在這充滿變化的年代，數(shù)字技術(shù)在快速發(fā)展，數(shù)字化發(fā)展已成為全球重要的共識(shí)。
今天，全球已經(jīng)有超過(guò)170個(gè)國(guó)家發(fā)布了國(guó)家數(shù)字戰(zhàn)略。各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求從未像今天這么迫切。
對(duì)于企業(yè)尤其是傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)不再是一道選擇題，而是一道生存題。
但是，對(duì)于如何踏上數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，不同國(guó)家、不同企業(yè)、不同行業(yè)由于所處階段不同，所面臨的挑戰(zhàn)不同，造成各有各的道，進(jìn)而認(rèn)識(shí)不同，采取的戰(zhàn)略不同、節(jié)奏不同、方案不同。要真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型下
企業(yè)IT新需求
當(dāng)一個(gè)企業(yè)發(fā)生數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這個(gè)企業(yè)IT部門(mén)就會(huì)發(fā)生巨大的變革。
原來(lái)企業(yè)IT和企業(yè)財(cái)務(wù)、法務(wù)、人力資源都是支持部門(mén)、成本中心，但是現(xiàn)在他們開(kāi)始變成了企業(yè)運(yùn)營(yíng)和實(shí)現(xiàn)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的核心抓手。在這樣一個(gè)大背景之下，傳統(tǒng)IT必然會(huì)面臨多方面的需求和挑戰(zhàn)。
首先，大量新增企業(yè)應(yīng)用的運(yùn)維。以往運(yùn)維的應(yīng)用主要是ERP、財(cái)務(wù)、OA系統(tǒng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，大量新興數(shù)字化業(yè)務(wù)的數(shù)量可能帶來(lái)幾何級(jí)的增加。
第二，不斷增長(zhǎng)的企業(yè)自研應(yīng)用。以前企業(yè)更多通過(guò)采購(gòu)獲得新的IT能力，但是現(xiàn)在數(shù)字化業(yè)務(wù)和企業(yè)核心業(yè)務(wù)息息相關(guān)，是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的來(lái)源，結(jié)合業(yè)務(wù)需求不斷打磨、自研才是可行途徑。
像房地產(chǎn)、工業(yè)制造這類相對(duì)傳統(tǒng)的企業(yè)也在向“軟件企業(yè)”轉(zhuǎn)型，Gartner指出2020年企業(yè)有75%的業(yè)務(wù)來(lái)自于自研而非采購(gòu)。
第三，業(yè)務(wù)復(fù)雜度導(dǎo)致業(yè)務(wù)必須要解耦。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，更多是基于信息的記錄，但是在數(shù)字化的今天，系統(tǒng)更多是基于交互。
因此業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)單體架構(gòu)在功能開(kāi)發(fā)、軟件交付、測(cè)試更新等各方面都不能勝任。從單體式架構(gòu)解耦變成小服務(wù)甚至微服務(wù)才是良策。
這些也是“敏態(tài)IT”的需求，敏態(tài)IT對(duì)傳統(tǒng)IT意味著強(qiáng)烈的“破壞性”、“顛覆性”。
基于過(guò)去標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的IT運(yùn)維和運(yùn)營(yíng)體系在敏態(tài)IT的面前變得疲于應(yīng)對(duì)、捉襟見(jiàn)肘。這就需要一些新的思維方式、新的技術(shù)體系來(lái)解決敏捷IT問(wèn)題，這個(gè)解決方法就是云原生。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型
怎樣才能不迷路？
受新冠疫情影響的這兩年，產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)字化進(jìn)程進(jìn)一步提速，據(jù)麥肯錫的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，全球的數(shù)字化進(jìn)程整體提前了7年，其中，亞太地區(qū)更是提前了10年。
毋庸置疑，數(shù)字化是中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的一個(gè)重點(diǎn)，但也是痛點(diǎn)。中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為中國(guó)經(jīng)濟(jì)巨輪劈波斬浪前行注入新動(dòng)力，但中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然大而不強(qiáng)，面臨著高速增長(zhǎng)和高質(zhì)量發(fā)展的雙重攻堅(jiān)任務(wù)。
雖然目前各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度并不統(tǒng)一，但很多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)取得了階段性成果。隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，它們完成“上云”之后，發(fā)現(xiàn)其數(shù)字應(yīng)用更加豐富、也更加復(fù)雜。
資源彈性與簡(jiǎn)化運(yùn)維的價(jià)值依然是企業(yè)上云的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)云服務(wù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)企業(yè)的需要。
資源極致彈性、應(yīng)用敏捷開(kāi)發(fā)迭代正在發(fā)展成為云服務(wù)的新常態(tài)。因此，“火爆”的云原生也成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)政企的共同選擇，云原生不僅掀起了云計(jì)算時(shí)代一股新浪潮，也開(kāi)辟出一條企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳路徑。
隨著云原生應(yīng)用深入企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，跨云、跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，保證一致應(yīng)用體驗(yàn)等新的需求日漸突出。
