AMD表示，该系列产品运行某些企业云工作负载的性能比英特尔芯片翻了一番。

Epyc 7003系列包含了19款CPU，起价从913美元到7890美元不等，最高端价格7890美元的Epyc 7763，具有64个核心，可以运行128个进程，基频2.45 GHz。而且，该芯片在需要的时候主频可以临时调至高达3.5GHz。AMD援引内部测试结果称，在运行某些云工作负载时，Epyc 7763的性能比英特尔同类最好的处理器高出106％。

Epyc 7763和Epyc 7003系列中的其他18个CPU均基于AMD最新Zen 3其纳米核心设计。与Zen 2相比，这一代核心设计平均每个周期可多处理19％的指令，这是一项关键性能指标，与时钟频率和核心数类似，直接影响CPU一次可以处理多少数据。

Epyc 7003系列的另一个重要架构变化，是引入了一个32 MB的大型L3缓存，并且可以在所有CPU核心之间共享。共享缓存充当一种中央信息存储库，处理器核心可以在其中存储当前正在处理的数据。AMD表示，处理器核心能够直接访问其他核心的数据，这让CPU之间的通信变得更加高效，从而可以提高某些计算的性能。

但是并非Epyc 7003引入的所有增强功能都集中在性能上，网络安全是该系列芯片设计的另一个重点。

Epyc 7003系列芯片采用了一种称为影子堆栈的技术，AMD称其为一种硅芯片级机制，旨在通过所谓的控制流劫持技术来阻止针对应用的网络攻击。另一项新的安全技术SEV-SNP，是旨在降低运行在服务器上的管理程序受到黑客入侵情况下发生数据泄露的风险。SEV-SNP可以防止虚拟机管理程序操纵采用这些程序的虚拟机上的数据。

这种隔离措施在云环境中特别有用。企业借助本地服务器可以完全控制硬件和虚拟机管理程序，但是在云中，两者都是由基础设施即服务提供商管理的。限制提供商虚拟机管理程序访问企业虚拟机，可以在万一黑客攻击了底层基础设施即服务环境时降低虚拟机宕机的风险。

AMD表示，硬件合作伙伴计划将Epyc 7003芯片整合到100多款新服务器中，同时预计云服务提供商还将该系列首次亮相后加大对该系列芯片的采用力度。据报道，年底将有400多个基于AMD的云实例可用。

Epyc 7003系列的推出，将进一步增加竞争对手英特尔的竞争压力，作为CPU市场的领先者，过去几年英特尔眼看着AMD芯片一直在侵蚀自己的主导地位。AMD在台式机CPU市场上也一直占据一席之地。今年年初，在来自AMD和其他竞争对手的竞争日益加剧的情况下，英特尔任命前VMware首席执行官Pat Gelsinger为首席执行官，领导公司的未来发展。

Consultancy firm KPMG, together with a team of researchers from the Technical University of Denmark (DTU) and a yet-to-be-named European bank, has been piloting the use of quantum computing to determine which stocks to buy and sell for maximum return, an age-old banking operation known as portfolio optimization.

咨询公司KPMG与丹麦工业大学（DTU）的一个研究团队和一家未给出名字的欧洲银行合作，试图利用量子计算来决定股票的买入和沽出，目的是获得最大回报，这是一宗古老的银行业务，名为投资组合优化。

The researchers ran a model for portfolio optimization on Canadian company D-Wave's 2,000-qubit quantum annealing processor, comparing the results to those obtained with classical means. They found that the quantum annealer performed better and faster than other methods, while being capable of resolving larger problems – although the study also indicated that D-Wave's technology still comes with some issues to do with ease of programming and scalability.

这些研究人员在加拿大公司D-Wave的2000位量子退火处理器上运行了某个投资组合优化模型，并将结果与用经典手段获得的结果进行比较。他们发现，量子退火器的性能比其他方法更好及更快，同时还能够解决更大的问题，尽管该研究也表明，D-Wave的技术仍然存在一些问题，例如有关编程便利性和可扩展性方面的问题。

研究人员在加拿大公司D-Wave的2000位量子退火处理器上运行投资组合优化模型。（图：D-Wave）

The smart distribution of portfolio assets is a problem that stands at the very heart of banking. Theorized by economist Harry Markowitz as early as 1952, it consists of allocating a fixed budget to a collection of financial assets in a way that will produce as much return as possible over time. In other words, it is an optimization problem: an investor should look to maximize gain and minimize risk for a given financial portfolio.

证券资产的巧妙分配是占据银行业务核心的问题。经济学家Harry Markowitz早在1952年就将该问题进行理论化，证券资产分配包括将固定的预算在金融资产集合上配给，令其在一段时间内产生尽可能多的回报。换句话说，是个优化问题：投资者应该设法在给定的金融组合里实现收益最大化和风险最小化。

As the number of assets in the portfolio multiplies, the difficulty of the calculation exponentially increases, and the problem can quickly become intractable, even to the world's largest supercomputers. Quantum computing, on the other hand, offers the possibility of running multiple calculations at once thanks to a special quantum state that is adopted by quantum bits, or qubits.

投资组合的资产数量成倍增加时，计算的难度也会随着成倍增加，最后很快可能变成即使用上世界上最大的超级计算机也解决不了的优化问题。量子计算由于量子比特（或称Qubits）采用了特殊的量子状态可以同时进行多次的计算。

Quantum systems, for now, cannot support enough qubits to have a real-world impact. But in principle, large-scale quantum computers could one day solve complex portfolio optimization problems in a matter of minutes – which is why the world's largest banks are already putting their research team to work on developing quantum algorithms.

量子系统目前还未能支持足够的量子比特，还不足以对现实世界产生影响。但一般而言，大规模量子计算机有朝一日将可以在几分钟内解决各种复杂的投资组合优化问题，这也是为什么世界上最大的银行都已经在组建研究团队开发量子算法。

To translate Markowitz's classical model for the portfolio selection problem into a quantum algorithm, the DTU's researchers formulated the equation into a quantum model called a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which they based on the usual criteria used for the operation such as budget and expected return.

DTU的研究人员为了将Markowitz的投资组合选择问题的经典模型转化为量子算法，他们先将该方程表述为一个名为为二次无约束二元优化（QUBO）问题的量子模型，然后再在预算和预期收益等参数的基础上利用QUBO进行通常的操作。

When deciding which quantum hardware to pick to test their model, the team was faced with a number of options: IBM and Google are both working on a superconducting quantum computer, while Honeywell and IonQ are building trapped-ion devices; Xanadu is looking at photonic quantum technologies, and Microsoft is creating a topological quantum system.

DTU团队在决定选量子硬件测试他们的模型时也面临许多选择。IBM和谷歌都在研究超导量子计算机，Honeywell和IonQ则在打造陷离子（Trapped-ion）设备，而Xanadu则在研究光子量子技术，微软也在创建拓扑量子系统。

D-Wave's quantum annealing processor is yet another approach to quantum computing. Unlike other systems, which are gate-based quantum computers, it is not possible to control the qubits in a quantum annealer; instead, D-Wave's technology consists of manipulating the environment surrounding the system, and letting the device find a "ground state". In this case, the ground state corresponds to the most optimal portfolio selection.

D-Wave的量子退火处理器是量子计算的另一种方法。量子退火处理器与其他系统不同，其他系统是基于门的量子计算机，不能控制量子退火器里的量子比特，而D-Wave的技术则包括操纵系统周围的环境，使得设备可以找到一个 "基底状态"。在投资组合选择的情况下，基底状态对应的是最优化的组合选择。

This approach, while limiting the scope of the problems that can be resolved by a quantum annealer, also enable D-Wave to work with many more qubits than other devices. The company's latest device counts 5,000 qubits, while IBM's quantum computer, for example, supports less than 100 qubits.

D-Wave这种方法虽然限制了量子退火器所能解决的问题范围，但也令D-Wave能够比其他设备多出许多量子比特。D-Wave公司最新的设备可达5000量子比特，IBM的量子计算机支持的量子比特不到100。

The researchers explained that the maturity of D-Wave's technology prompted them to pick quantum annealing to trial the algorithm; and equipped with the processor, they were able to embed and run the problem for up to 65 assets.

研究人员解释称，D-Wave技术的成熟度促使他们选择了量子退火进行该算法的试用；他们利用配备的退火处理器能够嵌入并运行含多达65个资产的问题。

To benchmark the performance of the processor, they also ran the Markowitz equation with classical means, called brute force. With the computational resources at their disposal, brute force could only be used for up to 25 assets, after which the problem became intractable for the method.

他们为了测试处理器的性能还用经典方法运行了Markowitz方程，即所谓的蛮力法。在他们所掌握的计算资源下，蛮力法最多只能用于解决25个资产的问题，再多蛮力法就难以解决了。

Comparing between the two methods, the scientists found that the quality of the results provided by D-Wave's processor was equal to that delivered by brute force – proving that quantum annealing can reliably be used to solve the problem. In addition, as the number of assets grew, the quantum processor overtook brute force as the fastest method.

科学家们在两种方法之间进行比较后发现，D-Wave的处理器提供的结果质量与蛮力法提供的结果质量不差上下，这证明了量子退火可以可靠地用于解决这个问题。此外，随着资产数量的增加，量子处理器超过蛮力法成了最快的方法。

From 15 assets onwards, D-Wave's processor effectively started showing significant speed-up over brute force, as the problem got closer to becoming intractable for the classical computer.

在资产达到15个或更多时，D-Wave的处理器的有效速度明显开始快过蛮力法，15个资产优化问题接近经典计算机的不可解局限。

To benchmark the performance of the quantum annealer for more than 25 assets – which is beyond the capability of brute force – the researchers compared the results obtained with D-Wave's processor to those obtained with a method called simulated annealing. There again, shows the study, the quantum processor provided high-quality results.

为了对量子退火器的性能在资产超过25时（蛮力法已力不能及）进行基准测试，研究人员还比较了使用D-Wave处理器获得的结果与另外一种使用名为模拟退火的方法获得的结果。这里的研究也表明，D-Wave量子处理器提供了高质量结果。

Although the experiment suggests that quantum annealing might show a computational advantage over classical devices, therefore, Ulrich Busk Hoff, researcher at DTU, who participated in the research, warns against hasty conclusions.

虽然实验表明量子退火可能显示了比经典器件更强的计算优势，但参与了该项研究的DTU研究员Ulrich Busk Hoff表示要谨慎，不能草率地就此下结论。

"For small-sized problems, the D-Wave quantum annealer is indeed competitive, as it offers a speed-up and solutions of high quality," he tells ZDNet. "That said, I believe that the study is premature for making any claims about an actual quantum advantage, and I would refrain from doing that. That would require a more rigorous comparison between D-Wave and classical methods – and using the best possible classical computational resources, which was far beyond the scope of the project."

他告诉记者，" D-Wave量子退火器对于小一点的问题确实具有竞争力，因为量子退火器提供了更快速度和高质量的解决方案。但话又说回来，我认为这项研究要对于实际的量子优势做出任何结论还为时过早，我会避免做出结论。要最后做结论的话需要在D-Wave和经典方法之间进行更严格的比较，得用上最好的经典计算资源，这已经远远超出了这个项目的范围。"

DTU's team also flagged some scalability issues, highlighting that as the portfolio size increased, there was a need to fine-tune the quantum model's parameters in order to prevent a drop in results quality. "As the portfolio size was increased, a degradation in the quality of the solutions found by quantum annealing was indeed observed," says Hoff. "But after optimization, the solutions were still competitive and were more often than not able to beat simulated annealing."

DTU团队还提出了一些可扩展性问题，特别是随着组合规模的增加，量子模型的参数需要进行微调后才能防止结果质量的下降。Hoff表示，"随着组合规模的增加，量子退火法找到的解确实出现质量上的下降。但经优化后解决方案仍然具有竞争力，更多的时候仍然能够击败模拟退火。"

In addition, with the quantum industry still largely in its infancy, the researchers pointed to the technical difficulties that still come with using quantum technologies. Implementing quantum models, they explained, requires a new way of thinking; translating classical problems into quantum algorithms is not straightforward, and even D-Wave's fairly accessible software development kit cannot be described yet as "plug-and-play".

此外，由于量子产业在很大程度上仍处于起步阶段，研究人员指出，使用量子技术在操作上还存在一些困难。他们解释表示，实现量子模型需要一种新的思维方式；要将经典问题转化为量子算法并不容易，即便是D-Wave已经相当方便的软件开发工具包都也还不能说可以 "即插即用"。

The Canadian company's quantum processor nevertheless shows a lot of promise for solving problems such as portfolio optimization. Although the researchers shared doubts that quantum annealing would have as much of an impact as large-scale gate-based quantum computers, they pledged to continue to explore the capabilities of the technology in other fields.

不过，这家加拿大公司的量子处理器在解决投资组合优化等问题上表现出了很好的前景。尽管研究人员对于量子退火是否会像大规模基于门的量子计算机那样产生巨大影响表示怀疑，但他们表示一定会继续探索该技术在其他领域的应用。

"I think it's fair to say that D-Wave is a competitive candidate for solving this type of problem and it is certainly worthwhile further investigation," says Hoff.

Hoff表示，"我认为可以公平地说，D-Wave是解决这一类问题的有力竞争者，当然也值得进一步研究。"

KPMG, DTU's researchers and large banks are far from alone in experimenting with D-Wave's technology for near-term applications of quantum computing. For example, researchers from pharmaceutical company GlaxoSmithKline (GSK) recently trialed the use of different quantum methods to sequence gene expression, and found that quantum annealing could already compete against classical computers to start addressing life-sized problems.

利用D-Wave技术试验量子计算近期应用的远不止KPMG、DTU的研究人员和大型银行。例如，制药公司GlaxoSmithKline (GSK)的研究人员最近在用不同的量子方法对基因表达进行测序的试验，也发现量子退火在一些现实世界问题上已经可以与经典计算机一较高低了。

长期跟踪云计算市场的朋友对于青云科技肯定不会陌生，而“云之基石 自由计算”的口号也便业界广为人知。

“云之基石”就是指青云科技做的是基础型、困难型的工作，而不是应用型的工作；让专业的公司做专业的事，专注打造坚实、稳定、可靠、高效的基石平台，将复杂的事情透明化，让企业只需关注业务创新，而非底层技术。

“自由计算”是以公私统一架构和高度解耦实现全场景自由计算；尊重用户需求，不定义规则，不绑架用户，按照用户实际业务提供服务；让用户在坚实的基石平台上，自由创新业务，安心、放心；坚持开放、开源，拒绝闭环。

在青云科技董事长兼CEO黄允松看来，青云科技的初心就是做数字化转型可信赖、可依赖的基石型合作伙伴。

虽然我们知道，青云科技是以公有云起家的，但是黄允松说，“我从来没有说过我们是一个公有云、私有云或混合云公司，为什么？因为我的用户不在乎，在乎的是：第一，解决问题；第二，解决什么样的问题？我们解决的是客户的问题，进而创造社会价值，这是我们行业的立身之本。”

持续创新推动云计算向前发展

如今，云计算已经成为像电网、交通网、互联网一样的社会基础设施。但是时间回到2012年，当时整个产业还处于探索阶段。青云科技利用自身所擅长的能力，加速云计算的布局。

对于青云科技的技术执念，我们从其一系列的业界第一可以一探究竟，比如国内第一个完整的企业级IaaS平台、国内最早实现“公私混托”一体化架构的云厂商、首家实现资源秒级响应和按秒计费的云厂商、首家将SDN技术应用在云平台业务的云厂商、国内最早提出和率先实现公私统一架构的云厂商。

黄允松说，创新已经融入公司的基因里面。通过潜心产品研发创新，青云科技搭建起行业领先的五大类产品矩阵：计算平台、存储平台、网络及安全平台、数据平台、物联网及边缘平台，打造覆盖“云、网、边、端”全场景的数字平台。

对于前三个平台，我们不会陌生，毕竟计算、存储、网络是云计算的基本组成。青云科技的QingCloud云平台、企业级分布式存储QingStor、自主研发设计的光格网络SD-WAN都是业界耳熟能详的叫座产品。

但是青云科技并没有局限于单一的产品或服务，而是为客户提供一整套端到端的解决方案。这也是“云之基石 自由计算”的真实写照。

坚持核心代码自主研发和贡献开源成为青云科技技术创新的底色。“ 我们绝对不会耦合。”黄允松说，“青云科技的开源项目会越来越多，以后只有开源项目，没有闭源项目。”

目前，青云科技拥有包括存储、网络、负载均衡器、容器、DevOps等领域超20个开源项目。比如作为面向云原生应用的容器平台开源项目，KubeSphere社区生态已初具规模，与AWS、思科、英特尔、openEuler、云原生社区等服务商、开源社区建立了合作关系。

除此以外，青云科技与鲲鹏、澜起科技、中科海光、飞腾、中标麒麟、银河麒麟、统信软件、湖南麒麟等合作伙伴共建国产化生态，借助QingCloud私有云平台和青立方超融合、RadonDB分布式关系型数据库等产品，加速高科技领域的国产化替代。

得益于持续的技术创新，青云科技目前正在服务百行千业，帮助企业加速数字化转型进程，客户遍布金融、交通、能源、物流、制造、政府与公共事业、企业服务、教育、医疗、零售、电商、互联网等行业。

比如依靠青云科技公有云与SD-WAN，某省交通控股建成“六朵云”，这是全国第一个也是唯一一个真正落地的“智慧交通”新模型，实现新技术与老基建的完美结合。

成功上市开启产业布局新篇章

不忘初心才能更好地面向未来。据悉，青云科技本次科创板IPO募集资金主要投向“云计算产品升级项目”、“全域云技术研发项目”、“云网一体化基础设施建设项目”。

特别是在“新基建”背景下，数字化转型进入“深水区”，云原生掀起下一波行业浪潮，青云科技全力做好“新基建”的创新者、建设者、运营者。

“我们对整个社会向下一代基础设施的转型，很有信心。在这个过程中，我们首先要扮演好创新者，这就是为什么我们矢志不渝地不断投入资金的原因。”黄允松说，“因为我们要投入创新，发挥自身擅长的能力，将专业的解决方案和领先的平台能力提供给中国最广泛的区域和用户。”

接下来，青云科技短期将会关注三大重点工作：商业组织架构的优化升级，强化区域、行业作战，拓宽服务边界；商业意识的持续强化，从产品技术价值延伸到客户商业业务价值；以开放的心态做开放的生态，链接更多的合作伙伴，包括上下游、渠道等。

对于中长期规划，青云科技积极拥抱云原生，把整个Cloud Native端到端做通，加速云原生的落地；去中心化，分散化，不断优化iFCloud统一多云管理平台、KubeSphere容器平台、物联网平台、边缘计算平台等，帮助客户搭建云网边端一体化架构；推动大数据、AI建设，强化AIoT能力和应用，帮助客户挖掘和实现数据价值；打造光格网络SD-WAN 2.0全软件定义的广域网平台服务，以更低成本获得高品质网络连接与云端访问。

从这些规划举措，我们可以看到青云科技对于云计算产业有着清晰的思考和布局，上市的举措将会加速这种步伐。在前进的路上竞争是不可避免的，但是黄允松认为，不管是从云计算的渗透率还是从技术的迭代更新看，竞争是个伪命题。

此外，公司上市后的盈利问题是业界所关注的。青云科技是一家创新密集型企业，不是一重资产运营，公司营收整体向好，实现连年稳定增长。其中，云产品主要适用于私有云部署，云服务则适用于公有云领域。由于技术领先优势，私有云产品已成为青云科技近年来营收暴增、毛利率较高的业务，明星产品辈出。

最为关键的是青云科技在赋能行业客户数字化转型方面具有增长性，行业需求旺盛。行业客户需要的是IT服务，混合云正成为政府和诸多大型B端客户上云用云的优先选择，成长空间巨大。而混合云要统一架构，青云科技从第一天起，公有云和私有云就是一套架构，统一架构的道路已经坚持9年。青云科技在对产品性能要求高的银行、保险、交运、能源、政务等行业率先取得显著优势。

“我们希望整个人类社会在完全数字化之后，青云科技成为世界一流的ICT大平台，成为人类社会值得托付全部业务的数字化基石平台。”黄允松最后说。

该银行表示，其新技术使用了定制的算法，监控来自官方紧急状况和天气警报系统的数据点，为受到自然灾害影响的客户提供支持。

澳大利亚联邦银行表示：“这款新的智能数据模型分析并解释了一系列数据源，可以帮助银行在自然灾害到来的当天准确地联系受到影响的客户，为他们提供帮助——无论他们身在何处。”

据称，该产品让银行能够在灾害状况发生的当天为客户提供一对一的支持。据称这项技术最近在珀斯（Perth）得到了应用，该银行在那个地区大约有8万名客户受到了该州森林大火的影响，澳大利亚联邦银行为他们提供了个性化的帮助。

澳大利亚联邦银行首席分析官Andrew McMullan博士表示：“自然灾害可能会突如其来，虽然我们无法阻止自然灾害的发生，但我们可以帮助通知客户，让他们做好准备，并为受影响的客户提供即时和个性化的支持。”

该产品是该行“客户参与引擎（Customer Engagement Engine）”计划的一部分。

“客户参与引擎”现在运行了大约400种机器学习模型，并实时吸收大约1,570亿个数据点。澳大利亚联邦银行的首席执行官Matt Comyn此前曾表示，该工具的用途是“协调活动，并以行动为客户提供服务。”

他表示：“就吞吐量而言，‘客户参与引擎’每天可提供大约3500万个决策，这些工作都是实时完成的，每个决策只需要花费不到300毫秒。”

“这种规模令人印象深刻，但实际上最重要的是我们可以通过服务为客户提供价值。”

本月初，澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）在澳大利亚联邦法院针对CommSec和Australian Investment Exchange Limited（AUSIEX）提起民事处罚诉讼，指控其在提供金融服务的过程中，违反了《市场诚信法案》（Market Integrity Rules）、《公司法》（Corporations Act）和《 ASIC法案》的系统合规要求。

要求的程序涉及监管数据要求、交易确认要求、最佳执行要求以及客户款项对账等问题。

此外，澳大利亚联邦银行解释称，该程序仅与CommSec有关，涉及经纪人报酬、认股权证协议表格和自动订单处理过滤器。

据该行表示，这些问题是由于IT系统编码或者系统问题、人为错误和/或数据输入错误等问题造成的。该行补充表示，在这些问题中，造成了某些客户直接经济损失的只有经纪人收费过多的问题。

CommSec已经向受到此问题影响的客户支付了总计650万澳元，包括退款和其他赔偿。在本财政年度的上半年，澳大利亚联邦银行已经录得49亿澳元的法定税后净利润。

翻阅AMD EPYC(霄龙)的“成长史”，其2017年的初始剧本是——数据市场被英特尔所“垄断”，英特尔X86架构服务器市占高达九成。在此逆境中，AMD EPYC稳扎稳打，2017年6月，AMD正式发布第一代EPYC7000系列服务器处理器产品，它是多年后AMD回归企业级市场的第一步;2019年8月，第二代AMD EPYC系列处理器问世，它是全球第一个7nm数据中心处理器，再看英特尔，其10nm制程工艺的Ice Lake服务器芯片近日宣布将在2021年Q1大批量出货(推迟了三年多)，在14nm之后的节点上，英特尔失了先机，给了AMD一个绝佳机会，让AMD在CPU工艺上反超了英特尔。

第二代AMD EPYC系列处理器在数据中心的市场表现也给AMD提振了士气，据AMD 2020年第四季度财报显示，服务器和半定制芯片(包括AMD的EPYC服务器芯片)的销售额比去年同期猛增176%，达到12.8亿美元。

AMD的脚步并未因此而停歇，时隔一年半，它带着第三代EPYC处理器，向数据中心市场发起第三波猛烈攻势。

第三代EPYC处理器采用了最新Zen3架构，相比上一代，Zen3的IPC性能提高了约19%。

Zen核心——潜心研究多年的技术为“逆袭”持续加码

网剧《棋魂》中，主人公时光为了提升棋艺，前往兰因寺向僧侣们学习，并在比赛中定上了段，获得了成为职业棋手的资格。

在AMD EPYC的剧本中，帮助其“逆袭”的核心技术是“Zen”。AMD在这项研发中投入了大量的人力和精力，来打造这个高性能的CPU核心。

本次发布会上，AMD公布了Zen3的相关细节。

7nm的Zen3，相比Zen2其IPC性能提高了约19%，这也得益于从Zen2到Zen3架构演进过程中AMD做了很多的优化。

先从前端改进说起，L1 BTB容量实现翻番(1024)，增加了分支预测器的带宽，还在分支预测中消除了冒泡现象，能够更快的从误测中恢复。

在执行引擎方面，有更大的整数窗口、更低的特定整数/浮点指令延迟、更快的浮点FMAC(乘法累加器)以及两条INT8的IMAC流水线。

再到指令集方面优化，在加速、加密和解密算法这块扩展AVX2指令到256位。

Zen3在安全方面倾注了很大的心血，其对SEV进行了改进，限制恶意管理程序注入SEV-ES访客中断/异常类型，还能够将调试寄存器添加到交换状态中;在新的产品上有SNP安全嵌套分页，它能在现有的SEV-ES的基础上，对虚机内存和虚机寄存器做加密保密，增加系统完整性保护，防止一些恶意管理程序通过重放、损坏、重新映射做攻击;除此之外，还设有CET Shadow Stack (CET影子栈)，通过这个功能可以防止ROP编程的攻击，更好地优化系统中的安全性。

Zen架构奠定了AMD未来的产品路线图，也为AMD的服务器芯片产品增加了强大的竞争力与生命力。

AMD第三代EPYC(霄龙)处理器——重拳出击 拓展数据中心市场版图

“逆袭式成长”故事的核心都比较类似，虽然竞争对手十分强大，但挑战者通过自身的学习，在一次次与竞争对手的角逐过程中，由劣势渐渐走向优势的过程。

AMD第三代EPYC处理器的问世，代号Milan(米兰，Naples、Rome、Milan都是意大利城市的名称，排序是从南到北)，是AMD向竞争对手(英特尔)发起的第三次强有力的冲锋。

AMD第三代EPYC处理器采用了CCX运算，Socket IO整合的设计，最多64核128线程，128条PCIe 4.0，8通道DDR4内存。在安全方面，在已有的虚拟化内存加密基础上增加了SNP安全嵌套分页，整个系统不管从单线程还是单核心来说，都实现了最强性能。

该系列共有19款处理器产品，详情见上图。75F3、74F3、73F3、72F3这四款产品针对单核性能做了最大优化，能够提高它的单核频率，可调用缓存，使用内存、带宽，单核性能非常强，适用于关系型数据库，技术类运算和商用的场景;7763、7713、7713P、7663、7643这五款是核心密度高的产品，能够给行业用户提供非常高的多线程运算性能和多插槽运算性能，针对的目标市场主要是企业应用，高性能计算和云计算;7543、7453、7343等十款产品，主要针对性能平衡和优化，以及对于整体拥有成本(TCO)有比较强需求的企业客户。

AMD与英特尔围绕数据中心市场的较量并未停歇，AMD已经投入了第三代EPYC处理器加入战局，英特尔Ice Lake也整装待发准备迎战。对于AMD来讲，制程工艺(7nm与10nm)的领先、强劲性能、性价比等都是第三代EPYC处理器的优势，“逆袭式成长”的过程也是一步一步走出来的，AMD现在要做的还是用扎实的产品赢得用户的青睐，逐步扩张数据中心的市场版图。

找准定位 壮大生态布局

集中资源到发展迅速、有潜力的项目与市场上，这是AMD的经验之谈。

AMD主要服务三个重要的市场板块，分别是企业级市场、云计算市场以及高性能计算市场。

企业级市场的用户面对的是海量数据，他们要运行很多的数据库做大量数据分析，获得可行动性，再通过数据形成决策支持，同时在高度融合的架构中运行他们的业务;云计算市场仍处于快速发展之中，AMD在这块有最高的虚机密度，同时也有支持每个Socket最高的性能，对于在云计算中这些CSP来说TCO能实现最大化;AMD也在不断发力高性能计算市场，在很多高性能运行基准方面刷新纪录。

除此之外，AMD第三代EPYC处理器也在挖掘新的商机，为进一步壮大生态布局而努力奋斗。AMD将围绕第三代EPYC处理器打造更多解决方案，包括在超融合的情境下的应用，关系型数据库以及数据分析等，让客户能够更快速、更明显的感受到AMD给他们提供的价值。

属于AMD EPYC“逆袭式成长”的故事还远没有完结，英特尔依然像一座大山一样，等待着竞争者的挑战。AMD在一次次的历练中经历了成长和蜕变，现在领先的每一步，都是给自己争取时间、创造机会，希望AMD凭借自身的创新和技术积淀，能够开拓出属于自己的时代，让大家都由衷的说出那句——AMD YES!

这不比《博人传》燃?

在此前的 “等保2.0”测评中，紫光云平台高分通过四级复测，成为首批等保四级的云平台之一。

紫光云主要面向政企行业客户，涉及工业智能制造、政务大数据、智慧教育、精准扶贫、BIM、环保、交通、水务等行业。基于自主研发的紫光云平台系统，为行业用户提供云服务，打造南京、苏州、连云港等全国数十个智慧城市的建设和运营项目，承载百万级甚至千万级使用的计算服务。

基于这种客户布局，紫光云携手紫光股份旗下新华三集团共同构建更全面、完整地信息安全防护体系。

作为“等保2.0”标准起草单位，新华三集团对等级保护整体要求、测评过程和方法以及等级保护安全设计理念有着深刻理解。依据网络安全等级保护基本要求和安全设计技术要求的建设理念，新华三严格依据“等保2.0”的四级要求对紫光云的信息安全防护体系进行设计，方案以云安全服务为目标，基于“一个中心三重防护”的技术理念形成模型框架。

图1 紫光云安全防护方案模型框架

总体来看，新华三集团：

1. 针对基础设施层的访问控制、身份鉴别及资产管理等，按照四级等级保护方案进行规划，增强访问控制、严格控制身份鉴别、合理管理资产。2. 根据对网络架构分析明确各个网络节点安全控制；安全、网络设备权限、资源划分管理；安全设备的防护规划；审计及监控的全方位审计。3. 应用层管理权限分离，身份鉴别，应用的高可用措施；增强业务性能、容错性及安全审计。4. 对操作系统、数据库系统按照四级等级保护要求制定安全加固方案。5. 按照四级等级保护方案融合紫光云平台需求，制定并贯彻落实安全管理制度。

应该说，这是一个非常全面的安全防护方案，为紫光云提供了全方位的防护能力，从云防火墙、云入侵防护、云负载、云WAF、云数据库审计，到云堡垒机、云漏扫、云日志审计、云态势感知等，在灵活部署的同时满足等保合规要求。

在方案中，新华三集团分别通过硬件安全资源池和软件安全资源池构建紫光云平台级和租户级的安全防护能力构建，包括南北向硬件安全资源池、东西向NFV安全资源池、安全云服务目录、安全态势感知、PaaS安全以及数据安全集成服务、安全服务全程支持、一站式等保交付、等保复测复评运维保障等。

正是有新华三集团的技术加持，紫光云很快就具备了为云上用户提供等级保护相应安全等级的安全防护能力，围绕着租户资产和业务，融合对安全、网络、应用的管理，最终能实现设备管理、策略部署管理、运转监控、风险预警、安全联动响应的完整安全闭环管理，实现安全风险的可视、可管、可预防。

其实，新华三集团这次能够“出圈”，也绝非偶然。既懂云，也懂网，还懂安全，新华三凭借多年技术耕耘和实践，融合形成“云网安”一体化能力。

新华三集团的云安全解决方案，以等保2.0合规体系为建设标准，同时还提出“安全即服务”理念，构建“云安全商店”，提供不同的安全能力模块，以满足不同的场景需要，如图3所示。

1. 针对IaaS层，提供边界隔离、入侵防御、通信加密、服务器防护等服务。2. 针对PaaS层，提供数据库审计、运维审计、漏洞管理等服务。3. 针对SaaS层，提供应用监控、Web防护、应用加速等服务。4. 针对运维管理，提供可实现云内安全的可视化和云安全资源的分配管理。

整体上说，新华三集团云安全解决方案具备以下5大特点：

图2 新华三安全云解决方案的五大优势

1. 合规性：可满足各类等保需求的安全服务，并支持等保套餐“一键开通”。2. 高性能：通过支持纳管硬件形式的安全资源池，为平台和租户提供高性能的保障。3. 高效性：安全业务流量支持自动编排、自动部署、统一管理。4. 兼容性：支持纳管对接各类安全资源池设备，涵盖软件、硬件与NFV。5. 开放性：方案基于OpenStack架构并对外提供标准化接口。

新华三集团的安全实力是从物理设备、网络、应用、主机、数据等层面打造的一套内生安全防护体系，来保障系统安全。

目前，新华三集团已先后承担并参与了多地的政务云、高校云、融媒云的建设。未来基于“AI in ALL”智能战略和“数字大脑计划2020”的实践，新华三还将持续不断输出更多有价值的安全案例，与行业客户激荡出更多共鸣。

应势而定，安徽省政务云建设目标

目前，内部攻击者和系统漏洞仍然是政务云建设最大的威胁，但各种移动设备、远程设备连接、浏览器以及各种应用程序的插件程序、智能终端、云主机的出现，都给信息安全带来了新的挑战。

安徽省政务云参考其他政务云的建设经验，认为流量不可控、边界不固定、虚拟化自身安全、数据安全与共享、监管与运营是政务云安全与管理面临的核心隐患与风险。因此，安徽省政务云建设之初制定了如下目标：

1. 安全合规：政务云平台满足“等级保护”中的“一个中心、三重防护”的要求。

2. 服务化安全能力：兼顾政务云租户安全，为租户提供按需审批、自主管理、弹性扩展的服务化安全能力。

3. 多级防护体系：建设纵深防护体系，实现从网络到计算、从应用到数据的多级安全保护。

4. 安全可视化：通过多源数据采集与分析，实现政务云安全态势呈现与应急响应，搭建政务云安全指挥舱。

根据上述目标，安徽省政务云要求从平台和租户两个维度提升政务云安全防护能力，实现政务信息资源价值不受侵犯，保证信息资产的拥有者面临最小的风险和获取最大的安全利益；同时保证信息基础设施、信息应用服务和信息内容能够抵御各种安全威胁，提供具有保密性、完整性、真实性、可用性和可控性的整体安全保障能力。

“1+3”安全防护架构

在安徽省政务云的安全规划与建设中，紫光股份旗下新华三集团担负着重要的建设任务。新华三认为，云计算环境下的安全需要从两方面考虑，一是业务安全，二是合规需求。政务云由于增加了运营场景，要兼顾政务内网和政务外网的双重安全需求，在保障整体政务云平台安全合规的同时，更要关注面租户隔离和云资源管理。

图1 新华三云平台“1+3”安全防护架构

租户上云后应用系统的安全将依靠云平台与数据中心整体架构的稳定与安全，更是业务上云后的保障重点。为此，新华三集团提出了“1+3”的安全防护架构，即一个中心，三重防护，由安全管理中心、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境组成整体框架，实现政务云平台网络环境下的整体安全防护能力。

图2 新华三安全云管理平台

除保障政务云平台自身安全外，新华三集团还为云租户今后通过应用系统的等级保护建设提供了必要的技术及可扩展的安全能力。利用安全云管中心，租户可以更方便地对安全资源进行按需申请、统一纳管及自主部署应用，而以“等保2.0”为基础的安全架构更为租户业务系统建立起了安全防护的资源池，其中安全审计资源池可以很好地解决租户业务流量的安全审查、业务数据内容监测等问题。此外，安全管理资源池还帮助租户实现了网络安全的态势感知、智能化、流程化管理等功能。

值得一提的是，新华三集团充分发挥在全国各类政务云建设中积累的经验，基于安全云管理平台提出“安全即服务”，持续赋能安徽省政务云安全建设。该方案定义了各类标准安全服务，可同时纳管态势感知、日志审计、防火墙、入侵检测、防病毒、VPN、负载均衡、WAF、数据库审计、堡垒机、漏扫，抗DDos等多种安全产品，并实现安全产品的集中管理和策略下发，为租户提供了具备针对性的安全防护能力。同时，安全云管理平台还能够为租户提供在线安全服务、安全协维，并可通过专业的安全服务运营团队快速响应租户的各种安全需求。

新华三集团云安全解决方案所具备的合规性、高性能、高效性、兼容性和开放性的五大独特优势，为云平台安全与云租户安全提供了优质的多样化安全服务。同时，在满足等保需求的各类安全服务中，通过等保套餐“一键开通”的技术融合优势与能力，为政务云用户提供了既高效又可靠的合规保障。方案基于OpenStack架构并对外提供标准化接口的特性，也在保障开放性与兼容性的同时，为政务云用户提供了安全与性能的双重强大保障。最终，将安徽省政务云建设成为全国首个完整的政务云“等保2.0”合规平台。

本文节选自《数字化领航》22期

云安全能力中心是目前业界主推的一套云、管、端联动的防御体系。它基于“云、管、端”联动的下一代网络安全架构建设，通过海量数据汇聚、构建云端闭环结构、打造情报生态系统；结合大数据、人工智能、多引擎、云计算，构建起以海量云查特征库，云端沙箱阵列，云端情报利用为核心能力的安全能力中心。

紫光股份旗下新华三集团的云安全能力中心，在一般的核心能力之上增加了智能、协同、联动等功能，将云安全能力中心推到了一个新的阶段。

丰富的AI引擎

利用人工智能对原本模糊、非线性的海量数据进行甄别，有效提升大数据的安全检测效率、准确度，并进行自动化的检测。面对未知威胁，采用云计算和大数据分析技术，很大程度上解决数据来源广泛性、数据充分性、分析模型有效性的问题。在新华三集团的云安全能力中心中，AI主要用在：

（1）利用AI进行未知威胁检测。通过AI技术对大量黑白样本进行训练，提炼文件多维特征，构建病毒画像，抵御勒索、挖矿及新型病毒变种，达到检测未知文件能力。另外，通过AI模型可以进行URL分类、DGA域名检测、恶意Webshell检测、恶意PE检测等。

（2）利用AI进行智能运维。通过终端和边界设备上传的异常日志进行全局关联分析、异常行为建模分析，新华三集团云安全能力中心可以使溯源取证与风险预测可视化。通过平台的AI分析能力，还原攻击链，对事件进行溯源分析，实现威胁检测、响应、溯源的自动化安全运营闭环，提升运维效率。

（3）利用AI进行情报生产。云安全能力中心依托云端数据，对安全日志中URL、域名等信息进行提炼，综合沙箱分析出的IOC生产新的情报，实现情报实时更新。

（4）利用AI进行数据隐私保护。云端作为各个态势感知局点的信息共享和计算协同中心，构成联邦学习架构；采用差分隐私等技术确保AI模型参数传输过程中不泄露用户的隐私。

云管端协同联动

新华三集团云安全能力中心通过打通网络、端点、云端的安全资源，并基于算法、数据、联动机制，结合全球情报构建了整体的协同防御能力，将各维度能力进行深度聚合，实现情报共享、威胁互认，最终实现风险的自动化处置。

结合安全设备之间、态势感知和云端的智能联动，可构建安全事件快速响应机制，包括边界安全网关对可疑IP的一键封锁，终端安全软件对可疑文件的一键隔离/查杀等。与传统的应急响应流程相比，联动快速响应不仅能够缩短安全事件的处置时间，避免事件危害的进一步扩散，而且还能提升安全设备的利用效率。

图1 云安全能力中心协同联动

借助云安全能力中心立体安全防护解决方案的威胁情报功能，系统可第一时间获知全球最新发生的威胁事件，对于紧急严重的情报可以在云端用标准的格式化语言下发到终端，给出推荐处理方案。

图2 云安全能力中心策略更新

新华三认为：传统的以边界防护为中心的安全体系存在固有缺陷，但并非毫无价值，它们能够很好地应对已知威胁，并发挥着重要作用。云安全中心解决了传统安全设备无法联动以及缺少全局视角问题，实现了“云网端立体防护”、“云端分析边界防护”、“态势感知主动防御”的安全防护能力。现阶段云安全中心技术更趋于成熟，使得防御从孤岛转向智能化协同联动，构建更有效的安全防护体系。

据了解，瑞士欧瑞康纺织集团（原苏拉集团）是一家全球科技集团，同时也是一家全球工程集团，是纺织机械全面解决方案的世界领导者，不断为纺织品的高效生产设立标准，其设备与服务涵盖了整个纱线生产（天然纤维和人造纤维）以及非制造产品生产领域。而欧瑞康（中国）科技有限公司（以下简称：欧瑞康）是欧瑞康纺织集团在苏州投资建立的独资子公司，其在表面处理、先进材料制造与处理方面一直保持着行业领先。

数字化转型的迫切需求

目前，欧瑞康纺织集团在全球拥有11000名员工，分布在37个国家，有182个分支机构或办公室，年销售额200多亿元，并且每年有超过1亿元的研发投入。欧瑞康信息部IT经理韩志军表示，“每一个企业都时刻面临着竞争和淘汰的压力，所以无论是蒸汽时代、工业时代、信息时代、还是互联网数字化时代，都会有转型需求，而欧瑞康已经经历了100多年的发展历程，正是从不断的技术更替和时代变化中走过来的，这些给我们提供了很好的经验，所以我们不是被动转型，而是更加主动的寻求转型。”

欧瑞康信息部IT经理 韩志军

另外，据韩志军介绍，“像富士康和汽车行业都在使用欧瑞康的表面处理技术，因此我们要依照全球不同客户的需求提供相应的服务，所以欧瑞康在全球拥有众多的分支机构，这对IT环境的挑战也是非常大的。”

面对这些挑战，韩志军指出，“欧瑞康在数字化转型方面主要存在两方面需求，一是关于客户的需求，二是关于自身提升的需求。在客户需求方面，主要是考虑安全可靠、未来趋势、性价比等问题，同时在细节上要满足客户数字化平台接口和参数等要求。而在自身提升方面要实现内部人才转变和流程再造。而这一切都需要更加强大的IT作为基础保障。”

对网络的思考与诉求

万丈高楼需要可靠、安全的地基，同样无论什么样的数字化，都需要安全可靠的IT基础设施作为支撑。韩志军认为，“工业IT方案永远都是朝着更加安全可靠、更高价值，同时兼顾灵活可变而努力。”

对于一个客户遍布全球的国际化企业，欧瑞康对网路设施提出了三大要求：1、必须能满足全球化要求，包括供应和服务能力，快速响应能力；2、安全可靠，同时兼顾与时俱进的业务变化需求；3、企业永远选择最合适的，性价比也是必须考虑的因素。韩志军认为，“这些方面直接影响产品、解决方案和客户需求，关乎一个企业的竞争力。”

基于对网络的这三点诉求，欧瑞康开始在市场中寻求能够满足自身需求的解决方案，并最终将目光锁定到了思科，韩志军表示，“从各方面衡量我们最终选择了思科，原因是思科能够完美地满足前两项要求，而在性价比方面，通常大家会认为思科的产品定价比较高，但我们认为思科产品完全能够满足未来3-5年的性能需要，从这点来衡量其性价比反而是很高的。另外，通过多年的合作来看，思科产品的可靠性是非常值得信赖的，甚至有些思科交换机运行了10以上性能仍然很稳定。”

全球化、多分支的业务场景

在应对企业全球化生产与办公的场景中，欧瑞康采用了混合云方式的IT架构，在SD-WAN方面采用了思科中小企业商务优选解决方案之Meraki和Viptela，而在超融合方面则采用了思科的HCI。此外，欧瑞康也正在尝试在客户数字化方案中使用Meraki和Viptela等产品及应用。

韩志军表示，“在我们实施的全球SD-WAN项目中，基于思科的产品和方案，将线路费用降低了60%，同时性能提升了50%之多。”

据了解，思科软件定义广域网是一种云优先架构，可将数据平面和控制平面分开，并通过思科vManage控制台进行管理。用户可以快速创建软件定义广域网重叠交换矩阵，用于连接数据中心、分支机构、园区和主机托管设施，从而提高网络速度、安全性与效率。

Cisco DNA思科全数字化网络架构

在工业制造企业中，对网络的要求一般都集中在高可用、高安全、高可靠等方面，制造类企业未来会更加依赖网络，并会以私有网络或虚拟私有网络为主要应用场景，而在这些方面正是思科的优势所在。

韩志军表示，“未来我们的网线会越来越少，但虚拟网线会越来越多，会出现大量的虚拟企业网络、虚拟工业网络，包括虚拟的客户服务网络等等，而这些方面需要更加强大的后台和管理运营能力进行支撑。目前来看，思科的DNA网络平台已经能够很好的适应这种应用场景，这也是我们选择思科的重要原因之一。”

据悉，目前在思科DNA的基础上构建的基于意图的网络（IBN）采用软件交付方法，在广域网、园区和分支机构网络中实现服务自动化和服务保障，而思科DNA使企业能够精简网络运营并推进IT和业务的持续创新。

那么，制造类企业如何能够在数字化转型这条路上走的更远更好呢？在韩志军看来，“IT部门已经不只是一个内部运营部门，同时也将拓展到客户解决方案中去。今后，欧瑞康无论是办公网络还是工业网络都将进一步加大投入，包括公有云的迁移、数据协作与共享、数字平台融合与深层价值挖掘、商业数据安全与保护等方面都将开展大量建设，而这一切的基础都将建立在安全、可靠、灵活的网络之上。因此，我们对思科在扩展工业移动互联网交换，以及边缘计算的小型化及定制化方案上将有更高需求，相信思科始终能够帮助我们在数字化转型的道路上走的更稳更远。”

思科在2019年12月首次推出了Silicon One芯片架构，当时称其目标是为“未来网络奠定通用基础”。Silicon One处理器用于构建模块化和固定的路由器和交换机，用于由主流企业和电信公司运营的大型网络中。

这些网络通常是由数千种不同的设备组成，并采用各种类型的专用集成电路，但这是一个相对碎片化的领域，因为需要针对每种设备分别验证代码，所以带来了一系列问题。思科正试图通过Silicon One来修复这个碎片化的生态系统，为每种类型的网络设备提供动力，从而克服使用不同架构的芯片所带来的技术挑战。

为此思科发布了三款Silicon One处理器新品，使得该系列在问世以来芯片总数已达到10款，其中Cisco Silicon One G100处理器，号称是业界首款25.6Tbps可编程的、完全共享包缓冲的处理器，采用了7纳米芯片制程工艺。

思科通用硬件集团高级副总裁Eyal Dagan表示：“通过将Cisco Silicon One系列扩展到25.6Tbps，思科现在提供的是性能最高的路由芯片，带宽是市场上其他路由芯片的1.7倍，每秒传输数据包的速度是市场中其他路由芯片的3倍多，而且具有最高的交换性能。有了这种新处理器，客户就不必在可编程性、带宽和效率之间进行艰难抉择了。”

Dagan解释了这种高速交换芯片的一些优点，例如它结合了众多可编程功能，如解析、处理、时间戳、计数器、仪表、直方图、水印和流量分析，构建网络流量模式的“完全可编程式时间视图”。

反过来，这将让网络运营商可以重播过去的事件，比以前更好地了解网络动态，从而对问题进行故障排除、发现恶意攻击、优化基础设施以实现更高的性能。

Dagan说，Silicon One G100还具有1.6Tbps的接口，可以将网络扩展到以前无法达到的水平。

此外思科还发布了新的Cisco Silicon One Q211L交换机，扩展了现有12.8Tbps Q200L、6.4Tbps Q201L和3.2Tbps Q202L叶片式和机架式交换机产品组合。同时在网络路由方面，思科宣布推出了Silicon One Q200，扩展了现有的8Tbps Q200、6.4Tbps Q201和3.2Tbps Q202路由设备系列。这两款芯片现在都已经投入生产了。

Constellation Research分析师Holger Mueller认为，当今信息技术的最大趋势之一是“软件定义一切”，而这只是路由和交换在网络中融合的开始。

Mueller说：“思科最初错过了这一趋势，但正在努力通过Silicon One平台进行弥补。”考虑到思科是在15个月前才宣布推出该产品系列的，所以如今已经扩展到10款产品已经是一项壮举了，表明思科感到了很高的紧迫性，试图通过统一和平衡软件定义的、无限连接的战略，让企业客户满意。”

Dagan说，现在正在向客户提供Silicon One G100样品，而Q211L和Q211芯片已经投入生产了。

批量批发的服务器收入增长3.7％，至204亿美元，而中端服务器收入增长8.4％，至33亿美元，高端服务器收入增长21.8％，至21亿美元。

IDC基础设施平台和技术高级研究分析师Paul Maguranis表示：“2020年第四季度全球企业服务器需求相对持平，其中来自中国（PRC）的需求增长最为强劲。从地区来看，中国服务器市场的收入同比增长了22.7％，而世界其他地区则下滑了4.2％。刀片服务器系统继续下滑，幅度为18.1％，而机架优化服务器同比增长了10.3％。该季度运行AMD CPU的服务器以及基于ARM的服务器收入继续增长，尽管基数虽小，但仍在增长中，同比增幅分别为100.9％和345.0％。”

