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云计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
  • 「今天沾一口野味,明天地府相会!」问AI如何抗击「野味肺炎」
    河南信阳七星鹏社区宣(来源:@微博-在信阳) 整理 | 阿司匹林 出品 | CSDN云计算 「今天沾一口野味,明天地府相会!」 这是本次在抗战「野味肺炎」一线中表现突出的河南人民打出的标语。 为什么本次疫情被称为「野味肺炎」?根据科研人员的分析,导致本次肺炎的病毒为「新型冠状病毒 2019-nCon」,其传染源为野生动物,可能为某种菊头蝠。 来源:丁香园 实际上,武汉新型冠状病毒疫情早期确诊的病例,大多来自武汉华南海鲜市场,而这个海鲜市场存在多个野生动物交易商铺。 据央视报道,中国疾控中心近日从华南海鲜市场的585份环境样本中,检测到33份样品含有新型冠状病毒核酸,这些阳性样本分布在市场上的22个摊位和1个垃圾车。 据悉,华南海鲜市场的野生动物交易商铺多集中在西区的七街和八街靠近市场内部的区域,而这一区域的阳性标本也比较集中,占全部阳性样本的42.4%(14/33),这显示此次疫情很可能与野生动物交易有关。 对核酸检测阳性的样本,病毒病所采用冠状病毒敏感细胞系开展了病毒分离工作,从电镜观察、PCR和深度测序结果均提示,成功从环境样本中分离到新型冠状病毒,进一步证实在华南海鲜城环境中存在着大量的新型冠状病毒2019-nCoV。 虽然《柳叶刀》近日发问披露,最原始的新型冠状病毒或存在其他来源,海鲜市场可能是传播的一个中间环节,但是论文第一作者、武汉市金银潭医院副院长黄朝林在接受财新记者采访时表示:“从现在整个发病情况来看,海鲜市场已经不是唯一的暴露源。(新型冠状病毒起源)是多源性。”但黄朝林认同该病毒有较大可能来源于野生动物。 实际上,不只是这次疫情,2003年的那场「非典」也是因为中国人对「野生动物」的热衷。 根据中科院的研究发现,已有的流行病学证据和生物信息学分析显示,造成全球8094人感染和774人死亡的重大疫情的SARS冠状病毒,其直接来源是野生动物市场上的果子狸,而中华菊头蝠是SARS病毒的源头。 时隔十几年,我们似乎依旧未吸取教训,因这次疫情遭受损失的所有个人和企业,都在承受「无妄之灾」。 目前包括上海、浙江、河南在内的诸多省市已经展开了一场「野生动物交易」攻防战,开始全面排查非法的野生动物的交易、消费等行为。 近日,市场监管总局、农业农村部、国家林草局发布公告称,全国疫情解除期间,禁止野生动物交易活动。 一、各地饲养繁育野生动物场所实施隔离,严禁野生动物对外扩散和转运贩卖。二、各地农(集)贸市场、超市、餐饮单位、电商平台等经营场所,严禁任何形式的野生动物交易活动。三、社会各界发现违法违规交易野生动物的,可通过 12315 热线或平台举报。四、各地各相关部门要加强检查,发现有违反本公告规定的,要依法依规严肃查处,对经营者、经营场所分别予以停业整顿、查封,涉嫌犯罪的,移送公安机关。五、消费者要充分认识食用野生动物的健康风险,远离“野味”,健康饮食。 可以发现,目前针对野生动物交易的行动大多都是疫情期间的临时措施。为了「彻底根绝野生动物交易、消费行为」,来自民建上海市委的多名上海市政协委员联名发出书面建言:第一,在立法层面,全纬度禁止野生动物食用、交易、非动物园展示等行为。第二,食安管理方面,全链条查处,长期严打。第三,教育宣传方面,全覆盖教育,加强学习。第四,理念改变方面,全媒体宣传,改变落后食补观念。 当然,保护野生动物,彻底杜绝野生动物的交易和消费并非易事。特别是随着移动互联网技术的迅速发展,越来越多的不法分子开始把贩卖、走私野生动物及其制品的勾当转移到网络虚拟空间,网络野生动物犯罪呈现出全球化、隐秘化、多平台作案等特征,给互联网公司监控及政府执法部门打击提出了新的挑战。 于是,很多科员人员、企业和政府单位开始探索利用 AI 技术来作为辅助手段。 2018年6月,百度就开始与IFAW合作探索人工智能技术(AI)在网络野生动物犯罪预防领域的应用,剑指网络野生动物犯罪 。利用百度飞桨平台识别网络非法贸易信息,支持更多网络平台共同打击和预防野生动物非法贸易,并支持执法部门对犯罪行为开展严厉打击。 据悉,百度已经清理了多个黑产有害信息,并关停多个相关贴吧。此外,百度还处理了多条通过百度知道、百度文库发布的非法贸易信息,屏蔽相关图片,并清理相关的搜索有害信息、违规信息、死链。 2019年7月,国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团,日前共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”,通过科技手段追踪和保护濒危大型猫科动物。 据哈工大大数据集团副总裁李福泉介绍,该系统平台由基础设施、数据智能、业务平台、可视化平台构成,可通过人工智能、机器学习、神经语言处理等技术手段,实现对生态环境、动物种群、动物个体的研究。 这一平台为野生东北虎豹保护工作提供数据支撑。还可通过建立区域性宏观大数据,助力研究生态环境改变与物种发展之间关系。 2019年1月,英国南安普敦大学研究人员领衔的团队新开发出一款基于人工智能技术的软件,这款软件能够从大量论坛和网上市场提取有关支付、野生动植物物种以及位置数据,从而让调查人员快速分析出可能进行中的相关非法贸易。软件还能分辨出非法分子经常使用的名称和关键词等重要线索。 最终,所有数据信息能够以图表等直观的方式呈现在调查人员面前,方便他们开展工作。 据界面新闻报道,2020年1月23日,北京大学原校长许智宏等19名院士学者公开联名呼吁杜绝野生动物非法贸易和食用,建议全国人大紧急修订《中华人民共和国野生动物保护法》,将公共健康安全内容写入法条之中。 专家指出,近年来世界各地出现的新发传染病如亨德拉、尼帕病毒、H7N9禽流感、埃博拉、中东呼吸综合征等等,都和动物有关。统计发现,有超过70%的新发传染病来源于动物。中科院研究人员在2013年就指出,尽管蝙蝠携带多种病毒,但这些蝙蝠病毒传播到人的机会并不多。蝙蝠在自然生态中有很重要的作用,它们传播花粉,是害虫的天敌,从不主动攻击人类。保护蝙蝠等野生动物的生存环境是远离野生动物病原感染的最好方式。 医院的墙壁比教堂聆听了更多的祷告,希望这次大自然给我们的忠告,所有人都能听到。 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 21:43
    最后回复 犹自棠 昨天 21:43
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  • 超350名亚马逊员工联名抗议,要求放弃石油公司云计算合同
    1月28日,据英国金融时报报道,有超过350名的亚马逊员工,冒着失去工作的风险,公开对公司在气候保护等多方面的政策进行批评。 博客平台Medium上发布了由多位员工署名的公开信《亚马逊员工分享我们对公司业务的看法》,员工们要求亚马逊放弃与石油与天然气领域客户的云计算合同。 亚马逊官网显示,该领域的客户包括英国石油(BP)、壳牌(Shell)以及GE石油天然气集团(GE Oil & Gas)。 同时,该文章还谈及了许多具有争议的话题,比如亚马逊在监控技术领域的做法、亚马逊仓储员工的工作环境等,“让人们害怕去厕所,这个做法是不人道的。” 英国金融时报称,此次亚马逊的员工联合活动,发生在谷歌、微软等公司内部的激进抗议之后,这传达出的信号是,大型科技公司的员工有信心公开对高管表达不满。 去年9月,亚马逊首席执行官贝索斯(Jeff Bezos)承诺亚马逊将在2040年实现净零碳排放,到2030年将完全实现基于100%的可再生能源进行运行,亚马逊还表示,会定期发布进展报告。 对此提出不满的员工认为该目标低于预期,并提到,微软在最近宣布,到2030年将实现碳负排放,这比亚马逊要快10年。 CNBC指出,通过参与公开信,亚马逊的这些员工们都违反了亚马逊的外部交流政策,该政策要求,未经管理层批准,禁止员工公开谈判公司业务。 亚马逊方面曾表示,鼓励员工表达意见,但鼓励的是在内部进行表达。“我们执行公司的交流政策,不允许员工公开诋毁或错误地代表公司以及为这些困难问题付出辛勤劳动的同事。”亚马逊的发言人称。 据西雅图时报报道,本月早些时候,气候组织的两名亚马逊员工表示,亚马逊威胁要解雇至少两名直言不讳的员工,原因是他们违反了公司的沟通政策。亚马逊不少员工认为,此举是对公司内部不同意见的“镇压”。 亚马逊方面则认为,鼓励员工就可持续性等问题与公司内部团队合作,员工还可以在亚马逊的全体会议上表达观点,加入内部组织以及亚马逊高管举行的午餐会,但这些讨论信息是保密的。 据CNBC报道,亚马逊工程师Michael Sokolov表示,“亚马逊是世界经济的参与者,在很多方面有重要影响。期望员工在这些议题上保持沉默,是应该受到谴责的。此次有机会表明我不愿遵守(亚马逊的外部交流政策),我感到自豪。” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 20:38
    最后回复 跚淄仿 昨天 20:38
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  • Docker容器资源管理,你真会?
    本文经授权转载自GitChat(ID:GitChat) 作者 | 张晋涛 责编 | 胡巍巍 Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。 容器,作为 Docker 的核心特性之一,是 Docker 使用者们无法回避的重要知识点。要想了解容器的核心原理,甚至自己动手写容器,不深入了解容器资源管理的相关的内容是绝对不行的。 本文将以容器资源管理为主题,解决以下三个问题: 哪些分配给容器的资源可被我们管理?容器实际使用了多少资源?如何对容器使用的资源进行管理? 资源类型 对于第一个问题,当我们启动一个容器的时候,它可以使用一些系统资源,这与我们在物理机上启动程序基本是一致的。比如主要的几类: CPU内存网络I/OGPU 这些系统资源是在我们启动容器时,需要考虑和可被我们管理的。比如,我们可以执行 docker run --help 查看 docker run 命令所支持的全部参数。现在 docker run 命令所支持的参数已超过 90 项,这里就不一一列出了。 查看容器占用资源 docker stats Docker 提供了一个很方便的命令 docker stats,可供我们查看和统计容器所占用的资源情况。 我们依旧启动一个 Redis 容器作为示例。 #启动一个容器(MoeLove)?~dockerrun-dredisc98c9831ee73e9b71719b404f5ecf3b408de0b69aec0f781e42d815575d28ada#查看其所占用资源的情况(MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSc98c9831ee73amazing_torvalds0.08%2.613MiB/15.56GiB0.02%3.66kB/0B0B/0B4 这里传递了一个 --no-stream 的参数,是因为 docker stats 命令默认是一个持续的动态流式输出(每秒一次),给它传递 --no-stream 参数后,它就只输出一次便会退出了。 接下来我为你介绍下它输出内容的含义: Container ID:容器的 ID,也是一个容器生命周期内不会变更的信息。Name:容器的名称,如果没有手动使用 --name 参数指定,则 Docker 会随机生成一个,运行过程中也可以通过命令修改。CPU %:容器正在使用的 CPU 资源的百分比,这里面涉及了比较多细节,下面会详细说。Mem Usage/Limit:当前内存的使用及容器可用的最大内存,这里我使用了一台 16G 的电脑进行测试。Mem %:容器正在使用的内存资源的百分比。Net I/O:容器通过其网络接口发送和接受到的数据量。Block I/O:容器通过块设备读取和写入的数据量。Pids:容器创建的进程或线程数。 docker top 除了上面提到的 docker stats 命令外,Docker 也提供了另一个比较简单的命令 docker top,与我们平时用的 ps 命令基本一致, 也支持 ps 命令的参数。 (MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)UIDPIDPPIDCSTIMETTYTIMECMDsystemd+62756248016:50?00:00:24redis-server*:6379#可以使用ps命令的参数(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,stat,cmdPIDSTATCMD6275Sslredis-server*:6379 管理容器的CPU资源 在我们使用容器的时候,CPU 和内存是我们尤为关注的资源。不过,对于 CPU 资源的管理,涉及的内容会比较偏底层一些,有些涉及到了内核的 CPU 调度器,比如 CFS(Completely Fair Scheduler)等。 我们可以先来查看下 Docker 提供了哪些控制 CPU 资源相关的参数。使用 docker run --help |grep CPU 即可查看。 (MoeLove)?~dockerrun--help|grepCPU--cpu-periodintLimitCPUCFS(CompletelyFairScheduler)period--cpu-quotaintLimitCPUCFS(CompletelyFairScheduler)quota--cpu-rt-periodintLimitCPUreal-timeperiodinmicroseconds--cpu-rt-runtimeintLimitCPUreal-timeruntimeinmicroseconds-c,--cpu-sharesintCPUshares(relativeweight)--cpusdecimalNumberofCPUs--cpuset-cpusstringCPUsinwhichtoallowexecution(0-3,0,1) 这里暂时先不对参数的具体含义进行深入展开,我们直接以几个示例来分别进行说明,帮助大家理解。 默认无限制 备注:我这里以一个 4 核 CPU 的电脑进行演示。 现在我们启动一个容器,我们以体积很小的 Alpine Linux 为例好了。 (MoeLove)?~dockerrun--rm-italpine/# 在另一个窗口,执行上面介绍的查看容器资源的命令: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDS106a24399bc9friendly_varahamihira0.00%1.047MiB/15.56GiB0.01%5.01kB/0B1.67MB/0B1 可以看到,当前容器内没有过多的 CPU 消耗,且 PIDS 为 1,表示当前只有一个进程。 现在我们回到刚才启动的容器,执行以下命令: sha256sum/dev/zero sha256sum 是一个用于计算和检查 SHA256 信息的命令行工具;/dev/zero 是 Linux 系统上一个特殊的设备,在读它时,它可以提供无限的空字符串(NULL 或者 0x00 之类的)。 所以上面的命令,会**让 sha256sum 持续地读 /dev/zero 产生的空串,并进行计算。**这将迅速地消耗 CPU 资源。 我们来看看此时容器的资源使用情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDS106a24399bc9friendly_varahamihira100.59%1.5MiB/15.56GiB0.01%14.4kB/0B1.99MB/0B2(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh96599sha256sum/dev/zero 可以看到当前的 CPU 使用率已经在 100% 左右了。 我们再新打开一个窗口,进入容器内,执行相同的命令: (MoeLove)?~dockerexec-it$(dockerps-ql)sh/#sha256sum/dev/zero 查看容器使用资源的情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSf359d4ff6fc6nice_zhukovsky200.79%1.793MiB/15.56GiB0.01%4.58kB/0B0B/0B4(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh96599sha256sum/dev/zero12360sh129799sha256sum/dev/zero 可以看到现在两个进程,已经让两个 CPU 满负载运行了。这里需要额外说明的是,选择 sha256sum 作为示例,是因为它是单线程程序,每次启动一个 sha256sum 并不会消耗其他 CPU 核的资源。 由此可以得出的结论是,如果不对容器内程序进行 CPU 资源限制,其可能会消耗掉大量 CPU 资源,进而影响其他程序或者影响系统的稳定。 分配 0.5 CPU 那接下来,我们对这个容器进行 CPU 资源的限制,比如限制它只可以使用 0.5 CPU。 (MoeLove)?~dockerupdate--cpus"0.5"$(dockerps-ql)f359d4ff6fc6 我们可以重新启动一个容器,在 docker run 时,为它添加资源限制。 但我来给你介绍一种动态更改资源限制的办法,使用 docker update 命令。例如,在此例子中,我们使用如下命令,限制该容器只能使用 0.5 CPU。 为了方便,我们直接关闭刚才的 sha256sum 进程,按 Ctrl+c 终止进程。然后重新运行该命令: #终止进程/#sha256sum/dev/zero^C#启动程序/#sha256sum/dev/zero 查看资源占用情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSf359d4ff6fc6nice_zhukovsky49.87%1.777MiB/15.56GiB0.01%112kB/0B1.59MB/0B3(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh12360sh766249sha256sum/dev/zero 可以看到,该进程使用了 50% 左右的 CPU。我们接下来再启动另一个 sha256sum 的进程: /#sha256sum/dev/zero 查看资源使用情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSf359d4ff6fc6nice_zhukovsky50.92%1.891MiB/15.56GiB0.01%113kB/0B1.59MB/0B4(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh12360sh 可以看到,该容器整体占用了 50% 的 CPU,而其中的两个 sha256sum 进程则各占了 25%。 我们已经成功的按预期为它分配了 0.5 CPU。 分配 1.5 CPU 接下来,重复上述步骤,但是为它分配 1.5 CPU,来看看它的实际情况如何。 #更新配置,使用1.5CPU(MoeLove)?~dockerupdate--cpus"1.5"$(dockerps-ql)f359d4ff6fc6 分别使用之前的两个窗口,执行 sha256sum /dev/zero 进行测试: /#sha256sum/dev/zero 查看资源使用情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSf359d4ff6fc6nice_zhukovsky151.23%2MiB/15.56GiB0.01%122kB/0B1.59MB/0B4(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh12360sh2516777sha256sum/dev/zero2521174sha256sum/dev/zero 可以看到,结果与我们的预期基本相符,150% 左右的 CPU,而两个测试进程,也差不多是平分了 CPU 资源。 指定可使用 CPU 核 可以使用 --cpuset-cpus 来指定分配可使用的 CPU 核,这里我指定为 0,表示使用第一个 CPU 核。 (MoeLove)?~dockerupdate--cpus"1.5"--cpuset-cpus0$(dockerps-ql)f359d4ff6fc6 分别使用之前的两个窗口,执行 sha256sum /dev/zero 进行测试: /#sha256sum/dev/zero 查看资源情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSf359d4ff6fc6nice_zhukovsky99.18%1.988MiB/15.56GiB0.01%221kB/0B1.59MB/0B4(MoeLove)?~dockertop$(dockerps-ql)-opid,c,cmdPIDCCMD8250/bin/sh12360sh2511950sha256sum/dev/zero2516448sha256sum/dev/zero 可以看到,虽然我们依旧使用 --cpus 指定了 1.5 CPU,但由于使用 --cpuset-cpus 限制只允许它跑在第一个 CPU 上,所以这两个测试进程也就只能评分该 CPU 了。本文节选自专栏。 小结 通过上述的示例,我介绍了如何通过 --cpus 参数限制容器可使用的 CPU 资源;通过 --cpuset-cpus 参数可指定容器内进程运行所用的 CPU 核心;通过 docker update 可直接更新一个正在运行的容器的相关配置。 现在我们回到前面使用 docker run --help | grep CPU,查看 Docker 支持的对容器 CPU 相关参数的选项: (MoeLove)?~dockerrun--help|grepCPU--cpu-periodintLimitCPUCFS(CompletelyFairScheduler)period--cpu-quotaintLimitCPUCFS(CompletelyFairScheduler)quota--cpu-rt-periodintLimitCPUreal-timeperiodinmicroseconds--cpu-rt-runtimeintLimitCPUreal-timeruntimeinmicroseconds-c,--cpu-sharesintCPUshares(relativeweight)--cpusdecimalNumberofCPUs--cpuset-cpusstringCPUsinwhichtoallowexecution(0-3,0,1) --cpus 是在 Docker 1.13 时新增的,可用于替代原先的 --cpu-period 和 --cpu-quota。这三个参数通过 cgroups 最终会实际影响 Linux 内核的 CPU 调度器 CFS(Completely Fair Scheduler, 完全公平调度算法)对进程的调度结果。 一般情况下,推荐直接使用 --cpus,而无需单独设置 --cpu-period 和 --cpu-quota,除非你已经对 CPU 调度器 CFS 有了足够多的了解,提供 --cpus 参数也是 Docker 团队为了可以简化用户的使用成本增加的,它足够满足我们大多数的需求。 而 --cpu-shares 选项,它虽然有一些实际意义,但却不如 --cpus 来的直观,并且它会受到当前系统上运行状态的影响,为了不因为它给大家带来困扰,此处就不再进行介绍了。 --cpu-rt-period 和 --cpu-rt-runtime 两个参数,会影响 CPU 的实时调度器。但实时调度器需要内核的参数的支持,并且配置实时调度器也是个高级或者说是危险的操作,有可能会导致各种奇怪的问题,此处也不再进行展开。 管理容器的内存资源 前面已经介绍了如何管理容器的 CPU 资源,接下来我们看看如何管理容器的内存资源。相比 CPU 资源来说,内存资源的管理就简单很多了。 同样的,我们先看看有哪些参数可供我们配置,对于其含义我会稍后进行介绍: (MoeLove)?~dockerrun--help|egrep'memory|oom'--kernel-memorybytesKernelmemorylimit-m,--memorybytesMemorylimit--memory-reservationbytesMemorysoftlimit--memory-swapbytesSwaplimitequaltomemoryplusswap:'-1'toenableunlimitedswap--memory-swappinessintTunecontainermemoryswappiness(0to100)(default-1)--oom-kill-disableDisableOOMKiller--oom-score-adjintTunehost'sOOMpreferences(-1000to1000) OOM 在开始进行容器内存管理的内容前,我们不妨先聊一个很常见,又不得不面对的问题:OOM(Out Of Memory)。 当内核检测到没有足够的内存来运行系统的某些功能时候,就会触发 OOM 异常,并且会使用 OOM Killer 来杀掉一些进程,腾出空间以保障系统的正常运行。 这里简单介绍下 OOM killer 的大致执行过程,以便于大家理解后续内容。 内核中 OOM Killer 的代码,在 torvalds/linux/mm/oom_kill.c 可直接看到,这里以 Linux Kernel 5.2 为例。 引用其中的一段注释: If we run out of memory, we have the choice between either killing a random task (bad), letting the system crash (worse). OR try to be smart about which process to kill. Note that we don't have to be perfect here, we just have to be good. 翻译过来就是,当我们处于 OOM 时,我们可以有几种选择,随机地杀死任意的任务(不好),让系统崩溃(更糟糕)或者尝试去了解可以杀死哪个进程。注意,这里我们不需要追求完美,我们只需要变好(be good)就行了。 事实上确实如此,无论随机地杀掉任意进程或是让系统崩溃,那都不是我们想要的。 回到内核代码中,当系统内存不足时,out_of_memory() 被触发,之后会调用 select_bad_process() 函数,选择一个 bad 进程来杀掉。 那什么样的进程是 bad 进程呢?总是有些条件的。select_bad_process() 是一个简单的循环,其调用了 oom_evaluate_task() 来对进程进行条件计算,最核心的判断逻辑是其中的 oom_badness()。 unsignedlongoom_badness(structtask_struct*p,structmem_cgroup*memcg,constnodemask_t*nodemask,unsignedlongtotalpages){longpoints;longadj;if(oom_unkillable_task(p,memcg,nodemask))return0;p=find_lock_task_mm(p);if(!p)return0;/**Donotevenconsidertaskswhichareexplicitlymarkedoom*unkillableorhavebeenalreadyoomreapedorthearein*themiddleofvfork*/adj=(long)p->signal->oom_score_adj;if(adj==OOM_SCORE_ADJ_MIN||test_bit(MMF_OOM_SKIP,&p->mm->flags)||in_vfork(p)){task_unlock(p);return0;}/**ThebaselineforthebadnessscoreistheproportionofRAMthateach*task'srss,pagetableandswapspaceuse.*/points=get_mm_rss(p->mm)+get_mm_counter(p->mm,MM_SWAPENTS)+mm_pgtables_bytes(p->mm)/PAGE_SIZE;task_unlock(p);/*Normalizetooom_score_adjunits*/adj*=totalpages/1000;points+=adj;/**Neverreturn0foraneligibletaskregardlessoftherootbonusand*oom_score_adj(oom_score_adjcan'tbeOOM_SCORE_ADJ_MINhere).*/returnpoints>0?points:1;} 而为了能够最快地进行选择,这里的逻辑也是尽可能的简单,除了明确标记不可杀掉的进程外,直接选择内存占用最多的进程。(当然,还有一个额外的 oom_score_adj 可用于控制权重) 这种选择的最主要的两个好处是: 可以回收很多内存;可以避免缓解 OOM 后,该进程后续对内存的抢占引发后续再次的 OOM。 我们将注意力再回到 Docker 自身,在生产环境中,我们通常会用 Docker 启动多个容器运行服务。当遇到 OOM 时,如果 Docker 进程被杀掉,那对我们的服务也会带来很大的影响。 所以 Docker 在启动的时候默认设置了一个 -500 的 oom_score_adj 以尽可能地避免 Docker 进程本身被 OOM Killer 给杀掉。 如果我们想让某个容器,尽可能地不要被 OOM Killer 杀掉,那我们可以给它传递 --oom-score-adj 配置一个比较低的数值。 但是注意:不要通过 --oom-kill-disable 禁用掉 OOM Killer,或者给容器设置低于 dockerd 进程的 oom_score_adj 值,这可能会导致某些情况下系统的不稳定。除非你明确知道自己的操作将会带来的影响。 管理容器的内存资源 介绍完了 OOM,相比你已经知道了内存耗尽所带来的危害,我们来继续介绍如何管理容器的内存资源。 (MoeLove)?~dockerrun--help|grep'memory'--kernel-memorybytesKernelmemorylimit-m,--memorybytesMemorylimit--memory-reservationbytesMemorysoftlimit--memory-swapbytesSwaplimitequaltomemoryplusswap:'-1'toenableunlimitedswap--memory-swappinessintTunecontainermemoryswappiness(0to100)(default-1) 可用的配置参数有上述几个,我们通常直接使用 --memory 参数来限制容器可用的内存大小。我们同样使用几个示例进行介绍: 启动一个容器,并传递参数 --memory 10m 限制其可使用的内存为 10 m。 (MoeLove)?~dockerrun--rm-it--memory10malpine/# 那我们如何验证它的可用内存大小是多少呢?在物理机上,我们通常使用 free 工具进行查看。但在容器环境内,它还是否生效呢? /#free-mtotalusedfreesharedbufferscachedMem:1593214491144118145643632-/+buffers/cache:102945637Swap:84716937778 很明显,使用 free 得到的结果是宿主机上的信息。当然,我们前面已经介绍了 docker stats 命令,我们使用它来查看当前的资源使用情况: (MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSe260e91874d8busy_napier0.00%1.172MiB/10MiB11.72%16.1kB/0B0B/0B1 可以看到 MEM USAGE / LIMIT 那一列中的信息已经生效,是我们预期的样子。 那我们是否还有其他方式查看此信息呢?当然有: #在容器内执行/#cat/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes10485760 或者可以在宿主机上执行以下命令: (MoeLove)?~cat/sys/fs/cgroup/memory/system.slice/docker-$(dockerinspect--format'{{.Id}}'$(dockerps-ql)).scope/memory.limit_in_bytes10485760 注意:以上命令在 Linux 5.2 内核下测试通过,不同版本之间目录结构略有差异。 更新容器内存资源限制 当容器运行一段时间,其中的进程使用的内存变多了,我们想允许容器使用更多内存资源,那要如何操作呢? 我们依旧可以用前面介绍的 docker update 命令完成。 比如使用如下命令,将可用内存扩大至 20m: (MoeLove)?~dockerupdate--memory20m$(dockerps-ql)e260e91874d8#验证是否生效(MoeLove)?~dockerstats--no-stream$(dockerps-ql)CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/OBLOCKI/OPIDSe260e91874d8busy_napier0.00%1.434MiB/20MiB7.17%35.3kB/0B0B/0B1 如果还不够,需要扩大至 100m 呢? (MoeLove)?~dockerupdate--memory100m$(dockerps-ql)Errorresponsefromdaemon:Cannotupdatecontainere260e91874d8181b6d0078c853487613907cd9ada2af35d630a7bef204654982:Memorylimitshouldbesmallerthanalreadysetmemoryswaplimit,updatethememoryswapatthesametime 会发现这里有个报错信息。大意是 memory limit 应该比已经配置的 memoryswap limit 小,需要同时更新 memoryswap。 你可能会困惑,之前我们只是限制了内存为 10m,并且扩大至 20m 的时候是成功了的。为什么到 100m 的时候就会出错? 这就涉及到了这些参数的特定行为了,我来为你一一介绍。 内存限制参数的特定行为 这里的特定参数行为,主要是指我们前面使用的 --memory 和未介绍过的 --memory-swap 这两个参数。 1. --memory 用于限制内存使用量,而 --memory-swap 则表示内存和 Swap 的总和。 这解释了上面“Memory limit should be smaller than already set memoryswap limit”,因为 --memory-swap 始终应该大于等于 --memory (毕竟 Swap 最小也只能是 0 )。 2. 如果只指定了 --memory 则最终 --memory-swap 将会设置为 --memory 的两倍。也就是说,在只传递 --memory 的情况下,容器只能使用与 --memory 相同大小的 Swap。 这也解释了上面“直接扩大至 20m 的时候能成功,而扩大到 100m 的时候会出错”,在上述场景中只指定了 --memory 为 10m,所以 --memory-swap 就默认被设置成了 20m。 3. 如果 --memory-swap 和 --memory 设置了相同值,则表示不使用 Swap。 4. 如果 --memory-swap 设置为 -1 则表示不对容器使用的 Swap 进行限制。 5. 如果设置了 --memory-swap 参数,则必须设置 --memory 参数。 至此,我介绍了容器资源管理的核心内容,包括管理容器的 CPU 资源和内存资源。为容器进行合理的资源控制,有利于提高整体环境的稳定性,避免资源抢占或大量内存占用导致 OOM,进程被杀掉等情况。 对 CPU 进行管理时,建议使用 --cpus,语义方面会比较清晰。如果是对 Linux 的 CPU 调度器 CFS 很熟悉,并且有强烈的定制化需求,这种情况下再使用 --cpu-period 和 --cpu-quota 比较合适。 对内存进行管理时,有个 --memory-swappiness 参数也需要注意下,它可设置为 0~100 的百分比,与我们平时见到的 swappiness 行为基本一致,设置为 0 表示不使用匿名页面交换,设置为 100 则表示匿名页面都可被交换。如果不指定的话,它默认会从主机上继承。 在本文中,关于在宿主机上查看容器的内存限制,我给出了一个命令: (MoeLove)?~cat/sys/fs/cgroup/memory/system.slice/docker-$(dockerinspect--format'{{.Id}}'$(dockerps-ql)).scope/memory.limit_in_bytes10485760 本文节选自GitChat专栏,戳链接查看详情:https://gitbook.cn/m/mazi/comp/column?columnId=5d70cfdc4dc213091bfca46f 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 这一路,UCloud 选对了什么?
