<del id="aymay"></del> 北京2023年2月1日 /美通社/ -- IBM于2022年9月發布其委托獨立研究公司Harris Poll進行的全球調研報告《IBM企業轉型指數：云現狀》，以期企業對自身轉型進展進行評估和歸類，以便更好地規劃其云轉型之旅。該指數報告基于經驗豐富的云計算專家的洞察與見解，調研涵蓋中國在內的 12個國家和15個行業（包括金融服務、制造業、政府、電信和醫療健康）的3000多名業務和技術決策者的信息輸入。2022年底，IBM副總裁、IBM中國總經理繆可延攜IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪和IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理朱輝一起，與媒體分享了該指數報告的最新洞察，例如越來越多的企業把云轉型與業務價值掛鉤，云轉型出現雙行道。
以下是InfoQ 數字化主編高玉嫻的深度報道，此文已獲授權轉載。
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"實用主義"主導的數字化趨勢下，云底座被撼動了嗎？
活下去，是這兩年每一個企業的主線任務。無論是馬斯克大肆"整頓"Twitter，還是互聯網大廠們的裁員風波，背后無一不是企業家們焦慮情緒的體現。而為了活下去，降本增效的優先級變得越來越高。
在疫情之初，很多企業都在通過加速數字化轉型應對市場環境的動蕩變化，一手抓降本增效，另一手也還在繼續謀求突破式創新。但是，如我們在《InfoQ 年度技術盤點與展望》的數字化解讀中觀察到的，與過往熱衷于創新事物的現象相比，如今企業在數字化轉型越來越強調"實用主義"，在有限的資源條件下，企業開始"集中力量辦大事"，也更看重技術的投入和回報。
拿云計算來說，雖然一直被視為是企業數字化轉型的底座，但是在巨大的財務和運營壓力下，不少企業也開始對云"下手"了，一場"下云潮"悄然而至。
根據 Wanclouds 在《2022 年下半年云計算成本和優化展望》的最新報告中顯示，81% 的 IT 管理者表示，隨著成本飆升和市場下行，他們的最高管理層已經指示他們要減少或不承擔額外的云支出。根據調研結果，39% 的人已經決定將大量的云消耗和高性能工作負載遷移或留在本地，還有 29% 的人表示在 2022 年上半年由于價格貴而更換了公有云廠商。
此外，IBM在2022年發布的《IBM企業轉型指數：云現狀》中也反映了這一趨勢：80%的企業已經考慮或正在考慮將已經部署到公有云上的工作負載遷回私有的基礎設施。
所以，在"實用主義"主導的數字化趨勢下，云計算這個"底座"要被撼動了嗎？
"下云潮"針對的主要是公有云
事實上，從目前來看，"下云潮"主要針對的還是公有云。據IBM觀察，對于那些不愿放在公有云的負載，企業更愿意選擇放在私有云、主機以及主機以外的其它本地設備。
"這里有很多原因：首先是性能的問題，如何讓公有云的性能達到本地設備的性能值，并且減少延遲，這很重要；其次，已經上了公有云的業務，安全和合規性怎么保證；此外，企業還要避免供應商鎖定。"IBM 副總裁、IBM 中國總經理繆可延在日前接受媒體采訪時表示，"過去大家采用云計算的一個重要出發點就是不喜歡集中式管理，不喜歡被鎖定。但是，如今他們突然發現，公有云也會鎖定，而鎖定則會給企業帶來成本的增加，這里的成本很可能與私有設施不相上下，甚至更多。"
也就是說，技術創新對于企業而言并非不再重要，只不過在經濟"寒冬"這樣的特殊環境下，企業必須在技術價值和技術投入之間找到一個相對的平衡點。在過去經濟蓬勃發展的時候，很多企業為了創新可以不計成本，但隨著盈利性降低，成本投入的大小則決定著企業業務是否可持續。
"有一段時間，我們經常聽到企業紛紛在說自己每年要上幾朵云，其實回過頭來看，當時大家都是為了擁有而擁有。隨著如今大環境的變化，成本壓力、不確定性增加，我們發現，企業確實變得更加理智和冷靜。他們開始越來越多地關注在數字化轉型和上云過程中，哪些與自己的核心業務價值掛鉤。"IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理朱輝強調。
當然，在朱輝看來，企業在數字化轉型過程中日趨理性，并不意味著一定要極端地拋棄云。根據IBM 商業價值研究院一項名為《混合云平臺的優勢》調研顯示，采用全面混合多云平臺技術及運營模式所實現的價值，是采用單一平臺、單一云廠商所能實現價值的 2.5倍。
換言之，混合多云或將成為企業平衡云計算投入和成本的那個關鍵"砝碼"。具體而言，IBM對2023年企業云轉型給出了如下預測：
第一，越來越多企業會開始采用"主機+云"的模式，二者不再是排他的選擇題，通過戰略性地將云與主機結合，企業可以獲得更優的創新、速度和安全優勢；
第二，企業將實施全面安全策略，構建安全的生態系統，通過全面了解混合云環境中（本地、公共云或私有云、邊緣）的數據，為應對未來的威脅（如量子安全挑戰）做好準備；
第三，企業將更加重視合規，尤其是金融服務等高度受監管的行業，以及需要處理客戶個人信息的企業，將更加專注于處理最關鍵的任務工作負載，確保數據受到保護；
第四，可持續性成為一個重要課題，企業將更加關注提高整個IT運營的能源效率，同時又不犧牲安全性或性能。
混合多云帶來復雜架構和云原生應用管理挑戰