服务器市场厂商总体排名

该季度HPE/新华三和戴尔在全球服务器市场中位列第一，浪潮/浪潮商用机器位列第三，IBM位列第四，华为和联想并列第五。

注释：

*当全球服务器市场中两家或者更多厂商的收入或者出货量份额小于等于1%的时候，IDC认定这些厂商位于并列位置。

a由于HPE和新华三集团现有的合资公司，IDC从2016年第二季度开始把HPE和新华三集团作为“ HPE /新华三集团”一个整体记录全球外部市场份额。根据合资协议，清华控股子公司——紫光公司通过全资附属公司收购了新华三51％的股份，HPE拥有新公司49％的股份。

b由于IBM与浪潮成立了合资公司，所以IDC从2018年第三季度开始将浪潮和浪潮商用机器作为“浪潮/浪潮商用机器”一个整体记录全球市场外部市场份额。合资公司“浪潮商用机器有限公司”总注册资本为10亿元人民币，其中浪潮集团投资5.1亿元人民币，持有51％的股权，IBM投资4.9亿元人民币，持有剩余49％的股权。

c从2018年第三季度开始，IBM服务器收入不包括通过浪潮商用机器公司销售的Power System。

在服务器出货量方面，戴尔位列第一，紧随其后的是HPE /新华三集团，浪潮/浪潮商用机器、华为和联想分别位列第三、第四和第五。

注释：

a由于HPE和新华三集团现有的合资公司，IDC从2016年第二季度开始把HPE和新华三集团作为“ HPE /新华三集团”一个整体记录全球外部市场份额。根据合资协议，清华控股子公司——紫光公司通过全资附属公司收购了新华三51％的股份，HPE拥有新公司49％的股份。

b由于IBM与浪潮成立了合资公司，所以IDC从2018年第三季度开始将浪潮和浪潮商用机器作为“浪潮/浪潮商用机器”一个整体记录全球市场外部市场份额。合资公司“浪潮商用机器有限公司”总注册资本为10亿元人民币，其中浪潮集团投资5.1亿元人民币，持有51％的股权，IBM投资4.9亿元人民币，持有剩余49％的股权。

服务器市场亮点

从地区来看，中国是增长最快的地区，收入同比增长22.7％。其他地区中，拉丁美洲是唯一实现收入增长的地区，增幅为1.5％。该季度，亚太地区（不包括日本和中国）下滑了0.3％，北美下滑了6.2％（加拿大下滑23.7％，美国下滑5.5％）。欧洲、中东和非洲地区以及日本该季度分别下滑了1.1％和6.3％。

第四季度，x86服务器收入增长2.9％，达到约231亿美元。非x86服务器收入同比下滑9.0％至28亿美元。

该季度，直接面向超大规模数据中心销售的ODM厂商收入同比增长2.0％至66亿美元，出货容量同比增长7.6％至76.0 EB。市场总出货容量（外部OEM + ODM Direct +基于服务器的存储）增长了8.3％，达到135.1 EB。

IDC基础设施平台和技术研究分析师Greg Macatee表示：“2020年第四季度外部存储系统市场有所收缩，同比下滑2.1％，全年下滑4.0％。从地区来看，该季度增长最快的是中国（PRC），同比增长近30％，这主要得益于众多总部在本土的厂商的强劲表现。企业存储系统市场的另一个亮点是ODM Direct，该季度同比增长了2.0％。”

企业外部OEM存储系统厂商结果

该季度，戴尔是最大的外部企业存储系统厂商，其次是HPE/新华三。华为、NetApp和IBM分别位列第三、第四和第五。

注释：

a Dell Technologies代表了戴尔和EMC的总收入。

b由于HPE和新华三集团现有的合资公司，IDC从2016年第二季度开始把HPE和新华三集团作为“ HPE /新华三集团”一个整体记录全球外部市场份额。根据合资协议，清华控股子公司——紫光公司通过全资附属公司收购了新华三51％的股份，HPE拥有新公司49％的股份。

闪存存储系统市场亮点

该季度全闪存阵列（AFA）的市场收入为30亿美元，同比下滑6.9％。混合闪存阵列（HFA）的市场收入接近32亿美元，同比减少了5.8％。

外部存储系统区域市场亮点

从地区来看，中国的存储收入同比增长28％，日本同比下滑4.4％，欧洲、中东和非洲地区减少4.8％，美国减少5.5％，亚太地区（不包括日本和中国）减少7.5％，加拿大减少9.4％，拉丁美洲减少14.8％。

随着工业信息化建设的不断深入，在制造业中以往不同协议、不同厂家等异构产品的整合及管理问题更加凸显，这也一直困扰工业和制造业的管理者。而在IT领域中，统一管理的概念及产品早已成熟，如果将IT管理理念引入OT管理当中将大大提升其生产效率。

因此，近年来OT开始逐渐拥抱IT，IT也开始更多的融入到各种工业环境当中，而如何将IT与OT进行更加有效的融合，已经成为工业数字化转型的基础和关键所在。

众所周知，随着工业互联网、智能制造和大数据的出现及运用，IT与OT之间的融合也愈发紧密，但假如在合适的时机缺乏合适的信息，也会导致决策错误和产生不可靠的行动。换句话说，面对工业生产环境，对于IT与OT来说都将面临更加苛刻的要求，因此两者融合也将是一个分阶段的实施过程。

而随着工业4.0的来临，越来越多的企业开始将IT技术引入到OT技术之中。以纺织制造企业为例，瑞士欧瑞康纺织集团（原苏拉集团）就是一家全球科技集团，也是纺织机械全面解决方案的世界领导者，其设备与服务涵盖了整个纱线生产（天然纤维和人造纤维）以及非制造产品生产领域。

欧瑞康信息部IT经理韩志军就曾表示，“工业IT方案永远都是朝着更加安全可靠、更高价值，同时兼顾灵活可变而努力。”这看起来与传统IT场景的需求有一定差别。

另外，在上云方面，欧瑞康也有自己的打算，将建立起公有云+私有云的混合云方式，以及ERP等企业应用平台的融合，这些都将依赖IT与OT的有效融合，才能实现对企业总体数据的协作与共享，并从生产数据中挖掘出更大的价值。

同时，基于内外网络的商业数据保护，也是工业制造的一个重要基石，这也是工业IT与传统IT的一个很大不同。在工业IT中，不仅要保障网络的可靠连接，更要对网络进行合理划分，保证其安全性，其次才是网络的灵活性需求，这也是IT在工业制造领域中的主要需求与方向。

而随着OT与IT的融合度越来越高，工业数据的价值将得到进一步的释放，未来制造类企业的内部平台将逐渐整合，外部数据会不断向云端迁移，而内外部数据的统一管理与协作能力，将成为未来工业数字化转型的重要技术指标。

可以想见，随着工业化的不断推进，越来越多的人工操作将被软件或机器所替代，工业自动化程度也将得到大幅提升，而这都是在IT与OT的不断深化融合中得以实现的。

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根据IDC全球WLAN市场季度追踪报告显示，2020年第四季度（20Q4）消费级和企业无线局域网（WLAN）市场全球总收入同比增长17.9％，全年增长10.3％。其中，该季度企业细分市场的收入同比大幅增长10.3％，达到18.6亿美元，2020年全年增长1.9％，达到63.5亿美元。

IDC发布最新预测分析认为，今年PC市场的出货量将达到3.574亿台，增长18.2%，这一数字远高于该机构早前发布的2020年12.9%的市场增幅。展望未来，IDC认为，行业前景比历史水平更为强劲，预计2020-2025年的复合年增长率为2.5%。

财报数据：

Nvidia发布第四季度及全年财报，数据中心业务季度收入创下历史新高，达到19亿美元，比去年同期增长97％。全年收入大幅增长124％，达到67亿美元。Nvidia的游戏部门该季度表现尤其突出，收入达到创纪录的25亿美元，比去年同期增长67％，全年销售额为77.6亿美元，增长41％。唯一令人失望的是Nvidia专业可视化和汽车业务。第一季度的收入为3.07亿美元，下降了7％，而第二季度的收入为1.45亿美元，下降了11％。

戴尔发布第四季度财报，该季度戴尔PC部门的收入为138亿美元，比去年同期增长了17％。商业和消费者收入激增至10亿美元。全年来看，PC业务实现总收入484亿美元，营业收入为34亿美元。除了PC戴尔还售卖面向企业售卖数据中心基础设施设备，包括服务器、存储和网络，但是该季度基础设施部门的业绩好坏参半。第四季度该部门的收入与上个季度持平，为88亿美元。戴尔表示，存储收入下降了2％，服务器和网络销售增长了3％。该季度营业收入达到12亿美元，全年来看，基础设施业务的总收入为326亿美元，收入为38亿美元。

HPE发布第一季度财报，该季度HPE的收入较去年同期减少1.7％，至68.3亿美元，但仍高于分析师预期的67.5亿美元。HPE的目标是成为“首选的边缘到云平台”，市场对这些产品的强劲需求，抵消了HPE计算收入下降2％和存储收入下降。另外智能边缘业务收入增长了11％，达到8.06亿美元。而且，HPE的年运行率增长了27％，达到6.49亿美元，服务订单增长了26％，HPE将这收益归功于Aruba ESP边缘到云连接即服务的普及和GreenLake云服务部门的贡献。

万国数据发布2020年全年财报，净收入为57.390亿元人民币（8.795亿美元），同比增长39.2%（2019年：41.224亿元人民币），净亏损为6.692亿元人民币（1.026亿美元）。

VMware发布第四季度财报，软件订阅和许可收入增长了8％，达到17亿美元，订阅和SaaS元素增长了27％，达到7.07亿美元。从2021整个财年来看，VMware的收入为118亿美元，同比增长9％，订阅销售额跃升38％。

根据Oracle第三季度财报显示，其第三季度利润为50.2亿美元，比去年同期几乎翻了一番。调整后的每股收益为1.16美元，高于分析师的预期1.11美元。收入从去年同期的98亿美元增长至100.9亿美元，小幅超出分析师预期的100.7亿美元。其中，Generation 2 Cloud Infrastructure和基于云的ERP产品的销售表现强劲。

根据Cloudera第四季度财报显示，其第四季度在未计入股票补偿等特定成本下的利润为每股15美分，收入为2.266亿美元，较去年同期增长7％。此前分析师预期的每股利润为11美分，收入为2.214亿美元。

2021年3月4日，赛灵思数据中心事业部金融技术全球业务开发经理Alastair Richardson、赛灵思数据中心事业部网络与存储产品管理总监Kartik Srinivasan、赛灵思数据中心市场营销总监Ed Wright以及赛灵思数据中心部亚太区数据中心战略营销经理Guruprasad M. Parthasarathy，从加速算法交易、智能世界视频分析以及赛灵思打造的应用商城向我们介绍了赛灵思可组合式数据中心如何在器件层面实现可扩展和可配置。

首先，赛灵思数据中心事业部金融技术全球业务开发经理Alastair Richardson向我们介绍了既具备软件算法交易开发便利和灵活性，又具备硬件算法交易高性能的赛灵思加速算法交易。

赛灵思加速算法交易可以帮助交易者使用非常复杂的策略，而且不需要进行硬件的发，就可以达到不到一微秒的低时延要求。赛灵思加速算法交易开箱即用、即插即用，是一种基于赛灵思 Alveo加速卡的解决方案。

在赛灵思的Vitis软件平台上，开发者可以通过模块化的方式来构建并且部署基于FPGA的Alveo卡，能够支持库混搭的Alveo卡，可以支持非常广泛的算法交易的用例，因此可以在它上面更容易的部署算法交易的框架和IP。通过这样的方式，交易者可以在赛灵思加速算法交易框架中，使用各种各样的库进行组合，并且支持C和C++语言进行编程，这样就能支持非常广泛的各种各样的全球的软件开发商，并且还可以进行非常方便的集成，把内部和第三方的应用进行集成，同时使得时延降低到微秒级以下，而且其使用起来也非常方便，编程也非常方便，可以将以前以“年”来计算的研发周期，缩短到几周。

用户只需要去购买赛灵思的Alveo U50和Alveo U250，获得产品后从赛灵思免费进行开源软件下载，无需许可证的费用。通过这样的方式就可以立即使用赛灵思的加速算法。

在云计算数据中心的虚拟网络中，是通过CPU来进行数据包的转发，在占用宝贵的CPU计算资源的同时，也不利于虚拟网络带宽的进一步扩展。因此，赛灵思数据中心事业部网络与存储产品管理总监Kartik Srinivasa在接下来的环节中，向我们介绍了如何通过赛灵思SN1000 SmartNIC，实现在虚拟网络中的数据包转发卸载。

Kartik Srinivasa介绍了SmartNIC在超大规模的数据中心和云服务提供商中应用的三大领域，分别是网络、安全和存储。为此，赛灵思推出了Alveo SN1000 SmartNIC，这是业界首款硬件可组合式SmartNIC。

SN1000是一个2×100GB的SmartNIC，完全符合数据中心封装尺寸和功耗仅为75瓦的需求。SN1000基于UltraScale+ FPGA架构，另外还有ARM的子系统，以及可编程的Viits Networking。正是由于SN1000的灵活应变性以及其多核的ARM子系统，和Vitis Networking功能，才使得这款硬件成为业界首款硬件可组合式SmartNIC。

SN1000的价值定位和不同之处在于，它能够为所有的卸载提供软件定义的硬件加速，还是业界首款可组合式SmartNIC，能够满足不同应用的需求，而且能够以线速性能提供特定应用数据路径，可以用P4、C、C++编程语言实现快速灵活应变的硬件加速。最后， SN1000所拥有的控制面和数据面分离的异构架构，可以在数据面实现管理和加速，同时也可以在控制面通过ARM的CPU来进行加速，可以实现非常高效和便捷的安全分离和迁移。

视频监控已经成为各个行业中十分普及的应用，但如何在海量视频中及时发现问题并预警，也成为困扰企业的一个难题。这就需要企业具备高性能的人工智能视频分析能力。

赛灵思数据中心部亚太区数据中心战略营销经理Guruprasad M. Parthasarathy向大家讲解了，如何通过赛灵思智能世界视频分析解决方案双管齐下同时解决企业和开发者的痛点。

赛灵思智能世界视频分析解决方案解决了硬件开发的部分，支持开发者无需任何FPGA开发，只需要做应用的开发就可以实现智能视频分析的应用部署。此外，赛灵思联合生态系统合作伙伴提供了随时可部署的视频分析解决方案。这些解决方案能够支持智慧城市、智能医疗、智能零售等等重要领域的部署。

同时，由于赛灵思产品对于流量处理速度，是其它产品的两倍，通过赛灵思智能世界视频分析解决方案，只需要一台服务器就可以满足30个摄像头的智能视频分析需求，大大降低企业视频分析的成本支出。并可以通过VMSS平台灵活对视频处进行扩展。

在上面技术讲解中，经常提到赛灵思应用商店。最后赛灵思数据中心市场营销总监Ed Wright向我们就赛灵思应用商店（Xilinx App Store）进行了介绍。

赛灵思应用商店，是赛灵思为客户提供解决方案和应用的一种全新的方式。用户通过使用赛灵思应用商店可以非常容易的帮助他们去评估、购买并且部署有关的应用。这个新的应用商店不仅仅能够方便客户以一种全新的方式非常方便的去消费赛灵思的应用。同时还能够给赛灵思的合作伙伴一种新的方式，把他们的应用推给相关的客户。能够更加方便的管理有关的许可证，更加方便的通过赛灵思的数字、知识产权管理的计划来获取相关数据，并且能够更好的给客户推送他们的应用。可以预计，今年赛灵思应用商店将会成为客户评估并且部署加速解决方案和应用的一个优选方式。

由此可知，赛灵思通过全新的加速算法交易、SmartNIC加速数据中心网络、智能世界视频分析解决方案以及赛灵思应用商店，可以向企业提供全向的基于人工智能的应用解决方案，从而协助用户在人工智能应用开发、网络数据传输加速、智能世界视频分析等多个领域，可以更加轻松、更加从容的实现人工智能的应用部署。在这里也希望有更多企业可以和赛灵思一起共同努力，打造人工智能的全新世界。

NetApp Astra是一项全面管理的、应用可感知的数据管理服务，针对基于Kubernetes的应用，旨在帮助企业保护、恢复和移动在部署在Kubernetes上的应用，无需下载、安装、管理或升级任何软件。

Kubernetes是一种开源工具，用于协调大型软件容器集群，这些集群托管了可以运行在任何计算基础设施上的现代应用组件。过去几年中，这项技术迅速普及，但是也给企业带来了很多问题，因为有分析师认为，容器化应用需要最佳性能才能发挥持久存储的作用。

Moor Insights＆Strategy分析师Steve McDowell认为，问题在于软件容器与传统企业存储搭配不佳。他解释说，容器工作负载的短暂性，要求存储管理操作难度增加了一个数量级，超出了裸机和虚拟化环境的能力范围。

此外，容器应用还需要在此之上的抽象层来存储数据。McDowell说，缺乏这些存储功能会导致一些非常尴尬的IT管理问题。

“容器也会生成数据，需要存储和管理，从容器映像到Kubernetes状态信息再到配置数据，这是数据的爆炸式增长。”

NetApp试图通过NetApp Astra管理这些爆炸式增长的数据。NetApp Astra是去年公布的Project Astra计划的成果，该计划首次为Kubernetes工作负载带来了新的数据管理功能，具有使用常规快照保护数据的功能。因此，如果数据被意外删除或损坏，用户可以将Kubernetes集群还原到之前快照的状态。

NetApp Astra还通过远程备份实现灾难恢复。因此，团队可以对应用及其当前状态进行完整备份，并使用此备份将应用及其数据还原到位于单独区域中的另一个Kubernetes集群中，以满足数据恢复的需求。

最后NetApp说，这项新服务通过“主动克隆”简化了应用的可移植性和迁移，这意味着整个应用及其数据都可以从一个Kubernetes集群移动到另一个集群，不管位于何处。

McDowell说，NetApp是最早发现云原生数据管理问题的存储厂商之一，并且已经尝试解决了很长时间，这从最近的一些收购（例如Talon Storage Solutions和Spot）中可以明显看出。尽管NetApp在开拓市场方面有一些错误的开端，但他说，这些尝试让NetApp清楚地知道了哪些是奏效的，哪些是不成功的。

McDowell说：“NetApp在将Astra推向市场方面采取了一种非常有针对性的、经过客户验证的方法。Astra提供了IT部门部署容器工作负载所需的功能，它提供了一种集成的管理体验，使存储和Kubernetes可以相互感知。我认为，部署Astra的NetApp客户会很满意。”

NetApp公有云服务产品管理副总裁Eric Han回应了McDowell的这些观点称，备份、克隆、灾难恢复、数据生命周期操作、数据优化、合规性和安全性对于运行Kubernetes应用的企业来说，都是至关重要的功能。

“这些挑战加在一起增加了复杂性。这与Kubernetes让应用开发和部署更简单、更快、更灵活的目标是相互矛盾的，而后者正是NetApp Astra有望实现的愿景。”

McDowell表示，NetApp Astra的发布让NetApp与竞争对手Pure Storage一起成为了云原生存储市场的领导者，后者通过去年收购的Portworx达到了这一目标。但是他说，两家厂商都需要充分利用这一领先优势，因为其他厂商很可能会在未来几个月内推出他们的解决方案。

McDowell说：“这个市场中的每个人都必须有解决容器数据管理问题的方法，这将成为一个重要赌注。我预计随着市场争相满足这一需求，今年将是竞争相当激烈的一年。”

Constellation Research分析师Holger Mueller表示，他也希望有更多解决方案来解决这个问题。“可移植性的关键在于数据，而数据却无法被轻松、快速、频繁地移动。这标志着生态系统的迅速成熟，像NetApp这样以前是存储厂商的公司，正在致力于解决Kubernetes工作负载的数据可移植性问题。”

NetApp表示，NetApp Astra现在已经在Google Cloud上可用，而且很快会在AWS、微软Azure和本地环境中得到支持。

Wi-Fi 6标准（也称为802.11ax）的迅速兴起是企业WLAN市场的主要驱动力。在整个企业细分市场中，支持Wi-Fi 6的从属接入点（AP）的收入占比为43.7％，高于2020年第三季度的39.9％，表明这项WLAN最新标准将继续得到大力普及。Wi-Fi 6出货量占到了从属接入点出货量的32.2％，高于上一季度的26.7％。Wi-Fi 5标准（也就是802.11ac）仍然占从属接入点出货量和收入的大部分，份额分别为62.7％和55.2％。与去年同期相比，该季度企业WLAN市场整体出货量增长了14.0％。

同时，消费WLAN市场在该季度继续显示出强劲的实力，收入同比增长23.8％，全年增长16.4％。在消费市场中，802.11ac产品的出货量和收入占比分别为60.5％和68.7％，这表明与企业市场相比，消费市场中Wi-Fi 6的采用速度较慢。支持802.11n标准的WLAN设备仍占出货量的32.9％，占收入的15.1％。

IDC网络基础设施高级研究分析师Brandon Butler表示：“企业WLAN市场在2020年第四季度显示出强劲的实力，推动着2020年全年业绩增长2.0％。鉴于全球疫情给企业组织带来的挑战，WLAN市场实现全年增长说明，企业仍然优先考虑将无线网络作为一种连接方式。”

从地域角度来看，WLAN市场在全球范围的结果喜忧参半。在北美地区，第四季度美国企业WLAN市场同比增长10.6％，加拿大增长10.2％。全年来看，美国企业WLAN市场增长4.9％。在欧洲，该季度中欧和东欧的企业WLAN市场增长9.9％，全年增长1.5％；俄罗斯增长17.0％。在西欧，企业WLAN市场下滑3.8％，全年下滑8.7％，英国下滑10.2％，法国下滑4.5％。在中东和非洲，企业WLAN市场增长14.1％，全年增长7.0％，土耳其第四季度增长27.2％。

该季度亚太地区（不包括日本和中国）略有下滑，第四季度减少2.1％，全年减少7.6％。中国第四季度强劲增长15.9％，全年增长3.1％。日本第四季度增长惊人，达到109.6％。另外，拉丁美洲第四季度增长1.0％，全年下滑8.1％。

IDC全球网络追踪报告研究总监Petr Jirovsky表示：“全球多地对远程办公和远程学习的需求推动了消费者WLAN市场继续快速增长。与此同时，尽管疫情带来了宏观经济条件上的不利，但是2020年企业细分市场展现出了一定的弹性，2020年底某些地区的恢复情况要强于其他地区。”

企业WLAN厂商要点更新：

第四季度，思科企业WLAN收入同比增长2.4％，但全年收入下滑2.5％。思科仍然是市场份额的领导者，全年的市场份额为42.7％。

HPE-Aruba该季度收入同比增长6.1％，全年下滑1.0％，全年市场份额保持在13.5％。

Ubiquiti该季度的企业WLAN收入同比增长37.5％，全年增长22.3％，市场份额达到8.4％。

华为该季度业绩表现强劲，收入同比增长27.2％，全年增长14.0％，市场份额为6.2％。

康普（前ARRIS/Ruckus）该季度收入与去年同期持平，市场份额为4.8％。

顾客价值正在时间的长河当中不断变迁，企业营销也不断出现新的关注点，新的可能性。当你进入某化妆品专柜时，营销就已经开始，柜姐会为你答疑解惑的同时会提出扫码关注，免费赠送美妆蛋的活动，在你离开柜台后柜姐会将你拉进群，推送新款产品和减价优惠信息，持续进行营销。

永不停歇的顾客价值创新是营销永远的主题，在这个过程中数智化正在发挥不可获取的作用。在个性化消费时代，服务企业数智化的用友正通过一系列的数字营销服务，助力企业营销增长与商业创新。

探索私域流量，打造企业新增长点

私域流量是近几年谈论最多的营销热词，这也是相对于共域流量更好把控的群体。因为企业在维持增长的过程中需要不断获取新用户，同时还要让老用户发挥价值。在流量红利带殆尽的当下，私域流量开始受到企业的关注。

私域流量更加可控，性价比高，尤其是大型企业具备一定的品牌影响力，通过运营私域流量可以带来更多的转化。

触达私域流量可以通过多种渠道，包括：官方微信、微博、各类社交平台官方账号、导购端等，这就需要通过数据一致性和全渠道的沟通管理，有效提高用户和品牌之间的互动。

用友私域流量运营平台可以为客户提供基于自动化营销SAAS产品，帮助客户完成营销全过程的自动化管理。同时提供基于平台产品延伸的营销服务包括：数字营销、精准营销、大数据应用。

平台还可以为多个行业客户实现整合、高效、一站式的“营销自动化SAAS平台+营销应用服务” 解决方案。核心价值包括：整合线下会议、视频会议、微信、网站、邮件等多种营销渠道收集客户数据；基于用户收集转化的Marketing CRM、赋能用户标签、用户画像分群、大数据分析；自动化精准营销、服务Leads，提升ROI；SaaS模式居于云端、开放、可扩展；PaaS私有化，保障数据安全。

用友推动企业营销与商业创新

在营销这件事上，用友一直走在人前，除了用友私域流量运营平台，用友还为企业提供了像用友营销云、用友数字营销等一站式的服务。

用友营销云凭借30余年IT技术积淀，基于全新的YonBIP PaaS云平台及新一代技术架构打造，为企业提供全链路营销数字化一站式服务，助力企业营销增长与商业创新。支持多种服务模式，适配华为云、阿里云、腾讯云、自建IDC等多种部署方式，私有化、专属云、公有云与混合部署等方式可更好的满足不同企业IT需求。

用友数字营销助力企业营销增长与商业创新，为企业提供营销数字化一站式服务，产品包括：智能分析、智能投放、私域流量运营、智慧零售、智能客服、分销管理以及CRM等软件与云服务。

用友一直持续通过各种产品组合帮助企业落地数智化。据介绍，用友将于2021年3-4月在全国召开几十场以“数智赋能商业创新”为主题的线下峰会，与大型企业共享数智化成果，共探商业创新机遇！针对企业营销管理数字化转型难点，用友将走进北京、青岛、杭州、广州、贵阳、上海等多个省市。

同时每场活动将会邀请知名大型企业分别从企业认知角度阐述市场变化的思考与实践、全链路数字化营销与私域流量运营实践进行分享。比如：统一分享消费品企业自身视角，认知的渠道问题，渠道趋势，渠道变革以及数字化思考；每日优鲜将分享全链路数字化，新零售与私域运营数据与底层技术支撑。

深耕行业，引领企业数智化

用友凭借多年企业服务经验、领先技术以及对业务的深入了解根植于企业数智化。同时市场也给出了积极地反馈，赛迪顾问统计：用友CRM中国市场占率第一，用友营销云连续三年荣获中国IT用户满意度调查第一。

截止到2020年，用友营销云注册企业超过3万7千家，帮助近3000家中大型企业实现营销数字化转型，为30多个细分行业的50余家TOP10企业提供营销数字化转型服务。

中国知名企业飞鹤就选择与用友共建数字化营销体系，全面探索推进BC一体化新模式。通过数字化，飞鹤将用户与企业价值链全面联接，通过系统建设，实现计划，订单，仓储，物流的高效协同与实时监控，打造数字化智慧供应链体系，提高产业链协同效率，实现产业链协同与运营的自动化，智能化与数据化，降本增效，提高经营能力。飞鹤乳业的数字化转型被中国企业联合会评选为《2020年度智慧企业建设最佳实践案例》。另外2020年，华为、大疆、露露、青岛啤酒、新希望六和等知名企业均选择用友共建数字化营销体系。

届时，“数智赋能商业创新”线下峰会将指导企业通过核心数据洞察市场变化，如互联网产业指数，消费者时间占比，Z时代人群趋势，渠道占比变化，竞争格局数据，行业市场数据等，指引数字商业发展趋势；分享市场与数字营销洞察，流量成本变化曲线，私域流量运营与全链路数字化方法论及数字化解决方案；以及用友观察下的消费品等行业渠道变化，渠道趋势，营销变化，数字化机遇等。

说了这么多，还在等什么，赶紧关注峰会开启你的企业数字营销之旅吧！

在新的网络应用场景中，主要围绕视频类应用展开，如视频会议、远程教学、远程医疗等应用比比皆是，这也进一步推高了用户对基础网络的需求，尤其是对现场网络速率、质量的要求更加突出，而在这种场景下无线网络和广域网是首当其冲的基础，这也造成2020年无线网络和路由器市场不降反增的一个重要因素。

AI驱动的云原生平台：Aruba ESP

随着5G、IoT等技术的普及，近年来很多网络厂商都将目光锁定在了网络的边缘侧，业务重心也逐渐由核心转向边缘。其中Aruba就是一家在网络边缘侧发力非常显著的企业，去年Aruba发布了一款非常重要的产品——Aruba ESP（边缘服务平台），其是业内首款以AI驱动的云原生平台。该平台建立在AIOps、零信任网络安全和统一架构基础之上，能够提供跨网域数据的持续性分析、跟踪SLA，并识别异常情况进行自动优化，同时监控网络上的未知设备以确保设备安全。

Aruba中国区总裁 谢建国

Aruba中国区技术销售总监 俞世丹

Aruba中国区技术销售总监俞世丹指出，Aruba ESP具备三大核心价值：

第一是统一的基础设施。无论用户是在总部、数据中心、分支机构，还是其他任何地方，统一的基础设施都能够将所有设备非常轻松、安全的连接到网络，提供一套统一管理框架下的连接能力。

第二是零信任安全。当任何设备连接进来时，除了保证其连接，还要保证其安全，只有被信任的终端才能被允许连接，并分配最恰当的权限。这就是最理性的安全，ESP将确保连接与安全并重。

第三是智能运维。AIOps可以充分利用人工智能的算法和技术帮助客户在网络规模不断扩大、接入终端数量不断增加的情况下，更加方便、有效的把网络运维好，更好的支撑底层业务的发展。

有线、无线一体化方案

无线技术一直是Aruba的传统优势，而在WIFI 6方面更是十分突出，俞世丹表示，“Aruba所提供的所有WIFI 6产品都得到了WIFI联盟的WIFI 6认证，这意味着更好的兼容性。并且Aruba有很多不同的AP型号，包括放装式的吸顶式等来解决不同工作场景的覆盖问题。另外，Aruba所有的WIFI 6 AP不仅是WIFI接入点，同时也是IoT接入点。除了内置WIFI功能以外，还具备蓝牙、ZigBee，以及更多的以太网口来接入物联网设备、终端。”

而在有线网络方面，据俞世丹介绍，不管是哪款交换机，如CX系列交换机都具备几项非常重要的特性：

首先，所有交换机都采用统一的云原生的操作系统，这意味着用户在进行网络部署时，可以利用同一个操作系统，同样的运维模式来满足从边缘到数据中心，再到云的整体需要，不会出现不同系统之间的割裂现象；

其次，在CX架构下可以提供可视化的网络编排工具，可以让整个有线网络变得更加可视化，使用户的网络编排工作变的更加容易；

再者，统一基础设施面向广域网，Aruba目前已经把局域网与广域网逐渐统一起来，并通过2020年收购的Silver Peak来强化Aruba在广域网及分支组网等解决方案的进一步完善。

基于零信任的完整安全架构

在安全方面，Aruba提供了从终端的识别、策略的定制，再到基于角色策略的实施，以及基于叠加网络架构的流量隔离，形成了一个完整的闭环。俞世丹表示，“Aruba通过ESP提供了一套完整的基于零信任的安全架构。首先Aruba有很强的终端类型的识别能力，可以通过ClearPass Device Insight进行实现，并且引入了机器学习的算法，在实现精细化的终端识别能力之后，可以基于各种场景进行灵活的、精细化的策略定制。”

另外，在执行策略方面，通过Aruba的Role Based Firewall能够基于不同角色和终端类型执行相应的策略，包括对身份、时间、地点各种情景进行关联。而不是简单的基于IP进行策略的执行，这让用户在变更设备时的配置变得非常简单、灵活，这也是Aruba非常强大的一项技术。

此外，Aruba还推出了动态隔离的解决方案，实际上是通过软件定义的方式定义每个端口的终端设备，通过叠加网络，用隔离的方式送到中心区，再用防火墙去做处理，都是通过动态隔离的技术来实现，而更大的优势在于，Aruba的动态隔离技术是开放性的，在底层允许用户使用第三方设备，这样保障了用户设施的开放性与灵活性。

最后，Aruba中国区总裁谢建国还指出，“Aruba ESP旨在为网络边缘提供云体验，可作为云服务或本地服务使用，也可由Aruba合作伙伴提供托管服务，抑或通过HPE GreenLake获取相应服务。此外，Aruba还提供了HPE金融服务，客户根据自身预算和运营要求灵活购买该服务平台，这与Aruba在无线网络领域的传统优势也是一脉相通的。”

所以，在这个阶段，比起当一个普通旅者，企业更应该成为一位探险家，在面对极端恶劣环境和紧急事件时，要有基本的应变能力和自救能力。放在时间维度上，这也是一种与时俱进的生存能力。

与时俱进意味着创新，这一能力的缺失，几乎就是一个企业没落的先兆。哪怕是产业巨头也不例外。在我们所熟知的那些例子中，有诺基亚因为不创新错过了智能手机时代，也有柯达因为不创新错过了数码时代，另外，还有千千万万的实体企业因为不能与时俱进，被互联网时代“无情抛弃”。

当然，并不是去做一件完全不同的事情就能称为创新。就像是穿越“无人区”时辨别方向的重要性，在任何一个时代，企业的创新也都不该是盲目的。那么，作为中国的老牌家电企业，TCL是如何在数字化这片“无人区”辨明方向的？TCL实业控股首席技术官孙力在第十期《刷新CTO》节目中分享了TCL的“秘诀”。

左至右分别为：至顶网总经理兼总编辑高飞、TCL实业控股首席技术官孙力、微软首席技术官韦青

家电产品智能化，带来计算与智能的碎片化

“背后的原动力还是来自于用户的场景化诉求。”孙力一言蔽之。

拿家电行业来说，产品的智能化已经成为一个非常重要的趋势，它不但要求家电产品可以联网，还要具备一定的智能交互特性。孙力以空调为例做了解释：“比如我们在夏天回家之前，是希望空调可以提前打开给房间降温的。”这时候，只有联网，用户才能进行远程操控，只有智能，空调才能自动调节到适宜的温度。

在他看来，无论是空调，还是电视、手机、冰箱等等，每一个产品都会变成企业与用户连接的一个触点，而用户的体验需求，将要求所有的产品和设备进行互联互通，进行智能化协作。“这意味着，我们需要提供给用户的，不再只是某一个产品，而是一个解决方案。是用户越来越精细化的诉求，促进了产品向数字化和智能化转变。”孙力强调。

按照这一趋势，未来的家电产品将越来越“拟人化”，可以随时随地与用户进行交互，满足用户的需要。而前提是，这些触点在哪，计算和智能能力就要延伸到哪，才能充分赋予机器感知环境、感知声音、感知画面的能力。

“首先第一个问题是把连接的问题搞定，这时候就需要通过云端实现。还拿空调来说，它的身上有几百个参数，这些参数只有在云端形成一个数字化映射，才能与移动设备进行连接，从而解决远程控制的问题。另外，我们现在还可以通过大数据统计监测环境温度，比如深圳、北京外面的温度，然后借助信息源配置，实时更新调节参数。如果没有云端的帮助，这是没法做到的。”孙力表示。

当然，不是所有的触点云端都可以覆盖——比如说门铃的场景。不同于传统的猫眼+门铃的设计，现在的智能门铃都带有摄像头功能，而要进行摄像头音视频的传输甚至分析，计算就必须发生在端侧。“它对实时性的要求很高，摄像头采集进来的数据流，必须马上处理。”不过，云与端也并不是非此即彼，孙力解释说，“如果你不在家有人按门铃，你想通过手机看看门口是谁，这就得用云端来协助。如果门口有人老是鬼鬼祟祟，甚至还需要AI，而AI算法有时又跑在云端，所以云和端侧是协作的关系。”

也就是说，哪怕是同一产品，在不同场景，对算力也会有不同诉求，从云到边缘侧再到端侧，计算和智能需求的碎片化趋势越来越明显。

从云、边缘到端，算力分配与体验挂钩

场景可以碎片化，计算可以碎片化，智能也可以碎片化，但是对这些“碎片”的布局和管理必须“有理有据”。

“可以肯定的是，云计算、边缘和末梢端一个也不能少”，微软首席技术官韦青把云计算比喻成人类大脑的运算，边缘计算比喻成脊髓神经丛，终端末梢计算比喻成神经末梢，“我认为，现在计算力是均分的，但至于均分的力度放在哪里，现在并没有完全统一的答案。终极目标是保证数字化反馈链的速度最快、成本最低、能耗最少。”

所谓的“数字化反馈链”，首先是给具体动作设定一个目标，比如温度、湿度、咸度、甜度等等，然后通过信息的收集、传输、存储和计算、分析、预测来实现既定的目标。“比如空调，当温度太高了就往低了调一点，太低了就往高了调一点。”韦青解释，“这就像是工业领域的PID（在工业过程控制中，可以按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的自动控制器），在我们未来的生活中，或许每一个环节都可以用类似PID的方式满足用户需求。”

“（在具体的场景）到底用什么样的算力，我认为这与用户的体验是紧密相关的。”至顶网总经理兼总编辑高飞在节目中也表示，“实际上，用户要的不是一个空调，而是一个适宜的温度。”他认为，温度的高低由人自己拿遥控器控制，但如果机器能够直接告诉或者把空调调至适宜的温度，那就可以完全省掉遥控的环节。“也就是说，过去的产品服务变成了体验服务。”

“我们原来跟机器的‘对话’是不对等的，因为它们很笨，现在如果要让它更舒心、方便，它的智能化水平就要提升，而智能化水平的关键就在于感知，从视觉、听觉到触觉等等，它会慢慢拟人化。”孙力表示。

这也再次佐证，计算和智能将变得无处不在。设想一下，未来的每一个房间可能都会装有几十个甚至上百个微处理器，它们可以随时感知环境的变化，并不断地对采集的数据进行分析、学习，最终的目的，是从体验出发，把环境实时调整到“最佳舒适度”。而从企业视角来说，利用最新的技术来满足用户这样的体验需求，这就是进行数字化转型的意义。“这是大势所趋，从技术的历史来说，每次大的技术变量都会刷新产品，在创造新的体验的同时，也在改变竞争格局，因为变量意味着机会。”孙力说。

技术刷新中，实体迎来“逆袭”机会

20年前，互联网来势汹汹，甚至完全打乱了传统实体产业的竞争格局，许多互联网企业直接分走了实体企业的“蛋糕”，这让后者措手不及。但是，随着云计算、物联网、人工智能等又一轮新技术发展起来，那些愿意借此刷新自己产品的企业也迎来了新的机会。在这波浪潮中，实体企业与互联网企业又站在了同一起跑线上。这对于实体企业的意义或许更大——因为它意味着一个“逆袭”的机会。

如比尔·盖茨在萨提亚《刷新》一书的“序言”中所说：“当你在浏览器上点击“刷新”按键时，页面上的一些内容仍保持不变。”互联网在过去这十几年之所以盛行，是因为它刷新了产品交付的方式，使得连接产品与用户的距离变得更短。而现在，用户的触点越来越多，任何一个地方，任何一个终端，都可以随时变成产品与用户连接的触点，互联网平台已经不是唯一的渠道。其中不变的是——产品将始终是企业塑造竞争力的立足点。

对于产品的打磨，实体行业或许更有优势。还以家电行业为例，“我觉得一家公司未来在打造竞争力的过程中，跟用户的触点越多越好，因为用户的体验是连续的，我从客厅走到厨房，你不能拦着我。为什么说将来设备一定是互联互通的？就是为了打造无缝的体验。”孙力强调，“而无论是体验、内容还是是上游的服务生态，它总得通过某一个产品来交付，都得有一个载体。所以，对TCL这样公司来说，这么多年我们也已经悄然生息地发生了一些变化。”

据他介绍，TCL已经从过去的一个电视机品牌商转变成了一个半导体公司。“我们的一个理念是，未来到处都是显示屏。冰箱里、抽油烟机，恨不得哪里都是大屏。所以，对于TCL来说，未来几年的核心战略就是以智慧显示为中心，带动全品类产品升级，为用户提供更好的解决方案和服务体验，从而刷新企业。”

对此，韦青补充说：“我们发现，其实未来还会是一个‘专业化’的时代，企业还是要回归本业。如果本业没有竞争优势，企图靠所谓的数字化能力来代表优势，反而会被人淘汰。”他谈及了微软自身的转型历程，“最早，我们收购过网络广告公司aQuantive，后来又收购了诺基亚，直到最后，我们发现方向搞错了。我们不应该转型成为互联网企业，而是吸取互联网精神，就是不断创新，不断迭代。”

以微软为例，它的本业和DNA是软件，落到核心产品Azure上，从操作系统到数据库等各个层面，Azure所有优势的发挥靠的都是软件。“现在，我们的愿景是把Azure打造为世界的计算机，正是希望为企业提供的就是无处不在的计算和智能。”韦青表示，“在日前举办的微软全球Ignite大会上，萨提亚指出了推动云计算未来发展和创新的五大要素，其中前两点强调的正是无处不在的计算和智能。”

也就是说，对于实体企业而言，不能守住本业，只是盲目创新也无法成功；对于互联网企业而言，如果不能沉心打磨产品，也同样会被分分钟取代。甚至，在混沌的竞争中，互联网的门槛更低。

数字化大幕刚刚拉开，启程为时不晚

不过，产品的创新只是一个开始。如孙力所说，企业进行数字化转型是要渗透在方方面面的，不光产品要数字化，内部运营、工厂管理、营销渠道等贯穿产品的全链条都要做数字化。如此一来，才能真正实现业务的敏捷和高效，才能产生真正的商业智能。

高飞则把这个过程比喻为马拉松，他说：“其实一开始那个身位未必有我们想的那么重要，所谓的数字化或许才刚刚拉开大幕。”这意味着，哪怕从此启程数字化，也为时不晚。“一方面，守住核心优势，另一方面，充分利用生态的优势引入最新的技术，这可能是企业转型升级的根本之道。”

当然，穿越这片“无人区”时注定无法风雨无阻，新的状况可能随时出现。比如，最开始企业可能只需要解决计算问题，但紧随而来的，还要解决无处不在的计算和智能带来的无边界的安全问题，从人的角度，还要思考如何让企业中的每一个人都能够与时俱进，最终，让企业始终保持创新力。这一系列问题，三位嘉宾都在本期的《刷新CTO》节目中展开了深度的剖析。（戳链接即可回看：http://www.zhiding.cn/special/MS_CTO_refresh?nomobile=）

总之，对抗未知的恐惧最好方式，就是自己亲历一次。只有亲身穿越数字化转型这片“无人区”，才能遇见途中最曼妙壮丽的风景。

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现在，好消息来了。全球各大技术供应商正在与企业及医疗保健公司合作，着力加快疫苗接种流程。以Honeywell为例，这家建筑科技企业希望通过智能建筑与制造等物联网实践，建立起一种全新的疫苗分发方式。

Honeywell公司安全事务CTO Kineera Angadi在电话采访中，分享了该公司如何与AtriumCharlotte赛车场以及美国银行联合兴建大规模疫苗接种诊所的经历。这套解决方案采用Honeywell提供的摄像机、Prowatch解决方案以及专为众多物联网场景构建的人工智能（AI）算法。此外，其中还使用到SINE，这是一款移动友好型访客管理软件，Honeywell将其作为互联建筑产品的组成部分，用以扩展物理/逻辑安全性及合规性。

Honeywell公司商业安全首席技术官Kinnera Angadi

初步结果令人印象深刻。凭借Honeywell强大的物流支持与对工程要素的敏锐度、Atrium Health的医学专业知识以及Charlotte赛车场方面卓越的大型场馆管理技能，合作各方得以在两个周末之内就建立起高效且安全的疫苗接种流程，并为约36000人注射了疫苗。通过核算，可以看到每小时可完成近1500次疫苗接种。从开始到结束，患者完成接种流程只需要25到30分钟，其中还包括疾控中心建议的15到30分钟注射后观察期。

很明显，建造这样的大规模疫苗接种诊所绝非易事，要求Honeywell及其合作伙伴实现通力配合，而且场景当中涵盖视频、条形码及网站等多种解决方案要素。在利用物联网技术改善流程方面，Honeywell采取了以下方法：

解决方案的功能是否强大，并不完全在于是否使用到尖端技术。Honeywell这样的企业同样能够将多种技术与流程结合起来，建立起更为高效的运作方式。在新冠疫情期间为数百万人接种疫苗是一项重要且艰巨的任务，为了帮助更多机构摸索出理想的实现方案，Honeywell及其团队还整理出一份指导手册，希望分享自己的经验心得。

在这份题为《安全、快速与公平的社区疫苗接种管理指南》（A Leader's Guide to Safe, Fast and Equitable Community Vaccination Events,）的手册中，Honeywell整理了其在北卡罗来纳州夏洛特组织两轮大规模疫苗接种时获得的经验教训。这两次疫苗接种选在当地专业运动场馆进行，需要充分考虑到医学条件及后勤要求，同时契合千差万别的目标受众群体、特别是长期缺少基本服务的人群。以此为契机，我们也切实体会到公共与私营合作伙伴之间的联手，有望建立起更加卓有成效的社会公益方案。

VMware新版本的vSphere 7服务器虚拟化产品和vSAN 7存储虚拟化产品将以更高的安全性和更简化的操作，运行那些要求支持AI就绪基础设施的应用。具体来说，VMware和Nvidia将提供软件堆栈让客户通过利用Nvidia硬件开发新的应用，以及升级现有应用和基础设施。

此次对双方联合开发的AI就绪企业平台的更新中，VMware vSphere 7 Update 2 通过了Nvidia AI Enterprise的认证，后者是一个包括了优化AI应用和框架的云原生集合，让运行在VMware虚拟机上的、基于Nvidia GPU的工作负载比之前性能提高了多达20倍。

Nvidia企业和边缘计算总经理Justin Boitano表示：“服务器运行vSphere后的性能实际上与裸机没有区别，你可以在一个没有孤岛的控制平面上进行管理。”

这次对vSphere的更新还增加了在Nvidia认证系统上对Nvidia A100和Nvidia A40 Tensor Core GPU的支持，这些认证系统中就包括了Nvidia的HGX和EGX服务器平台，让可以可以先他们现有的虚拟化环境中增加特定AI的平台，而不必单独运行AI工作负载。

Boitano说：“人工智能是一个全栈计算问题，但在某种程度上是以DIY的方法进行设置和管理的。这让我们可以利用现有针对AI的工具在vSphere下释放全部性能潜力。”

更好的共享功能和工作负载可移植性

此次集成将让VMware客户可以利用最新一代Nvidia GPU（如多实例GPU）中的功能，在多个用户之间共享GPU周期，而且可以利用VMware vSphere vMotion进行迁移，利用vSphere Distributed Resource Scheduler实现负载平衡。

VMware云平台业务部门副总裁Lee Caswell表示，vSphere Distributed Resource Scheduler让用户可以在公共群集中的节点之间移动应用，或者根据工作负载需求的变化实时分发应用。另一项功能支持Nvidia多实例GPU，允许单个GPU在多达7个虚拟机之间进行共享，并具有故障隔离功能以防止宕机的发生。

此外，Nvidia还对AI和数据科学应用程序和框架库、云原生部署工具以及Nvidia基础结构优化库（称为Nvidia AI Enterprise，搭配vSphere一起使用）进行了认证。Boitano说：“我们发现，如果一家新公司刚刚开始AI之旅，那么他们可能要花费80多周的时间来整理数据、训练模型、开发模型并建立连接工厂车间的计算机视觉管道。”他说，Nvidia的预训练模型和Transfer Learning Toolkit可用于将现有神经网络模型中的学习特征提取到新模型中，从而将时间“缩短到8周”。

除了宣布与Nvidia的合作关系外，VMware还表示，已经将vSphere中的VMware NSX Advanced Load Balancer Essentials与Tanzu应用现代化套件进行了整合，这将实现针对Kubernetes集群的VMware多云负载平衡，并提供一条路径让客户能够使用NSX Advanced Load Balancer Enterprise Edition的全部功能。

Kubernetes是用于便携式模块化的容器软件平台一种主流编排工具。VSphere with Tanzu中新增了一个更新的管理程序，支持最新的Kubernetes 1.19版本，该版本的增强功能可以简化升级并提高稳定性。

vSAN的超融合功能

VMware表示，现在已经有超过30000家客户在使用vSAN存储虚拟化层，此次vSAN也进行了升级，支持增强的HCI Mesh。这是一种基于软件的超融合基础设施，让企业组织可以将存储孤岛统一到一个虚拟资源中。

这次更新主要针对那些希望在现有vSAN环境基础上提高资源利用率的客户，让纯计算或者非HCI集群可以远程使用来自数据中心内vSAN集群的存储，从而可以独立次扩展计算或者存储。

“我怎么知道下一个节点是不是计算能力和容量的最有组合？这次升级让可以能够在服务器之间灵活地共享容量，甚至使单个刀片服务器都可以直接访问vSAN存储，”他说，HCI Mesh“打破了可扩展性的限制，让你可以利用任何多余的存储容量。”

这次升级的vSAN 7还添加了新功能，以更好地支持各种物理拓扑，包括集成的分布式资源调度工具，用于了解扩展集群配置，实现更一致的故障恢复，还有vSAN文件服务讲支持扩展集群和双节点集群。

Caswell表示：“如果你将计算转移到另一个位置，通常会遇到性能问题。增强的扩展集群仍然可以保持计算和存储的并存，即使是在故障转移发生的情况下。”此外性能也有所提升，支持直接内存访问，让不同主机在无需CPU干预的情况下访问彼此的内存。

在安全方面，升级的vSphere 7引入了Confidential Containers for vSphere Pods，后者采用AMD硬件功能在虚拟机停止运行时加密所有CPU寄存器的内容。另外一项新功能vSphere Native Key Provider可以提供基本的密钥管理服务器功能，为客户提供开箱即用的加密功能和高级安全功能。

Caswell说，在分布式混合云和新型边缘环境中，“我们可以让不通过任何方式与互联网连接的远程办公环境独立于中央密钥管理系统运行，从而避免了外部密钥管理服务的成本和复杂性。”

升级的vSAN 7还支持vSphere Proactive High Availability，该功能可以将应用状态和存储的数据主动移至另一台主机，以避免在性能降级的硬件上丢失数据。此外数据持久性也有所增强，减少意外故障（例如多个磁盘故障）下宕机和数据丢失的发生。

所有更新现已可用。

NVIDIA与VMware的联合之举对于使用vSphere实现计算虚拟化的企业而言意义重大，因为这一组合为他们的大量加速CUDA应用、AI框架、模型和SDK实现了扩展性、多节点性能和兼容性。通过此次业内首创的合作，AI研究人员、数据科学家和开发者获得了成功交付AI项目所需的软件，而IT专业人员能够使用他们最熟悉的大规模数据中心管理工具为AI提供完备的支持。

何为NVIDIA AI Enterprise?