    本文来自微信公众号“牛透社”(ID:Neuters),作者 小七。 2020年1月20日,UCloud 于科创板正式上市。这家不显山不露水的创业公司,却从巨头重重包围下厮杀出来。股票代码 688158,发行价33.23元,募集资金19.44亿元,20日开盘价72.00元,涨幅116.67%,市值飙300亿元。 阳光会一如既往地普照大众,但风口却不会随意眷顾谁。UCloud 一步一步走向上市,这一路,它选对了什么? 01 云计算前夜 有人说,在中国互联网的发展史上,盛大可能是最被低估的公司,没有之一。 它培养了阿里张勇、腾讯姚晓光、趣头条谭思亮等现在如日中天的互联网人物;它开创了双11的促销、游戏免费道具收费等商业模式,迄今还在影响着我们;它是中国最早探索和研发云计算、人工智能、语音识别等前沿技术的公司。 盛大有没有被低估,我们无从谈起,不过,UCloud 的故事,还要从它说起。 2009年,应陈天桥邀请,季昕华加盟了这家被称作“中国互联网的黄埔军校”的盛大。他希望可以让除了游戏之外的公司也到开发平台上来,让有能力写代码的人赚到钱。 那时,云计算刚刚兴起。 Salesforce 在2009年初公布了2008财年的年度报告。报告显示: Salesforce 云服务收入超10亿美元。 Salesforce 的成功,引起了国内对云计算重视:几乎一夜之间,云计算成为概念,席卷中国。 全国各地陆续出现了农场云、云基地、云大楼等以云为噱头的传统地产生意,看似紧跟技术潮流,实质上却是为了能够得到政府的补贴。 这一年(2009年)阿里云创立。 2011年,盛大云成立。它的官网中显示:盛大云由中国第一代云计算程序员组成,核心技术团队成员主要来自盛大、亚马逊、微软等国内外顶尖技术团队,见证了多年来中国云计算市场的起源和高速增长,拥有丰富而成熟的云计算产品、开发和运维经验。 盛大云的牵头人就是季昕华。从2009年入职起,就全面负责盛大云计算平台的研发及管理。 UCloud 创始人&CEO 季昕华 当时,小的创业公司还没能看到云计算的发展机会,真正开始并持续做公有云的,只有阿里云。季昕华却看到了云的未来,盛大云给了他暂且施展拳脚的机会。 2011年,在一场名为《云计算推动互联网创新发展》的演讲中,季昕华提到:云计算是可以推动互联网创新发展的。 第一,云计算可以提供一个能够降低创业门槛的基础技术平台,使得创业者有更多的业务;第二,弹性付费,有效降低创业公司的费用;第三,可以通过海量支撑,有效支持创业公司业务快速发展。 后来盛大因为陈天桥身体原因,发生战略调整,从云计算收缩阵线。 2012年,季昕华从盛大离职,筹建自己的云计算公司——UCloud。 它的创立,并不是季昕华一意孤行。 华琨曾在采访中讲到,早在2011年的7月,两人就已有创业之意。当时的华琨,就任于腾讯云平台部(腾讯云前身),为外部开放平台技术实力不够的第三方团队做底层架构支持。 季昕华做 CEO,华琨做 COO,那么 CTO 的职位就空缺了下来,这让华琨想到了他在开放平台的老搭档莫显峰。华琨找到他,仅十几分钟的时间,莫显峰就答应加入他们的创业团队。 UCloud 创始团队 (从左到右依次:华琨、季昕华、莫显峰) 02 创业之路,庆幸“选对了” 采访中,华琨将这场创业分为三个阶段:2012年-2015年他们做对了两件事——坚持做公有云、选择细分行业;2016年-2018年上半年是互联网的拓展期,UCloud 也在寻找新的行业突破;2018年下半年至今,战略逐渐清晰,以差异化的能力深入产业互联网。 2012-2015年 选择行业 对于公有云的选择,华琨说“其实当时做选择很艰难”。公有云的客户体量小,甚至五个人的团队开了几台主机就需要每周进行服务,私有云就不同,当时同步在做的私有云项目收益能达到300万元,差别相当大,但他们一眼就看到了公有云的未来。如今,华琨也很庆幸当初选择了公有云:“如果做私有云,我们现在就可能‘死了’”。 公有云的商业模式尽管需要大规模投入,却也蕴藏着天然的吸引力和巨大的价值: l 灵活弹性——用户更为高效的利用和管理 IT 资源; l 规模经济——用户享受云厂商规模化服务带来的低廉成本; l 高度可用——用户更为便捷的备份和恢复数据,最大程度确保业务连续性。 这些价值的基础,是标准化的产品和可复制的服务。一个研发团队、一项研发成果可以服务海量客户,进而能够产生长期的、巨大的回报。 关于行业的选择,起初 UCloud 通过分析 APPStore 畅销榜,寻找最佳应用领域。 APP Store 畅销榜,是根据 APP 活跃度及收入进行综合排名的,当时排名前十的基本都是游戏。UCloud 就此发现了游戏对云计算的庞大需求,很快出手。 UCloud 早期团队 2015年,凭借游戏这一技之长, UCloud 实现了日收入超100万。依托这一细分行业的突破,它走上了良性发展的道路,也让其成为了中国最早跑通公有云商业模式的企业之一。 随着互联网进入繁荣昌盛时期, UCloud 也开始以游戏为主,有针对性、有策略性地进行业务升级,进军电商、社交、O2O、直播、短视频等泛互联网领域,并进一步吸引了许多传统行业客户,成为中国云服务浪潮中“特立独行”而又快速长大的“弄潮儿”。 2016-2018上半年 路径探索 这一阶段云计算创业企业都受到一定冲击,巨头开始进军云计算领域,他们一方面通过价格战血洗市场,甚至出现1元中标事件;另外一方面,通过收购买走了大批云计算的下游客户。随着国家对游戏、直播、O2O 等监管政策的收紧,这些领域的客户发展也非常不稳定。 如何寻找与巨头差异化的细分市场,并走可持续发展的道路,UCloud 在2016-2017年开始探索新的路径:出海与进军传统行业。 UCloud 最早的出海业务发生在2013年,一家手游公司主动提出要将游戏复制到香港,问 UCloud 有没有机房。在意识到其中的商机后,UCloud 就在香港建了一个数据中心。一年后,也是因为客户的需求,洛杉矶数据中心落成。2015年之后,腾讯云和腾讯 IEG 入局,开始搅弄风云。 不过其实最先出走,试图避开巨头锋芒的并不是 UCloud,而是那些中小游戏企业。他们的身影从中国香港、中国台湾,走向越南、印尼等东南亚地区,甚至出走到非洲,UCloud 也整船扬帆,为这些企业提供本地化的基础设施服务。 到2017年,出海的中国企业已成浩浩荡荡的大军,除了游戏,还有在中国互联网人口红利降低后,寻找新金矿的电商、社交、直播、金融科技、智能硬件等企业。UCloud 的出海版图也随之迅速扩大。目前,UCloud 已在全球5个洲,建立了32个数据中心。 同时,UCloud 最早将市场下沉至传统行业细分领域,向增量市场寻找机会。 于是,他们选择进入那些足够大又足够分散的传统行业市场。华琨说,市场足够大,意味着有很大的拓展空间;而足够分散,意味着即使巨头进来了,也吃不下来,比如政府、零售、教育等。传统的教育行业,如高校、K12、教育局等,真正进入市场的规模,可能只有百亿,但事实上对 UCloud 来说已经足够大了。 传统互联网是个正在被唤醒的巨大市场,华琨表示“消费互联网是互联网巨头的战场,产业互联网是创业公司的沃土”。如今,很多传统企业都有意识地用云来改变企业的商业模式以及生态。 2018下半年至今 中立的差异化 2018年以后的云计算战场可谓是硝烟四起,BAT 各自翻腾着自己的“筋斗云”。 阿里云提出全面上云,并祭出飞天云操作系统、飞天大数据平台、阿里巴巴双中台和 AIoT 智联网等四张王牌, “被集成”的首张成绩单公布了与合作伙伴联合推出的100多款行业解决方案。 腾讯云推出针对18个重点行业的 To B 作战地图,升级城市发展解决方案“WeCity”,持续全面拥抱产业互联网,并开放数据中台和技术中台。 百度云更是提出“ABC+X”战略,完善 AI 工业化公式,在智能计算领域推出多达18款全新产品。 在巨头的强势夹击下,UCloud 剑走偏锋,打出差异化竞争。 第一,坚持直销模式。 面对巨头携生态与资金带来的巨大冲击,创业之初的 UCloud 为拓展市场、更深入的了解客户需求和痛点,建立了业内公有云第一支直销团队,实现了从0到1的突破。 他们在服务客户的过程中发现,从业务和心理层面,客户不希望需求被忽略、业务被耽搁,尤其是在云计算行业还处在行业发展初期,几乎所有人都摸着石头过河,除了拼规模和资源之外,也需要靠智慧和灵活性。UCloud 数百人直销团队,贴近用户服务,能够给予用户更快的反应速度。 客户遇到问题时,UCloud 由客户经理、架构师、服务经理组成的铁三角团队会优先帮助客户解决当前问题,保障业务的稳定运行。后续还会帮业务共同梳理优化架构,不让此类问题再度发生。 因为对他们来说,每个用户都值得尊重,让他们获得业内最高的服务标准和绝佳体验。这样的价值理念,让 UCloud 和其他巨头差异化的存在,是他们需要时刻坚守的荣光。 第二,打出“中立”标签。 UCloud“中立”的含义是不从事下游客户的业务,不碰客户数据,不会与客户发生业务上的竞争,客户的业务、数据在私密性方面能得到较高的保障。 UCloud 与卓志集团的合作,便是“中立”的“最佳实践”。卓志集团是一家跨境电商服务商,而它的自身定位是一个独立的供应链服务商。无论是供应链,还是电商领域,皆有巨头服务商盘踞。如果不能守住边界,做到独立,就会沦落为某个企业的附庸,丧失中立性的公司注定无法持久而独立地生存。 显然,“中立”不仅是双方企业的价值观,更像是一种催化剂,让企业间形成微妙的化学反应。共同长大,携手走向技术驱动业务的伟大时代。 第三,利用内资架构优势,服务数据保密性要求较高的行业客户。 云计算业务涉及大量行业的核心数据安全问题,未来随着国家对云计算行业和数据监管的进一步加强,UCloud 的内资架构特点在获取如军民融合、政务云、安防云、传统金融机构上云等业务领域的客户时,相较海外上市的行业巨头将具备一定的相对优势。 上市后,UCloud 还会增强政企客户的开发,利用安全屋产品解决政企数据流通需求,带动云计算产品销售,以扩大企业知名度,推进政企客户的收入贡献。 03 打造云之未来 长期来看,云计算行业的市场空间广阔,云计算在国内的渗透率还较低。根据 IDC 报告,2018年国内公有云市场规模则达到71.85亿美元,预计2018年至2022年我国公有云市场复合增长率达39.91%,在2022年市场规模将达到275.31亿美元。 公有云是云计算行业未来主流发展趋势之一,具有更强的平台属性,可对海量的平台用户进行技术赋能,具有更强的规模效益,不断提升资源复用率,降低企业成本。 当牛透社的记者问到:“一旦到深水区之后,公有云会不会变弱?” 华琨表示,会有小部分的变形。企业只打公有云这套拳是不够的,对于传统企业或是行业巨头来讲,建议使用“套云”,即除公有云外,私有云、混合云,甚至专有云是都要具备。 2014年,UCloud 针对用户需求,在业内第一个推出混合云产品。“启明混合云解决方案”通过公有云+私有部署+混合云网络帮助用户更快更简单地使用云计算。它还整合了公有云、私有云、自有 IDC 等资源,形成了让用户专注于业务的“无界云”。 UCloud 不仅将自己的云能力赋予企业,同时还提供一些大数据产品、人工智能解决方案、IoT 解决方案等。“安全屋”便是 UCloud 独创的大数据安全流通平台,关于它的诞生,还有一个小故事。 还是季昕华在湖畔读书那会儿,在下榻的酒店遇见了阿里的朋友。听朋友说,不久前就在这家酒店,有一家售车公司和一家售车险的公司,双方想将数据结合后做分析,以便获得营销数据,但谁都不放心把数据给到对方。 于是在见面的当天,双方似乎上演了一出《上海滩》里的戏码。几个人拎着偌大的黑色密码箱,神秘地进到同一个房间,互相问“带来了吗?”这派头,就差对暗号了,活像江湖人士暗中接头。 打开密码箱,是码放整齐的一摞摞硬盘,双方现场解锁分析。分析过后还将硬盘当场砸毁,自证清白没有带走对方数据。 季昕华听完故事,回到上海立马安排研发团队制作“可信数据流通”平台。这个平台就好像是搭建一间屋子,让数据的所有方和需求方可以进行分析,但互相不拥有对方数据,且分析过程“安全可控”。 面对如此广阔的市场和行业发展红利,华琨坦言,不仅自己要坚持“中立”,同时也要引入志同道合的合作伙伴,打造“中立”的行业生态。UCloud 的生态举措,实质上是将 SaaS 厂商引进来,双方携手去做传统行业,而不是简单的客户互通。 上市后,对于 UCloud 的下一个目标,季昕华这样讲到:“我们希望 UCloud 还能做两件事—— 第一件事,是希望能够让传统企业也开始接受、使用云计算,并将其转化为价值,这也是我们一直想做的事情。 第二件事,是希望真正能够把数据流通做起来,作为产业基础。毕竟,没有数据流通就没有信息社会,信息社会的重要组成部分就是数据。衷心希望数据不仅能够在国内流通,还可以跨国家流通,让数据发挥生产要素的重要价值作用。” 04 小结 在美国,无论是企业服务还是云计算,都要比中国发展得要更早更快,有几十家甚至上百家企业已经上市,但中国目前来讲几乎没有。其次,美国市场在火爆中蕴含巨大机会,中国市场相比较而言虽体量庞大,但也更加复杂。 To B 是条漫长而又布满荆棘的路。云计算从2008年进入中国,到现在已走过十一年。从备受质疑,到毋庸置疑,正是这群创业者的坚韧,让云计算迈进大众的视野,并被接受和追随。 而在巨头的重重包围下,不管是团队还是领域,不管是用户还是行业,UCloud 的每一步都踩在风口上步步为营。 期待更多中国 To B 创业者能走出差异化道路,未来长大为一个更伟大的公司。 文章部分内容参考:《中国互联网的黄埔军校:消失的盛大 永久的传奇》、《UCloud 季昕华:“黑客”传奇》、《云计算的发展史》、《盛大在线副总裁季昕华:云计算加速互联网创业》、《中国云计算的前世今生:受过多少质疑才有今天的成就》、《UCloud 华琨:云端的7年征途》《卓志集团 & UCloud:“中立派”的化学反应》 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 疫情当前,医院也需要数据中台吗?
    本文经授权转载自亲爱的数据(ID:deardata) 作者 | 谭婧 责编 | 胡巍巍 中国互联网的今天,市值总和接近10万亿人民币,头部阿里巴巴、腾讯各有4000多亿美元市值。一方面市值熠熠,一方面互联网成为数据应用技术的发源地,数据中台也在其中萌芽。 腾讯汤道生说:“中台能力以前就有,只不过它们大多服务于内部业务,在产业互联网时代才开始逐渐对外开放这些技术积累。” 京东黎科峰也坦言:“公司在一轮又一轮组织架构调整之后,将数据中台提升到了重视的新高度。” 这一切只是聚光灯下数据中台的冰山一角,数据中台作为从业务视角而非技术视角的技术,应用已经慢慢地向传统领域渗透。 2019年,佛山市妇幼保健院马丽明主任在演讲《中国医疗机构新一代数据中台建设的探索》中讲述了在数据战略时代,医疗信息化工作者不易的摸索之路,也表达了医院场景对于人工智能技术的真实需求。 医院信息化的基础设施好比是地基。而现实是,地基之上的建筑物并不能等到基础设施完全到位了才开始起步。中国医院的信息化步伐与人工智能技术的落地都在同一片工地里热火朝天地开工。 数据中台的需求背景 众所周知,新医改的核心就是“腾空间、调结构、保衔接”。腾空间,就是腾出地方,让出空间,包括取消药品加成和采用两票制集中采购压缩药品中间环节的利润,同时规范医疗服务行为。 通过调整医疗价格、服务价格来调整医疗现在的结构,药品大型检验、检查的价格往下调,能够体现医务人员技术劳动价值往上升。 结构性的调整对医院机制带来很大影响。新机制必须要跟社保和财政补偿衔接好。公立医院的院长在这关键时期面临挑战。 确保医疗质量的前提下,减少过度医疗,提高服务质量是工作的重中之重。但是,如何提升才是关键。在这个情况下,数据分析有了新的历史使命,新医改为信息化赋能临床提供了加速度。 1999年,中国医疗机构信息化开始。 2010年,一个十年的数据积累期。 2019年,一个十年的数据汇通期。 预计在2021年后,迈向数据应用期。 产业实现从医疗数字化,到医疗智能化需要跨越两个门槛。 第一个,以技术为核心,向以数据为驱动转变,需要医疗机构信息中心有非常多的数据专家。美国很多医院的信息中心几百甚至几千的人才规模,其中大部分是数据专家。但是,现在国内医疗机构的数据专家很少。 第二个,“全科一体化”向“专科定制化”转变,医疗信息化工作者需要更加熟悉临床业务和流程。 不仅如此,医疗信息化工作者还面临以下几个挑战, 挑战一,如何利用数据赋能业务?简单来讲,读懂数据。首先要实现数据的互联互通,集成标准化和结构化。通过优质数据,定位临床质量和效率问题,从而分析问题背后的原因。 根据发现的问题,使用辅助决策系统改善医疗质量,解决临床问题,提升临床效能。同时,能提供指标参数,进入下一轮的管理,怎么去更好地做控制和调整。 挑战二,专科发展速度非常迅猛,很多的专科系统面临着井喷,可以看到胸痛、静脉血栓栓塞症(VTE)、房颤、卒中和脓毒症,这么多的专科系统都有特定的专科知识,专有的诊疗规范,特定的服务环节、专有指控和数据分析指标。 这给医院信息中心带来了很大的困扰。需要面对很多的厂家,一个病、每一个系统都可能是不同厂家提供的产品,需要大量的协调。每个系统都有自己的硬件要求,都需要硬件的投入。每个系统都要去做接口,支持集成平台的方式,造成了大量的重复工作。都有自己的标准,最终没了标准。 更关键的一点是,各个系统之间是交叉的。可能某个疾病的知识体系改变了,会影响相关系统的使用。比如静脉血栓栓塞症的知识改变了,会影响抗凝药物的使用推荐。 信息化必须解决五大核心问题, 第一,数据集成,数据的汇集结构化、标准化。 第二,数据洞察,形成模型。 第三,平台化,兼容多应用的开放式平台支持各种应用。 第四、解决数据决策,形成各种临床的应用产品。 第五、业务重塑。场景化人机协同,同时还要结合的业务进行改进和提升。 数据驱动下的新架构集成平台应该在中间,再加上的业务中台、数据中台,两大中台作为支撑。 在今天的环境下,医院对数据中台的需求是呼之欲出的。 数据中台的构成 虽然对业界对数据中台的定义还没有达成共识,厂家和专家对数据中台的标准和意见都有所不同。但是,现实工作已经实践出了主要结构。数据中台至少应该是要包括五个主要部分: 第一,数据的标准化和结构化。 第二,数据的聚类和转化,形成业务所需要的信息。 第三,数据指控和监控,保证的数据质量。 第四,构建指标体系。 第五,统一对外的服务。向下发展提高性能,保障数据的应用能力。向上拓展能够提高数据应用的价值和赋能业务。 数据中台可以比喻为建房子,如果所有的建筑组件都是以一块一块砖头为单位去建,速度很慢,建房子的又不止一个人,又有很多的系统。应用落地的速度受限。 因此,可以把一些重复性的、反复使用的做成标准部件。例如一体化的洗手间、门窗,这些是数据中台要管理的东西,通过标准化的部件统一提供服务。 数据中台主要分成两大部分,第一,数据处理,第二,对外服务的中台。先把这些跟企业业务有较强相关性的部分抽取出来,把经常反复使用的抽取出来。数据中台要满足这种快速迭代、快速应用的需求,同时又要兼前顾后。 数据中台的能力与业务流程 数据中台具备统一的能力,统一的数据存储能力,数据计算能力和数据的应用能力。数据中台必须要能够完成各种数据模型,包括基础模型和融合模型,标签和算法,还有质量控制管理和数据的安全管理。 马丽明主任谈到,现在服务中台已经比较成熟了,而各个医院建立了数据中台的并不多,都还在起步探索阶段。 医院微信的服务中台,应用层不包括复杂的业务逻辑,只做呈现和转换,但是服务层已经实现了服务的微小化管理,每个业务单独的服务分级管理。 因为服务性、可用性的要求不一样,像挂号,可就采取N加1的部署,像信誉度管理、检验检查,这些实时性要求不高,或者是患者用得不多的,这部分的业务需求标准可以适当降低。 所以,分级管理把数据变成一个个细颗粒度的资源,资源通过统一的API的方式给业务逻辑层即可。 流程改变,业务逻辑改变,只需要修改业务逻辑层。能够同时提供给多方使用,只需要改一个地方,所有的都是用统一服务的方式,需求导向结果。所以,数据中台是非常有必要的,主要要做几件事情: 第一,构建统一的测速与以及映射体系,这是一切标准化和结构化的基础。 第二,在术语制定的时候,可以参考国内外的权威临床数据集。 第三,结合国内临床数据使用的习惯和本土的表达,从而形成能够满足用户查阅的中文标准的术语体系。 术语的范围包括这几部分, 第一个,疾病、症状、实验室的检查、手术操作、病理的症状体征等临床诊疗信息。 第二个,通过自然语言处理(NLP)和本体映射的方式,实现数据标准化和结构化。 第三个,构建统一疾病数据模型,形成数据资产目录。 数据资产化的本质是要有足够的颗粒度和维度,直接用于业务场景。比如说患者画像、医院画像、设备画像。 通过业务反推的方式和基于患者信息聚合衍生的方式,构建随取随用的数据。数据里面保存的不仅仅是患者的信息,还包括了很多的标签。 重构流程的关键是,只有深入到临床路径,才能发现更深层次的信息。首先是要匹配业务需求,然后根据需求对流程进行优化。 梳理的过程包括,首先收集指南,再把指南按照疾病的主流程进行拆解,从而形成决策树。罗列疾病核心变量,变量可能不够,需要结合业务需求直接反馈信息,临床研究表单收集内容,补充疾病变量。把两者整合在一起,从而形成疾病数据模型和运营模型。 除了数据分类存放有利于数据有效利用,数据资产目录也很重要。举个例子,静脉血栓栓塞症(VTE)需要管理的指标非常多,包括诊疗过程的指标,诊断类指标以及诊疗结局指标。 例如,诊疗过程指标,包括静脉血栓栓塞症(VTE)风险评估比率、出血风险评估比率。诊疗结局指标,包括医院相关性静脉血栓栓塞症(VTE)发生比率,静脉血栓栓塞症(VTE)相关病死率。 这些防控指标并不是直接就能收集到,往往在收集到静脉血栓栓塞症(VTE)风险评估之后的数据,才能计算出来。只有这样,才能更好地辅助各类业务的应用。 谈到构建统一的疾病为核心的知识库,至少要包括这三部分, 第一,通用的知识,包括常见的药品知识检验、检查知识。 第二,模块化疾病知识,包括了筛查诊断手术和操作指引和知识。 第三、疾病知识,包括疾病指南和专家共识。 在知识库基础上,还要构建指标标准管理体系,至少要包括五部分, 第一、流行病学数据。 第二、临床路径和指南。 第三、医院和科室的质量标准。 第四、国家对重大疾病的要求。 第五、国家管理相关的机构设定的医院运营的指标(DRGs)。基于数据资产和指标标准,才能定准确的定位,发现问题,定位临床问题。更好地判断是过度医疗,还是检查不足。 构建统一的数据质量和监控体系是质控体系重中之重。在指控当中有至少是有三个事情是必须。 第一、一致性。 第二、标准化, 第三、合理性。 如果有条件,最好是能够把内容质控也加进去,最好能在使用前进行监控,对于能够及时发现医疗质量问题和风险有非常大的帮助。 另外,开放的APIs,统一数据中台支撑多种的业务数据的应用,做开放式的接口服务数据中台。 开放接口服务有几个好处,第一是简化管理。对接会变得很简单,然后很快速,排错也容易,能够减少数据治理工作量。如果每个系统接入,都要去做数据治理,都要去做对标还是蛮痛苦的。 第二、数据安全。不需要全部开放数据给某一个应用,只需要提供业务所需的最小级,可以减少不必要的数据暴露,还可以做统一的脱敏转化,从而更好地保护患者隐私和医院的数据资产。 这方面国外已经有很好的应用案例,像斯坦福大学用于慢性疼痛患者管理的健康信息注册网络,是开源、开放标准的,高度灵活的系统平台。基于临床的知识决策的推荐,为临床的医生提供最佳的实践路径,并提供临床结果追踪的决策支持。 人工智能辅助临床诊疗决策的需求是非常巨大的,也是真实的。在此处,马丽明主任谈到一个性命攸关的案例,一个小朋友两三天前在医院看病时还好好的,突然间,急重症肺炎转到重症加强护理病房,短短几天,从活蹦乱跳到性命垂危。 重症肺炎在国内存在很大的问题,其中一个问题是部分低年资医生没有办法对重症肺炎进行百分百的准确识别。 虽然国家已经有很明确的诊断标准。但问题的难点在于潜在的重症患儿早期症状不明显,而病情恶化快,可能两三天前根本就没有什么太特别的症状,突然间就要进重症加强护理病房了。 临床识别非常困难。起病急,病情重变化又快。如果能够在早期识别病情,提早采取措施,会大大降低重症肺炎的病型病死率。 国外已有可以参考的案例,美国杜克医疗(Duke Health)基于人工智能技术,针对脓毒症的不同症状表现进行预警的建模,对及时发现脓毒症起了很大的帮助。再比如败血症,平时表现和很多急性感染的表现是一样的。 也就是说,败血症本身并无特殊临床表现,败血病的临床表现也可见于其他急性感染。人工智能建模预警在第一次抗生素给药前17个小时就已经检测到败血症。所以,非常期待国内有更多的人工智能公司能够给医务人员带来更多的帮助。 马丽明主任深刻的回顾了数据中台在医院的应用与发展,也讲述了来自医疗前线的真实需求。 在数字化浪潮赋能百业千行的时代背景下,数据中台等基础建筑拔地而起,人工智能技术努力深入场景,双轮同轨。 在文章的最后,简单地提一下国内的人工智能企业在医院场景下取得的进展。 据悉,长春市某知名妇产医院在新生儿体重场景使用第四范式AutoML技术取得很好的效果。因为体重是衡量儿童生长发育的重要标志,预测新生儿体重对知晓新生儿的健康状况,指导孕妇分娩的方式都有意义。 可惜目前教科书上的办法还停留在用腹围、双顶径、股骨长几个指标用简单公式计算。临床实践表示,旧的计算方法非常不准,几乎已没有指导意义。因此,医院希望尝试用人工智能的方式去解决。 而AutoML技术应用在这个场景下,模型预测的绝对误差仅为百克。如果该技术能够在全国范围内应用,预测全国各个地区新生儿体重数据,将有可能从更多的新生儿体重数据中挖掘出更大意义与价值。 作者简介:谭婧,虎嗅专栏作者,《亲爱的数据》公众号创始人,香港浸会大学硕士,N年前高考作文满分得主。曾负责中国节能集团控股企业战略管理工作,许多年管理咨询经验,也曾任人脸识别创业公司合伙人。 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 你抢的是春节红包?非也……
    作者 | 马超 责编 | 胡巍巍 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 近年来,红包大战堪称是新春佳节中最精彩的开年大戏。 2015年腾讯以超过5000万元的天价,拿下央视春晚独家合作权,一夜之间为微信支付带来1亿多张新增银行卡绑定,仅用一天就完成支付宝几年走过的道路,被马云称为阿里史上的珍珠港事件,自此也开启了互联网巨头春节红包营销的序幕。 2016年春晚,支付宝砸下2.69亿夺得央视春晚的独家合作权,并创造史上最经典的集五福红包玩法,当年支付宝宣布向全国观众豪派8亿元红包,除夕当天,支付宝上加好友、换福卡、发红包的次数达到677亿次。 而2020年春节,快手早早就与央视春晚达成独家合作关系,本以为今年红包大战的C位已经没有悬念,但是阿里突然在1月11日宣布成为淘宝春晚独家电商合作伙伴,虽不发红包,但是阿里带来了10亿元的购物补贴,并将抽取5万名消费者清空购物车,为红包大战再添了一把火。 而今年令人纠心的疫情,也必将使线下活动有所减少,同时也会增加线上活动的热度,这些客观因素都必将使今年的红包大战更具看点。其实从技术角度讲红包大战最大的看点是云计算。 抢红包背后的技术看点之一:分布式架构 如果想承接抢红包这样一个短时上亿并发量的场景,即便是世界最强超算也力不从心,所以这就要求红包系统首先要满足分布式架构的需求,而分布式系统也有一个重要的原则CAP定理。CAP定理:是指在一个分布式系统(Distributed System)中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance),呈不可能三角关系,既三个目标只能同时做到两点,不可能三者兼顾。 其实CAP定理并不难理解,因为如果满足一致性、高可用性,那么一旦集群内有节点故障,为保证数据一致,必将使系统整体陷入中断。 如果既满足可用性、又满足分区容错性,那么必然存在某个节点在系统对外提供服务时出现宕机,而这时各节点的数据一致性,又无法完全保证。 结合红包系统的需求分析,系统可用性肯定是要首先保证的,如果真是春晚当天页面无法访问,那恐怕营销不成,反而会让用户路转黑了。 而且在大流量的冲击下,节点故障也是难免,因此分区容错性也需要保证,这样看来,能稍微放一放的只有数据一致性,因此从这个角度上讲,红包的总额必然会围绕期望值上下浮动。 目前分布式系统交易分发,一般有两种方式,一是哈希法,将服务请求序列化后计算哈希值,然后根据这个哈希值将请求分配到不同的节点上,当然直接把请求按照顺序循环发送集群内的服务器,也可以看作是哈希法的变种,不过这会使入口处的负载设备成为瓶颈。二是将所有请求人为分成几份,每个集群只处理自己接到的请求,以此为降低入口流量的压力,但这样的缺点是,很难将请求平均分配。 抢红包这样的系统,只能将以上两种方案结合。首先根据历史经验,将交易量相量的地区结合,分为一组,比如北京、天津和辽宁、长春分为一组、上海、苏州、南京分为二组等等以此类推,与之对应的云集群,都有自己独立的红包额度,也只处理发给自己的请求。这样能避免入口的瓶颈,也尽量平均分配了请求的处理量。 接下来每个集群,也会将额度分配给内部的服务器,然后每个服务器会将自己库存范围内的请求,直接标志为成功,并在自己库存范围的基础上,还会多预留一定比例的需求为待定,待统一减库存后再确定能否待请求能否成功。 从分布式的角度来看,分区域与分库存是系统设计的基础环节,而接下来要做的就是上云了。 抢红包背后的技术看点之:云计算 2019年双十一,阿里宣布自身全部核心系统已经完成上云,这是一个非常惊人的成就,随着传统的软硬件分离,迭代的模式逐步显现出局限性,现今的应用越来越复杂,对算力的要求越来越高,而算法、软件和硬件的隔阂造成巨大算力的浪费,已经无法满足在超大规模计算机场景下,提升IT计算效率、降低计算成本的诉求。 这时“云”的价值开始体现,但是云时代软件开发的方法论与模式,与之前时代完全不同,因为云最大的特点就是可持续交付和微服务化,完全上云不但有巨大的好处,也意味着巨大的挑战。 分布式与云计算就像一对孪生兄弟,必须要结合使用才能发挥出最大的价值,分布式系统的各节点最好都是整齐划一,这样调度成本都可能会降到最低。 而如果出现有的节点算力强,有的节点算力弱,那么受木桶原理制约,系统的性能就很可能被算力最弱的节点所限制,而云这种屏底层,向客户交付标准化硬件的技术,在分布式的架构下就会大显神威。 也恰恰是由于以上原因,我们可以看到参与这种红包活动的企业,往往都是纯线上企业,因此一旦企业有线下网点的布局,那么在参与红包活动时都需要考虑给网点的发起请求调高优先级,进行区别对待,这种非标标准的请求会让系统复杂度呈几何级数增长。 所以从云的角度上看,用户抢的不是红包,而是在各自区域请求中队列中的云资源。 国产云计算发展的坎坷之路 虽然“云”的好处很多,但是其发展并不算特别顺利,在十年前概念提出伊始,普遍不为人看好,甚至被某IT大佬戏称,“云计算只是新瓶装旧酒”,其背后的原因还是虚拟化层所耗的资源无法避免。 在阿里云创始人王坚院士,参加央视《朗读者》节目时曾表示,阿里云是工程师拿命来填的,因为第一个用电的人,第一个坐飞机的人也是拿命来填的。 这还真不是危言耸听,在成立最初几年,阿里云的年离职率高达60%以下,甚至在2012年阿里的年会上,王坚还因为看到了那些离开的同事,而失声痛哭。 但情况从2015年开始改观,阿里云在Sort Benchmark的排序竞赛中,仅用不到7分钟就完成了100TB的数据排序,打破了Apache Spark之前23.4分钟的纪录。 后又获得2017年中国电子学会颁发的科技进步奖之特等奖,这也是该奖项设立以来的首个特等奖。 接下来,神龙服务器和飞天操作系统的诞生,基本克服了云的弱点,并将云的规模效应发挥到极致。 神龙服务器:阿里云降低虚拟层消耗的秘决,在于神龙服务器这块完全自研的MOC卡,正是MOC的居中调度,让阿里神龙服务器不再使用宝贵的CPU资源进行虚拟化层的调度工作,从而大大降低云转换成本。 飞天操作系统:正所谓韩信点兵,多多益善,飞天能将百万级服务器连成一台超级计算机,还能有条不紊地通过云计算向用户提供计算能力。 我们看到在飞天的基础公共模块之上,有两个最核心的服务,一个是盘古,另一个是伏羲。 盘古是存储管理服务,伏羲是资源调度服务,飞天内核之上应用的存储和资源的分配都是由盘古和伏羲管理。具体见下图: 可以看到飞天中的众多模块都是以上古天神命名的,其中: 夸父:负责网络通信,由于飞天是要将众多服务器连接在一起的,夸父正是完成他们之间的通信功能。 女娲:与负责命名与协同工作,与神话中造人的工作不同,做为飞天中的唯一女性女娲负责将所有子模块的命名与协调工作。 盘古:负责分布式存储。 神农:负责监控,随时治病救人。 伏羲:负责任务调度及资源管理,这也和精通音律和伏羲氏有点渊源。 大禹:负责集群布署。 钟馗:负责安全,负责捉鬼。 在国产云计算行业,其它大厂也都有各自的特长,比如腾讯做为全球社区的巨头腾讯,其QQ类的社交软件,面对着比其它应用多出几倍的流量短暂时突发场景,在面对这样的问题时,以虚拟机为单位补充资源,会很浪费资源。 因此腾讯在容器化方面做了很多细节工作,以满足这种突发、短时的弹性需求。 而腾讯近期开源的TencentOS Kernel,在容器运行所需的资源调度弹性、系统性能及安全等层面做了很多优化,可谓是开源+“容器云”的典范。 未来:打开水龙头就能使用云 通过自主掌控的技术,国内的科技巨头,在云计算领域已经走向了世界的前列,通过云大幅提升计算效率,实现能够突破传统IT时代的算力瓶颈,凸显云计算的整体优势。 云正在与区块链结合成为Baas,正在与AI结合成为Aaas,云正在不断下沉,变成互联网时间的空气和水一样基础设施。 而未来我们可以不再关心云计算背后的细节,就像不用关心水是如何过滤、运送一样,打开水龙头就可以使用到云,未来云计算的发展空间和使用场景还会不断拓宽,未来可期,拭目以待。 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 20 个 2020 年软件开发趋势预测
