM副总裁暨计算产品事业部总经理 Nandan Nayampally曾表示:“考虑到ARM技术已被全球70%的人口所使用,实现安全的、无处不在的人工智能已经成为ARM的基础指导性设计原则……为此,我们需要赋予从网络节点到云端的计算以更快速、更高效和更安全的分布式智能(Distributed Intelligence)。”很明显,ARM也正将人工智能与云计算相结合,汇集各种搭载人工智能技术设备的点滴智能,打开群体智能大时代的大门。(文/子仝)

2018年3月5日,“大数据”第五次进入政府工作报告,首次三处提及“大数据”,其中指出:过去五年“推动大数据、云计算、物联网广泛应用”,而2018年要“实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用”;2017年政府工作报告则两处提及:过去一年“深入推进‘互联网+’行动和国家大数据战略”和新一年要“加快大数据、云计算、物联网应用”;2016年政府工作报告提出:“促进大数据、云计算、物联网广泛应用”;2015年提出:“推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合”;2014年提出:“在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进,引领未来产业发展。”

从2014年到2018年,“大数据”五进政府工作报告:2014年到2016年每年分别有一次提及“大数据”,2017年有两次提及“大数据”,2018年有三次“大数据”,足见“大数据”在国民经济中的重要性正与日俱增。2015年10月的十八届五中全会公报提出要“实施国家大数据战略”,这是大数据第一次写入党的全会决议,标志着大数据战略正式上升为国家战略。2016年4月,国家发改委发布了《促进大数据发展三年工作方案(2016-2018年)》。而在2017年1月的《大数据产业发展规划(2016~2020年)》进一步指出:数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。

2017年12月8日,中央政治局集体就实施国家大数据战略进行集体学习,****讲话指出大数据是信息化发展的新阶段:要推动大数据技术产业创新发展;要构建以数据为关键要素的数字经济;要运用大数据提升国家治理现代化水平;要运用大数据促进保障和改善民生;要切实保障国家数据安全。此外还特别指出,善于获取数据、分析数据、运用数据,是领导干部做好工作的基本功。

2006年,Apache Hadoop项目启动,通常这一年被定义为大数据技术的起点。“Big Data”(大数据)一词于2011年8月首次出现在Gartner新兴技术炒作曲线中,当时Gartner预计大数据技术需要2年到5年才能进入企业的实际生产型应用中。从那以后,大数据就迅速被市场热炒,最终在2015年“Big Data”彻底在Gartner新兴技术炒作曲线中消失。而在2015年,“大数据”正式上升为中国的国家战略。2012年,被称为“大数据时代预言家”的维克托.迈尔.舍恩伯格出版了《大数据时代》一书。到了2018年,大数据时代不再是预言,而是正在全球和中国发生的现实。

《大数据产业发展规划(2016~2020年)》提出到2020年的发展目标:大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右。2018年初,“大数据”的热度虽然被人工智能和区块链的热度所取代,但万亿大数据时代才刚刚开始,由大数据启动的更为庞大的数字经济才刚刚拉开序幕。

云科技时代整理了2014年以来大数据产业重要进展约两万字,值2018春季开学之季免费开放,请访问云科技时代网站阅读原文浏览数: 次 归类于: 未分类 — cloudtechtime @ 15:08 评论(0)

2018-03-01

2018数博会

2018数博会

从2018年2月28日开始,中国大陆用户在打开苹果手机iCloud管理界面时,就会显著出现“iCloud由云上贵州运营”的字样。在2018年2月28日举办的2018中国国际大数据产业博览会(简称:数博会)新闻发布会上,贵州省委常委、常务副省长、贵阳市委书记李再勇介绍说,苹果公司iCloud大陆服务技术从当天早上零点开始入驻贵州,苹果公司iCloud服务数据也从当天早上零点全部落户贵州,2月28日上午双方进行了正式的交接仪式,今后中国大陆的苹果用户数据都会按照相关法律要求存储在贵州。