AI基础设施涉及软硬件众多资源的调度管理，企业亟需一个开箱即用的解决方案来实现AI工作负载的快速部署与实施。众所周知，NVIDIA一直在打造一个全面的AI产品组合，这除了硬件产品，也包括众多的软件产品。NVIDIA AI Enterprise是一套完整齐全的端到端企业级AI工具和框架，为在混合云中运行的各种加速CUDA应用、AI框架、预训练模型和软件开发工具包提供兼容性，科学家和AI研究人员可以轻松访问NVIDIA领先的AI工具，推动高级诊断、智能工厂、欺诈检测等项目的AI发展。

现在AI不仅仅只停留在研究阶段，而是已经被应用于真实业务中解决实际问题。大规模部署AI工作负载的各企业正在综合运用本地数据中心和云端，而NVIDIA AI Enterprise案解决了部署单个AI应用的复杂性问题，以及由于必须手动配置和管理各种不兼容的应用和基础设施软件而可能导致的潜在故障。

尽管许多公司都在数据中心中部署了GPU，但是其AI训练和推理等GPU加速工作负载通常仍在裸机上运行。这些GPU服务器通常是独立的，需要进行单独管理，这使得其利用率和灵活性受到了限制。

为了大幅简化各种不同AI工作负载的开发和部署，NVIDIA与VMware联手合作开发了AI就绪型企业级平台，双方使用NVIDIA AI Enterprise在VMware vSphere上实现了AI工作负载的虚拟化。通过它们，企业可以在VMware Cloud Foundation上运行的虚拟化数据中心中快速部署、管理和扩展AI工作负载。

VMware云平台事业部营销副总裁Lee Caswell表示，每家企业都在探索如何通过实现基础设施的现代化来满足AI应用需求。借助NVIDIA AI Enterprise和vSphere 7 Update 2，VMware客户现在能够在其虚拟化数据中心中快速应用AI，并为他们的现代化应用程序轻松部署经认证的AI就绪型基础设施。

当NVIDIA AI Enterprise遇到VMware vSphere

经NVIDIA优化、认证并支持用于VMware vSphere的NVIDIA AI Enterprise套件，使IT部门能够轻松地大规模部署虚拟化AI。

凭借在vSphere上运行的NVIDIA AI Enterprise，企业可以避免难以管理和不安全的AI专用系统孤岛。同时，还可以降低部署Shadow AI（即数据科学家和机器学习工程师在IT生态系统之外采购资源）的风险。IT部门可以管理可用性、优化资源分配，并在本地和混合云中运行的AI工作负载保障其宝贵的IP和客户数据的安全。

如果关注NVIDIA的话，我们知道前一段时间，NVIDIA公布了通过NVIDIA认证系统测试的全球首批加速服务器，获得NVIDIA认证系统认证的服务器包括戴尔科技、新华三、慧与、联想、浪潮和超微等服务器。

为了支持NVIDIA Enterprise AI中的应用，VMware vSphere 7 Update 2基于NVIDIA A100 Tensor Core GPU，并现已通过NVIDIA认证系统的认证。在获得NVIDIA许可证后，AI Enterprise for vSphere可在NVIDIA认证系统上得到支持。AI应用能够像传统企业工作负载一样，在通用基础设施上通过VMware vCenter等数据中心管理工具轻松获得支持。

NVIDIA副总裁兼企业及边缘计算总经理Justin Boitano表示，通常企业都在裸金属服务器上运行AI。但是NVIDIA AI Enterprise使虚拟工作负载能够在vSphere上以接近裸金属服务器的性能运行，提供可扩展、多节点AI应用性能，并通过NVIDIA A100 GPU在AI和数据科学领域获得突破性性能。现在，AI工作负载经过优化后可以扩展到多个节点，即便是具有完整GPU虚拟化的大型深度学习训练模型也可以在VMware Cloud Foundation上运行。

NVIDIA AI Enterprise使企业能够将AI模型的开发时间从80周缩短到8周。现在，企业能够在VMware vSphere上部署和管理高级AI应用，并且像在裸机上一样获得可扩展的、可保证的NVIDIA加速计算性能。

AI工作负载规模不一，对数据的要求也不尽相同。训练一个AI模型需要在多个节点的多个GPU上扩展性能。在部署中的模型上运行推理所需的计算资源一般较少，并且可能不需要用到整个GPU的性能。NVIDIA与VMware一起将vSphere打造成唯一一款通过NVIDIA多实例 GPU（MIG）技术为实时迁移提供虚拟机监视器支持的计算虚拟化软件。凭借MIG技术，每个A100 GPU可以在硬件层面被分割成多至7个实例，从而最大限度地提高各种规模工作负载的效率。

此外，部分NVIDIA ConnectX网卡现已通过VMware vSAN over RDMA（远程直接内存访问）认证。这项技术可卸载CPU通信任务，从而提升应用性能并提高基础设施的投资回报。

NVIDIA AI Enterprise以永久许可证的方式提供，每个CPU插槽的价格为3595美元。每个NVIDIA AI Enterprise企业级业务标准支持级别的许可证每年费用为899美元。计划升级到VMware vSphere 7 Update 2的客户可以申请NVIDIA AI Enterprise的早期试用。

目前联合健康集团旗下的Optum Technology已经在使用NVIDIA AI Enterprise for vSphere，高效地部署企业级AI。

结语

VMware vSphere在现代IT基础设施中具有举足轻重的地位，而NVIDIA在AI基础设施方面一直有了广泛的布局。NVIDIA与VMware的强强联手让现代基础设施能够更好地承载AI工作负载，这对于双方的客户而言是乐见其成的。相信通过双方的合作，企业在AI落地方面的步伐将会越迈越大。

该芯片将使用一种称为完全同态加密的新加密方法。今天公布的这个项目号称是一个将持续多年时间的计划，参与方还包括微软公司，主要是协助开发。

在企业中，通常的做法是在存储以及在网络中压缩数据时对数据进行加密。如果黑客在漏洞中获得数据的访问权限，则数据加密可以防止黑客读取记录。但是目前的加密方法并不能阻止所有的黑客攻击行为。

缺点是，加密数据必须由使用这些数据的应用进行解密，然后才能执行计算，这就为黑客制造了机会，让他们可以在数据是可读格式下访问敏感信息。通过为DARPA开发这款芯片，英特尔希望能够通过利用完全同态加密（简称FHE）来降低数据解密要求所带来的风险，让应用无需解密数据即可处理信息。

关于FHE的理论研究始于四十多年前。IBM研究人员于2009年开发了第一个成功的实现方案，此后计算机科学家们一直致力于让该技术运用于解决企业问题，而阻碍这一目标实现的主要技术障碍，是FHE当前需要大量的计算能力，这正是英特尔希望克服的挑战。

英特尔的目标是开发针对FHE进行优化的专用集成电路，让处理时间缩短达五个数量级，即100000倍。这项工作将涉及英特尔内部多个部门的团队，项目参与者包括来自主要研究新兴技术（如量子计算）的英特尔实验室、设计工程团队、数据平台团队的工程师。

在项目的第一阶段，英特尔将开发构建该芯片的硬件和必要的软件。此外英特尔还将投资于FHE的学术研究项目。在项目的后期阶段，微软将与美国政府一起测试英特尔的芯片，方法是将其整合到Azure云服务中。此外微软还将制定关于FHE的国际标准，这可能是该技术最终实现商业化的重要一步。

如果英特尔和微软成功应用FHE，那么FHE将有望成为保护敏感数据的一个强大工具。例如对医疗行业来说，无需解密即可处理敏感数据将使医院可以更安全地将医学信息提供给临床研究人员。其他需要处理敏感数的高度管制组织（例如银行）也可以对于这项技术加以利用。

这笔交易价值40亿美金，McAfee将把其中10亿美金用于偿还公司债务，剩余股利（扣除与交易相关的费用）以每股A类股4.50美元股息的形式返还给股东。

McAfee是企业级和消费级网络安全市场的一家主流厂商。McAfee表示，出售企业级业务将让自身完全专注于消费级业务，后者规模更大，增速也明显更快。

在截至12月26日的这个季度，McAfee的企业级业务销售额增长5％，达到3.51亿美元，整个2020财年结束时同比增幅为1％。与此同时，消费级业务的季度收入增长23％，财年总收入为16亿美元，比2019财年增长了20％。

在去年提交的首次公开募股文件中，McAfee称其

消费级安全产品运行在全球超过6亿台设备上，装机规模是McAfee在消费市场中的主要竞争优势之一。在文件中McAfee解释说，McAfee为超过6亿个端点提供保护，使其能够收集有关网络攻击的大量数据，这些信息反过来又有助于提高其安全能力。

McAfee公司首席执行官Peter Leav表示，“出售企业级业务将使McAfee更专注于消费级业务，加快我们成为消费级个人安全领导者的战略实施。”投资者也认可了这个举措，今天McAfee的股价上涨了10％多。

这次交易所释放的资源，将被McAfee用于扩大在消费级市场的销售渠道。McAfee很大程度上依赖于与个人计算机制造商等合作伙伴关系来推动自身的软件销售。去年上市时McAfee表示，正在寻求扩大与零售商和互联网提供商的合作伙伴关系，以期促进收入增长。

而对于McAfee的企业级业务来说，将成为Symphony Technology Group产品组合一个很有价值的补充。去年，Symphony业务部门的净收入为12亿美元，其中有86％的客户来自财富500强企业。

此外，Symphony还涉足企业安全市场中几个增长最快的板块。McAfee的企业级产品组合包括用于保护软件容器应用和在公有云环境中查找配置问题的工具，还在所谓安全访问服务边缘（SASE）领域中占有一席之地，这引起了企业和风险资本家的极大兴趣。

加入新东家之后，这块业务将继续投资增长最快的领域，其中可能包括战略性收购。McAfee企业级安全产品组合的几个组成部分（包括容器安全功能）很大程度上都是过去几年中McAfee收购来的。

此次交易预计在2021年底完成。就在一年前，同样由Symphony Technology Group牵头的投资者财团签署了一项协议，以约20亿美元的价格从戴尔公司那里收购了网络安全提供商RSA。

据了解，瑞士欧瑞康纺织集团（原苏拉集团）是一家全球科技集团，同时也是一家全球工程集团，是纺织机械全面解决方案的世界领导者，不断为纺织品的高效生产设立标准，其设备与服务涵盖了整个纱线生产（天然纤维和人造纤维）以及非制造产品生产领域。而欧瑞康（中国）科技有限公司（以下简称：欧瑞康）是欧瑞康纺织集团在苏州投资建立的独资子公司，其在表面处理、先进材料制造与处理方面一直保持着行业领先。

数字化转型的迫切需求

目前，欧瑞康纺织集团在全球拥有11000名员工，分布在37个国家，有182个分支机构或办公室，年销售额200多亿元，并且每年有超过1亿元的研发投入。欧瑞康信息部IT经理韩志军表示，“每一个企业都时刻面临着竞争和淘汰的压力，所以无论是蒸汽时代、工业时代、信息时代、还是互联网数字化时代，都会有转型需求，而欧瑞康已经经历了100多年的发展历程，正是从不断的技术更替和时代变化中走过来的，这些给我们提供了很好的经验，所以我们不是被动转型，而是更加主动的寻求转型。”

欧瑞康信息部IT经理 韩志军

另外，据韩志军介绍，“像富士康和汽车行业都在使用欧瑞康的表面处理技术，因此我们要依照全球不同客户的需求提供相应的服务，所以欧瑞康在全球拥有众多的分支机构，这对IT环境的挑战也是非常大的。”

面对这些挑战，韩志军指出，“欧瑞康在数字化转型方面主要存在两方面需求，一是关于客户的需求，二是关于自身提升的需求。在客户需求方面，主要是考虑安全可靠、未来趋势、性价比等问题，同时在细节上要满足客户数字化平台接口和参数等要求。而在自身提升方面要实现内部人才转变和流程再造。而这一切都需要更加强大的IT作为基础保障。”

对网络的思考与诉求

万丈高楼需要可靠、安全的地基，同样无论什么样的数字化，都需要安全可靠的IT基础设施作为支撑。韩志军认为，“工业IT方案永远都是朝着更加安全可靠、更高价值，同时兼顾灵活可变而努力。”

对于一个客户遍布全球的国际化企业，欧瑞康对网路设施提出了三大要求：1、必须能满足全球化要求，包括供应和服务能力，快速响应能力；2、安全可靠，同时兼顾与时俱进的业务变化需求；3、企业永远选择最合适的，性价比也是必须考虑的因素。韩志军认为，“这些方面直接影响产品、解决方案和客户需求，关乎一个企业的竞争力。”

基于对网络的这三点诉求，欧瑞康开始在市场中寻求能够满足自身需求的解决方案，并最终将目光锁定到了思科，韩志军表示，“从各方面衡量我们最终选择了思科，原因是思科能够完美地满足前两项要求，而在性价比方面，通常大家会认为思科的产品定价比较高，但我们认为思科产品完全能够满足未来3-5年的性能需要，从这点来衡量其性价比反而是很高的。另外，通过多年的合作来看，思科产品的可靠性是非常值得信赖的，甚至有些思科交换机运行了10以上性能仍然很稳定。”

全球化、多分支的业务场景

在应对企业全球化生产与办公的场景中，欧瑞康采用了混合云方式的IT架构，在SD-WAN方面采用了思科中小企业商务优选解决方案之Meraki和Viptela，而在超融合方面则采用了思科的HCI。此外，欧瑞康也正在尝试在客户数字化方案中使用Meraki和Viptela等产品及应用。

韩志军表示，“在我们实施的全球SD-WAN项目中，基于思科的产品和方案，将线路费用降低了60%，同时性能提升了50%之多。”

据了解，思科软件定义广域网是一种云优先架构，可将数据平面和控制平面分开，并通过思科vManage控制台进行管理。用户可以快速创建软件定义广域网重叠交换矩阵，用于连接数据中心、分支机构、园区和主机托管设施，从而提高网络速度、安全性与效率。

Cisco DNA思科全数字化网络架构

在工业制造企业中，对网络的要求一般都集中在高可用、高安全、高可靠等方面，制造类企业未来会更加依赖网络，并会以私有网络或虚拟私有网络为主要应用场景，而在这些方面正是思科的优势所在。

韩志军表示，“未来我们的网线会越来越少，但虚拟网线会越来越多，会出现大量的虚拟企业网络、虚拟工业网络，包括虚拟的客户服务网络等等，而这些方面需要更加强大的后台和管理运营能力进行支撑。目前来看，思科的DNA网络平台已经能够很好的适应这种应用场景，这也是我们选择思科的重要原因之一。”

据悉，目前在思科DNA的基础上构建的基于意图的网络（IBN）采用软件交付方法，在广域网、园区和分支机构网络中实现服务自动化和服务保障，而思科DNA使企业能够精简网络运营并推进IT和业务的持续创新。

那么，制造类企业如何能够在数字化转型这条路上走的更远更好呢？在韩志军看来，“IT部门已经不只是一个内部运营部门，同时也将拓展到客户解决方案中去。今后，欧瑞康无论是办公网络还是工业网络都将进一步加大投入，包括公有云的迁移、数据协作与共享、数字平台融合与深层价值挖掘、商业数据安全与保护等方面都将开展大量建设，而这一切的基础都将建立在安全、可靠、灵活的网络之上。因此，我们对思科在扩展工业移动互联网交换，以及边缘计算的小型化及定制化方案上将有更高需求，相信思科始终能够帮助我们在数字化转型的道路上走的更稳更远。”

根据MarketsandMarkets Research的估计，目前全球IT从业者正大量采购AIOps工具。到2023年，全球AIOps市场将从2018年的25.5亿美元增长至110.2亿美元，年均复合增长率达34%。而根据《数字企业杂志》（DEJ）2020年5月发布的一项研究，自2018年以来，已经或有意部署AIOps的组织数量增长了83%。"AIOps日益增长的趋势，代表着未来市场积极的发展信号。"Dennis Drogseth, EMA研究副总裁强调。

AIOps确实做出了令人瞩目的承诺，包括在IT问题的检测、诊断与解决方面带来速度与精度的本质性提升，借此显著减少关键应用与数字服务的中断几率。然而，AIOps的采用与部署本身也成为一种新的难题。

下面，我们一起来看IT决策者应在2021年的AIOps战略规划中高度关注的六大趋势。

趋势一 AIOps将带来更多炒作与困扰

与曾在市场上掀起热议的各类技术术语类似，关于AIOps的定义与理解方式同样五花八门、各执一词。根据DEJ的研究，64%的受访者认为AIOps解决方案的发展前景“令人困惑”。EMA的Drogseth对此表示赞同，认为AIOps仍笼罩在一片迷雾当中。

专家们表示，随着AIOps的普及，加之每家供应商都拥有自己的方案形式设计与理解。换言之，IT领导者必须从这场混乱的狂欢中找到真正适合自身需求的AIOps产品。

Micro Focus公司产品经理Gary Brandt表示，在为组织选择正确的AIOps工具时，大家必须投入大量精力做出认真研究与评估。“客户面临的核心挑战，在于分辨出哪些AIOps拥有真正的投资回报与价值、哪些只是跟风炒作。"他说。

Micro Focus公司CTO Lars Rossen则表示，明年AIOps将逐步开始落地，也代表着一部分炒作因素将逐渐幻灭。"有些人误以为AIOps拥有神奇的力量，能够解决他们的所有问题——这显然是不可能的。"

要想对AIOps的具体方法做出正确思考，我们首先得将其理解成过去20年来所建立的IT运营分析技术的延续与扩展。Brandt认为， 无论是监控、事件管理、问题隔离还是自动化，AIOps所改变的是工作「方式」。在这方面，AIOps确实能让企业做得更好。IT领导者还应了解自己采用AIOps的理由与目标。Brandt提到，“大家到底想在混合IT环境中实现哪些改进？请务必明确具体目标。”

Greenlight Group首席顾问Torrey Jones认为，对于正在评估及实施AIOps的组织而言，最重要的是明确供应商一方如何理解AIOps的核心思路。

相对于AIOps，EMA的Drogseth更喜欢使用“高级IT分析”一词，因为这里的指代范围就不再仅仅限于IT运营，同时涵盖DevOps、IT服务管理、安全运营与业务利益相关方。在他看来，AIOps还不算是传统意义上的市场，而更多属于“前景预期”，其中的供应商代表着各种各样的实现方法。而哪种方法更好，无疑取决于组织的实际需求。

EMA在其最近发布的《AIOps：创新投资指南》中涵盖了AIOps产品及服务所应遵循的一系列核心标准，包括：

• 吸纳来自跨域来源的大量数据

• 访问关键数据类型，例如事件、日志与配置数据

• 自学习能力，借此提供预测性、说明性以及可行性洞见

• 支持广泛的高级启发方式

• 可覆盖并整合多种监控工具

• 支持私有及公有云以及混合/传统环境

• 支持多种用例

趋势二 AIOps将为安全工作增添助力

多年以来，AIOps一直展现出增强网络安全的潜力，而2021年很可能成为潜力转化为现实的一年。德勤咨询公司首席云战略官David Linthicum表示，通过弥合IT运营与安全运营之间的鸿沟，AIOps将进一步提升系统的正常运行时间与可靠性。

例如，通过安全数据可见性，AIOps能够判断某些应用程序性能问题并非源自IT故障，而是由针对基础服务器的网络攻击所导致。Linthicum强调，“面对这类特殊情况，我们应该启动安全流程以实施防御。但在传统工具方面，这类状况往往仍被视为正常的性能问题，而很少会与安全威胁联系起来。”

Linthicum还补充道，这种能力将把运营转化为第一道安全防线，确保管理者及时关闭受到攻击的服务器或者已遭入侵的存储系统。

趋势三 工具供应商将掀起合并浪潮

随着AIOps市场的发展，更多厂商涌入其中，淘汰阶段也将随之而来。目前，已经有不少传统监控工具供应商计划在现有产品中添加AIOps功能，而实现方式自然是直接收购某些体量较小的AIOps厂商。Linthicum认为，“这将为客户们带来更好的AIOps技术。”

作为一种概念及技术类别，AIOps代表着运营运维工具的全面成熟。近年来，传统运营与CloudOps领域内的大多数供应商开始“将AI引擎整合至自己的工具当中，而且无论能否实际使用，成果都会被称为AIOps。”

接下来就是初创企业专用的AIOps工具。这类工具在设计之初就考虑到对AI技术的应用。而哪种工具更适用，同样取决于组织的实际需求。

这类初创工具往往更具创新性，能够更有效地使用AI技术，且能够支持云平台等现代系统。相比之下，经历过AIOps的原传统工具比较倾向于支持遗留系统，而且主要服务于那些希望通过单一工具同时管理传统系统与云系统的IT运营人员。

"当然，二者是互补的，很多企业都在使用这两种类型来覆盖一切运营基础设施。"David Linthicum说。

趋势四 DevOps专业人士将广泛接纳AIOps

AIOps主要面向IT运营群体，但其吸引力也开始逐步扩展到DevOps团队，帮助他们通过高级工具监控复杂环境，并据此生成原始、细化且广泛的可观察性数据，包括日志、指标与跟踪等等。

通过将AI与机器学习（ML）算法应用于可观察及监控数据，AIOps将成为DevOps工具链中的一部分，专注于监控并管理测试、性能与安全性等议题。Linthicum认为，这种方法还能够“通过自动化方式向集成工具及DevOps工程师提供实时反馈。”

标普全球市场情报部门451 Research高级分析师Nancy Gohring表示，在该公司近期对DevOps从业者的调查当中，42%的受访者将AIOps定义为使用AI及ML技术分析日志、跟踪与指标的工具。"这与人们定义可观察性的思路保持一致。因此在DevOps从业者中，AIOps往往与可观察性之间存在有趣的交集。"

趋势五 自动化能力将得到扩展

在诞生之初，AIOps产品就一直将自动化视为核心要素，但自动化的具体实现可以借由多种不同形式。虽然AIOps产品目前还没有完全消除人为干预的需求，但预计这方面问题将在2021年得到显著改善。

如今，越来越多的产品开始吸纳与解决用例或工作流相关问题的自动化功能。Micro Focus的Brandt认为，“现在，我们已经意识到如何通过分析触发或推动这一进程。因此，我认为自动化将成为AIOps的一大发展趋势。”

而在Micro Focus的Rossen看来，AIOps在技术本体与企业应用层面有望迎来四项具体自动化升级：

• AIOps自动化的“典型”类别，即大量摄取日志，而后使用ML算法进行分析以检测与基准不符的异常情况。

• 机器人流程自动化，无需人为干预即可触发修复程序。

• 分析与关联拓扑数据，借此查看系统内的连接方式，而后使用此信息发现引发问题的根本原因。

• 自动化，帮助最终用户通过智能虚拟代理（例如自动化服务台）直观解决问题，显著提升客户支持的精度与实用度。

德勤的Linthicum也强调了自主修复能力的进步。他强调，某些AIOps已经可以“解决管理或监控系统所发现的问题。”在AIOps系统发现问题后，即会启动相应进程尝试将其解决，例如重新启动服务器或者网络hub。"目前的主体趋势，正朝着主动或自我修复型AIOps工具的方向迈进。"David Linthicum 总结道。

趋势六 集体智能的应用将不断深化

451 Research的Gohring认为，AIOps当中另一个值得关注的重要趋势在于“集体智能”，即由AIOps供应商汇总来自客户的全部监控数据，借此整理出能够与其他各方共享的总体趋势。Gohring认为，“他们会分析整个客户群体的数据，据此制定出基准并提供相应洞见。”

例如，供应商可以查看来自客户在特定领域中的发展绩效指标，并基于集体知识预测其中存在哪些问题。此外，她认为供应商也可以分析客户对特定问题的解决方法并加以共享，帮助其他客户在应对同类问题时获得宝贵启发。

小结：AIOps将在2021年大放异彩

随着2021年的到来，IT领导者们有必要运用AIOps应对愈发难以监控的复杂环境。

AIOps可能无法满足供应商做出的过高承诺，但事实证明，这项技术在现实世界中确实能够为IT运营带来自动化与精简支持。

此外，从以上几大趋势来看，AIOps技术正在不断发展完善，覆盖范围也开始向DevOps及SecOps等领域扩展。

最终，AIOps将有能力帮助IT团队完成各类最重要任务与最紧迫的事务，例如与业务效能密切相关的应用程序与数字服务可靠性、稳定性以及正常运行时间。

作为内部IT服务部门，Schwarz IT拥有3500多名工程师，负责支持超过1000套SAP系统以及高达28 PB的数据中心托管存储容量。每家Schwarz门店都对应一套Storeserver，这是由 Schwarz 本地IT团队安装的集中操作系统，用于控制结账系统、闭路电视以及回收与奖励计划等各类现场功能。

最初，这家零售商使用Puppet自动化技术管理这套集中式系统。但为了改善用户管理与授权机制，Schwarz IT希望引入更多受控且高效的自助服务功能，借此加快部署流程。Linux主管Felix Kuehner表示，“Storeserver环境一直作为标准方案存在，但我们希望引入自动化框架与自助服务功能，借此在灵活推出新服务并支持全球门店的同时，保持良好的本地、分散化管理能力。”

部署受支持的企业级自动化平台

为此，Schwarz IT决定选择开源自动化解决方案以替代Puppet。为了满足严苛的运营条件，该公司决定选择受支持的企业级解决方案Red Hat Ansible Tower（现已成为Red Hat Ansible自动化平台中的一部分）。

Kuehner解释道，“我们的首要任务在于解决自身面临的实际挑战，并为当前环境寻找最佳解决方案。由于过程复杂且耗时，社区版本并不足以满足需求。自动化是我们业务运营体系中的关键组成部分，而良好的企业支持服务则是我们决定选择Red Hat解决方案的核心理由。”

Red Hat Ansible自动化平台是一套简单的无代理自动化平台，可帮助Schwarz通过可重用、基于手册的自助服务功能实现对IT基础设施的大规模集中与控制。Schwarz IT团队与Red Hat技术专家们开展了合作，共同审查了方案架构并针对新的自动化解决方案整理出最佳实践。

目前，该集团日均运行5000多项Ansible自动化平台作业以管理Storeserver。从Puppet到Ansible的全面环境迁移工作，预计将在2021年年内完成。

通过统一且高适应性运营体系，支持零售业务的健康发展

Schwarz Group目前正快速进军新的市场区间，部分地区在一年内开设达200家新分店。使用Ansible自动化平台提供的工作流程与管理功能，Schwarz IT得以轻松创建并启动创新型数字服务，从容实现动态数字标牌、智能结账队列管理等功能，同时保持良好的集中控制能力与全球运营可见性。

Kuehner解释道，“随着在线购物成为新的常态，零售行业的数字化已经至关重要。要保持市场竞争力，我们必须为所有门店提供新的数字化功能以及稳定、及时的服务功能。实现这项目标的唯一方法，就是选择集中式自动化平台，例如Red Hat Ansible自动化平台。我们得以创建手册以自动在全部门店当中启动新型应用，也可以灵活创建手册为本地团队提供一套适应特定需求的框架，同时在全部Schwartz门店中保持统一的品牌形象。”

Schwarz IT现在能够更快将应用程序部署至Storeservers等分散环境当中。部署完成之后，各个国家/地区的管理员即可进行自动化与服务部署，且无需管理或访问所在位置的Storeserver。

在自动化与服务部署过程中，管理员甚至不需要对门店服务器拥有超级访问权限。经过明确定义的手册将建立起相应参数，确保本地团队回避大部分重复性工作，专注于将更多时间投入到真正重要的本地项目当中。

Kuehner表示，“无论各家门店处于哪个时区，我们都可以规划Ansible以持续处理运营任务。”

增强内部自动化专业知识，节约管理与开发时间

通过Red Hat的紧密合作，Schwarz IT团队验证了这套全新自动化架构，同时也增强了内部员工在操作Ansible自动化平台方面的专业积累。例如，Schwarz IT团队已经成功运用新知识，以集中的自动化方法替换掉以往缺乏通用性的自定义安装与更新脚本，借此高效完成操作系统更新等重复性工作。

Kuehner表示，“Red Hat在为期两天的研讨中与我们开展紧密合作，并协助推进部署以验证最佳架构与工作流程。如果没有他们的协助，我们可能需要耗费大量时间来解决Ansible社区版本中存在的一系列复杂架构问题。感谢Red Hat，我们获得了一条清晰的升级路径，且一直保持着定期会面与充分交流。”

借助Red Hat Ansible自动化平台，Schwarz IT能够更有效地平衡应用程序授权与开发工作提出的现实系统访问需求。基于角色的访问控制，使得应用程序团队能够以普通用户身份运行自动部署，而无需获得对应关键核心业务系统的超级访问权限。

Kuehner表示，“这种方式带来了高水平的一致性保障，同时也让每位个人都得以积极参与到新项目及原有项目中来。”

在通过Red Hat Ansible自动化平台取得初步成功之后，Schwarz IT决定继续探索，帮助Schwarz Group建立起统一且快速的店面运营方法。“我们非常重视与Red Hat的合作关系，也希望继续使用Ansible找到能够进一步提升业务现代化与执行效率的新方法。”Kuehner总结道。

AIOps工具市场不仅特别复杂，而且相关工具总是有着很多独特的性质，例如需要访问敏感数据，往往进一步影响到采购方在评估方面的具体判断。

在深入探讨开源与专有问题之前，我们首先需要明确定义何谓AIOps工具。以此为基础，我们再比较两类工具，尝试解释企业应当结合哪些因素在开源与专有AIOps方案之间做出抉择。

作为一个流行词汇，不同的人往往对AIOps有着不同的定义与理解。在本文中，我们将AIOps定义为使用人工智能（AI）或机器学习的一切IT工具或服务。很明显，这是一种相当宽泛的定义方法；也有部分供应商及分析师认为，工具必须要用到复杂的AI与机器学习算法，才有资格被列入AIOps阵营。

但是，随着AIOps市场的迅速发展，我们倒不妨把标准放宽一点。某些工具虽然未被明确划定为AIOps平台，但采购方很可能就是想把它当成AIOps工具来使用。对于这类情况，坚持狭义AIOps定义显然不利于做出确切的判断。

开源AIOps工具

就目前来看，只有少部分开源项目将自身标榜为AIOps。但不少开源平台提供的某些功能完全符合AIOps的理念。例如，使用数据分析（在一定程度上）实现工作流程编排自动化的Kubernetes正是AIOps平台的重要特征。Nagios及Zabbix等开源监控平台也能够提供相当一部分AIOps基本分析功能。此外，各类开源编程语言模块或框架，如PyTorch与TensorFlow也有助于实现AIOps功能，而这些显然不算是完整的AIOps平台。

从各个角度来看，支持开源AIOps工具的观点与支持整个开源生态的思路基本相同 ——与专有替代方案相比，开源AIOps工具往往成本更低、更易于修改或自定义，同时也降低了供应商及平台锁定的风险。

除此之外，评估开源AIOps工具时还应关注一些特殊的注意事项。首先，到目前为止还没有出现任何端到端开源AIOps平台。换句话说，没有哪种单一的开源平台能够直接为企业提供简化IT运营的全部必要AIOps功能。相反，我们需要将多种不同开源工具整合起来，每款工具只能提供一部分AIOps功能。要使用这些开源工具并充分发挥AIOps的优势，IT运营团队需要面对大量工具选项，自然也就得耗费大量精力。

除此之外，AIOps工具在本质上需要访问到大量数据，其中一部分数据可能相当敏感，或者可能被攻击者用于发动入侵乃至破坏。这意味着使用专有的AIOps工具，买方必须信任卖方，允许后者成为在客户系统及环境中提取并分析数据的称职管家。此外，合规性问题也很重要，目前不少法律已经对供应商工具将用户数据移动至自有基础设施内以进行处理或存储的场景做出约束。

如果平台需要借助外部基础设施进行数据处理，那么开源AIOps工具也会受到同样的影响。但大多数开源工具主要运行在用户的自有数据中心内，或者至少是在用户控制的公有云基础设施之上运行，因此带来的合规性或数据隐私问题一般更少。毕竟每个人都可以观察开源工具的源代码，借此确定项目对用户信息的处理方式，借此提升数据管理流程的透明度与可信度。

专有AIOps工具

与开源领域相反，专有软件市场上已经出现了大量被明确标榜为“AIOps”的工具。例如，Broadcom公司就在着力以AIOps产品的名义推销其可观察性软件。Splunk以及Instana与PagerDuty等小型厂商也已经涉足于AIOps。作为一种整体趋势，越来越多专有监控与事件响应工具都在用AIOps强化自己的市场影响力。

选择专有AIOps工具的核心原因，在于其难度往往比开源方案更低。专有工具的用户友好度一般较高，而且与开源选项相比，前者更倾向于提供较为广泛的AIOps功能。此外，相当一部分专有 AIOps工具都以托管服务的形式运行，所以用户不必费神建立起用于托管这些服务的自有基础设施。

但对于部分专有AIOps工具，上述数据管理问题可能会构成新的挑战。因此，一般企业在选择供应商必须认真评估对方的合规性保障与防止数据遭到滥用的能力。好消息是，AIOps领域的大多数供应商都拥有良好的商业声誉，在以合规且安全方式管理客户数据方面也拥有丰富的经验。

开源与专有AIOps的未来

评估AIOps工具的最后一个因素，在于市场的快速发展。尽管截至2021年初，AIOps产品中的开源生态还远远落后于专有软件市场，但随着更多开源开发者及支持者向AIOps领域投入资源，双方的关系与竞争形势有可能发生改变。

当然，专有供应商也会继续增强AIOps功能。如今，大多数商业AIOps工具都集中在监控与事件管理方案层面。但在不久的未来，将有更多专有AIOps工具尝试在日志管理、基础设施配置以及其他IT运营利基领域发挥作用。

总而言之，AIOps工具的评估工作需要充分的耐心与对细节的关注。另外，企业也不应将选择视为一劳永逸的工作——只要出现了更好的选择，大家必须迅速行动、顺应变革。

IT部门的诞生与早期的大型机同步，当时其基本作用仅限于“速度与馈送”。但在之后的发展过程中，开明的CIO们开始与业务负责人主动合作，着力思考运营指标对下游业务的实际影响。这种将生态系统可观察性及运营指标、同业务成果关联起来的能力，不仅代表着明确的竞争优势，同时也是企业实现转型与快速创新的必要条件。

但说起来简单，我们该如何一步步迈向这个终极目标？

目前衡量IT绩效的方法主要分两种：效率与效能。效率衡量的是IT性能，通常以速度、可用性与吞吐量为指标。另一方面，效能表达的则是IT部门对于业务产出的影响能力。很明显，业务部门更熟悉效能这类指标，具体涵盖可用性、客户满意度、客户转化率与财务指标等等。谁能达成这些目标，谁就能维持高于市场平均水平的增长率、为股东提供价值并为客户提供助力。

传奇大师Peter Drucker在畅销书《卓有成效的管理者》当中，解释了效率与效能之间的区别。虽然他的结论诞生于1966年，但仍然经受住了时间的考验。Drucker认为，二者可以分别理解为“把事做对”和“做对的事”。以CIO职能为例，把事做对最重要，而做对的事代表设定正确的目标以推动业务发展，属于达成目标的一种前提性思考。

事实证明，IT价值往往在预算与人员配备方面有所体现。在解释价值的过程中，CIO其实是在证明自己如何理解系统、服务/应用乃至客户群体对业务成果所产生的直接影响——例如客户转化、净推荐值（NPS）所量化的客户忠诚度，以及最终收入与盈利能力。他们可以在服务与客户的背景之下，证明IT支出的合理性。以此为前提，我们快速梳理一下哪些指标无法证明IT价值，而哪些能够准确体现IT的回报。

IT管理中经常会用到正常运行时间与服务水平协议（SLA）等指标，但这些显然与高管层无关。相反，更具意义的IT指标应该指向创新与扩展能力，例如新服务发布时间（TTNS）等指标。另一个重要指标，则是证明IT方案应对变更的能力。如今，敏捷企业已经将数字化服务纳入日常运营当中。过度频繁的变更与创新往往导致服务故障，并严重影响客户体验。一旦受到影响，客户很可能削减采购数额甚至考虑转向新的服务商。面对这类问题，IT需要在故障响应速度与创新发布速度之间取得平衡点。理想情况下，IT部门应该在客户受到实际影响之前检测并响应故障。虽然IT无法彻底消灭故障，但往往能够率先识别到问题的存在、并运用知识预防潜在的严重后果。

为了提升这种效能，现代CIO开始采用AIOps。AIOps是指将人工智能与IT运营整合起来，具体涵盖大数据分析、机器学习（ML）以及其他各类人工智能（AI）技术，借此自动识别并解决常见的IT问题。举例来说，IT人员可以使用AIOps衡量变更操作引发意外事件的频率，并将事件与特定客户群体关联起来。IT团队还可以进行假设性分析，甚至在客户遭遇实际故障前自动完成响应。通过这种前瞻性的识别与应对能力，AIOps即可防范后续发生类似故障、改善IT指标。这种主动管理能力不仅可以改善客户体验，同时也可通过NPS进行效果量化。最终，运营成本将由此降低、客户更乐于接受新服务，同时也保证技术措施更易被高层管理人员所理解及接纳。

效率与效能，可以说是CIO职能定位的核心。要想与业务部门开展良好合作，CIO必须立足特定时间段判断哪些内容对业务更为重要，而后据此注入资源以确保IT体系拥有必要的技术与人才。只有将IT与业务部门的优先级事务统一起来，双方才能真正建立合作关系、保证CIO“做对的事”。结合实践，我们发现以下三个步骤可以作为企业探索AIOps的理想起点：

• 打好第一仗：清点您的系统与流程，找到其中重复、笨拙且效率低下的系统流程。消除及简化这类流程，可帮助您提高业务效率。

• 关注正确数据：很多数据与业务并没有什么关联。因此，请保证只记录最具价值的用例以及最值得解决的问题，而后判断解决过程需要哪些数据。这项实践的意义，在于引导我们将精力集中在正确的数据身上。

• 绘制生态系统图：明确整个企业生态系统中的各跨职能团队。通过这份系统图，我们可以明确谁需要参与协作，而后据此汇总数据以训练模型。

希望这三项提示，能帮助大家成功迈出AIOps探索之旅的第一步。

而另一方面，现代应用程序需要能够快速响应客户需求，需要快速迭代，这对基础设施可靠性形成巨大压力，一旦出现性能问题甚至服务中断，现代应用程序造成的影响反而比传统应用更严重。

为了应对这些需求，SRE（Site Reliability Engineer)应运而生。相比于传统的运维，SRE面临的挑战更大，应对的局面更为复杂。此时，一个好用工具无疑能对SRE工程师带来很大帮助，特别是能帮助SRE判断问题优先级、迅速发现故障并帮助解决的工具。AIOps的价值正在于此。随着软件与基础设施资产的迅猛拓展，AIOps能够自动检测到环境中的异常、为团队提供必要的安全性加持，保证在问题扩大化、复杂化之前及时将其解决。

SRE与AIOps 

从事运维工作的人一定对SRE(Site Reliability Engineer)不会陌生，这个从国外大型互联网公司流行起来的词汇，这几年准备在国内流行开来。今天，在中国不仅一些大型公司如阿里设有SRE这个岗位，一些传统公司甚至开始模仿。 

SRE最早在十多年前Google提出并应用，Google出版的《Site Reliability Engineering》一书在国内广为流传。尽管在国内有些人把SRE直接理解为运维或者系统管理，其实SRE与运维和系统管理虽有重合，但却有很大区别。根据Google对SRE的定位，Google SRE团队的职责包括容量规划、分布式系统监控、负载均衡、服务容错、on-call、故障应急、业务协同支持等。

从工作定位来看，SRE有运维的工作。比如，SRE要负责生产环境（网络、服务器、存储、数据库、中间件等）的稳定性保障工作，在日常on-call与故障应急工作中，运维能力必不可少。但SRE不止于运维。严格地说，SRE是一个技能综合性岗位，不仅需要运维能力，也需要软件工程能力、技术架构能力、编码能力、以及项目管理与团队协作能力。而在SRE做些这个工作时，AIOps是可以发挥重要作用的。

实际上，随着应用程序与基础设施的蓬勃发展，AIOps也开始成为一种极为重要的SRE工程师手中重要的工程工具。它能够高效地整合各种系统指标、日志以及来自第三方工具的数据，判断系统运行状态并保证其处于最佳状态。为了帮助团队识别并诊断问题，算法与机器学习工具随后会被整合至数据之内，借此充实关于现状的情报，甚至有望自动高效地完成事件响应。

AIOps的5大应用场景 

实际工作中，AIOps可以在以下五种场景发挥重要作用：

这也是AIOps扩展工具包的核心应用，它能帮助团队快速发现问题。AI与机器学习能够自动梳理异常迹象，而后将学习结果用于观察系统及基础设施的运行态势。凭借这种自动性方法，AIOps能够及时发现预警信号，帮助运营团队在客户体验受到影响之前就及时介入。

事件响应当中，从众多警报中找到关键信息一直是个大问题。太多警报往往令员工的神经变得麻木，难以发现真正紧急的状况。理想情况下，我们需要准确判断哪些警报优先级较低、哪些警报彼此关联。AIOps能够关联、精简警报并确定其优先级，借此消除警报疲劳问题、帮助团队高效处理对可靠性威胁最大的故障。

突发事件往往非常混乱，而且形势也瞬息万变。过多信息会导致团队迷失方向，为此必须为运营人员提供背景信息，帮助他们找到正确的方向。AIOps能够自动对事件做出映射，同时建立起全面了解。除了理解以外，背景信息在事件解决方面同样有着重要作用。

AIOps是一种不断发展的有效工具。过往经验、当前使用方式以及用户反馈等，共同为AIOps提供良好的训练数据，进而帮助我们识别并预防以往曾经发生或较为类似的问题。随着信息的不断积累，模型智能化程度将持续提升，最终提供更具针对性的关联、洞见与建议。

任何来源的事件数据，都会与您的现有事件管理工具及工作流集成在一处。您输入的数据越多，机器学习模型的训练度也就越高，产生有针对性、高实用度结果的几率就更高。AIOps解决方案能够吸纳数据，通过背景信息丰富数据内容，并将结果通报至相关团队或响应人员手中，以供各个事件管理团队加以使用。以此为基础，各团队将不必把时间浪费在不同工具的往来切换当中。

对于尚未开始使用AIOps的组织而言，这项工作听起来似乎繁复无比。没错，AIOps确有一定门槛，但目前已经有不少实践标准能够帮助我们较为轻松地跨过这些门槛。

首先，考虑最适合自身需求的用例。缩小思考范围，从小处入手开始学习，并在测试中不断成长。

其次，保证工作流程的透明化。人们天然会抵触变化，所以大家必须破除迷团、让AIOps呈现出清晰明确的形象。

最后，为囊括AI及ML元素的新型IT运营体系做好准备。如今，采用AIOps技术支持运营体系的组织越来越多，相信它也终将成为颠覆传统运营理念与运营思维的主流解决方案。

这是微软首次使用完全混合现实设计的演讲展示，HoloLens之父Alex Kipman全程头戴HoloLens，置身海底世界和造型奇特的虚拟演播厅，穿梭于虚拟公园和游戏场景；展示混合现实技术如何还原古文明的壮丽景象，如何把设计图纸制作成虚拟模型，如何帮助技术专家远程解决和指导生产一线的问题；在远程连线嘉宾的时候，他把对方的虚拟形象投射到全息画面，让观众可以看到他们的肢体语言；最后，他还把自己的虚拟形象「放到」虚拟时空隧道，参与了一场「篝火舞会」。

Alex Kipman头戴HoloLens进行演讲

Alex Kipman远程连线嘉宾

从观众视角来看，这些炫酷的操作大大满足了视觉体验， 来自全球各地的与会者，通过共享的全息场景仿佛进入了同一空间，弥补了不能亲临现场的缺憾。如果能用混合现实设备加入，那体验感甚至还会加倍。

但这其实并不是微软第一次在Ignite大会上展示HoloLens或者混合现实技术，从2015年HoloLens发布以来，几乎每一次微软的大型会议，Hololens总会成为全场焦点之一。只不过，今年的Hololens有了新的「搭档」——Microsoft Mesh，这让混合现实技术的「光环」变得更亮了。另外，从演讲日程的顺序安排，我们也可以直观地感受到这个变化——作为今年发布的第一款产品，Microsoft Mesh平台的演示被安排在了Satya的演讲之后。

Satya在演讲中把它描述为Xbox Live游戏服务的商业协作版本。他说，Mesh使人与人之间可以自然地进行全息互动，就像是真的身临其境一般。 「例如，我可以与我在印度的家人一起参加生日聚会，就像我们真的在一起那样互动，并且彼此之间没有任何屏幕。或者，我可以和世界另一端的同事见面，就像我们在同一个房间里一样进行协作。虽然难以置信，但这就是我们正在构建的未来」。

微软CEO Satya Nadella

混合现实应用

Microsoft Mesh平台是微软多年研发的成果，从HoloLens 1到HoloLens 2，与混合现实相关的眼动跟踪、手部识别、全息影像创建、虚拟形象创建、人工智能模型等技术都取得了很大的发展。而如今的Microsoft  Mesh不仅支持设定和导入3D虚拟角色，通过基于AI算法的动作模型，还能准确捕捉用户动作并在虚拟形象上同步；同时，它还可以构建比GPS更精准的AR空间地图，进行AR云渲染，并支持多人在不同空间的同步协作。

不过，虽然技术在不断突破，但微软仍然致力于以实用性的方式提供混合现实体验，微软在这方面的定位还是比较清晰的。在微软看来，混合现实技术现阶段仍人更适合于企业级应用而不是大众消费市场。因为后者会更加看重沉浸感、舒适度、价格等因素。比如，当一个VR设备的全息交互速度和质量不如手机等其它媒介时，你是否还会愿意每天使用？更何况这个设备要花费数千美元。恐怕只有企业可能花如此高的价钱去购买一个工具了。

在Ignite大会现场，非营利性组织Ocean X展示了来自世界各地的顶尖科学家，如何借助Microsoft Mesh通过远程合作取得了新的发现，并宣布与微软进行新的合作，在其舰船上创建一个启用网格的「全息实验室」，帮助科学家「进入」世界各地的实验室和办公室，以查看正在探索区域的3D全息图。例如，借助深海峡谷的全息图，研究人员可以从中弄清楚为什么在某些区域抹香鲸会更容易被捕猎，这个全息图的上的信息会涉及盐度、温度和海洋化学变化等数据，从鲸鱼身上收集的标签数据，或者其他猎物的位置信息等等。

也就是说，借助HoloLens和Microsoft Mesh，科学家们不仅可以更好地进行远程协作，并且，这样的协作沟通是直接发生在虚拟的「海底环境」的。

更普遍和成熟的应用场景还有企业的生产环节，特别是对于煤炭、油气等这样一些具有一定作业风险的行业，其意义就不仅仅在于远程协作，更在于对作业人员的保护和劳力成本的降低。

笔者在之前采访中国石油集团西南油气田分公司信息化负责人时，他就举了西南油气自身的例子：通过微软的混合现实技术，他们把整个场站的设备按照原有比例进行了三维建模并放在虚拟场站中，员工配戴HoloLens，就可以任意调整现场设备、管线的摆放位置，同时，通过简单的手势操作，还可以对设备进行拆分、放大、缩小、旋转等操作，从而沉浸式地了解、掌握设备原理。如此一来，西南油田不仅可以定时对员工进行远程沉浸式的培训，还能支持员工随时随地、直观地了解油气场的实时生产情况和地质构造情况，包括生产现场、油气井的生产实时数据、产量和压力情况，以及每天的产气曲线等等。

所以，混合现实虽然非常「未来派」，但它的应用已经不是一种畅想或者尝试，而是已经在非常具体的场景中带来的实实在在的价值。

混合工作体验

不过，需要强调的是，Microsoft Mesh不仅仅只支持HoloLens，目前支持该平台的设备包括了HoloLens、惠普Reverb G2、Oculus Quest 2、iOS或安卓手机/平板电脑、PC/Mac等等；应用则包括了HoloLens Mesh应用、AltspaceVR（新增企业级功能）、微软Teams、Dynamics 365套件、合作伙伴应用。