對(duì)于傳統(tǒng)政企應(yīng)用，除了自身云原生改造獲得資源和敏捷收益，更要充分與大數(shù)據(jù)、AI等新的云原生能力相結(jié)合，創(chuàng)造更大的價(jià)值。
以政務(wù)云場(chǎng)景為例，首先，各局辦委的OA應(yīng)用重復(fù)建設(shè)，需要應(yīng)用市場(chǎng)的統(tǒng)一管理。
應(yīng)用更新發(fā)布難，需要在各個(gè)局點(diǎn)部署安裝，面臨原生云應(yīng)用分發(fā)的挑戰(zhàn)。其次，資源獨(dú)享，不支持共享池，ISV應(yīng)用獨(dú)立建設(shè)平臺(tái)，平臺(tái)廠商綁定導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)，資源利用率低。再次，現(xiàn)有的平臺(tái)缺乏應(yīng)用的高可用和連續(xù)性保障、缺乏業(yè)務(wù)安全防護(hù)機(jī)制。
最后，市民類業(yè)務(wù)越來(lái)越多，市民服務(wù)類業(yè)務(wù)往往都有彈性的需求，缺乏彈性，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的流量。各省、地市、縣不同級(jí)別的各類單位需要全局統(tǒng)一的業(yè)務(wù)分發(fā)與資源管理能力。
以金融場(chǎng)景為例，很多金融企業(yè)進(jìn)行了“多云”的部署。
其中，金融監(jiān)管較弱的業(yè)務(wù)(消金、互金、三方支付的核心系統(tǒng)和行情等)和面向互聯(lián)網(wǎng)的敏態(tài)業(yè)務(wù)部署在公有云上，主要面臨著無(wú)法極速擴(kuò)容和支持大規(guī)模治理、難以有效應(yīng)對(duì)流量沖擊等算力方面的挑戰(zhàn)。
金融監(jiān)管最強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感業(yè)務(wù)(證券/銀行風(fēng)控，銀行核心)、時(shí)延敏感業(yè)務(wù)(資管，證券核心)和信創(chuàng)部署在IDC中，難以滿足資管衍生品定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等業(yè)務(wù)的高性能要求，例如每次請(qǐng)求有100TPS并發(fā)度，需要95%的時(shí)延能在5秒內(nèi)返回。
在營(yíng)業(yè)廳、關(guān)鍵安防等節(jié)點(diǎn)，無(wú)法有效管理海量終端，實(shí)施有效監(jiān)管和運(yùn)營(yíng)，缺乏統(tǒng)一體驗(yàn)(云邊協(xié)同)。
總體來(lái)說(shuō)，金融場(chǎng)景缺乏統(tǒng)一的多云/多中心聯(lián)邦治理能力，金融數(shù)字化新核心需要多地多中心架構(gòu)，跨中心監(jiān)控與治理，業(yè)務(wù)實(shí)例秒級(jí)跨云遷移成為新需求。
以汽車(chē)制造的場(chǎng)景來(lái)看，傳統(tǒng)制造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)十分突出，財(cái)務(wù)、ERP、考勤等傳統(tǒng)穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)資源利用率不高，基礎(chǔ)資源無(wú)法有效整合、資源協(xié)同性差。
車(chē)聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新業(yè)務(wù)部署在公有云上，面臨著彈性能力無(wú)法滿足海量并發(fā)接入需求，難以保障業(yè)務(wù)就近接入、訪問(wèn)時(shí)延高等挑戰(zhàn);智慧門(mén)店和數(shù)字工廠等業(yè)務(wù)存在分布式集群業(yè)務(wù)交互入口分散，面臨運(yùn)維困難，用戶體驗(yàn)差等問(wèn)題。
那么，落地到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，企業(yè)要想切入云原生賽道，應(yīng)該從何處入手？其實(shí)并沒(méi)有統(tǒng)一答案。
有公司是從開(kāi)發(fā)部門(mén)開(kāi)始，有公司是從運(yùn)維開(kāi)始，而有公司則從整個(gè)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)端導(dǎo)入，不同企業(yè)要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)狀況，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展階段以及業(yè)務(wù)特點(diǎn)來(lái)選擇。
比如金融行業(yè)客戶，有自己的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，一般開(kāi)啟云原生的方式會(huì)從開(kāi)發(fā)部門(mén)開(kāi)始，從微服務(wù)、容器化和Serverless開(kāi)始導(dǎo)入，然后逐漸推廣。
再比如制造業(yè)企業(yè)，一般沒(méi)有自己的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，更多是從第三方軟件采購(gòu)商那里獲得云原生應(yīng)用。
并且，除了應(yīng)用外，還有大數(shù)據(jù)、人工智能等很多數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，這些平臺(tái)本身已經(jīng)云原生化。
就像在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，就有和kubernetes相結(jié)合的項(xiàng)目，叫做Kubeflow，很多客戶通過(guò)這種方式來(lái)落地。
另外，還有一些政府類的客戶，在構(gòu)建新的平臺(tái)的時(shí)候，直接按照云原生的方式來(lái)實(shí)施和部署。
總體來(lái)看，在傳統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)下，網(wǎng)絡(luò)流量大多是南北走向，但是到了云原生平臺(tái)時(shí)代，會(huì)變成東西走向，這對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算產(chǎn)生非常大的壓力。
為了讓數(shù)據(jù)移動(dòng)得更快，存儲(chǔ)得更多，適應(yīng)更廣泛，幫助企業(yè)快速走向云原生時(shí)代。
可以預(yù)測(cè)，在未來(lái)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，云原生一定會(huì)變成現(xiàn)代業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)應(yīng)用，其廣度和深度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)當(dāng)年的虛擬化，最終變成企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)代化之旅的堅(jiān)實(shí)底座。
