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原標題：云計算，巨頭們的背水一戰 作者|馬超 責編|伍杏玲 頭圖|CSDN下載自視覺中國 出品|CSDN（ID：CSDNnews） 最近國內各IT巨頭技術布局都頗有看點，先是騰訊宣布將投入5000億，用于新基建的進一步布局（將重點投入云計算、人工智能、區塊鏈、服務器、大型數據中心等技術）；阿里再投2000億入新基建，并成立XG實驗室，正式入局5G領域；華為發布企業級AI應用開發套件ModelArtPro…… 今天咱們聊聊新基建里的關鍵技術——云計算，筆者認為，目前國內云計算的格局里，阿里技術引領，騰訊大力補貼下的跟隨戰術，華為主打性價比，華為云產品的性價比較高。所以從這個角度上講，筆者會給各位讀者奉上各廠商主要云產品的橫向評測，為大家解讀云計算乃至新基建格局背后的成因。 “云”，業界的迫切需求 一年一度的春節假期，紅包大戰無疑是互聯網巨頭積極演出的一場壓軸大戲，2016年至2019年支付寶集五福的活動參與人次分別是2億、3億、3.6億、4.5億人。細心的讀者也許會發現，作為貨幣流通樞紐的傳統銀行在此類營銷的活動中往往都是缺位的，究其背后原因肯定不是因為銀行業務部門不想做，而是在技術層面傳統銀行業的信息系統無法匹配金融云計算，紅包的背后其實是云實力的。 為提高系統的可伸縮及擴展性，目前IT系統使用分布式集群的架構，集群內各節點承擔的工作份量平均，這樣系統調度起來成本最低，但是考慮硬件設備的型號和算力均會有差異，如果讓軟件系統直接面對不同型號的設備，根據其處理能力分配任務，那么系統開銷將大幅提高。 以團隊管理為例，如果成員的能力整齊劃一，那么按照工作量分派任務即可，這種情況幾乎沒有什么成本損耗；但是如果團隊水平參差不齊，那么協調成本就會急劇增加，而云計算就是這樣一種針對分布式系統的技術，“云”能屏蔽底層設備的能力細節，向客戶交付標準化資源，也正是因為這樣的特點使云服務相比傳統IT架構具備更加快速、敏捷的優勢，而這恰恰也是互聯網時代對于IT技術的基本要求。 上云雖好，落地不易 隨著應用場景越來越復雜，傳統IOE式的集中架構已經難以滿足在超大規模計算場景下的效率與訴求。同時隨著“云”價值不斷挖掘，快速上線、高效運行、業務的秒級啟動等優勢也不斷被發現，這些都是企業未來快速占領市場，取得領先關鍵所在，盡快擁抱“云”才能擁有未來。 不過上云雖好，真正做起來卻不簡單，因為傳統IT行業的IOE架構都是典型的中心化模型。也正是因此如此，阿里的王堅院士率先提出來去IOE的口號。 上云的過程就是開放的過程，我們看到各行各業的發展其實都是不斷開放的歷史，比如銀行就從銀行卡支付、到快捷支付再到目前的開放銀行，可以說每一步開放都造就一家聯網機構，比如銀聯、網聯，開放銀行的聯網公司將是銀行的集大成者，它會擁有銀行全部的能力，但是無論是哪家銀行單獨打造這樣的聯網公司都幾乎是一個不可能完成的任務。所以從這個角度上看銀監會要求銀行必須使用私有云的策略，對銀行也是一種保護了。 業務普遍的共識是上云后IT硬件及運維支付將下降60%，不過私有云只能為單一企業提供服務，其不具備規模效應，也就無法發揮出云的低成本優勢。不過經濟學的基本原理告訴我們有人為制造的門檻就會有套利行為的存在，尤其對于金融科技的初創公司，就完全可以使用行業云甚至公有云來和銀行競爭，這是金融科技公司利用了公有云的成本優勢，來為自身迎得的發展空間。 