其中，Microsoft Mesh与Microsoft Teams和Dynamics 365的整合，意味着通过协作和商务软件，更多的人将能够感受到来自混合现实技术的魅力，哪怕你不属于上面所说的科学家也不是一线工人。

具体来说，通过Microsoft Mesh，该平台所支持的软件和应用都可以实现以下效果：降低逼真AR形象开发所需的时间和资源；让多人AR内容更稳定，不受延迟和跨平台影响；支持更多或统一导入至AR平台的3D文件格式；支持流畅同步的远程多人AR体验。所以，无论是在Teams还是Dynamics 365中，我们将可以感受到更加沉浸式的远程协作体验，即便交互的对方在世界的另一端。而为了让这样充满「科幻」的工作场景更早到来、更快普及，微软还特别鼓励公司内部和外部的开发人员丰富其他应用程序中的Mesh功能，并将其与Teams和Dynamics 365集成。

当然，作为微软“三驾马车”的其中之一，在Ignite 2021上，Teams和Microsoft 365本身也迎来了大量的功能更新和升级，包括允许用户面向组织内外的任何人创建分享频道，在这里进行聊天、会议、应用内协作、分享文件、实时协作编辑文档等操作的Microsoft Teams Connect功能；让演讲者可以在Teams中演示PPT时，在同一个界面里观看页面、注释、聊天界面和与会者状态，并且可以把演讲者实时画面叠加到PPT页面的Microsoft PowerPoint Live；能对会议元素进行智能组织，在有人加入会议、打开视频、开始发言或者是开始演示时，都会自动对界面进行动态调整的Dynamic view动态视图等等。

而随着在线交互变得越来越常态化，为了满足大型线上互动直播的需要，Teams现在支持最多1000名参会者，如果1000人仍不能满足需求，Teams可以自动将研讨会容纳上限提升至2万人（但仅限观看）。

另外，微软还针对Teams与Dynamics 365发布新的集成选项，据此，用户可以在Dynamics 365工作区内通过Teams执行呼叫、启动或暂停聊天、召开会议及实现协作等等，而不需切换到Teams。

虽然疫情终会过去，大多数的人也终将回到办公室，但远程办公不会成为过去式。在未来，家、办公室、咖啡厅、酒店，甚至飞机上、地铁里，或者仅仅是一个衣帽间，任何地方都可以随时成为工作空间，混合办公将是常态。而在这背后，连接混合工作世界的媒介，不仅有电脑、有手机、有混合现实设备，还有「云」。如微软Microsoft 365事业部副总裁Jared Spataro在演讲中所说：「在刚刚过去的2020年里，看似每个人都在家办公，但实际上我们都在云上办公」。这里的「云」指的已经不再只是纯粹的「中央云」，还包括边缘和末梢端的计算能力。

微软Microsoft 365事业部副总裁Jared Spataro

用Satya的话说，这意味着，「去中心化的计算将变得无处不在」。

混合计算与智能

那么，如何打通各个物理空间之间，以及物理空间与数字空间的阻隔，满足这种「无处不在」的需求？Azure被视为「基石」一般的存在。无论是HoloLens还是刚发布的Microsoft Mesh都是建立在Azure之上的，它可以为其上面所有的设备、平台或软件应用提供强大的计算资源、数据、存储、人工智能服务，包括企业级别的安全性和隐私功能。

微软对Azure的定位和愿景，是打造一个「世界的计算机」，它的计算能力可以从云端延伸至边缘端，再延伸至末梢端，提供的是多环境之间顺畅的「混合计算」。

当然，这需要一些工具的支持。比如去年Ignite上发布的Azure Arc就支持把Azure的管理和服务拓展到任何基础架构上，帮助企业实现一致的管理的体验及业务快速创新能力，满足针对混合环境下运行业务的需求，包括本地数据中心、多云环境以及边缘设备。

今年Azure Arc同样更新了一些功能，其中，新增的对Azure Machine Learning的支持并开启预览，可以帮助企业在多环境中训练机器学习模型，这意味着，用户可以在距离数据最近对地方进行机器学习训练，减少数据移动和网络的延迟，同时，也可以更好地满足安全合规要求。另外，Azure Arc还新增了对Kubernetes 的支持并正式商用，Azure Arc的Kubernetes的机器学习可帮助企业在多环境中，管理任何Kubernetes群集，同时，Azure Arc还使开发人员可以使用GitOps将代码安全地集中编码并部署到任何位置的任何Kubernetes群集中。

但是，今年的最大主角其实不是Azure Arc，而是可以帮助企业在任何环境构建和管理边缘AI解决方案的Azure Percept。它是一种硬件与服务组合，可以在边缘位置实现AI智能分析，使用者甚至无需具备任何工程或数据科学技能。在目前的公共预览版中，已经可以覆盖Azure Percept Vision开发套件与智能摄像机，外加独立提供的Azure Percept Audio。从中不难看出，微软想把视频与音频作为AI探索的起点，这也是目前市场上的热门领域。

微软表示，他们正在与多家第三方芯片及设备制造商开展合作，为其他应用程序构建起更具设备包容性的Azure Percept生态系统。而目前，Azure Percept设备能够自动接入Azure IoT Hub，借此实现物联网、边缘设备与云环境之间的安全通信。

这意味着，Azure带来的，不仅仅是「计算的无处不在」，还将是「智能的无处不在」。在连接世界每一个角落的每一个人的过程中，在连接现实世界与虚拟世界的过程中，这都将是不可忽视的前提条件。

Alex Kipman在演讲时说，「当一个人做梦时，那只是梦；但当很多人一起做梦时，那便是现实。」而微软，正在把很多人的「梦」变成「现实」。所以，期待一下混合现实时代的到来吧！

英特尔固态盘670p是轻薄型笔记本电脑理想的存储解决方案。能够为日常计算和主流游戏提供显著的价值。与上一代英特尔®QLC 3D NAND固态盘相比，670p提供更高的性能，包括2倍顺序读取和20%的耐久性提升。为满足当今最常见的计算需求，英特尔这款最新的客户端硬盘同时针对低队列深度和混合工作负载进行了调优，实现了性能、成本和功耗的恰当平衡。

过去十年来，英特尔一直专注于开发QLC技术，以满足当今PC存储对性能和容量的双重需求，包括顶级的存储以及高效管理海量数据的能力。英特尔的QLC固态盘基于浮栅技术所打造，数据保持力是这一技术的一大关键性竞争优势。英特尔固态盘670p的全新单元配置还以合理的价格为日常计算需求优化了大容量存储，且有助于加快固态盘的普及。

英特尔 NAND产品与解决方案事业部客户端战略规划与市场营销总监Avi Shetty分享了英特尔固态盘670p的三个主要创新。

首先，创新的技术工艺，最新的144层英特尔QLC 3D NAND技术以及经过改进的控制器固件和缓存算法来进行工程设计，这是获得实际体验和优化性能的关键。与上一代技术相比，44层英特尔QLC 3D NAND技术提供的存储密度提高了50%。同时新技术基于浮动栅极架构，具有良好的PE阈值电压窗口，单元之间有稳定的电荷隔离，并能很好地保留数据。

其次，性能、可用性大幅度提升。与上一代固态盘相比，英特尔固态盘670p的读取性能提高了2倍，随机读取性能提高了38%，时延降低多达50%。特别是耐用性得到了极大的提升。“从耐用性的角度来看，英特尔固态盘670p已经将耐用性提高到每512GB写入185 TB容量， 1 TB可提供370 TB的写入容量，这才是真正的进步。” Avi Shetty谈到。

第三，，英特尔固态盘670p实现 了在成本、性能和功耗之间实现恰当的平衡，来满足客户需求并引领市场。

通过提供峰值性能、最高2TB的容量和增强的可靠性，英特尔固态盘670p是轻薄型笔记本电脑理想的存储解决方案。满足在日常计算、办公、内容创作、主流游戏这些应用场景中，其耐久力规格远远超过了其他类型的客户端负载的细分市场。

这一结果也是最好的证明，证明了即使在边缘计算、软件定义基础设施和即服务交付推动下HPE正在进行转型，但这正在带给HPE带来回报。

不过这并不意味着业务是增长的。该季度HPE的收入较去年同期减少1.7％，至68.3亿美元，但仍高于分析师预期的67.5亿美元。调整后的收益为6.79亿美元，合每股收益52美分，略高于去年同期的6.57亿美元和50美分，远远超出了分析师预期的每股41美分。

HPE首席执行官Antonio Neri表示：“我非常高兴，特别是我们的智能边缘业务实现了强劲的增长，2021财年我们预计客户支出将逐步改善。”HPE将2021财年全年每股收益预期上调至1.70美元至1.88美元之间，将自由现金流预期上调至1.1美元至14亿美元，原因是订单量大，我们对前景充满信心。

Neri说，HPE的目标是成为“首选的边缘到云平台”，市场对这些产品的强劲需求，抵消了HPE计算收入下降2％和存储收入下降。智能边缘业务收入增长了11％，达到8.06亿美元。

而且，HPE的年运行率增长了27％，达到6.49亿美元，服务订单增长了26％，HPE将这收益归功于Aruba ESP边缘到云连接即服务的普及和GreenLake云服务部门的贡献。

他说：“Aruba表现非常突出，我们希望这种情况能持续到2021年，我们预计在园区交换和无线局域网领域都将赢得市场份额。”

远见卓识

Forrester Research副总裁、研究总监Glenn O’Donnell表示，HPE的业绩和增长领域令人印象深刻，但这并不令人意外。我们之前就预计到了Aruba/智能边缘业务会有出色表现。令人惊讶的是，他们超出了预期，但超出华尔街预期并不等同于增长。”

与其他老牌计算厂商一样，HPE正在O'Donnell所谓的“低迷”的数据中心基础设施市场中挣扎，这个的增长前景并不大。他说，HPE很有远见，承诺在GreenLake本地云产品中实现即服务形式的交付，并且履行了这一承诺。

他说：“HPE最先引领潮流的。Neri曾在两年前表示，一切都将以即服务的形式交付，尽管当时这一策略令人难以置信，但他们正在实现这一目标。”

Neri表示，这一先发优势也在最近推出的一些产品例如基于GreenLake的Primera存储系列产品上体现出来。该产品系列的同比增长率达到了三位数，并将很快超过HPE主要的3Par存储平台的收入。该季度HPE还签下了70家GreenLake新客户。

尽管HPE对边缘计算市场持乐观态度，但O’Donnell表示，这块业务不太可能像过去其他增长市场一样迅速脱颖而出，而且也无法保证这家大型基础设施厂商在市场中占据主导地位。

他说：“这个市场中不仅有众多科技巨头，还有电信公司、内容交付网络、云提供商以及GE和西门子这样的工业巨头。”那些制造企业的主管和工厂的经理们，正在将智能设备配备到他们的设施中，他们会选择与那些得心应手的厂商合作，而这些厂商必定是IT巨头。

不过HPE高管也为要长期努力做好了准备，同时提到了疫情期间获得的经验教训。HPE首席财务官Tarek Robbiati表示：“我们正在摆脱前所未有的危机，成为一家更精简、更敏捷、准备更充分的公司。”

正如微软官方在一年前透露的那样，即将发布的Windows Server将成为下一个Windows Server Long Term Servicing Channel （LTSC）版本，并将在“2021年的年底之前”向主流用户提供。最新的LTSC版本的Server是Windows Server2019。LTSC版本的Server可以获得十年的安全更新，并且从设计上就不会收到功能更新。

3月2日，在微软举办的线上春季Ignite 2021大会的第一天，微软官方发布了Windows Server 2022一部分的新功能列表。在这个版本中，用户将能够：

Windows Insiders可以下载Windows Server 2022预览版并在本地运行它们，也可以尝试在Azure中托管的预览版。

至于微软计划何时正式发布Windows Server 2022，该公司的一位发言人除了“今年晚些时候”之外，拒绝透露任何进一步或者更详细的信息。

2020年，远程办公增长迅猛，451 Research报告显示，69%的企业表示至少有75%的员工现在可以有效地进行远程工作。随着工作负载加速向多云生态系统转移，以及员工越来越多地进行远程操作，数据更加难以管理和控制。

为了应对客户在2020年面临的新的数据保护挑战，以及预计今年将面临的挑战，近日，全新Veeam Backup & Replication™ v11全面上市，为云、虚拟、物理和企业工作负载提供最先进的数据保护解决方案。新的V11包括可靠的安全性和勒索软件防护，可以抵御当下和未来日益增长的网络威胁风险，从而为各种规模的公司提供前所未有的弹性。

Veeam 中国区总经理张弘表示，V11的发布标志着Veeam正式从提供现代化的数据中心数据保护解决方案这一阶段进入云时代的数据保护新的阶段。

尽管去年全球遇到了重大的挑战，Veeam全球年度经常性收入增长达到22%；亚太及日本市场的增长达到24%；客户的数量到现在为止，全球累计已经超过了40万；在中国市场随着大家对于远程办公需求的增长，Veeam整个业务实现了双位数的增长。

张弘认为，远程办公造成了终端的保护和数据中心之间的保护之间的脱节， Veeam能够提供了包括VAO等很多的工具实现了很好的对于终端和数据中心的连接。

“随着远程办公的兴起，很多用户实现了业务SaaS化，一个明显的趋势就是对Office 365的增长。我们上个月刚刚发布了2020财年的业绩报告，可以看到Veeam Backup for Microsoft Office 365是Veeam过去两年中增长最快的产品，同比增长73％。可以说业务云化趋势正在加速，同时也促进了数据保护的需求。“张弘分享到。

基于远程办公等线上业务模式爆发，凸显了“云网端”的数据保护重要性。Veeam 中国区技术总监认为，对“云网端”实施融合数据管理是未来数据保护的发展趋势。

Veeam Backup & Replication v11，新增200项强大的备份、云、灾难恢复、安全和自动化的增强功能，Veeam 中国区技术总监马弘表示，凭借200多项新功能和增强功能，用于全面数据管理的单一解决方案v11实现了强大且灵活的功能，足以保护数据生命周期的每个阶段，同时处理包括AWS、Microsoft Azure等多云环境的所有复杂问题。“比如对Office 365里面的的渠道、文件、配置等等，包括录音、录像这些层面都做了很好的保护。” 马弘分享到。

马弘重点分享了V11针对对市场和客户的反馈所做的一些突破性提升：

第一，V11实现了数据保护领域最高的实现方式CDP（连续数据保护），对于高频和敏感的应用实现零宕机，零数据丢失，保证企业的业务连续。

第二，针对勒索病毒，V11实现了云上备份数据的免疫能力。“在V11里面，我们又在我们的数据中心实现了加固的数据存储库，无论用户的备份数据在云里，还是在本地，我们都可以很好的实现对勒索病毒或者对侵害进行数据保护。”

第三，从成本角度来讲，以前已经实现了生产的数据，还有Cloud , Capacity和Performance tier 这种分级的管理。第一，帮助客户实现长期的数据保存；第二，帮助客户快速恢复，达到业务的平衡。在V11里，从成本的角度又增加了归档层，让用户把更长期的数据保留到更经济的存储上。

第四，扩展的即时恢复：通过开创性的 Instant VM Recovery®（即时虚拟机恢复），为Microsoft SQL、Oracle数据库和NAS文件共享提供强大的即时恢复，实现出色的恢复时间目标（RTO）。

第五，BaaS和DRaaS。在过去的一段时间里面，我们发现用户对云的迁移需求激增，相应产生了对云上数据保护的要求。我们跟一些云的合作厂商一起扩展了我们在BaaS和DRaaS上的服务和集成能力，包括这里面计费、计量、许可管理，以及扩展了管理的对象和内容，包括物理设备、远程的终端设备，这些我们都放在了BaaS和DRaaS服务体系里，帮助我们云服务商更好的来提供云的服务。

除了对市场和客户的反馈进行了一些突破性的技术上的实现以外，V11里面还有将近200项的功能性和性能的提高。所有的技术创新都秉承了Veeam为客户提供简单，灵活和可靠的解决方案的核心原则。

有流程的地方就会有协作。而在我们的工作和生活中，遍布着各式各样的流程。肉眼可见的，比如一个工厂车间、一条生产线的运转，肉眼不可见的，比如一个手机的运行，比如人体的循环系统。在人体中，器官与器官之间需要协作；在手机中，系统应用之间需要协作；而在一个企业之中，员工与员工之间、部门与部门之间，甚至企业与其它企业之间都需要协作。

从这个角度来看，协作其实并不是一个什么新鲜话题或者热词。但是，经过过去一年新冠疫情的影响，企业的协作的方式发生了巨大变化——从线下面对面的沟通和交互，转变为线上的远程交流和协作，并且跨越了时间和空间界限，随时随地都可以发生，因此，其频度和广度也前所未有。

这种变化，不仅发生在内部，同时也延伸到外部，渗透在每一个流程和环节中。体现在对软件系统的需求上，这就意味着端到端的打通和连接，而云由于能够为企业实现这样的目标提供丰沃的土壤，在过去一年中，需求量出现了大幅提升。

SAP全球执行副总裁、大中华区总裁纪秉盟（Mark Gibbs）在会上举例，在能源行业，担负着北京电力、热力等能源项目重任的京能集团，在去年完成了SAP S/4HANA的升级转换，为集团数字化转型的加速奠定了坚实的基础；再生能源企业中信博和绿色能源领先企业超威集团，则分别采纳 了SAP S/4HANA Cloud、SAP Cloud Platform云平台和 SAP Commerce Cloud；在医疗行业，全球医疗器械供应商迈瑞医疗，同样也在完成了向SAP S/4HANA的迁移，使得系统性能提升了50%以上。

SAP全球执行副总裁、大中华区总裁 纪秉盟（Mark Gibbs）

这些，都是企业决心向云的重要佐证。“可以看到，SAP的业务、所处的行业，乃至整个中国市场都在不断变化。一切都在向云发展，SAP也不例外。我们正在大步迈向云端。”纪秉盟表示，“而在中国，我们的发展策略也非常清晰，就是成为中国市场最以客户为中心，最具协作精神的企业。”

一手整合团队，一手整合产品

为了实现这样的目标，SAP在过去一年动作频频，一手整合团队，一手整合产品。比如，早在去年3月，SAP就完成了对销售、服务和客户互动团队的深入整合，这相当于把团队打造成了无缝衔接的整体，对于企业来说，可以从SAP生态体系的每一个触点获取价值，对于SAP来说，这也是打造端到端客户体验、优化客户互动方式极为重要的一种方式。

“当我们自己实现了与生态伙伴的协同合作，就能充分发挥SAP的产品实力和行业专长。只要做到这一点，我们就‘无往不胜’。”纪秉盟自信地说。

虽然团队成为一个整体，但面向客户的服务并不是千篇一律的。纪秉盟强调，SAP所重组的团队是能够针对性地为各种类型的客户提供高效服务的。举例来说，针对大型企业，SAP将聚焦超大型企业，帮助他们构建清晰的数字化转型路线图；针对中小企业，SAP将提供“以云为先”的解决方案，并通过专门组建的SAP专家团队，为帮助中小企业实现快速发展提供支持。

与此同时，SAP还在今年1月正式发布了RISE with SAP解决方案包，全面推动客户向智慧企业转型。这是一种极具创新性的思路——通过订阅的模式和模块化的解决方案及服务，RISE with SAP 将为数字化转型各个阶段的客户提供全新方法，根据客户自身的转型需求重新设计流程，实现更卓越的业务成果。

据了解，基于RISE with SAP，SAP将整合多个合同，并通过设立唯一的责任方管理服务等级协议(service-level agreement)、运营、提供支持。也就是说，SAP将承担所有合同、服务水平协议、运营和支持的相关责任，所有都会捆绑到一个合同中，而客户则可以通过订阅模式，按照自己特定需求来实现数字化转型。换言之，SAP不仅提供技术，还会参与以前由系统集成商和合作伙伴完成的许多工作。

用SAP执行董事会成员、客户成功业务负责人Scott Russell的话总结，RISE with SAP是一款单一的、创新的解决方案包，企业只需通过一份合同、一个价格，就能从中获得巨大的价值。

SAP执行董事会成员、客户成功业务负责人 Scott Russell

坚持“以云为先”和“客户至上”，诠释协作精神

换句话说，借助于RISE with SAP这样一个服务框架，企业向智慧企业转型的过程基本上可以固定下来，实现“流程化”——

第一步，使用业务流程智能化，比如SAP Readiness Check 和代码分析工具，了解客户的流程运行情况，提供定制化建议，并对标行业基准；第二步，利用先进的工具和服务支持企业端到端的技术迁移；第三步，选择合适业务发展的的云基础架构和运维系统，并基于 SAP S/4HANA Cloud和SAP Business Technology Platform集成任何其他SAP、合作伙伴或第三方的产品和方案，最终打造智慧企业。

在这个过程中，SAP将帮助企业接入世界最大的商业网络，覆盖SAP的供应商、物流和资产智能网络，从而加强企业之间的互联和协作。纪秉盟指出，基于RISE with SAP这一策略，SAP还将进一步扩展在中国的云产品组合，为本地客户提供更多创新、敏捷、可扩展和易于部署的云产品。

其中，作为产品组合之一的SAP HANA Cloud已经在去年年底登陆阿里云，而在沟通会上，纪秉盟还宣布了SAP S/4HANA Cloud（私有云版本）在中国的正式落地。

这是RISE with SAP在中国市场成功交付的重要体现，将进一步帮助中国企业享受来自云服务的高灵活性和低成本，同时支持企业对安全性和定制化服务的需求。“我们正在扩大与阿里云等云基础架构合作伙伴的合作范围，通过本土数据中心提供 SAP 解决方案，在确保安全性的同时，满足中国的相关合规要求。”纪秉盟透露。

此外，他还在沟通会上强调，RISE with SAP将是2021年SAP中国发展策略的重中之重。SAP中国策略主要涵盖三个方面：第一，加深合作伙伴关系和协作，为客户提供更多创新、敏捷、安全、可扩展和易部署的云解决方案；第二，专注和投入创新，尤其是满足中国市场特定需求的本地化创新，以及与客户的协同创新；第三，优化整合面向客户的团队，针对不同类型和规模的客户，提供更加聚焦和高效的服务。

纪秉盟用中国传统墨宝挥笔书写“牛”字

“我们将在中国推出‘以云为先’和‘客户至上’的全新举措，我们比以往任何时候都更具活力和协作精神。”可以说，这是RISE with SAP的精髓，也是支点。而对于SAP来说，2021年的小目标，即是通过与合作伙伴的加强协作，完成产品之间的集成和交互，帮助更多企业客户实现更大范围的交互、连接与协作。

在5G云网征程中，英特尔始终将网络基础设施视为最大的机遇，围绕着产品领导力、创新方案推动力、生态构建力三大维度，通过全面的云网边产品组合，以及软硬加速方案和通用参考设计，加速敏捷智能的云网融合，奠定5G应用基石。

在2021年世界移动通信大会·上海（下称“MWCS”）期间，英特尔参与了多个会议环节，针对5G相关技术前景与行业创新用例为与会各方带来了精彩的观点分享与独到见解。此外，英特尔也联手中国电信正式发布《中国电信MEC最佳实践》白皮书及《英特尔助力中国电信打造云边协同MEC平台，赋能行业用户智能化转型》白皮书，并携手京信通信，共同发布5G＋行业基础网络平台整体解决方案。

“超强组合”为5G时代奠定基础

目前，转折性技术正在塑造人类的未来，包括5G网络转型、人工智能和智能边缘的崛起正在改变各行各业，比如工厂管理、医疗保健服务、消费媒体内容等正在发生变化。而5G融合了计算和通信技术，以提供新的体验和服务，这要求所有网络都进行变革，并改变我们对计算的思考方式。

在5G网络峰会上，英特尔数据平台事业部，网络平台事业部高级总监杜唯扬在演讲中表示，十多年前，我们就已经奠定了今天5G网络的基础。服务提供商将网络基础架构移至通用服务器，其所采用的云架构可带来相同的经济规模，使网络朝向云化的方向发展，这也推动了向虚拟化和云原生技术的快速过渡。“英特尔与我们的生态系统合作伙伴一起，迈出了重要的一步，使服务提供商能够迅速过渡到灵活的架构，这将有助于实现5G愿景，这是我们5G基础设施的基石。”

为了支持服务提供商进行网络转型，并持续为客户带来价值，英特尔提供了一个“超强组合”，其中包括硬件产品、软件以及在建立生态系统合作伙伴关系方面的多年经验。从英特尔凌动SOC一直扩展到英特尔至强可扩展处理器，以实现超高性能，丰富功能，超强灵活性和优化的TCO。多年间，英特尔持续投资，以确保客户能够利用英特尔产品优化关键网络工作负载，旨在满足本地边缘，网络边缘的区域数据中心以及核心网络的各种要求。英特尔还提供以太网控制器，FPGA和eASIC等平台级组件，配合CPU产品，为客户优化TCO，提供具有竞争力的解决方案。

除了硬件产品，英特尔与标准机构合作，对软件和开源项目进行了大量投资，以使客户能够充分利用英特尔的芯片产品。例如数据平面开发套件（DPDK）在将网络工作负载移至基于标准的服务器方面发挥了重要作用，今天已成为网络云化的重要工具。

但是英特尔并未止步于此，还创建了FlexRAN以支持ORAN和VRAN的构建，还有用于边缘计算的OpenNESS和用于媒体工作负载的OpenVisual Cloud。此外，英特尔也在价值链上建立了深厚的行业合作伙伴关系，其中包括提供各种虚拟网络功能和边缘应用程序的大量软件公司。这是一个行之有效的生态系统，在行业中拥有无可比拟的深度与广度。总之，与其他技术供应商所能提供的相比，英特尔软硬结合的优势对于客户而言具有非比寻常的意义。

RAN是网络转型创新的焦点，也是运营商将斥巨资进行设备投资的下一个重要领域。 RAN基础架构正在迅速发展，以支持各种新用例和行业垂直领域。目前，绝大多数商用vRAN部署有赖于英特尔的关键技术。英特尔也在与服务提供商紧密合作，帮助其利用运行在英特尔产品上的虚拟化技术改造RAN，提高敏捷性并更好地管理TCO。

此外，我们正在加速迈向多云环境，运营商也希望能够在不同的网络位置提供全新的基于AI的边缘服务。与驱动网络转型一样，边缘也需要灵活性和敏捷性，而软件创新对于加速新边缘服务而言至关重要。英特尔与生态系统合作伙伴紧密配合，以覆盖更广泛的边缘服务。例如英特尔与MobileEdgeX的合作伙伴关系对于在全球范围内推动电信边缘云的扩展至关重要，这也是英特尔与GSMA 5G运营商平台的共同愿景。

加速落地打造5G基础设施

作为5G应用的推动者，近年来中国电信在MEC领域持续深耕，凭借自身丰富的云网资源和云边协同能力，大力推进MEC平台建设，帮助更多垂直领域用户变革传统网络模式，高效构建智能应用。作为中国电信“云-边-端”体系的关键环节，MEC平台提升工作效率的秘诀，向上在于对数据的高效清洗和转发，向下则在于对AI模型进行快速推理后形成有效策略下发。

在探究边缘计算的过程中，中国电信携手英特尔，将更多先进的软硬件产品与技术融入MEC平台，以第二代英特尔至强可扩展处理器、英特尔傲腾固态盘、OpenNESS、英特尔边缘洞察软件EII、OpenVINO工具套件等一系列先进的产品，为MEC平台提供坚实的计算存储能力和统一的软件环境，并为其上的AI应用提供推理加速。

目前，中国电信MEC平台已在教育、医疗、制造、智慧园区等一系列垂直领域获得了广泛地运用与部署，融合英特尔先进产品与技术的中国电信MEC平台已在智能制造、质检、云视频直播、智慧医疗等一系列垂直领域场景中部署落地，并取得良好成效。例如在智慧工厂工业质检中，中国电信结合5G及MEC，打造智能工厂工业质检解决方案，通过云边端相结合的网络设计，实现了实时检测、云化共享、算法自优化，并提供了企业数据不出园区的安全性保障。

以某洗衣机制造厂机器视觉系统为例。中国电信将自研机器视觉检测算法集中部署在5G MEC平台上，通过英特尔OpenVINO工具套件在英特尔酷睿处理器下对算法进行推论加速，帮助工厂以较低的成本、简易的维护，实现了洗衣机外壳瑕疵检测、洗衣机铭牌OCR识别以及质检人员动作识别等场景应用功能，有效提高了该厂的检测效率。

随着5G商用的大幕徐徐开启，英特尔还携手京信通信推出的5G＋行业基础网络平台整体解决方案（NRfleX）与5G实时控制系统（TSN）的产品演示也值得关注。NRfleX是基于英特尔至强可扩展处理器及可编程逻辑阵列（FPGA）的业界首款商用5G云小站，创新构建“确定性＋服务化”的高性价比5G端到端的基础网络平台，由5G云小站、轻量级MEC、轻量级核心网、5G CPE终端、网管系统、泛在物联网络组成，是一个集5G确定性、灵活性、开放化、轻量化、云网融合以及泛在物联关键特性于一体的5G＋行业基础网络平台整体解决方案，支撑行业应用碎片化、多样化、复杂化的网络需求，支持各种应用的生态共建。

此次大会期间，英特尔也同众多合作伙伴一道，面向业界展示了各方最新合作成果，其中包括：

与浪潮合作，基于英特尔至强可扩展处理器的5G云网一体机、边缘微中心SRDC、5G边缘服务器，以及智能质检场景应用。其中5G云网一体机基于第二代英特尔至强可扩展处理器，以及CERA 融合边缘参考架构进行设计，面向行业客户不同类型的计算与网络需求，提供云、边、端一体化解决方案，实现云和网的基础设施灵活适配、一体化供给、一体化服务。而边缘微中心SRDC基于ODCC开放计算标准，通过节点组合和资源池化高效满足各种应用需求，帮助用户降低TCO。

与新华三联合展示的新华三UniServer R6900G5服务器和新华三UniCell5100 5G云化小基站。新华三UniCell5100云化小基站采用通用x86架构服务器作为BBU硬件，以英特尔FlexRAN平台进行基带信号处理，并配置最多64个远端射频单元（pRRU）实现室内信号快速覆盖，大幅提升室内移动通信网络的带宽和性能。同时能够高效灵活的实现5G网元与MEC及行业应用相结合，通过统一云资源池助力运营商为政企行业提供包括5G网络在内的融合ICT服务，为运营商未来5G网络业务发展奠定坚实的基础。

与中国移动、佰才邦联合展示的5G开放平台和AI创新技术，该平台通过标准接口开放5G网络的数据，借助英特尔的AI云计算和存储技术提取5G网络数据的价值对5G网络进行动态优化。通过AI对整片网络的簇优化，有效降低掉话率，大幅降低运营商的运维成本；与锐捷联合展示的RG-5G多合一本地核心网解决方案。

“本地化电信边缘合作伙伴关系非常重要，我们与联想和中国移动合作建立5G MEC智慧校园，与中国电信合作建立5G MEC智慧工厂，与南京市政府合作建立智慧园 /智慧城市，以此在中国形成更有力的商业发展势头。我们的目标是为不断扩大规模的多运营商电信边缘服务提供无缝的体验。跨行业合作伙伴关系的持续发展将推动5G的不断成功，释放5G时代的全部潜力。”杜唯扬说。

结语

5G，连同人工智能、物联网和边缘计算——正在改变各行各业。不断渗透的5G网络正在刺激着商业机遇、市场增长和全球经济。怀有对前沿科技不懈的探索精神，英特尔将持续以丰富而具有竞争力的产品组合赋能生态系统合作伙伴，加速5G网络转型与企业数字化变革，拓宽千行百业对于5G与人工智能的想象边界，以科技点亮更加美好的未来。

客户可以在他们数据中心或工厂等边缘位置的商用服务器上运行Cloud Satellite。对于混合云来说，该软件可以部署在竞争对手的基础架构即服务平台上。管理员可以通过用于管理IBM公有云工作负载的相同界面，来管理他们的Cloud Satellite部署。

IBM称，Cloud Satellite平台是基于Kubernetes软件容器框架的，还采用了Istio服务网格技术为应用提供联网功能。

Cloud Satellite适用于很多场景。IBM特别希望瞄准的一个场景，就是在传统数据中心之外的网络外边缘运行工作负载分析。为此，IBM在发布Cloud Satellite的同时还宣布与Lumen Technology公司建立合作伙伴关系。

Lumen是一家财富500强企业，主要为企业提供网络连接及相关产品，例如网络安全帮助服务。Lumen在全球约18万个地点部署了边缘计算基础设施。IBM表示，这次合作的目的是在Lumen的这些边缘位置提供Cloud Satellite，让客户可以将其公有云部署到更接近他们运营的地方。

在IBM的设想下，企业可以利用运行Cloud Satellite的Lumen基础设施来执行各种任务，例如处理来自工业传感器的数据。而在物理位置上更接近信息源的位置去处理信息，可以降低网络延迟并加快分析速度。此外，IBM认为这次与Lumen的合作，对于那些需要遵守数据法规要求把正在分析的数据记录保存和数据记录生成的同一辖区内的企业来说，是非常方便的。

为了便于数据分析，IBM还让Cloud Satellite兼容IBM Cloud Pak for Data。后者是一个软件工具的集合，可以借助机器学习来分析信息，创建可视化文件，构建能够实时处理记录（例如传感器日志）的应用。

IBM说，企业还可以使用OpenShift在Cloud Satellite部署上运行自己的软件工具。 OpenShift是IBM Red Hat的Kubernetes发行版。企业现在可以通过Red Hat Marketpalce软件目录获得经过认证可运行在OpenShift上的现有合作伙伴应用，例如网络安全产品。

IBM混合云平台部门负责人Howard Boville表示：“客户借助IBM Cloud Satellite可以在任何地方安全地享受到云服务带来的好处，从数据中心核心到一直到网络的最远端。”

Cloud Satellite强化了IBM的混合云功能，让公有云客户可以轻松扩展他们的本地部署，同时让IBM能够更好地应对不断扩张的边缘计算市场。IBM的主要竞争对手也瞄准了这个市场，将自己的边缘计算产品推向市场。

随着高速5G连接的普及，市场对边缘计算的需求预计会一直增长。从网络的角度来看，5G连接标准给带宽和延迟带来的改善，将让诸如实时分析感测数据之类的用途更加具有实用性。

BICS是一家全球通信和物联网技术供应商，目前全球使用漫游服务的人中四分之一是通过BICS的网络实现的，全球数据的漫游流量中有一半以上的也是由BICS来承载。在通信连接市场的影响力由此可见一斑。

据BICS移动及物联网业务副总裁兼首席营销官（CMO）Mikaël Schachne介绍，BICS在过去的20多年里一直为全球的移动运营商、移动虚拟运营商(MVNO)、电信运营商以及企业提供国际连接性以及物联网解决方案。目前，BICS的网络已经覆盖了200多个国家，为超过1.5亿台设备提供全球移动连接。BICS在MWC大会上展出的SIM for Things物联网方案是BICS的主要产品，其一大优势是确保物联网产品的全球连接性。

保持连接的有效性是物联网解决方案的价值基础，比如一台车可能多达100个传感器，分别用于监控车的速度、温度、刹车系统等。这些数据对于物流公司实现车队的管理非常重要，他们要监控这些车的位置、速度、燃油消耗，这都需要实时、可靠的连接的。

Mikaël Schachne说，SIM for Things是BICS为企业提供一个保持全球物联网连接的创新解决方案，属于一个交钥匙工程型的IOT解决方案。它有一个物理的SIM卡和虚拟的SIM卡，同时还配备自我管理能力以及实时QOS数据分析的这样一些能力。利用该解决方案，企业能够实现任何地点、任何设备、任何应用的部署以及高效的连接和控制。

“我们解决方案支持2G、3G、4G、LTE-M、NB-IoT，BICS是第一批提供5G支持的公司之一。BICS未来的重点也是在全球展开NB - IOT和5G能力的部署。对于那些需要本地用例的应用，我们可以部署NB-IOT模块，而对于那些需要高速连接性，确保在任何地点、任何设备的连接，我们是实现5G的部署。” Mikaël Schachne说。

他说，BICS是全球首个推出此类5G整体解决方案的提供商之一。通过新增5G连接功能，SIM for Things解决方案能够让企业用户获取新一代服务，确保为其全球范围内的各个端点提供高速、低延迟5G服务支持。

鉴于中国5G和物联网普及的速度，BICS将中国列为了重点市场。BICS亚太区董事总经理曾添康（Malcolm Chan）说，中国的5G市场引领全球。中国有大量的设备制造商，同时中国又有海量的客户基础，这两点就决定了中国在5G市场绝对是引领的位置。

有很多的中国企业会把自己的设备出口到国外，比如他们要到海外的某一个国家，遇到的问题就是他们要去寻找本土的这样一些供货商，这里除了商务问题外还有在当地的合规等问题，而这也正是BICS的价值所在。

“因为我们的业务已经散布到全球几乎每一个国家了，我们非常了解各地的情况，包括如何和当地供货商建立合同关系、签合同，以及后面持续的质量管理等。对于走出国门的企业，BICS可以帮助其解决这些问题。” 曾添康说。

曾添康强调说，BICS所支持的连接技术其实不只是5G。“一直以来我们都紧跟通信技术的进步，从2G、3G、4G到LTE、5G，我们和全球的电信运营商一起迎接不同技术的浪潮，正是因为此原因，我们真正才能以我们的专长帮助到企业。”曾添康说。

2020年，新冠疫情肆虐全球，

某制造厂商却订单满满，业务顺畅。

这一切要从两年前说起，

当时由于生产线全面升级，

随之而来的的是对原有的IT系统形成了挑战。

该工厂产品研发生产设计环节，

由 2D 图纸向 3D 图纸升级产生海量的数据，

二维图纸产生的数据量大概是 1M 的数据量，

而设计一个 3D 模型至少要 1G 的数据量，

数据存储扩展面临新的挑战。

同时该工厂面临着业务系统批处理的挑战，

包括 ERP 系统， PRM 系统， SAM 系统业务的激增，

给批处理月结的 IT 存储系统性能形成了挑战。

制造业对于 IT 系统高可用或者可靠性有非常大的要求，

因为 IT 系统的故障或者一个小灾难，

就可能造成生产环节的业务连续性中断。

IBM 为该制造企业提出软件定义存储的方式，

来解决 IT 升级的需求。

基于 IBM Spectrum Scale 构建的软件定义存储，

能够确保任何地点，数据安全，任何规模的混合云实现性能的提升，

并支持不同架构、不同应用的数据访问。

IBM 软件定义存储就能够提供灵活弹性的云化敏捷架构，

通过分布式存储架构满足了数据的开放性、多样性，

解决制造业在敏态业务中产生的海量数据存储及流转问题。

同时最新的 IBM Spectrum Scale 5.1版本，

基于更为简化的混合云的数据存储和数据访问和管理，

实现 AI 和大数据的存储功能，

IBM Spectrum Scale 5.1不仅实现混合云和容器的存储融合能力，

实现了 IBM Spectrum Scale、对象存储、NFS 存储之间

透明的数据访问和迁移。

最后，IBM 软件定义存储不仅满足了

智能制造在现有的业务系统对于混合云资源的需求。

同时利用 OpenShift + Cloud Packs 轻松连接混合云中的资源，

实现云原生应用的快速响应，

更好的支持未来新技术扩展、新应用开发。

想了解更多制造业的存储解决方案和详细的IBM存储功能请点击链接：http://www.zhiding.cn/special/IBM_2021_IT_infrastructure

咨询IBM专家：400 6692 039

纪秉盟说，2020 年是不平凡的一年， 2020年第一季度SAP在中国市场的业务受到了影响，但随着中国迅速走出了疫情的阴霾，SAP的业务从第二季度也开始迅速恢复。到第四季度，SAP S/4 HANA Cloud（ERP云）业务表现强劲，实现了三位数的增长。另外，2020 年SAP Cloud Platform（云平台）业务也取得了三位数增长。过去的一年，SAP还在中国市场推出了多款新的云解决方案。

站在2021年的开端，纪秉盟表示，SAP在中国的发展策略非常明确，就是成为中国最以客户为中心、最具协作精神的企业级云公司。其中，RISE with SAP是2021年SAP中国策略中的重中之重。

“RISE with SAP策略可以帮助客户提高业务的效率、灵活性，帮助客户提升业务创新层面迭代的速度和频率，更好地让客户成为智慧企业。” 纪秉盟表示。

他说，企业上云已是势在必行，迁移到云端会让企业受益颇多：安全性、灵活性、可靠性、总体拥有成本低，快速创新，以及企业在内部、与合作伙伴、与客户轻松共享数据的能力。但是，向云端迁移并不总是一帆风顺。而RISE with SAP 提供了一条灵活、安全的云迁移之路。纪秉盟分享了SAP建议的企业上云路径：

首先是使用业务流程智能化工具，如 通过SAP Readiness Check 和代码分析工具了解客户的流程运行情况，提供定制化建议，并对标行业基准。

第二是技术迁移。SAP 会利用先进的工具和服务，支持整个端到端迁移之旅，同时，SAP 强大的合作伙伴生态体系也会随时提供支持。

第三是构建智慧企业。客户可以自行选择云基础架构和运维系统，避免出现数据和系统锁定。

第四是引入 SAP Business Technology Platform （业务技术平台）。这一步非常重要，因为借助这个平台，客户可以轻松集成任何其他 SAP、合作伙伴或第三方解决方案，使用与 SAP 应用相同的数据模型和业务服务。接着是帮助客户接入世界最大的商业网络，涵盖SAP 的供应商、物流和资产智能网络，显著加强跨企业的互联和协作。

最后，是帮助客户在整个企业范围内部署 SAP 的旗舰产品S/4 HANA Cloud数字化核心，使其具备实时性、敏捷性和快速响应能力，并帮助客户采用统一的数据模型，S/4HANA 将充分释放智慧企业的潜能。

为了让RISE with SAP在中国顺利落地，纪秉盟表示SAP要重点做好以下工作：

第一，在中国市场加强与合作伙伴的协作关系，为客户提供更多元化、更全面的云解决方案。云解决方案更具有创新性、灵活性、安全性、可扩展性以及便于实施的优势。

第二，在中国加速和深入创新投入，尤其是聚焦于在本地化创新方面，更好地满足中国市场和中国客户的需求，以及与重要策略性客户进行合作创新。

第三，更好地优化和整合SAP自己的团队，凝聚内部力量，把内部所有面向客户的各个组织结构全部都拧成一股绳，为客户提供更优质更有效的服务。

“2020年是SAP中国成立 25 周年。虽然经历了诸多变迁，但SAP的价值观、专长以及我们对客户成功的关注始终如一。 几年，我们将在中国推出‘以云为先’和‘客户至上’的全新举措。我们比以往任何时候都更具活力和协作精神。我们对中国的承诺也始终如一，即：在中国，为中国。”纪秉盟最后表示。

有朋自远方来，不亦说乎。不过我这朋友去年被疫情折腾的有点惨。但人家是生意人，比我更了解企业，了解市场。于是虚心向其请教。我和他介绍了数字化转型的系统应该如何搭建，如何进行运维，结果他一句也听不懂，也并不关心。最关注的只有一件事情，企业产品在线上如何营销。

果然是一句话点醒梦中人，搞技术的思维方式是，项目如何实施、应用如何搭建、系统如何运营等等。而做生意的考虑是这个项目赚不赚钱！企业也是同理，你只有给我带来更大收入，我才可以给你更多的投入，否则一切免提。这好像和我们前面的展望规划的内容有些南辕北辙，不过好在现在是年初，做什么改变都还来得及。

仔细回想一下，现在的线上营销还真存在着不少问题。在我们以前写的分析文章里，是期望通过数字化的方式，减少销售中间环节，让制造企业可以真正获利。可现如今，赶走了几个小的中间商，换来的却是一个更大的云平台，企业依然没有丝毫议价能力。还在饱受薅羊毛、刷流量的骚扰。辛辛苦苦投入的线上推广，猛一看流量喜人，实际上的成单量却少的可怜。

既然如此，2021年懂云帝的公有云评测就来点实际的，在去年对十大主流公有云平台Docker应用评测的基础上，对AWS、Azure、UCloud、阿里云、百度云、华为云、金山云、京东云、青云、腾讯云，这十大公有云平台的线上营销业务处理能力再进行一次横向对比测试。

测试方案规划

一、十大公有云业务应用处理能力测试

二、主流电子商平台台业务展示、数据获取能力评估

方案实施评估办法

所谓线上营销，不是简单的更换一种产品推广渠道。而是通过数字化的方式，更直接的面对用户，与用户进行沟通交流，最终打造适于企业自身的数字化生态。然而传统企业的数字化基础薄弱。因此在本次横向评测过程中，懂云帝会首先协助企业实现线上营销平台搭建，借助公有云这个现成的数字化平台，完成企业线上业务部署。

鉴于当前各大公有云平台，均有其不同的自身特色，因此在本次公有云评测中，会将线上营销系统通过容器打包后，分别在十大公有云平台上进行部署，并从管理能力、扩展能力、接口兼容性等方面对各大公有云平台进行评估。

当然企业线上营销，最主要的还是要了解实际的营销效果。这就需要对各大电商平台的传播流量、真实成单量以及企业是否可以得到有关销售数据同样也需要进行考核。

此外，还有营销数据接入及导出问题，线上营销的一个最主要目标就是要获取营销数据，这些营销数据需要如何从电商平台向企业云平台上进行导入以及导出，数据接口协议标准是否统一，数据是否会出现异常，这些情况也需要进一步进行考核。

在这里需要澄清的一点是，生产企业搭建线上营销平台的目的，并非与现有的电子商务平台抢用户。生产企业所生产产品种类毕竟有限，即便搭建起电商平台，其成交量也很难满足平台日常运维需求。生产企业营销平台建立的目的，是为了建立与用户直接沟通的渠道，了解用户需求以及自身产品的不足，为以后更好的对产品进行改进积累原始数据。

由此可知，电子商务平台与生产企业数字化转型并不是相对而行的竞争对手，而是相向而行的合作伙伴，只有相互依存，才可以共生共荣。但这里会有一个利润分配问题，电商平台占据渠道优势，挤压生产企业利润，生产企业就只能压低产品成本维持生存，从而降低产品品质，产品品质降低又会令损害电商平台的品牌形象，最终遭到淘汰。反之同理，生产企业过多获利，自然也会挤压电商平台利润，电商平台的运营也会出现问题。

为此，我们懂云帝愿意在其中起到一个协调者的作用，通过公开、透明的方式，来保障双方利润的合理分配。当然，生产企业线上营销，还需要有一个品牌建设与推广的工作。这也是我们至顶网可以做，而且很善于做的事情，在这里也就不再继续多说了，毕竟还要靠这个稍微赚点小钱钱来养活我们自己。

最后，希望通过线上营销，实现数字化转型的企业可以踊跃报名，让我们共同踏上企业数字化转型的成功之路！

在积极推动数字经济发展的进程中，云南省提出了“数字云南”战略，云南移动以5G等新基建为先进生产力，联合华为积极构建全新的网络联接来助力数据中心的云化，从而加速云南移动的数字化转型进程。

云南移动布局5G背后的数据中心挑战

近几年，云南移动的业务增长非常迅速，服务对象覆盖近四千万个人用户，一千万家庭用户，四十多万的政企用户。

于此同时，我们必须要唯物客观的看到，绝大多数的政企客户的信息化系统、数据中心建设、网络构建都不是一蹴而就的，而是不断增加和改进的。云南移动数据中心也是走过“竖井式构建、紧密耦合”过去，经历了向“中心化、分层开放” 的过程，最终目标定位于构建“智慧中台和切片运营” 的架构体系的过程。

比如云南移动BOSS系统月计单数2016年相对于2020年增长了10倍，达到了一千亿条。服务器需求也从2018年的3千台增加到2021年的1万台，这些增长造成了带宽不足、数据中心机房的扩展和运维效率数据中心网络的挑战。

“原本的数据中心，分布在玉溪、昆明、曲靖 三个城市，业务各自部署，是传统的烟囱式架构，曲靖和玉溪间相距200km，数据中心互访需要出数据中心，走公网，流量绕行严重；老数据中心的可用空间和供电能力，也达到了上限；并且传统网络出故障几率大，人工维护很低效。无法满足我们日益增长的业务需求。云南移动数据中心网络升级迫在眉睫。” 云南移动信息技术部总经理于桃分享到。

5G浪潮之下，数字化转型离不开强大的数据中心能力。而作为IT支撑系统的关键基础设施——数据中心网络，需要更高效，更敏捷地支撑业务变革。

数据中心迎来巨变，全以太释放更强能量

于此同时，包括通用计算资源、高性能计算资源和存储资源的数据中心基于架构、计算单元和存储介质正在发生天翻地覆的变化，一旦的对象和架构发生变化，网络就要做出相应调整。

比较明显的变化就是，数据中心节点百倍的增长，让IT架构从集中式走向分布式；计算单元性能百倍的提升，让PCIE总线优势不在；存储介质从机械硬盘向全闪存升级，性能也是百倍的提升。这些变化引领着服务器以太互联、CPU/GPU以太互联以及全闪存以太互联的进化。也就是说，架构、计算和存储的三大变革正驱动数据中心网络从原来的多协议模式向全以太化演进。

“IT架构从集中式走向分布式，大规模节点互联已成为以太网的天下；计算单元无论是CPU还是GPU都在去PCIE总线，突破总线的速率瓶颈，直接出以太口来提供更高算力；从存储介质上看，机械硬盘向全闪存升级，性能提升百倍，传统FC只有32G带宽，不满足全闪存高吞吐的需求，于是带宽高达400GE的以太网成为新一代存储网络的事实标准。” 华为数据中心网络领域总裁王雷解释到。