    作者丨Md Kamaruzzaman 译者丨无明 策划丨小智 企业上云已成不可逆的趋势,全面云计算时代宣告来临,微服务已成软件架构主流,Kubernetes 将会变得更酷,2020 年还有哪些技术趋势值得观察?一起来看! 1. 基础设施:条条道路通云端 对于云厂商来说,2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算,那些很注重安全的“保守派”公司(如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司,甚至是美国五角大楼)也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续,大大小小的公司都将(或者至少有计划)迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字: 如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者,不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者,并且还没使用过云基础设施,那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商(如亚马逊、微软、谷歌)都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方,它提供了价值 300 美元的一年免费服务。 注:阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。 2. 云平台:亚马逊领头,其他跟上 作为第一大云厂商,亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合,亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出,大型云厂商(AWS、Azure、GCP)占据 56% 的市场份额,其中 AWS 独享 32.6%。 其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近,微软打败了亚马逊,从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉,同时削弱 AWS 的士气。 谷歌一直在推动 CNCF,实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易,方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat,也想要在云计算市场占有一席之地。 在亚太地区,阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和,全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。 2020 年将出现更多的并购。当然,很多初创公司将会带来新的想法和创新,例如多云服务。因为竞争激烈,这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。 3. 容器化:Kubernetes 将会更酷 在容器编排领域,虽然一度出现了“三足鼎立”(Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos),但 Kubernetes 最终脱颖而出,成为绝对的赢家。云是一个分布式系统,而 Kubernetes 是它的 OS(分布式的 Linux)。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名,比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。 在 2020 年,Kubernetes 不仅不会后退,只会变得越来越强,你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是,Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise,不过收购数额不详。 几年前,人们张口闭口说的都是 Docker ,而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利,反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明,在现代技术世界,时机就是一切。 4. 软件架构:微服务将成为主流 谷歌趋势表明,微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端,微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合,可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。 我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势,因为在很多情况下,微服务架构有点过头了,而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践?在之前的另一篇博文中,我也给出了一些大概,希望对读者有用。 5. 编程语言(整体):Python 将要吞噬世界 机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发,甚至是拼接黑洞照片,Python 的影子无处不在。 在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上, Python 位居最流行编程语言第三位,仅次于 Java 和 C 语言。 更有意思的是,在 2019 年,Python 的流行度翻了一番(从 5% 到 10%)。 Python 的崛起将在 2020 年延续,并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲?因为它的入手门槛低,有一个优秀的社区在支持,并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。 6. 编程语言(企业方面):Java 将占主导 之前的 TIOBE 网站截图显示,Java 依旧是一门占主导地位的编程语言,并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石,其他编程语言(如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy)也将 JVM 作为运行时。最近,Oracle 修改了 JVM 的许可协议。 新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是,OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外,还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。 因为体积和速度方面的问题,基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划,旨在让 Java 变得更加敏捷和快速,让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java,没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性,所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。 7. 企业版 Java:Spring 继续发力 曾几何时,在企业开发领域,Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为,在竞争中惨败,这导致了“MicroProfile”计划的形成,并最终促成了 JakartaEE。 虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开,但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年,Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。 有两个正在进展中的项目,它们旨在减小 Java 的体积,让它更适合用在无服务器环境中。 其中一个是 Micronaut 。 另一个是 Quarkus 。 这两个项目都使用了 GraalVM,它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。 8. 编程语言:Rust、Swift、Kotlin、TypeScript 的突破 2000 年代,编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言,Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是,谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言,比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势(例如多核、更快的网络、云)。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济,即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中,排名靠前的现代编程语言如下所示(Rust 连续 4 年名列第一)。 = 在之前的一篇博文中,我深入探讨了现代编程语言,对比 Rust 和 Go 语言,并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。 最近,微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。 亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。 谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言,所以,在 JVM 领域,Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。 Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript,将其作为主要的编程语言,其他 JavaScript 框架(如 React 和 Vue)也开始为 TypeScript 提供更多的支持。 这种趋势将在 2020 年延续下去,很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言(如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin),它们会站出来公开表示支持。 9. Web:JavaScript 继续占主导地位 曾几何时,JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时,前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年,AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始,更多的 JavaScript 框架开始涌现(Angular 2+、React、Vue、Meteor),JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起,JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。 10. JavaScript 框架:React 闪耀 虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的,但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响,这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法,比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发,等等。它对开发者社区产生了重大影响,以至于谷歌放弃了 AngularJS,并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架,下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。 为了获得更好的并发和用户体验,Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法,推出了 React-Fiber 项目。 2020 年,React 依旧是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架(如 Angular/Angular 2+ 或 Vue)呢?Angular 依旧是一个不错的 Web 开发框架,特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架,由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue,就没必要再迁移到 React 了。 11. App 开发:原生应用 在移动 App 开发方面,有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度,因为只需要一个开发团队,而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外,混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说,原生应用依旧是首选的解决方案,这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。 尽管 Facebook 尝试改进 React Native,谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter,但它们依旧只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以,原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。 在原生应用开发方面,谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持,这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。 12. 混合应用开发:React Native 在很多情况下,混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择:Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样,React Native 在混合应用领域也占据着主导地位,如下图所示。 React Native 和 React 有共同的基因,都提供了高度的代码重用性以及“一次开发,到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚,但在去年,谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能,但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。 13. API:REST 将占主导地位 REST 是 API 领域事实上的标准,被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然,除了 REST,我们还有其他选择,比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。 它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用(如 SOAP)的化身,使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层,避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年,REST 依旧是占主导地位的 API 技术,而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。 14. 人工智能:Tensorflow 2.0 将占主导地位 谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow,它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU(TPU)来加速 TensorFlow 的计算。 Facebook 在深度学习领域也不甘落后,他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别,前者使用的是静态图进行计算,而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外,PyTorch 对 Python 支持更好,而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。 随着 PyTorch 变得越来越流行,谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0,也使用了动态图,对 Python 的支持也更好。 2020 年,TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区,我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。 15. 数据库:SQL 是王者,分布式 SQL 是王后 在炒作 NoSQL 的日子里,人们嘲笑 SQL,还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好,并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去,人们很快就意识到,我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。 可以看到,SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位,是因为它提供了 ACID 事务保证,而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力,但代价是不提供 ACID 保证。 互联网公司一直在寻找“大师级数据库”,也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求,一个是亚马逊的 Aurora,一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能,但不支持横向写伸缩,而 Spanner 提供了横向写伸缩能力,但对 SQL 支持得不好。 2020 年,但愿这两个数据库能够越走越近,或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了,那一定要给他颁发图灵奖。 16. 数据湖:MinIO 将要崛起 现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库(SQL),也会有用于数据分析的 OLAP 数据库(NoSQL)。除此之外,它们还有其他各种数据存储系统,比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch,用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台,将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序(比如 OLAP、搜索)将数据湖作为它们的事实来源。 HDFS 原本是事实上的数据湖,直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩,价格便宜,很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage,谷歌也有类似的对象存储,但都不是 S3 的对手。 对于很多公司来说,MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储,与 S3 兼容,提供了企业级的支持,并专门为云原生环境而构建,提供了与云无关的数据湖。 微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的:“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO,那么我们将会向多云迈出一大步。 17. 大数据批处理:Spark 将继续闪耀 现如今,企业通常需要基于大规模数据执行计算,所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台,后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位,成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的?我之前写了另一篇文章,对现代数据平台进行了深入分析。 Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点,它将所有东西放在内存中,而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业,但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架,取代 Spark,并为企业省下大量的云资源费用。 18. 大数据流式处理:Flink 是未来 几年前,实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架(比如 Spark Streaming)可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过,Flink 改变了这一状况,它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前,Flink 未能得到足够的关注,因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份,中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan(Flink 背后的公司)。 在 2020 年,企业如果想要进行实时流式处理,Flink 应该是不二之选。不过,跟 Spark 一样,Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM,并且需要使用大量的云资源。 19. 字节码:WebAssembly 将会被大规模采用 我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript(ES5 之后的版本)是一门优秀的编程语言,但与其他编程语言一样,都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件(如多核 CPU 或 GPU)。正因为这些原因,很多计算密集型的应用程序(如游戏、3D 图像)无法运行在浏览器中。 一些公司(由 Mozilla 带领)开发了 WebAssembly,一种底层字节码格式,让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。 WebAssembly 让计算密集型应用程序(比如游戏和 AutoCAD)可以在浏览器中运行。不过,WebAssembly 的目标不仅限于此,它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。 移动设备上的混合原生应用。 没有冷启动问题的无服务器计算。 在服务器端执行不受信任的代码。 我预测,2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年,很多巨头公司(包括云厂商)和社区将会拥抱 WebAssembly。 20. 代码:低代码 / 无代码将更进一步 快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员,很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛,可以尝试无代码(No Code)或低代码(Low Code)软件开发,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。 LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件,只要他们想要实现自己的想法。 虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架依旧心存疑虑,但它为其他公司奠定了良好的基础,像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品,就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。 2020 年,LCNC 将会获得更多关注。 原文链接: InfoQ 读者交流群上线啦!各位小伙伴可以扫描下方二维码,添加 InfoQ 小助手,回复关键字“进群”申请入群。大家可以和 InfoQ 读者一起畅所欲言,和编辑们零距离接触,超值的技术礼包等你领取,还有超值活动等你参加,快来加入我们吧! 活动推荐 点个在看少个 bug 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 2019十大科技公司:苹果市值再破万亿美元,软银频频暴雷
    收获、失去、合作、反目,过去一年的科技行业依旧是充满着变化与故事。 腾讯科技讯 年末岁尾,回顾过去一年的科技行业依旧是热闹非凡,精彩纷呈。我们似乎可以看到苹果库克谈及iPhone 11销量创新高时的兴奋,也看到软银孙正义提到投资WeWork失败时的沮丧;看到SpaceX火箭一飞冲天的豪迈,也能看到Facebook推进Libra项目的艰难;看到特斯拉上海超级工厂的落地投产,也看到谷歌宣布实现量子霸权。 收获、失去、合作、反目,下文中我们整理了全球科技行业媒体关注最多的科技公司Top10,让你更能了解这个蓬勃发展行业的过去一年。 苹果:iPhone 11热销助市值再次突破万亿美元 苹果发布iPhone 11系列智能手机 按照惯例,苹果公司在秋季发布会上发布了iPhone 11系列新款智能手机。虽然不支持5G网络、“浴霸三摄”遭到了诸多网友的吐槽,但随后的预售情况却突破新高。而在发售日当天,世界各地的苹果专卖店之外也出现了果粉排队购买的久违景象。 在中国市场,苹果iPhone 11系列智能手机似乎没能逃过“真香”定律。综合天猫、京东和拼多多等电商平台的数据,“双11”当天iPhone 11系列手机在中国的销量轻松突破百万台大关。 鉴于消费者难以抗拒的降价和旧机型老化两大因素,苹果iPhone 11系列智能手机需求高于预期。要知道iPhone 11系列手机的起售价比iPhone XR足足低了1000元,这些因素带来的手机销量增长也助推苹果市值再次突破万亿美元,创下新高。 微软:击败亚马逊拿下美国防部100亿美元云服务订单 微软首席执行官纳德拉 今年下半年,美国防部确认微软最终拿下10年期100亿美元的JEDI云服务订单,包括云存储、云计算、AI和机器学习等云服务来支持美国防部需求,这场旷日持久的军方云服务竞争算是告一段落。 此前很长一段时间,有多家美国云服务提供商竞争国防部JEDI订单,其中包括微软、亚马逊、IBM和甲骨文等多家企业,竞标过程也颇有争议。 一直以来,亚马逊都是JEDI合同的最热门竞标者,部分原因在于它此前曾与CIA达成了价值6亿美元的云计算合同。而且,超过5000个政府机构都在使用亚马逊云业务AWS。亚马逊对结果似乎倍感意外,并正式提起诉讼,挑战美国国防部授予微软云计算服务合同的决定。但微软随后回应称,为了争夺美国国防部的云计算合同,微软在项目中投入了越来越多的工程师,每周七天连续工作,一直努力工作了13个月时间改进产品,最终才赢得了国防部的信任。 微软此次赢得国防部云计算合同,可以说是云计算市场出现的一次“逆袭”。根据市场研究公司高德纳的报告,去年亚马逊一家就占有48%的云计算市场份额。微软公司份额仅为亚马逊的三分之一不到,为15.5%。但微软的云计算业务一直在不断增长。自2014年微软首席执行官纳德拉上任以来,微软一直在从传统Windows操作系统软件转向云计算服务。今年4月云计算的增长推动微软市值首次突破1万亿美元。7月份微软云计算业务部门的销售收入历史上第一次超过了Windows部门。 谷歌:宣称实现“量子霸权” 谷歌53量子比特量子计算机 今年秋天,谷歌宣布已经证明了“量子霸权”,也就是说其执行特定量子计算的速度远远快于经典计算机所能达到的最佳速度。其论文声称谷歌53量子比特量子计算机只需要3分20秒的时间就可以完成世界第一超级计算机Summit需要1万年才能完成的实验。 但IBM对谷歌的这一说法进行了批评,称自家的经典超级计算机可以以几乎相同的速度进行计算,所谓经典计算机需要一万年执行的任务,其实只要2.5天就能完成。 谷歌很快予以还击,首席执行官桑德尔·皮查伊把首次实现“量子霸权”的意义与莱特兄弟的首次试飞相提并论。实际上,实现“量子霸权”距离推翻现行加密技术还很远,传统计算机和加密安全并没有过时。谷歌机器只是能够以惊人速度解决精挑细选的问题,目的是展示量子计算机的优越性,意义远大于实际应用。 Facebook:加密货币项目Libra进退两难 Libra项目遭到各国监管机构的批评 2019年Facebook首次宣布将推出加密货币Libra。公司表示,Libra可以让用户像发送照片或短信一样轻松地在全球范围内相互转账,而名为Calibra的子公司将为Libra用户创建一个存储和交换 Libra加密货币的数字钱包,并帮助公司从虚拟货币交易中获利。 但Facebook此举却招致全球监管机构的批评。自Libra项目公布后,全球隐私监管机构、央行官员和财政部长都表示担忧,并对Facebook推出数字货币Libra施压。多国财长都对Libra在监管、隐私、洗钱、消费者保护和金融稳定等方面的问题表示担忧。 而Facebook去年因数据隐私问题陷入剑桥分析公司丑闻的阴影也挥之不去,让各国隐私监管机构也对Facebook在保护Libra用户隐私方面并无太多信心。 自宣布Libra项目以来,PayPal、Visa、万事达、eBay和Stripe等大公司纷纷退出,加之美国国会议员的担忧日益加剧,让Facebook处于进退两难的尴尬境地。 阿里巴巴:赴港二次上市成港股一哥 11月26日,阿里巴巴在港交所主板上市 今年11月底阿里巴巴在港交所正式上市,募资880亿港元,成为首个同时在港交所与纽交所两地上市的中国互联网公司。这是阿里巴巴成立20年来的第三次IPO,也是第二次在港IPO。 事实上,坐拥2400多亿现金流的阿里巴巴并不缺钱。但赴港二次上市有助于提高资本的流动性,也有助于提升阿里巴巴的估值,让更多中国投资者有了投资阿里巴巴的机会,从而进一步扩大投资者基础,获得更高的估值溢价。 除此之外,多地上市也能拓宽融资渠道,让阿里巴巴减少对美国资本市场的依赖。 迪士尼:试水流媒体市场获开门红,两天用户注册量超千万 迪士尼发布流媒体平台Disney+ 今年11月,迪士尼推出了众人期待已久的流媒体服务Disney+。上线短短两天内,注册用户数就达到了1000万;最新数据显示,Disney+下载量已经达到2200万,日活用户数量达到950万。瑞信称年底Disney+订阅用户数或达2000万。迪士尼自己认为,到2024年Disney+将拥有6000万甚至是9000万用户,美国本土用户占到其中的三分之一。 Disney+之所以如此受欢迎,一方面是因为拥有优质内容,其中不乏漫威系列电影、星球大战、皮克斯动画等各类丰富资源。另一方面,是服务价格非常亲民,每月订阅价格只有6.99美元,仅为Netflix一半,用户再加上6美元还可以捆绑Hulu和ESPN+等服务,自然让消费者欲罢不能。 不论是迪士尼等电影公司,还是苹果等科技企业,都在寄希望于建立流媒体平台解决自身的增长瓶颈问题,这已经是不争的事实。 高通:与苹果冰释前嫌,获47亿美元巨额和解金 高通首席执行官史蒂夫·莫伦科夫(Steve Mollenkopf) 2017年开始,高通和苹果就开始了剪不断理还乱的专利诉讼。但长达两年多的官司纠纷却在今年4月戛然而止,双方宣布握手言和,不差钱的苹果一次性向高通支付47亿美元的和解金,双方还达成了一份于为期六年的技术许可协议,包括一个延期两年的选项,以及一份多年的芯片供应协议。 双方都表示对和解很满意。看来生意场上只有永远的利益,没有永远的敌人。业内人士普遍猜测,因为和高通一直处于专利纠纷之中,苹果曾选择将订单迁移至英特尔,但英特尔的5G调制解调器研发进展过于缓慢,让苹果转而拥抱高通。 12月份高通总裁还表示,他们与苹果合作已逐渐恢复,目前双方的首要目标是尽快推出5G iPhone。而美国银行预测,未来三年高通将从苹果的5G手机业务上再获得40亿美元的收入。 软银:百年愿景投资频频“暴雷”,季度亏损一度高达65亿美元 孙正义承认高估了WeWork的价值 2019年对软银来说可谓多事之秋。先是所投资的打车服务企业Uber上市后市值不断缩水,年中最大赌注WeWork在上市未果后濒临破产,其他投资目标估值也多数暴跌,让软银经历了1981年创业以来财务表现最糟糕的季度,第二财季亏损高达65亿美元。这些问题甚至已经开始危及软银筹建第二只愿景基金的努力。 在软银孙正义众多的互联网投资项目中,最为人津津乐道、也是投资回报率最高的两个项目,是雅虎和阿里巴巴。而现在其执掌下的软银和愿景基金却陷入投资频频失败的怪圈。以至于有人开始发问:孙正义到底是独领风骚的投资家,还只是被命运眷顾的宠儿? 特斯拉:上海超级工厂落地投产,客户可以开中国造Model 3回家过年 特斯拉上海超级工厂已经露天停放近500辆Model 3电动汽车 2019年年初特斯拉举行了上海超级工厂开工典礼。公司首席执行官伊隆·马斯克(Elon Musk)在社交媒体上宣布上海超级工厂破土动工,当时还表示有望在明年生产特斯拉Model 3。特斯拉上海超级工厂建设进展惊人,10月份已经开始试生产Model 3。消息人士当时称,“过去几周,特斯拉在其投资20亿美元的中国超级工厂进行试产,并计划向该厂员工出售部分汽车。” 特斯拉11月底在接受采访时称:“我们正努力于中国春节前逐步交付,让我们的客户驾驶着中国工厂生产的Model 3轿车回家过年。到12月份,工厂已经生产出了大量Model 3,目前园区内停放有近500辆电动汽车。这意味特斯拉上海超级工厂从奠基到量产Model 3,仅仅用了11个月的时间。 上海超级工厂开始生产是一个重要的里程碑,因为上海超级工厂是第一个由外国汽车制造商在中国全资拥有的电动汽车工厂,也是特斯拉的第二个电动汽车生产厂。 SpaceX:不断突破里程碑,目标依旧是星辰大海 SpaceX发射首批“星链”互联网卫星 2019年的SpaceX收获颇丰。其载人龙飞船成功实现首飞、火箭助推器顺利回收总次数达到46次,先后将两批“星链”互联网卫星成功发射入轨,并发布了新版 “星际飞船”,不断实现新的里程碑,离人类进行洲际飞行和登陆火星又近了一步。 自2002年创立以来,SpaceX在不断改写人类太空探索的历史,实现了“从0到1”的颠覆式创新,以及“从1到N”的快速迭代,并获得了商业上的巨大成功。 特别是其已经展开的“星链”互联网卫星项目能够为目前无条件上网或者无法正常上网的全世界30亿人口提供廉价、高速的上网服务。同时可预期的巨额收益能够为马斯克登陆火星的梦想提供更多支持。(腾讯科技/皎晗) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 初创科技公司的命运:绕不开腾讯阿里 打不过亚马逊
    出品 | 凤凰网科技 凤凰新闻客户端 作者 | 霜叶 在中国,诸多科技初创公司绕不开的两座大山是腾讯和阿里巴巴,它们的选择基本上只有两种:被收编或死亡。 即使能够上市的科技公司,它们在与腾讯和阿里巴巴打交道的过程中也付出了很高代价。虽然从腾讯或阿里巴巴获得了资金、流量和客户资源,但获得这些支持的代价是出让过高的投票权,在人事、兼并、收购等方面受到掣肘。 过去2年,近24家公司将腾讯或阿里巴巴列为IPO(首次公开招股)风险因素,其中包括美团点评和拼多多这样的大型公司。拼多多就在招股文件中称,“如果我们不能保持与腾讯的关系,我们的业务可能会受到重大负面影响。” 至于山寨,腾讯更是屡试不爽。腾讯的“借鉴”模式,就是利用了其海量用户和强大的产品管理能力,发现好创意后自己推出极其相似,甚至体验更好的产品,赢得用户青睐,干掉原创。腾讯的高明之处在于,从法律意义上看,它的山寨并不违法。当然了,从山寨、改进到创新,目前腾讯早已摆脱了山寨的标签。 国内科技产业江湖如此,国外科技产业显然也不是岁月静好。国外媒体的一篇文章就揭示了亚马逊是怎样“欺行霸市”的,以下为文章摘要: 阿姆斯特丹软件初创公司Elastic业务迅速扩大,员工也快速增加到100人。它被亚马逊盯上了。 2015年10月,亚马逊AWS宣布将Elastic免费的数据搜索和分析工具包装为一项付费服务。更过分的是,亚马逊居然把其服务命名为Elasticsearch。 通过与其其他产品集成,一年之内,亚马逊从Elasticsearch获得的收入超过Elastic。Elastic去年在产品中增加了高级功能,限制亚马逊这类公司对其工具的使用。亚马逊复制了诸多这些功能,并免费提供给客户使用。 9月,Elastic在美国加州联邦法院起诉亚马逊侵犯其商标权,因为亚马逊使用了与其产品完全相同的名称:Elasticsearch。Elastic诉称亚马逊“误导消费者”。亚马逊否认有不当行为。该案尚在审理中。 自1990年代中期以来——当时微软利用Windows主宰个人电脑行业,还没有一家科技巨头像亚马逊这样给竞争对手带来恐惧。与Elastic的纠纷表明它是如何在科技界“挥舞大棒”的。 尽管云计算可能会变得不再“鹤立鸡群”,但它是相当大一部分互联网的基础,已成为科技产业最大、最赚钱的业务之一,向企业提供计算能力和软件。亚马逊是最大的云服务供应商。 亚马逊AWS服务 亚马逊利用AWS抄袭和整合其他科技公司率先推出的软件。它通过提高易用性、“雪藏”竞争对手产品,甚至通过捆绑折扣降低产品价格,使自己的产品获得竞争优势。这些举措促使客户选择亚马逊产品,而真正开发出这些软件的公司则可能“颗粒无收”。 规模较小的竞争对手表示,即便如此,它们也别无选择,只能与亚马逊合作。由于亚马逊有众多客户,初创公司在推广产品方面往往不得不束手束脚,“自愿”与亚马逊共享客户和产品信息。为获得通过AWS销售产品的权利,初创公司不得不与亚马逊分成收入。 山寨开源软件惹争议 一些公司“制造”了一个词汇来描述亚马逊的所作所为:“洗劫”软件。通过挖掘其他公司创新,试图挖走它们的工程师,以及利用它们的创新盈利,亚马逊把潜在竞争对手扼杀在摇篮中,迫使它们重新调整商业策略。 亚马逊的所作所为引起监管机构关注:它是否滥用了其市场主导地位,是否打压了市场竞争。数家竞争对手在讨论是否对亚马逊提起反垄断诉讼,监管机构和国会议员也在调查亚马逊是否有欺行霸市之嫌。 AWS只是亚马逊主导多个产业的武器之一 AWS只是亚马逊主导美国多个行业的一种武器。它已经改变了零售、物流、图书出版和影视产业,还在考虑进军处方药销售、房地产销售和安全领域。 亚马逊与AWS相关的所作所为引起了更多争议。在云计算领域,它是无可争议的市场领头羊——是与其最接近的对手微软的三倍。数以百万计的消费者每天都在不知不觉中使用AWS:Netflix和苹果iCloud都使用了亚马逊的云计算服务。 亚马逊最初开发AWS的目的是内部使用,但很快意识到其他公司也有同样的需求。Airbnb和通用电气等公司基本上都使用亚马逊的云服务,而非购买和管理自己的计算系统。 对于亚马逊本身来说,AWS也是至关重要的。AWS去年营收为250亿美元——与星巴克相当,是亚马逊最赚钱的业务。来自AWS的利润,使亚马逊能不断投资其他许多行业。 亚马逊在一份声明中说,有关它“洗劫”软件的想法是“愚蠢和没有事实依据”的,它对软件行业贡献良多,它的所作所为符合客户最大利益。 一些科技公司表示,它们通过AWS获得了更多客户;甚至一些与亚马逊有纠纷的公司还在发展壮大,例如Elastic,不但去年上市,目前还拥有1600名员工。 但在对逾40名亚马逊及其对手员工(包括现任和前任)进行的采访中,许多受访者称亚马逊与AWS有关的所作所为的代价是隐形的:很难衡量被亚马逊抢走了多少业务、来自亚马逊的威胁吓跑了多少潜在投资者。 4名知情人士透露,今年2月,7名软件公司CEO在硅谷会晤,讨论对亚马逊提起反垄断诉讼事宜。由使用亚马逊商城的厂商提起的一起诉讼,反映了他们的不满:一旦成为直接竞争对手,亚马逊就不再中立了。由于担心会陷入一场“马拉松”式法律诉讼,这7名CEO最终没有起诉亚马逊。 目前监管机构正在接洽部分亚马逊软件竞争对手。美国众议院司法委员会9月致函亚马逊,要求提供与AWS业务有关的资料;据悉美国联邦贸易委员会在要求AWS竞争对手提供资料。 风投公司Uncorrelated创始人萨里尔·德什潘德(Salil Deshpande)表示,亚马逊对软件初创公司的所作所为会破坏业界生态,“它影响了初创公司创收、抢夺它们的软件控制权、夺走它们的客户”。 洗劫 MariaDB CEO霍华德:AWS的成功建立在“洗劫开源技术之上” 刚推出AWS时,亚马逊还不能持续盈利,这一服务似乎是不务正业。 但AWS受到初创公司青睐,由于不需要先期购买计算设备,只需为自己使用的计算能力买单,它们可以节省大笔支出。很快,有更多公司使用亚马逊云计算服务和软件。 2009年,亚马逊制定了加速AWS长大的模板。那一年,它推出了数据库管理服务,采用的是开放源代码软件。一直以来,亚马逊的这一模式并没有引起大的争议。 直到2015年抄袭Elasticsearch并推出竞品,亚马逊的这一策略引发了争议。曾经创办开源软件InfluxDB的托德·佩尔森(Todd Persen)说,“一家公司依靠开放源代码产品开展业务,突然出现了一家利用其技术与其竞争的公司。” 根据许可协议,亚马逊无需为使用开放源代码技术付费,但利用这些技术与开发者竞争,无疑会影响创新的动机。这也会让别无选择的初创公司选择对原来开源的技术收费,或修改许可协议,限制包括亚马逊在内的公司使用它们技术的方式。 去年,MongoDB宣布将要求把其技术包装为Web服务的任何公司免费共享底层技术,此举被广泛认为是冲着AWS来的。AWS很快推出了自己的技术——外观和风格与MongoDB技术相似,绕开了MongoDB的要求。MongoDB是曾考虑对亚马逊提起反垄断诉讼的7家公司之一。 开源软件公司MariaDB CEO迈克尔·霍华德(Michael Howard)表示,“AWS的成功建立在洗劫开源技术上。”他估计,亚马逊通过MariaDB软件获得的营收是他的公司的5倍。 AWS副总裁安迪·古特曼斯(Andi Gutmans)表示,一些公司想成为“唯一”利用开源项目赚钱的公司,亚马逊 “致力于确保开源项目保持真正开源,确保客户能自由选择使用开源软件的方式——无论它们是否选择AWS”。 2012年AWS举行首届开发者大会时,亚马逊已不再是云计算领域的唯一巨头:微软和谷歌都推出了云服务。 亚马逊也因此推出了更多软件服务,使AWS成为不可或缺的一项服务。在一次会议上发言时,AWS负责人安迪·雅西(Andy Jassy)表示,它希望“支持每一种可以想象得到的使用场景”。 亚马逊开始以惊人的速度增加AWS服务——由2014年的30项增加至今年12月的约175项。它还有“主场”优势:简单和方便。 客户可以通过只点击一下鼠标添加新的AWS服务,利用相同的系统来管理它们。新服务的费用将添加到同一账单,无需财务或合规部门重新审核。 相比之下,在AWS上使用非亚马逊服务要更为复杂。古特曼斯表示,AWS与许多公司密切合作,“尽可能无缝”地整合它们的产品。 干涉合作伙伴宣传材料 亚马逊AWS开发者大会 目前,亚马逊AWS开发者大会是世界上规模最大的科技盛会之一,每年吸引数万人参会。 这次会议最受关注的是雅西的发言,他在发言中会公布AWS的新服务。由于新的AWS服务往往会让部分初创公司陷入困境,因此他的演讲的绰号被称为“血色婚礼”(The Red Wedding)——《权力的游戏》中的一次流血事件。 亚马逊还为其开发者大会制定了“规矩”。以数万或数十万美元购买展位的企业称,它们的标语、宣传册和新闻发布稿必须事先获得亚马逊批准。 AWS的一份文档阐述了与其合作的企业市场营销指南,亚马逊禁止营销材料中出现某些词或短语,如“多云”,使用两个或更多云平台的概念。一名亚马逊发言人说,AWS已经叫停这一措施。 合作伙伴还被要求在营销材料中避免使用“最好”、“第一”、“唯一”、“领头羊”等词汇——除非得到独立研究支持。 爱恨交织 Nexla CEO所罗伯:对亚马逊持保留态度 以色列Redis实验室创办于2011年,围绕一款被称作Redis的免费软件开展业务。亚马逊很快提供了一款相似的付费服务。 前Redis实验室员工估计,亚马逊利用Redis技术每年获得高达10亿美元营收——10倍于Redis实验室。他们说,亚马逊还试图挖角该公司员工,并通过折扣打压公司业务。 部分Redis实验室高管今年曾考虑对亚马逊提起反垄断诉讼,但也有部分高管犹豫不决,因为Redis实验室80%的营收来自AWS客户。 前Redis实验室营销副总裁丽娜·乔希(Leena Joshi)表示,“这是一种爱恨交织的关系。一方面,我们的大多数客户使用AWS,因此与它紧密集成符合我们的利益。与此同时,我们知道它蚕食了我们的业务。” Redis实验室没有就其营收或AWS的所作所为发表评论。它表示,亚马逊提供了“重要的服务。” 并非每家公司都把AWS看作威胁。初创公司Databricks CEO阿里·戈德希(Ali Ghodsi)表示,AWS销售团队提升了公司产品销售,“没有发现他们利用手段打压我们”。 初创公司Nexla CEO萨基特·所罗伯(Saket Saurabh)表示,他对亚马逊持保留态度。虽然投资者警告他与亚马逊共享了太多信息,但他依旧选择与亚马逊合作,因为亚马逊为公司提供了庞大的潜在客户群。所罗伯说,“我们哪有什么选择?” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 阿里组织架构再调整,核心在于通则不痛