如今銀行業已開始直面這問題，比如民生銀行的核心系統已經全面上云，中信銀行的信用卡核心系統已經使用國產分布式數據庫GoldenDB完成了對傳統關系型數據庫AS400的取代。相信在時代大潮的推動下，今后去IOE不再只是紙上談兵。 艱難的輝煌，國內云廠商的修煉之路 云計算市場最大的特點是邊際成本很低，比如一個數據中心的土地、電力、制冷等等成本才是大頭，增加一個節點的邊際成本其實很低，這也使得云計算是一個典型的勝者通吃型的規模產業，未來的格局肯定是寡頭競爭。 阿里云技術： 在阿里王堅院士帶領下，阿里成為國內云計算領域先發者之一。在阿里提出全面云轉型的時候，當時不少IT人紛紛表示，云計算的實現尚需要100年的時間。 不過100年太久，只爭朝夕，就在短短的幾年后，阿里云就推出了飛天AI加速引擎AIACC+含光800的組合，打敗了Google，拿下了斯坦福大學DAWNBenchImageNet推理成本的世界第一。 阿里云飛天，目前號稱可調度幾百萬臺節點，這在幾年前還是不可想象的規模。尤其是雙十一核心系統全面上云的消息，更是用100%上云，證明上云是可能的可以說阿里在云計算技術上是絕對的領跑者。 所以阿里最近在標準制度方面動作頻頻，XG實驗室的核心成員葉琰是參與了3代視頻編碼標準規范的制訂人員，立項主導了“生物特征識別多模態整合”的國際標準。 阿里云神龍服務器、自研AI芯片、布局硅光和低功耗光互連技術，并在最近研制成功了硅光400GDR4光模塊和400GSR8光模塊等技術，其云計算實力不容小覷。 騰訊：做為全球社區的巨頭，騰訊的QQ類社交軟件面對著比其它應用多出幾倍的流量短時間突發的場景，在早期QQ面對這樣的問題時，會直接補充資源，但是這樣就失去了云計算的成本優勢。 所以可以看到騰訊在更輕量級的容器化方面做了很多細節工作，以滿足這種突發、短時的彈性需求。從微信打敗米聊的歷史也能看到在用戶日活、口碑等全面落后的情況下，騰訊靠燒錢式的補貼勝出的。不過這是后發者的必選策略。 華為跑分玩家：目前AI+云計算已經漸漸成為各大云廠商的主戰場，如亞馬遜的AWS、微軟的Azure提供較強的AI云算力支持。 憑借強大的硬件設備能力，華為在這方面也是不遑多讓，先是自主研發了號稱AI算力最強的昇騰910芯片、打造出基于昇騰910的Atlas900人工智能訓練集群，后又在此基礎上發布AI云平臺ModelArts2.0。華為的理念是打造一站式的開發平臺，支撐用戶從數據到應用的全流程開發過程，包含數據處理、模型訓練、模型管理、部署等操作，并且提供AI市場功能，能夠在市場內與其他開發者分享模型、API和數據集。 筆者身為華為云MVP后觀察到，華為特別關注于產品的性價比，可以說在相同價格下華為的產品計算能力是較強的，但是云本身有很多個性化需求，這種類似于手機終端的策略與玩法能否適應云也值得觀察。 后記 在十年前IT界普遍流傳著一句話叫做“代碼正在吞噬世界”，現在人們才真正醒悟原來云計算才是背后的那個大BOSS，凡是不使用云的可能會落后，跟不上時代。 隨著云原生和Serverless模式將云服務模式重新定義。云原生讓資源交付變得越來越標準化，企業用戶及開發者只需專注應用開發，無需關注基礎設施及基礎服務，大大加快軟件迭代速度。我國的科技廠商在云計算方面已經能做到自主掌控，甚至在某些方面還能領先世界，相信今后我國的云計算也能像春節紅包一樣，繼續蓬勃發展。 |
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