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AWS张侠:降本增效之余IT高管更应注重提供优质产

更新时间:2019-08-10

  钛媒体8月8日消息,在钛媒体和ITValue主办的2019全球数字价值峰会上,AWS云计算首席企业战

  钛媒体8月8日消息,在钛媒体和ITValue主办的2019全球数字价值峰会上,AWS云计算首席企业战略顾问张侠博士全面介绍了云计算的最新发展,对云计算如何赋能企业数字化转型做出深度解析。

  张侠表示,现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟,有着非常好的支持企业数字化的功能,包括数据分析、物联网、人工智能、信息安全等方面。而张侠与听众现场的互动更说明了这一趋势,现场80%CIO所在企业已经部署上云。

  据张侠透露,截至目前,亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类,基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中。

  在AWS服务客户的同时,也透露出当下IT发展的趋势所在。首先在计算方面,除了使用实例之外,无服务器计算、容器也渐成主流,三者结合是计算在云时代最为明显的特点。其次是数据存储、数据库、大数据分析层面,这是数字化关键组成部分,数字是企业的重要资产,数据信息流则是企业的血液流。

  在人工智能和机器学习方面。张侠表示,目前人工智能应用发展分成两类,一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务,另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具,比如用人工智能应用在安全领域。值得一提的是,人工智能已用来保护数据的安全,以AWS为例,我们提供的Amonzon Macie安全服务,可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据。

  张侠最后总结说,云计算为CIO们提供了企业数字化转型和信息化建设所需的平台和工具,帮助企业敏捷创新,获取差异化的竞争优势。(本文首发钛媒体,整理/桑明强)

  数字化并不是一个新的概念,老牌从事一线的IT的工作人员都会有所感悟, 我有一个简单的说法,无论是大数据、互联网等依托云计算成为企业提供最好的IT工具,这个过程就是数字化转型过程。

  当然,随着数据的作用越来越重要,数据流实际上变成一个企业的血液流,这便是我常说的一个话题。过去我们讲大数据的时候就谈数据如何从知识变成行动,最后变成价值。整个过程数据是非常重要,同时一个企业的信息流动实则是企业血液流动,这是企业活力的体现。

  从业务角度来分析,怎么从业务部门一起怎么更好的服务客户,例如个性化的定制、产品服务的追踪、各种各样多渠道以及更多的产品服务,这些成为业务部门所要追求的目标所在。因此,当下IT部门面临的任务应当是如何配合业务部门把这些功能提上日程。

  从IT角度来分析,我们在数字化转型的过程中看到一些新的趋势,其中有一个词——“高频”。变化频率慢,成为遗留在传统IT企业棘手问题。反过来看互联网公司,采用新技术的公司往往拥有比较快的节奏,它们十分强调敏捷性、灵活性以及迭代性,表现为快速的尝试、快速的试错以及快速的推出新东西,一个服务往往有很多版本。

  以AWS云为例,在云的时代,我作为CIO,如果云是我的工具和百宝箱,我应该有什么样的手段?我的十八般兵器是什?如何应用的得心应手?亚马逊从电商到卖电子书,后来于2006年首先在全球范围内独家开始公有云的旅程,过了三四年之后才有人跟进,目前在全球范围内我们的市场份额和产品服务都处在领先的地位,而且亚马逊本身利用这些技术不断做创新,推出很多创新的东西,也因此得到了很好的回报。

  亚马逊方法论更强调的是以创新为中心和试错,在这个过程中以IT技术搭建灵活的平台,这个平台保证它能快速试错,进而继续往前走。目前在全球范围内,很多企业在学习这一套创新的文化,我也应邀到很多企业给董事长、业务的CEO听这些方法论,继而再和技术配合。

  截至目前,亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类,基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中。从这些服务我们可以反推当下IT发展的趋势所在。

  首先在计算方面,计算在云时代最明显的三个特点,除了用实例以外,更主要的是无服务器计算、容器,这是国外CIO普遍广泛使用的。CIO一般直接采用无服务器计算,进而直接调用组件元素,这时候,如果成功了再考虑如何部署的问题,这种部署可能是容器和虚机。

  从虚机实例来说,往往提供最多的是服务,在这方面AWS提供最全面最多的虚机实例,例如GPU。如果你想做人工智能的建模,就需要用到GPU的芯片。

  从容器方面来看,目前容器技术普及很多,在云上可以选择亚马逊ECS,也可以用K8S。最后要提的技术是无服务器计算,大概在五六年前我们便推出了这项技术。

  无服务器计算是一段源代码,有触发的条件和时间便就可以部署,进而把整个流程串在一起,这里无需虚机也无需容器,完全是无服务器功能,这也是计算里最为时髦的。而且我告诉大家,无服务器计算可以构建很复杂的功能,例如整个大数据分析,每个步骤都可以用无服务器的方法搭建无服务器大数据架构。

  接下来是第二个重要方向,首先我们看数据、数据库、大数据分析,这些都是数字化里非常关键的。数字作为信息流,本身就是十分重要的资产,在这种情况下,对数据我们有什么方法?

  从数据库来说,现在主流的传统关系型数据库大概是什么时候科研设计出来的,大概可以追溯到90年代和2000年初,我们思考一个简单的逻辑,如果当下很多企业还用传统的商业型数据库,相当于用一个手机20多年前设计的产品,要知道信息时代产品的发展非常迅速。

  在云上有内存里的数据库包括图形数据库,也有专门时间序列的数据库,而时间序列的数据库只有一个值和时间标签的特点,让它特别适合物联网,因为物联网大量是从传感器来的信号,所以它们都是同样一个系列。FLDE是利用区块链的技术,有着中央存储、互相认证以及将来不可修改的特点,因而特别适合记帐。

  我们仔细剖析数据分析的特点,第一,实时数据的处理,我要把实时的数据传上来,通过切割快速的记录下来、存储下来进行处理,这是很重要的;第二,对数据格式还不清楚的情况下也要处理,还有一个数据湖的概念,把各种各样格式的数据全部导入进来,像一个水库蓄水一样,过去的数据是河流,而现在是洪水,想要现在一大片洼地上的数据全存下来,就要有相应的工具直接在湖里处理好,这种数据是一个企业具有能力处理还没有见过数据格式的新方法,这是一个现代化的企业必须要做的事情。

  在人工智能和机器学习方面。张侠表示,目前人工智能应用发展分成两类,一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务,另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具,比如用人工智能应用在安全领域。值得一提的是,人工智能已用来保护数据的安全赌经神算开奖结果。以AWS为例,我们提供的Amonzon Macie安全服务,可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据。

  为此,我们提供了自动化的工具,从数据的搜集开始,到选模型、算法来做整个数据的培训模型,进而把参数确定,之后再做推演的机制,当新数据模型建好后工具便开始自动推算,最终利用云计算将整个机器学习从建模自动化。

  那么,整个云的目的是什么?现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟,有着非常好的支持企业数字化的功能,包括数字分析物联网、人工智能、信息安全等方面。因此我们不难看出,云最主要的目的是使得你能够敏捷、快速的响应业务需求,可以通过敏捷性像新创公司一样进行创新,专注于你所获得的竞争优势,同时能减少潜在的风险。

  在数字化转型过程中,IT高管有时候过多的专注于IT成本的降低以及效率上的提高,但就目前来说,我们应该把帮助企业创新和转型,帮助业务部门提供优质的产品和服务,追求客户的满意度等放在首位,进而更多的专注于与业务人员的耦合。

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