    图片来源@视觉中国 12月18日,张勇在ONE商业大会上提到:“数字经济时代,组织能力至关重要。” 一天后,张勇和井贤栋分别发出全员信,宣布了新一轮的组织架构调整。 在信中,张勇表示“阿里巴巴历来的习惯就是在最好的时刻,为未来变阵。”在阿里成立20周年之际,此次的组织架构调整突出了阿里将在全球化、内需、大数据和云计算这三大战略上的集中发力。 除此之外,多个事业群的合作也在此次调整中得到了体现,而目的在于打通阿里数字经济体中各业务的全面技术、打通各项业务的更多场景,从而实现未来蓝图。 迎来年轻人的时代 距离阿里上一次的组织架构升级调整差不多五个月时间,不过这两次的侧重有所不同。今年7月的调整重点主要在闲鱼、淘宝直播等产品,以及多个阿里旗下事业群。而此次调整能够更明显的看出阿里在多个事业群协作上所下的功夫。 从人员的调整来看,坐上淘宝、天猫总裁位置9个月的“85后”蒋凡,将在现有的职责基础上,代表集团分管阿里妈妈事业群,总裁张忆芬直接向其汇报。 对于这一调整,张勇也在信中解释道,是为了阿里妈妈和淘宝、天猫能够合力推进用户产品和商业产品统一策略下的创新,并且更坚定地建设好阿里妈妈广告业务中台,为集团其他业务场景服务。 事实上,阿里妈妈掌握了阿里集团的核心商业数据,在流量覆盖和商品推广上有着明显优势,对于品牌主、商家和中小企业来说都有较大用处。蒋凡接手后,阿里妈妈、淘宝、天猫三者可能会通过数据互通来进一步实现“天下没有难做的生意”。 同样有了新机遇的还有“80”后胡喜,在井贤栋的全员信中提到,程立不再担任蚂蚁金服CTO和蚂蚁金服国际事业群COO,调任阿里巴巴集团CTO,胡喜会出任蚂蚁金服CTO。 作为首批80后合伙人,同时也是阿里集团中的优秀技术领军人,胡喜主创了第一代支付宝中间件,开启了支付宝基础技术的自主研发道路。后来,还带领蚂蚁基础技术团队和阿里云合作,开创了蚂蚁金融云平台。 技术的过硬和近年来在管理上的进步,胡喜已经展现出了独当一面的能力。接任蚂蚁金服CTO之后,胡喜或许将带着手下的人员“死磕”,用数字技术来解决商业领域的信任问题。 对蒋凡和胡喜的职位调整,其实能够看出阿里目前在管理层年轻化上所做的努力。 原本在人才梯队的建设上,阿里就是行动最早的企业,如今对年轻人才的培养与重视更是初见成效,或许属于年轻人的时代已经悄然走来。 三大战略未来可期 阿里数字经济体未来的三大战略是全球化、内需、大数据和云计算。此次调整也是在为三大战略的良好实施夯实基础。 在全球化方面,井贤栋在信中阐述得非常清晰,未来蚂蚁国际事业群、智能科技事业群、HR、财务和战略投资板块会直接汇报给他。面对时刻变化的全球化市场,蚂蚁金服将投入更大的精力来应对。 赵颖将担任蚂蚁金服国际事业群总裁,全面协助井贤栋推动全球化进程。不过,赵颖也将继续兼任飞猪总裁,这会对飞猪的境外发展起到怎样的作用,或许还需要拭目以待。 另外,Doug出任蚂蚁金服国际事业群联席总裁,负责国际战略合作,国际战略投资和被投公司投后治理,以及推进信用科技和产品的出海。 事实上,蚂蚁金服的全球化战略已经不断深化,在全球市场打造出了9个当地版本的“支付宝,形成了全球1+9的布局,共同服务全球12亿用户。 最近,蚂蚁金服也外媒透露已经收购了越南电子钱包eMonkey的大量股份,完成了第八笔国际支付交易,是迈向全球化的战略性投资。 在内需方面,有几项调整是同时发力,打通内部体系,实现互联互通。一是原本推进蚂蚁全球化战略重大进展的程立,将不再担任蚂蚁金服CTO一职,调任阿里巴巴集团CTO,并兼任阿里巴巴技术委员会副主席,负责阿里数字经济体内各业务的全面技术打通。 二是前文所提及的蒋凡在淘宝天猫总裁的职责基础上,代表分管阿里妈妈事业群。打通业务之后,将对及团队的其他业务带来更多的场景服务。 三是集团B2B事业群总裁戴珊在负责ICBU、1688、村淘、零售通、速卖通业务基础上,将代表集团分管盒马事业群,全面负责打通盒马、村淘、智慧农业等业务。 四是胡晓明出任蚂蚁金服CEO,支付宝事业群、数字金融事业群、CTO线、CMO线、大安全线、智能客户资金部、全面风险管理部、客户服务及权益保障部以及其他中后台线均汇向其汇报,以服务内需市场,帮助更多服务行业实现数字化升级和发展。 此前张勇就曾说过内需的巨大潜力是推动中国经济的重要动力,中国强大的内需是阿里巴巴长期发展的重要利好。 根据张勇和井贤栋的全员信内容来看,以上四项人员架构调整,都是在为了更好地服务内需。在全球化战略的有力推进,也并不妨碍内需市场的升级发展。 阿里巴巴数字经济体联通了消费端和供给端,将新消费转化为制造业的新活力,因此在内需市场中,阿里巴巴依旧有广阔的发挥空间。 还有一大战略是大数据和云计算方面。张建锋将卸任阿里集团CTO工作,继续担任阿里巴巴技术委员会主席、达摩院院长、阿里云智能事业群总裁,领导阿里巴巴未来的技术总战略,达摩院的建设,以及致力于阿里云智能业务的进一步突破。 2019年双十一之后,阿里巴巴就正式宣布,其核心系统已100%跑在阿里云公有云上。并且阿里云作为中国唯一自主研发的飞天云操作系统,能够成功抗住全球最大规模的流量洪峰。 之后,阿里巴巴在大数据和云计算上的不断突破,或将进一步建设数字基础设施,把计算力变为生产力。 分或合,皆为通 除了年轻人才的前进,以及对数字经济体三大战略的发力,张勇和井贤栋的全员信中还体现出了对盒马事业群的调整。 在今年6月被升级为独立事业群的的盒马,在这次架构调整中被纳入了B2B事业群中。在疑似被降权的背后,或许还藏着盒马发展的两面性。 正面来说,同属B2B事业群之下的村淘、智慧农业等业务,将与盒马打通,开拓出更多新场景。 早在上一次的调整中,相关负责人就曾表示盒马也在考虑更加本地化、更接地气的新模式。除了盒马鲜生之外,预计还将推出盒马菜市、盒马mini、盒马F2、盒马小站等新形态。 如今,盒马与村淘、智能农业等业务的打通,或许正是在供应链已基本成熟的基础上,对下沉市场的一次进军,根据不同的消费场景,完成盒马的迭代与升级。 不过从反面来看,万亿级的生鲜市场已经逐渐显露出了大步伐迈进的后遗症。这个重投入,但盈利期漫长的行业,充斥着难以解决的高损耗、低利润、盈利模式不稳定的痛点。即便是盒马这样有大企业支撑的先入局者,也并非称得上活得好。 这个被视为阿里新零售的“一号工程”在今年4月也遭遇了首次关店,加上频频出现的食品质量问题,都体现了盒马鲜生目前的窘境。 更别说高端的定位,对于进货、物流、运营等成本的极高要求。在最后一公里菜市场的争夺上,盒马鲜生的确还需要更多的调整与试错。 无论是拆分还是融合,实际上都是阿里巴巴审时度势的结果。在万物互联的时代当中,阿里巴巴的数字经济体三大战略的不断深化过程中,改变与互通或许也是他们的创新与担当。 正如张勇在信内末尾所说,“现在,我们的每个战略板块,可以清晰地看到多个业务事业群携手作战的场景。”携手通业务、通文化、通技术、通人才、通组织保障,或许更能实现“让天下没有难做的生意”这一目标。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 阿里变阵 张勇力推生态体系融合
    [摘要] 莫岱青认为,阿里此次组织架构调整的特点,在于整合生态经济体资源,形成“集团作战”的合力,目的在于更好把握新消费释放的市场潜力,巩固扩大农村、低线消费市场的竞争壁垒。 时代周报记者 曾宪天 发自广州 “阿里组织结构调整一方面是配合发展战略转型,另一方面也是抵御其他电商巨头的必然举措。”12月23日,网经社电子商务研究中心网络零售部主任莫岱青对时代周报记者表示,阿里谋划未来的同时,也需加快脚步以应对京东、拼多多的追赶。 接棒马云3个多月后,阿里巴巴集团董事局主席兼首席执行官张勇主导了阿里新一轮核心战略及组织架构调整。 12月19日,张勇与蚂蚁金服集团董事长井贤栋分别发出全员信,宣布一系列人事任命和组织架构调整。 据阿里方面同日向时代周报记者提供的相关信息显示,除人事调整外,张勇在员工信中再次强调,阿里将聚焦“内需”“全球化”“大数据和云计算”三大核心战略。 “阿里巴巴历来的习惯就是在最好的时刻,为未来变阵。”张勇表示,这是一张关乎阿里未来20年基本走向的战略布局。 莫岱青认为,阿里此次组织架构调整的特点,在于整合生态经济体资源,形成“集团作战”的合力,目的在于更好把握新消费释放的市场潜力,巩固扩大农村、低线消费市场的竞争壁垒。 强化事业群协同效应 与此前相比,阿里此次人事调整规模不小。 调整后,井贤栋将继续管理蚂蚁国际事业群、智能科技事业群、HR、财务和战略投资板块,不再担任蚂蚁金服CEO,该职位由蚂蚁金服总裁胡晓明接任。 张建锋卸任阿里集团CTO,继续担任阿里巴巴技术委员会主席、达摩院院长、阿里云智能事业群总裁,领导阿里巴巴未来技术总战略,达摩院整体建设。 阿里CTO职位由蚂蚁金服原CTO程立接任;蒋凡在淘宝天猫基础上,分管阿里妈妈事业群。 “张勇接棒后,必然要进行一次组织架构调整。”12月20日,互联网产业时评人张书乐向时代周报记者表示,阿里过往每一轮战略布局都必然有对应的架构调整,属于常态化举措。 不过,作为主导者张勇,如何奠定阿里“后马云时代”的发展基调是一大看点。 从架构变动具体内容来看,张书乐认为,阿里年轻化的中高层管理架构,会导致其同样年轻的中层和基层人才在晋级上遭遇天花板,所以架构上阿里需要有意识地推动人员流动。基于此,阿里正适当在执行层上给新人提供机会,尤其是技术和金融两个极具拓展空间的领域。 针对架构调整中关于增强部分高管管辖权限的举措,张书乐认为,其背后是阿里推动生态体系融合,为电商和B2B等已稳健的业务板块寻求更多提升空间。 对此,张勇也在员工信中坦言,如今阿里每个战略板块,都可以清晰看到多个业务事业群携手作战的场景。 然而,也有业内分析认为,盒马与阿里妈妈类似的融合变动,是业务板块的变相“降权”。 张勇在员工信中表示,集团B2B事业群总裁戴珊在负责ICBU、1688、村淘、零售通、速卖通业务基础上,将分管盒马事业群,全面负责打通盒马、村淘、智慧农业等业务。盒马总裁侯毅向戴珊汇报。 “盒马并非被弱化,而是过往两年独立探索试验,到了一个总结阶段。”12月20日,夸克传媒负责人王如晨对时代周报记者分析称,盒马到了必须强调速度与下沉能力的时间节点,这势必需要跟其他阿里经济体深度协同,而非过往呈现的“独行侠”状态。 王如晨表示,盒马总裁侯毅也是阿里数字农业事业部总裁,后者业务与盒马之间有丰富的协同空间。在农业领域,拼多多目前布局仍侧重营销,美团则在打通食材供应链方面进行尝试。对比来看,进一步深化与阿里经济体的协同作战,无疑让盒马更具“弯道超车”的能力。 “未来阿里一定会持续贯通传统意义上线下壁垒较深的垂直领域,这不但是新增长空间,也是阿里整个生态体系向产业渗透的关键场景。”王如晨认为,近年来阿里在家居建材、汽车等领域已做诸多布局,而农业是一个更为广阔的市场。 阿里数字农业板块未来无论独立还是融合发展,盒马都是其中至关重要的环节。 从to C到to B 如此大规模人员与架构调整,旨在更好落地企业全新三大核心战略。 值得注意的是,在阿里新战略中,大数据和云计算背后代表的B端业务,腾讯、美团、小米等科技互联网巨头,目前也在强化布局。 腾讯与阿里有着最为相似的战略打法。2018年9月30日,腾讯率先进行了组织结构调整,新成立云与智慧产业事业群(CSIG),整合腾讯云、互联网+、智慧零售、教育、医疗、安全和LBS等行业解决方案,形成了腾讯在产业互联网时代面向B端业务的组织载体。 彼时,腾讯董事会主席兼CEO马化腾也表示,此次主动革新是腾讯迈向下一个20 年的新起点。 与此同时,美团也在加速推进B端业务布局。公开信息显示,美团旗下面向餐饮供应链的快驴进货业务已覆盖全国22个省份,39座城市,超过300个区县,年活跃商户数约45万。 不仅如此,美团也通过向B端提供在线营销、配送、云端系统、聚合支付、供应链、金融等解决方案,进行了围绕核心生活服务业务的产业互联网布局。 “目前各有所长,大家都在摸索过程中,阿里也只是在电商类企业的赋能上走在前面。”张书乐表示,产业互联网参与者众多,但这并不意味着阿里会聚焦于该领域竞争,其还有着更长远的全球化战略目标,内需、大数据和云计算更多只是实现其全球化战略的立足点。 “阿里在后马云时代,需要有一个更明确的战略指向,而不是目前三大战略这样比较虚的概念。”张书乐总结称,阿里目前更多只是战略尝试阶段的职能和职务调整,谈不上具有划时代意义。张勇也需要时间一步步进行调整,确保在稳健中完成变革。 本网站上的内容(包括但不限于文字、图片及音视频),除转载外,均为时代在线版权所有,未经书面协议授权,禁止转载、链接、转贴或以其他方式使用。违反上述声明者,本网将追究其相关法律责任。如其他媒体、网站或个人转载使用,请联系本网站丁先生:chiding@time-weekly.com 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 12:37
    最后回复 悚舱擢 昨天 12:37
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  • 阿里全面牵手工行:一种无可逆转的信号?
    王如晨/文 一种信号无可逆转。 上周,在《决战新金融:“去IOE”已成阿里战略突破点》一文中,我们报道过阿里云智能本月或出台重大合作计划消息。并且强调,可能涉及“去IOE”进程。 昨日,阿里集团、蚂蚁金服与中国工商银行签约,强调对等开放,互利共赢,全面深化战略合作,让人浮想联翩。 合作涉及两维度:一是金融领域,将探索电子支付结算、跨境金融、场景金融等;二是科技领域,将进一步围绕客户体验持续优化合作模式,加强云计算、数据智能、金融科技等关键技术领域探索,通过数字化技术加速金融产品共同创新等。 不过,双方未披露细节,官方表述似有隐晦。我们判断,里面应有春秋笔法,或涉敏感。 你从签约主体、现场核心人士看,合作或波及诸多传统利益格局,尤其IOE。 昨日阿里集团、蚂蚁金服两大主体都在。集团董事局主席兼CEO逍遥子、工行董事长陈四清双双现身,富有深意。 阿里系还有蚂蚁金服总裁孙权及阿里云智能新金融事业部总经理刘伟光。此前,刘对夸克强调过蚂蚁开放业务板块融入阿里云智能的战略价值,尤其体现在技术与产品完整性、重构底层架构、建立金融新生态的综合赋能力。 画外音就是,双方一定不止于应用层合作,而应该触及基础设施层面,尤其金融云服务。当然不排除阿里集团更多商业要素参与。如此,合作势必触动工行原有供应商利益格局,尤其IOE架构支撑的生态体系。 双方表达确实有谨慎必要。尤其工行,必须展示出中立、开放、透明姿态。 这并非说工行金融科技与数字转型保守、僵化,被IOE绑架到不敢说话。 恰恰相反,工行不但全球业务规模最大,在传统金融IT、金融信息化到今日金融科技及整个数字转型征程中,都是一个积极的前沿探索者。尤其2014年以来,在IT架构上,强调集中式与分布式双核架构驱动;而移动端应用,场景化建构,更是生动活泼。 两年前,工行投入300多人技术团队,涉足前沿基础技术领域。这规模足可匹敌外部独立公司。最近两年,工行生态思维日益明显。 尤其要提今年11月8日工行智慧银行生态系统ECOS 1.0发布会。当天,陈四清表示,今年以来,工行干了三件科技大事:一是于雄安成立金融科技公司;二是成立金融科技研究院,下辖区块链、5G等多个实验室;三是推出智慧银行生态系统ECOS 1.0。 E是企业级,C是以客户为中心,O是开放融合,S是智慧智能。显然,工行理念超前,视野始于金融,超越金融。 工行行长谷澍当天演示了ECOS六大成果,即构建开放融合跨界生态;开启“智慧+”创新新模式;实现对热点秒杀场景的高适应高弹性支撑;双核心IT架构;打造系列企业级金融科技平台;灵活组合、快速研发的组件化创新力。 种种动向,确实匹配着工行所谓“宇宙行”的开放思维与先导地位。 那么,既然敏感,且工行布局如此之深,双方为何赶年末宣布合作?甚至,为何要合作? 夸克认为,首先肯定还是基于双方业务诉求。 工行虽有完整数字体系,甚至涉足基础技术领域,但独立的金融组织属性、商业模式决定了,基础设施、底层技术不可能完全依赖自身。几乎所有独立的金融机构面临着同样的问题:独立布局难以摊薄研发与商业化成本,会受困于规模效应不足与边际效应递减。 12月8日,工行原行长杨凯生在“三亚财经国际论坛”上表示,全球大型金融机构、大型银行金融科技探索大体三种形式:一是自主研发、推广应用,如法国巴黎银行;二是与科技金融巨头合作,弥补不足。如花旗银行;三是银行直接孵化、投资初创科技型公司,比如摩根银行。 在我们看来,一、三两条路径都不可能完全独立推进。 开放、整合确实一直是工行基本策略。到了此刻数字转型关键周期,它必须展现出更大的整合创新视野。 它有诸多可选的伙伴。但此刻,在金融科技领域,阿里集团+蚂蚁金服可谓全球最为强悍的组合,也是两大产品组织。 蚂蚁拥有金融级分布式架构技术、金融级SaaS化、PaaS化赋能,而阿里云智能除了数据库等,金融场景更多侧重云计算、5G、IOT、AI等技术。两者合并,可提供从云计算、金融级分布式架构,到面向未来的更为全面的技术赋能。若再结合阿里电商、文娱等要素,场景优势更明显。 技术、产品完整性上,业界不见真正与之对标的平台。 而阿里也急需工行。金融场景是阿里集团三大场景之一,另外两个是新零售、数字政府。此前,蚂蚁金融云融入阿里云智能,标志着阿里“五新”战略深化,“新金融”到了提速周期。 阿里新金融与工行金融业务及数字化要素相结合,堪称全球新金融生态一组最佳CP。双方合作,可谓年度重磅。 当然非自今日始。逍遥子说,阿里与蚂蚁一直对工行充满感恩。早在2005年3月,支付宝与工行合作的网银支付业务上线,属全国首个合作案例。若无工行先行,不会有支付宝后来高速发展,甚至不会有阿里经济体。考虑到支付宝之于阿里核心价值,应不是谦虚。 陈四清强调了工行与阿里从支付、电商向多维度生态圈拓展的互补价值。他期望未来双方能产生更多化学反应,共同推动中国金融行业创新,提高金融服务供给质量。显然,工行有更高期待。 合作确实有巨大互补空间。不过,为何选在年末公布? 这很可能与政策面指引有关。 你知道,2019年8月,央行曾发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》,明确说,要将金融科技打造成金融高质量发展的“新引擎”,主要侧重六大重点任务:一是加强金融科技战略部署;二是强化金融科技合理应用;三是赋能金融服务提质增效;四是增强金融风险技防能力;五是强化金融科技监管;六是夯实金融科技基础支撑。 具体发展目标,则强调,要“让中国金融科技发展居于国际领先水平”,为此,要“培育一批具有国际知名度和影响力的金融科技市场主体”。 如此规划,放眼全球,亦相当超前。四大行和国内金融科技企业不会错失机遇。 于领头羊工行而言,更是如此。 不过,要3年实现上述目标,并不那么容易。 若工行坚持巴黎银行路径,独立自主研发、布局金融云等基础设施,除了成本高昂外,也充满太多不确定性。独立孵化同样充满风险。 阿里金融云是国内第一大平台。阿里云更是全球第三大云计算平台,升级后的阿里云智能,有了更为深广的赋能价值。工行有诸多可选伙伴,但就影响力与匹配度说,阿里集团应是优选项。 时间不等人。最近两个多月,中国在多个细分领域尤其是区块链等领域持续强化了政策指引,金融科技已成大国发展的关键战略。而且,大国同时强调了独立自主、安全可控的发展路径。 工行的行业地位,以及它在国民经济中的价值,决定了此刻它必须发出声音。 既然如此,为何又说双方充满春秋笔法?它们应该直白渲染合作效应才是,尤其“去IOE”。 这值得辨析。 要知道,“去IOE”易被扭曲为一种产业民族主义。而事实上,中国强调金融科技自主可控,并非摒弃海外合作。 2009年,阿里率先喊出“去IOE”时,并非站在国家安全角度,而是站在客户维度,着眼技术与平台长远发展。当然也有成本诉求。当年淘宝崛起,阿里数据当量暴增,对技术、成本提出更高要求。而IOE架构不但无法适应挑战,成本堆叠更是令平台难以承受。 就是说,阿里最初的“去IOE”,更多是一种商业行为。 当然,后来“去IOE”被灌注许多不同味道,不是没理由。2010年,IBM在中国急推“智慧地球”,因隐含数据安全问题,当局表达过谨慎,工信部提交过相关报告。夸克君当年率先参与过报道;2013年,“棱镜门”爆发,全球恐慌,也强化了本地“去IOE”思维。当年,金融机构的合作,尤其引发审慎。当然,也有揶揄声音。因为那时想“去IOE”几乎不可能。 于工行来说,它也不可能完全押宝IOE。2013年6.23 上海主机系统故障,引发关注。此后工行与IBM依然合作紧密,开放姿态强化,但也恰恰从2014年起,它开启了双核架构之路。这里面当然还是基于业务驱动,因为移动互联网开始狂飙突进。不过它比过去更加强调自主可控、安全要求。 今日贸易保护主义氛围中,金融科技自主可控、“去IOE”话题一直有些微妙。这也无可厚非。 即便如此,作为持续走向全球、规模最大的银行组织,工行也不可能成为民粹主义符号。这不符合中国战略。 那么,对阿里来说,牵手工行,于“去IOE”又有什么意义? 刘伟光之前对夸克强调,“去IOE”是 “皇冠上的明珠”,也是阿里战略突破点,一旦关键案例有突破,有望拉开竞争差距。但他强调,这不是要打败IBM、甲骨文、EMC三家公司,而是重构一种IT基础架构,这是数字经济时代金融科技新要求。 只是,这必定会影响IOE们多年的利益格局。这架构延续太久,已形成盘根错节的利益关系。 作为全球两大领域最强的组织,阿里与工行的战略合作,一旦走向深入,让人看到更多成效,有望在全球金融业、金融科技业引发巨大的连锁效应。 但这仍在商业维度,并未扭曲什么。归根结底,这是一种无可逆转的趋势。两大巨头,只是在关键时刻发出了一种信号而已。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • Broadridge与IBM签署协议以提高云计算
    Broadridge与IBM签署协议以提高云计算 Broadridge是一家为金融服务公司提供40亿美元后台服务技术的提供商,该公司宣布将与IBM合作,通过由IBM支持的私有云为其客户提供基于云的服务。 “这完善了我们的混合云战略,” Broadridge的CIO Mark Schlesinger说。“我们一直在围绕公共云计划推动创新;现在 我们正在与IBM的私有云计划保持一致,这将为我们的客户提高速度和创新。” 该公司在其网站上说:“公司平均每天要依靠我们处理超过7万亿美元的固定收益和股本证券交易。” “超过5,000个品牌委托我们为他们的客户提供必要的沟通,创造更丰富的客户体验。” 该公司通过内部收购和并购获得了增长。例如,上周,它宣布已达成一项协议,从母公司Hargreaves Lansdown手中收购FundsLibrary,FundsLibrary是欧洲市场基金文件和数据传播领域的领导者。 该公司表示,混合云模型将使Broadridge能够进一步交付下一代SaaS解决方案。好处包括通过IBM的开源功能提高灵活性,并通过Red Hat OpenShift平台更好地管理工作负载。 IBM在2018年收购的Red Hat是当今解决方案。 “它允许我们对应用进行自动化,然后允许我们在未更改的任何云上运行它们,无论是私有云,Azure,AWS还是IBM。” 他补充说,Broadridge客户运行从托管数据中心到公共云的各种技术。在规模,弹性和自动化方面,Broadridge正朝着更像云的基础架构迈进。 “大多数组织都有混合多云策略,因此我们可以支持所需的任何类型的托管。” 他说,尽管Broadridge就与IBM达成的新协议发布了新闻稿,但两家公司已经合作了多年,而且Broadridge也是Red Hat的用户。 “过去十年来,IBM一直是我们的重要合作伙伴。这是这种合作关系的扩展,超出了他们管理的Windows和Unix中的某些基础架构。” 他补充说,将更多功能迁移到云将是使技术合理化的机会。像通过内部开发和收购而长大的许多其他大型金融企业一样,Broadridge可能拥有几乎每种类型的硬件和软件之一。Schlesinger说,迁移到云使得消除一些一次性应用成为可能。 但是,迁移到云上不仅是拥有现有应用程序并找到新家的问题。 “在移动它时,您将重构该应用程序以使用云原生服务,以便您可以消除尽可能多的技术债务,并拥有更现代的应用程序,” Schlesinger解释说。“您可以消除通常用于支持应用程序的传统第三产品,并使用Microsoft,Amazon或IBM可能提供的云原生解决方案。” 他补充说,这将使员工从手动配置环境转变为通过软件实现更多自动化。 “我们正在研究基础架构团队的运作方式,并转向软件管理。软件创作是该行业当前的趋势,因此我们可以以完全不同的方式向客户提供产品。” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 从传统到智能,10年激荡的云计算市场
    正如宇宙起源的多种学说一样,在谈到云计算起源的时候,许多人也对“谁最先提出云计算”这个问题各执一词。 有人说,早在1988年微软联合创始人约翰·盖奇就提出了“网络就是计算”的概念;还有人认为2006年Google首席执行官埃里克·施密特在首次说出了云计算Cloud Computing这个名字;更有人将亚马逊 AWS 在 2006 年公开发布 S3 存储服务、SQS消息队列及 EC2 虚拟机服务看做是云计算时代的到来…… 无论如何,在大多数人听都没听过这个名字的时候,在遥远西方的某一天,“云计算”出现了,并在后续的十年成为了席卷全球的一场产业革命。之所以这里我们强调“革命”而不是“技术”,恰恰是因为有太多将云计算仅仅看做是一种技术的公司倒在了迈向云时代的路上,甚至都没有看到云时代曙光的到来。 十年之前,我不认识你,你不属于我——陈奕迅《十年》 2008年-2011年,云计算的孢子时代 虽然刚刚我们提到,早在2006年Google就提出了云计算的构想,但是现在回首看来,那时候的“云计算”更多是一个形象的说法,施密特只是以浪漫主义的手法来描述Google的商业模式和计算技术的架构。在这个定义中包含两个层次的含义,一是商业层面,即“云”,一个是技术层面,即“计算”,把云和计算相结合,用来说明Google在商业模式和计算架构上与传统的软件和硬件公司的不同。 从这个意义上,当年即便是Google这样的大佬也不知道云计算能够走向何方。而在谈到这个概念的时候,其实2000年初许多大学校园中都在讲述一种名为“网格计算”的技术(现在偶尔也能听到),这种技术也可以看做是云计算的雏形。但正如2000多年前的“蹴鞠”与当下的“足球”大相径庭一样,那时候的云计算更多是一种美好的向往,是计算领域的“乌托邦”。 最有名的莫过于2010年深圳峰会的那场讨论。今天回头看看,这场讨论略显尴尬,两位技术出身的大佬对于云计算的认知还不如英语老师。时至今日,马老师当年这段话读起来还是振聋发聩——“云计算最后是一种分享,数据的处理、存储并分享的机制……阿里巴巴拥有大量消费数据、支付宝交易数据,我们觉得这些数据对我们有用,对社会更有用。” 提前众人多年就看到云计算的本质,看到数据带来的具体商业和社会价值,马老师的眼光果然独到‘’。但从另一个角度解读,马老师所看重的也并非是云计算的技术属性。这也恰恰是我们在文章最初想说的——云计算不仅是技术革命,更是产业革命。 早已看穿这一点的马老师早在2008年就着手云计算的布局,有意思的是负责这项任务的王坚也同样并非技术出身,而是心理学博士。2009年,阿里云正式诞生,并在10年后成为中国公有云的第一名。凭借这样的成绩,王坚也在不久前成为中国工程院院士(工程管理学部)。 阿里并非是云计算市场的第一人,如今UCloud的创始人季昕华也在2009年离开腾讯,加盟盛大云;2010年,OpenStack开源;微软发布Windows Azure平台;思科发布云计算服务平台、VMware 启动vCloud计划构建全新云服务;浪潮提出云计算战略1.0……一时间,云计算市场呈现出了百花齐放的形态,云计算的时代大幕逐步拉开,开始形成一个真正的多元化市场,并随着众多巨头的加入开始良性竞争。 2011年-2015年,云计算的蕨类时代 伴随着越来越多企业看到云计算带来的价值,这些进入云市场的企业也按照服务能力被分为了IaaS、PaaS和SaaS三大类。但事实上,这段时间处于云计算的基础建设时期,许多云计算企业都根植于IaaS和PaaS两大领域,包括我们看到的许多云计算巨头也都在这个阶段亟需力量。 IaaS平台的蓬勃发展得益于数据中心的发展,而这背后则是分布式计算带来的价值。在此之前,作为分布式计算重要载体的x86平台还远没有发展到如此强大的地步,数据中心市场还多是主机产品的天下,而我们很难指望一台价值百万甚至千万的小型机去进行云计算。相比之下,成本更低的x86服务器更能够满足市场的需求,并且伴随着云计算的发展火速壮大。 2011年是划时代的一年,从这一年开始英特尔摒弃了在至强5400系列中采用的“胶水”四核心,转向了全新工艺、全新架构的Nehalem和Westmere系列。特别在2012年,英特尔全新推出的至强SandyBridge架构给整个行业带来了全新的体验,也让英特尔开启了数据中心市场的黄金期。得益于环形总线的支持,全新的英特尔至强处理器能够为用户提供超乎以往的性能,这也让广大云计算客户看到了替代传统主机的可能。 虽然现在回顾起来,那时人们对于云计算的认识还不明确,“云即虚拟化”、“云即服务”等理念还被业界不断挑战,但是在如何改造传统IT基础的问题上,大家的态度还是一致的——原本集中式架构那些僵化的、昂贵的设备不再成为用户的首选,而能同样提供强大计算力的x86就成为了应用的主流。 广大服务器厂商无疑是这一轮云计算发展的受益者。在此之前,中国服务器市场一直被IBM、HP和DELL统治,但是一些新兴服务器的厂商品质完全可以适应云时代的需求,并且在解决用户挑战、满足用户需求的角度,这些品牌更了解快速变化的市场,决策更灵活,提供的选择空间也更大。 浪潮就是这些品牌的典型代表。2011年,Facebook发起成立了OCP,随后ODCC组织的前身——天蝎组织也在中国成立。多节点服务器、微服务器等一系列符合云数据中心变革需求的产品被标准化、产业化,为云服务器的发展奠定了基础。对于整个产业来说,标准的确立是件好事,但是对于服务器厂商来说,这就意味着产品研发和运营模式的改变,也意味着巨大的成本投入。 几乎在同一时刻,所有人都看到了互联网市场带来的巨大发展机遇,但同时也将面临产品成本、敏捷度、服务能力等多种因素的挑战。当时,阿里、百度、腾讯三家的业务发展需要大量的服务器产品,而包括国际品牌在内的多家厂商都因为种种原因浅尝辄止,最终放弃了这一市场。但浪潮一直坚持了下来,并针对互联网客户的需求不断优化着产品。 浪潮整机柜服务器SR 由此才有了浪潮SR系列产品,也奠定了当下浪潮整机柜的雏形。从1.0到2.0再到4.5的不断变化,浪潮为互联网客户提供了包括机架、整机柜等不同形态的服务器节点,也成为了这个市场的领导者。在与这些顶尖客户合作的过程中,浪潮的服务器设计与研发技术能力也得到了不断提升,并结合自身特点提出了“计算+”的概念。在浪潮看来,未来的IT架构都是基于融合架构而实现,并提出了融合架构的核心——软件定义和与硬件重构。 正是在浪潮等国内IaaS厂商的支持下,国内出现了一系列的云计算厂商,除了我们前面提到的阿里云和UCloud之外,包括青云、七牛云和金山云等许多品牌都出现了,而且这些企业无一例外都是以公有云为“己任”,不知道这其中是否受到了阿里云的影响。而在这些品牌中,腾讯云和百度开放云的出现格外显眼。 虽然在几年前的深圳IT峰会上,马化腾和李彦宏都表示并不看好云计算,但是在私下里,腾讯和百度都没有放弃对云计算的探索。2015年,腾讯和百度先后推出了自己的云品牌,也意味着正式进入市场参与竞争。值得一提的是,因为早期的百度云盘过于深入人心,使得百度在推出云服务的时候选择了”百度开放云“这个名字(如今改为百度智能云)。 至此,BAT三家都走上了云计算之路,这让中国的云计算市场出现了“百家争鸣”的状态。在这场竞争中,虽然BAT作为巨头能够调动大量的资源,但也并不意味着类似UCloud、青云之类的创业型企业不能够在市场竞争中脱颖而出。在当时,云计算的市场还在不断的发展与完善,整个市场的“蛋糕”还在不断做大,每家企业都在其中寻找自己的位置和机会。 2016年-2019年,云计算的恐龙时代 如果说蕨类时代的云计算还能给中小品牌以空间的话,那么进入到恐龙时代,云计算也就开启了“剩者为王”的新征程。自2016年起,公有云被证明难以成为云服务商生存的经济来源,而包括华为云、紫光云等“恐龙”的进场,更让云计算的竞争变得腥风血雨。 1943年,IBM创始人托马斯·沃森提出了一个大胆的观点:他认为只需要5台计算机便能满足全世界的需求,但在今天,云计算改变了CPU,服务器,存储,操作系统等整条信息产业链,计算力像水、电一样随取随用。 这背后必然有很多的坎坷和困难,要把云计算做成像水,电一样提供,只有大型云服务商才能做到,中小服务商要么被淘汰,要么被收购。所谓“大鱼吃小鱼”,“快鱼吃慢鱼”,也就是这个道理。 由此,云计算市场也出现了“分久必合”的场面,许多初创企业昙花一现,甚至包括美团这样被称为“互联网新贵”的企业也宣布退出云市场。另一方面,曾经风光无限的乐视云也因为贾老板没有“下周回国”而土崩瓦解。那么我们不禁要问,当进入恐龙时代之后,云计算所比拼的能力是什么?云计算还是一种技术概念吗? 显然不是。如果说在孢子时代和蕨类时代,云计算还能够凭借技术取胜,或者凭借着某些几个客户维持生存,那么在恐龙时代,云计算所考验的不仅仅是单纯的技术能力这么简单。尤其是伴随着移动互联网、智能终端、物联网等第三代平台技术的发展和应用,伴随着数据资源的极大丰富,云计算所需要的是面向应用层面的全方位服务能力,而这种能力需求大大超出了中小云服务商所能够提供的上限,也印证了“分久必合”的道理。 这种变化也催生了IaaS层面的进一步升级。作为IT技术最先应用的代表,互联网巨头们对于风向的把握甚是准确,特别是在人工智能、语音识别以及以比特币为代表的各类数字加密货币的应用业务随之出现,而这些应用都不是传统的CPU计算方式可以满足的,需要GPU、FPGA等异构计算技术,需要厂商的计算平台提供越来越大异构计算扩展性。 不仅如此,伴随着互联网客户的需求越来越趋同,标准化的问题也随之浮出水面,我们之前提到的ODCC、OCP甚至包括Open19等组织的出现也让标准化成为了业界共识。换句话说,如果想在互联网领域占领市场,如果想与包括BAT等巨头和TMD等新贵达成合作,满足标准只是最低的要求,引领标准才是最高的目标。 浪潮正在朝着这个目标迈进。在之前的蕨类时代,浪潮已经取得了骄人的成绩,并将之前的许多竞争对手甩在身后;而在加入OCP、ODCC、Open19等组织之后,浪潮也在不断提供自己的能力和解决方案,甚至成为了包括OAI、OpenRMC等许多项目在内的领导者。也正是得益于这种能力,浪潮在服务器市场一路高歌猛进,2015年提出的“全球前三”目标早已实现。 今非昔比,是对浪潮服务器最好的描述,尤其是在2019年这个服务器“寒冬”。当整个行业的服务器销量都在下跌,无论是中国市场还是国际市场的整体出货量不断降低的时候,只有浪潮依然保持着两位数的增长,这让本已跻身三家的它显得更为耀眼。 为什么浪潮服务器的销量能够逆势上扬?当我们带着好奇想要探求这个问题的答案时,浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣从两个角度给出了答案——首先,浪潮采用了独特的JDM模式(联合开发,Joint Design Manufacture),使得竞争力大大提升;其次,浪潮也在拓展传统行业的服务器业务,利用基于JDM模式服务互联网客户积累的技术赋能传统行业的发展。 浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣 JDM是一种创新的模式——J即Joint,链接客户与客户协同,而非单纯的把产品卖给客户;D代指Design、Development、Deliver三层意思,让客户参与到设计、研发和交付的全过程中,实现协同设计、敏捷研发、快速交付。M即Manufacture ,依托智能生产基地以及工业互联网平台,客户端的“一键下单”与浪潮生产的批量定制化生产有效结合,实现敏捷生产,快速供货。IDC分析曾指出,浪潮JDM模式能精准洞悉变化的客户需求,保持技术领先性和快速的产品化,是浪潮业务增长重要驱动力,是浪潮业务成功的关键性差异化策略。 归根结底,无论是云计算还是AI,其核心都在于计算力,也只有依靠计算力才能实现种种上层应用。云计算所实现的并非是一场简单的技术变革,而是伴随着技术应用而来的全面产业化变革。比如10年前,我们还用着诺基亚、带着信用卡,但是现在出门就有共享单车、购物支付有扫码,这背后都是云计算所带来的改变。 除了这些面向个人层面的消费级应用之外,无论是马路上的摄像头还是工厂的机械手臂,无论是人脸识别技术还是物联网与5G的融合,这背后所依赖的都是强大的计算能力,这也是浪潮服务器所一直坚持的方向。在这里,云计算的概念已经不是单纯的技术所能够实现的,更多还包括了产业变革、生态协作等等,非中小云服务商所能实现,这也是为什么我们称为云计算的“恐龙时代”。 十年之间,云计算变革不仅颠覆了竞争格局,颠覆了产业的格局,放眼望去,从传统的工业社会过渡到信息化的现代社会,云计算也带给了我们一个无处不智能的“计算社会”。而如今的云计算已经进入成熟的发展期, 混合云的出现更为众多的客户提供了相对完善的解决方案,借助于人工智能、物联网、大数据等全新的应用,也让云计算的形态越来越丰富,形式越来越多样,服务的能力越来越强。期待下一个十年,这位云计算朋友带来的新问候。 原文章作者:IT大嘴巴,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 云计算是什么?王坚哭了,为何早期大佬们都不看好云计算呢?