2017年7月12日,《贵州省人民政府苹果公司iCloud战略合作框架协议》在贵阳正式签署。云上贵州大数据产业发展有限公司(简称:云上贵州公司)成为苹果公司在中国大陆运营iCloud服务的唯一合作伙伴,双方将共同为中国广大用户提供更畅快、更可靠的iCloud体验。根据《战略合作框架协议》,苹果公司授权云上贵州公司作为苹果公司在中国大陆运营iCloud服务的唯一合作伙伴。云上贵州公司作为运营主体,在中国大陆境内运营iCloud服务,iCloud服务在中国境内使用iCloud和云上贵州公司双品牌向用户提供服务。

根据市场调查公司Newzoo的数据,截止到2017年4月中国有2.28亿iPhone用户,占iPhone全球用户数量的1/3。仅以2017年4月的数据估算,云上贵州品牌即刻在国内拥有超过2亿用户,潜在为数博会带来2亿多的用户曝光量,这还不算iPad、MacBook等苹果设备的中国用户数量。据了解,2018年数博会将于5月26日到29日在贵州贵阳举办,这是连续第四年举办数博会。

作为第四届数博会,除了首次面对iPhone在国内超过2亿的用户外,2018年数博会的会议期间将有数个“首次”:首次展示对“中国天眼”所接收天文大数据进行处理的超算能力和技术;首次展示5G应用场景体验;首次发布《中国数谷》《块数据4.0》《大数据战略重点实验室》等大数据前沿研究著作;首次发布贵阳市100个大数据应用场景招商信息等。

据组委会介绍,目前微软、苹果、英特尔、甲骨文和中国电信、中国移动、中国联通、中电科、阿里巴巴、腾讯、百度、华为、360、浪潮、科大讯飞等知名企业已经确定参会参展,被誉为“数字经济之父”唐·塔普斯考特等知名学者已经确定参会。初步预计,此次参会参展人数将超过5万人,展览面积6万平方米,参展单位和企业超过400家。

2018数博会将围绕“同期两会、一展、一赛及系列活动”举办多种活动:“同期两会”,即在举办数博会的同时,同期举办中国电子商务创新发展峰会,探讨电商治理、电商全球化发展、电商与传统产业深度融合、跨境贸易等主题;“一展”即中国国际大数据产业博览会专业展,该展览由“6+1”组成——“6”即设置国际综合馆、数字应用馆、前沿技术馆、数字硬件馆、创新创业馆、数字体验馆等六大主题展馆,“1”即“一带一路”国际合作伙伴城市展区;“一赛”即2018中国国际大数据融合创新•人工智能全球大赛,本次大赛由中国人工智能产业创新联盟、英特尔(中国)有限公司、贵阳块数据城市建设有限公司、贵州优特云科技有限公司共同承办,分别在中国、美国、以色列设置了6个分赛区,来自全球10多个国家的1000余个团队参加了大赛,总决赛将于2018年5月25日在贵州贵阳举行。

2018数博会将举办一系列的活动,广泛探讨和集中展示人工智能、区块链、社会治理、产业创新、智慧城市、共享经济、大数据与实体经济融合、数据安全等方面的最新应用成果。会议还将发布全球“十大黑科技”等一系列全球最前沿、最具颠覆性的重大科技成果和国内大数据城市安全指数等一系列行业发展报告。

根据2018年1月中国信息通信研究院发布的《2017年12月国内手机市场运行分析报告》,2017年12月国内手机市场出货量4261.2万部,同比下降32.5%;上市新机型90款,同比下降28.6%。同时,报告称2017年全年,国内手机市场出货量 4.91 亿部,上市新机型 1054 款,同比分别下降 12.3%和 27.1%。

随着智能手机市场逐渐饱和,数据服务日益成为新的创新点和增长方,构建以数据为关键要素的数字经济正成为新经济战略方向。2015年首届数博会上马云说不能错过贵州机遇,2016年第二届数博会开始战略对接互联经济,2017年第三届数博会上出现了AI非线性思维、数据自生长思维和柔性硬件思维,到了2018年数博会则以iCloud云上贵州开场,云上贵州系统平台作为全国首个省级政府和企业数据统筹存储、共享开放和开发利用的云服务平台,将在云科技时代释放数字经济的价值。有理由相信,大数据正在全面激活数字新经济,数博会将不断升级大数据战略思维。(文/宁川)