同时数据中心全以太数据中心网络全以太演进过程中还面临着众多挑战，包括高性能计算要求零丢包和存储双活要求的零丢包挑战，以及大规模网络运维更复杂的挑战。

从技术角度看，华为数据中心网络领域总裁王雷认为， “众所周知以太网天然是丢包的，自诞生以来40多年一直都没有解决，而随着网络规模的增加，丢包率将呈指数级增长；在存储同城双活场景中，由于长距传输带来的额外数百微秒的时延，让网络流控实现零丢包更是雪上加霜；以太网缺乏有效运维手段，而在云化趋势下，网络规模百倍增长，端口、策略等网络对象关系达到百万级，仅靠人工已无法进行网络运维。”

以变化应对变化，华为全新的CloudFabric 3.0联接加速数据中心融合

云南移动IT资源池的建设是一个长期的工程，需要攻克一个又一个难关，华为联合云南移动积极加速变革，基于四步走来对网络架构进行改造。

新建超大呈贡资源池

由于老网空间和供电等限制，云南移动在昆明呈贡规划了一个新的超大数据中心，规模满足未来十年的业务增长需求。

构建跨DC统一资源池

运用大二层 VxLAN 技术，云南移动把六个数据中心全部互联，形成了数据中心之间端到端的二层互通，为后面的业务灵活部署和迁移提供了物理基础。形成逻辑上的一个资源池。

业务分批部署、迁移

基础架构搭建好后，依照先对内支撑系统，后 业务支持系统的原则，依次对业务进行迁移，逐步把业务重心迁移到新的呈贡数据中心，部分业务留在老数据中心，实现了业务的平滑迁移。

形成一主多活多平面

“到今年底，按照我们规划，呈贡机房服务器规模将超过四千台。形成以呈贡数据中心为主数据中心，连接五大次规模数据中心的超大资源池格局。多数据中心之间形成主备出口，保证所有业务运行顺利，稳定性有极高保障。”于桃谈到。

华为提出要解决现有的数据中心网络面临的挑战，应当具备三大特征：网络实现无损全以太，实现计算和存储网络的融合，解决本地和长距传输下0丢包的问题；管理层实现部署全生命周期自动化，确保网络快速响应需求变化，业务快速上线；另外，还要实现全网的智能运维，确保业务0中断。

而华为推出全新的CloudFabric 3.0超融合数据中心网络方案，基于网络智能管控系统iMaster NCE、以及CloudEngine数据中心交换机两大部件实现了：

全以太HPC网络：攻克以太网丢包难题，100%释放算力；

双活全以太存储网络：突破长距以太无损，存储性能提升87%；

全生命周期自动化：实现网络即服务，业务秒级发放；

全网智能运维：实现故障自愈，保障业务7×24小时在线。

华为CloudFabric3.0助力云南移动构筑一朵云超能力

华为助力云南移动基于IT基础设施IaaS层打造的“全省一朵云”的战略，构建了超大资源池，通过CloudFabric 3.0超融合数据中心网络的智能化机制，实现了多数据中心资源通过跨数据中心大二层网络拉通，并遵循集团‘统筹规划、集中管理、资源共享、按需服务、弹性伸缩’‘五化’的战略。实现了一朵云融合多域，统一监控、运维、管理。

在超大规模资源池格局形成后，云南移动通过华为的iMaster NCE 控制器来纳管所有的数据中心网络，所有的租户资源的分配，业务的上下线，在一个控制平面就能完成。

在数据中心网络的接入层，部署了100GE超宽带宽的框式交换机，保证了流量突发时的带宽需求，为后期的增加大流量业务做好了准备。

同时将CloudFabric 3.0超融合数据中心网络的智能化机制引入了业务部署和网络运维，实现端到端智能化的业务部署，部署周期从天缩短到分钟级；针对网络故障，可以进行从感知到定位最后解决的5分钟闭环操作。

于桃谈到，基于华为CloudFabric3.0，云南移动网络数字化转型的效果实现了三升和三降。

三升：

业务部署效率提升

智能部署系统让网络开局效率提升了50%；

提升IT效能

SDN网络上层业务与底层设施解耦，业务的迁移变更用户没有任何感知，用户体验得到提升；

设备利用率提升

网络资源虚拟化，控制器统一分配，通过资源的池化实现设备的利用率上升。

三降：

TCO（总体成本）降低

资源池化和按需取用，实现TCO大幅降低；

风险降低

智能运维，业务状态和转发路径实时感知，实现网络健康度检查，故障快速处理，大幅降低业务系统风险，保障业务7×24小时在线；

用户投诉降低

新的SDN方案上线以来平稳无故障运行，实现网络0故障、0投诉的突破。

云南移动在基于新基建开展产品创新、服务创新和模式创新的过程中，华为CloudFabric数据中心网络方案为云南移动提供了强大的助力。未来展望，云南移动将携手华为，在自动驾驶网络(ADN)领域深化合作。在全生命周期自动化、全无损以太网以及全网智能运维领域深化合作，持续云网融合，加速智慧IT转型。

随着数字经济的发展，各行各业都在积极推进数字产业化、产业数字化，同时，5G网络、数据中心等新型基础设施建设也飞速发展，数据洪流时代已然到来。SSD产品作为算力的重要支撑，正在产业链中扮演着越来越重要的角色。Memblaze深耕企业级SSD市场10年，始终致力于自主研发，在固件算法领域积累了丰富的经验，并且在SSD 产品前端、闪存管理与访问、操作系统及测试、存储软件以及硬件设计等方面取得了多项国内国际专利技术。

Memblaze推出的 PBlaze 系列企业级 SSD产品已经在数据库、虚拟化、云计算、大数据等领域广泛应用，为互联网、云服务、金融、电信等行业超过 800 家企业提供稳定可靠的高速存储产品。

Memblaze 董事长兼总裁唐志波表示：“此次E轮融资，将进一步加速Memblaze在智能化应用场景数据存储与处理的布局，满足市场对SSD产品多元化的应用需求。”Memblaze CEO张泰乐也指出：“Memblaze将依靠深厚的技术积累及深入的用户洞察，不断创新，为国内SSD市场注入全新的活力。”

超越摩尔基金表示：“过去10年，Memblaze的产品已经获得了市场的高度认可，这让我们坚定了投资Memblaze的决心。我们希望与Memblaze一起，推动存储产业的快速发展。”

长江招银基金表示：“Memblaze在企业级SSD产品领域的创新以及稳定可靠的产品令人印象深刻。我们期待与Memblaze的合作进一步激发创新，推动存储技术不断进步。”

CPE投资负责人表示：“Memblaze在国内市场已经积累了大量的应用实践，并赢得了客户的高度认可，我们期待与Memblaze一起，为数字经济贡献一份力量。”

关于忆恒创源

北京忆恒创源科技有限公司（Memblaze）是国内企业级 NVMe SSD 产品提供商，2011 年成立于北京。Memblaze 推出的 PBlaze 系列企业级 SSD 已经在数据库、虚拟化、云计算、大数据、人工智能等领域广泛应用，为互联网、云服务、金融、电信等行业超过 800 家企业提供稳定可靠的高速存储解决方案。更多详细信息，敬请浏览www.memblaze.com。

关于超越摩尔基金

超越摩尔基金是一家专业的半导体产业投资机构，目标是培育半导体超越摩尔领域产业生态，目前已布局传感器、模拟电路、MEMS、光电子等方向多家知名企业。基金将根据企业实际需求利用产业背景为其调动上下游资源，支持和培育企业快速发展。

关于长江招银

湖北长江招银产业基金管理有限公司是招银国际的全资附属机构，其管理的湖北长江招银产业基金是招银国际与湖北省政府合作成立的市场化产业基金。基金已在医疗、新能源、智能制造等高新技术领域做出重大战略布局，落子多个项目，后续也将以资本为纽带继续助力高科技企业快速发展。

关于CPE

CPE是一家市场化独立运作的资产管理机构，系中国领先的资产管理机构之一，专注于挖掘与中国国民经济增长相关的中国与国际投资机会。公司秉持长期投资策略和“以专业创造价值”的基本理念，专注于科技与工业、消费与互联网、软件与企业服务、医疗与健康、不动产等重点投资领域。公司致力与被投企业建立长期合作伙伴关系，助力被投企业的可持续发展，与此同时，推动被投企业所处行业及社会的整体发展。

近日，NVIDIA发布了多个可直接用于生产的预训练模型和迁移学习工具包（Transfer Learning Toolkit，TLT）3.0开发者测试版，以及DeepStream SDK 5.1。此次发布包括一系列新型预训练模型。它使开发人员能够使用NVIDIA预先训练好的模型，这些模型具有支持对话式AI应用的创新功能，提高了深度学习训练工作流程的效率和准确性，可提供更加强大的解决方案来加速开发者从训练到部署的整个过程。

举一反三的学习能力

目前，智能视觉和语音功能服务已经成为主流，几乎影响了我们日常生活的方方面面。AI 视频和音频分析正在增强从消费类产品到企业服务等各种应用，包括家用智能音箱、零售店中的智能自助服务终端或聊天机器人、工厂车间的交互式机器人、医院的智能患者监测系统以及智慧城市的自主交通解决方案。不过构建和部署这些解决方案需要完成大量技术工作，例如收集和采集相关数据集，以及为实现高精度、大规模部署时的实时性能和可管理性而对AI模型进行大量训练等。

在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移（Knowledge Transfer）或迁移学习 （Transfer Learning），避免高代价的数据训练与标注工作。而迁移学习把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。

作为一种机器学习方法，迁移学习把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。由于被赋予了人类特有的举一反三的智慧，深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法。

利用第三方预先训练好的模型的好处是非常多的，比如不用自己构建训练数据进行模型旋律，节省IT建设投入，同时也不用团队成员学习众多的开源深度学习框架。虽然选择预先训练好的模型会带来诸多好处，但是这些模型经常存在一些问题：现成的模型在特定的应用领域中精度较低或者没有针对GPU进行优化等。

针对这些问题，NVIDIA TLT提供各种预训练AI模型和内置功能（例如迁移学习、裁剪、微调和量化感知训练）帮助AI应用开发者和软件开发者加速AI训练。开发者可以使用PeopleNet、VehicleMakeNet、TrafficCamNet、DashCamNet等专用模型为几种流行用例构建高精度AI。

加速端到端AI工作流程

如今，AI已不再仅仅只停留在研究阶段，而是已经被应用于各企业机构中，帮助它们解决实际问题。但是，开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作。对于开发者、初创公司和企业而言，从头开始创建一个模型不但耗时耗力，而且成本高昂。NVIDIA TLT是一个能够消除AI/DL框架复杂性，无需编码就能更快构建生产级预训练模型的AI工具包。TLT通过NVIDIA为常见AI任务开发的多用途生产级模型或者ResNet、VGG、FasterRCNN、RetinaNet和YOLOv3/v4等100多种神经网络架构组合，使用自己的数据对特定用例的模型进行微调。所有模型均可从NVIDIA NGC获得。

预训练模型加速了开发人员的深度学习训练过程，并且减少了大规模数据收集、标记和从零开始训练模型相关的成本。开发者选择NVIDIA提供的预先训练好的模型，然后结合自己场景或者用例的数据，就可以得到输出模型。迁移学习后得到的模型可以直接进入到深度学习应用/项目的部署阶段。

预训练模型和TLT 3.0（开发者测试版）提供了全新视觉AI预训练模型：车牌检测与识别、心率监测、手势识别、视线估计、情绪识别、人脸检测、面部特征点估计；通过自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）的预训练模型支持对话式AI用例；选择流行的网络架构进行训练，如EfficientNet、YoloV4和UNET；经过改进的PeopleNet模型可以检测困难场景，比如坐着的人和旋转/扭曲的物体等。

NVIDIA迁移学习工具包提供了端到端的深度学习工作流，与NVIDIA的产品实现了深度集成，在异构多GPU环境下模型训练或调整效果非常好，并且训练处的模型可以直接部署到Tesla、Jetson等产品上面，加速深度学习训练，更好地帮助企业快速上线AI应用。特别是其支持具有第三代张量核心的NVIDIA Ampere GPU，更好地确保性能表现。

结语

从自动驾驶汽车到药物发现，人工智能正成为主流，并迅速渗透到每个行业。为了加速端到端的AI工作流程，企业需要一个统一的平台来使更快地投入生产。NVIDIA一直致力于打造一个AI加速平台，这除了我们熟知的GPU硬件产品，也包括AI软件堆栈例如CUDA、NVIDIA深度学习库和人工智能软件等。如今，TLT新版本的推出可以更好地帮助AI开发者创造高性能产品、加快产品的上市速度。

北京中量质子网络信息科技有限公司CEO彭泽环（左）和COO董艳红（右）

在北京中量质子网络信息科技有限公司CEO彭泽环（花名：长风）看来，整个中国经济进入存量时代，依托创新技术比如大数据和人工智能技术提升用户体验，实现用户精细化运营和精细化触达成为企业能否在竞争中胜出的关键。另外，从需求侧看，中国经济处在一个消费升级的大背景下，中国拥有最大的消费市场和世界最全的供应链体系，这会催生大量新品牌的诞生，而他们离不开新技术的加持。

为了更好地赋能新生态企业，北京中量质子网络信息科技有限公司打造了全新的数智化服务平台——ZTouch。“我们把自己定义为一家AI驱动的数智技术服务商，致力于成为新生代的数智伙伴，帮助新生代企业利用数智技术，建立起业务和用户增长体系。”长风说。

直面数智化挑战

当前我们面临的是一个技术爆发和融合的时代，ABCDE（AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing）——人工智能、区块链、云计算、数据科技和边缘计算。它们，正代表着最先进而实在的技术生产力，重塑人们生活、工作和学习的每一方面。

长风表示，这些技术相互促进，比如大数据与人工智能技术是不能完全分割开的。大数据技术在发展过程当中，除了分布式计算促进数据的处理能力外，更重要的是数据分析能力。 “在技术协同的情况下，不管是娱乐、购物和社交等都会发生剧变。所有这些最终都是围绕用户需求，让用户的体验更好。”

北京中量质子网络信息科技有限公司COO董艳红（花名：董小鱼）也表示，移动终端的广泛普及直接带动了大量数据的沉淀积累，从而为人工智能技术的飞速发展打下了坚实的基础。同时，中国培养了大量的有实践经验的工程师，这也加速了数智技术的落地。目前，企业对于数据的重视程度与日俱增，但是企业在数据价值的实现方面仍然面临诸多挑战。例如数据的收集不完全，以及数据闭环问题。如果企业收集了大量的数据，但是数据没有有机整合、形成闭环，就发挥不了更大的一个作用。此外，企业需要将多维度的数据有效地整合到一个统一的平台。最后是智能化，在经过数据收集和整合后才能进入到数据驱动的智能决策阶段。

现在中国企业都在积极拥抱数字化转型，相比互联网企业，传统行业客户拥有IT能力，但是在数智能力方面存在不足，所以他们的核心诉求是希望借助数智化技术驱动业务的增长。长风认为，这需要从两个层面入手，一个是组织内部要打通，企业数字化转型是一个战略问题，需要决策者有转型的意识。在确定转型之后，数字化转型涉及营销与业务模式的优化，组织架构的调整，还有大数据AI技术的研发等，涉及多方面能力的配合。

此外，另一个关键的问题就是：数智化的自研门槛非常高，特别是大数据、AI方面的核心技术人才往往集中在互联网头部企业，所以除了极少数企业具有这样的能力，绝大多数是没有这一方面能力的。所以目前除头部企业之外的广大企业想要跟上数智化的潮流，采用第三方服务或者和第三方合作，这是目前主要的方式。“我们认为一个企业要很好地实现数字化转型，需要三方面的能力，或者企业所选择的第三方服务商要有三方面的能力：数的能力、智的能力、行业级的落地实践的能力。”长风说。

【ZTouch数智实力地图】

正是洞察到企业在数智化方面的挑战，ZTouch应运而生，为企业提供核心的数据算法能力、落地端到端的数智化方案，帮助企业搭建数据驱动智能决策的体系，让企业通过一流的大数据算法能力驱动业务增长。

在数的能力方面，ZTouch有完整数据采集、存储、分析、可视化能力，能够帮助企业打通多渠道数据，建立统一的大数据开发平台；在智的能力方面，ZTouch拥有强大的技术实力，其自研算法和工程框架拥有行业领先优势，并且完全自主可控。例如ZTouch自研的深度向量化超大规模分布式机器学习框架——ZTouch ML，能够支持每天10P级数据进行分布式机器学习模型训练，模型特征规模超过万亿并能实时更新，为各种场景的精准预测提供算法支持；在结合行业属性的数智落地能力方面，ZTouch在新闻资讯、社交社区、短视频、直播、电商、零售领域有行业级实践，并且能向企业输出依托数智技术的业务增长方法论。

新生代企业的数智伙伴

长风表示，作为新生代企业的数智伙伴，ZTouch的过人之处体现在ZTouch的团队、理念和目标客户等方面。ZTouch的团队具备人工智能技术与大数据算法基因，同时熟悉包括拉新、增长在内的整套商业化闭环打法，他们懂算法，也懂用户，能够解决新生代这些企业在增长过程中的核心痛点。

ZTouch的产品分为两个方向，一个是面向企业内部，一个是面向企业所服务的客户。面向企业内部的产品系列叫Touch B，专注于帮助企业建立起数据驱动业务迭代的一套智能决策体系，让数据在业务闭环中高效流转。面向企业所服务的客户的产品叫Touch C，它的主要功能是帮助企业为他们的用户实现个性化体验，融合多渠道的用户数据，精准建模用户兴趣、刻画多维度画像，更深更广运营用户体验，个性化精准满足用户需求。

董小鱼表示，ZTouch团队成员来自字节跳动、百度、腾讯等头部互联网公司核心部门，拥有10年大数据人工智能算法实战经验，在数据增长、推荐分发、广告引擎、语义理解等领域有丰富的行业级实战经验。ZTouch团队拥有行业顶级的大数据算法系统研发经验，有5款千万级DAU产品从0到1的大数据算法系统研发经验。ZTouch能帮助B端的客户更好服务C端消费者。

ZTouch拥有包括算法、特征工程、分步式机器学习框架在内的全栈的自主技术能力。在算法层面，ZTouch的算法会把模型拆解成最小的单元，这个最小单元又有二三十种不同技术的组合，可以构建各种各样的模型算法。然后在特征初始这个层面，ZTouch能支撑40种不同的特征初始的方法，基本上能够满足各种应用场景的特征初始。在机器学习框架这一块，ZTouch的框架每天能处理10P级的数据，这个模型能做到一万亿的特征规模，这种水平在国内是属于顶尖的，与互联网巨头们的能力是属于同一个梯队的。

另一方面，ZTouch服务的目标客户是Z世代的新消费品牌企业，包括内容平台、电商平台、新零售品牌等，帮助他们利用数智技术建立增长体系，进而帮助企业触达用户的心，更深更广运营用户的消费体验，提升满意度、增加忠诚度。“我们会集中解决企业在增长过程当中的两个痛点，一个痛点是获客成本高；第二个痛点，就是用户生命周期价值低。这两个问题也是所有新消费品牌业务形态当中，决定增长的两个最核心的问题。”长风说。

作为伙伴，ZTouch非常重视客户的服务交互过程和效果，不光提供标准化的产品，还提供个性化的服务，以洞见人性的AI科技与应需而变的灵活服务，协助企业构建企业数智中枢，到达企业末梢神经。“我们现在接触到的客户每家的业务流程都不一样，需求点不一样，我们会为他们提供私有化部署和定制化的交付服务。整个服务从前期的咨询，到后面工具的部署实施、交付、培训，构成完整的一套服务流程。”董小鱼说，“通常很多项目实施是第三方的渠道运营商和分销商，但是我们的项目都是核心工程师执行，保证落地效果。‘用心利他’是ZTouch团队一致认同的集体价值观。经验丰富、细心周到的AI科学家团队为客户提供个性化服务，与客户并肩作战。”

加速行业数智化落地

在推动行业数智化方面，ZTouch深入参与客户数字化转型进程。从解决方案落地到组织架构调整等，帮助他们落地数智化。例如现在电商行业已经是内部团队加上第三方团队实现业务增长。他们会通过优秀的外部第三方团队和他们的团队在算法模型方面进行A/B测试，互相竞争一起成长。董小鱼表示，服务B端客户，以前是卖产品到提供解决方案，现在则是解决企业的发展周期，有针对性提供相应的服务。ZTouch了解客户的业务形态的差距，提供对应的定制化咨询服务。

ZTouch的服务根据用户需求分为咨询、数智化系统实施部署和售后三个阶段：咨询，根据企业所处行业和业务形态，分析用户的需求，有针对性的结合行业属性提供整套数智化方案；数智化系统实施部署，依托ZTouch标准化数智产品组件和个性化服务完成落地；售后，ZTouch进行相关培训和系统交付并负责系统运维和自动更新，此外还可以提供其他个性化增值服务。

例如ZTouch帮助某短视频应用分析了产品的基本问题，然后实施了相应的方案，整个项目是两个周期，用时不到三个月。ZTouch为其私有化定制部署个性化内容分发引擎和信息流广告引擎，包括画像、A/B测试系统。在实施之后，它的日活用户数从700万涨到2300万，DAU在三个月的提升幅度是非常明显的，广告收入也从每一天的200万涨到1200万。其他核心指标，比如点赞的内容、关注率，用户的使用时长，提升幅度都在50%以上。该客户对于与ZTouch的合作表达了极大的认可，认为ZTouch的技术比较成熟，而且是行业里面很领先的。服务人员专业，同时也非常负责，效果超出了预期。

“虽然这个涨幅不能说完全归到推荐系统，但我们的推荐系统解决了一个核心问题——用户留存。因为类似这种内容类型的产品，一般会关注30天的用户留存，这个指标的绝对值我们将它从15%提到23%。内容类型的产品一般都是通过广告的方式进行变现，而广告会伤害用户的体验，降低用户的留存。如果以一般广告对用户的留存伤害是一个点进行类比，我们提升的幅度相当于给客户带来了八倍的广告收益。”长风说。

此外，ZTouch还帮助某视频应用搭建从内容分发到个性化Push推送的完整个性化推荐分发引擎，并建设A/B测试系统，支持数百种产品策略同时分层测试，多指标可视化效果对比呈现；建立数据内容监测系统，，摆脱人为主观臆断，最终支撑该产品DAU完成从0到1500万的爆发式成长。

【ZTouch 科技触达人心】

为了更好地将自身的实践落地到更多企业，加速拓展市场，ZTouch预计在3月份启动合作伙伴招募活动——“星火计划”。而在产品层面，ZTouch也即将上线智能投放系统，该系统采用智能的算法帮助提升广告主在投放过程当中的一个成本优化。

寄语2021：科技触达人心

回首2020年，外部环境的不确定性给各行各业都带来了巨大的挑战，而科技发挥了压舱石的作用。企业在数字化转型方面应该以开放的心态积极拥抱新技术，提升自身的竞争力。

“科技触达人心，科技不仅仅是用来解决效率和问题的一个工具，不管是科技公司，还是科技公司的从业人员，都不应该是那种很冰冷的机器。代码本身是没有温度的，但是我们可以用我们的产品和技术为抓手，将带着温度的服务传递给社会，服务我们的用户，与客户一同成长。这是我们的一个理念。”董小鱼说，“科技公司需要有体现人文关怀的企业文化。我们始终相信，人工智能的核心是人，我们掌握科技、拥有经验，我们用科技去帮助人、了解人、服务人。”

提升客户体验，让客户感受到这种温度，正是ZTouch的使命。长风表示， “我们希望把最先进的智能技术带给我们的客户，提升他们的竞争能力。我们的理念就是服务更多的新生代企业。”

Pure Storage主要售卖基于闪存的硬件和软件存储产品，Pure Storage公布第四季度财报，在不包括股票补偿等特定成本的每股收益为13美分，收入为5.027亿美元，此前分析师预期的每股收益仅为9美分，收入为4.8亿美元。

Pure Storage首席执行官Charles Giancarlo向投资者表示，Pure Storage第四季度和全年都表现出“强大的实力和增长，收入和销售创下新高”。

他表示：“我们对该季度和全年表现很满意，这是我们战略的一个证明点。”

他说，Pure Storage所有产品线都有突出表现，甚至是本地数据中心产品。他说：“企业已经在很大程度上知道在疫情时期如何应对，”企业支出保持稳定或者有小幅增长，该季度Pure Storage有8笔金额超过1000万美元的交易。

他说：“几年前，我们着重投入到企业市场中，现在我们看到了回报。预计这种情况不会一直持续下去，但是我们预计会有金额更大的交易。”

Pure Storage称，这一成功很大程度上要归功于新推出的基于Kubernetes的云存储服务Portworx。去年9月Pure Storage以3.7亿美元的价格收购了Portworx，后者的产品线与Pure Storage现有产品线没有重合，因此预计会给Pure Storage带来重大影响。

“第四季度，我们看到云上部署Portwor的显著增长，以及通过对Red Hat OpenShift的最佳支持，在云端和内部环境与IBM展开合作，获得更大的市场吸引力。”

Pure Storage表示，Portworx推动Pure Storage的年订阅收入增长至50亿美元，比一年前增长了33％，此外FlashBlade和FlashArray/C服务器产品季度销售也创下新高。

Moor Insights＆Strategy分析师Steve McDowell表示，Pure Storage一直保持一致的执行力，连续第四个季度超过预期，并在该季度和全年都显示出强劲的增长。

他指出了该季度Pure Storage的几个亮点，特别是市场对基于QLC的FlashArray//C产品线仍然有强劲的需求，Pure即服务产品也达到了内部目标。

“QLC是一项市场在不断扩展的技术，是将全闪存技术推向完全被机械硬盘所统治的市场。在QLC存储阵列市场中，Pure Storage基本上仍然是一家独大，而NetApp只是在最近才宣布推出了竞品。

分析师Patrick Moorhead表示，考虑到目前企业基础设施市场所面临的挑战，Pure Storage能实现这样的增长是令人鼓舞的。随着企业将更多注意力集中在支持远程办公的PC和协作工具上，企业基础设施市场一直挑战重重。

Moorhead说：“企业IT变得更保守了，而且会从老牌厂商那里进行采购，所以Pure Storage取得这样的增长让我感到惊讶。正如预期的那样，Pure-as-a-Service推动了该公司的增长以及QLC产品的发展，在这方面Pure Storage仍然是独一无二的。”

对于当前所在的季度，Pure Storage预计也将取得不错的成绩。Pure Storage表示，预计第一财季收入为4.05亿美元，远超华尔街预期的3.94亿美元，全年收入将增长14％至15％，远高于2020年。

Giancarlo说：“我们很清楚自己今年有望实现两位数的增长，”这取决于疫情何时解除以及经济何时开始复苏，他补充说。“我们预计是在5月至6月左右，疫情带来的影响才会消失。”

Pure Storage得到了投资者的认可，股价在盘后交易中上涨了5％多。

同时，混合云服务和数据管理厂商NetApp也发布了财报，第三季度每股收益为1.10美元，收入为14.7亿美元，此前华尔街分析师平均预期的每股收益为1.01美元，收入为14.3亿美元。

尽管NetApp给出的下个季度指引也超出了预期，但是NetApp股价仍然在盘后交易中下跌了7％多。

Kurian在声明中表示：“这个季度我们再次表现强劲，收入达到了我们指引范围的高位，营业利润率和每股收益都超出了我们的预期上限。我们提高了执行力，2021年第三季度是我们连续第三季度实现收入和账单收入的增长。”

NetApp强调说，该季度账单收入同比增长了6％，达到16亿美元。投资者将帐单收入视为最重要的指标之一，因为这是企业预计在一定时期内从客户那里收到收入的有力指标。

此外NetApp表示，公有云服务的年收入达到2.37亿美元，比去年同期增长近300％。

McDowell认为，NetApp已经连续三个季度表现出色，这也化解了自己之前对于NetApp能否解决业务中很多系统性问题的质疑。他说，这归因于一系列高管层的变动，而Kurian做出明智的决定，即任命Cesar Cernuda为公司新任总裁。”

Mc Dowell说：“过去一直表现不佳的全闪存业务该季度成了NetApp的一个亮点，我也对云业务取得的增长感到鼓舞。”

McDowell表示，他仍然对NetApp的长期战略执行持谨慎态度，这要取决于NetApp能否提供具有竞争力的云原生存储解决方案。

McDowell说：“现在判断NetApp是否能够成功地超越企业存储这个舒适圈还为时过早。我很高兴看到NetApp云服务的增长，但是相对于NetApp的传统存储业务而言，这仍然是一个规模很小的业务，只有时间能证明一切。”

他说，总的来看，这是对整个企业存储市场来说是令人鼓舞的一天，当然还要看看戴尔和HPE的财报情况才能了解全貌，不过，这些确实是很强烈的早期信号。

NetApp表示，预计第四财季每股利润在1.06至1.14美元，收入在14.4亿美元至15.4亿美元之间，略高于华尔街预期的每股利润1.09美元和收入14.7亿美元。

正如之前每个季度一样，第四季度VMware财报业绩再次超出华尔街预期，其中订阅和软件即服务收入增长尤为强劲，这说明VMware从许可费模式转型为更可预测的经常性收入模式是一条成功的路径。

该季度VMware的每股收益为2.21美元，比市场平均预期高出17美分，季度销售额为32.9亿美元，比去年同期增长7％，轻松超过了华尔街32.2亿美元的预期。

软件订阅和许可收入增长了8％，达到17亿美元，订阅和SaaS元素增长了27％，达到7.07亿美元，金融分析师密切关注这一数字的增长，因为这表明了VMware向新经营方式转变是否成功。

从2021整个财年来看，VMware的收入为118亿美元，同比增长9％，订阅销售额跃升38％。

尽管业绩强劲，但在华尔街整体表现惨淡的一天之后，VMware的股价在盘后交易中下跌了近2.5％，其中技术含量较高的纳斯达克指数下跌了3.5％多。

VMware高管们打消了投资者的紧张情绪。VMware首席财务官、临时首席执行官Zane Rowe说：“我们对订阅和SaaS产品组合很满意。续订率持续高涨，交易金额超过1000万美元的企业客户显著增长。”该季度VMware完成了35个这样的大型交易，去年同期为28个。

Forrester Research副总裁兼研究总监Glenn O’Donnell称：“又是一个表现出色的季度，他们继续保持执行力，这是我所期望看到的。”

VMware高管们表示，戴尔公司对于剥离VMware正在“取得进展”，但拒绝透露更多细节。Rowe说：“”们认为，这可能会提高VMware及其股东的价值。”

VMware凭借云合作伙伴关系和在核心市场的良好表现，将战略重点放在了新的Tanzu产品组合上，该产品组合用于构建和管理使用软件容器的环境——其中封装了可在多种计算机上运行应用的技术。O’Donnell称，Tanzu对于VMware在围绕Kubernetes容器协调器这个快速发展的市场中巩固这地位至关重要。

他说：“对于VMware来说，把自己和与Kubernete相关的一切关联起来是至关重要的，如果你使用Kubernetes，你就必须选择VMware。”

VMware产品和云服务首席运营官Raghu Raghuram称Tanzu带来了“面向转型中客户的一个重要而庞大的市场”，Tanzu的成功将推动VMware其他基础设施产品的销售。他说：“我们在产品组合的广度和多云方面都是独一无二的。”

Rowe表示，疫情推动了市场对打包应用的需求，也就是将VMware基础设施、最终用户计算和安全产品等要素结合在一起的应用包。

他说：“客户们开始意识到员工还将长期在家办公，而现有支持这种办公模式的方法还是临时性的，并没有完全成型。”VMware将端点管理、安全性和软件定义的广域网产品相结合，“我们认为将吸引重要客户的关注，和新客户的增长。”

O’Donnell认为，目前从VMware的业绩结果并未看到任何危险信号。最大的问题是谁将接替Gelsinger。VMware董事会还没有任何迹象表明它是倾向于内部还是外部候选人。

他说：“任何继任者都必须是富有活力的，精通技术的，还必须是一位好的CEO，而能同时满足这三点并非易事，而且这是一个竞争相当激烈的世界。”同时，他补充说，在解决继任者问题之前，VMware稳固的管理团队应确保一切进展顺利。

今天戴尔公布了第四季度财报，在不计入股票补偿等特定成本下的每股利润为2.70美元，收入为261.1亿美元，比去年同期增长了9％。这一结果超出了此前华尔街预期的每股利润2.14美元，收入249亿美元。

在疫情期间，在家办公和在家学习的人数大增，使得过去这一年中PC和笔记本电脑的销售量大大增加，让戴尔从中受益。

戴尔技术首席运营官Jeff Clarke表示：“过去的一年中，我们致力于为全球客户和合作伙伴提供支持，因为科技在确保社会、经济和生活向前发展中发挥了核心的作用。”

全年来看，戴尔的每股利润为4.22美元，收入为942.2亿美元，较去年同期增长2％，去年共出售5030万台PC和笔记本电脑。

该季度戴尔PC部门的收入为138亿美元，比去年同期增长了17％。商业和消费者收入激增至10亿美元。全年来看，PC业务实现总收入484亿美元，营业收入为34亿美元。

戴尔并不是唯一从这一趋势中受益的PC制造商。惠普今天也发布了业绩强劲的财报，第一季度收益和收入均超出预期。惠普表示，PC销售额同比增长7％，收入突破106亿美元。

Moor Insights＆Strategy分析师Patrick Moorhead表示：“戴尔第四季度表现出色，在非常不确定的时期内收入增长了9％。PC部门在个人电脑（+19％）和商用电脑（+16％）的推动下，在收入（+17％）和营业收入（10亿美元）双双领跑。我很高兴看到该季度消费业务也实现了增长，因为上个季度的增长完全是关于商用业务的增长。”

当然，除了PC戴尔还售卖面向企业售卖数据中心基础设施设备，包括服务器、存储和网络，但是该季度基础设施部门的业绩好坏参半。

第四季度该部门的收入与上个季度持平，为88亿美元。戴尔表示，存储收入下降了2％，服务器和网络销售增长了3％。该季度营业收入达到12亿美元，全年来看，基础设施业务的总收入为326亿美元，收入为38亿美元。

分析师Steve McDowell认为，尽管结果好坏参半，但他仍对戴尔基础设施业务的状况持乐观态度，从总收入的角度来看，有强有力的迹象表明存储业务将逐渐恢复正轨。

他说：“尽管戴尔在服务器和存储方面均有同比下降，但也是表现最好的一个季度，环比增长了近13％”，而且“我们看到NetApp和Pure Storage的情况也是类似的。”

McDowell说，他看到了戴尔存储业务有很多亮点，其中，市场对中端PowerStore产品线的需求正在增长，与上一季度相比增长了4倍。他说：“戴尔拥有市场上最具竞争力的存储产品组合之一，我们能在一些领域看到它是具有吸引力的，我并不担心戴尔在2021年的表现。”

市场研究公司Wikibon首席分析师Dave Vellante表示，戴尔表现出色，该季度承诺做的事情都做得很好。他说：“去年9月戴尔说要偿还债务、增加股份等，现在来看执行情况是非常好的，特别是考虑到基础设施业务还处于困境之中。”

由戴尔持有多数股权的数据中心虚拟化软件巨头VMware，进一步巩固了戴尔的业绩。该季度VMware的销售额超出预期，达到33亿美元。不过今年年初VMware首席执行官Pat Gelsinger宣布即将卸任并执掌英特尔，目前VMware还没有提供任何关于下一任CEO的最新信息。

而VMware本身的未来也存在不确定性。去年戴尔表示，正在考虑分拆VMware，但这一计划推迟到2021年9月之后再做出最终决定。

Vellante表示，从短期来看，戴尔现在面临的最大挑战是弄清楚如何利用VMware，而从长期来看，则是在公有云之上构建一个软件即服务的云。

创建于1971年的扬子江药业集团（以下简称“扬子江药业”）总部，就地处扬子江城市群，坐落在“长三角名城”——江苏泰州。作为一家产学研相结合、科工贸一体化的中国大型医药企业集团，扬子江药秉承的是“扬子江水哺育中华，扬子江药造福华夏”的品牌文化，追求的是“质量第一、效益优先”的发展理念。

在数字化时代，要讲求质量、提升效益，数字化转型是一条必经之路。而扬子江药业也正是这么做的。

据了解，扬子江药业非常重视科技对业务的赋能，基于在2019年提出的数字化转型“2E”战略（Enterprise+ Ecosystem），近两年来，扬子江药业从信息安全、系统建设、数据中台、业务中台、流程管理、移动应用、主数据管理、合规管理等维度，持续对集团数字化转型整体架构进行了重塑。

其中，针对流程管理的优化，扬子江药业在去年通过对内部300多个子业务进行梳理，总结了14大类流程，并基于IBM Cloud Pak for Automation，以积木化的方式组装出新的功能与流程，打造了满足业务流程自动化的集成平台。

用机器释放人力，实现端到端自动化

从2020年5月一期项目上线至今，已经运行了3000多个小时，覆盖了扬子江药业从财务、人事、经营到生产、研发等诸多领域。“我们希望借此来满足内部流程自动化的需求，通过端到端的自动化，改变原来OA中的流程。过去这些流程到了某个节点就必须通过人工才能完成，这导致有些业务部门提出的新需求很难被满足。”扬子江药业信息中心应用系统实施处处长花宏炼在日前接受记者采访时表示。

以员工的入职流程为例：在项目上线之前，一个新人从拿到Offer到入职报到，再到最终进入工作状态，最快也需要两到三天的时间，有时甚至需要一周才能完成工作分配；而在实现入职流程自动化之后，前期的资料提交、合同审批、薪资确认等工作，后续的宿舍分配、邮箱创建、办公系统权限开通等很多流程，都可以在线上进行自动化处理，这使得员工在入职当天就能迅速进入工作状态，大大提升了入职体验。

“不仅如此，项目上线后还解决了困扰我们已久的OA系统接口不稳定的问题。比如与ERP系统对接的时候，有人能够提交成功，有人提交时可能会出现数据无法创建的情况，这曾经让业务部门非常困扰。经过排查，我们发现是数据量并发处理的问题，而通过流程自动化，现在问题已经得到了比较好的解决。”花宏炼告诉至顶网记者，“另外，RPA也是我们最近投入的重点，我们计划通过RPA来实现银行流水与内部凭证之间的匹配，从而减少大量的人员手工录入和比对的过程。”

一直以来，用RPA、AI等方式来替代和辅助人工，都被视为是释放人力、提升效率和节约成本非常受用的选项。在这方面，扬子江药业也确实吃到了“甜果”。举个例子，在产品的生产过程中有大量的瓶签、标签，放在过去，这些标签的识别都要由人工完成，而利用AI技术，不但可以由机器快速进行自动化识别，业务人员还可以通过业务系统掌握产线运营的整体情况。并且，基于该平台，扬子江药业还与设备采集厂等供应商实现了对接，从而对现场一些深层次的问题进行自动识别，以便及时采取应对措施。

花宏炼表示，这些问题通过普通人工的方式是没有办法解析出来的，但利用AI算法的模型积累，就可以很好地优化对产线和供应链的管理。“比如我们今年通过内部供应链的优化，给库存带来了很好的效益。以前库位甚至会出现爆仓的情况，但在优化以后，通过算法对业务的剖析，就可以让效率得到充分提升，并且节约了几千个货位和几千万的库存资金流转。” 

基于同一平台，实现IT资源复用与应用敏捷管理

像扬子江药业一样，项目的成功实施、上线，最终赋能于业务发展，是每一个企业在数字化转型的过程中都喜闻乐见的。但这背后，其实是对大量技术和产品的深入了解和选择，以及许多人的共同努力。尤其是对于扬子江药业这样的医药企业来说，合规性始终是第一考虑因素。因此，在做技术选型和落地时也更加谨小慎微。

对此，花宏炼的基本原则是两个方面，一是考虑技术的先进性，二是考虑产品的更新迭代能力。正是基于这两个原则，扬子江药业选择了IBM Cloud Pak for Automation平台。据他所说，该平台不仅可以帮助扬子江药业实现全面的业务流程自动化，并且有长期的产品迭代和更新计划，其中包括的自动文档处理、业务规则与多级流程处理，以及RPA等功能与公司本身的需求也非常契合。

除了功能方面的完备性，底层的数据互通和应用灵活管理对于扬子江药业这样的集团性企业来说也至关重要。据了解，此前扬子江药业已经实施了SAP、QMS、DMS、WMS、LIMS、SRM、CRM等软件应用系统，这些系统虽然在特定业务点功能完善，但是这些系统孤立存在，在覆盖面和灵活度上已经不能完全满足企业流程优化和业务提升的需求。而IBM Cloud Pak for Automation平台的底层数据都在同一个数据库中，可以很大的减少跨系统的交互。并且，基于OpenShift所提供的更为灵活的云迁移解决方案，还可以对企业既有的应用和云原生应用，在多云环境进行统一的管理。

“比如，当一些流程需要跨系统取数的时候，我们就可以统一把这些流程通过表单的方式提取到流程中台进行流转，可能在业务系统发起，由业务部门领导审批，甚至是一些外部的数据，也可以在流程中台里进行统一的审批和集成，避免管理人员频繁登录和切换各个系统。他们只需要登录一个系统就可以对原有的业务进行审批。”花宏炼解释说。

也就是说，这既保护了扬子江药业原有的IT资源，又可以让现有的应用系统最大化的发挥它们的功效和能力，使所有的IT系统、应用系统与系统平台和形成一个和谐又富有活力的整体。 

用小步快跑的方式，搞定“巨无霸”的复杂业务难题

作为该项目的实施合作伙伴，与IBM合作多年的上海德慧信息技术有限公司（以下简称“德慧”）销售副总裁丘石林把扬子江药业称为“巨无霸企业”，他的一个深刻感受是——任何一个业务需求，放在里面，业务的复杂程度都会成倍增长。

为此，在帮助扬子江药业梳理出14类业务流程之后，德慧还划分了不同的业务率，并制定相应的业务子目标，形成了一到三级的流程清单，在于相应业务部门协调一致后，用“小步快跑”的方式进行快速的迭代和开发。

丘石林向至顶网记者解释：“通常我们会从相对比较简单或者见效比较快的业务流程开始，让基层员工和业务主管能够在比较短的时间内看到工作效率和准确性的提高，以及对人力资源的释放。拿RPA来说，就是很好的一个切入点。”

此外，针对应付流程，德慧把扬子江药业内部原有的30多个子流程抽象成了最终的4个流程，使得95%以上的应付业务都可以在这4个流程系统中处理，大大减轻了基层办事员工的操作难度和复杂程度；针对收款流程，扬子江药业过去的做法不仅复杂，而且收款方式众多，工作量非常大，而通过打造一个自动收款认领的自动匹配平台，并与外部银行实现系统和资源整合对接，使得扬子江药业80%以上的人工收款认领工作都实现了自动匹配，极大释放了财务部的人力。

由于这是一种循序渐进的、由浅及深的过程，因此它对企业现有的日常业务与应用系统不会带来“伤筋动骨”的影响，并且会将以往企业实施较大变革时对管理者和业务人员造成的工作障碍减至最少，因此可以极大地调动企业管理者和员工的积极性和兴趣，提高对新流程的认同度和参与度。

“这能够帮助他们不再以一个审视的目光去看待新的技术，而是先下水试一试凉不凉，如果温度适中再去做更多的事情。”丘石林表示，在这个过程中，德慧的设计思路和理念是希望操作界面及监控界面简单易用，尽量减少人工输入，同时逐步消除系统壁垒，实现数据在不同系统之间的交互和复用。“后续我们还会继续去做流程的监控、模拟，兼顾流程的高效运行，通过流程引擎的管理做流程控制信息，实现对整个生命周期的管理。”

积极拥抱数字化，在疫情中诠释药企使命

作为一个拥有着50多年历史的“老牌企业”，扬子江药业还是科技部命名的全国首批创新型企业。现在看来，这与集团对新事物、新技术的开放心态不无关系。虽然由于行业的特性，在采用新技术过程中会存在一些限制，但是扬子江药业一直在积极尝试，对于数字化这件事，其决心是显而易见的。

除了软件平台层面的重塑，近几年来，扬子江药业还在工厂车间的改造上下了不少功夫。据花宏炼介绍，扬子江药业计划针对龙凤堂品牌，通过智能化工厂、数字化车间的建设和改造，实现传统医药与现代制药的结合。目前，包括中药提取的自动化、机器人的柔性生产线测试、高级排程等都已经在生产车间得以应用。与此同时，他们还在同步做智能仓库和物流系统。

当然，这些数字化、智能化的能力提升所带来的好处也是显而易见的。特别是在疫情期间，对于医药企业来说，如何做出快速反应？如何实现产能的最大化？如何满足市场对抗病毒药品的需求？这些都是摆在扬子江药业面前的问题。花宏炼表示，在疫情突如其来的状况下，他们紧急调整了春节放假计划，一边为疫区送去药品，一边迅速返岗复产。

在蓝芩口服液生产车间，所有人员全部放弃休息，原来一班或两班制生产全部调整为三班制，设备24小时连轴运转，用于保证疫情地区的用药。“同时，因为药品必须要有原材料才能生产出来，所以对于之前比较紧缺的药品原材料我们也扩大了采购渠道，保证原材料的供应。”花宏炼坦言，这些快速的反应要得益于ERP、MAS、远程办公等系统的稳定运行和支持，“这也是我们平时苦练内功发挥的作用。”

如花宏炼所说，扬子江药业所做的数字化尝试的目的只有一个，就是希望保障药品生产质量，实现公司宗旨——让老百姓吃上好药、放心的药。而在疫情这样一个特殊的背景下，得益于技术的赋能，扬子江药业也更深入地诠释了自己这样的企业责任感，以及“造福华夏”的品牌文化。

在商业场上，这种“快”功夫一直是高手之间过招的常用招式，甚至，在市场更迭变化越来越快的当下，有时它会直接关乎企业生存。比如，面对突发疫情中的全民“蜗居”，线下实体能不能快速转做线上外卖，线上体验与服务能否迅速跟上，员工如何远程复工，系统应用是否就绪……这一堆问题，需要企业在很短的时间内做出反应，而那些反射弧比较长的，很多都没有扛过那个“寒冬”。

但“快”的前提是，要有预判。比如《功夫》电影中的火云邪神可以徒手接子弹，这靠的绝不仅仅是速度而已，而是“快、准、狠”，在子弹从枪口发出的那一刻，他就已经预判了它的轨迹。

同样的道理，企业想快速对市场的变化做出响应，也要有预判能力。这样的能力，来自于对客户需求的掌握和预测。现如今，企业纷纷进行数字化转型，一方面是要由内往外看，通过数字化的手段实时掌握客户的实际需求及其走势；另一方面是要由外向内，推动自身业务的创新，反过来再更好地服务于客户。

以制造业为例，C2M便是其中一种能够让企业及其客户双方获益的模式。它是在“工业互联网”背景下产生的，被称为是产业互联网时代的新型“短路经济”。它强调的是制造业与消费者的连接，由用户反向驱动生产。制造业基于互联网、大数据、人工智能，以及通过生产线的自动化、定制化、节能化、柔性化 ，运用庞大的计算机系统随时进行数据交换，按照客户的产品订单要求，设定供应商和生产工序，最终生产出个性化产品。

对于制造业来说，可以从订单中直接获取消费者需求，并且由于短路掉了库存、物流、总销、分销等中间环节，强调柔性快反，还可以大幅提高生产效率，降低其中的不必要成本；对于消费者来说，则可以以超低价格，购买到自己所需的产品。

但是，想要从传统模式到C2M，并不是简单的模式转变，其中涉及了业务逻辑的重塑，底层技术的支持，以及生态价值链的重新布局。对于企业而言，在这一场声势浩大的数字化变革中，必须要知其本质，究其逻辑，方能顺其势而上。所以，在本期《数字化转型方略》的“数据故事”栏目中，我们通过《C2M，一场价值链的博弈，一场数字化的变革》这篇文章，对C2M从概念到模式，从技术到案例进行了深度剖析，一方面对其发展现状进行了客观解读，另一方面当然也对其未来前景充满期待。

与此同时，我们也发现，在追求极致的“快”这件事上，技术一直是其中的中坚力量。比如在“数据故事”的另一篇文章中，老牌药企扬子江药业，就通过自动化技术实现了内部流程效率的大幅提升。以员工的入职流程为例：在项目上线之前，一个新人从拿到Offer到入职报到，再到最终进入工作状态，最快也需要两到三天的时间，有时甚至需要一周才能完成工作分配；而在实现入职流程自动化之后，前期的资料提交、合同审批、薪资确认等工作，后续的宿舍分配、邮箱创建、办公系统权限开通等很多流程，都可以在线上进行自动化处理，这使得员工在入职当天就能迅速进入工作状态，大大提升了入职体验。

聚焦技术本身，再以应用开发为例，先是以容器为代表的云原生，再是低代码、无代码开发，拼的实际上都是速度。所以，在本期杂志的其它几个栏目中，我们对于这两个技术方向也做了解读。

好风凭借力，送我上青云！期待技术之力，能助越来越多的企业迈入数字化新时代！

热辅助磁记录（HAMR）是机械硬盘行业公认的下一代记录技术。该技术能够带来磁盘20%的年度复合容量增长，可实现1.2至4Tb/in2的面密度，单碟容量未来将有望达到7TB。通过HAMR技术，希捷不断增加硬盘的面密度和存储容量，打造新一代高性能硬盘。HAMR硬盘在读写速度、性能、可靠性、稳定性等方面均有突破，其广泛应用将推动超大规模数据中心的不断进化，为业界海量数据带来更具优势的存储解决方案。