    本文原创发布于 三块泥板(公众号ID:sankuainiban)。关注三块泥板,一个分享所想、所读的小抽屉。持续生产新鲜有料的干货。 Amazon通过云计算实现新飞轮,微软通过云计算实现中兴大业,双双跨过万亿美元市值。 在大洋彼岸,中国互联网巨头BAT早期对云计算的态度所谓惊人。 李彦宏和马化腾都是不看好,说这玩意不太行。 马云保持商人一惯的态度,相信这玩意是行的,别人笑我太疯颠,我笑他人太无知。 为什么早期大佬们的看法会区别这么大,那得说一下云计算的知识点。 问:云计算是什么? 答:以电来类比,一般用电有2种方案,一是到当地供电局开户,通电后按量计费。二是,搞个柴油发电机,自己发电供应自己。第一种安全省事成本低;第二种需要购买发电机和燃料,还需要具备相应的技能和安全措施,而且成本高。云计算拆开来看就是在云上的计算,类似电网上的电力。搭建网站一般也有2种方案,一是自己购买服务器硬件设备、光纤铺设、机房装修、机房管理运维等大量前置工作,然后才能把网站源代码布置上去;二是到云计算厂商开户,购买云服务,按量计费。使用云计算,不用自己购买服务器设备、光纤铺设、机房装修、机房管理运维这些工作了。 问:为什么需要云计算? 答:相信大部分人都有过春运抢票的经历。临近春节,12306网站总是崩溃,不是刷新页面很慢,就是支付失败等系列问题。平时12306倒是很稳定,随便买都不会有问题。主要原因是临近春节的流量太大了。类似12306网站这种状况有很多的。比如,节日搞活动、商品打折促销、秒杀等。当然啦,云计算之前,自家的事自家管嘛,意思就是你家服务器扛不住崩了就崩了。好比,每家自己发电供给自己使用,当供小于求时,电器就罢工。云计算的出现,提供了更低成本的解决方案。流量波动带来的问题由云计算厂商解决,你付钱就行。好比,现在不用自己发电了,从电网购买电力即可。最大的区别主要是电网是国企,有政府做信用背书。目前云计算巨头都是民营企业,这也正是很多人担心的数据安全问题。因此,也有人说云计算是一门信任生意。 问:为什么大佬们早期说云计算是新瓶装旧酒? 答:早期互联网,很多都是个人站长建站,一般也不会自己购买服务器设备、搞机房。大多数是购买网络空间,网络空间其实就一台服务器,站长向服务器拥有者购买服务器的存储容量,所以称为空间,意指大小。站长无法改变服务器的游戏规则,比如,服务器是Java环境的,你无法变更为PHP环境。眼看服务器扛不住了,站长也无法变更服务器相应的配置,只能选择更好更稳定的网络空间。从用户侧来看,可以说云计算就是在网络空间之上增加了站长的自主权,可以自己改变服务器的游戏规则和变更服务器配置等。所以大佬们早期觉得这个玩意没什么意义,可以通过提供多种游戏规则、多种配置的网络空间即可以满足。 问:云计算和网络空间到底有什么区别? 答:上面提到,从用户侧来看,区别在于自主权;再从厂商角度讲讲区别,网络空间一般是固定在某台物理服务器上,即这台物理服务器出问题,那上面的所有网站都将无法访问。云计算最厉害的地方就是将成千上万的物理服务器虚拟化,你租用的服务器将不是某台固定的物理服务器,会根据实际情况动态变更,在用户侧是无感的。 问:IaaS、PaaS、SaaS是指什么? 答:云计算可以分为三层IaaS基础设施即服务,PaaS平台即服务,SaaS软件即服务。IaaS指对外提供具备公网IP的虚拟裸机服务器出租,即运行环境和游戏规则都是空的服务器,当然了,机房管理和光纤铺设不用自己搞。PaaS指对外提供一个成熟稳定的平台和可调用服务接口,可以在平台之上编程推出自己的服务,不需要管服务器的游戏规则,这些直接由平台处理;比好微信与小程序的关系,微信就是一个成熟稳定的PaaS平台,都可以在微信之上开发小程序。SaaS是对外提供一个互联网软件,即软件的升级、Bug修复都是通过互联网自动完成,而且收费方式从过去买断式变更为按年/按月/按次收费。 问:公有云和私有云是什么?有什么区别? 答:云计算从提供服务方式又分为公有云和私有云。以写字楼为例,云计算厂商好比写字楼拥有者,企业都可以来租用写字楼,所有企业共用写字楼的物业管理、电力管理等服务,公有云也一样,谁都可以来租用,付钱即可,统一由云计算管理服务器。然后有些财大气粗的企业,要整栋租,物业、电力这些服务由自己管理维护,他们这样做就是觉得自己管才安全。当然有些也会委托回云计算厂商帮助管理,私有云也一样,有企业要单独租用服务器和管理权。 问:为什么只有阿里云王坚获得了院士? 答:王坚人称博士,本身并非学技术,但偏偏就获得了工程院院士。这与巨头的云计算技术路线选择相关,阿里云坚持自研云计算分布式管理系统,即飞天系统。而腾讯云、华为云都选择国外的开源解决方案,一来这样效率高,二来自研风险大,而且还需要经过漫长的实施运行验证期。这也正是王坚在阿里内部被各部门指责的地方,甚至被说哭了。现在看来阿里云的飞天系统成功了,而且还助力阿里云坐稳中国公有云市场头把交椅。 原文章作者:三块泥板,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于前天 20:32
    最后回复 犹自棠 前天 20:32
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  • 世界第一的电商巨头: 品牌价值2.2万亿, 超越苹果和阿里成霸主!
    导读:世界第一的电商巨头:品牌价值2.2万亿,超越苹果和阿里成霸主! 众所周知,随着移动互联网的迅猛发展,如今网络已经渗透到了我们生活的方方面面,不管是我们的生活,还是工作,几乎都是离不开网络的;而且网络时代的到来,还带动了电子商务市场的迅猛发展,让网购也开始走入到寻常老百姓的家中,在我们身边,有不少人都已经习惯了在网上买东西! 在中国的电商市场中,马云的阿里巴巴可以说是很值得称赞的,当初马云创立阿里巴巴以后,谁都没能想到阿里巴巴能发展成为中国电商市场中的第一名,自从阿里巴巴回归到中国香港上市以后,它的市值就一路攀升,甚至还一举超过了马化腾的腾讯,成为了香港交易所中市值最高的互联网科技企业,不得不说这也显示了马云阿里巴巴的实力! 虽然说阿里巴巴在国内是数一数二的电商霸主企业,但是这也仅仅是在国内而已,当我们放眼于世界电商市场的时候,我们会发现,还有一大电商巨头的实力甚至还要超过马云的阿里巴巴,它的品牌价值就高达2.2万亿,一举超越了苹果和阿里成为了科技互联网领域的霸主,而这一企业就是贝佐斯的亚马逊! 据悉,美国的亚马逊公司成立于1995年,它的诞生比阿里巴巴还要早4年时间;而在业务方面,亚马逊显然也是更胜一筹的;目前亚马逊的业务直接覆盖全球185个国家和地区,还成为了一家走向国际化的电商平台;而这时马云的阿里巴巴所做不到的;要知道阿里巴巴在海外市场的发展远不及亚马逊公司;同时,根据2019年BrandZ全球品牌价值10强榜显示:美国亚马逊凭借着3155.06亿美元,折合人2.2万亿元的品牌价值,超越了美国的苹果公司和中国的阿里巴巴公司,位居世界品牌榜的第一名。 不得不说亚马逊的实力也还是非常强大的,虽然说亚马逊在中国市场被马云的阿里巴巴给击退了,但是亚马逊在海外很多国家的业务却一直都做得十分出色,同时,亚马逊除了主营的电商业务之外,还发展了人工智能、大数据、云计算等方面的业务;可以说在互联网最为火爆的风口领域,亚马逊几乎都有涉及! 在亚马逊众多的业务中,电商和云计算业务无疑是最为出色的,据悉,在云计算领域,亚马逊仅仅是三个月的时间,其营收就高达304亿美元,净利润达到了1.97亿美元,这相比于其他同阵营的互联网巨头来说,亚马逊的综合表现可以说是非常强劲的;虽然说马云的阿里巴巴也有阿里云服务,但是与亚马逊云之间也还存在一定的差距,不知道你觉得未来马云的阿里巴巴会超越美国亚马逊吗?欢迎留言! 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 5G、大数据和云计算等将落地武汉火神山医院检测疫情
    新京报讯(记者 许诺)防控新型冠状病毒肺炎疫情,越来越多的技术手段正在加入战局。 1月26日晚间,新京报记者从中国电信天翼云方面获悉,针对“疫情相关人群动向监测”难题,天翼云基于中国电信全国移动用户脱敏后的位置数据,将指定区域的电信手机用户纳入统计范畴,在保证用户隐私安全的基础上,利用大数据分析能力,逐日统计人群的流向数据,能够每日为相关部门提供疫情防控所需的监控数据,同时还能保障用户的信息安全。 天翼云相关部门负责人向新京报记者表示,天翼云作为第一家完成全国数据集约汇聚的运营商,各省份数据一点接入、覆盖全国,能够最大限度地满足此次监测跨省出行人群的需求。在此基础上,天翼云开发的模型算法,包括职住表、跨域表、位置融合表等充分整合了多类数据位置信息计算整合能力、出行路径纠偏能力、多维指标计算能力,满足了本次人群动向数据监测需求,可以在大数据分析中得到充分的应用。 除了大数据,大带宽、低时延的5G网络也在新型冠状病毒感染肺炎远程会诊中发挥作用。1月26日下午,基于中国电信四川公司5G双千兆网络,四川省卫生健康委组织四川大学华西医院与成都市公共卫生临床医疗中心成功完成了两例新型冠状病毒感染肺炎急重症患者的远程会诊,这也是全国首次针对该疾病的5G远程会诊。四川医疗救治专家组组长、四川大学华西医院院长李为民等专家参与会诊,并为病患治疗提出指导意见。全省27家定点医院,通过会诊系统在线进行观摩学习。中国电信相关负责人告诉新京报记者,此举充分利用5G高带宽、低时延特性,实现5G助推新型冠状病毒感染肺炎的远程会诊,在目前疫情防控形势下,让诊疗更加高效便捷。 天翼云方面告诉新京报记者,公司的云服务系统还将在武汉“小汤山”火神山医院落地。近日,武汉火神山医院正在紧急筹备建设中,为了保障新建医院业务系统能够快速、稳定上线使用,武汉市卫健委采用了中国电信天翼云资源部署业务系统。如今,该项目正在顺利推进中,天翼云也已通过绿色通道提前将武汉火神山医院升级为VIP,第一时间响应相关需求,推动系统快速上线,为防疫工作争取更多时间。早在1月21日,中国电信武汉分公司已经将新型冠状病毒疫情抗击指挥中心——武汉市卫健委官方网站迁移至中国电信天翼云,确保抗击新型冠状病毒疫情指挥信息畅通。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 2019年AI产业激动人心,2020年AI产业大“浪”滔天
    2019年AI成为全球科技行业主旋律,一边是AI加速落地到产业,另一边则是AI技术正在日益精进。 2019是AI最激动人心的一年 外媒Venturebeat在一篇报道中复盘称,2019年AI吸引政府、科技巨头和学术界的广泛关注,AI商业化落地成果丰硕。根据KPMG的调查显示,超过一半的企业高管都将把AI技术应用于公司业务中;普华永道预计到2030年,人工智能每年将为全球经济贡献16万亿美元。 AI加速落地,技术同步进化。三位深度学习之父夺得图灵奖鼓舞人心。AI边缘化趋势明显,甚至连最新的iPhone都已支持机器学习;多家芯片公司发布了具有强大机器学习能力的AI芯片,摩尔定律在芯片上再次生效;AI成为云计算平台的基础能力,AutoML让客户将AI应用于诸如营销、客服和风控等公司经营中,百度大脑这样的标准化、模块化和自动化的AI基础平台让AI技术普惠,成为各行各业所见即所得的能力。 在全世界范围内,AI都让人振奋,观望者在减少,行动者在增加。中国AI的发展,《科技日报》的一则报道标题总结得十分形象:“2019年,AI产业避虚向实”。 2019年“智能+”第一次被写入政府工作报告,AI与实体产业融合有了顶层设计。智博会、AI大会……关于AI的峰会不胜枚举,在2019世界人工智能大会上,10家国家新一代人工智能开放创新平台正式启动。9月初,科技部印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,提出到2023年建设20个左右试验区。截至2019年上半年,在国家层面政策推动下,已有近30个省份出台了人工智能相关规划或专项支持政策。AI治理专业委员会的成立则让AI技术发展更加有序安全。 中国科技公司更接地气,在国外科技巨头探索用AI下围棋玩游戏时,中国科技公司就已在尝试AI落地。2019年,AI在金融、政务、零售、娱乐、教育、营销、客服、媒体、农业诸多行业遍地开花,类似于刷脸支付、智能音箱、美颜相机、ZAO这样的可感知的大众AI应用如雨后春笋出现。AI产业化成了挡不住的趋势,AI成为科技产业下一幕已是必然。 2020年5G全面商用,将会进一步加速AI的发展。5G具有低延时、高带宽和大容量三大特性,给智能家居、自动驾驶、可穿戴、VR/AR等AI强相关的应用创造了网络条件,将给AI创造更多落地场景。5G本质是更强的数据传输能力,IoT设备也会采集更多数据,借助于5G传输到边缘侧和云端供AI学习,AI将拥有更多原材料即“数据”。边缘计算、云端协同和分布式计算会具备更好的网络基础,给AI创造完善的底层计算基础。总之,AI产业化会进一步加速,2020年的AI更加值得期待。 AI开启服务器市场“下一个时代” AI产业化加速,意味着更多“送水人”的机会。百度提出AI工业化要做“智能经济”的基础设施,阿里说要做数智化时代的商业操作系统。在互联网巨头外,还有众多的AI独角兽公司,这些公司都在给传统产业拥抱AI技术“送水”,帮助各行各业用好AI。 在AI产业化加速进程中,还有一类关键玩家,是正在崛起的计算平台。算力、算法和数据是AI的关键要素。百度、阿里们提供的更多是算法以及数据,AI对算力同样提出全新要求。 随着AI产业化,5G、AIoT、8K、VR/AR等产业正在爆发,数据正在不断膨胀且结构变得日趋复杂,而AI本质是对数据的学习、挖掘、训练和推理,因此,AI计算量正在指数级增长。同时,计算变得复杂:边缘计算兴起,云端协同成为新的核心计算架构;融合视觉、语音、语义等AI能力的多模态计算,正在取代古典计算成为主流;自动驾驶等实时AI应用,则对计算时效性、准确性、稳定性提出更高要求;计算成本日益高涨,降本增效成为各行各业的需求。总之,IT时代的计算基础架构已越来越难以满足DT时代的计算需求。 挑战意味着机会。2019年7月工信部明确指出,我国将以应用为导向,突破大数据关键技术,特别是加快高性能计算、大数据计算系统等能力提升,提升数据分析处理和知识发现能力,用计算力“赋能”数字经济。随着AI、云和边缘的发展,智慧计算时代已经来临。 什么是智慧计算?智慧计算是从数据中获得策略、洞察、智慧、知识的复杂数据计算,以云计算为基础平台、大数据为认知方法、机器学习为优化工具,综合了大数据、人工智能等多种数据处理技术。 浪潮是智慧计算的先行者和推动者,在浪潮服务器媒体沟通会上,浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣说,人工智能代表着智慧计算的发展方向,人工智能让计算不再仅仅是简单的运算,而是真正思考分析,人工智能正把各个行业从信息化推向智慧化。 浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理 沈荣 智慧计算市场迎来许多AI芯片公司,原先流行的X86、ARM等芯片架构均是面向通用计算场景,相关芯片已很难适应AI计算“大、多、杂、散”的计算需求,2019年很多AI芯片产品出现,比如2019年成功IPO的矿机巨头嘉楠科技核心战略就是超级计算,其基于RISC-V架构推出了AI芯片,满足边缘侧AI计算需求,其对手比特大陆同样将AI计算作为公司核心战略布局。阿里、华为、百度等巨头也都推出了面向云或者面向端的AI芯片产品。 智慧计算最大的玩家是服务器厂商,因为服务器才是计算力的核心承载,企业不会购买芯片本身,购买的是计算力,而服务器是计算力的核心载体,一边整合芯片、存储、内存等计算基础元器件,另一边则以云这一核心形式将算力商品化,让任何企业所见即所得。对于服务商厂商来说,智慧计算意味着下一个时代的开启。 2009年阿里云上线,接下来的十年成为云计算的黄金十年,云计算市场增长超过4倍,服务器市场受益于云翻了一倍,IDC数据显示,当前IT基础设施用于云的开支已经超过50%,2020年这一比例将进一步提升至57.6%。不过,由于云计算市场已经过十年发展,公有云市场增速放缓,服务器市场呈现出一定增长疲态,头部厂商增长率普遍较低。 IDC报告显示,2019年第三季度全球服务器厂商收入同比下降6.7%,为220亿美元,出货量同比下降3%,为307万台,而保持增长的只有浪潮等少数厂商。而AI是未来市场增长的动力,据预测,AI服务器到2022年全球市场规模将达到176亿美元,复合增长率30.8%,占整个x86服务器市场的18.3%。 IDC与浪潮联合发布的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》显示,未来五年中国人工智能基础架构市场规模增速将是整体基础架构市场的三倍以上,预计到2023年中国人工智能基础架构市场将从2018年约为19亿美金上升到83亿美金,未来五年复合增长率为33.8%,服务器市场规模占整个硬件市场85%以上。另一份报告则显示,AI服务器市场未来五年复合增长率将超过30%,增速达到中国整体服务器市场增速的三倍。 浪潮服务器能够在众多头部厂商中逆势增长,核心原因正是及时战略布局智慧计算,上半年,浪潮AI服务器销售额4.2亿美元,市场份额50.2%,自2017年以来,浪潮AI服务器就一直占据超过50%的市场份额,稳居市场第一。如今,云计算巨头均在布局AI及边缘计算,以适应智慧计算时代,谷歌、微软、亚马逊均在年度技术大会重点介绍AI能力,微软在2019年Ignite大会上宣称Azure可“使用AI解决商业问题。” 智慧计算具备四大典型新特征 云计算改变了计算的建设与获取方式,却没有改变计算本身。换言之,云计算只是将传统IDC机房中的服务器搬到一些集中的中心机房,进而拥有按需租赁、弹性扩展、极度可靠和超大规模等特性。然而现在产业更迫切的不是节省计算成本,而是要数字化和智能化,从数据中获取价值。 前几天跟一个传统企业的CIO交流,对方告诉我:如果上云只是省去几个数据机房的钱,那么企业数字化是失败的,企业更应该借助上云的契机,实现数字化和智能化转型,降本增效的同时,进行组织、管理、业务创新,创新比降本增效更重要。 智慧计算不应该以提高计算效率本身为目标,而是要适应企业智能化转型过程中全新的计算需求,更高的投资效率和灵活性,进而更好地支持业务创新,沈荣认为智慧计算将具备融合、开放、敏捷和生态四大典型特征,我深以为然: 浪潮的智慧计算解决之道 1、融合。 智慧计算时代,计算、存储和网络等不同能力都会像磁铁一样“磁化”,进而拼在一起。软件定义存储(SDS)、软件定义网络(SDN)等模式的流行就是计算融合的结果;ICT即信息与通讯技术融合,诞生了NFV(网络功能虚拟化),TOP10运营商均已采取NFV技术,也将是5G网络的核心发展方向;IT和OT融合则是IoT发展趋势。网络技术、存储技术和计算技术等等都在融合在一起。 就像互联网技术一样,AI不是一个技术,而是一个技术集,IoT、5G、VR/AR甚至区块链都可以算是AI技术范畴,AI与各行各业结合又有智能制造、智能家居、智能金融等上层应用技术。AI技术范畴越来越大,AI场景变得多元,AI需求变得复杂,AI计算架构变得丰富,因此,智慧计算一定是融合计算,以满足智能时代的计算需求。 2、开放。 云计算是相对封闭的,不同巨头都有自己的云平台,而且往往企业上云都会选择跟自己亲近的云服务,结果是出现了不同的计算“篱笆”,一个个计算生态变得互相隔离。 智慧计算融合趋势下,涉及到的产业链更长,技术更加复杂,玩家更多,所以一定要开放,不同玩家即便有竞争关系都可以在一起坐下来,构建行业标准,开源底层技术,开放计算、测试、制造诸多标准流程,最终提高智慧计算效率,比如目前全球有三大开放社区,中国的ODCC和美国的OCP、Open19,这些组织在推动将最领先的数据中心实现标准化、产业化,从而加快整个数据中心行业的变革进程。随着AI技术的发展,开放玩家们正在将加速器模块标准化,简化AI基础架构的设计,缩短硬件设计周期。 开放的价值在通信行业就体现得很好,3GPP这样的国际化标准组织拉着全球通信产业各个重要玩家,一起来确立5G这样的标准,最终产业不同环节玩家,设备商、运营商、终端商、应用商……可以在一个大的标准下运作,设备因此可以兼容不同网络,人类通信效率得以不断提升。智慧计算时代,开放会让数据可以流动,算法可以复用,算力可以高效,最终所有人受益。 3、敏捷。 计算存在的唯一价值就是业务。移动时代业务发展很快,“小步快跑”成为移动互联网思维的关键词,2019年瑞幸咖啡成立18个月就成功上市,打破了企业成立到上市的最短时间记录。新的时代业务变化会更快,因为企业智能化的结果就是用数据驱动决策,很多业务的决策和执行都是自动化的。正是因为此,智慧计算一定要变得敏捷,来适应智能时代更敏捷的业务。 鉴于智慧计算本身变得多变、复杂和个性,传统的云计算交付模式已经很难做到敏捷,云计算的优势是通用,而不是个性,可以按需使用却不能按需定制。智慧计算一定要有敏捷的计算交付模式来满足个性、多变和复杂的计算需求。 4、生态。 AI一定是“众包”模式,在AI产业化过程中,众多公司一起协作服务产业AI需求是一种必然,没有任何一家公司可以做到“闭环”,没有任何一家可以做完所有事情。智慧计算的发展趋势一定是构建开放生态,我们看到不同AI巨头都在构建自己的生态,服务器厂商有自己的计算生态,云服务商有自己的云生态,AI算法巨头则有自己的技术服务生态,拉着合作伙伴一起来服务自己的客户。 中国人工智能基础架构生态图谱 跟云计算比,跟传统计算比,智慧计算的玩法,已经完全变了。作为智慧计算的先行者,浪潮多年来战略布局智慧计算,在融合、开放、敏捷和生态上均已具备核心竞争力,在吃到智慧计算头啖汤后,有望继续享受智慧计算的红利,获取增量。 AI时代浪潮服务器凭什么闲庭信步? 纵观多年来的科技发展史,任何一波新的技术趋势,都是一波大浪,大浪到来,有的玩家可以站到浪尖风光无两,有的玩家则将被大浪吞没走向没落。面临智慧计算,浪潮具有闲庭信步的实力。浪潮AI服务器的布局,最早可以追溯到2012年,当时浪潮就在市场倒逼下做异构计算,奠定了AI计算的基础,这表明浪潮做智慧计算时间早。浪潮不只是很早决定做智慧计算,而且抓住了智慧计算的四大趋势,占据了AI服务器市场的关键位置。 1、2016年战略布局智慧计算,走融合计算的技术路线。 2015年,浪潮提出“计算+”战略,2016年浪潮将“计算+”解释为关键计算、智慧计算和科学计算,智慧计算成为浪潮核心战略方向。浪潮智慧计算战略以CBD(Cloud Computing、Big Data、Deep Learning)为核心,构建“硬件重构+软件定义”的融合架构技术体系和开放创新的计算生态,为客户提供可精确按需扩展、满足多样化应用场景的智慧计算。 浪潮IPF 2016合作伙伴大会 比如浪潮聚焦人工智能的同时,布局边缘计算。IDC数据显示,到2023年超过50%的新建企业基础设施将部署在边缘,目前这一比例不超过10%。在能源、通信等眼下边缘计算应用较为广泛的行业,浪潮已经拥有显著优势,是国家电网和南方电网重要合作伙伴。浪潮积极参与ICT融合,2018年参与三大运营商共同参与的OTII开放电信信息架构标准,2019年基于这一标准推出了NE5260M5边缘服务器,该产品既适合于图像视频等边缘AI应用场景,也可承担物联网等5G边缘应用场景,并针对边缘侧机房部署环境进行了大量优化设计。 再比如浪潮不只满足于服务器本身,而是布局全栈AI技术。浪潮向底层布局AI加速芯片,软件层面布局人工智能开发资源平台、AI云平台、自动机器学习平台、FPGA高效AI计算框架TF2以及集群并行版的Caffe深度学习计算框架,向上布局智能应用加速解决方案,如智能视频分析、医疗影像、电力设备巡检、金融汇率预测、语音识别、AI云等AI端到端解决方案。可以看到,浪潮战略布局智慧计算正是基于“融合”理念,抓住了智慧计算融合化的大趋势。 2、在业务中干出来的JDM模式,让浪潮具备了敏捷计算能力。 2014年在“互联网+”的趋势下,互联网基于云将各种计算能力对外输出,“生态”成为新的关键词,互联网公司的业务无所不包,同时场景变得更加复杂,多变和弹性,服务器需求爆发的同时,提出了更复杂的要求,对成本、供应的需求要求到极致。 基于前期的定制模式,浪潮形成了全新的JDM (联合开发,Joint Design Manufacture)业务模式,区别于传统OEM、ODM模式,与客户一起围绕用户需求协同创新,而不是你买我卖的传统供给模式,在设计、研发、交付和制造环节,利用智能制造、互联网、大数据、物联网等技术智能化,将新品的研发周期从1.5年压缩到9个月,从研发到供货最短周期可以缩短到3个月,这已是行业极限。 浪潮JDM商业模式 能够做到全程定制化的快速交付,浪潮依靠的不仅是运营方面的创新,还有技术方面的创新。通过对前沿技术更为全面细致的跟踪和预研,以及平台化和模块化的技术策略,浪潮工程师可以将AI、大数据等各类客户应用需求转化为不同产品平台与模块的组合,沈荣说“只要客户提出要求,我们很快就可以搭出一台原型机让客户先测测看。” JDM模式让浪潮抓住了云时代复杂的服务器需求,云服务器产品已涵盖了ODCC、OCP和OPEN19三大国际标准,SR整机柜服务器市场占有率60%。智慧计算将更加敏捷,浪潮服务器将延续独创的JDM模式发挥敏捷特性。比如百度2019年春晚红包活动创下了“春晚不宕机”的记录,在决定下来的时候离春节只有一个月的时间,要在一个月时间内完成10 万台服务器的部署,这在以前不可完成;基于JDM模式则可以做到一天部署1 万台,完全可以满足春节红包这样的突发营销需求。 JDM模式很难复制,用浪潮相关业务负责人的话说:“JDM模式不是造出来,而是不断摸索中提炼出来的,是业务在一线干出来的。”JDM不只是一种模式,而是一种能力,背后设计到智能制造、柔性供应链、智能物流诸多能力的整合,已是浪潮的核心竞争力,智慧计算时代优势会更明显。 浪潮服务器智能工厂 3、全面开放,构建智慧计算生态,让浪潮可以走得更远。 跟浪潮服务器沟通的感觉是,浪潮很少谈竞争对手,不谈竞争更重视合作,在我看来这是对智慧计算时代的一个重要认知:走开放生态路线,而不是“吃独食”。 浪潮积极参与到多个国际标准组织,积极参与多个开源项目,与产业不同环节的主流厂商如英特尔、思科、阿里巴巴、百度、IBM、英伟达等联合共创,摸索超融合架构、下一代数据中心管理架构、多云融合、计算专用芯片方案和下一代开放总线,比如与百度一起研发了ABC一体机,将AI、大数据和云计算能力组合在一起用户所见即所得。 http://i1.go2yd.com/image.php?url=0OHBLNyJgA 浪潮与百度一起研发的ABC一体机 浪潮组建AI服务生态来更好地满足客户的智慧计算需求,今年8月浪潮发布“元脑生态计划”,连接技术端的人工智能算法公司和应用端的ISV、SI公司,共同完成从人工智能算法开发、模型部署,到计算基础设施构建,再到人工智能应用开发与交付的全流程服务。 浪潮AI元脑生态 浪潮还与产业玩家一起摸索智慧计算的行业应用,如医疗、交通、制造、金融等行业的客户,比如成功帮助平安科技在多个金融信贷场景中应用AI,双方联合开发了人工智能云主机平安云B1,基于浪潮最新的人工智能超级服务器AGX-5,计算性能高达2千万亿次/秒。 今天是一个融合时代,同时是一个竞合时代,浪潮的客户特别是互联网客户很可能一定程度上跟浪潮有业务重叠。如何看待这样的竞合关系?沈荣说:“术业有专攻,生态也好,合作也好,每个人干自己专业的事情可能是效率最高的。靠浪潮一家把智慧计算弄起来是不可能想,这一定是整体配合,你中有我、我中有你的事情。”浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵也表示:“我们的目标和互联网客户1+1>2,每个人都有自己的所长,浪潮所长是供应链整合能力、制造、一些新技术的开发,互联网企业也有很多专长,对他应用的了解,对软硬件的整合,我们有很强的互补。” 一个人走得更快,一群人走得更远,浪潮深谙此理。浪潮过去十年一直是跟云服务商共创摸索出JDM模式,让更多企业将云用起来,现在布局智慧计算则是跟生态伙伴一起,消除AI计算瓶颈,让AI在更多行业落地,成为各行各业数字化和智能化转型的计算底座。如果说智慧计算是计算的下一个时代的浪潮,那么显而易见,浪潮已经立于浪尖。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于3 天前
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  • 从虚拟化到云计算,从基础设施到应用服务,这就是新一代IT能力
    自云计算问世以来,颇受行业瞩目并延续至今。而云计算的核心是虚拟化技术,借助于虚拟化封装成云平台需要技术实力、需要开发周期、需要经费支持。而如果我们将产品或应用直接挂靠在虚拟化层之上为公司业务或客户提供服务,或许也是个不错的尝试。这种能力的体现,更多则是关注在SaaS层,而且不仅仅是轻量级应用改造,一些大型的系统甚至平台都可以凌驾在其之上。 随着虚拟化应用的加速,各种应用已经不能简单的满足到远程接入这个基础作用,而是全面的从虚拟化的应用、虚拟化的管理等角度来实现。应用虚拟化是将应用程序与操作系统解耦合,为应用程序提供了一个虚拟的运行环境。在这个环境中,不仅包括应用程序的可执行文件,还包括它所需要的运行时环境。从本质上说,应用虚拟化是把应用对低层的系统和硬件的依赖抽象出来,可以解决版本不兼容的问题。 虚拟化技术可以对服务器的可用性、冗余性有着更高要求的企业所应用。那些服务器数量过多,物理位置分散的企业,希望通过虚拟化应用提高IT资源利用率,控制TCO的企业,都可以通过引入虚拟化应用降低运维成本及管理难度。轻松实现服务器的高可用性,动态分配服务顺资源提高服务器资源利用率,降低能耗、绿色环保、简化数据中心管理,隆低运维成本,减少物理主机数量,提高管理效率,跨地域整合服务器资源等。 目前,我们从企业应用的需求来看,发现很难用单一的解决方案满足客户的所有需求,而是需要是一种组合式的解决方案,这实际体现在一种需要运用多种技术而组合的全局化能力平台,而这恰恰是应用虚拟化的很好切入。从行业发展的长远角度看,“应用虚拟化”理念得以成熟,技术上得到提高,应用实践上获得检验,标志着企业应用已经大脚步迈向应用虚拟化时代所靠拢。 另一方面,我们都知道某种事物的客观存在都会存在自有特点,然而当它们建立在其他事物基础上便很容易产生化学反应,被其赋予新的能力。同理,某产品化能力+虚拟化技术后,就一定会产生新的特性,有时这就是一种优势。 云化部署环境:私有云灵活性。内部控制和通用硬件的吸引力,部署灵敏、弹性伸缩。可以与其他应用程序一起运行共享宿主环境,更符合业务优先级和需求。硬件设备支持:通用X86服务器。私有云支持客户所提供的任何X86服务器。虚拟化软件:主流、成熟。支持业界主流的虚拟化产品和技术,如Vmware,Xen或KVM。全新软件版本:适用的版本选择。结合客户业务需求,产品支持开发版、基础版、高级版和企业版等不同模式。新功能特性:高版本新特性。支持库内分析和相关增值功能,并持续演进更多的分析引擎。系统扩展性:线性扩展。支持外部存储以增加数据容量,具备数据量、访问用户数、混合负载、查询并发行等多维度线性扩展能力。安装部署:配置简单。基于脚本的部署方式,使用客户现有的虚拟化环境部署,支持本地盘或磁盘阵列,可以在单个服务器上运行多个实例。技术架构:并行处理架构。视Guest OS为部署对象,从设计之初就深入考虑并行处理,数据库部署采用MPP架构。多温度数据存储:完全自动。支持自动化多温度数据检测和存储迁移优化,可以得到众多实施案例的验证。混合负载支持:高效自动。基于TASM实现高效的、自动化的混合负载管理及系统健康管理,满足SLA要求。高可用性:最高可用性保障。采用磁盘Raid+数据库高可用的综合冗余方案,具备更高可用性及读写效率。监控运维:易用性强。高度自动化的系统资源动态管理及自动优化机制,更多精力专注于业务能力。投资保护:支持资源利旧。充分利用已有的x86投资,最大限度地利用虚拟平台优势。 当然,任何一个领域的发展都不是一项技术突破或者产品研发所能主导的,它是一个长期不断的过程,必将需要整个行业共同的努力。基于市场需求,立足用户利益,以不断优化的产品积淀品牌价值,极通科技的这种发展理念或许也值得关注一番,使这个领域得到更为广阔的发展。 无论如何,虚拟化都是IT发展史的重大革命,更是云的基础支柱。 分析世界讲方案,为您带来精彩的一页; ——垂直领域、专注原创; ——感谢阅读、感谢共鸣。 原文章作者:分析世界讲方案,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于4 天前
    最后回复 巫马炎 4 天前
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  • 关于光模块,可以戳戳这里了解下