混合云作為未來云計算的主流形態，這似乎已經不是什么新鮮觀點。而云計算廠商的混合云賽道之爭，也早已打響。對于IBM來說，2018年大筆一揮宣布豪擲340億美元收購紅帽，正是其加速布局混合云戰略的決心。
但是，由于混合多云架構帶來的管理復雜性，不少企業在具體落地過程中也面臨全新的挑戰?！禝BM企業轉型指數：云現狀》報告指出，雖然77%的受訪企業采用了混合云方法，但只有不到1/4的企業能夠全面管理其混合云環境。
不僅如此，隨著更多云原生應用的出現，企業的開發和運維壓力也上到新的臺階。
以國內某大型股份制商業銀行為例，在過去幾年中，該銀行構建了一套自主可控的全棧式云平臺以支持分布式、云原生、微服務等技術，其應用也在進行云原生化改造和上云。在其分布式、容器化、 Kubernetes 環境下，有上百個服務和上千個實例在運行，運維團隊急需理解整個系統當中微服務應用間的相互調用關系，應用開發團隊則需要及時發現、定位和解決快速迭代和發布新版本的各種問題。
為了應對這一系列挑戰，據了解，該銀行基于IBM Instana自動化運營監控能力，實現了在傳統和云原生環境下不同技術棧問題的自動發現和監控，通過關聯全面的相關信息，為快速定位故障提供了可觀測性。
"不管是開發還是運維人員都可以通過IBM Instana了解某個系統和應用的運行狀況，及時發現問題。"朱輝介紹，"也就是說，即使是運維團隊，也可以在不修改任何應用代碼、不改變應用部署的前提下，進行實時監控，并且自動關聯和分析應用的端到端調用鏈，使得動態底層架構之間的關系一目了然。"
IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪告訴記者，IBM Instana可以把發現應用運行問題的時間縮短到幾分鐘或者幾秒鐘，并且能夠快速解決。而相較之下，過去企業在遇到停機或者應用性能問題時，往往至少要花費至少一小時才能發現問題所在，尤其是在上云之后，基于復雜的后臺和網絡，這個時間可能還要更長。
他舉了另一個例子：用友網絡iUAP技術平臺在其生產環境中有600多個微服務，同時支持十幾條產品線，在部署了容器化之后會產生大約3000多個微服務實例，需要通過上千個節點支撐微服務的運行。過去，用友使用的是自己產品做實時觀測，而通過IBM Instana，定位一個應用故障點或性能瓶頸點的時間從40分鐘縮短到4分鐘，效率提高了10倍以上。
所以，在IBM看來，隨著IT架構變的越來越復雜，以及更多云原生應用的引入，企業需要引入更智能的方式協助——混合多云和AI將是一對強CP。
只有企業成功技術才有價值
當然，放到整個數字化轉型的大語境下，AI的價值絕不止于應用開發和運維場景。在各行各業眾多具體的業務場景中，AI也大有可為。
比如，在全球 20 多個國家擁有 9 家研發基地、240 多個工廠的全球汽車零部件供應商延鋒國際汽車技術有限公司（以下簡稱"延鋒汽車"）。過去，他們需要通過人工根據經驗把通用訂單轉為內部訂單，每個工廠每天需要兩名工作人員花 150 分鐘進行手工分類。即使在這樣的人工投入下，仍伴隨 15% 的分類錯誤，這給延鋒汽車帶來成本和效率的雙重挑戰。
為此，延鋒汽車利用IBM Watson Discovery 的自然語言學習能力構建 AI 模型，從 1.8 億歷史數據、200 多種排列組合、結構化數據和非結構化文本混合數據中，學習通用訂單對應的內部訂單背后蘊藏的規則，進而實現了運營自動化，整個流程不僅無需人工操作，并且訂單分類正確率從 85% 提升到了97%，大大減少了返工時間。
再比如在水利行業，上海水利科技基于數據和AI提出了兩個應用場景——構建智慧大腦提高工作效率和構建水利樞紐工程安全模型。
眾所周知，水利建設是一個龐大的工程，需要遵守嚴格的流程，并且需要嚴謹的科學理論做支撐。而各種類型的文檔及文本數據涉及到很多業領域，使得信息查詢耗時耗力。尤其當工程人員在工地上時，特別困難。通過使用 IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Discovery Cartridge 解決方案所提供的智能文本搜索、數據科學和機器學習預測技術，上海水利科技為工程人員提供了統一平臺，在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息。通過簡單關鍵字輸入，就可以實現從眾多非結構化文檔（如 PDF 和圖片）中快速定位信息。利用機器學習模型輔助文檔分類和標注，為文檔提供建議。借助自然語音處理（NLP）技術對非結構化數據進行分析，從文本中提取有效信息，幫助工程人員高效獲取知識，輔助水利工程建設智慧決策。
同時，安全是工程建設的核心要素，水利工程需要依托實景三維模型和有限元計算模型作為數據模型資產，對大壩及其圍堰結構進行分析，通過采集和管理水利工程的多維監測數據?；?nbsp;IBM Cloud Pak for Data，運用數據科學和機器學習算法，在傳統土木工程模型的基礎上構建水利樞紐工程安全模型，實現數據模型優化和在線推演預測，實現結構變形預測及異常監測預警等實時應用，從而實現工程安全分析預警、綜合決策等上層業務。
"其實技術都是手段，只有客戶成功了，技術才有存在的價值。"朱輝強調。而可以預見，在"實用主義"主導的數字化趨勢下，這種所謂"價值"的重要性和優先級將越來越高。