经过联合测试，腾讯云发现，20TB热辅助磁记录（HAMR）硬盘在容量、性能以及迟延等方面表现不俗，契合了云数据中心对于数据存储的多重需求。随着HAMR硬盘在产品和技术方面的不断进化，腾讯云和希捷还将持续对产品的多项指标进行验证，以便将产品进一步融合到更多应用场景中。

容量方面，在机架数量相同的情况下，20TB的大容量使得数据存储能力得到大幅提升。同时，HAMR的大容量优势有助于整体TCO进一步降低，这对于数据中心来说至关重要。性能方面，随着HAMR硬盘存储面密度的提升，磁头在相同时间内单次读取的数据量也相应更高，顺序读写的性能更好。功耗方面，20TB热辅助磁记录硬盘的采用将单位功耗（Power/TB）大幅降低，从而优化数据中心功耗，提升能源效率。

腾讯云服务器与供应链管理部总经理刘裕勋称，“对于腾讯云来讲，存储产品的技术更新迭代给我们带来最为直观的感受就是性能容量的提升以及成本的降低。此次，希捷的20TB热辅助磁记录（HAMR）硬盘在数据中心实验室的测试中表现卓越，在容量、性能、延迟和功耗方面均达到预期。我们期待未来和希捷能够进行更多层次、更深入的合作，并将HAMR产品引入到腾讯云的数据中心。”

腾讯云重视技术、关注创新，一直以来和希捷保持紧密的合作关系，双方建立了联合项目团队，率先测试和导入希捷的前沿技术和解决方案，包括希捷银河（Exos）双磁臂硬盘、希捷银河（Exos）系列18TB企业级硬盘以及此次的20TB热辅助磁记录（HAMR）硬盘等。作为希捷HAMR智库中的一员，腾讯云和希捷共同研发定制产品组合，推动HAMR技术的广泛部署和应用。此外，腾讯云也是国内首家部署希捷FARM（硬盘可靠性指标）的企业，FARM定期对腾讯云数据中心百万级硬盘的健康数据进行抓取，实时监控硬盘的健康状态，保护数据中心关键业务的延续性。

希捷科技全球副总裁暨中国区总裁孙丹女士称：“数据的指数级增长为超大规模存储带来了令人兴奋的创新挑战。帮助腾讯云驾驭数据洪流，乘势而上，优化数据中心硬件基础设施，降低综合成本，以及简化硬件管理是我们的不懈目标。我们将专注于技术研发和产品创新，全力推动新一代HAMR产品的落地，为大数据和云计算产业的发展提供强劲支持。”

强劲的增长也确保Nvidia远远超出了华尔街的预期水平。该季度Nvidia在不计入某些成本的每股利润为3.10美元，收入为50亿美元，此前分析师预期的每股收益为2.81美元，收入为48.2亿美元。

全年来看，Nvidia的每股收益为10美元，年收入为166.8亿美元，比去年同期增长53％。

Nvidia的股价在盘后交易中下跌了约2％，但是全天常规交易整个市场相对强劲的表现中，Nvidia的股价上涨了约2.5％，至每股579.96美元。

Nvidia首席执行官黄仁勋表示，2020年是Nvidia计算平台的“突破之年”。他说：“我们在加速计算方面所做的开拓性工作，让游戏成为全球最受欢迎的娱乐项目，让超级计算能够被所有研究人员所使用，让人工智能成为一个最重要的科技力量。”

Nvidia的业绩证明黄仁勋此言非虚。Nvidia主要售卖用于人工智能和超级计算工作负载用GPU的数据中心业务季度收入创下历史新高，达到19亿美元，比去年同期增长97％。全年收入大幅增长124％，达到67亿美元。

数据中心业务的大涨，主要是因为去年5月推出目前最先进的A100系列GPU所带来的强劲销售额。该季度，Nvidia开始出售第一批装有这些芯片的OEM数据中心服务器，而其DGX A100系统也增加了在裸机服务器上对谷歌Anthos混合云服务的支持。

黄仁勋在声明中表示：“我们的A100通用AI数据中心GPU在云服务提供商和垂直行业中得到了迅速采用。全球数以千计的企业正在使用Nvidia AI来创建具有AI服务的云连接产品，这些产品将改变全球最大型的那些行业，对所有行业来说这些产品带来了如同智能手机般巨大的变革。”

他在与分析师的电话会议中解释说，“智能手机时刻”是指改变行业与客户互动方式的机会。他说，这么说是因为Nvidia不再像售卖医疗设备、拖拉机或者是割草机那样一次性售卖的东西，而是可以“售卖东西，然后在上面提供服务”，就像智能手机一样。

他补充说：“将来，所有这些行业，无论是医学成像还是割草机，你都会在数据中心上托管你的产品，就像CSP一样。”

Nvidia的游戏部门该季度表现尤其突出，收入达到创纪录的25亿美元，比去年同期增长67％，全年销售额为77.6亿美元，增长41％，而市场需求主要是由新游戏机产品（例如PlayStation 5和Xbox Series X）的销售推动的，以及Nvidia有史以来规模最大的笔记本电脑生态产品发布——有超过70多款面向游戏玩家和创作者的新设备采用了Nvidia GeForce RTX 30系列GPU。

黄仁勋表示，该季度市场对GeForce RTX 30系列GPU的需求高到“令人难以置信”。他说：“随着游戏玩家开始关注光线追踪、DLSS和AI，Nvidia RTX已经开始了重要的升级周期。”

唯一令人失望的是Nvidia专业可视化和汽车业务。第一季度的收入为3.07亿美元，下降了7％，而第二季度的收入为1.45亿美元，下降了11％。

Moor Insights＆Strategy分析师Patrick Moorhead表示：“游戏和数据中心的大幅增长，让Nvidia在第四季度表现非常出色，收入创下新高。在游戏领域，Nvidia利用了人们花更多的时间在家游戏娱乐这个机会，推出了很有竞争力的300系列产品线。正如我在上个季度所预测的那样，主要的大型游戏数量正在减少，新的如‘使命召唤：黑色行动冷战’进行了升级。”

黄仁勋还透露了关于Nvidia拟以400亿美元收购英国芯片设计公司Arm的最新进展，称正在“取得良好进展”，并且交易完成后将“为整个生态系统创造巨大的新机会”。此次收购遇到了一些阻力，英国反托拉斯监督机构在1月份表示，将对这笔交易进行调查，竞争对手芯片制造商高通公司也表示反对。但大多数分析人士认为，最终这笔交易将予以批准。

同时，Nvidia充满信心地预测市场热销状况将持续下去，预计第一季度收入为53亿美元，远超华尔街预测的45.1亿美元。

在毅力号探测器在火星上执行任务期间，科学和工程数据将在AWS中处理并托管在AWS。火星探测器团队每天都要接受数百张来自火星的图片，这些图片是由探测器配备的、创纪录数量的摄像头拍摄的，因此，在毅力号在火星表面停留期间，总计产生了数千张的图片；AWS表示，他们在使用云计算帮助美国国家宇航局（NASA）喷气推进实验室存储、处理并分发大量的数据。

AWS正在代表美国国家宇航局（NASA）处理来自火星的数据，帮助火星探测器了解如何处理地形。

AWS解释称，“探测器需要视觉才能行驶，所以对于该团队来说，能够在特定时间范围内将下一批指令发送回探测器是非常重要的。效率的提升将让‘火星2020（Mars 2020）’任务能够实现其雄心勃勃的目标——在执行主任务期间搜集更多样本并行驶更长的距离。”

“火星2020”毅力号探测器正在探查这颗红色星球表面的地质状况，并寻找古老生命的迹象。该任务于7月30日启动，将收集并存储岩石和土壤样本，并可能在未来将这些样本带回地球。

除了收集物理样本之外，美国国家宇航局（NASA）喷气推进实验室的毅力号是一款可巡游智能手机，配备了各类传感器，例如摄像头和麦克风，这些传感器可以收集数据。

但是，为什么美国国家宇航局（NASA）在火星上的任务会需要麦克风呢？

AWS表示：“这些传感器将收集大气信息、风速和天气等科学数据。麦克风将收集这颗行星上的声音。这些数据将由JPL处理并公布，这样观众们就可以和NASA JPL一起探索火星。”AWS还提供了毅力号视角的火星3D视图。

云计算当然不是该项目使用的唯一技术。Linux和开源技术也起着重要作用。

AWS对美国国家宇航局（NASA）任务的贡献与亚马逊前首席执行官杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）与他的火箭公司Blue Origin的太空野心颇为吻合。

Forrester预测，中国的技术支出将在2020年增长2%，在2021年增长9%到1950亿美元。虽然还存在疫情和地缘政治摩擦带来的威胁，但中国各个主要类别的技术支出都会逐渐恢复—— 一同帮助企业加强业务韧性、加速数字化转型、适应不确定性。

根据Gartner的最新预测，到2021年全球低代码开发技术市场总额将达到138亿美元，比2020年增长22.6％。低代码作为一种普遍的社会和技术发展趋势，预计将继续显着增长。例如，预计到2022年低代码应用平台（LCAP）仍将是低代码开发技术市场最大的一个组成部分，比2020年增长近30％，到2021年将达到58亿美元。

Palo Alto Networks宣布以1.56亿美元现金收购以色列云安全公司Bridgecrew。这是Palo Alto Networks收购的第七家以色列公司，Palo Alto Networks表示，这次收购将把安全性更早地内置到Palo Alto产品中，特别是使Palo Alto的Prisma Cloud成为第一个覆盖整个应用生命周期（从构建软件到运行软件）的云安全平台。

财报数据：

根据西部数据（Western Digital）发布的第二季度财报业绩显示，其中硬盘的销售收入创下三年新高。该季度西部数据在不计入股票补偿等特定成本情况下的每股利润为69美分，营收为39亿美元，较去年同期减少7％，从细分业务来看，客户端设备部门是最大的创收部门，销售额超过21亿美元。客户端解决方案部门收入10亿美元，数据中心设备和解决方案部门收入8.07亿美元。

根据思科的第二季度财报显示，该季度思科在不计入股票补偿等特定费用的情况下，每股收益为79美分，营收为119.6亿美元，略低于去年同期的120.1亿美元，此前华尔街预期的每股收益为76美分，营收为119.2亿美元。

Arista Networks第四季度财报显示，该季度Arista在不计入股票补偿等特定成本的每股利润为2.49美元，收入为6.485亿美元，此前华尔街分析师预期的每股利润为2.39美元，收入为6.3亿美元。

Palo Alto Networks发布的第二季度财报显示，其业绩大大超出预期，该季度Palo Alto Networks的每股收益为1.55美元，收入为10亿美元，较去年同期增长25％，远远超出了华尔街预测的每股收益1.43美元，销售额9.8568亿美元。

根据亚马逊2020年第四季度财报显示，该季度公司实现营收1256亿美元，同比增长44%。其中，云计算业务——亚马逊云服务(AWS)的营收为127.42亿美元，同比增长28%。2020年全年，该公司的营收为3860.64亿美元，同比增长38%。其中，亚马逊云服务(AWS)的营收为453.7亿美元，同比增长30%。

根据大数据分析公司Teradata第四季度财报显示，该季度Teradata在未计入股票补偿等特定成本情况下的每股利润为38美分，收入为4.91亿美元，此前华尔街预期的每股利润仅为25美分，收入为4.75亿美元。该季度Teradata的年度经常性收入为3.83亿美元，比去年同期增长了9％，超出了3.71亿美元至3.73亿美元的预期范围。

图：GETTY

Carbon Lighthouse是一家获得了6700万美元资金的初创公司，该公司使用人工智能（AI）来降低商业地产类建筑物的碳排放。他们的新效能生产服务让建筑物所有者能够监视和测量碳排放量，他们认为，这对于在达成新的气候目标方面落后的老旧建筑物来说至关重要。

但是在《德勤2021年商业房地产展望》报告中，数据显示新冠肺炎疫情对商业房地产业产生了系统性的影响。

德勤咨询公司（Deloitte Consulting）的美国房地产业务主管John D’Angelo表示，新冠肺炎疫情对商业房地产业的影响正在迅速地推动技术的使用。

D'Angelo表示：“随着商业房地产公司努力理解并应对新出现的行为模式，创建安全的建筑空间，提高运营效率并确定资产和投资组合一级的风险和机遇，我们看到数字孪生的兴起，直接数字化参与、数据和分析，机器人流程自动化和数字化成熟度将在2021年及以后推动商业房地产业的发展。”

D'Angelo相信，随着需求和行为模式的快速变化以及商业房地产公司努力感知和响应这些变化所带来的机遇和风险，以数据为依据的决策将不断成熟。

他表示：“在这种环境下，试图凭着本能或者直觉做到这一点根本行不通。而且，当你考虑采用机器人流程自动化时，商业房地产业在利用技术方面的速度之慢可以说是众所周知。因为商业房地产公司现在正在努力提高运营效率并降低成本，RPA将在整个数字化转型工作中发挥作用。”

对此，德勤副董事主席及美国商业房地产业务领导Jim Berry表示，新冠肺炎疫情为房地产行业带来了独特的挑战。Berry表示：“重要的是要认识到，虽然新冠肺炎的疫情起到了促进作用，但是这并不会改变已经产生的趋势，在以前的商业房地产业的展望中，我们已经指出了变化的动态，行业需要抓住更好的机会来利用新兴技术和数据分析，以推动针对租户和最终用户体验的不同价值主张。”

“今天，我们继续看到这种情况——以及在未来你会看到什么——对商业房地产价值主张的颠覆。就像2020年发生的诸多事件令人难忘一样，2021年及以后的时间将说明一切，一些商业房地产公司将抓住机会，让他们的业务与使用者和最终用户更好地保持一致。”Berry相信，这些行动将让商业房地产业更加强调为业务和租户体验开发和实施结构化的数字化转型路径图，并以此实现长期竞争优势。

“我们将看到商业房地产公司通过强调体验价值并重新定位资产（例如转变人才职能——工作角色、流程和文化）来重新评估房地产的价值主张，以为未来的工作做准备并平衡业务复苏、抓住新的机会和租户和员工参与度。这可能需要结合多种因素，包括打破职能孤岛，增强领导力和组织敏捷性，加强协作以及进行透明和符合道德的决策。”Berry表示。

在他看来，虽然新冠肺炎的疫情让人大开眼界，但是德勤还是认为它只是促进了现有的趋势。

“我们认为‘目的、位置和分析’是商业房地产业价值主张的不断发展。在我们的2021年商业房地产业展望调查中，这个行业里接受调查的人当中，有56%的人表示，新冠肺炎疫情暴露了他们所在的组织在数字化能力方面的短板，只有40%的受访者表示他们的公司有明确的数字化转型路径图。”他表示，“因此，领导者们被要求在管理成本和投资未来之间走钢丝，在2021年里做出的决策将对那些开始差异化的公司产生影响，并推动不同的价值主张。”

此外，道琼斯工业平均指数上涨了476点，约1.6％，两家公司公布该结果之后，所谓的FAANG五大科技股季度报告就全部公布了。过去一段时间苹果、Facebook、Netflix相继公布业绩，引起了投资者不同的反应。

两家公司并没有将云业务视为收入的最大推动力，尽管对亚马逊来说，AWS云部门贡献了大部分利润。亚马逊最大的业务是零售业务（包括Whole Foods），而对于Alphabet来说，到目前为止主营业务仍然是在线广告。

但是，两家公司的云计算业务都是增长最快的业务之一，对于推动技术创新渗透到更广泛的业务中来说，这一点尤为重要。而且，对于许多企业来说，云计算仍然是预算的重中之重，尤其是在疫情期间，越来越多的企业正在加快转型，以便让自身更加敏捷，满足远程办公的需求。而在这个背景下，亚马逊则宣布创始人、首席执行官Jeff Bezos将在第三季度辞职，由AWS首席执行官接任。

该季度，亚马逊的总体利润为72亿美元，合每股利润14.09美元，收入增长44％，达到1256亿美元，这也是亚马逊第一个收入突破1000亿美元的季度，而这主要归功于假日销售额的增长。FactSet分析师平均预期的当季利润为37亿美元，合每股7.19美元，高于去年同期的每股9.35美元，营收1197亿美元。亚马逊预期的范围在1120亿美元至1210亿美元之间。

至于AWS，该季度AWS的收入增长了28％，达到127亿美元，与第三季度持平，但增幅相比2019年有所放缓。此前分析师预期的是127.7亿美元。但是，鉴于AWS巨大的市场领先优势，它的绝对涨幅要比排名第二的微软和谷歌大得多，35.6亿美元的营业利润再次占到了亚马逊整体营业利润的一半多。

首席财务官Brian Olsavsky在亚马逊财报电话会议上表示，AWS的未完成订单为500亿美元，同比增长68％，目前的年营收率为510亿美元。

Alphabet该季度的利润为152.3亿美元，合每股22.30美元，营收为569亿美元。分析师普遍预期的当季每股盈利为15.93美元，营收为531亿美元。

Insider Intelligence的eMarketer分析师Nicole Perrin表示：“假期有助于推动广告支出的增长，而且有助于推动自2020年第二季度低谷以来的总体复苏。随着广告商继续向数字视频广告的转移，YouTube将继续保持两位数的增长速度，尤其是在CTV，对谷歌来说这是一项持续增长的业务。”

该季度Google Cloud的收入同比增长了47％，达到38.3亿美元，略高于分析师的预期水平。尽管谷歌对云收入进行细分，但瑞士信贷分析师Stephen Ju在最近给客户的报告中写道，第四季度谷歌的云服务总体收入为36.4亿美元，其中Google Workspace应用占16.8亿美元，Google Cloud Platform占19.6亿美元。

Alphabet和谷歌首席执行官Sundar Pichai在分析师电话会议上表示，GCP收入是整体云业务中占最大的份额。他还表示，Google Cloud未完成订单额为300亿美元，高于去年的190亿美元。去年Google Cloud拿下来“几笔”金额达数十亿美元的云订单，金额六位数的交易数量也增加了两倍。

他说：“我们将继续对云进行理性的投资。”不过，首席财务官Ruth Porat表示，云计算部门也有12亿美元的运营亏损，和去年基本持平，去年同期收入为130亿美元，亏损了56亿美元。考虑到AWS对亚马逊来说是这么重要的业务，这个数据的确令人惊讶。

Porat表示，亏损可能在第一季度有所增加，然后在随后的季度逐渐减少。Pichai提到，云的成本结构相对固定，并且需要先于需求进行投资，但他指出，企业正在进行数字化转型的趋势对这个业务是很有利的。

目前，投资者普遍对这两家公司的业绩持仍然抱有乐观的态度。亚马逊股价在盘后交易中上涨约1％，此前常规交易中上涨了1.1％，至每股3380美元。过去一年中，亚马逊股价增长了66％。 Alphabet的股价在盘后交易中上涨1.4％，至每股1919.12美元，在延长交易中上涨了7％多。

随着更多组织意识到CIO的职能逐步超越技术基础设施的安全合理运行范畴，CEO们开始愈发倚重这位“首席技术专家”，邀请其直接参与到影响企业盈利的关键业务与战略决策当中。

这一趋势也必将在未来几年内得到普及：根据Gartner的介绍，将有25%的传统大型企业CIO成为数字业务运营负责人，并到2024年一步步发展成为新的“代理COO”。但以下两个问题往往困扰着刚踏上这段旅程的CIO们：

1.我该如何将这段过渡成为有益于企业及员工的探索？2.在踏上这条未知道路之前，需要考虑哪些陷阱？

在本文中，我们将着眼探讨三大核心因素：“数据堆栈”究竟从哪里开始；CIO们需要关注哪些架构变化；以及该如何实现“业界最佳”与“超越自我”。

推动“数据堆栈”现代化

在解决“技术基础设施”的现代化问题方面，CIO们首先需要关注数据、AI与分析人员队伍的快速增长与最新变化。

就在几年之前，DJ Patil与Tom Davenport还将数据科学家评选为“世界上最性感职位”。但实际上，数据科学家的热度正逐渐褪去——根据LinkedIn发布的2020年新兴工作职位报告，“人工智能专家”才是增长最快的第一职位。

当然，这不是说数据科学家职位已经彻底衰落。目前，其在榜单上仍然排名第三，但在吸纳新人才的能力方面，数据科学家已经无法与人工智能专家相比肩（过去四年内，岗位增长比例分别为37%与74%）。

总结：“数据堆栈”现代化的起点在于您的员工。请评估现有技能，并确保后续会吸纳更多新鲜血液。另外，请制定起明确的计划，思考如何培训现有员工以引导他们发展为数据科学家，所需的培训内容又与“AI专家”有什么不同。

提示：人工智能专家的收入比数据科学家高40%：在发布内部课程与职位描述之前，推荐大家参阅此LinkedIn交互工具以了解相关技能、学位与薪资期望。

技术架构的演变

过去十年当中，数据、人工智能与分析领域发生了巨大的变化：从Hadoop的迭起兴衰，到云计算这一核心驱动力的普及执法。

就在几个月前，Gartner正式发布预测，称云计算将是一种“必然”。到2022年，公有云服务将在90%的数据与分析创新项目中发挥重要作用。

麦肯锡方面则警告称，要发展成为数据驱动组织，企业必须有能力使用云数据仓库、开放数据湖与实时分析平台对原有IT资产进行现代化改造。

波士顿咨询集团则建议，大家应重新调整数据与数字平台（DDP）的构建方法，并将其与云服务提供的全新租户架构融合起来：

数据与核心事务系统彼此分离通过API在系统之间创建模块化接口将数据即服务交付给全渠道智能业务层

最后，风险投资公司Andreessen Horowitz呼吁采用“统一数据基础设施”，借此适应行业中的最新架构变化。

说了这么多，很多朋友是不是感觉有点头晕？面对这么多建议乃至最佳实践，CIO到底该怎么做？我的建议很简单：首先明确哪些因素对员工乃至企业的业务产出影响最大。接下来，我们将从近期三大数据架构变化的角度出发，有针对性地找到答案：

1.云数据仓库

曾几何时，IT部门发起过一轮为期多年的转型旅程，努力将企业内的所有数据都集中在数据仓库当中。支撑这一愿景的基本思路在于，IT部门应该维持一套事实（或者说「数据」）版本，并将其交付给企业内的各个业务部门。数据将在这里集中接受清洗、维护与保护。在此过程中，行业意识到这样的愿景存在很多问题：数据的移动比预期中要更困难、也更昂贵，而且将IT服务扩展至业务需求的挑战性也远高于我们的想象。

在本地存储、保护及维护数据的高昂成本，导致IT部门无法真正灵活地将任意数量的数据纳入数据仓库，由此带来的效果与最初目标可以说南辕北辙。而云数据仓库之所以能够蓬勃发展，依靠的就是其使得企业能够以更快的速度与更低的成本通过自助服务模式快速配置海量以往根本无法获取的资源。

此外，由于送入数据仓库的数据源能够比以往更加分散，因此企业需要一种同时具备批处理与实时处理模式的敏捷系统，负责在本地系统、SaaS应用程序以及第三方来源之间随时提取数据。用业务术语来说，云数据仓库对于组织之所以具有重大意义，是因为它允许您以一种经济高效、安全且敏捷的方式，帮助员工以必要的速度访问必要的信息，最终据此做出正确决策。

2.从ETL到ELT

这类概念相信大家已经听过很多次了，这里最重要的是确定哪些术语对您的团队及其需求真正具有意义。以往，大多数企业从“受信”源系统中提取到的数据，而后对其进行转换（即「准备」）并加载至目标数据存储当中（即ETL流程）。

请注意，这里的“受信”是加了引号的。选择此流程的一大原因在于数据存储成本：ETL能够帮助团队减少实际加载至数据仓库内的数据量。但这同时也引发了负面影响：负责“T”部分的团队必须决定要传递多少数据、采取怎样的数据传递形式。

设想一下，这样的数据在落入最终用户手中时必然引发大麻烦：不同团队可能会根据自己的情况需要不同的数据类型、样式与规模，但这一切恐怕都与“T”团队的预设匹配不上。问题的常规解决方法就是回归“E”团队，这通常是一支远离数据使用者的技术团队。虽然效果不错，但这又会给企业即时达成业务目标的能力造成巨大损失。

ELT则认为团队应首先提取出尽可能多的数据，将其加载以供分析人员与科学家使用，之后在实际分析前的最后一个环节内执行转换。这种方法的实现基础同样源自云数据仓库，云服务的经济性让这套方案真正拥有了成本可行性。但在考虑使用这套方案之前，请确保您的团队已经拥有或者有能力掌握新流程所需要的各项技能。

总而言之，ELT的核心优势在于，只要您认为数据储备是越多越好，那么我们就能保证提取过程的第一步不会对业务用户对庞大数据总量的访问能力。

3.可组合与智能应用程序

随着低代码/无代码趋势的兴起，以及对于富数据应用程序的需求，您的员工需要以更敏捷、更灵活的方式应对日常工作。

换言之，我们应该将可组合应用程序作为业务生态系统中的一大主体，同时保证相关数据的访问安全。在我看来，可组合应用程序与智能应用程序是CIO们绝对不可忽视的两大重要趋势：Okta在其2021年《Business at Work》报告中提到，目前每家组织平均拥有88款应用程序，包括技术或媒体等特定行业组织的应用程序数量甚至可能翻倍（分别为155款与133款）。

按行业划分的客户平均应用程序数量

“业界最佳”与“超越自我”

当下，已经有大量发展蓝图可供CIO达成自己的发展愿景。着眼于2021年，CIO们首先应当保证技术团队提供满足每一位员工所期待的标准，借此实现业务成功。

通过实际合作，我发现很多技术负责人的目标并不是“比去年的自己更好”，而是在推进现代化改造的过程中拿出“业界最佳”级别的成果。

面对市面上不计其数的技术选项，最重要的是确定少数几种最具意义的“技术架构转变”方案，并让您的团队能力与其匹配起来。

这就是数据决策避坑的终极秘诀：不仅要从技术的角度出发，更要从员工的角度出发。

在2021年世界移动大会·上海开幕式上，华为副董事长胡厚崑发表了《创新，点亮未来》的主题演讲。面对疫情给国家、地区、企业和个人带来的重大的影响，技术创新帮助全社会更好地应对了疫情冲击。胡厚崑认为，“创新活动不仅要解决当下遇到的问题和挑战，更重要的是面向未来，思考在后疫情时代，如何通过创新让我们的生活更丰富，商业更智能，社会更包容。”他同时指出，“对数字技术资源和能力掌握程度的不同加剧了社会的分化，这在疫情下尤为明显。技术创新要努力消除新的数字鸿沟，促进社会包容性发展。”

以下是发言全文

疫情成为新常态，从被动应对到主动适应

2020年突如其来的疫情对整个社会带来前所未有的冲击。世界卫生组织的统计显示，去年有超过100个国家采取了封国封城的措施，这种人类历史上前所未有的社交隔离，对经济活动运行及个人生活带来了巨大的影响。据麦肯锡的研究报告，2021年欧洲差不多有一半的中小企业可能面临倒闭的风险。对个人的影响，我想大家都有体验，在刚刚过去的牛年春节，中国返乡旅客数量比去年下降了50%。

疫情之下，整个社会展示了很强的韧性，采取了各种措施抗击疫情，积极适应变化。在这个过程中，我们的社会运行方式发生了几个重大变化。

第一就是智能化进程在加速。现在我们在越来越多的公共场所看到智能测试体温的仪器，有了这样的仪器，测体温的速度可以达到每秒10人。靠这样的智能化仪器，我们就可以在机场、车站这样人流集中的地方构筑起第一道公共卫生防线。

第二个特点是生产自动化。在新冠疫情的影响之下，越来越多的企业希望提高运营的非接触化程度。更多的自动化技术得以使用，包括工厂的自动化生产、园区的无人车物流服务、消毒杀菌的机器人。

第三个变化就是在线化成为了常态。我们把工作、会议搬到了线上，学生的教育也搬到了线上。据波士顿咨询的统计显示，2020年，全球有超过1亿中小学生接受了线上教育，这在过去是难以想象的。

创新，打造更健壮的数字基础设施

上述变化，一方面是在疫情下，人们不得不做出的应对；另一方面，也正是由于近些年，5G、云、IoT等数字技术的发展，使我们具备了条件，得以在疫情面前改变了社会的运行方式。同时，这些变化对数字技术设施也提出了新的要求。

首先，家庭宽带网络的需求大幅增加。根据我们的统计，2020年全球无线家庭宽带需求量增加了20%，达到了3500万台，这让更多的家庭享受到了更好的宽带网络。

其次，疫情也导致全球网络流量平均增加了50%，在武汉，流量增长甚至达到70%。流量模型也发生了变化：不再有闲时和忙时的区别、流量的热点也从室外走向室内，从城市转向农村。

此外，我们观察到， 2020年有更多的企业使用云服务。在中国的某些行业，比如在线教育、医疗、零售等行业有多达85%的企业开始使用云服务。

这些新的变化需要更健壮的数字基础设施来进行满足，而要做到这一点，技术创新是必不可少的。在过去的一年里，我们用创新的技术和服务，与我们的客户一起保障了全球170多个国家的300多张网络稳健运行。举两个例子，在宁夏，我们采用了创新的一体化路由器，实现了一个设备接入多个云服务，满足了疫情期间企业以更低的成本，更快的速度上云的需求。在服务创新上，在印尼，基于全新的数字化交付技术，在疫情之下，我们完成了5万多个基站的快速部署。

创新，不仅着眼当下，还要点亮未来

从过去一年多经验来看，技术创新帮助全社会更好地应对了疫情冲击。面向未来，疫情可能长期持续，但后疫情时代已经到来，整个社会都在思考如何恢复经济及重启社会。在这个过程中，创新依然是个关键的抓手。

站在新的起点，我们认为，创新不仅要着眼于当下，更要积极思考，如何面向未来，通过技术创新，让我们的生活更丰富，让商业更智能，让社会更包容。

创新，让生活更丰富

现在，我请大家体验一个全新的应用。我们把它叫华为河图。这个应用是华为团队结合了5G的网络，5G的终端和AR技术开发的。我们希望通过这个应用来让虚拟世界和现实世界更好的融合在一起。

我请我的同事为大家演示一下。在他的手机画面中，我们穿越回了白垩纪，看到了远古的恐龙，我们还来到了非洲的大草原，与长颈鹿和大象互动。

这样的应用背后有几个关键的技术，第一个就是高精度的厘米级定位，比GPS定位精度高50倍；第二是强大的算力。形成高精度的3D地图，需要对上亿级的地图特征点进行采集和计算，必须要有强大的算力支持才能实现；还有就是对网络带宽的需求达到下行100Mbps，只有5G网络才能提供这样的大的带宽，使用5G手机才能获得更好的应用体验。

我们认为，虚拟世界和现实世界更好的融合，是下一步创新的重要目标。大家也可以想象一下，当我们把这样的技术应用到更多的场景，比如教育、娱乐、旅游、甚至交通导航，对于消费者来说，他们将获得前所未有的体验；对各类企业来说，这种应用将为我们建立新的互联网入口，蕴藏着无穷的商机。

接下来我们来看一下创新能给我们制造业能够带来什么样的变化。

在这条130米长的华为手机生产线上，现场只有很少的人在操作，自动导航车（AGV）在规定的线路上进行来往供货，运货。这个车间已经部署了5G园区专网，车间里大约500多台设备都已经接入5G网络。通过5G网络，这些设备之间实现了实时数据交互。有了这样的智能化产线，操作工人数量相比过去减少了80%以上。整体的生产效率提升了3倍以上。

下面我们再来看下5G和人工智能是如何帮助提升产品质量的。像巴掌大小的一块电路板，上面有多达2500个器件，以前靠工人肉眼去检测，至少要2到3分钟。现在对它进行高清拍照，通过5G上行大带宽快速传到云里，用人工智能进行检测，仅仅6秒就可完成检测，产品良率也从98%提升到99.55%。

在华为，我们通过自己的实践，充分利用创新的5G技术，比如当前实现的800Mbps上行大带宽能力，未来将达到6Gbps、还有华为云上的AI训练平台，这些创新能力让整个产线更加智慧，更加柔性，更有效率，工人的劳动环境也获得了很大的改善。

华为不仅仅在我们自己的工厂里应用这些创新的技术，进行数字化改造，我们也和生态伙伴一起，把这些技术创新的成果带给千行百业。

我们认为，在这些新技术的推动下，全社会都面临一次数字化转型的新机遇，这次疫情的爆发也加速了这个进程。据预测，到2025年，全球97%的大企业会部署人工智能，中国GDP的55% 将由数字经济来驱动，运营商60%的收入将来自行业。

华为为千行百业的数字化转型，也做了积极的准备，创新和合作是两个抓手。我们的创新包含技术、产品和应用三个层面。以5GtoB为例，在技术层面，华为和运营商以及合作伙伴规模验证了5G超级上行创新方案。在产 品层面，我们都知道边缘计算是5G toB行业应用的关键点之一。华为推出了计算和通信相融合的一体化5G边缘计算产品，把边缘计算的部署效率提升了10倍。5G在行业的推广，应用尤为重要。面向行业场景，华为通过无线应用场景实验室（X Labs），汇聚各个行业的伙伴，积极探讨孵化面向制造、医疗、金融、交通等行业的5G应用。

华为创新的另一个抓手就是合作。仍以5GtoB为例，我们一方面积极与各方伙伴合作，让华为的5G产品能够更好地满足不同行业场景的需求，如5G防爆基站可满足煤炭行业井下作业的需要。另一方面，我们与运营商积极合作，通过联合创新及战略合作形式，将5GtoB解决方案推广到各个行业，共同推进5GtoB 从1到N的规模复制，加速行业的数字化转型。

华为也在和多个行业进行合作，加速5G标准与行业标准的融合，通过标准化推动5GtoB形成规模。就在最近，华为、客户和伙伴在山西联合成立了智能矿山实验室。我们希望通过这样的合作模式，加速5G在行业中的规模应用。

对于数字技术在后疫情时代的经济恢复中发挥作用，我充满信心。今天，我想利用这个机会，提醒大家关注一个不可回避的问题——数字技术发挥巨大作用的同时，如不采取必要的行动，也有可能引起社会的分化。

我想借用摩根大通K型曲线来解释我的担忧。在K型曲线的上方，掌握了数字技术资源和能力的国家、企业和个人，正在享受数字技术的红利。比如，掌握先进数字技术的公司，即使在疫情下，其经营业绩和市值也屡创新高。但在K型曲线的下方，大量没有掌握数字技术的公司却濒临倒闭。去年全球有1亿中小学生在线学习，但是对于没有联接的家庭，孩子停学就意味着停课。

这种社会分化加剧很有可能出现，在这背后是必须要引起警惕的新数字鸿沟。GSMA本次大会主题“和合共生”提出的正当其时。我们的技术创新不仅应该关注向上的一撇，更应该关注向下的一捺。为此，华为也已经开展了一些积极的行动。

面向偏远地区的连接，我们推出了创新的基站解决方案RuralStar。在疫情期间，华为与加纳合作农网基础设施项目，将为加纳部署2000多个RuralStar基站。加纳目前有2960万人，移动网络的人口覆盖率只有83%，那么还有17% 的偏远地区的人口覆盖问题还没有解决。

在这个项目中，我们使用RuralStar方案提供基础的2G、3G联接服务，和少量的4G宽带接入。具体的创新点包括：第一很容易安装部署，甚至可以挂在木桩上；第二使用了太阳能供电，使得在没有市电的偏远地区也可以方便的获取电力；另外还采用了低功耗设计，降低整个基站的运营成本。这样的创新，使得整个基站的投资回收期（ROI）从8-10年降低到2-3年，让运营商更有动力在偏远地区大规模部署。有了这样的方案，加纳偏远地区的人民就可以更早的享受到移动服务。

加纳只是个缩影，全球来看，还有超过40%的人从来没有接入过互联网。这是我们在推进数字化过程中，不能忘记的一部分人。华为的目标就是让每一个人都能更便捷地使用到数字技术，不让任何一个人在数字世界中掉队。

我们还可以采取行动，让小微企业受益于数字技术。Hexa Food是一家马来西亚公司，只有75名员工，生产高品质的调料。辣椒是这个小公司制作调料的重要原料。过去对辣椒的分拣都是靠手工来进行，费时费力，而且品质参差不齐。

两年前，华为帮助该企业引入了基于人工智能的辣椒分拣方案。作为一个小微企业，他们不需要买昂贵的硬件服务器，也不需要高水平的IT人员，只需要配置简单的摄像头和联接设备。基于华为云服务，该企业实现了辣椒智能分拣，大幅提升了调料生产效率和品质。去年在疫情期间，他们很难招到新的人手，正是有了人工智能的帮助，他们在人手完全没有增加的情况下，产量增加了一倍。我相信，面向未来，全球各地无数的小微企业都需要得到这样的技术帮助。

数字技术还可以让很多稀缺资源得到更有效的使用。医疗资源的不均衡问题在全球都是非常突出的，疫情期间这个问题暴露的尤为突出。以中国为例，有经验的B超医生大约有20万，他们主要在大城市和大医院。但中国有14亿人口，病患分布到处都有。在边远地区，即使有B超等医疗设备，也缺乏有经验的医生。

5G网络部署之后，5G支持的远程B超，可以让城市的有经验医生通过5G网络实时传送的高清B超影像，来指导当地的医生操作B超设备，给当地的患者提供及时的检查和诊断服务。这是B超医疗服务模式的巨大变化。在过去传统的模式下，医生、病人和设备需要在一个地点才能完成的医治工作，由于有了5G网络，现在可以分隔在相距千里的不同地点来进行。这样一种模式极大的缓解了医疗资源不平衡和紧缺的矛盾。

5G这样的数字技术像催化剂一样，使得远程听诊、远程CT也正在被越来越多医院所采用。5G使能的医疗服务让更多偏远地区的人能够平等的享受到高质量的医疗服务。

疫情“关上了门” 创新“打开了窗”

疫情导致的全球隔离还在持续，虽然面对疫情，我们不得不“关上了门“，但疫情也为我们打开了“创新与合作的窗“。我们正在进入后疫情时代，华为希望通过持续创新，与客户及伙伴开放合作，推动千行百业数字化转型，让生活更美好，商业更智能，社会更包容。

【完】

该季度Palo Alto Networks的每股收益为1.55美元，收入为10亿美元，较去年同期增长25％，远远超出了华尔街预测的每股收益1.43美元，销售额9.8568亿美元。

Palo Alto Networks称，第二季度的账单收入比去年同期增长了22％，达到12亿美元，投资者比较关注这一项，因为账单收入代表了该公司在特定时间段内预计可以从客户那里收回的金额。

Palo Alto Networks首席执行官Nikesh Arora表示，在该季度的“强劲执行力”的推动下，公司业务呈现出强劲的发展势头。

Arora说：“SolarStorm攻击事件凸显了网络安全的重要性，Palo Alto Networks可以很好地为客户提供最佳解决方案实施保护。”他特别提到了安全访问服务边缘（SASE）、云和人工智能，称“我们这三大平台战略正在带来回报。”

Palo Alto Networks主要售卖企业网络安全平台，该平台中包括网络安全、云安全、端点保护和其他各种云交付方式的安全服务。

特别是最近几个月Palo Alto Networks的产品备受欢迎，一部分原因是最近发生了多起引人关注的网络攻击事件，例如最近的SolarWinds黑客攻击等。这让企业紧张起来，试图加强安全防御，安全方面的支出也因此而增加，这一趋势让网络安全公司能够从中获益。

市场研究公司Wikibon首席分析师Dave Vellante分析称，Palo Alto Networks已经被证明是这个趋势最大的受益者之一，成为四大“四星级安全厂商”之一。

在刚刚结束的这个季度中，Palo Alto Networks对Prisma Access平台进行了重大更新，扩展了自己的安全产品家族。PrismaAccess平台是一种SASE产品，可以帮助企业确保远程工作者使用的网络和应用安全。此外Palo Alto Networks还收购了一家名为Bridgecrew的以色列初创公司，后者开发了一种基础设施即代码工具，可以帮助在应用开发期间强制执行安全标准。

展望第三季度，Palo Alto Networks提供的指引大致符合华尔街预期水平。Palo Alto Networks表示，该季度预计每股收益在1.27至1.29美元之间，收入在10.5亿至10.6亿美元之间，此前华尔街预期的每股收益为1.28美元，收入为10.5亿美元。

此外，昨天科技股下跌超过3％，Palo Alto Networks股价在盘后交易中下跌超过1％。

　　西部数据公司技术与战略总裁Siva Sivaram博士表示：“摩尔定律在当下的半导体行业发展中已达到物理壁垒，但其仍适用于闪存领域。为了持续推动技术进步，满足全球不断增长的数据存储需求，在3D 闪存领域实现扩展创新至关重要。在新一代技术中，我们与铠侠在纵向和横向扩展方面都引入了创新，让层数更少、体积更小的晶圆实现更大的容量，以满足用户对性能、可靠性和成本的需求。”

　　铠侠首席技术官Masaki Momodomi表示：“20年的深入合作中，我们双方都展示出了在制造和研发领域里领先的能力。我们共同提供了全球30%1以上的闪存存储，并始终坚持以低成本为客户提供具备卓越容量、性能和可靠性的解决方案。我们也将持续在一系列以数据为中心的应用中推进这一目标，包括个人电子设备和数据中心应用，以及由5G网络、人工智能和自动化系统推动的新兴应用等。”

　　以创新技术打造全新架构——超越垂直扩展

　　第六代3D闪存技术采用超越传统八层交错式存储孔阵列的领先架构，其横向单元阵列密度比第五代技术提高了约10%2。与112层堆叠技术相比，这种横向扩展技术上的提升，结合162层堆叠式垂直存储器，能够使晶圆尺寸减小约40%3，从而优化了成本。

　　西部数据与铠侠团队还采用了阵列CMOS电路布局和四路同时操作，与上一代产品相比，程序性能可提高近2.4倍4，读取延迟减少约10%5，I/O性能也提高了约66%6，使得下一代接口能够满足不断增长的对更高传输速率的需求。

　　总体而言，与上一代产品相比，新的3D闪存技术降低了单位成本，并使每个晶圆的制造位增加了高达70%7。西部数据与铠侠将持续推动创新，以确保实现持续扩展，从而满足用户及其多样化应用的需求。

　　西部数据与铠侠在ISSCC 2021展会期间的联合演示中，详细介绍了相关的技术创新。

　　1 来源：铠侠数据调研，2021年2月18日

　　2,3,4,5,6,7 按照公司的内部测试；实际性能及测试结果会因主机设备、使用环境、硬盘容量及其它因素的不同而有所改变。

Gartner研究副总裁Fabrizio Biscotti说：“低代码应用开发不是新鲜事物，数字化带来的颠覆、超级自动化、可组合业务的兴起，都导致了各种工具的涌入和需求的激增。”

低代码作为一种普遍的社会和技术发展趋势，预计将继续显着增长。例如，预计到2022年低代码应用平台（LCAP）仍将是低代码开发技术市场最大的一个组成部分，比2020年增长近30％，到2021年将达到58亿美元（见表1）。

表1 低代码开发技术收入（单位：百万美元）

*其他LCD技术包括快速移动应用开发（RMAD）工具和快速应用开发（RAD）工具。低代码是RAD向云和SaaS模型的一种演进。请注意，Gartner将无代码应用平台定义为仅需要为公式或简单表达式输入文本的LCAP。因此，LCAP市场包括了无代码平台。此外，“无代码”对于诸如“公民开发”之类的任务而言并不是一个充分的标准，因为很多复杂的工具配置任务不是代码，但仍需要专业技能。由于四舍五入的原因，每一列相加可能并不等于总和数据。

来源：Gartner（2021年2月）

数字业务加速推动应用交付

数字业务的加速给IT领导者带来了需要大幅提高应用交付速度和价值实现时间的压力。因此，市场对于那些支持数字化转型的定制软件解决方案的需求不断增长，引发了IT之外的草根开发人员的涌现，这反过来给低代码技术的兴起带来的影响。

Gartner研究表明，除了IT部门之外平均有41％的员工（或业务技术人员）定制或构建数据或技术解决方案。据Gartner预测，到2025年底所有新的低代码客户中有一半将来自IT之外的业务采购者。

Biscotti表示：“疫情给经济带来的影响已经证实了低标准的价值主张。支持远程办公（例如数字表格和工作流程自动化）的低代码功能，将提供更有弹性的定价，因为企业需要低代码技术保持运转。”

SaaS和超级自动化将推动低代码的普及

目前，所有主流软件即服务（SaaS）厂商都提供了结合低代码开发技术的功能。随着SaaS的普及以及这些厂商平台的日益普及，低代码市场将出现LCAP和流程自动化工具相应增长的情况。

此外，业务技术人员希望提出并执行他们自己的想法，以推动在其业务应用和工作流程融入更多的自动化。到2022年，业务驱动的超级自动化需求将成为低代码普及的三大驱动因素之一。

Biscotti说：“2021年底之前，全球范围内的大多数大型组织将采用多种形式、多个低代码工具。从长远来看，随着企业逐渐接受可组合式企业的理念，他们也将接受支持应用创新和整合的低代码技术。”

该季度Arista在不计入股票补偿等特定成本的每股利润为2.49美元，收入为6.485亿美元，此前华尔街分析师预期的每股利润为2.39美元，收入为6.3亿美元。

从全年来看，Arista公布的每股收益为7.99美元，收入为23.2亿美元，低于去年同期的24.1亿美元。

Arista首席执行官Jayshree Ullal在声明中表示，她很高兴看到公司在该季度恢复了增长。Ullal说：“凭借对客户成功、原始财务状况、变革性创新的高度专注，使得Arista处于有利位置，在后疫情时代继续保持发展势头。”

Arista主要面向高速数据中心运营商（如Facebook和微软）售卖高速网络交换机，不过最近一段时间，Arista也变成企业园区交换市场的一个重要参与者，目前主要竞争对手思科已在该市场中占据了主导地位。除此之外，Arista还售卖用于云网络的管理软件。

在过去的几年中，Arista开始业务过渡，逐渐从专注产品转向专注服务。尽管在过渡期内，但Arista仍设法在该季度实现了产品和服务收入的增长。

Constellation Research分析师Holger Mueller认为：“总体而言，这是一个好兆头。投资者们很高兴看到Arista能将服务与产品的收入比从2019年的19％提高到2020年的26.5％。而且由于服务利润率更高，Arista的价值比去年同期更高了。”

的确投资者们对此反应积极，Arista的股价在盘后交易中上涨了6％多，最初上涨了20％多。

对于2021年第一季度，Arista预期收入在6.3亿美元至6.5亿美元之间，远超华尔街预期的6.09亿美元。

IBM的研究人员设计了他们所谓的世界上第一块人工智能加速器芯片，该芯片基于高性能7纳米技术，同时实现了高水平的能源效率。

参加此项研究的IBM研究人员Ankur Agrawal和Kailash Gopalakrishnan在互联网固态电路虚拟大会（International Solid-State Circuits Virtual Conference）推出了这款四核芯片，并且在最近的一篇博客文章中，披露了更多关于该技术的细节。尽管仍处于研究阶段，这款加速器芯片有望能够支持各种人工智能模型，并实现“领先的”电源效率。Agrawal和Gopalakrishnan表示：“这种节能的人工智能硬件加速器可以显著提高计算能力，包括在混合云环境中也是如此，而且不需要消耗大量的能量。”

人工智能加速器是一类硬件，顾名思义，这种硬件就是为了加速人工智能模型而设计的。通过提高算法的性能，这类芯片可以提升自然语言处理或者计算机视觉之类的数据密集型应用的结果。

但是，随着人工智能模型复杂程度的增加，支撑算法系统的硬件运行所需的电量也随之增加。这两位IBM的研究人员写道：“从历史上看，该领域已经接受了这样的关联：如果计算的需求量很大，那么需要的能耗也会很大。”

IBM的研究部门一直在为芯片创造新的设计，让它们能够处理复杂的算法而又不会增加碳足迹。挑战的关键在于设计出一种不需要消耗过高能量，但又不会牺牲计算能力的技术。

一种方法是在加速器芯片中采用降低精度的技术，这些技术已被证明可以帮助深度学习训练和推理，同时又只需要更少的硅面积和能耗，这意味着训练人工智能模型所需的时间和能耗可以显著降低。

IBM研究人员展示的新芯片针对低精度培训进行了高度优化。它是第一款采用被称为混合FP8格式的超低精度技术的硅芯片。FP8格式是IBM开发的一种八位训练技术，可以在图像分类、语音和对象检测等深度学习应用中保持模型精度。

此外，由于配备了集成的电源管理功能，该加速器芯片可以将自身性能最大化，例如，通过在高功耗的计算阶段降速来实现这一点。

该芯片还具有很高的利用率，实验表明训练利用率超过80％，推理利用率达到60％——据IBM的研究人员称，这一数字远远高于典型的GPU利用率（通常低于30％）。这一特性再次转化为更好的应用性能，这也是该芯片设计中提高能效的关键部分。

Agrawal和Gopalakrishnan表示，这些特性加在一起，让这款芯片不仅在能效方面“最先进”，而且在性能方面也是“最先进”的。研究人员们将该技术同其他芯片进行了比较，得出了结论：“我们芯片的性能和能效超过了其他专用的推理和训练芯片。”现在，研究人员希望这些设计可以扩大规模并进行商业部署，以支持复杂的人工智能应用。包括从语音到文本人工智能服务和金融交易欺诈检测等大规模云深度培训模型。