    作者 | 小枣君 来源 | 鲜枣课堂(ID:xzclasscom) 说到光模块,相信大家一定不会觉得陌生。 随着光通信的高速发展,现在我们工作和生活中很多场景都已经实现了“光进铜退”。也就是说,以同轴电缆、网线为代表的金属介质通信,逐渐被光纤介质所取代。 而光模块,就是光纤通信系统的核心器件之一。 光模块的组成结构 光模块,英文名叫Optical Module。Optical,意思是“视力的,视觉的,光学的”。 准确来说,光模块是多种模块类别的统称,具体包括:光接收模块,光发送模块,光收发一体模块和光转发模块等。 现今我们通常所说的光模块,一般是指光收发一体模块(下文也是如此)。 光模块工作在物理层,也就是OSI模型中的最底层。它的作用说起来很简单,就是实现光电转换。把光信号变成电信号,把电信号变成光信号,这样子。 虽然看似简单,但实现过程的技术含量并不低。 一个光模块,通常由光发射器件(TOSA,含激光器)、光接收器件(ROSA,含光探测器)、功能电路和光(电)接口等部分组成。 光模块的组成 在发射端,驱动芯片对原始电信号进行处理,然后驱动半导体激光器(LD)或发光二极管(LED)发射出调制光信号。 在接收端,光信号进来之后,由光探测二极管转换为电信号,经前置放大器后输出电信号。 光模块的封装 对于初学者来说,光模块最让人抓狂的,是它极为复杂的封装名称,还有让人眼花缭乱的参数。 封装的名称,这些只是其中一部分 封装,可以简单理解为款型标准。它是区分光模块的最主要方式。 之所以光模块会存在如此之多的不同封装标准,究其原因,主要是因为光纤通信技术的发展速度实在太快。 光模块的速率不断提升,体积也在不断缩小,以至于每隔几年,就会出新的封装标准。新旧封装标准之间,通常也很难兼容通用。 此外,光模块的应用场景存在多样性,也是导致封装标准变多的一个原因。不同的传输距离、带宽需求、使用场所,对应使用的光纤类型就不同,光模块也随之不同。 小枣君简单罗列了一下包括封装在内的光模块分类方式,如下表所示: 光模块的分类方式 在讲解封装和分类之前,我们先介绍一下光通信的标准化组织。因为这些封装,都是标准化组织确定的。 目前全球对光通信进行标准化的组织有好几个,例如大家都很熟悉的IEEE(电气和电子工程师协会)、ITU-T(国际电联),还有MSA(多源协议)、OIF(光互联论坛)、CCSA(中国通信标准化协会)等。 行业里用的最多的,是IEEE和MSA。 MSA大家可能不怎么熟悉,它的英文名是Multi Source Agreement(多源协议)。它是一种多供应商规范,相比IEEE算是一个民间的非官方组织形式,可以理解是产业内企业联盟行为。 好了,我们开始介绍封装。 首先大家可以看一下下面这张图,比较准确地描述了不同封装的出现时期,还有对应的工作速率。 那些太老的或很少见的标准我们就不管了,主要看看常见的封装。 GBIC GBIC,就是Giga Bitrate Interface Converter(千兆接口转换器)。 在2000年之前,GBIC是最流行的光模块封装,也是应用最广泛的千兆模块形态。 SFP 因为GBIC的体积比较大,后来,SFP出现,开始取代GBIC的位置。 SFP,全称Small Form-factor Pluggable,即小型可热插拔光模块。它的小,就是相对GBIC封装来说的。 SFP的体积比GBIC模块减少一半,可以在相同的面板上配置多出一倍以上的端口数量。在功能上,两者差别不大,都支持热插拔。SFP支持最大带宽是4Gbps。 XFP XFP,是10-Gigabit Small?Form-factor?Pluggable,一看就懂,就是万兆SFP。 XFP采用一条XFI(10Gb串行接口)连接的全速单通道串行模块,可替代Xenpak及其派生产品。 SFP+ SFP+,它和XFP一样是10G的光模块。 SFP+的尺寸和SFP一致,比XFP更紧凑(缩小了30%左右),功耗也更小(减少了一些信号控制功能)。 可以对比一下大小 SFP28 速率达到25Gbps的SFP,主要是因为当时40G和100G光模块价格太贵,所以搞了这么个折衷过渡方案。 QSFP/QSFP+/QSFP28/QSFP28-DD Quad Small Form-factor Pluggable,四通道SFP接口。很多XFP中成熟的关键技术都应用到了该设计中。 根据速度可将QSFP分为4×10G QSFP+、4×25G QSFP28、8×25G QSFP28-DD光模块等。 以QSFP28为例,它适用于4x25GE接入端口。使用QSFP28可以不经过40G直接从25G升级到100G,大幅简化布线难度以及降低成本。 QSFP28 QSFP-DD,成立于2016年3月,DD指的是“Double Density(双倍密度)”。将QSFP的4通道增加了一排通道,变为了8通道。 它可以与QSFP方案兼容,原先的QSFP28模块仍可以使用,只需再插入一个模块即可。QSFP-DD的电口金手指数量是QSFP28的2倍。 QSFP-DD QSFP-DD每路采用25Gbps NRZ或者50Gbps PAM4信号格式。采用PAM4,最高可以支持400Gbps速率。 NRZ和PAM4 PAM4(4 Pulse Amplitude Modulation)是一个“翻倍”技术。 对于光模块来说,如果想要实现速率提升,要么增加通道数量,要么提高单通道的速率。 传统的数字信号最多采用的是NRZ(Non-Return-to-Zero)信号,即采用高、低两种信号电平来表示要传输的数字逻辑信号的1、0信息,每个信号符号周期可以传输1bit的逻辑信息。 而PAM信号采用4个不同的信号电平来进行信号传输,每个符号周期可以表示2个bit的逻辑信息(0、1、2、3)。在相同通道物理带宽情况下,PAM4传输相当于NRZ信号两倍的信息量,从而实现速率的倍增。 CFP/CFP2/CFP4/CFP8 Centum gigabits Form Pluggable,密集波分光通信模块。传输速率可达100-400Gbps。 CFP是在SFP接口基础上设计的,尺寸更大,支持100Gbps数据传输。CFP可以支持单个100G信号,一个或多个40G信号。 CFP、CFP2、CFP4的区别在于体积。CFP2的体积是CFP的二分之一,CFP4是CFP的四分之一。 CFP8是专门针对400G提出的封装形式,其尺寸与CFP2相当。支持25Gbps和50Gbps的通道速率,通过16x25G或8x50电接口实现400Gbps模块速率。 OSFP 这个和我们常说的OSPF路由协议有点容易混淆哈。 OSFP,Octal Small Form Factor Pluggable,“O”代表“八进制”,2016年11月正式启动。 它被设计为使用8个电气通道来实现400GbE(8*56GbE,但56GbE的信号由25G的DML激光器在PAM4的调制下形成),尺寸略大于QSFP-DD,更高瓦数的光学引擎和收发器,散热性能稍好。 以上,就是常见的一些光模块封装标准。 400G光模块 大家注意到,刚才介绍封装的时候,小枣君一共提到了3种支持400Gbps的光模块,分别是QSFP-DD、CFP8和OSFP。 400G,是目前光通信产业的主要竞争方向。现在400G也是规模商用的初期阶段。 众所周知,因为5G网络建设的大规模启动,加上云计算迅猛发展、大规模数据中心批量建设,ICT行业对400G的需求变得越发迫切。 早期的400G光模块,使用的是16路25Gbps NRZ的实现方式,采用CDFP或CFP8的封装。 这种实现方式的优点是可以借用在100G光模块上成熟的25G NRZ技术。但缺点是需要16路信号进行并行传输,功耗和体积都比较大,不太适合数据中心的应用。 后来,开始采用PAM4取代NRZ。 在光口侧主要是使用8路53Gbps PAM4或者4路106Gbps PAM4实现400G的信号传输,在电口侧使用8路53Gbps PAM4电信号,采用OSFP或QSFP-DD的封装形式。 相比较来说,QSFP-DD封装尺寸更小(和传统100G光模块的QSFP28封装类似),更适合数据中心应用。OSFP封装尺寸稍大一些,由于可以提供更多的功耗,所以更适合电信应用。 目前的400G光模块,不管是哪种封装,价格都很昂贵,离用户的期望值还有很大差距。所以,暂时还无法快速进行全面普及。 400G光模块价格(来自某厂商网站,仅供参考) 还有一个值得一提的,是硅基光,也就是经常提到的硅光。 硅光技术在400G时代被认为有广阔的应用前景和竞争力,目前受到很多企业和研究机构的关注。 光模块的关键概念 插播了一下400G,我们回过头来继续说光模块的分类。 在封装的基础上,配合一些参数,就会有光模块的命名。 以100G为例,我们经常会看到的光模块有以下几种: 其中100GBASE开头的标准都是IEEE 802.3工作组提出的。PSM4和CWDM4是MSA的。 PSM4(Parallel Single Mode 4 lanes,并行单模四通道)CWDM4(Coarse Wavelength Division Multiplexer 4 lanes,四通道粗波分复用) 我们看IEEE 802.3的命名: 如上图所示: 100GBASE-LR4名称中,LR表示long reach,即10Km,4表示四通道,即4*25G,组合在一起为可以传输10Km的100G光模块。 其中-R的命名规则如下: -R名词解释 之所以有了IEEE的100GBASE,还会有MSA的PSM4和CWDM4,是因为当时100GBASE-SR4 支持的距离太短,不能满足所有的互联需求,而100GBASE-LR4成本太高。PSM4和CWDM4提供了中距离更好的解决方案。 除了距离和通道数,我们再来看看中心波长。 光的波长,直接决定了它的物理特性。目前我们在光纤里使用的光,中心波长主要分为850nm、1310nm和1550nm(nm就是纳米)。 其中,850nm主要用于多模,1310nm和1550nm主要用于单模。 关于单模和多模,以前小枣君介绍光纤的时候详细说过。 对于单模和多模,裸模块如果没有标识的话,很容易混淆。 所以,一般厂家会在拉环的颜色上进行区分: 蓝色和黄色 这里我们顺便提一下CWDM和DWDM,大家应该也经常看到。 WDM,就是Wavelength Division Multiplexing(波分复用)。简单来说,就是把不同波长的光信号复用到同一根光纤中进行传输。 关于波分复用和频分复用 其实,波分复用就是一种频分复用。波长×频率=光速(固定值),所以按波长分其实就是按频率分。而光通信里面,人们习惯按波长命名。 DWDM,是密集型WDM,Dense WDM。CWDM,就是稀疏型WDM,Coarse WDM。看名字就应该明白,D-WDM里面波长间隔更小。 WDM的优点就是容量大,而且它可以远距离传输。 顺便说一下BiDi,这个概念现在也频繁被提及。 BiDi(BiDirectional)就是单纤双向,一根光纤,双向收发。工作原理如下图所示,其实就是加了一个滤波器,发送和接收的波长不同,可以实现同时收发。 BiDi单纤双向光模块 光模块的基本指标 光模块的基本指标主要包括以下几个: 输出光功率 输出光功率指光模块发送端光源的输出光功率。可以理解为光的强度,单位为W或mW或dBm。其中W或mW为线性单位,dBm为对数单位。在通信中,我们通常使用dBm来表示光功率。 光功率衰减一半,降低3dB,0dBm的光功率对应1mW。   接收灵敏度最大值 接收灵敏度指的是在一定速率、误码率情况下光模块的最小接收光功率,单位:dBm。 一般情况下,速率越高接收灵敏度越差,即最小接收光功率越大,对于光模块接收端器件的要求也越高。 消光比 消光比是用于衡量光模块质量的重要参数之一。 它是指全调制条件下信号平均光功率与空号平均光功率比值的最小值,表示0、1信号的区别能力。光模块中影响消光比的两个因素:偏置电流(bias)与调制电流(Mod),姑且看成ER=Bias/Mod。 消光比的值并非越大光模块越好,而是消光比满足802.3标准的光模块才好。 光饱和度 又称饱和光功率,指的是在一定的传输速率下,维持一定的误码率(10-10~10-12)时的最大输入光功率,单位:dBm。 需要注意的是,光探测器在强光照射下会出现光电流饱和现象,当出现此现象后,探测器需要一定的时间恢复,此时接收灵敏度下降,接收到的信号有可能出现误判而造成误码现象,而且还非常容易损坏接收端探测器,在使用操作中应尽量避免超出其饱和光功率。 光模块的产业链 最后我们简单说一下光模块的产业链。 目前光模块的市场很火,主要原因前面说过了,因为5G和数据中心。 光模块产业链 整个5G网络建设,最花钱的地方有两个,一个是基站,还有一个就是光承载网。光承载网里面,光纤的水份不多,但是光模块比较让人头大。 光模块里面,最贵的是芯片。激光器和光探测器里面的芯片,占了一半以上的成本。 而芯片这块,目前的现状是:国外厂商在高端芯片上占据优势,国内厂商在中低端芯片占有优势。但国内厂商在不断向高端市场进行突破。高端芯片的利润率高于低端,这个是显然的。 从整体上来看,中国光通信企业有超过1000家,但利润率都非常低。而且,在产业链格局上,面对设备商(华为、中兴),光通信企业也比较“卑微”,没有什么议价能力。 行业竞争激烈,新产品、高端产品,利润较多,但时间一长,利润就会缩水。 反正大概就是这么个情况。 关于产业链的具体情况,因为5G的原因,现在券商们非常关注,也输出了很多的相关报告,大家可以自行搜索阅读一下。 好啦,以上就是今天文章的所有内容。感谢大家的耐心观看,我们下期再见! 参考文献: 1、《光模块行业深度报告》,德邦证券 2、《5G承载光模块白皮书》,IMT2020推进组 3、《对于100G光模块,你了解多少》,专说光通信 4、《产业图解:5G(光模块)》,佚名 大年初一,武汉加油! 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 「指南」Kubernetes Deployment 终极
    来源 / 译者 | 伪架构师 原文作者 | Jér?me Petazzoni 要把容器化的应用部署起来?在 Kubernetes 中部署容器化应用,总要涉及到Deployment,这里有这个对象的所有内容。 我们最早学会的 Kubernetes 命令之一就是 kubectl run。具备 Docker 经验的用户,不免会用 docker run 命令和这个命令进行对比,结论可能是:运行容器就是这么简单。 我们来看看,在运行一个基本的 kubectl run 命令的时候,都发生了些什么: $kubectlrunweb--image=nginxdeployment.apps/webcreated 集群中创建了什么? $kubectlgetallNAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEpod/web-65899c769f-dhtdx1/1Running011sNAMETYPECLUSTER-IPEXTERNAL-IPPORT(S)AGEservice/kubernetesClusterIP10.96.0.1443/TCP46sNAMEDESIREDCURRENTUP-TO-DATEAVAILABLEAGEdeployment.apps/web111111sNAMEDESIREDCURRENTREADYAGEreplicaset.apps/web-65899c769f11111s 我们并没有看到容器,而是一组未知对象: Deployment:webReplicaSet:web-65899c769fPod:web-65899c769f-dhtdx 此处的 kubernetes 服务可以忽略,它在我们运行命令之前就已经存在了。 我只想要个容器!为什么看到了三个不同的对象? 简单说来,这些 Kubernetes 对象能在不停服务的情况下,为应用提供渐进式部署、回滚以及伸缩的支持。 初次见面难免会好奇:究竟是怎么回事?在了解这些问题之后,就会理解每个对象的角色和存在价值了。 持续集成提升了对代码的信心。要把这种信心扩展到发布流程之中,部署操作就需要更多保障。 容器和 Pod 在 Kubernetes 中,一个 Deployment 的最小单元不是容器,而是 Pod。Pod 是一组容器(当然这一组也可以只有一个),它们运行在同一台服务器中,并共享一些资源。 例如 Pod 中的容器能够通过 localhost 互相通信。在网络视角中,这些容器中的所有进程都是本地的。 但是我们永远无法创建独立的容器:最相近的操作也只能是创建一个仅包含单一容器的一个 Pod。 我们想让 Kubernetes 创建 NGINX,完整的台词是:“我要一个 Pod,其中只包含一个容器,这个容器运行的是 nginx 镜像”。 #pod-nginx.yml#Createitwith:#kubectlapply-fpod-nginx.ymlapiVersion:v1kind:Podmetadata:name:webspec:containers:-image:nginxname:nginxports:-containerPort:80name:http 这就只有一个 Pod,那 ReplicaSet 和 Deployment 是怎么回事? 指令和声明 Kubernetes 是一个声明式系统(和指令式系统相对),这就意味着我们无法给它发出命令。我们不能说:“运行这个容器”。我们能做的只能是——描述我们需要的东西,然后等 Kubernetes 根据现有内容,同步为预期内容。 打个比方,我们可以说:“我要一个 40 英尺高的有黄色门的蓝色容器”,Kubernetes 会为我们查找这种容器,如果找不到,就会创建一个;如果已经有了,但它是绿色红门的,Kubernetes 就会帮我们上色;如果已经有了完全符合要求的容器,因为现有内容和预期内容一致,所以 Kubernetes 什么都不会做。回到软件容器的话题,我们可以说:“我想要一个名字叫 web 的 Pod,其中应该有单独的容器,运行的是 nginx 镜像”。 如果这个 Pod 不存在,Kubernetes 会创建出来。如果符合我们要求的 Pod 已经存在,Kubernetes 无需进行任何动作。 基于这种思路,怎样对 web 应用进行伸缩,来满足多容器或 Pod 的运行需要呢? ReplicaSet 简化了 Pod 的伸缩过程 如果我们只有一个 Pod,我们想要更多的同样的 Pod,我们可能会给 Kubernetes 提出这样的要求:“我们需要一个叫做 web2 的 Pod,具体要求是:…”,然后重复之前的 Pod 规范。想要多少 Pod,就重复执行多少次。 这明显很不方便,我们要自己跟踪所有的 Pod,确保它们都同步了正确的状态,并符合特定的规范。 Kubernetes 提供了高级一些的抽象来简化这个过程:ReplicaSet。ReplicaSet 的对象结构和 Pod 很相似,只不过它还有个副本数量的字段,用于描述我们所需要的符合规范的 Pod 数量。 有了 ReplicaSet,我们就可以告诉 Kubernetes:“我需要一个叫做 web 的 ReplicaSet,其中包含 3 个 Pod,这些 Pod 符合如下规范:……”,Kubernetes 会根据这个指令来确认,是不是刚好有三个符合规范的 Pod。如果我们从头开始,就会创建这 3 个 Pod。如果已经有了 3 个 Pod,什么事都不会发生——我们的要求和现状一致。 #pod-replicas.ymlapiVersion:apps/v1kind:ReplicaSetmetadata:name:web-replicaslabels:app:webtier:frontendspec:replicas:3selector:matchLabels:tier:frontendtemplate:metadata:labels:app:webtier:frontendspec:containers:-name:nginximage:nginxports:-containerPort:80ReplicaSet 的伸缩和高可用 我们可以修改现存 ReplicaSet 的副本数量,以此来完成伸缩。Kubernetes 会根据伸缩指令来创建或删除 Pod,让 Pod 数量符合要求。 高可用方面,因为 Kubernetes 会持续的对集群进行监控,确保无论什么情况下都保有指定数量的运行实例。 如果节点当机,恰好其中有一个 web 所属的 Pod,Kubernetes 会另外创建一个 Pod 来替换它。如果节点没有当机,不过是有一段时间无法联系或者没有响应,那么它再次恢复可用之后,就会多出一个 Pod,Kubernetes 会中止一个 Pod 来保证数量符合要求。 修改 Pod 定义会发生什么 修改 Pod 定义并不罕见。比如我们经常会希望把容器镜像替换为新版本。 记住:ReplicaSet 的使命是,“确保有 N 个符合规范的 Pod。”如果我们修改了定义,会发生什么呢——突然就没有符合新规范的 Pod 了。 写到这里,我们已经知道了声明式系统的工作方式:Kubernetes 会立刻创建 N 个符合新规范的 Pod。旧的 Pod 会一致存在,直到我们手工清理。 如果能用 CI/CD 对这些过期 Pod 做一个自动清理可能不错;如果新 Pod 的创建能用更优雅的方式也会更好。 Deployment 驱动的 ReplicaSet 前面说的需要就是 Deployment 的职责。粗看上去,Deployment 的规范和 ReplicaSet 很像:其中包含了 Pod 规范,以及副本数量。(还有一些后面会讨论的参数) #deployment-nginx.ymlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:webspec:selector:matchLabels:app:nginxreplicas:3template:metadata:labels:app:nginxspec:containers:-name:nginximage:nginx:1.7.9ports:-containerPort:80 Deployment 并不会直接负责 Pod 的创建和删除。它会把这些工作委托给一个或多个 ReplicaSet。 在我们创建 Deployment 的时候,它会用自己的 Pod 规范创建一个 ReplicaSet。 当更新一个 Deployment 并修改副本数量时,它会把更新内容传递给下游的 ReplicaSet。 当配置发生了变化 需要更新 Pod 规范的时候,事情就有意思了。例如我们可能需要使用新版本的镜像(因为我们发布了新的版本),或者修改应用的参数(通过命令行参数、环境变量或者配置文件)。 在我们更新 Pod 规范时,Deployment 会用新的 Pod 规范创建新的 ReplicaSet。新的 ReplicaSet 的初始实例数量是 0。接下来 ReplicaSet 的实例数量会逐步提升,同时逐渐减少另一个 ReplicaSet 的尺寸。 可以想象一下,面前有个混音台,我们要让新的 ReplicaSet 淡入,同时把旧的那个淡出。 整个过程之中,请求被发送给新旧两个 ReplicaSet,用户不会感觉服务中断。全景大致如此,其中还有很多小细节,让整个过程更加健壮。 损坏的 Deployment 以及就绪检测 如果我们推出了一个故障版本,因为 Kubernetes 会持续把旧 Pod 替换成新的(故障)版本,它可能会让整个应用坏掉(逐个 Pod)。 除非我们用上了就绪检测。 就绪检测是在容器规范中加入的一个测试过程。他是一个二进制测试,结果只有两个“能行”或者“不行”,这个测试会以指定的间隔被执行(缺省情况下是每 10 秒)。 Kubernetes 支持三种方式的就绪检测: 在容器内运行一个命令;向容器发出一个 HTTP(S) 请求;向容器发起一个 TCP 连接。 Kubernetes 会通过测试结果来了解容器及其所处 Pod 是否准备就绪可以接受流量。在我们推出新版本时,Kubernetes 会等到新 Pod 测试得到“就绪”结果之后,才会进入下一步。 如果一个 Pod 因为就绪检测持续失败,永远无法进入就绪状态,Kubernetes 也不会进入下一步。部署过程会停止,应用会继续使用老版本运行,直到我们解决了问题。 如果没有就绪检测,那么这个容器成功启动后就会被当成是就绪状态。所以最好能使用就绪检测来保障业务。 使用 Rollback 来从故障版本中快速恢复 在滚动更新过程中或之后的任何时间,我们都可以告诉 Kubernetes:“我改主意了,请回到这个 Deployment 的前一个版本。”,这个操作会切换新旧 ReplicaSet 的地位。在这个点开始,会提高旧版 ReplicaSet 的实例数量到指定数值,同时降低新版的的实例数量。 一般来说,并不限于新旧两个 ReplicaSet。归根结底,有一个 ReplicaSet 被视为“最新”版本,我们可以将这个版本作为目标 ReplicaSet,所谓目标,就是我们希望运行的,也是 Kubernetes 会逐步拉起的一个版本。同时也可以有任意多个其它版本的 ReplicaSet,对应旧版本。 例如我们在运行 10 个副本的版本 1 应用,然后开始推出版本 2。在某个时间点,我们可能有了 7 个版本 1、3 个版本 2 的 Pod 正在运行。如果我们不想等版本 2 完全推出,决定推出版本 3。在版本 3 部署的时候,我们又想回到版本 1。整个过程,Kubernetes 都会根据需要对各个版本的 ReplicaSet 中的副本数量进行调整。 MaxSurge 和 MaxUnavailable Kubernetes 不一定是一次更新一个 Pod 的。之前我们提到 Deployment 还有一些额外的参数,这些参数中包括了 MaxSurge 和 MaxUnavailable,这两个参数决定了更新过程的速度。 试想一下,推出新版本过程中的两个策略: 我们可能对应用的可用性非常谨慎,因此决定在关闭旧版本 Pod 之前,首先要启动新 Pod。只有新 Pod 启动、运行并就绪之后,才终结旧 Pod。上这个假设中有个隐含条件就是我们的集群中是有剩余资源的。然而如果我们的集群已经满载,无法负担多余 Pod 的消耗,那么我们自然是希望首先关掉旧的,然后才启动新的。 MaxSurge 指出了我们在滚动更新时,可以有多少个额外的 Pod;而 MaxUnavailable 则代表在滚动更新时,我们可以忍受多少个 Pod 无法提供服务。这两个参数可以是 Pod 数量,也可以是 Deployment 的实例数量百分比;两个参数都可以设置为 0(但是不能同时为 0)。 接下来看看这两个参数的常见取值,以及背后的意图。 MaxUnavailable 设置为 0 意味着:“在新 Pod 启动并就绪之前,不要关闭任何旧 Pod”。 MaxSurge 设置为 100% 的意思是:“立即启动所有新 Pod”,也就是说我们有足够的资源,我们希望尽快完成更新。 这两个参数的却升值都是 25%,如果我们更新一个 100 Pod 的 Deployment,会立刻创建 25 个新 Old,同时会关闭 25 个旧 Pod。每次有 Pod 启动就绪,就可以关闭旧 Pod。每次有旧 Pod 完成关闭过程(释放资源),就可以创建另一个新 Pod 了。 演示时间 可以很方便的观察这些参数的作用。我们不需要编写自己的 YAML、定义就绪检测等东西。 我们需要做的事情只是,使用一个无效的镜像,例如一个不存在的镜像。这个容器永远无法启动,Kubernetes 也永远无法把它标记为就绪。 如果你有个 Kubernewtes 集群(Minikube 或者 Docker 桌面版的单结点集群都可以),可以在不同终端运行下面的命令,来看看发生了什么: kubectlgetpods-wkubectlgetreplicasets-wkubectlgetdeployments-wkubectlgetevents-w 然后用下面的命令来创建、伸缩以及更新一个 Deployment: kubectlrundeploymentweb--image=nginxkubectlscaledeploymentweb--replicas=10kubectlsetimagedeploymentwebnginx=that-image-does-not-exist 会看到部署过程停顿了,但是还有 80% 的应用容量是可用的。 如果我们运行 kubectl rollout undo deployment web,Kubernetes 就会回滚到使用 nginx 镜像的旧版本。 理解选择器和标签 前面我们说过,ReplicaSet 的任务是确保有 N 个符合规范的 Pod。这其实并不完全。实际上 ReplicaSet 并不关心 Pod 的规范,它关心的只是标签。 换句话说,不论 Pod 运行的是 nginx 还是 redis 还是什么别的什么东西;所有的关注点都是,它们要有正确的标签。前面的例子中,标签大概是 run=web 以及 pod-template-hash=xxxyyyzzz 的形式。 ReplicaSet 包含了一个 selector 成员,内容是一个逻辑表达式,功能和 SQL 中的 SELECT 类似,用来选择符合要求的 Pod。ReplicaSet 保证 Pod 的数量正确,如有必要,就会新建或者删除 Pod,但是不会修改已经存在的 Pod。 这样会有个设想:可能可以手工创建带有这些标签的 Pod ,但是却用的不同镜像(或者不同配置),就能骗过 ReplicaSet 了。 粗看上去,这可能是个很大的潜在问题。但实际上,我们很难恰巧选择了正确的标签,这是因为标签中包含了根据 Pod 规范运算得出的哈希值。 Service 负载均衡 选择器还用在 Service 上,这个对象负责 Kubernetes 的内外部的负载均衡。我们可以给 web 创建一个 Service: kubectlexposedeploymentweb--port=80 这个服务会有它自己的内部 IP 地址(ClusterIP),连接到这个地址的 80 端口会被负载均衡到这个 Deployment 所有 Pod 之中。 事实上这个连接的负载均衡范围是所有符合 Service 标签选择器的 Pod 中,例如这里对应的是 run=web。 在我们编辑 Deployment 并触发滚动时,就会创建新的 ReplicaSet。这个 ReplicaSet 会创建 Pod,新 Pod 标签会包含 run=web,所以这些 Pod 就会自动的接到流量。 这表明在滚动更新时,Deployment 不需要因为 Pod 的的启动停止,而去重新配置或者通知负载均衡器。负载均衡器通过 selector 自动的完成任务。 如果你好奇就绪检测的内幕:Pod 只有在所有成员容器都通过就绪检测之后才会作为有效的 Endpoint被加入服务。换句话说,Pod 只有准备就绪之后才会开始接收流量。 Kubernetes 部署的高级策略 有些事后我们希望在推出新版本时候还有更多的控制。 两个知名流行技术是蓝绿部署以及金丝雀部署。 Kubernetes 中的蓝绿部署 在蓝绿部署中,我们希望立即把所有流量从旧版本切换到新版本,而不是象之前说的渐进切换。提出这种要求可能有几个原因: 我们不想混合新旧请求,希望能够尽可能清晰的从旧版本切换到新版本;我们正在更新多个组件(例如 Web 前端和 API 后端),不想新版本前端和旧版后端发生联系;如果出现问题,我们希望有能力尽快回滚,无需等旧版本容器重启。 在 Kubernetes 中,可以用创建多个 Deployment 的方式来完成蓝绿部署,通过对 Service 的 Selector 字段的控制来进行切换。 下面的命令会创建两个 Deployment:blue 和 green,分别使用 nginx 和 httpd 镜像: kubectlcreatedeploymentblue--image=nginxkubectlcreatedeploymentgreen--image=httpd 接下来我们创建一个 Service,起初不会发送任何流量: kubectlcreateserviceclusteripweb--tcp=80 然后我们更新 web 服务的选择器:kubectl edit service web。这个命令会从 Kunernetes API 中抓取服务对象的定义,在文本编辑器中打开。在其中查找: selector:app:web 把其中的 web 替换成 blue 或者 green 或者别的什么。保存并退出。kubectl 会把更新的定义推送给 Kubernetes API,然后 web 服务现在就会向特定的 Deployment 发送流量了。 可以用 kubectl get svc web 命令获取服务的地址,并使用 curl 进行访问。我们用文本编辑器作出的变更,也可以完全使用命令行来完成,例如 kubectl patch 命令: kubectlpatchserviceweb-p'{"spec":{"selector":{"app":"green"}}}' 蓝绿部署的好处是,流量切换几乎是立刻完成的,推出和回滚都可以很方便的通过更新 Serevice 定义来完成。 用 Kubernetes 完成金丝雀部署 有时我们不想让测试版本影响所有用户,即使是短时间也不行。所以我们可以部分推出新版本。例如我们部署新旧两组实例,1% 的流量发送给新版本。 接下来我们在新旧版本的监控数据中进行观察。如果情况允许,就可以向前推进;如果延迟、错误率或者其它什么东西看起来有问题,就回滚到旧版本。 由于 Kubernetes 的标签和选择器的机制,可以很简单的实现这种策略。 前面的例子中,我们修改了服务的选择器,接下来我们修改一下 Pod 标签。 例如设置服务的选择器,让它选择带有 status=enabled 的 Pod,然后给特定的 Pod 打上标签: kubectllabelpodfronted-aabbccdd-xyzstatus=enabled 也可以一次打上多个标签: kubectllabelpods-lapp=blue,version=v1.5status=enabled 删除标签同样简单: kubectllabelpods-lapp=blue,version=v1.4status-结论 我们看到了一些用于安全部署的技术,其中的一些能够很方便的降低因部署造成的停机时间,这让我们可以在不担心影响用户的情况下提高部署频度。 有些技术给我们系上安全带,阻止问题版本影响服务。还有些别的服务让我们感觉安心。有点像主机游戏中的保存按钮——在尝试困难操作之前,我们知道如果出了问题,我们还可以回到从前。 Kubernetes 让开发和运维团队能够使用这些技术来提高部署的安全性。如果部署的危险系数降低,那么就可以更频繁地、渐进地进行部署,并可以更方便的观察变更的后果。 这一切都会让我们的新特性和修复特性能够更快面世,让我们的应用有更好的可用性。这也是实现容器化和持续交付的重要基础。 大年初一,武汉加油! 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 2020年,5G手机芯片到底买谁家呢?