边缘应用也可能会找到IBM新技术的用途，自动驾驶车辆、安全摄像头和移动电话都可能会受益于功耗更低的高性能人工智能芯片。

研究人员们表示：“为了推动人工智能淘金热，我们一直在改善人工智能硬件技术的核心：支持深度学习的数字化人工智能核心，这是人工智能的关键推动因素。” 随着人工智能系统在所有行业中的广泛应用，这种承诺很难被视而不见。

在进入主题之前，我们先要明确两个问题：Service Mesh是什么？这波热潮又为何发生在当下？

首先，微服务是一种便捷的开发方法。但随着分布式微服务架构的持续扩张，部署与可扩展性往往给开发者带来新的难题。

Kubernetes等容器与容器编排工具能够将各项服务与相应运行时共同打包，执行打包容器并将其映射至设备以解决上述难题。但其中负责管理服务间通信的操作逻辑仍然不可能完美契合。

Service mesh正是为此而生——它以独立于应用程序代码之外的方式，为整体堆栈带来统一的网络功能。Service Mesh扩展了Kubernetes等集群管理器的功能范畴，提供丰富的可观察指标、服务发现、负载均衡、IT运营监控以及微服务/容器故障恢复等功能选项。

Service mesh现状

如今，关于Service Mesh存在着诸多炒作甚至误解。Linkerd缔造者William Morgan强调，“Service Mesh其实就是一大堆与服务本体紧密相邻的用户空间代理。”虽然实质非常简单，但“在排除掉种种噪声与误解之后，Service Mesh确实带来了切实、具体且重要的价值。”

如今，Envoy已经成为大部分Service Mesh的核心。Envoy是一种通用开源代理，以辅助方式实现流量拦截。当然，也有一些Service Mesh会使用其他代理选项。

在Service Mesh的实际应用方面，Istio与Linkerd已经占据主流。除此之外，Consul Connect、Kuma、AWS App Mesh以及OpenShift等也都拥有自己的受众。下面来看九大service mesh产品的功能特性。

Istio

Istio是一种基于Envoy的可扩展开源Service Mesh，允许团队连接、保护、控制并观察各项服务。作为IBM与谷歌的持续合作产物，Istio于2017年正式开源，连同Lyft一道被捐赠给云原生计算基金会。

在此之后，Istio不断完善并改进自身功能集。目前Istio的核心功能包括负载均衡、流量路由、策略创建、指标跟踪以及服务到服务身份验证等。

Istio分为两个组成部分：数据平面与控制平面。Istio的数据平面使用Envoy边车代理在各服务之间实现流量与调用路由，借此实现流量管理。Istio的控制平面则可供开发人员用于配置路由并查看各项指标。

Istio提供的各项指标均提供细粒度属性，其中包含与服务行为相关的特定数据值，参见以下属性示例：

与其他Service Mesh相比，Istio的平台成熟度更高，主要偏重行为洞见与操作控制，同时提供监控仪表板。但由于包含大量先进功能与密集的配置流程，Istio在易用性及开发者友好度方面往往不及其他更为简单的Service Mesh。

Linkerd

根据官方网站的说明，Linkerd是一套“面向Kubernetes的超轻量级、安全优先型Service Mesh。”它是开发者们的最爱，设置过程非常简单，据称只需要60秒左右即可安装至Kubernetes集群。不同于采用Envoy的Istio，Linkerd采用名为linkerd2-proxy的调整精简Rust代理，从名称就能看出其为Linkerd量身打造之意。

Linkerd属于社区驱动型项目，采用100% Apche许可开源代码，同时也是云原生计算基金会（CNCF）旗下的孵化项目。诞生于2016年的Linkerd一直不断发展，诸多原有问题已经在维护人员手中得到解决。

使用Linkerd Service Mesh，应用程序能够为其Kubernetes部署带来更强大的可靠性、可观察性与安全性。例如，更好的可观察性使工程师们能够高效解决不同服务之间的通信延迟问题。Linkerd无需对代码做出过多更改，也不需要耗费时间编写YAML配置文件。优秀的功能与积极的开发者社区响应态度，让Linkerd在受众当中积累起良好的口碑。

Consul Connect

HashiCorp开发的Consul Connect Service Mesh专注于路由与分段功能，可通过应用层级的边车代理提供服务到服务网络功能。Consult Connect特别强调应用程序安全性，其代理能够为应用程序提供双向传输层安全（TLS）连接以实现授权与加密。

Consul Connect的独特之处，在于提供两种代理选项。首先是Connect的内置层代理，主要用于测试场景；此外，Connect还支持Envoy。在可观察性方面，Connect提供良好的工具集成能力，可监控Prometheus等边车代理的相关数据。Consul Connect也能够灵活满足开发人员的实际需求，提供的注册服务选项包括：通过编排器注册、使用配置文件注册、通过API注册或通过命令行界面（CLI）注册。

Kuma

由Kong打造的Kuma同样是一套强大的Service Mesh解决方案。Kuma属于基于Envoy构建的平台中立型控制平面。Kuma提供多种网络功能，用以保护、观察、路由并增强服务之间的连接性。除虚拟机之外，Kuma还支持Kubernetes。

Kuma的一大特性，在于允许企业用户通过统一的控制平面操作并控制多个隔离网格。对于需要分段并进行集中控制的高安全性用例，这项功能无疑至关重要。

Kuma也相对易于使用，其中预装有捆绑策略，全面涵盖多种通行需求，例如路由、双向TLS、故障注入、流量控制、安全保护等等。Kuma原生与Kong相兼容，因此成为已经使用Kong API的组织的首选Service Mesh方案。

Maesh

Maesh是Containous打造的原生容器Service Mesh，以轻量化设计著称，而且比市面上的其他Service Mesh更易于使用。不同于以Envoy为基础的主流选择，Maesh采用了开源反向代理与负载均衡方案Traefik。

Maesh并没有采用边车容器格式，而是为每个节点提供代理端点。这种方式使Maesh的侵入性较其他Service Mesh更低——除非明确指定，否则其不会编辑任何Kubernetes对象或者修改流量内容。Maesh支持两种配置选项：用户服务对象以及Service Mesh Interface (SMI)对象。

事实上，对SMI（一种新型标准服务网格规范格式）的支持已经成为Maesh的独特特征。如果后续SMI在行业中的采用率有所提高，Maesh将进一步增强自身可扩展性优势，并有望借此缓解供应商锁定问题。

根据Apache软件基金会的介绍，ServiceComb-mesher 是一套“以Go语言编写的高性能Service Mesh实现方案。”Mesher基于Go Chassis（一种流行的Go语言微服务开发框架），因此继承了Go Chassis提供的服务发现、负载均衡、高容错、路由管理以及分布式跟踪等功能。

Mesher采用边车设计方法；每项服务都对应专门的Mesher Sidecar代理。开发者能够与Mesher进行交互，并通过Admin API查看运行时信息。Mesher支持HTTP与gRPC，能够移植到多种不同的基础设施类型，包括Docker、Kubernetes、虚拟机以及裸机环境。

Network Service Mesh (NSM)

Network Service Mesh (NSM)属于专为电信公司及互联网服务供应商（ISP）构建的Service Mesh，可提供向Kubernetes添加底层网络功能的层。NSM目前为云原生计算基金会的沙箱孵化项目。

根据NSM说明文档的介绍，“目前，需要运营高级L2/L3用例的多层网络运营商，往往很难找到适合其下一代架构的容器网络解决方案。”

为此，NSM在构建过程中会充分考虑到不同的假设性条件，包括强调“跨域”协议与异构网络配置。凭借这种能力，NSM成为边缘计算、5G网络以及物联网设备等特定用例中的首选方案。NSM使用简单的API套件实现容器与外部端点之间的通信。

NSM与本份榜单中的其他service mesh动作在不同的层上。VMware将NSM描述为“连接中心”；从GitHub软件包来看，NSM以Envoy为代理基础。

AWS App Mesh

Amazon Web Services推出的 App Mesh 能够为所有服务提供“应用级网络”支持。App Mesh能够管理服务间的所有网络流量，并使用开源Envoy代理控制流入与流出服务容器的流量。AWS App Mesh支持HTTP/2 gRPC服务。

对于已经在容器平台内使用AWS基础设施的用户来说，AWS App Mesh应该是个理想的Service Mesh选项。目前，包括AWS Fargate、Amazon Elastic Container Service、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)以及Kubernetes on EC2在内的各类AWS平台都提供AWS App Mesh，且无需额外付费。

AWS App Mesh还与AWS生态系统内的各类监控工具相兼容，包括Amazon工具（例如CloudWatch与AWS X-Ray）以及多种第三方服务商的工具。由于AWS计算服务支持AWS Outposts，因此AWS App Mesh可以与混合云及本地部署协同运行。

AWS App Mesh的缺点主要体现在开源或可扩展工具选项较少，可能导致用户遭遇严重的供应商锁定。

Red Hat的OpenShift Service Mesh

OpenShift是Red Hat打造的容器管理平台，可帮助“连接、管理并观察基于微服务架构的应用程序。”作为一套企业级混合云Kubernetes平台，OpenShift已经预装有多项功能，也已经在企业受众中得到广泛采用。

OpenShift Service Mesh以开源Istio为基础，因此能够提供多种Istio控件与数据平面功能。OpenShift同时引入两款开源工具，在跟踪能力与可见性方面对Istio予以增强。OpenShift使用Jaeger进行分布式跟踪，借此更好地跟踪不同服务之间的请求处理方式。OpenShift还使用Kiali在微服务配置、流量监控以及分析跟踪中加入更强的可观察能力。

选择service mesh时的注意事项

本份榜单列出了多种Service Mesh选项，而且各个项目的发展态势也在不断变化。当然，每种Service Mesh的实现方式互不相同，也在具体功能上有所体现。在实际选择中，大家需要考虑到Service Mesh的侵入度、默认安全水平、平台成熟度以及其他问题。

DevOps团队也应参考以下因素，判断哪种service mesh最适合当前需求：

• 能否脱离Envoy？Envoy拥有充满活力的社区生态系统，属于开源项目而且作为多种Service Mesh的实现基础。其丰富的功能几乎找不到真正全面的替代方案。

• 用例提出哪些现实需求？Service mesh面向微服务架构。如果需要构建单体式应用，大家显然无需使用Service Mesh。另外，如果您的某些应用程序并不使用Kubernetes，最好选择具有良好平台中立性的方案。

• 您的现有容器管理工具中存在哪些依赖关系？已经在容器编排体系中引入某些供应商生态要素（例如AWS EKS、Red Hat OpenShift以及Consul）的用户不妨直接选择原生工具，借此将功能扩展至开源软件包之外。

• 您身处哪个行业？大多数Service Mesh并非针对特定行业进行设计与构建。但是，Kuma拥有强大的网格分区能力，因此特别适合需要遵循严格监管的金融平台。而底层网络电信企业与互联网服务供应商则更适合选择Network Service Mesh。

• 您需要怎样的可观察性？可观察性是Service Mesh中的一项核心指标。需要这类深层定制化功能的用户，可以优先考虑Istio与Consul。

• 您是否关心开放标准？使用开放标准，可以保证您的技术随时跟进时代发展，并通过其他工具完成持续扩展。如果您有这类诉求，不妨选择支持SMI的工具（例如Maesh）或者由基金会支持的项目（例如Linkerd）。

• 您是否关心开发者体验？在选择新工具时，很多企业都会关注运维工程师的实际体验。Linkerd在开发者群体中享有良好声誉，可能符合您的需求。

• 您的团队是否为Service Mesh做好了准备？评估组织内是否具有资源及技能，用以实施Service Mesh技术。这个问题的答案将直接决定您选择基于Envoy的Istio，或者使用OpenShift等经由供应商层进行抽象化的解决方案。

当然，以上事项并不完全，只是为大家提供一点讨论思路。希望您在审视以上列出的各项要点之后能够得到一点启发，探索出微服务网络开发的更多实现途径。

但基于微服务架构的应用程序在开发、部署与管理方面总会带来诸多挑战。虽然Kubernetes等容器管理平台已经能够分担掉相当一部分繁重工作，但开发人员与运营人员还是希望通过更多技术管理生产环境中的微服务体系。

面对微服务部署与管理层面的现实挑战，以应用程序为中心的全新网络层Service Mesh开始生根发芽。

Service Mesh是什么?

Service Mesh是一种针对现代工作负载进行高度优化的高效、轻量化网络层。它在设计上强调语言、框架与工具包中立性，确保开发人员能够专注于处理自己最擅长的编码工作。

Service Mesh充当的是抽象层，负责为服务到服务之间的通信与网络流量提供管理支持。Service Mesh对微服务而言完全透明，无需修改代码即可将其附加至各项服务当中。

Service Mesh能够与任何协议乃至部署目标协同使用。开发人员可以将它与REST、HTTP、HTTP/2乃至其他协议轻松集成。整个网格还能够在跨虚拟机（IaaS）、平台（PaaS）乃至容器（CaaS）运行的开发、分段与生产环境中保持统一且稳定的运行状态。Service Mesh通过行业标准的双向身份验证协议（mTLS）自动保护两项微服务之间的通信内容。更重要的是，其不会对微服务本体的代码与配置产生任何影响。

借助Service Mesh，运营人员可以实施动态网络策略，借此控制部署环境中的往来流量。这些策略还可启用多种高级配置，包括蓝/绿部署以及金丝雀发布等选项。Service Mesh会拦截微服务上的每一项入站与出站调用，因此拥有无与伦比的网络流量可见性，可以借此建立起深刻的运行洞见。凭借这种特性，Service Mesh生成的遥测数据成为可观察性与监控层的宝贵输入素材。

简单来说，Service Mesh是一种标准软件，能够以透明且非侵入方式接入每项服务，进而提供三项关键功能：1) 实现服务之间的安全通信；2) 使用网络策略动态控制流量；3) 可观察性。

继Kubernetes之后，Service Mesh技术已经成为云原生堆栈中最关键的组成部分。各大平台供应商与云服务商纷纷将关注重心转移至Service Mesh身上，借此为开发人员及运营人员提供与众不同的使用体验。

有趣的是，大多数Service Mesh平台都以Envoy为基础。作为Matt Klein最初在Lyft建立的开源项目，Envoy会以代理的形式附加至每项微服务，进而拦截入站与出站流量。与之配套的集中式组件负责扮演命令与控制中心角色，持续管理环境中运行的多个Envoy代理实例。虽然拥有Envoy这一共通元素，但不同网格实现方案在集中管理平面上仍然存在不小的差异。

凭借强大的功能与难以替代的地位，Service Mesh很快成为平台大战中的又一主要战场。Amazon、谷歌、微软、IBM、Red Hat、VMware乃至众多独立软件开发商都在努力赢取开发人员与运营人员的青睐。

下面，我们一同了解Service Mesh生态系统的总体现状。

AWS AppMesh - Amazon的原研Service Mesh

首次亮相于AWS re: Invent 2018大会的AWS App Mesh，旨在将Service Mesh的优势全面引入Amazon计算与容器服务当中。可以使用EC2、ECS、Fargate、Elastic Kubernetes Service甚至是Outposts轻松配置App Mesh。

与大多数其他Service Mesh平台一样，AWS App Mesh同样以Envoy这一与微服务紧密相关的开源代理数据平面为基础。App Mesh控制平面在设计之初就充分考虑到AWS计算服务的实际需求。此外，Amazon还开发出定制化Envoy代理以支持这套控制平面。

沿袭Amazon的一贯风格，AWS工程师们接纳并拓展了开源Envoy代理，打造出一项只能与自家计算服务配套使用的商业托管服务。Amazon的目标非常明确——确保客户能够将跨虚拟机、容器乃至无服务器环境部署的各项服务集成起来。其还将可观察性功能扩展到更多第三方服务，包括Datadog、SignalFX以及SolarWinds。

谷歌倾力支持Istio

谷歌是目前最受欢迎的开源Service Mesh项目Istio的主要贡献者之一。除谷歌之外，IBM与Red Hat也积极参与到项目贡献中来。Istio基于Envoy代理，借此获得能够与Kubernetes紧密集成的强大控制平面。

从立项之初，开源与云原生社区就希望Istio能够成为云原生计算基金会（CNCF）的一部分。但最终，谷歌决定将Istio商标捐赠给由谷歌、SADA、独立开源维护者以及计算机科学学者们共同建立的新机构Open Usage Commons（OUC）。虽然此举弱化了谷歌对Istio商标的掌握能力，但搜索巨头仍对项目的发展路线图保持着重大影响力。OUC由谷歌资助机构中的前任及现任谷歌员工、合作伙伴以及学术研究人员共同组成。

OUC的成立诉求并不是将Istio转变成闭源项目。相反，Istio仍然采用Apache 2.0许可证，任何人皆可复制、使用、发布项目并为其做出贡献。在将Istio商标与徽标移交给OUC之后，任何企业不得继续使用Istio名称或其徽标，避免给用户造成不必要的误解。当然，谷歌的这一举动也引发了多方关注，特别是同样身为Istio主要贡献者的IBM。部分行业分析师甚至认为，谷歌的这招欲擒故纵其实是为了更好地保持对Istio项目的控制与影响能力。

继Kubernetes之后，Istio同样成为谷歌技术堆栈中的核心组成部分。以Kubernetes为基础构建而成的无服务器平台Knative，其源头就可以追溯至Istio。谷歌扩展了Knative以增强Kubernetes的开发者使用体验。商业专有谷歌云服务Cloud Run就以Knative为基础，此外谷歌的应用程序现代化平台Anthos也高度依赖于Istio。谷歌扩展了Istio，借此通过Anthos Service Mesh实现多云与混合功能。展望未来，Istio与Anthos Service Mesh都将在5G网络支持下的谷歌边缘云及多云场景中发挥关键作用。

而且面对竞争风险，谷歌也明显不希望竞争对手的加入削弱Istio的独特性与差异性。

微软通过SMI与OSM定义新标准

为了正面对抗AWS App Mesh与Anthos Service Mesh，微软照理说肯定要在自家云平台Azure上公布相应的Service Mesh实现方案。但有趣的是，微软决定另辟蹊径，着力在不同Service Mesh之间建立起互操作标准。

面对谷歌对Istio的倾力投入，以及AWS以专有托管服务的形式发布App Mesh，微软看到了为Service Mesh技术制定行业标准的重大机遇。与其建立与Azure计算服务相集成的自有技术，微软决定与行业合作伙伴共同发布名为Service Mesh Interface的开放规范。

Service Mesh Interface (SMI)负责定义面向各类供应商的通用标准。SMI通过一组经过明确定义的标准化API，将Service Mesh实现与应用程序区分开来。任何Service Mesh实现都可以遵循SMI标准，确保开发人员能够在不涉及实现细节的前提下使用SMI API。

大体来讲，SMI带来了与其他云原生标准——包括容器运行时接口（CRI）、容器存储接口（CSI）、容器网络接口（CNI）等——相同的抽象层级。这些接口负责提供广泛接受且拥有明确标定的API，允许用户在不更改代码的情况下切入/切出各类实现方法。使用SMI，开发人员不再需要直面Istio或者Linkerd API，而可以通过标准API将自己的操作转换为相应的底层Service Mesh实现。

云原生生态系统对SMI表达出了应有的热情。包括HashiCorp、Buoyant、Solo.io以及Aspen Mesh在内的一系列著名供应商要么推出了SMI兼容功能，要么构建了相应的适配器。目前，SMI已经以沙箱孵化项目的形式加入CNCF。

就在谷歌宣布将Istio商标转让给OUC的几天之后，微软就发布了SMI的开源实现，名为Open Service Mesh (OSM)。OSM属于SMI的参考实现方案，属于一套基于Envoy代理的成熟Service Mesh。本就拥挤的Service Mesh生态系统如今又挤进一位基于Envoy的新成员。

在发布一个月后，LSM被提交给CNCF成为沙箱孵化项目。我们期待微软后续会如何规划OSM的发展、又会怎样将其与Azure云体系集成起来。

背后活力满满的生态系统

Service Mesh生态系统绝对不仅仅限于亚马逊、谷歌与微软等巨头。这是个充满活力的社区，吸引到众多知名的平台供应商与早期创业公司，各参与方在这里共同推动着技术的发展与应用。

IBM/Red Hat就是Istio的主要倡导者之一。IBM Cloud Kubernetes Service（IKS）就将Istio以托管附件的形式交付，允许用户直接将Istio与托管Kubernetes集成相集成。客户只需勾选相应复选框，就能在IKS集群当中部署经过调优且适合生产应用的Istio实例。除谷歌之后，IBM也是唯一提供托管Istio服务的云服务商。

Red Hat则通过OperatorHub提供的Service Mesh操作程序将Istio与OpenShift集成起来。Red Hat同样是SMI项目成员，努力改善其Service Mesh技术与OpenShift的互操作性。

VMware也将自家软件定义网络NSX扩展至Service Mesh领域。此项服务被命名为VMware Tanzu Service Mesh，能够与VMware的Kubernetes平台Tanzu Enterprise Grid紧密集成。Tanzu Service Mesh能够在多种应用平台、公有云以及运行时环境（包括Kubernetes集群）上运行。

此外，Aspen Mesh、Consul、Grey Matter、Kuma、Linkerd、Maesh、SuperGloo以及Tetrate等Service Mesh实现方案也为用户们带来丰富的差异化选项。

Service Mesh已经成为网络技术领域的新宠儿，彻底改变了应用程序网络服务的基本面貌。Service Mesh在设计上强调为容器中运行的各微服务提供可靠的相互通信、安全保障与流量分析能力。时至今日，微服务已经成为驱动DevOps团队实现应用敏捷开发的主流平台。

微服务与容器需要依靠物理网络实现互相通信，进而连接至其他应用程序。为此，IT与安全团队自然需要建立起相应架构，用以支持生产级微服务部署在规模化、性能与管理方面提出的独特需求。Service Mesh虽然能够提供强大的网络功能，但在规模化部署与管理方面却也带来了新的难题。

如今，Service Mesh技术仍在不断发展，市面上的供应商选项与标准协议也有很多。需要注意的是，Service Mesh一般更适合大型微服务应用程序部署场景，对于体量较小或者处于前生产阶段的应用程序反而过于复杂。IT部门需要认真评估微服务通信选项，包括各类Service Mesh变体，谨慎地选择更适合整体应用程序网络架构的解决方案。

微服务架构对数据中心网络需求的影响

相较于基于虚拟机管理程序的主流应用程序，基于微服务架构的应用程序往往在架构层面存在很大不同。例如，微服务架构中包含大量运行在不同服务器或计算核心内个别容器中的小程序。单一应用程序内各微服务之间的高频率事务，往往会对通信延迟与传输带宽提出严苛要求。

Service Mesh虽然能够提供强大的网络功能，但在规模化部署与管理方面却也带来了新的难题。

基于容器的微服务往往会在服务器之间灵活迁移物理位置，同时提供关于位置变化及状态变化的报告数据。这种高度动态的特性，导致IT专业人员很难及时找到目标微服务并解决由此带来的应用性能问题。

应用程序开发者当然不想、也不需要深入理解微服务连接中使用的复杂底层网络协议。相反，他们只希望直接描述应用程序必须满足的网络与安全要求。为此，企业需要四种能力以对接各种基于微服务（或容器化）的应用程序：第一，能够灵活对接小型、中型及大型应用程序；第二，易于联网，并将网络复杂性因素隔离在外；第三，能够在内部数据中心或公有云中连接并运行应用程序；第四，细粒度安全控制能力。

随着微服务部署逐渐成为市场主流，容器网络服务需要被全面集成至整个网络与安全管理系统当中。

使用Service Mesh实现微服务通信

Service Mesh是一种网络软件，能够在各项微服务之间提供可靠且安全的通信机制。其网络功能包括抽象、服务质量与安全保障（例如身份验证与加密）等等。各项网络请求将通过与服务本体一同运行的边车代理，在各微服务之间往来路由。这些代理共同形成一套网格网络，用以对接各项微服务。中央控制器则提供访问控制，并负责实现网络与性能管理。

Service Mesh负责在微服务应用程序与具体的网络路由及安全要求复杂性之间提供逻辑隔离。Service Mesh提供的抽象支持能够独立于物理网络之外，在各微服务上快速灵活地进行部署。

Service Mesh解决方案

目前，我们可以为容器上部署的分布式微服务架构选择多种Service Mesh技术方案。Istio是由谷歌牵头开发的领先开源Service Mesh选项，Red Hat也为Istio的开源版本提供支持。此外，各大云服务巨头，包括AWS、微软与谷歌等，也都在自家IaaS产品中提供Service Mesh选项，不少网络供应商同样开发出自己的Service Mesh解决方案。

Citrix——Citrix提供多种Service Mesh架构选项，帮助用户在需求与便捷性之间取得平衡，范围涵盖简单的双层入口以及功能丰富的Service Mesh。Citrix还支持与Istio相集成。如果企业希望享受Service Mesh带来的优势，但又不想接触过多复杂的要素，Citrix的Service Mesh Lite可能是个不错的选择。

F5——F5提供两种Service Mesh选项。Aspen Mesh采用基于Istio的架构，能够满足涵盖成千上万项微服务的大规模部署需求。如果企业的微服务规模在数百项量级，则可以选择更简单的方案选项Nginx，并借此将Nginx Ingress与API网关功能集成至Service Mesh当中。

VMware——VMware Tanzu Service Mesh (TSM)能够支持应用程序连续性、弹性与安全性，为专注于实施应用程序现代化、多云环境以及数据保护的企业提供理想的价值回报。TSM还能与VMware NSX Advanced Load Balancer相集成，共同提供多集群入口服务，确保开发团队能够直接将Service Mesh引入其应用程序。

Service Mesh带来的挑战

Service Mesh虽然功能强大，但其技术本身也相当复杂。必须承认，这项技术难以学习、更不易实现，缺乏网络知识背景的员工甚至很难理解其底层原理。在大多数企业中，Service Mesh都处于早期部署阶段。另外，由于Service Mesh技术仍在不断发展，因此多数IT部门都很难确定该推广哪些最佳实践。

Service Mesh的出现，也给本就十分复杂的数据中心网络架构添加了新的选项。具体来讲，这套架构中的以太网、交换机、路由器、防火墙、应用程序交付控制器等物理与逻辑元素都因Service Mesh的加入而更加错综复杂。IT团队必须弄清楚该如何将Service Mesh的操作及管理机制整合至原有应用程序、安全性与网络自动化平台当中。

小结

基于容器的微服务，让DevOps团队获得了快速开发新型分布式应用程序的能力。但要实现这些基于微服务的应用程序，我们也需要掌握新的网络、安全与分析能力。随着微服务架构逐步由试验性实施过渡至生产环境，为其建立大规模网络体系将构成新的挑战。

Service Mesh在为微服务应用提供网络与安全支持方面极具优势。它对网络基础设施进行抽象化处理，确保微服务应用程序能够始终维持良好的网络与安全策略，无需在每次变更时都与数据中心网络团队进行交互。

目前，大多数企业环境中的微服务、容器与Service Mesh技术都处于早期部署阶段。随着技术本身的不断成熟，IT团队必须评估多种Service Mesh选项——包括云服务、开源方案以及各供应商推出的专有产品。

另外，Service Mesh主要面向大型关键任务应用程序，对小型应用来说可能太过复杂。如果企业的应用程序特别适合Service Mesh部署，请务必保证IT部门为此制定明确计划，将Service Mesh技术妥善整体至原有管理与自动化平台之内。

确定重要事项、规划探索旅程

在踏上Service Mesh旅程之前，我们首先需要确定最重要的事项，并由此规划探索道路。

对多数企业而言，在微服务之间建立零信任通信已经成为一种当务之急，但不同企业的需求往往不尽相同，有的企业希望Service Mesh提供高级流量管理功能，有的企业或希望通过边车代理强化可观察性。但无论企业有哪些需求，都必须首先确定优先级，并在起步之前获得开发人员、SRE工程师与安全运营（SecOps）团队的理解与支持，集中精力完成工作。不要指望整个流程能够一蹴而就，否则Service Mesh的实现之路必然陷入困境。

一旦确定了正确的目标优先次序，我们即可为Service Mesh旅程建立一份路线图。作为前进的指引，这份路线图应该列出实施举措的具体次序，并确定各个步骤该如何与IT及业务目标保持一致。例如，我们可以对希望增强的可观察性方向做出排序，用以加快问题解决速度，并改善应用程序的正常运行时间，借此超越预定的流量管理目标。通过这种排名，可以专注于解决Service Mesh应当实现的目标、获取与之对应的回报。

明智选择Service Mesh解决方案

目前市面上存在多种Service Mesh控制平面，不同解决方案之间总有优劣差异。在选择Service Mesh时，请首先保证其能够支持企业的运行环境。如果企业内已经部署有Mesos等系统、内部专有/遗留架构或者特定公有云平台，请确保选择的Service Mesh能够与之兼容。

其次，确定部署哪一种Service Mesh控制平面。虽然各类Service Mesh控制平面都提供相似的基础功能，但不同方案在功能与成熟度方面总有区别。要确定Service Mesh的控制平面是否适合企业的用例，并研究如何设计整个技术堆栈。在这些方面，Istio整体表现更好。例如，Istio在服务双向TLS方面占据领先地位，而其他Service Mesh的微服务零信任实现能力仍然有待提高。

第三，评估企业的现有技能与资源能够从容管理多少复杂性因素。在添加功能时，随着Service Mesh规模与集群数量的增长，整个体系会变得越来越复杂。我们往往会低估发展过程中的复杂度水平，实际上我们很难预测未来会发生什么，因此必须设定极限并留有缓冲。

在选择Service Mesh时，请关注这几个“必要因素”——可观察性、安全性与流量管理、组织内已经具备的技能、选择最佳Service Mesh架构等等。另外请询问自己，企业是否真的需要为每个pod提供边车代理，或者是否需要满足Citrix® Service Mesh lite等替代或变种架构的需求。

为意外与复杂性制定规划

无论如何严密制定计划，企业在实现Service Mesh时总会遇到意外。但这并不是说计划无用——计划得越是完善，企业在应对意外时才会更从容。

代理并不是那么透明

有时候，代理的透明度可能相当差。一般来说，当微服务尝试调用某些并不存在、或者暂时负载压力较大的资源时，就会引发超时。但代理的存在会扭曲应用超时，导致每项微服务都误以为其请求已经被即时接收。为此，企业必须认真调整应用程序中的超时机制。

另外，代理对于HTTP流量同样不够透明。很多代理会将HTTP标头转换为小写形式以保持合规性、一致性并降低资源消耗。实际上，HTTP/2规范要求标头必须小写。如果企业的应用程序仍然通过大小写来区分HTTP标头，那么代理的介入很可能破坏其基本功能。请确保代理通信造成的细微差别不致破坏您的应用程序，同时着手调整代理或应用程序本体以匹配生态系统的实际特性。

早测试、勤测试

我们无法预测未来，也不可能预见哪些组件会出问题。Service Mesh是一种复杂的分布式系统，包含大量活动部件，其中每个部件都有可能发生故障。如果应用程序出现问题，我们面对的就是应用程序本体、连带工具乃至其他故障源。为此，大家务必要逐步实施、持续监控并保证频繁测试。

为此，企业需要建立起完备的可观察性堆栈，具体涵盖日志记录、指标、分布式跟踪与服务图。分布式跟踪与服务图又是服务可观察性中的关键要素。分布式跟踪能够监控流经微服务架构的请求流，通过各个微服务跃点建立起延迟映射，借此帮助企业快速解决延迟问题。服务图则是各微服务之间依赖关系以及运行状态的动态图形表达，能够以简便方式实现环境可视化并帮助企业发现一切问题。

另外需要注意的是，请务必坚持部署持续测试，引导项目始终处于正轨之上。大家不妨考虑建立一项端到端24/7全天候测试服务，用于持续测试您的微服务体系。

为大量修订工作做好准备

今天的小作坊，明天可能发展成大企业，我们必须提前做好准备。企业可能需要调整默认的CPU与内存分配机制，尽可能降低资源消耗。同样的，一旦开始部署Service Mesh，修订需求就将如潮水般涌来。如果没有完善的计划，持续运作的应用程序将很快升级出无数个边车代理，万万不可打无把握之仗。

智慧是汲取自错误的教训，但真正的智慧应该是从他人的错误中吸取教训。Service Mesh在安全性、高级流量管理乃至可观察性方面做出了坚实的承诺，但具体实现却往往复杂万分。请认真规划、做好准备，尽可能走出自己的一条顺畅、甚至充满成就感的探索道路。

细想一下，这两种不同的病毒似乎有着千丝万缕的相像之处，比如为应对新冠病毒，人们从一开始的一无所知，到全民核酸筛查、公共场所测体温扫健康码，再到今天各类疫苗的问世，人们开始越来越了解这种病毒，并开始有针对性的采取各种防护措施，如戴口罩、勤洗手、减少人员聚集、接种疫苗等等。

这些防护手段其实在网络安全领域中都有与之相类似的防护技术，最常见的就是现在不管你去哪里，都要测体温和扫健康码，甚至是提供核酸检测证明，这在网络安全领域有个名词叫“零信任”，其原理就是基于对所有人员的“不信任”或者叫“零信任”的机制而采取的防护措施，在经过筛查后没有问题的人员才允许进入或通过，这样就对病毒做到了基本的全员筛查。同样，隔离观察更像网络安全中的“安全沙箱”，可以进一步对病毒进行观察与判断，而接种疫苗其实就是网络安全中提出的“内生安全”概念，通过提升自身“免疫力”从根本上抵御病毒的入侵。

不出意料，与新冠病毒疫情类似，2020年的网络安全领域并不太平，勒索病毒、数据泄露、网络渗透，大量黑客利用技术手段对企业敏感数据实施攻击与破坏，导致安全事件频频发生。那么，2021年网络安全市场的表现又将如何呢，在我们看来也并不“消停”。

安全交付模式向云迁移

目前，企业安全意识正在不断得到加强。一方面有国家相关政策，如网安法、数安法（草案）、等级保护等相关法律法规的出台与指导；另一方面，随着国家对网络安全的不断投入，未来网络安全不仅要满足基本的合规等保要求，更要发挥出其实际作用。而对于今天众多的企业而言，其实际安全建设及预算却十分薄弱，尤其是中小企业在安全方面的投入更显得捉襟见肘。而传统安全交付模式（硬件+软件）对于这些企业来说往往显得过于繁重，不能更好满足企业展开全面安全建设的迫切需求，因此将安全产品变为安全服务的理念逐渐成型。

显然，基于软件即服务（SaaS）的云交付模式成为了安全服务理念的最直接体现，这种云SaaS模式通过网络远程托管、交付和管理服务，以订阅服务的方式向用户提供所需的安全能力，从而减少企业的安全硬件开支、加快安全能力建设并简化了安全维护与管理的压力。不容怀疑，今后这种安全交付方式将在很大程度上弥补当前中小企业安全能力不足及安全人才缺失的窘迫问题。

主动安全价值逐渐显露

目前，在安全行业中冒出了很多新名词，如智能安全、智慧安全、主动安全、AI+安全等等。其实，从本质上讲，这些安全模式主要都是将传统安全通过与大数据分析、AI、机器学习等技术进行有效结合，把传统安全中需要人工参与的很多工作利用机器自动来完成，从而实现更加智能、智慧、自动化的安全能力。

当这种能力形成后，一方面可以将人从繁重的工作中解脱出来去执行更有价值的工作，同时也减少了人为失误的概率；另一方面，可以将以往相对被动的安全防护转向更加主动的防御上来。如通过AI和机器学习及大数据分析的相互融合，可以帮助安全人员更高效的识别未知的安全威胁。

目前，政企客户已经逐步进入到以检测响应为主的主动防御安全模式。因此，未来网络安全防御体系将更加需要对未知威胁具备检测、预警、快速响应和处置等主动防护的能力。这也是为什么近几年态势感知和威胁情报市场持续走热的原因所在。

整体安全理念持续渗透

以往安全防护的理念主要围绕在“隔离”和“打补丁”的思路上，比如通过防火墙把内外网进行隔离，然后哪出现问题再对其进行单独处理。因此，造成很多企业中的安全设备繁杂零散，无法建立一种统一的安全防护策略。

而如今，由于5G、IoT，以及云和移动化的不断普及，安全边界早已不像以往那样清晰可辨，而安全威胁本身又是一种木桶原理，遭受攻击的概率往往由系统中最薄弱的环节所决定。因此，业界普遍认为未来企业要真正做好安全防护必须从全局考虑，建立起一种整体的安全观，通过全局式、整体化的安全体系，构建起可评估、可预测、可感应、可管控的“安全大脑”。同时，在5G时代中，“内生安全”理念也将成为构建整体安全防护体系的重要一环。

“零信任”架构不断拓展

其实，零信任（Zero Trust，ZT）并不是一项技术，而是提供了一系列概念和思想，其原理是在假定网络环境已经被攻陷的前提下，当执行信息系统和服务中的每次访问请求时，以降低其决策准确度的不确定性。而零信任架构（ZTA）则是一种企业网络安全的规划，它基于零信任理念，围绕其组件关系、工作流规划与访问策略构建而成。

说白了，零信任的原理就是基于对所有人和设备的“不信任”基础上，就和我们今天到处都要测体温扫健康码的道理一样。而目前来看，零信任理念已经拓展到越来越多的安全领域和更多的业务场景中，如与AI算法的结合，以及智能安全场景等等，尤其是在数字化时代背景下，由于安全边界越来越模糊，这种“先信任，后连接”的理念刚好适应了这种环境需求。而在组织内部，重构以身份为中心的信任体系和动态访问控制体系，以及建立组织全新的身份边界，都离不开零信任安全架构的支撑。因此，零信任理念及架构将逐渐成为数字安全时代的主流架构，其产品也将在2021年进一步走向成熟。

疫情不断推高安全支出

由于COVID-19疫情大流行，一方面让全球经济受损，导致数据泄露、网络渗透、大量数据盗窃和销售、身份盗窃及勒索软件频频发生；另一方，新冠病毒疫情明显加快了全世界的数字化转型进程，导致以往众多线下业务转向线上，如远程办公、远程教学、远程医疗等等，而线上业务的增长也带来了安全需求的增长。

同时，由于企业业务数字化进程加速，让安全业务随之增加，如针对供应链安全的防护能力的加强，以及对信息泄露、数据保护等问题的进一步考虑，都间接加大了企业对安全建设能力的相关支出。因此，不得不说疫情的出现很大程度上加大了用户对网络安全市场的需求，也推高了企业对安全的进一步投入与支出。

总结

通过以上这些安全趋势，我们不难看出，2021年网络安全领域将出现很多改变，让很多具有革命性的理念进一步落地，如从被动安全向主动安全的转变，包括零信任架构的进一步拓展，以及云安全服务的普及。但最重要的还在于网络安全理念向各行各业的不断延伸，以及整体安全观的建立，这将对整个安全行业产生最为深远的影响。放眼未来，网络安全问题绝不仅仅局限于安全本身的范畴，更需要结合不同领域、不同专业的理念与技术，以形成融合并进的安全合力。

疫情之下，IT厚积薄发的能力得以体现

据了解，为了全面配合开展疫情防控工作，迈瑞医疗在全国的各分公司紧急成立覆盖生产、售后、技术支持、临床培训团队的应急小组，提供24小时不间断服务，确保已安装设备的正常运转，并将急需的呼吸机、监护仪、输注泵、麻醉机等等的医疗战略设备物资，迅速送往医院前线。

在抗击疫情的这场战役中, IT也是迈瑞组织里的一支生力军，它使得公司能够保持自身运转顺畅，同时把医疗设备输送到了全国和世界各地。而这，有赖于背后一支极具战斗力的业务管理团队，并依托IT技术打造的信息化支持能力、科学管理能力。

举例来说：疫情当前，由于世界各地的疫情严峻, 迈瑞医疗面临着来自于全球跨时区、跨文化、跨地域的, 公司内外的协同工作需求，其涉及范围之广和交互频度之高或许前所未有。为此，IT迅速引入新的平台, 并整合各种技术和信息化工具的能力，为全球员工, 以及医疗生态圈的合作伙伴, 专业人士提供了一个多维度的在线协同平台，其中包括了视频工作平台、即时通讯平台，以及直播平台等等。

据迈瑞医疗IT中心总经理吴庆赟介绍，迈瑞医疗在疫情最高峰的时候开启的直播平台，打破了医疗器械市场交流的传统模式，中国医疗专家和产品专家可以在平台上分享临床经验，或者介绍设备的使用方法。在高峰期，同时在线参与的观众甚至达到了几万人，包括来自全球各地的医疗工作者。

迈瑞医疗IT中心总经理 吴庆赟

“这是一个突破性的运营模式，过去从来没有这么做过。”吴庆赟告诉至顶网记者，“也就是说，我们不但在疫情中保持了正常运营，还拓宽了与全球医疗工作者和设备使用者接触的方式，使得相互之间的联系更紧密和高效。这就是数字化带来的价值。”

行业特殊性，驱动数字化进程

迈瑞医疗是我国领先的高科技医疗设备研发制造厂商，为全球市场提供医疗器械产品，主营业务覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像三大领域，产品包括了麻醉机、呼吸机、监护仪、手术灯，以及超声设备、血球检验设备等。目前，迈瑞医疗的业务覆盖了全球190多个地区，在中国超过30个省市自治区都设有分公司，在境外拥有40家子公司，全球员工近万人。

疫情冲击之下，很多企业才刚刚摸到数字化的脉络，但迈瑞医疗已经从中感受到了实实在在的好处。这或许与行业性质有很大的关系。

吴庆赟分享了迈瑞医疗进行数字化转型的三个驱动力：首先，医疗行业是一个对合规性要求非常高的行业，而要实现高效的合法合规, 信息化是唯一出路；第二，迈瑞医疗是一个全球化的企业，拥有研发、营销和服务网络，管理链条不仅长而且复杂，要实现高效的管理就必须依赖于信息化和数字化；第三，迈瑞医疗作为一个头部企业，要保持自身的高速发展，就要求利用数字化技术去实现管理提升, 产品创新和业务突破。

所以，并不是因为有了疫情才推动了迈瑞医疗的数字化，“而是在疫情里，我们能够让这些能力充分并发出来。”吴庆赟强调。

经过十多年的建设，迈瑞医疗从ERP、HR、CRM等支持平台，到前端销售、营销，再到后端的数据库和数据分析平台，一步步完善了内部的信息化体系。同时，IT技术与设备产品结合, 也提升了迈瑞与客户和渠道的服务水平和粘合度。

“拿除颤仪来举例，它们在很多关键时候是救命的唯一手段。在很多国家，会规定公共场合每隔多远就必须要有一个除颤仪用于紧急救护。但这些设备通常分布在不同地方，如何实时知道它有没有被移动，或者它的状态是否可以正常使用，如果出现问题能不能及时告警，这些问题是至关重要的。”吴庆赟表示。而利用大数据、物联网等数字化技术，就能将原本分散的信息进行汇总，为医院医生和医护人员提供辅助。

十数年如一日，SAP相伴同行

在迈瑞医疗这十数年的信息化和数字化历程中，SAP是非常重要的一位“同行者”。

双方的合作始于2007年，2008年上线了SAP ERP系统，并一直稳定运行至今。随后，迈瑞医疗还陆续采用了SAP CRM、SAP SuccessFactors、SAP C/4HANA等等，可以说实现了对迈瑞医疗整条价值链的IT覆盖。

在谈及迈瑞医疗对SAP的长期合作经历时，吴庆赟认为有两个主要方面：第一，SAP的产品比较全，能够覆盖企业管理的各个环节；第二，SAP与迈瑞医疗都很看重客户的成功，在企业文化上比较吻合。

2020年4月，迈瑞医疗启动了SAP S/4HANA ERP系统升级项目，并在短短7个月后就顺利完成了从SAP ECC6.0向S/4HANA 的技术转换和测试工作。

这次转换跨越了12年的版本变迁，迁移了12年的历史数据，而且全程需要保障业务的正常运营。吴庆赟把它称作是“润物细无声”的迁移，经过SAP与迈瑞医疗全球各国项目团队的7个月奋战, 在充分、完备、周全的准备之后，最后仅仅用了30多个小时的停机时间，就成功完成了在中国、北美、欧洲及全球其它地区的系统切换。

上线后, ERP这个核心业务平台许多层面都有了提升，比如：系统平均性能提升了50%以上，阅读财务分摊报表时间从35,000秒缩短到了10秒；系统备份恢复时间缩短了97%，从原来的2+2减少到2小时内完成；此外，系统数据库容量也降低了80%。

“数字化带来新的能力，新的能力带来新的可能，新的可能带来新的模式。无论如何利用这些新的技术，带来的都是一种变革。”吴庆赟表示。因此，面向未来，迈瑞医疗还将持续打磨自己的数字化能力，通过加深数据挖掘、数据分析驱动管理，在数字化的基础上塑造成为一个智能化企业。“在这方面，我们还有很多的工作要做，比如数据治理、数据打通、信息孤岛的突破、机器学习能力等等。”而在这个过程中，SAP凭借其强大的产品和服务能力，仍将是非常重要的参与者之一。

Holly Cummins博士，IBM Garage全球开发社区实践主管。

软件一直在不断变化。随着用户用例的持续转换，人们对软件应用开发的需求也保持着高速发展。在这种驱动力的引导之下，行业与全球市场、各参与方间的商业关系、工作场所与工作方法的变动、新设备的设计思路乃至企业与消费级需求的交相融合开始呈现出不同于以往的推进方向。

除此之外，软件平台、协议乃至流程本身的变化也会给软件带来重大影响。软盘变成TB级别的服务器存储，传统网络转化为云计算实例，种种特立独行的灵感极大冲击着传统编程模型……不同形式的遗留软件，也开始与新的应用创建方法一一映射起来，由此掀起一波全面的软件现代化浪潮。

而随着机器人等自动化计算与人工智能等自主计算方案的兴起，再加上大数据分析能力的增长以及量子计算做出的诱人承诺，变化的脚步毫无止歇之意。

身为IBM Garage全球开发社区实践主管，Holly Cummins博士致力于探索并预测未来，思考如何利用现有编程方法针对更长远的后续需求开发软件。IBM Garage代表的是咨询服务、快捷方式、最佳实践模板、参考架构以及代码库的集合体，希望在各类场景、特别是新冠疫情导致的居家隔离时期尽可能为编程人员提供顺畅的开发体系。

Cummins回忆道，她在软件应用开发领域拥有相当丰富的经验，曾经先后参与并领导开发过众多的企业级软件、帮助盲人运动员独自完成沙漠中的超级马拉松比赛、改善医疗保健能力并颠覆市政停车场运营模式等项目。她从小就对计算机抱有极深的热情，父亲当初购买的一台CP/M计算机成为她的启蒙老师，也引导她一步步掌握了BASIC语言并首次体验到电脑游戏的乐趣。

但Cummins在大学期间并没有学习计算机科学。在她看来，计算机领域的核心意义，就在于能够接纳来自不同教育背景的人群，并借此极大丰富整个行业的运作思路。她强调，虽然目前人们还在对从业者是否需要计算机科学学位激烈争论，但她有不少优秀的合作伙伴甚至是开发人员都是英语专业出身。

事实上，IBM Rational早在DevOps概念诞生的二十年之前就在讨论开发者与运营技术之间的融合可能。从这个角度看，如今的DevOps是不是仅仅是对IBM当初强调的方法进行了产品化与普及性推广？

她表示，“DevOps其实经历过很多次重塑，这是因为「真正的DevOps」确实很困难。但除此之外，很多人只是在把DevOps术语不断地误用到各个领域。举个例子，当我们想说持续集成与持续部署（CI/CD）时，大家往往会直接说DevOps——即便如此，其中的集成与交付也并不真正持续，而是每隔六个月进行一轮。所以这仍然只是I/D，即集成与部署。在我看来，真正的DevOps必须把开发人员与运营体系整合起来，并切实克服其中的诸多障碍。人永远是计算体系中最复杂的部分。我们很难保证人与人真正团结起来，所以DevOps才会成为这样一个「永恒的话题」。”

Cummins还谈到她提出的“加速器运行”理论，即倡导人们为意料之外的状况做好准备。这一现实理论包含两部分概念：预计承担价值与预计承担风险。她解释道，人们总是习惯于遵循以往的行事方式；但在整体加速的时代背景下，这种思维已经行不通了。我们需要首先确定其中最困难的、或者说最让人不舒服的部分，并优先处理这块硬骨头。换句话说，如今的组织需要在一周（而非六个月）之内实现价值最大化。

解决问题的关键，在于关注人们面临的实际问题——是的，关注问题，而非技术或者解决方案。这种思维与技术人员的传统习惯相悖，但却是释放创新动力的重要前提。

Hooly博士解释道，“举例来说，几年之前聊天机器人非常流行，客户也希望能拥有自己的聊天机器人，确保员工能随时重设密码并访问企业IT系统。聊天机器人与员工的实际操作方式（即通过手机操作）非常相似，但员工们之所以喜欢用聊天机器人，是因为现场员工往往戴着厚厚的手套，而且在三次验证失败之后就会被小型手持设备永远拒绝。因此，最好的方法其实是给员工们提供六次尝试机会，而不是开发什么聊天机器人。从这里可以看出，最具价值的解决方案并不一定非要是一笔庞大的技术投资，而更多可以体现在对现有流程的优化与修改上。”