    作者 | 小枣君 来源 | 鲜枣课堂(ID:xzclasscom) 最近的这半年来,围绕5G手机的纷争就没有停止过。 最开始的时候,互相争“谁是第一款5G芯片(手机)”。后来,开始争“NSA是不是假5G”。再后来,又争“集成基带和外挂基带”。 这两天,新的争吵又开始了。这次的焦点,是N79频段。 对于不太懂技术的普通用户来说,这些无休止的争吵实在是让人懵圈——不就是买个5G手机么?怎么就这么麻烦呢? 其实,说来说去,这些争吵都是因为5G芯片技术还不够成熟造成的。或者说,这些都是5G手机起步早期的正常现象。 5G手机和现在4G手机最大的区别,就在于网络能力。而手机的网络能力,主要是由基带芯片决定的。 基带芯片,就有点像手机的“网卡”和“猫(调制解调器)”。而SoC主芯片,有点像电脑的CPU处理器。 目前有能力制造5G基带芯片的厂家,只有5家,分别是:高通、华为、联发科、三星、紫光展锐。以前还有个英特尔,后来它放弃不玩了。 最开始推出第一个5G基带芯片的,是老牌巨头高通。 高通在2016年10月,就发布了X50 5G基带芯片。那时候,全球5G标准都还没制定好。 因为推出时间确实太早,所以X50的性能和功能都比较弱,主要用于一些测试或验证场景。没有哪个手机厂商真的敢拿这款基带去批量生产5G商用手机。 到了2018年2月,华为在巴塞罗那MWC世界移动大会上,发布了自己的第一款5G基带——巴龙5G01(Balong 5G01)。华为称之为全球第一款符合3GPP 5G协议标准(R15)的5G基带。 巴龙Balong 5G01 不过,这款5G01基带,技术也还不够成熟,没办法用在手机上,只能用在5G CPE上。 CPE:把5G信号转成Wi-Fi信号的小设备。 紧接着,联发科(MediaTek)、三星和英特尔,陆续在2018年发布了自己的5G基带芯片(但没商用)。 我们姑且把这些5G基带叫做第一代5G基带吧。 数据仅供参考(部分是PPT芯片,你懂的) 这一批芯片还有一个共同特点,那就是—— 它们都是通过“外挂方式”搭配SoC芯片进行工作的。 也就是说,基带并没有被集成到SoC芯片里面,而是独立在SoC之外。 集成VS外挂,当然是集成更好。集成基带在功耗控制和信号稳定性上明显要优于外挂基带。 “外挂”,相当于这样 可是没办法,当时的技术不成熟,只能外挂。 总而言之,2018年,5G手机基本处于无“芯”可用的状态,市面上也没有商用发布的5G手机。 到了2019年,情况不同了。随着5G标准的确定,各个厂商5G基带技术不断成熟,开始有了第二代5G基带。 首先有动作的,是华为。 华为在2019年1月,发布了巴龙5000(Balong5000)这款全新的5G基带。支持SA和NSA,采用7nm工艺,支持多模。 综合来说,小枣君个人认为,这是第一款达到购买门槛的5G基带。 紧接着,高通在2月份,发布了X55基带,也同时支持SA/NSA,也是7nm,也支持多模。 从纸面数据上来说,X55的指标是强于Balong5000的。 不过,华为的动作更快。 2019年7月,就在高通X55还停留在口头宣传上的时候,华为采用“麒麟980+巴龙5000”的方案,发布了自己的第一款5G手机——Mate20 X 5G。 这也是国内第一款获得入网许可证的5G手机。 因为高通的X55要等到2020年一季度才能批量出货,所以,当时包括小米、中兴、VIVO在内的一众手机厂商,只能使用外挂X50基带的高通SoC芯片,发布自家5G旗舰。 凭良心说,只看5G通信能力的话,这差距是非常明显的。 不过,当时很多人说仅支持NSA的手机是“假5G”手机。这显然是不对的。NSA和SA都是5G。在SA独立组网还没有商用的前提下,仅支持NSA也是够用的。 *综合目前的消息来看,国内的SA独立组网,将会在2020年年底前逐步商用。 2019年9月,华为又发布了麒麟990 5G SoC芯片,采用7nm EUV工艺,更加拉开了差距。 所以,在2019年中后期的很长一段时间内,华为5G手机大卖特卖,销量一骑绝尘。 9月4日,三星发布了自家的5G SoC,Exynos 980(猎户座980),采用8nm工艺。 一个月后,三星又发布了Exynos 990(猎户座990)。相比于Exynos 980集成5G基带,Exynos 990反而是外挂的5G基带(Exynos Modem 5123),令人费解。 正当大家觉得失衡的局面要持续到X55上市时,一匹黑马杀出来了,那就是我们的发哥——联发科。 11月26日,联发科发布了自家的5G SoC芯片——天玑1000,纸面参数和性能跑分都全面领先,顿时炸开了锅。 12月5日,姗姗来迟的高通终于发布了自家的新5G SoC芯片,分别是骁龙765和骁龙865。 谁也没想到,高通作为国内各大手机厂商(华为除外)的主要芯片供应商,大家都在“等米下锅”的情况下,它的旗舰865,竟然还是个外挂基带。。。(骁龙765是集成基带,集成了X52,支持5G,但是整体性能弱于865,定位中端。) 顿时,市场上下一片哗然。 我们把这几家厂商的SoC芯片放在一起比较一下吧: 纸面数据,仅供参考 考虑到三星猎户座990距离我们较为遥远,所以,实际上现在就是华为、联发科、高通三家在激烈竞争。 从工艺来看,7nm EUV(极紫外光刻,Extreme Ultra-violet),比传统工艺要强一些。 从组网支持来看,NSA和SA,大家都同时支持了,没什么好说的。 最主要的区别,就在于基带是否外挂,是否支持毫米波,以及谁的连接速度更快了。 基带外挂 关于这个问题,虽然前面我们说集成肯定比外挂好。但是这里的情况有点特殊: 华为之所以集成了5G基带,并不代表他完全强于高通。有一部分原因,是因为华为麒麟990采用的是去年ARM的A76架构(其它几家是今年5月ARM发布的A77架构)。A77集成5G基带难度更大。 而且,华为集成5G基带,也牺牲了一部分的性能。这就是上面表格中,华为连接速率指标明显不如其它三家的原因之一。 换言之,以目前的技术,想要做到性能、功耗、集成度的完美平衡,非常非常难。 发哥这一点很牛。联发科的天玑1000,既采用了A77架构,又做到了基带集成,整体性能不输对手,非常出乎意料。 毫米波 高通骁龙865不支持集成,据说有一部分原因,是因为毫米波(支持毫米波之后,功耗和体积增加,就没办法集成了)。 什么是毫米波? 5G信号是工作在5G频段上的。3GPP标准组织对5G频段有明确的定义。分为两类,一类是6GHz以下的,我们俗称Sub-6频段。另一类是24GHz以上的,俗称毫米波频段。 高通的SoC芯片,为什么要支持毫米波频段呢? 因为他要兼顾美国市场。美国运营商AT&T,在使用毫米波频段。 事实上,全球使用毫米波的运营商寥寥无几,支持毫米波的意义并不是很大。 连接速度 最后就是看连接速度。 抛开毫米波,我们只看Sub-6的速度。天玑1000比其它两家快了一倍。 这个地方也是有原因的。因为天玑采用了双载波聚合技术,将两个100MHz的频率带宽聚合成200MHz来用,实现了速率的翻倍。 值得一提的是,这个100MHz+100MHz,简直就是为联通电信5G共享共建量身定制的。他们俩在3.5GHz刚好各有100MHz的频段资源。 以上,就是各家5G SoC芯片网络支持能力的大致对比情况。 如果让小枣君根据纸面数据评判的话,仅看网络能力,天玑确实是最好的。华为麒麟990最早推出,抢了先手,但性能确实不如后出的。 纸面归纸面,真正的实力还是要看实战。联发科天玑1000和高通骁龙865手机还没有经过市场的考验,我们先密切观望,等过一段时间之后,再来评判各家的表现。 最后,我们再来说说N79这个事情。 前面我说了,5G有很多个频段。Sub-6GHz的频段,如下所示: N79,就是4400-5000MHz。 下面这个,是国内运营商5G频段分布: 很清楚了,联通或电信用户,无需理会N79,因为用不到。 那移动用户是不是一定要买支持N79频段的5G手机呢? 答案是:目前移动还没有用N79,不过,2020年下半年或者明年,移动会用。 站在普通消费者的角度,如果我是移动用户(或打算携号转网到移动),我当然会倾向购买支持N79频段的5G手机,一步到位啊。 这么一看的话,华为又占了优势: 是吧?搞来搞去,三家就是各有千秋。 好啦,聊了那么多,也该结束了。 关于购买5G手机的建议,我还是那句老话——5G芯片技术还不成熟,未来这段时间,5G手机还会有很大的变化。5G手机的价格也会有很大的波动。如果手上4G手机还能用,那就再等等,没必要现在买5G手机。如果你不愿意久等,那么,至少等到3-4月份,天玑1000和骁龙865上市并经过第一波用户验证,再根据口碑,对比一下麒麟990,三选一进行购买。 希望我的建议对大家有所帮助,谢谢! (温馨提示:本文仅从5G网络能力角度进行分析,不构成购买建议。) 大年初一,武汉加油! 原文章作者:CSDN云计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 云计算来袭,速度快的超乎你想象
    随着科技越来越先进,我们人类越来越走在文明发展的前列,依托于互联网的存在,推出了云计算这个强大的功能。其实,云计算的出现并不是偶然的,而是社会的必然现象。自从云计算出现以来,就向人类展现了无比强大的力量,它拉近了我们人类与科技的无形界限。因为技术的存在,神奇的计算工具被隐藏在未知的领域,只有很少人能够窥探,但是,当计算技术的资源从数据中心转移到云计算来后,某些所谓的高墙就被推翻了。在这个全新的领域之中,社会上的每个人都可以使用这些计算工具,用来服务我们的日常生活。可以说,大数据、人工智能、AI技术、商业开发、生活娱乐无处不在。 ?云计算为何有能改变世界的强大力量?人们对此会有所考虑,但有些是需要我们去了解和探索的,若有可能,某些网上朋友还可以抢占先机,在云计算领域创造属于自己的神话。云计算刚开始面世时,还很少有人知道,并且不被人认同,当云计算出现在纽约市举办的技术贸易展中,那时候就有各公司的销售进行云计算的宣传和推销工作,但意料被人所熟知的情况并没有出现,反而有很多质疑的声音存在。经过几年的变化,云计算的力量以摧枯拉朽之势,颠覆了市场总值占上亿的IT产业,并深刻的影响了人们的日常生活。 ?云计算有何吸引人们探索的魅力?主要是其拥有无限可以扩展的可能性。作为一名使用的用户,只需要轻轻的点击鼠标,就能在云计算的资料供应商那里,获得自己想要的东西。为人所广泛熟知的谷歌公司,就是很好的一个例子。为了公司的可持续发展,互联网上的东西让用户更有新意,谷歌公司以精准的眼光,盯上了云计算。它先是以铁血手腕收购了无代码移动构建平台,这个平台的优点是可以自动从电脑表格和数据库中提取资料,并自动生成手机上的报告等,让用户随时随地掌握各类信息,工作更加方便快捷。 ?当网民在提到谷歌时,总会不由自主的想到谷歌云。就是把收购的数据融合在这一产品之中,这一开发工具放在谷歌云的工具箱,就这一产品的出现,提高了使用谷歌的用户,也让高达上百万的用户有了无关代码的开发工具,省了很多头脑风暴。 有很多有远见的大佬,率先抢夺了这个云计算的市场,在云计算的世界中,展开的激烈的争夺和厮杀。当然,无代码的开发也需要慢慢的完善,能够让更多有需要的用户享受到这一资源。而持续关注云计算的广大网友和用户,只需要耐心等待即可。 原文章作者:云计算视界,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • “培养“一个云计算上市公司需要多少钱
    摘要: UCloud已经作为“云计算第一股”在上交所鸣锣上市了,但资本市场,对于云计算的投入产出比,真有一个清晰地概念吗? UCloud已经作为“云计算第一股”在上交所鸣锣上市了,但资本市场,对于云计算的投入产出比,真有一个清晰地概念吗? 前期重资产、高投入是云计算业务的一大特点。在前期高投入之后,云计算行业的盈利方式其实是降低后期的边际成本。从高投入到降低边际成本获利,国际云服务巨头AWS用了7年,国内云计算份额第一的阿里云,成立近10年,2018年也仍在亏损;已经融资60亿人民币的金山云,2019年上半年亏损4.63亿元,同比扩大29.2%。 所以云服务商,特别是对于创业云服务商来讲,在高投入与盈利之间如何取得平衡,是一件需要仔细斟酌的事。 云计算追求的是规模经济,但这一天不会来太早 一般来讲,云计算企业的每轮融资,少则近亿,多则数10亿,一家创业公司从A轮到D轮、E轮,要烧掉20亿~60亿元不等。钛媒体根据公开数据计算,UCloud加上本次上市的19.44亿元的筹资额,至今已获得将近35亿元的融资;2018年完成10亿元Pre-IPO融资的华云,总融资额也在35亿元左右;正在筹备在美国独立上市的金山云,有明确金额的融资已经达到了8.9亿美元,按照现在的汇率,约等于61.43亿元人民币。 图片来源@中国信息通信研究院《云计算发展白皮书(2018)》 “我们计算过,大概亏两三个亿,可以换回来十几亿的收入,但这个收入不是良性的。“在鸣锣上市之后,UCloud COO华琨接受了媒体采访。 他对钛媒体坦言,云计算行业还在高速的发展,离成熟期还很远。 “需要保持一个比较高速的增长,但是我们不希望这个增长是一个低质量的。” 华琨所说的低质量包含三个方面:收入结构下降、产品结构下降、用户黏性下降,他认为这是不可持续的发展方式。 UCloud财务数据(2016-2019年上半年) 根据UCloud此前发布的招股书,由于产品降价、固定资产(新老服务器更迭)成本上升、下游互联网行业增幅放缓等等。UCloud 2019年上半年的净利润相较2018年上半年大幅下降84.31%,2019 年上半年毛利率较2018年下降 了9.44 个百分点。这与华琨期望的UCloud的增长形势其实是相反的。 毛利率高低体现了一个企业的产品是否具有足够高的含金量,比如用户粘性提高和产品技术含量提高都会促使毛利率的提升。 “AWS是一个很好的例子,它体现了边际成本的下降。”在华琨看来,AWS的用户粘性与用户数的增长都是UCloud 应该学习的,这也是UCloud 今后的发展方向:对资源高投入是必须的,但是需要通过提升产品的技术含量与用户粘性来降低边际成本,提高毛利率,从而推动云计算产品下降。 与一些云计算公司为了拓展规模、占领市场,愿意忍受长期亏损不同,还有一部分云计算服务商在创业初期就实现了盈利,例如成立2013年的青云QingCloud,在2016年就实现了千万级人民币的盈利规模。 公有云服务商比格云CEO诸葛辉此前也告诉钛媒体,能够提前实现盈利无论是对用户还是对员工都是一件好事:“比格云尊重自己赚到的每一分钱,也会有效地去花钱,其中‘花钱’也包括不定期做的一些产品降价的活动。一家公司在规模不大的时候就能够实现盈利,恰巧说明这家公司是一家良性经营的公司。” 不同的因素促成下,大家都做出了自己的选择。 基础设施的高投入是一个成熟云计算服务商的标配 值得注意的是,与去年4月份UCloud发布的招股书(申报稿)拟定的筹资金额从47.48亿元,调整为19.44亿元。 UCloud去年4月份发布的招股书申报稿 UCloud今年1月中旬发布的最新版招股书 UCloud COO华琨向钛媒体回应称,筹资额度缩减的很大部分原因在于科创板再融资的开放。 钛媒体从证监会11月8日发布的《科创板上市公司证券发行注册管理办法(试行)》(征求意见稿)(即《科创板再融资办法》)中了解到,在此之后,上交所可以根据市场发展需要,制定上市公司最近12个月内申请融资额不超过人民币3亿元且不超过最近一年末净资产20%的非公开发行股票的业务规则,并报证监会批准。 所以在UCloud看来,他们不必一次稀释掉太多股份,在《科创板再融资办法》的支持下,UCloud 完全可以在今后的某一个合适时间,选择再融资,这将有利于公司的现阶段经营。 UCloud未来5年四个项目的资金使用规划 但融资规模的调整也意味着UCloud对新项目的投资金额也必须随之调整。 从上图我们可以看到,UCloud此次募集的资金基本用于了四年内基础设施的建设,其中总投资最高的是内蒙古乌兰察布数据中心,本次筹资额的39.50%将用于支撑该项目,在该项目进行的第五年,出现了明显的资金不足。不排除UCloud在第四年,根据数据中心投产运营情况进行新一轮融资。 像阿里张北数据中心、腾讯贵州七星数据中心、百度阳泉数据中心一样,每一个云计算服务商都有自建数据中心,投资金额在数十亿乃至上百亿。 从某种程度上来说,云服务商自建大型数据中心说明其在本地的客户量形成了一定的规模,我们可以从国内国外云服务商设立数据中心的方式看出来。 以阿里和腾讯为例,在德国法兰克福,阿里云与腾讯云都与德国数据中心运营商Interxion建立了不同程度的合作关系,比如租用当地运营商的机房,然后再根据自己业务特点配置不同数量的特定服务器或其他参数。这一部分原因在于国内云计算服务商本土化推进的要求,另一方面也于在当地的业务体量太小有关。 例如,UCloud招股书显示,2019年1-6月,UCloud在境外(中国香港、中国台湾、美国、欧洲、非洲、南亚、东亚等地)的总营收为0.75亿元人民币,占UCloud总营收约11%。 还有哪些玩家? 根据IDC公布的中国公有云IaaS市场份额数据,抛开UCloud“中立云计算创业者”的标签,它的竞争对手其实涵盖了市场上主流的云计算服务商,并且随着华为云、金山云、AWS在云计算战略上的加码,UCloud的市场份额排位一直没能进入前五。这印证了UCloud华琨的说法:UCloud需要把握投入与盈利之间的平衡,不能大规模亏损。这就等于放弃了一部分市场份额,UCloud需要为股东利益负责。 这是UCloud等创业公司以“云计算”为主营业务的一个劣势:没有其他业务为云计算业务的亏损买单。 但阿里云、腾讯云这类有大公司背景的云计算服务商就不同了,虽然云计算业务在经受亏损,但这部分亏损已经被公司其他盈利业务中和掉了,例如阿里云在2018年度亏损了约13.47亿,但是阿里集团整体的净利润依旧有两位数的增长。 此外,随着云计算行业进入深水区,云服务商的打法已经明显分成了两路,第一路是以腾讯、阿里、为代表的国内巨头,他们旗下的云服务,已经纷纷向产业互联网靠拢,即拓展传统行业业务,帮助传统行业上云。 他们大部分的打法是想从“赋能C端”的角度出发,先让传统行业看到效益,比如跟淘宝或者微信等的数据结合,进行精准营销或者减少黑产对企业优惠活动的影响,然后再逐步深入其他业务。 能够这样做的云服务商一般自身生态比较大,在C端有很好的积累。近期华为云推出的企业办公软件Welink,其实也可以看作他们着手培育C端市场的一个动作。 另一路服务商,他们本身在国内的C端用户上没有太多根基,但仍在不断推进云计算战略,这类服务商他们一般是国内云计算创业公司(例如刚刚科创板上市的UCloud),或者国外云服务巨头,例如AWS(中国)等。 图片来源@招股书截图 从UCloud的业务构成来看,UCloud移动互联、互动娱乐等业务占比正在缩小,而企业服务、传统行业却出现了一定程度的上升。 UCloud的下一步极有可能通过战略投资弥补“连接”性的不足,或者找到其他突破点以推进传统行业的云化进程。 AWS营收增长放缓@钛媒体经公开资料整理 另一边,AWS虽然是国际上的云计算霸主,但从AWS近3年的营收数据来看,其增速从2018年Q2开始已经有了连续5个季度的下滑。然而,这并没有阻止AWS在国内云计算份额占有率的提升:在中国,AWS的公有云IaaS市场份额已经从2015年的第五名,提升为了第四名,市场份额提升了2.4%;目前,AWS与第三名的市场份额相差2.3%,与第二名相差5.2%。 同样没有来自母公司的助力,AWS在中国的业务进程是值得中国云计算创业公司学习的。 钛媒体曾采访过多家AWS的客户,他们首选AWS的主要原因在于其稳定的全球化部署能力以及新技术的快速部署。AWS到现在对自身的定位依旧是帮助本地企业出海以及帮助海外企业服务中国市场,在市场需求下,及时推出相关产品。例如,在察觉到自身生态上的短板之后,今年年初,AWS在国内上线了“数字化产品目录”,通过该产品,AWS客户可以调用涵盖操作系统、安全、网络基础设施、大数据以及业务分析等方面的100多种软件产品,这些服务由Palo Alto Networks派拓网络、Tableau、Commvault、亚信等主流ISV提供。 目前2019年中国云计算市场份额的占比情况还没有确切的数据,AWS的市场份额能否再进一级也很难说。但可以肯定的是,云计算市场可以不依靠一个大集团生存,但在业务生态上需要保持足够的敏锐性,中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏曾在个人博文中提到:“从云服务商看,10年前云服务商主要是IaaS、SaaS和PaaS;10年后,主要是行业解决方案商、系统集成商、运维管理商、迁移服务商和规划咨询服务商。” 扬长避短,找到适合自己的突破口,而不是盲目跟风才是接下来云计算创业公司“上市”之路的良方。 “我们公有云比重非常高,所以我们会以Cloud为核心,像AWS一样,我们要这块儿做得更好;大数据上,我们也采取了差异化的做法,其他友商本身可能会成为一个庞大的数据来源,而UCloud则会成为那个汇集数据的企业,很多数据不止互联网巨头有,大型政企也有很多;AI上,我们也不再去做人脸识别,我们要做的是如何让这些AI获取更廉价、更低成本的算力。”华琨说道。(本文首发钛媒体,作者/秦聪慧) 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App 来源: 钛媒体 关注同花顺财经微信公众号(ths518),获取更多财经资讯 原文章作者:同花顺财经,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 东门琦巧 5 天前
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  • 云计算的到来,为何能够有改变世界的力量
    随着科技越来越先进,我们人类越来越走在文明发展的前列,依托于互联网的存在,推出了云计算这个强大的功能。其实,云计算的出现并不是偶然的,而是社会的必然现象。自从云计算出现以来,就向人类展现了无比强大的力量,它拉近了我们人类与科技的无形界限。因为技术的存在,神奇的计算工具被隐藏在未知的领域,只有很少人能够窥探,但是,当计算技术的资源从数据中心转移到云计算来后,某些所谓的高墙就被推翻了。在这个全新的领域之中,社会上的每个人都可以使用这些计算工具,用来服务我们的日常生活。可以说,大数据、人工智能、AI技术、商业开发、生活娱乐无处不在。 ?云计算为何有能改变世界的强大力量?人们对此会有所考虑,但有些是需要我们去了解和探索的,若有可能,某些网上朋友还可以抢占先机,在云计算领域创造属于自己的神话。云计算刚开始面世时,还很少有人知道,并且不被人认同,当云计算出现在纽约市举办的技术贸易展中,那时候就有各公司的销售进行云计算的宣传和推销工作,但意料被人所熟知的情况并没有出现,反而有很多质疑的声音存在。经过几年的变化,云计算的力量以摧枯拉朽之势,颠覆了市场总值占上亿的IT产业,并深刻的影响了人们的日常生活。 ?云计算有何吸引人们探索的魅力?主要是其拥有无限可以扩展的可能性。作为一名使用的用户,只需要轻轻的点击鼠标,就能在云计算的资料供应商那里,获得自己想要的东西。为人所广泛熟知的谷歌公司,就是很好的一个例子。为了公司的可持续发展,互联网上的东西让用户更有新意,谷歌公司以精准的眼光,盯上了云计算。它先是以铁血手腕收购了无代码移动构建平台,这个平台的优点是可以自动从电脑表格和数据库中提取资料,并自动生成手机上的报告等,让用户随时随地掌握各类信息,工作更加方便快捷。 ?当网民在提到谷歌时,总会不由自主的想到谷歌云。就是把收购的数据融合在这一产品之中,这一开发工具放在谷歌云的工具箱,就这一产品的出现,提高了使用谷歌的用户,也让高达上百万的用户有了无关代码的开发工具,省了很多头脑风暴。 有很多有远见的大佬,率先抢夺了这个云计算的市场,在云计算的世界中,展开的激烈的争夺和厮杀。当然,无代码的开发也需要慢慢的完善,能够让更多有需要的用户享受到这一资源。而持续关注云计算的广大网友和用户,只需要耐心等待即可。 原文章作者:云计算视界,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 干萌阳 5 天前
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  • 制裁华为无果,美国又打阿里主意,不料马云“先发制人”,太高明
    改革开放以来,中国经济开始腾飞,科技实力也在不断进步,就拿企业来说,中国诞生了很多在世界上都享有盛誉的科技巨头企业,像阿里巴巴、腾讯、华为等公司,在世界的舞台上有很高的地位。尤其是华为公司,在任正非的带领下,更是一步步崛起。 随着华为的强势崛起,华为的5G技术一直是西方“嫉妒”的,尤其是美国,为了限制华为的发展,在去年一度把华为列入为实体清单,想借机压垮华为,这也从侧面反映出了华为科技实力的强大,毕竟只有技术强大了,招来嫉妒。但是美国没有想到,华为非但没有倒下,反而还更加有名了。其实打压中国科技企业,美国在2018年就做过这样的事,当时美国把中兴打压一通。 不管是压制中兴也好,还是打压华为也罢,说白了美国还是担心中国的技术超越它!虽然美国前期的算盘打得不错,通过自己的手段让其他企业断供华为,妄想以这种方式拖垮华为,但是不成想,最终落得一场空,因为华为是一家有技术的企业,他完全可以靠自己的芯片生存下去!作为良心的民企,华为也深得民心,当华为有难的时候,很多企业都无条件支持华为。 如今距离“限制华为”时间已经过去了很长时间,很多企业也逐渐恢复了跟华为的合作,这件事也慢慢褪色,美国也不得不在一场闹剧中收手。然而美国依旧没有消停,限制华为没能得手,它又把目光对准了另一家中国科技公司,即大疆,只是美国刚刚提出问题,大疆就已经用自己的实力和事实将美国的“嘴巴”给堵得严实,让美国“哑口无言”。 接二连三的挫败,让美国也是很没有面子,眼看制裁华为和大疆无望,美国又打起了马云阿里巴巴的主意,提到阿里巴巴大家肯定不会陌生,这个由马云一手创办起来的巨头公司,之前给马云带来了巨额财富,在美国制裁华为期间,阿里巴巴也间接力挺华为。其实力有多强大,我们有目共睹,只是这一次,美国刚有“打压”阿里巴巴想法的时候,马云就提前看到了这一步棋,于是“先发制人”,让美国碰了一鼻子灰。 众所周知,马云的阿里巴巴是国内最大的电子商务平台,并且马云旗下的企业也是特别强大,有在金融领域占据垄断地位的蚂蚁金服;也有在支付领域遥遥领先的支付宝;如今更是研发在云计算方面排名世界第三的阿里云。 阿里巴巴在市场的地位越来越高,在面对亚马逊、微软和其他科技公司时,它也没有恐惧,阿里云计算技术在世界范围内都算得上是非常强大的,在限制华为计划失败后,美国自然也想对阿里下手。只不过马云没有给他们机会! 我们都知道,自2018年开始,马云就宣布阿里将退出美国市场,不过阿里与美国等科技企业合作的关系并未终止,即便是阿里退出美国市场,阿里云计算份额在美国依然占据很多,在面对美国想要遏制阿里云在美国发展的想法之后,阿里选择主动出击,与其受制于人,不如先发制人!马云宣布撤掉为美国提供百万就业岗位的机会机会后,阿里马上建立了一所全球研究院,并且提出高于同领域公司的优厚条件待遇,使的美国众多科学领域家纷纷加入。不得不说,马云太高明了! 这种做法,在美国采取全面的“措施”之前,已经完全摧毁了美国的计划,不仅没有让自己的阿里巴巴云计算市场受到影响,还吸引了更多的领域专家加入,并在世界云计算领域再次加快步伐。如今,华为崛起,中兴后来居上,大疆享誉全球,马云在云计算领域引领世界。 虽然马云如今已经不再是阿里的董事长,但是他对阿里巴巴的卓越贡献,按照目前来说,是其他人所不能及的,马云之所以受到人们的敬佩,不光是因为他的产品给我们生活带来了极大地便利,更是因为马云具有非常大的个人魅力。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 讼鸽 5 天前
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  • 华为鲲鹏生态落子四川:推进云计算、大数据、AI国企应用
    1月22日,四川省国资委与华为在成都签署战略合作框架协议。 封面新闻 图 华为跟地方政府深度合作打造的鲲鹏生态再落一子。 1月22日,四川省国资委与华为在成都签署战略合作框架协议,宣布双方将携手共同推进云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术在四川国资国企的应用,共同推进鲲鹏生态建设,加快四川国资国企的信息化建设及数字化转型。 之前,华为成都鲲鹏生态基地业务正式上线,首批鲲鹏生态应用示范工程落地四川绵阳。 四川日报称,此次签约是落实四川省政府与华为公司战略合作协议的一项具体行动。合作协议基于“互相尊重、互惠互利;自愿平等、开放公平;优势互补、互利共赢”的原则,在企业优化管理和IT流程变革、企业数字化转型、自主可控国产化改造、人才培养等多个领域达成合作意向。 按照协议,双方还将进一步探索全方位、深层次的合作,并在企业间扩大合作领域、创新合作互动机制、优化合作环境等方面下足功夫,共同为推动治蜀兴川再上新台阶作出更大贡献。 去年9月份,华为在全联接大会上宣布,全面启动基于“鲲鹏+昇腾”双引擎的计算战略,华为通过硬件开放、软件开源、使能合作伙伴,做大鲲鹏计算产业。在华为牵头下,一个由150余家企业组成的鲲鹏计算产业联盟成立。 华为鲲鹏计算产业,是基于华为自主研发的鲲鹏处理器(兼容ARM架构)构建的全栈IT基础设施、行业应用及服务,具体包括PC、服务器、存储设备、操作系统、中间件、虚拟化、数据库、云服务、行业应用等。可以简单理解为,华为想打造一个类似于“英特尔+微软”的计算产业联盟。 华为之前宣布,计划投入30亿元发展鲲鹏产业生态。在华为的推动下,浙江鲲鹏计算产业联盟、江苏鲲鹏产业联盟纷纷落地。 今年1月9日,在宁波鲲鹏生态产业园开园暨鹏霄服务器首发首用仪式上,华为与东华软件联合宣布,基于华为鲲鹏处理器的鹏霄服务器正式面世。 据浙江日报报道,目前首批鹏霄服务器已完成与操作系统、数据库、中间件以及扫描仪、打印机等软硬件设备的兼容适配,且已在宁波市政务云中心应用。 东华软件董事长薛向东在当天的发布会上表示,鹏霄服务器性能优于竞争对手25%左右,可靠度高出15%左右,而能耗却低20%左右。从目前的使用测试情况看,鹏霄服务器的“算、存、传、管”能力,可比肩国外主流服务器品牌。 1月9日同一天,湖南鲲鹏计算与智能网联汽车生态揭牌。当天,湘江鲲鹏服务器、湖南智能网联汽车产业云正式发布,湖南鲲鹏计算产业技术创新战略联盟成立,湖南鲲鹏生态创新中心、湖南智能网联汽车产业云创新中心揭牌。这是全球首个华为自动驾驶云服务在湘江新区落地。 公开信息显示:华为鲲鹏生态还在福建、天津等地都有深度布局。 去年12月26日,福建鲲鹏生态创新中心正式启动。华为称,该中心将加快鲲鹏计算产业规划、布局和建设,同时助力福建打造产业生态完善、核心技术领先、应用场景丰富、产业竞争力强的鲲鹏产业示范区。 1月3日,天津鲲鹏生态创新中心正式启动,天津市和华为将共建基于鲲鹏技术的计算平台,共建基于鲲鹏处理器的超算中心以及全国性鲲鹏产业认证检测天津中心等。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 大数据助推吕梁高质量发展
    1月20日,记者获悉,经过两年多的发展,吕梁大数据产业交出一份满意答卷:全市拥有军民研究院“天河云”和华为公司“华为云”两个云计算平台;57个大数据项目在吕梁落地生根,投资金额54.33亿元;已开通5G试点基站29个。 吕梁发展大数据产业拥有优越的区域要素禀赋:年均气温9℃左右,有利于减少数据机房的制冷能耗,降低运营成本;稳定的地质结构,是数据灾备中心的理想选址区域;丰富的煤电资源,能够满足数据中心能源需要;有与北京、上海、广州、西安等直连的4× 100G国家网络路由骨干节点,目前,全市运行机架已有1250架、服务器2000台,固定互联网宽带接入端口125万个;国防科大、北航、北理工等一流院校分别在吕梁成立了院士工作站、博士后创新实践基地、科技孵化器等一批前沿技术研发中心和平台。 如何把优良的要素、禀赋转化为产业优势?从2017年开始,吕梁连续3年举办大数据产业推进会,为吕梁实现高质量发展搭建了平台、带来了资源、营造了氛围;构建起了“一委三院”人才支撑体系,聘请“两院院士”等一批行业领军人物作为产业发展顾问,组建了吕梁市大数据专家咨询委员会和军民融合协同创新研究院、智能大数据技术创新研究院、吕梁职业技术学院大数据学院;出台了包括用电、财税、科技创新、人才等方面的52条优惠政策,构建起了大数据产业发展“1 N”政策服务体系。 数据动起来、活起来,发展质量高起来。2019年8月18日,“吕梁通”App1.0版上线发布,截至目前,已接入公共服务共72个;建成智慧环保大数据项目,推动吕梁空气质量在全省和汾渭平原11个城市名列前茅;建成智慧警务大数据平台,数据总量全省第一;中阳钢铁、孝义信发等企业积极推进大数据应用,推动传统产业转型升级,正在重新定义着吕梁工业的未来;涌现出了吕梁云计算、阳府井等一批具有吕梁本土特色的大数据平台和“互联网 ”企业。(记者王少科) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 安全问题频发,数据上云是否真的安全?
    安全问题频发,给企业和云服务商敲响了警钟。对于承载了千万企业核心业务数据的云计算来说,是否真的能够保障数据安全,仍是许多企业的疑虑。 数据存在本地靠谱吗? 数据存放在本地肯定有绝对的支配权,这点毋庸置疑。不过备灾性,稳定性均与放在云上差了许多。 自建计算机房的环境,机械设备和安全设施可能不符合标准。在安全性方面,如果安全设施不到位,一旦遇到网络攻击,首先挂掉的就是自建机房。被勒索病毒疯狂,干掉多少自建机房恐怕从业者都有所耳闻。 那么,云计算技术又如何保障数据安全呢? 1.安全的相对性: 没有绝对的安全,安全总是相对的!云计算不论是可靠性,备灾性都有良好的一套流程,对于中小企业来说可以弥补应对突发事件差的这些缺陷。 2. 数据的三维度出发:可用性、完整性、隐私性 数据可用性: 数据可用性是指数据不因黑客攻击、物理设备故障等问题而导致数据不可使用的要素。如果我们担心重要数据因计算机病毒、电源故障等问题而丢失,我们可以采取数据备份的措施加以预防。 而在云计算中,保障数据可用性的常用措施与此相类似,我们称为冗余备份,利用系统的并联模型来提高系统可靠性的一种手段。 数据完整性: 数据完整性指在数据传输、存储的过程中,确保数据不被未授权的用户篡改、或在篡改后能被系统迅速发现的要素。数字签名是保证数据完整性的常用方法 。数字签名为数据在云端传输保驾护航,保证数据在发送过程中未作任何修改或变动,同时,也可以确认数据传输的发送方与接收方身份。 数据隐私性: 数据隐私性是非常重要的另一维度,指在海量数据传输、存储和处理的每个环节保护用户个人数据及其信息的要素。云计算应用主要通过基于共享密钥、基于生物学特征和基于公开密钥加密算法的身份验证三种方法来保护数据隐私。 此外,数据层面的对象去标识、漏洞保护、虚拟机扫描、数据隔离、混合云技术等也常被用于保障数据隐私和安全。 “闻道有先后,术业有专攻”,对于技术安全,云计算厂商会比绝大多数中小企业更专业,小鸟云就制定出一套完整、全面的数据安全解决方案,从数据的三个维度出发为用户数据建立和采用符合国际标准的防护技术,以保证用户的数据安全。 除了云服务商的安全防护,企业也应该与服务商共同承担数据安全保护责任,树立正确的安全意识,从监控、入侵防御、数据备份、加密部署SLL证书等多方面做好安全措施,通过由内而外的双重加固,获得更全面、更完善的安全防护,最大限度地确保数据安全、业务安全。 关注【小鸟云】公众号,获取更多云计算最新资讯! 原文章作者:云计算那点事,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
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  • 揭秘阿里的帝国式管理
    2019年双十一,天猫总交易额2684亿元,截止1月16日,阿里市值突破6000亿美元。 回看马云放过的“厥词”。阿里成立之初时说,“要成为世界三大互联网公司之一”,2008年阿里成立10周年时说要成为“世界最大的电子商务服务提供商”,2017年阿里18周年时又说:“未来20年,阿里要成为世界第五大经济体”。第五大经济体能不能实现再议,现在看,前两个倒是确实离得不远,当前谷歌市值 9900 亿美元,亚马逊 9200 亿美元,Facebook 6300亿。“我提醒你们一点,即使到2012年,都极少有人相信阿里能到今天。”阿里巴巴前总参谋长曾鸣在接受虎嗅 Pro 专访时说。彼时,腾讯和百度被众星捧月,360先战腾讯后战百度,而阿里巴巴似乎在互联网主流之外。2012年,阿里开始上市前的最后一次融资,估值不到400亿美元。这次融资开了个口子,允许员工卖掉30%股权,几乎所有人都选择卖掉。阿里未来存在诸多不确定性,菜鸟网络刚刚启动,阿里云坚持四年还没见曙光,蚂蚁金服到底能走多远亦是问号。阿里巴巴何以在7年里实现飞跃式发展?这是个宏大议题,曾鸣给到一个学术性很强的概念“智能战略”,当实现“网络协同”和“数据智能”,那业务就能实现几何数式增长。(详见中信出版社《智能战略》,作者曾鸣)。普通大众更能够理解和接受的说法是,阿里巴巴有着极强的组织能力,当战略制定,上下全动员,高管轮番转。阿里的愿景从最初要做“一家服务于中国小型出口企业的电子商务公司”,到要构建“开放协同繁荣的电子商务生态系统”,再到现在要”构建未来的商务生态系统”;其商业模式也从B2B向C2C,再到B2C、云计算、金融服务等不断扩充演变;其组织架构也随之从单一的B2B部门,演化出淘宝、阿里云、蚂蚁金服等,淘宝一拆三,三拆25,再又整合等等。“一个公司的核心,肯定要落到组织能力上。你什么样的业务需要有什么样的组织配套。在什么阶段,有什么样的组织能力,这个是更有意思的讨论。”曾鸣说。问题的答案最终归结到阿里的组织能力上。当前市面上关于阿里组织的文章众多,但都模棱两可。虎嗅Pro尝试抽丝剥茧,当我们在谈阿里组织能力时到底在谈什么?这种能力又是如何具备的?是否具有可借鉴性? 1 当谈论阿里组织能力时,到底在谈什么? 2018年11月,美团二号人物王慧文在公开活动上谈及拓展新业务时说,“做新业务本质上是组织能力溢出……用客观眼光看待今天中国互联网的组织能力建设,我认为除了阿里巴巴其他都是不过关的。”一时间,几乎所有互联网公司,尤其涉及线下整合的互联网公司,纷纷转向研究阿里组织能力 。什么是“组织能力”?阿里巴巴前总参谋长曾鸣给到虎嗅 Pro 的回答是:“从最根本上来讲,我们是谁,我们为什么要在一起,我们在一起用什么方式去互动和工作,用比较学术的话来讲,就是架构、流程、文化、价值观这些。”2011年6月,淘宝一拆三,变为淘宝、一淘、天猫;2012年7月,七剑出鞘,形成淘宝网、一淘网、天猫商城、聚划算、阿里巴巴国际业务、阿里巴巴小企业业务和阿里云计算七大事业群体系。2013年1月,七大事业群又再度拆成25个事业部。2014年上半年,高管大变动,张勇(逍遥子)升任集团COO,张建锋(行癫)接替语嫣成为淘宝网总裁,王煜磊(乔峰)接棒张勇负责天猫和聚划算。2015年3月6日,阿里巴巴对旗下淘宝、天猫、聚划算进行统一规划管理,整合为“阿里巴巴中国零售平台”,王煜磊被免,张剑锋统管零售平台。2015年12月,阿里再次架构调整,推出“大中台、小前台”战略,新设中台事业群。2017年1月,全面拥抱“五新”(新零售、新金融、新制造、新技术和新能源)战略,众高管轮岗。2018年,天猫升级为大天猫,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群,成立新零售技术事业群。2019年,3月蒋凡统管淘宝和大天猫,6月钉钉并入阿里云、重组大文娱事业群,7月hr和中层轮岗。…… 阿里高管几乎每年大轮转,组织架构保持着一年一大动几个月一小动的频率在变动。商业战略专家周掌柜在接受《财经》杂志采访时评价,阿里的组织架构大体是“总分总”的演化,早期强调业务突破,中期强调灵活创新,现在可能更多考虑防范风险。这种高频次的变化在其他互联网公司无法见到,比阿里(1999年)早成立一年的腾讯(1998年),至今不过进行三次重大组织架构变化,第一次是2005年,第二次是2012年,第三次是去年9月。阿里为何能指挥一个有着10万人、有着九大业务板块(国内零售-淘宝、天猫、聚划算,跨境和全球零售-全球速卖通、天猫国际和Lazada,国内和全球批发-1688 、阿里巴巴,金融-蚂蚁金服,物流-菜鸟网络,云计算-阿里云,数字媒体和娱乐-优酷、UC,地图导航-高德,本地服务-口碑、饿了么)的巨型机器,步伐统一的调整和融合?曾鸣将阿里组织形容为“柔性组织”,“流行的观点认为,组织应该是一个具有清晰汇报线的稳定结构,然而这种观点不过是稳定和可预测环境的产物。阿里巴巴选择的做法是快速演化,让变化成为员工日常业务的一部分,并通过清晰阐述和基础设施来提供相关支持。”直白些解读,先让员工从观点上接受变化,然后在制度和基础设施上为组织变化创造条件。 2 统一 价值观是阿里内部管理的重头戏,被称为“六脉神剑”。其中有一条为“拥抱变化”。2005年,阿里开了个全员大会,300多个人聚在一个大会议室里花了一整天时间,将原本的九大价值观浓缩为六个。这其中最重要的是“客户第一”,“团队协作”和“拥抱变化”是支持“客户第一”的公司行为,个人行为上还有“激情”、“诚信”、“敬业”。六个价值观从2005年一直沿用到今年9月,在今年9月阿里20周年晚会上,阿里发布新“六脉神剑”,依旧保留“变化”这一条。社交媒体上流传着一个真实的段子:1999年,马云赴硅谷为刚刚创立不久的阿里巴巴寻求融资。按照惯例,寻求融资必须提供BP(即business plan,商业计划书),但马云却做了一个决定——变化时时刻刻都在发生,“I never plan(我永远不做计划)”。那次硅谷之行,马云被37家风险投资拒绝。这个段子后来被演绎成阿里“拥抱变化”的最初体现。虎嗅 Pro 问曾鸣,为什么阿里会将拥抱变化放进价值观中。曾鸣说:“外部环境包括技术变革和竞争变化,都具有高度不确定性,我们无法掌握未来几年的发展形势。在这种情况下,你的战略需要不断变化,业务需要不断地变化,所以你的组织也要相应地不断改变,组织的柔性就成了非常重要的核心能力。”“员工也好,企业也好,最终能生存下来是因为你适应了环境。如果员工做不到,员工就会被淘汰,如果企业做不到企业就会被淘汰。”中国互联网二十年确实日异月殊。二十年叱咤风云的是门户,十年前红得发紫的是人人网、开心网。风口上的猪从团购换到智能硬件换到O2O再换到直播、短视频。最终,移动互联网颠覆了PC,智能推荐迭代了传统搜索。大批明星公司似乎一夜之间不见踪影被人遗忘。阿里巴巴试图通过招聘、培训、日常考核让10万员工接受并相信“拥抱变化”及其背后的价值观。一名阿里员工,从踏进面试室时,便开始接受关于“变化”的审视。阿里巴巴招聘决策中的一个关键考虑因素就是看候选人对变化的意愿。在评估候选人时,面试官在技术能力之外,也会询问候选人所经历的最大变化及应对策略是什么。入职之后的新员工培训“百阿课堂”是对价值观的系统学习。虎嗅Pro在2019年阿里开放日曾体验过一次模拟课堂,讲师擅长在互动游戏中引申出价值观中的某一点。早在2000年,阿里就花大力气搞培训,由马云、时任COO关明生和彭蕾主讲。阿里规定等到毕业时,新员工要么抹去跟价值观相冲突的棱角,要么离职走人。在之后的日常考核中,阿里每个员工50%的得分来自于业绩,剩下的50%来自于对价值观的坚持程度,雇佣、评估、晋升和辞退均以这个得分为基础。对价值观的过于强调也曾招致质疑,2016年9月,4名阿里员工因擅自用自写的脚本抢月饼而被开除,理由是触及价值观中的“诚信”红线。引起外界口诛笔伐。不过,这套思想强化确实使员工更能接受岗位的不断调整。2013年,时任集团CEO陆兆禧提出了“All in 无线战略”,在内部动员会上,他说“假如你的产品没有无线应用,可以放下、可以不做了”,“在集团的每一个角落,当你想到一个应用好玩的、有趣的、很酷的,先想无线”。与组织架构调整同步进行的是,从主力部门抽调出5%的工程师进入无线事业部,彼时阿里已达到3万多人的规模。《赢在中国》制片人王利芬当时问主管天猫的张勇,有没有人不服从公司安排,他回答说在阿里巴巴好像没有这样的人,内部调动极其正常。而随着阿里在电商、支付、云计算、物流等全面涉足,“统一步伐”的难题也浮出水面:各业务之间商业模式差别很大,组织管理差别很大,发展速度差别更大,隐隐形成彼此水泼不进去的独立王国。如何应对?阿里的解决方式是,通过轮岗、委员会、班委等来打破各个部门的壁垒,形成一套自上而下的管理机制,让他们能够相互融合。 3 自上而下 “如果你在一年中没有换过5次老板,那么你还没有看到真正的变化。”阿里巴巴内部流传这么一句话,即说明员工调岗普遍,也说明高管轮岗寻常。阿里巴巴内部有一个常规的年度计划,通常每年第三和第四季度,业务部门负责人和高层管理团队之间会进行轮岗。最近一次高层轮岗发生在去年12月,蒋凡在淘宝天猫总裁的职责基础上,分管阿里妈妈事业群;B2B事业群总裁戴珊在负责原业务的基础上,分管盒马事业群。跨业务群的调动特征明显。“阿里和支付宝可看作当年的八路军和新四军,而后发展的云业务、文娱、O2O板块则类似四大野战军,阿里巴巴高层管理人员在各个板块实行轮岗调动,类似军区首脑轮换。”一名蚂蚁金服高层人士在接受财新采访时这么形容轮岗。2012年发生过一个极端案例,阿里巴巴对业务部门的22位主要高级管理人员进行了岗位轮换,调动跨越阿里巴巴集团企业全部子公司。彼时有人猜测,这次大范围轮岗跟反腐有关,也有人说是为内部整合,“有的项目,甚至宁愿找外部合作,同是淘宝系的内部团队都很强势,各有压力,协作起来有时反而累。”现在来回看当年的轮岗,曾鸣说:“当时有人担忧这项计划会给运营带来风险,然而结果证明非常成功。因为它的目标在于让管理者实现制度化,把知识过渡给同事,从而防止孤岛思维。”若说轮岗打破了各个部门的孤岛,那不同时期的“委员会”则扮演了统筹阿里各经济体的中央枢纽。2010年,马云宣布成立大淘宝执行委员会,全面推荐阿里巴巴的消费者业务;2013年,阿里成立战略决策委员会和战略执行委员会;2017年,随着五新战略(新零售、新金融、新制造、新技术和新能源)提出,阿里又成立五新执行委员会;2019年,阿里“以经济体”自我定位,成立一个13人的“经济体发展执行委员会”。在轮岗和委员会之外,还有外界并不陌生的组织部、合伙人制度、班委制度。轮岗、委员会、组织部、合伙人以及各业务线上的班委制让阿里形成了一套自上而下的管理机制。这套机制使阿里像一辆高速运转的战车,当战略制定,高管轮番转,上下全动员,指哪儿打哪儿。但有了思想统一和管理机制还不行,需要能够让组织快速变动的基础设施——数据打通。 4 自下而上2013年阿里巴巴开始向移动端的全面转型。但没人知道一个手机上的电商到底是什么样,手机淘宝在一段时间里一度是PC端的翻版,流量来源主要是目录分类和搜索引擎。事情在年底有了转机,有不同的团队开始尝试根据用户的购物喜好进行个性化推荐。在原本的淘宝架构里,产品推荐分属不同团队管理。首页推荐需要上层管理人员批准,单个页面的底部推荐或者交易完成后出现的产品推荐,是各个品类团队在负责。意识到这个变化后,阿里将各个推荐团队整合起来,再整合搜索团队以及从外部找来技术人才开始研发推荐引擎。“一个组织需要自上而下的战略引导和自下而上的自主创新,它们之间的融合非常重要。”曾鸣说。在这个事例中,阿里不同团队同时对智能推荐的探索可以看做是自下而上的创新,因为一线团队离用户近,能最早发掘用户需求。当管理者看到未来信息流的趋势是在从搜索走向推荐后,快速调集兵力则是自上而下的重要性。“让听见炮声的士兵做决策。”华为创始人任正非有这么一句名言。在曾鸣看来,“让听见炮声的士兵做决策”,有两个前提条件:第一,让中后台变成一个协同网络。只有把中后台变成一个协同网络,士兵才能成功调动相应的资源。第二,这个士兵必须有足够的判断力。把决策的权力直接从一个所谓的战区司令下放到一线的士兵,这个士兵不可能是一个初中生,他本身就应该是一个有非常强大的综合技能的高端人才。唯有如此,他才能真正调动后端的炮火。2015年12月,阿里推出“大中台、小前台”战略,将搜索事业部、共享业务平台、数据技术及产品部整合为中台事业群,现阿里CTO张建锋出任中台事业群首任总裁。 (调整后的“大中台小前台”)曾鸣在《智能商业》一书中,举了其中数据中台团队的例子:“这个团队从事的是一项异常辛苦的工作,就是进入每个业务部门去做沟通,然后把它们的数据定义、计算、存储全部标准化,放在一个统一的平台上。这样一来,将来任何部门需要对数据进行调用,都会有一个统一的数据库,而且在使用数据的过程中,所有的变化都会被平台跟踪,这样将来它们所取得的任何有附加值的服务,别的团队都能共享。然而,即使经过一个几百人团队三年的努力,我们也仅仅统一了集团一半多一点儿的数据业务。”中台的出现有两个直接好处,其一,打破了各个团队的数据隔阂。“我们很早意识到数据是割裂的,我们可能有近百个团队都在用自己的方法定义数据,甚至对于一个用户的性别判断,不同的团队都在尝试不同的方法。所以当你试图用数据创造新价值的时候,会发现完全没有一个合适的基础设施支持这样数据驱动的创新。”中台解决了这个问题。其二,降低创新成本。创新是需要成本的,而中台的搭建,让很多模块沉淀下来,可以反复使用。对于中小型互联网企业来说,搭建数据中台耗费太过巨大,且从数据体量上来说未必值得,更容易学习和借鉴的是统一的流程平台。在Facebook内部,有一套工作流软件:所有工程师对于任何产品和技术的讨论,以及他们所写的任何代码,都必须被记录在这个工作流软件中。只有这样才被认为是在有效工作,任何没有被记录下来的信息,都不认为是他们的工作,也得不到认可。阿里也有一个类似工作平台名为Aone,“覆盖从项目管理到代码构建,从质量控制到软件发布等多个领域。在Aone稳定透明的编码环境中,参与项目所有同事都可以监控其进度,确保不会遗漏任何细节。”用“拥抱变化”等价值观来统一思想,用轮岗、委员会等管理制度来统一行动,用数据打通来为创新和变化提供基础,于是阿里的10万人能不断地拆解重组再重组拆解。这带来两个成果,一方面,适应行业趋势和竞争环境。若说百度掉队是因为没有在移动互联网时代及时转型,腾讯如今再陷争议是因为遭到新形态头条系的压制。那阿里巴巴在对未来判断和应对新对手出现时,举措更加果决,杀伤力更大。三个事例可以窥见:其一,在对C2C、B2C还是搜索的未来选择上。其二,在与京东一战上。其三,正在进行中的与拼多多的战争。另一方面,组织调整给新人跃出的机会。淘宝三拆一时出来张勇,ALL IN无线转型时出来蒋凡。 5 结语:为什么是阿里?是啊,为什么是阿里能打造出这套所谓的“组织能力”?自媒体饭统戴老板在《阿里的“无用”和“有用”》一文中,将阿里的独特价值观归结为创始人性格:“马云的性格,是一种时代和家庭赋予的复杂糅合。……马云最擅长的,是构建一个精神气场(价值观),选择一条广阔的赛道(商业设计),设计出一套能战斗的体系(组织设计),把他想要的人才聚拢旗下,然后共同去完成一件目标(愿景和使命)。换句管理学味儿浓的说法,就是:用“愿景、使命和价值观”确定方向,用组织设计和商业设计来抵达终点。”“我认为有两个原因,第一个因素是阿里的场景。交易看起来简单,但做起来很复杂,需要支付信用、存货管理、物流,即使一个退货环节,也是一个非常复杂的体系。即使是一个很小的卖家,也需要调用淘宝生态里的几十个业务模块。第二个因素是,我们很早就意识到协同的重要性,2007年9月份的战略会就第一次提出,就阿里的未来是打造一个开放协同繁荣的电子商务生态系统,有意识去想怎么能把协同的效率提高。” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 摒晴 5 天前
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  • 微软CEO:操作系统之争将失去意义 云端才是未来
    Windows、Linux、安卓、iOS,计算设备的操作系统之争比游戏平台之争有过之而无不及,每个平台都有自己的优势劣势,每个用户都需要根据自己的情况进行取舍。 不过, 究竟哪个操作系统更优秀,这个争论可能将会失去意义,因为微软CEO Satya Nadella认为,未来的操作系统存在感会越来越低。在最近一次接受《The Verge》采访时,他表示微软将聚焦云计算,他相信未来的工作站将由云计算驱动,而不是硬件上搭载的操作系统。 “在我眼中Windows就是我们十亿用户基础。我们每年都增加几亿PC用户,我们想提供最好的服务。我们想要以更广的视野进行思考。我们不想被已有的成就所束缚。我们看的是500亿的终点是否真的存在。Windows系统的十亿很好,安卓的二十亿很好,安卓的十亿很好——但还剩下460亿。所以,我们要看这460亿加上40亿是什么样的格局,并以此制定策略,所以阳光下一切都有自己的位置。” 随着云技术的发展,几乎所有新应用都在内置云功能,所以Nadella认为关注的重点不应该是硬件整合的操作系统,而应该是体积更轻便的云应用。而云平台的竞争并不会出现一家独大的格局,而是会像现在的操作系统分割一样,出现许多竞争者。 “我们毫无疑问正在对下一个风口进行投入。但与此同时,我们并不是说iOS,安卓和Windows会突然之间被新事物取代。人们已经意识到,Windows有10亿用户,iOS有10亿用户,安卓有20亿用户。几乎不可能有谁杀死谁。” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 缑希月 5 天前
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  • 1月30日亚马逊将发布四季度财报,云计算业务营收有望达到100亿
    近日,据电商巨头亚马逊官网公布的信息显示,他们将在1月30日发布2019年第四季度的财报,销售额、支出、净利润等各项财务数据及北美、国际市场的营收状况均将披露。 在亚马逊的各项业务中,云计算是主要的利润来源,也是投资者和研究机构非常关注的一项,云计算的营收、营业支出和营业利润,预计也会同此前几个季度一样单独列出。 根据亚马逊此前发布的财报显示,最近的21个季度,云计算业务的营收一直是呈不断增长的趋势,去年四季度终结连涨趋势的可能性非常低。 去年的第三季度,云计算为亚马逊带来了89.95亿美元的营收,虽然AWS营收在亚马逊总营收占比相对较小,三季度只占13%。但是,它对亚马逊的盈利能力有巨大影响,已逐渐成为亚马逊的主要利润来源。AWS在第三季度贡献了22.61亿美元的营业利润,在亚马逊该季31.57亿美元全部营业利润中的比重高达71.62%。财报显示,AWS的利润占比在今年前三个季度保持着50.2%、68.8%、71.6%的稳定增长。 但值得注意的是,AWS第三季度 35%的增速与二季度37%的增速相比,是又一次下滑。 事实上,亚马逊云计算业务营收的同比增长率已经呈现了放缓趋势,近4个季度的同比增长率均有不同程度的下滑,去年二季度和三季度的同比增长率降到了40%以下,四季度有可能继续下滑,也有可能回升,但至于是回升还是继续下滑,在财报发布之后才会正式揭晓。 2018年第四季度,亚马逊云计算业务的营收是同比增长45.32%,环比增长11.24%,按同比增长率计算,四季度的营收就将达到107.97亿美元;按11.24%的环比增长率计算,营收则将达到100.06亿美元。至于能否超过100亿美元,要在财报发布之后才能见分晓。 原文章作者:云有料,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于6 天前
    最后回复 泡冕 6 天前
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