从IBM Garage的内部状况出发，Cummins及其团队认为，2020年年内发生的一系列巨变其实早就有现实基础。过去五年以来，Garage团队早已意识到不同规模的企业都在积极采用云计算并引入AI解决方案。

她表示，“作为转型加速器项目，Garage能够更好地帮助人们在需要解决的核心问题上建立起统一的意见。通常，客户们会带着大量数据来找我们，表达他们使用数据的迫切愿望。但Garage则要求我们后退一步，回答真正重要的问题——在深入研究数据之前，首先明确业务现代化实现之前与之后的最大差异是什么。”

Holly博士对IT的未来发展持乐观态度，而且也对无服务器、机器人流程自动化（RPA）、人工智能、编排与可观察性等领域的技术发展态势感到振奋。在这些热点当中，她个人最关注机器人流程自动化。

Cummins指出，“在RPA场景当中，计算机的意义在于承担起人类不想处理的任务。数字化与自动化的实质，正是解放人类的心智、让员工们处理更多有意义的工作。与之类似，AI应用还要求我们明确认识到人类与计算机各自的能力边界。很明显，计算机本身没有喜好、不做价值判断，但人会。因此，最理想的状态应该是同时发挥人工智能与人类的各自优势。”

她同时强调，无服务器计算技术还有望改善生态效益、扭转气候变化。她认为，如果我们能够从计算体系中剥离掉大量不必要的元素，并从中提取出对每个人而言都更有效的资源（包括财务与生态效率等），那么未来的托管基础设施必将塑造出更美好的日常生活。

在编排与可观察性方面（即业界通常提及的云资产洞见与管理能力），她抱持诚恳的现实态度，认为二者a）将愈发受到重视、b）更多以计算实用程序的形式引入，确保人员能够专注于处理其他更高层级的问题。

Holly博士表示，“量子计算特别值得一提。在我获得量子计算博士学位时，人们其实并不确定到底能不能造出量子计算机。但现在，用户们只需登录云端即可使用量子计算资源，真的很了不起。我认为后续这一领域将不断带来更多发展成果。更有趣的是，我们甚至不清楚量子计算能够解决哪些问题。接下来，我们需要对以往无法解决的问题做出筛选、或者寻找更多新的问题，看看量子计算到底该怎么发挥威力。”

她还谈到Kubernetes带来的微优化、过度容器化、过度编排甚至是过度Kubernetes化。从这个角度看，是不是说如今的计算体系已经出现了过度细化的问题？

Cummins提到，“我认为问题并不在于细不细化，而是被热门词汇给带偏了，反而脱离了真正需要解决的关键问题。这是一种错误的趋势，即强调显眼的问题、但却忽略了真正有影响的问题。人们似乎花了太多时间来考虑业务流程，例如把某些流程的效能提升了20%。但纵观全局，我们会发现这些流程每三个月才执行一次。很明显，最需要优化的是那些每天执行多次的流程，在这方面做出优化才能节约下大量资金。”

展望未来，Hooly博士对开源趋势充满信心，并坚持认为开源将成为现代计算的“基石”。事实上，开源也确实在为量子计算、人工智能乃至云技术等当前时代之下最先进的技术提供支持。

她总结道，“只有培养好开源技能，我们才能为更多复杂问题的解决做好准备。有时候，当我们不知该往哪里迈出下一步时，反而应该回顾过去。一系列渐进式的改进，往往会在回顾之下引发巨大的态势变化。”

在很多人心目中，IBM仍然是那家“老派”的科技企业。没错，IBM的高管们在年度用户大会上仍然喜欢身着正装，展板也总是一副生人勿近的亚光色搭配。IBM可能还需要一段时间才能改变这种固有印象，但最重要的并不是印象，而是如今的蓝色巨人到底是个什么状态。

当然，面对市场上的众多竞争者，IBM没准会很快在品牌宣传中用上橙色和柠檬绿等鲜艳的色彩。但真正代表IBM未来规划的应该是IBM Garage等部门，他们是创新的代表、也是蓝色巨人前行途中的探路者。我们期待着一个永远鲜活、永远年轻的IBM。

目前，英特尔主要依靠至强产品线进行AI推理，领先Movidius实现嵌入式AI，并通过MobileEye支持汽车图像处理。在数据中心方面，英特尔于2016年收购Nervana Labs，随后于2019年12月收购了Habana Labs。上个季度，英特尔在AWS上一举拿下模型训练设计大奖。AWS方面宣称，与其他领先GPU平台（很可能是指英伟达A100）相比，Habana Labs平台在价格/性能方面保持着40%的优势。不过AWS也强调，这一结果来自一揽子AI工作负载，可代表AWS上约八成AI运行负载的一般情况。

Gaudi芯片通过8 x 100Gb裸片搭载的标准以太网架构，借助“模型并发性”机制提高存储容量处理能力。这套架构能够扩展至数千个节点，拥有广阔的负载容纳范围。随着DNN模型的规模扩张与复杂性增长（每3.5个月翻一番），这种横向扩展能力将变得愈发重要。Gaudi架构能够支持基于融合以太网的RDMA（ROCE）。ROCE的重要意义在于，能够将其引入芯片，英特尔能够获得8个超高速（100 Gb）互连端口且无需昂贵的网络接口卡（NIC，价格可能远高于1000美元）或者机架交换机（价格通常高于10000美元）。而且与需要消耗大量CPU周期的共享内存管理软件相比，RDMA能够显著简化程序员在整体架构中访问共享内在的挑战并借此提高性能表现。

但在Habana之外，也有不少用户更倾向于使用英特尔至强处理器执行某些推理甚至是训练作业。Facebook就分享了其AI基础设施设计心得，表示正在推荐、多层级感知器以及整体推理等作业中大量使用至强CPU。

目前无法断言Facebook的态度到底有多坚定，毕竟社交巨头对其他芯片也表现出了极大兴趣，包括高通的A1100以及Facebook内部自研的推理处理器Kings Canyon。Facebook目前每天处理超200万亿项预测与超过60亿项语言翻译操作，因此高效推理处理器将成为提升Facebook运营效率的关键所在。

Facebook AI每天需要处理数万亿次查询。该公司在使用GPU的同时，也在广泛使用CPU（很可能来自英特尔）。

作为英特尔的合作伙伴，Datatonic公司也分享了使用至强处理器提升AI推理性能并降低处理成本的心得。请注意，这部分数据的比较对象是上代英伟达GPU，而非最新的英伟达A100。但无论如何，Datatonic给出的结果仍然令人意外、甚至可以说是震惊。

英特尔客户Datatonic最近分享了测试结果，英特尔至强处理器确实有能力成为速度更快、成本更低的AI实现途径。

预计在AWS的强大设计之下，Habana Gaudi训练芯片将在2021年上半年迎来更多辉煌的战果。Gaudi在大规模处理方面拥有独特优势，我们也将其视为训练类工作负载的重要竞争选项。另外，Gaudi同样拥有出色的可扩展性，这也成为英特尔阵营的核心优势。

借助ROCE带来的100 Gb以太网端口，英特尔的Gaudi平台能够提供出色的可扩展性。

至于Habana Goya推理处理器，考虑到其短短两年的发展历程，我们对其设计水平还无法抱有太高的信心。事实上，英特尔方面甚至有可能暂时搁置Goya发展计划，专注于推动至强处理器在数据中心领域的推理处理探索。这一方面是因为至强已经在AI加速方面取得了不错的成绩，此外新任CEO Pat Gelsinger也需要尽可能减少低利润产品带来的成本压力。当然，目前关于Goya项目的消息还太少，尚未公开的大客户部署以及可能公布的下一代芯片方案都有可能帮助Goya迅速成为人们的关注焦点。

优势：英特尔拥有全面的产品组合，只要能够克服域特定架构带来的固有软件开发挑战，夺取市场份额将只是时间问题。总之，英特尔研究院在AI方面拥有相当强劲的潜在优势。

劣势：英特尔必须解决生产问题。Habana Gaudi的上市速度太慢，给竞争对手下留下了跟进甚至超越英特尔的机会。另外，我们还没有听说有任何大型客户使用Habana Goya处理推理类工作负载。

声明：本文内容仅代表作者观点，不应作为任何购买或投资建议。本文作者来自Cambrian AI Research，与英伟达、英特尔、IBM、高通、Blaize Graphcore、Synopsys以及Tenstorrent等多家企业保持合作关系。Cambrian AI Research与本文提及的任何企业均无投资关系。

在IT界，大家喜欢把传统的IT架构比喻成“烟囱式”架构，在这个框架下每一个业务线都是一个独立的“烟囱”，并且通常由不同的开发团队去构建和运维，不但技术栈不同，彼此之间也不互通，所以，数据就很难在不同业务之间形成流动。

以容器为代表的云原生技术可以很好地解决这个问题。它相当于把传统架构中的“烟囱”拆成一个个的“积木”（也就是“容器”），然后再根据特定的业务需求，灵活选择所需的“积木块”进行重新组合。如此一来，数据的边界就不再被限制于某个系统，可以在企业内真正流动起来。

容器技术大约在20年前就已经出现，但直至2013年Docker诞生之后，它才真正被带入大众视线；而随着2014年Kubernetes 项目的发布，容器技术又得以迅速普和落地。虽说是“大器晚成”，但近两年来，容器却得到了肉眼可见的飞速发展和应用。

数据的表现是最直观的。根据中国信通院《2020云计算发展白皮书》的调查报告显示，2019年43.9%的企业表示已经使用容器技术部署业务应用，计划使用容器技术部署业务应用的企业也占到了40.8%；Gartner在《预测分析：全球容器管理（软件和服务）》报告中则预计，到2024年将有75％的大型企业会在生产中使用容器技术；而针对中国市场，IDC的推断是，到2022年60%的中国500强企业将投资云原生应用和平台的自动化、编排和开发生命周期管理。

特别是在经历了疫情冲击之后，敏捷与创新更加成为企业必备的技能，而由于容器具有像积木一样的灵活性，能够帮助企业在开发和运维过程中解放出更强大的生产力、提升创新力，因此，正在被视为越来越重要的存在。

过去一年中，至顶网围绕云原生技术调研并采访了来自金融、制造、零售等各行业企业，试图从中了解大家对于容器、Kubernetes、微服务等云原生技术的接纳和应用程度，以及这个过程中的挑战和解决方案。基于这些了解再来展望2021，我们认为——云原生技术的“春天”可能真的来了。

云原生技术有何魅力？

1. 提高开发迭代效率

江泰保险经纪股份有限公司（以下简称“江泰保险”）是我国开业的第一家保险经纪公司，业务涉及风险查勘、风险评估、保险办理、安排分保、协助索赔等一系列保险经纪服务，目前在全国设有140多家分支机构。随着近几年来业务规模的扩张和消费者市场的改变，同时为了应对新兴的数字化保险中介平台的冲击，江泰保险大量采用了云计算、容器、移动互联网等技术。

新技术的应用效果不仅迅速而且明显。江泰保险总裁助理李玉存告诉至顶网记者，现在，基于微服务架构和容器技术，公司内部平均每天可以上线1-2款保险产品，最快的3小时就能上线。要放在过去，一个新保险产品从头至尾没有2、3个月绝对不可能投放到市场。仅仅在2019年的上半年，江泰保险就一口气开发了7个系统。

在微服务架构中，容器就像是一个个的“小服务器”，并且它足以满足基础开发环境的快速部署，所以对于开发人员来说，只要把接口定义清楚就可以快速进行功能开发，不必再去考虑服务器、操作系统等这些繁琐的问题，所以开发效率也就随之提升。而开发效率的提升，就意味着开发、部署和运维成本的降低。对于企业来说，这是非常具有吸引力的。

2. 支持流量高并发

再以某大型证券机构为例。通过以容器和Kubenetes为核心构建的容器云平台，该证券机构实现了开发测试生产环境一致性，这同样使得它的单体应用研发从过去的半年时间缩减到天，互联网类应用则实现了秒级的服务实例伸缩。据了解，平台上线三年以来，生产环境容器部署实例数达到数百个节点，支持的业务系统达到二十多个。

可见，除了加快开发的速度，容器技术在支持复杂的系统运维方面也是个潜力股。这一特性对于金融以及互联网等常常要应对高流量并发的行业来说，岂止是“真香”。

过去，企业应对流量高峰，往往要靠购买服务器进行扩容，即便有现成的服务器，也要重新安装软件，然后部署。一系列操作之后，黄花菜都凉了。而采用容器技术，只要通过几个命令就可以进行应用服务的快速扩容，这个时间可以是几分钟，甚至几秒。

更重要的是，如果是在流量低谷期，用户也同样可以通过非常简单操作，比如敲几个命令行，就能快速释放计算资源，这会在很大程度上帮助企业减少成本的浪费。

3. 实现资源弹性伸缩和灵活管理

事实上，几乎对于所有企业，无论是从时段还是业务分布来看，信息和流量的并发都不可能是均匀分布的，所以计算资源也不可能长期只投放于某一时段或者只针对某一个业务，灵活应变才是最可靠的做法。

在接受至顶网记者采访时，华夏银行技术部主管以微信银行的业务重构为例，介绍了华夏银行如何利用容器技术，实现总分行之间资源的灵活调用、分配和拓展。举例来说，对于华夏微信银行的微信消息推送，通常在某个分行举行线下或线上营销活动（如6.18活动）时，消息推送量需求就会迅速提升，此时，通过容器技术，就可以快速调用系统内的闲置资源来满足消息分发需要。

另外，微信银行的业务在不同分行通常会有比较强的定制化诉求，比如某个分行要开发一个新的理财产品，另一个分行要提供定制化的缴费服务，此时，基于容器平台，总行就可以提前做好一套整体的开发标准和基础服务，然后由分行根据自己的服务需求做定制化改造和开发，这不但能够减少重复的开发工作，还能实现总分行在服务方面的协同和能力共享。并且，由于容器与容器之间是相互隔离的，还能很好地保证开发和部署在不影响总行整体业务运行的情况下进行。

可以预见，在正在到来的混合多云时代，容器的这身“本领”会继续让它的应用和普及之路更加一路畅通。它灵活“穿梭”于公有云、私有云、本地数据中心等不同环境的资源，可以帮助企业实现多环境之间的无缝切换和管控。这种“统管”能力，将是未来每个企业都需要的。

应用有何门槛？

至此，容器技术的好处已经跃然纸上。但是，和所有技术一样它也不是十全十美的。比如，因为它的易用性和产品化程度有限，所以对于企业中的很多技术人员来说，使用门槛比较高。具体的难点可能来自方方面面，包括复杂的部署和管理环境，安全和网络问题，应用拆分以及人才问题等等。

根据至顶网DWorks调研显示,企业认为其中相对棘手的是容器复杂的部署环境所带来的管理难题（占比25.9%）。由于不需要为每个容器加载操作系统和内核，因此与虚拟化环境相比，容器化能够在给定的基础架构中实现更高的工作负载密度，所以就增加了容器部署和管理环境的复杂性。归根结底，这是技术优劣势取舍的事。

再拿企业最关心的安全问题举例。容器所带来的安全挑战，已经与传统的安全问题完全不同。过去，一台服务器通常只会跑为数不多的几个应用，但如前面所说，容器可以把企业业务拆分成无数个小应用，所以一台服务器上可能会运行上百个应用，加上调用频度、更新频次以及在多个环境之间的迁移频率变高，风险也就随之变得更加无时不在、无处不在。

与此同时，企业自身的战略布局和思维转变也很重要。比如，在容器化的过程中，企业还会遇到“Yes or No”以及“How”的问题。因为容器技术的采用，势必涉及大量传统应用的改造，对于传统企业来说，这些是一大笔的原始投资。因此，丢给企业的是两个难题：第一，哪些应用要进行容器化改造，哪些不适合跑在容器上；第二，如果要拆分，应该拆到什么样的颗粒度。

不一样的企业、不一样的业务应用可能会有不同的答案。比如，如果一个应用上线之后半年、甚至一年内既不需要扩容、缩容，也不需要升级回稳，那可能就不太适合上容器，只要放在虚机或者物理机上就行；如果是面向C端的客户或者面向渠道的新型应用，就比较适合放在容器上。对此，企业需要制定出一套更适用于自己的标准。

总而言之，随着这两年来企业的需求量越来越大，技术本身及相关标准也越来越成熟和完善，越来越多的技术服务提供商都在推出相关的产品和解决方案，挡在企业面前的这道“墙”，最终也会慢慢被拆掉。

平台有何选择？

那么，下面就来看看市场上都有哪些比较容器产品可以选择。

应该这么说，目前主流的云服务商都推出了他们各自的容器及服务（CaaS）产品。从全球范围来看，AWS有Kubernetes-less Elastic Container Service (ECS)与Elastic Kubernetes Service (EKS)、微软Azure有Kubernetes Service，Google 有Kubernetes Engine (GKE)，而IBM/红帽、VMware、SUSE/Rancher等，也都是容器领域的领跑者。

根据Forrester在2020年第三季度的多云容器开发平台研究报告分析，红帽、Google和Rancher被列为三大领导者。其中，红帽的OpenShift是部署最广泛的多云容器平台，在许多公有云、私有云和本地环境都拥有强大的开发和统一运维体验。对于企业来说，OpenShift就像是一个底座，在这之上，企业可以根据自己的需求，灵活移动和统一管理所有的应用。在收购红帽之后，IBM推出的Cloud Paks企业级容器化解决方案，其底座就是OpenShift。

Google和Rancher也各有千秋，Forreste认为Google的最大优势是强大的DevOps自动化，而对Rancher的评价是可以极大地简化大规模的多云Kubernetes管理。

而在国内，华为云、阿里云、腾讯云等主流云服务商也为企业提供了很多容器产品和服务选项。比如，华为云有云容器引擎CCE、容器镜像服务SWR、应用编排服务 AOS；阿里云有容器服务ACK、边缘容器服务、容器镜像服务ACR；腾讯云有容器服务TKE、弹性容器服务EKS、容器镜像服务TCR。此外，还有很多专注PaaS领域的容器云服务厂商，包括博云、灵雀云、时速云等等。

不久前，IDC发布了针对中国市场的《PRC SDC Software Market Overview, 2020H1》报告。报告显示，华为云容器软件市场份额位列中国第一，达到24%。此外，值得注意的是，在这份Top 5的名单中，已经不全是云计算大厂，深耕容器领域多年的博云也突入全国前五，在容器创新型厂商中脱颖而出。

所以，如今在产品和技术支持层面，可供企业的选择还是相当多的。当然，如果企业自己的技术实力足够强大，也并不一定要采用技术提供商的容器产品和服务，完全可以进行自主研发，或者从开源社区等渠道来获得技术支持。在至顶网DWorks调研中，通过这两个方式来使用容器技术的企业分别都占到了23.1%。拿江泰保险来说，他们的容器平台就是纯自研的。而由于Dokcer和K8s从根源上都衍生于开源社区，所以仍然有很多技术人员会倾向于这一方式。

总结：“春”已来，“花”会开

每一个新事物从诞生到发展，从应用到大规模普及，都会经历一个过程。无论是原始时期的石器，还是工业时代的蒸汽机，或是20世纪横空出世的计算机，虽然生产工具不断变化，但其发展轨迹大抵如此。

而现如今的云原生，正在从试水应用阶段慢慢进入普及阶段，市场上既有需求，有挑战，也有解决方案，在这样一个环环相扣的链条中，技术得以走出“实验室”，走出“PPT”，走进企业的业务和应用场景。在这其中，技术也在经过一轮轮的实践和验证，持续被完善，加速被普及。

所以，我们有理由相信，2021年，以容器为代表的云原生技术将迎来更进一步的发展，被更多企业接受，在更多业务场景中被应用。我们有理由相信，云原生的“春天”已来！而和所有“春天”一样，容器市场也必将迎来“百花争艳”之景。

Not only must chief information security officers secure an increasingly distributed workforce, but they now must also be wary of software code coming from reputable vendors, including the very patches designed to protect them against cyberattacks. Organizations are increasingly prioritizing zero-trust approaches, including simplified identity access management, better endpoint protection and cloud security. And while leading solutions in these sectors are gaining momentum, traditional legacy offerings are being managed down from a spending perspecti当前，首席信息安全官不仅要确保越来越分散的员工队伍的安全，他们还必须提防一些来自信誉良好的供应商的软件代码，包括一些本来是用来保护他们免受网络攻击的补丁代码。企业现在更加优先考虑各种零信任（Zero-trust）方法，包括简化身份访问管理、更好的端点保护和云安全等方法。这些领域的领先解决方案的发展势头不错，而从支出的角度来看，传统的老旧产品则日渐式微。

In this Breaking Analysis, we’ll summarize CISO sentiments from a recent Enterprise Technology Research VENN session and provide our quarterly update of the cybersecurity market. In an upcoming episode we’ll be inviting Erik Bradley of ETR to provide deeper analysis on these trends. Here we’ll give you a first look and initial reading of what’s happening in the information security sector as we kick off 2021.

我们将在本文里总结一下最近的企业技术研究VENN会议上CISO（首席信息安全官的英文缩写）的观点，同时也将提供我们对网络安全市场的季度更新。我们还将为读者初步解读一下2021年头两月信息安全领域的态势。

### SolarWinds attack: ‘Like nothing we’ve ever seen’

It’s been covered in the press but in case you don’t know the details, SolarWinds is a company that provides software to monitor many aspects of on-premises infrastructure, including network performance, log files, configuration data, storage, servers and the like. Like all software companies, SolarWinds sends out regular updates and patches. Hackers were able to infiltrate the update and “trojanize” the software — meaning when customers installed the updates, the malware just went along for the ride.

媒体报道过SolarWinds攻击，但假若读者并不知道细节的话，SolarWinds公司提供的软件用于监控企业内部基础架构许多方面的运行，包括网络性能、日志文件、配置数据、存储、服务器等等。SolarWinds和所有其他软件公司一样也会定期发布更新和补丁。而黑客则成功渗透了SolarWinds的更新并植入“木马”，这意味着客户在安装更新时，植入的恶意软件就搭上了顺风车。


The reason this is so insidious is that often hackers will target installations that haven’t installed patches or updates and identify vulnerabilities in the infrastructure that exist as a result. In this case, the very code designed to protect organizations actually facilitated a breach. According to experts, this was quite a sophisticated attack with multiple variants that most believe was perpetrated by the Russian hacker group Cozy Bear, an advanced persistent threat or APT as classified by the U.S. government.

这种情况下的中招很隐蔽，原因是黑客往往会瞄着那些没有安装补丁或更新的系统，然后找到存在的基础架构漏洞。在这种情况下，用作保护组织的代码实际上还促进了漏洞的发生。据专家介绍，这次的SolarWinds攻击属于高级攻击，而且有多个变种，大多数人认为是出自俄罗斯黑客组织Cozy Bear的手笔。Cozy Bear被美国政府归类为高级持久性威胁，或APT。

It is suspected that somehow they phished their way into a GitHub repo and stole username and password access to allow them to penetrate the supply chain of software that is delivered over the Internet. But public information on this attack is still spotty. What is known is that the attackers had been lurking since March of last year and had nine months to exfiltrate troves of data from the U.S. government and numerous other companies, including Microsoft Corp. and Cisco Systems Inc.

据推测，Cozy Bear是以某种钓鱼方式进入一个GitHub库并窃取了用户名和密码访问权限，进而渗透到经互联网交付的软件供应链里。但关于这次攻击的公开信息还是很零散。已经知道的信息是攻击者去年3月就潜伏下来，在9个月的时间从美国政府和众多其他公司（包括微软公司和思科系统公司）那窃取了大量数据。

### What CISOs say about the attack

Last year, right after the attack, friend of theCUBE Val Bercovici of Chainkit said to us on Twitter that he thinks the government hack will have permanent implications on how organizations approach cybersecurity. CISOs seem to agree. Here are some verbatim comments from the CISO roundtable moderated by ETR in late January:

去年我们的CUBE朋友 Val Bercovici of Chainkit在攻击发生后发给我们的推特消息表示，他认为政府被黑将对以后组织如何对待网络安全产生永久性影响。CISO们似乎都同意这个观点。以下是1月底由ETR主持的CISO圆桌会议上的一些评论原文。

> The impact of the breach is profound. It really turned on its head a lot of conventions about cybersecurity.… I don’t think the threat has been exaggerated in the media.

### What can be done?

That’s the question every CISO is wrestling with right now. Security pros will tell you they’re rethinking their practices, tools and approaches, but there’s no one answer.

这是每个CISO现在都在纠结的问题。安全专家会告诉你，他们正在重新考量自己的实践、工具和方法，但没有答案。

Below is a tag cloud summarizing some of what we hear in theCUBE community and in the VENN roundtable from security practitioners:

下图是个标签云，总结了我们在CUBE社区和VENN圆桌会议上从安全从业者那里听到的一些情况。


You hear CISOs talk a lot about zero trust and many are leaning into identity access management and PAM, privileged access management. We’re hearing mandates around two factor authentication. We’ve written extensively about identity and firms such as Okta Inc., Sailpoint Technologies Inc. and CyberArk Software Inc. And Microsoft is coming up more and more in this conversation, especially as Okta is seen as setting a price umbrella – there’s definitely some frustration there among CISOs. Auth0, which does authentication as a service, is hitting our radar as well.

可以听到CISO们经常谈论零信任机制，许多人都在倾向于用身份访问管理和特权访问管理，即PAM。我们也听到关于必须用双因素认证的说法。我们过去写过大量关于身份和公司的文章，如Okta公司、Sailpoint技术公司和CyberArk软件公司。微软在这场对话里出现得越来越多了，尤其是业界认为Okta设置了一个价格保护伞，CISO们肯定会有一些沮丧。Auth0是个做身份验证即服务的公司，Auth0也出现在我们的雷达上。

Endpoint security, of course, gets attention as the work-from-home trend has become much more important. You can see it in the growth of CrowdStrike Holdings Inc. and as you’ll see in a moment we’re seeing some traction with VMware Inc. and Carbon Black in the ETR survey data as well as momentum with Tanium Inc.

当然，端点安全受到关注，在家工作的趋势已经变得更加重要。从CrowdStrike Holdings Inc.的增长中可以看到这一点，过一会儿就可以看到，从ETR调查数据中可以看到VMware和Carbon Black以及Tanium的发展势头。

CISOs aren’t going to just rip out what they have so Cisco, especially with Umbrella and Duo, come up in the conversation. As does Palo Alto Networks Inc. We’ve said many times that they’re seen as a thought leader and CISOs like Palo Alto as well as Fortinet Inc. Fortinet buyers tend to be more cost conscious and often midmarket customers.

CISO们不会随便摘掉自己的东西，所以思科（尤其是Umbrella和Duo）出现在谈话中。还有Palo Alto Networks公司。我们说过很多次，他们被视为思想领袖，CISO们喜欢Palo Alto以及Fortinet公司。Fortinet买家往往更注重成本，他们往往是一些中等市场客户。

And so it goes with analytics and micro segmentation and cloud security with Zscaler Inc. and even robotics process automation to automate certain tasks; UiPath Inc. has come up in the conversation more and more in a security context.

分析和微观细分市场方面、云安全方面的Zscaler公司也是这样，甚至实现某些任务自动化的机器人流程自动化公司。UiPath公司 出现在谈话中，还有更多的公司也是在安全场景下出现。

So you look at this tag cloud above and there’s no one answer – as is the case with cyber – lots of tools, lots of disciplines and a very capable adversary who has learned to, as the saying goes, “live off the land,” using your own infrastructure and tooling against you.

因此，看了上面的这个标签云后，没有答案，网络这一块也一样，很多工具，很多学科，还有一个非常有力的对手，已经学会了俗话说的"靠天吃饭"，学会了用自己的基础架构和工具来对付你。

### Security budgets are not limitless

The common narrative is that security is a top priority with CIOs and CISOs and budgets will be up. Boards of directors are aware and willing to spend. So let’s look at that.

比较一致的说法是，安全是CIO和CISO的重中之重，预算会增加。董事会意识到了重要性也愿意花费。那我们就来看看这一点。


The fact is this is only somewhat true. The chart above shows Net Scores or spending momentum for various sectors across the ETR taxonomy and we’ve highlighted the Information Security segment. Yes, it’s up relative to the October survey, but it doesn’t stand out.

事实是，只是在某种程度上是这样。上图显示了整个ETR分类里各行业的净得分或支出的趋势，我们高亮了信息安全板块。是的，相对于10月份的调查，安全板块的支出是上升了，但并不突出。

Everything’s up, as we’ve reported, coming off a down year in tech spending – minus 4% – and we’re forecasting a plus 6% to 7% increase this year depending on the pace of the recovery. But the point is cyber is one of many budget items and organizations aren’t simply writing a blank check to the CISO.

一切都在上升，就像我们所报道过的，前一年的科技支出下降，是负4%，我们预测今年会有正6%到7%的增长，取决于复苏的速度。但问题是，网络是众多预算项目里的一项，组织并不是简单地给CISO一张空白支票。

### Firms are heavily invested in security already


The graphic above shows several sectors in context and we’ve highlighted security in the red box. The vertical axis shows Net Score or spending velocity and the horizontal axis is Market Share or presence in the data set. And you can see that security has a big presence – it’s pervasive, of course.

上图显示了几个行业的场景，我们用红框标出了安全。纵轴显示的是净得分或支出速度，横轴是市场份额或在数据集中的位置。可以看到，安全的位置很靠右，当然，安全无处不在。

But it lags some of the top sectors in terms of spending velocity because organizations have lots of priorities. And of course as you’ll see below, like most mature markets, security has some companies with off the charts spending patterns and others that lag.

但安全在支出速度上却落后一些顶级行业，因为组织有很多的优先事项。当然，正如在下面将要看到的那样，安全领域也和大多数成熟市场一样，有些公司在这方面的支出爆棚，也有一些公司的支出模式落在后面。

#### Vendors in identity, endpoint and cloud have spending momentum

Below you see that same XY graphic and we’ve plotted a number of selected security players:

下图是同样的XY坐标图，列出了一些选定的安全玩家的数据。


Several points stand out from the above data:

从上图可以看出几点。

* First **Microsoft** , as usual, is off the charts to the right and amazingly, has an elevated Net Score of 48%.

* **Okta** continues to lead this pack as it has in the last several surveys with a Net Score of 61.5%, up from last quarter’s survey.

* Okta, **Crowdstrike** , **CyberArk** , **Fortinet** , **Proofpoint** and **Splunk** , all up nicely from last quarter’s survey.

* Also we want to highlight **Carbon Black**. The company’s Net Score last quarter was 23.9% with 134 mentions and this quarter its Net Score shot up to nearly 38% — a meaningful and noticeable move for VMware’s $2.1 billion acquisition that it made in the summer of 2019.

So we see a number of companies with momentum, which stems from a rebound in tech spending generally but also the shift in security spend that we’ve highlighted. And you can see a couple of legacy security firms losing spending momentum – FireEye Inc. and RSA in particular, but there are many others in the ETR data set that are in the red zone.

我们看到了一些公司的好势头，一方面是源于科技支出的普遍反弹，但也源于我们强调提出的安全支出的转变。我们也可以看到有几家传统安全公司失去了支出动力，尤其是FireEye公司和RSA公司，但在ETR数据集中还有许多其他公司也处于红色区域。

### Microsoft, Palo Alto Networks, Okta and CrowdStrike: notable momentum and market presence

Let’s dig deeper into the data and the vendor performance.

下面我们来深入了解一下数据和厂商的表现。

Below is a view of the data we first showed you in 2019. The tables depict the Net Score (spending velocity) and the Shared N which identifies the number of mentions within the sector and is an indicator of presence in the market. The leftmost chart is sorted by Net Score and the right hand chart is sorted by Shared N. To make the cut and get into this chart, we required a vendor to have had at least an N of 50 mentions in the sector within the survey.

下表是我们在2019年首次展示的数据视图。这张表显示了净得分（支出速度）和分享N指标，分享N指标表示在业界被提及的次数，是个市场存在指标。左边的表是按净得分排序，右边的表按分享N指标排序，入选被考虑之列并出现在图表里的供应商在调查时间范围内至少在业内被提及50次。


You can see on the leftmost chart that Okta (61.5%) and Sailpoint (59.5%) lead in Net Score and Microsoft has the largest presence in the sector (518 Shared N) along with Cisco (305) and Palo Alto (278).

可以从左边的表看到，Okta（61.5%）和Sailpoint（59.5%）在净得分上领先，微软在业界的存在指标数最大（518共享N），思科（305）和Palo Alto（278）排第二、第三。

#### Four-star and two-star companies

Something we started two years ago was if a vendor shows up in the top 10 for both Net Score and Shared N, we anoint them with four stars. So **Microsoft** , **Palo Alto** , **Okta** and **CrowdStrike** are the four cybersecurity vendors that fall into the four-star group.

我们在两年前开始用星级评等方法，如果一家厂商的净得分和分享N指标都出现在前十名，我们就会给四颗星。所以微软、Palo Alto、Okta和CrowdStrike四家都是四星级网络安全厂商。

And we give two stars to those companies that make the top 20 in both categories. So **Cisco** because of Umbrella and Duo, **Splunk** , **Proofpoint** , **Fortinet** , **Zscaler** , **CyberArk** and **Carbon Black** (now owned by VMware). Carbon Black is new to the two-star list thanks to its rapid rise in Net Score.

而那些在这两个类别中进入前20名的公司则获得两颗星。Cisco（由于Umbrella和Duo的关系）、Splunk、Proofpoint、Fortinet、Zscaler、CyberArk和Carbon Black（现属VMware）都是两星级网络安全厂商。Carbon Black由于净积分的快速上升成为两星榜单新厂商。

#### A quick aside on Carbon Black

At VMworld 2019, Pat Gelsinger told theCUBE that he felt like he got a great deal picking up Carbon Black for $2.1 billion.

在2019年的VMworld活动上，Pat Gelsinger告诉theCUBE，他觉得花21亿美元的价格拿下Carbon Black是一笔好的大买卖。

His logic was in part based on the valuation of CrowdStrike, a Carbon Black competitor. At the time CrowdStrike, as you can see on the chart below, had a valuation that was nine times higher than that of Carbon Black. And you can see from the trailing-12-month revenue that CrowdStrike was a bigger company by more than $100 million, but the real story was the company’s growth at more than 100%. CrowdStrike at the time was growing much faster than Carbon Black’s 22%, justifying a significantly higher relative value.

他这样说的逻辑一部分是基于Carbon Black竞争对手CrowdStrike的估值。CrowdStrike当时的估值（如下图）是Carbon Black的9倍。而且可以从尾部12个月的营收里看到，CrowdStrike是一家规模更大的公司，营收比Carbon Black高一亿多美元，但故事的核心是CrowdStrike的增长达100%。CrowdStrike当时的增长速度远高于Carbon Black的22%，证明其相对价值明显更高。


Of course, the thinking from VMware was that it could pick up Carbon Black at a discount to the market leader and inject growth and profitability into the asset by bundling into VMware’s increasingly capable security offerings. VMware created a cloud security group headed by Carbon Black Chief Executive Patrick Morley, which underscores a commitment to the sector.

当然，VMware的想法是可以以低于市场领导者的价格折价收购Carbon Black，然后通过将其捆绑到VMware日益强大的安全产品上为该资产注入增长和盈利能力。VMware创建了一个由Carbon Black首席执行官Patrick Morley领导的云安全集团，凸显了在该领域的承诺。

Now in VMware’s recent earnings call, it said Carbon Black had “good” bookings performance. Who knows exactly what that means, but if it were significantly more than 22% (Carbon Black’s growth rate at acquisition time), our guess is that VMware would have been more effusive. So let’s assume that since the acquisition Carbon Black growth has been flattish relative to its growth at acquisition as VMware figures out how to integrate the company.

VMware在最近的财报电话会议上表示，Carbon Black的预订表现 "良好"。谁都不知道这到底是什么意思，但如果增长率明显超过22%（收购时Carbon Black的增长率是22%），我们猜VMware的溢美之词可能会更夸张一些。我们不妨假设自收购后，Carbon Black的增长相对于收购时的增长更趋向于平缓，VMware在这一段时间不是在想办法整合这个公司嘛。

Nonetheless, we would still peg its valuation as having increased substantially since the time of acquisition – perhaps in the $3 billion-to-$5 billion range. So it’s a nice pickup for VMware in our view, which has a good track record of acquiring companies and monetizing the assets. And we think the value of Carbon Black inside of VMware will likely grow from here. Further, the ETR data on Carbon Black is encouraging.

尽管如此，我们仍会认为Carbon Black的估值自收购时起已大幅上升了，或许在30亿至50亿美元之间。所以在我们看来，对VMware而言是宗不错的收购，VMware在收购公司及将资产货币化方面有良好的记录。而且我们认为，置于VMware内部的Carbon Black的价值可能会从这里开始增长。此外，Carbon Black的ETR数据也令人鼓舞。

### Cybersecurity valuations continue to skyrocket for the leaders

Let’s look at how the valuations in this sector have changed since before COVID.

我们来看看自新冠以来这个行业的估值是如何变化的。


Above is an updated view of our valuation matrix since just before the pandemic hit the U.S. in earnest. You can see the S&P is up 16% from that timeframe and the Nasdaq composite up 43%. Now look at the others. Only Splunk really hasn’t seen a big uptick in valuation. And Proofpoint’s valuation hasn’t kept pace. But the others have either risen noticeably, such as CyberArk and SailPoint, bounced up such as Palo Alto, held nicely such as Fortinet or exploded as with Crowdstrike, Okta and Zscaler.

上表是我们的估值矩阵最新视图，时间段为自美国爆发新冠大流行病前夕以来。可以看到，标准普尔指数比那个时间段上涨了16%，纳斯达克综合指数上涨了43%。现在来看看其他的股票。只有Splunk的估值真的没有大的提升。Proofpoint的估值也没有跟上。但其他公司要么涨幅明显，如CyberArk和SailPoint，要么反弹上涨，如Palo Alto，要么保持良好，如Fortinet，要么大爆发，如Crowdstrike、Okta和Zscaler。

So one would think Carbon Black as a VMware asset has done pretty well along with these names and will make long-term contributions to VMware.

那大家会大致会觉得VMware的资产Carbon Black也会和这些公司一样做得很好吧，会对VMware做出长期的贡献。

In addition, we would expect that the tech spending rebound this year combined with the heightened concerns over the SolarWinds hack and the tectonic shifts from the accelerated work-from-home and digital business transformation will continue to bode well for many of these names… for some time.

此外，我们预计，由于今年科技支出的回升，加上对SolarWinds黑客事件的高度关注以及从在家工作和数字化业务转型构造性转变的加速，这些公司将持续向好......在一段时间内。

### Factors to watch in cyber

As we exit the pandemic and are experiencing a new digital reality, cyberthreats have never been greater. Each January if you looked back on the prior year you’d be able to say the same thing for the past several decades. And the reality is that the budget allocations and subsequent spending on cyber are asymmetric to the economic risks. In other words, the $125 billion or so spent on cybersecurity doesn’t square with the trillions of dollars in value lost each year to cybercrime. We don’t spend enough as it is and probably can’t spend our way out of this problem.

我们退出大流行，同时也在经历一个新的数字现实，这时的网络威胁空前严重。每年的一月，如果回顾上一年的情况，我们就会说出和过去几十年同样的话。而现实情况是，网络预算分配和后续支出与经济风险是不对称的。换句话说，1250亿左右的美元花在网络安全上，每年因网络犯罪而损失达数万亿美元的价值，二者并不对等。我们现在花的钱还不够多，但可能也无法靠花钱解决这个问题。


CISOs have to balance their legacy installed base security infrastructure with the shift to zero-trust, accelerated endpoint, new access management challenges and an ever-expanding cloud. And much more. Very few have the benefit of a blank sheet of paper.

CISO们必须平衡在自己的传统安装基础安全基础架构以及向零信任的转变、加速端点、新的访问管理挑战和不断扩展的云之间取得平衡。还有做更多的事情。很少有人能够像一张白纸一样没有过去的包袱。

Lack of talent remains the single biggest challenge for organizations, which are stretched thin — making investments in automation a trend that is not going to abate any time soon.

人才的缺乏仍然是企业面临的最大挑战，企业已经捉襟见肘了，因此在自动化上的投资就成为一种趋势，这种趋势是不会在一段时间内减弱的。

In cyber, all the cliches apply: There is no silver bullet. There is no rest for the weary. The adversaries are well-funded and extremely capable and they have to succeed only once to create a business disaster for an organization, whereas an organization must succeed every minute of every day. So expect more of the same with no end in sight in terms of complexity, fragmentation and Whac-A-Mole approaches to fighting cyber crime.

在网络方面，各种陈词滥调仍然有效：不存在灵丹妙药。无暇喘息，仍要疲于奔命。对手的资金充足，能力也极强，他们只需成功一次，就能给一个组织带来商业灾难，而一个组织每时每刻都必须成功。因此，准备好应付更多相同情况的出现，打击网络犯罪时的复杂性、分散性和“打地鼠”（Whac-A-Mole）法等等都是没有尽头可言的。

It hurts to say this, but it just means the fundamentals for this sector just keep getting better. That’s bad news, but it’s the reality for organizations trying to protect their data — and it’s good news with lots of opportunities for investors.

这样说很痛苦，但这样说只是意味着这个行业的基本面正在不断改善。而对于试图保护自己数据的组织来说，这就是现实。而这对投资者来说是个好消息，机会多多。

Palo Alto Networks表示，这次收购将把安全性更早地内置到Palo Alto产品中，特别是使Palo Alto的Prisma Cloud成为第一个覆盖整个应用生命周期（从构建软件到运行软件）的云安全平台。

Bridgecrew开创了“向左转移”的概念，也就是开发人员和DevOps团队在整个应序开发过程中都实施了基础设施安全标准，此外还强调“基础设施即代码”，也就是在应用开发期间设置基础设施配置。

Palo Alto Networks首席执行官Nikesh Arora在一份声明中说：“向左转移是任何云安全平台的一个必备条件。”当两家公司合并的时候，“Prisma Cloud客户将从这种内嵌了安全性的云基础设施中受益。”

Bridgecrew的开源基础设施即代码扫描工具Checkov在推出的第一年也就是2020年的下载量就超过了100万次。

根据以色列Calcalist的说法，Bridgecrew已经累计筹集资金1800万美元，其中包括去年4月A轮融资获得1400万美元，因此Bridgecrew的投资者将获得9到10倍的投资回报。Bridgecrew的早期投资者包括Battery Ventures、DNX Ventures、Homeward Ventures、NFX、Tectonic Ventures和Sorensen Ventures。

Palo Alto Networks此外还宣布了一项针对远程工作者的产品更新，为其Prisma Access平台带来了更强的安全性以及更好的管理功能和性能。

Prisma Access是一个“安全访问服务边缘”（SASE）平台，使用户可以从任何位置安全地访问互联网、基于云以及基于数据中心的应用。本质上Prisma Access是一种防火墙即服务，可为企业所有应用提供安全的网络，通过将威胁情报与对网络流量持续检查相结合，防止网络攻击。

此次更新的Prisma Access 2.0增加了Palo Alto Networks所谓的“机器学习驱动的安全”，使用机器学习算法来防止任何实时攻击，并自动执行策略建议。

新版本还增加了Autonomous Digital Experience Management，该功能让企业组织可以更好地进行运营监控和可视性，包括查看访问基础设施、移动用户和分支机构运行状况的能力。

其他新功能还包括带有显式代理的新云安全Web网关，让客户可以更轻松地从基于旧版网络迁移到Palo Alto基于云的网络工具。此外，Prisma Access增加了基于云的统一管理体验，有助于简化配置、报告和数字体验监控，以及一些新的物联网安全功能可以帮助保护物联网设备。

Palo Alto说，经过这次更新，Prisma Access平台被评为保护远程工作者安全的最完整、最好的平台。

Palo Alto高级副总裁、防火墙即平台业务总经理Anand Oswal表示：“远程办公成为很多企业组织一项重要的长期计划，一流的安全性、对所有应用的安全访问以及优化的用户体验都成为业务的必需条件。要实现这一目标，企业组织必须重新考虑他们的网络安全架构，而这正是Prisma Access 2.0的基石。”

Palantir主要提供用于收集和分析大量数据的软件，客户包括美国情报界、执法机构、公共机构和大型企业。

Palantir在2020年第四季度签下的一系列大额合同让销售额超过了Refinitiv的预期水平。Palantir的季度收入比去年同期增长了40％，达到3.22亿美元，Refinitiv分析师的预期为3.007亿美元。Palantir称，该季度签署的交易中有21笔总价值在500万美元或以上的合同，其中12笔至少价值1000万美元。

美国陆军、美国食品药品监督管理局和英国国家卫生局都是Palantir的客户，Palantir称已经与这些机构签订了为期三个月的新合同。

Palantir的收入增长是以牺牲利润为代价的。该季度Palantir的净亏损为1.483亿美元，合每股亏损8美分，比上一季度的不计某些成本的每股盈利8美分有所下降，这个消息也使得当天Palantir的股票遭到抛售，股价一度下跌超过11.7％。

据报道，Palantir首席执行官Alex Karp对股东说：“我们希望参加这次电话会议的现有投资者资者以及那些更希望短期投资的人能够选择更适合自己的公司。”

Palantir决定第四季度优先考虑增长而不是盈利，这个策略也使Palantir在2020年的总收入达到11亿美元，比2019年增长47％。Palantir今天也在财报中指出，2020年来自每个客户的平均收入增长了41％，达到790万美元，贡献收入超过1000万美元的大客户数量增长了50％。

展望未来，Palantir预计第一季度的销售增长为45％，调整后的营业利润率为23％。该公司预计今年结束时的总销售额将比2020年的11亿美元增长至少30％。

为了进一步推动收入的持续增长，Palantir本月与IBM建立了合作伙伴关系，推出结合了两家厂商技术的联合数据分析解决方案，主要面向零售、金融服务、制造业、医疗和电信等领域的企业。宣布合作后，Palantir的股价上涨了10％。

根据Palantir在去年9月提交的上市文件显示，Palantir认为自己在私营企业领域拥有560亿美元的潜在市场。这个目标市场包括了大约6000家企业，年销售额超过5亿美元。

在宣布与IBM合作的消息、宣布第四季度亏损导致股票遭抛售之前，Palantir的市值约为510亿美元，股票交易价格约为每股28.40美元。

升级的FlashSystem 5200比上一代FlashSystem 5100具有更高的性能和容量，且基准价格降低了20％。IBM表示，该产品最高的IOPS性能比上一代产品高出66％，数据吞吐量提高40％。

IBM存储系统产品营销和管理副总裁Eric Herzog表示，该系统“非常关注具有1U配置的边缘使用场景，可以在例如百货商店货柜或者分支银行等场景下存储数据近1.7 PB。”

Herzog说，IBM还希望向大型企业售卖入门级存储系统。他说：“财富500强企业购买高端、中端和入门级产品，而低端购买则是基于用途的，例如资产数据库。”

Herzog说，5200系统的起价低至25,000美元，是IBM“为所有非大型机环境提供统一的产品家族”战略的一个组成部分，这意味着这款子系统可以连接到Windows服务器、Linux甚至旧的Unix服务器。

5200系统具备了一些高端特性，例如99.9999％的可用性以及HyperSwap功能，该功能提供了双站点、主动访问单独存储卷以实现100％可用性等功能。另一项可以功能是“逻辑气隙”，这项安全技术可以将良好的数据副本保存在云数据存储中，以便在受到恶意软件攻击时立即恢复数据。“到目前为止，还没有恶意软件或勒索软件能够穿透这种逻辑气隙，”Herzog说。

这次IBM FlashSystems系统升级的核心是增加了对软件容器的支持，软件容器是一种可移植的环境，其中包含了应用及其所有相关进程。IBM FlashSystem 5200支持Red Hat的OpenShift软件容器编排器和Kubernetes容器编排器容器存储接口，该标准是将任意块存储和文件存储系统暴露于容器化工作负载并使容器化应用与持久性存储一起使用的标准。该阵列还支持VMWare虚拟化和裸机环境。

此外还有用于管理复杂多平台存储配置的IBM Storage Insights和IBM Spectrum Virtualize，可以让多个存储孤岛在单个池中合并和管理。当该系统3月上市的时候，FlashSystems和其他IBM存储产品线还将增加对IBM Cloud Satellite的支持，IBM称该技术让企业组织能够在任何地方（包括本地）以一个单元的形式构建、部署和管理云服务。

Herzog表示，Cloud Satellite类似于AWS的Outposts，这个EC2实例版本是运行在客户数据中心内的。与Outposts或微软Azure Stack不同的是，Cloud Satellite号称可与任何硬件和存储子系统一起搭配使用，包括非IBM设备。

但是有人却偏偏不信这个邪，亨利·福特从小就喜欢车，1908年他创办的福特公司推出史无前例的、最成功的福特T型车。那么问题来了，在当时生产一台车是一个大工程，每装配一辆T型车需要728个人工小时，年产量也只有大约12辆，所以制造T型车成了既耗时，又费力的过程。

但是让人万万没想到的是，解决这一问题的办法竟出自芝加哥一家屠宰场，动物的尸体悬挂在连接天花板的移动挂钩上，每个人都做着不同的工序，并依次向下一个工序传递。受到启发后，1913年福特通过反向思维建设了一条装配线，汽车底盘在传送带上以一定的速度向前移动，在前行中依次安装发动机、车厢、车轮等配件，完成一辆整车的组装，这也是世界上第一条真正意义的流水线。

T型车的价格一下就降低了250美元，在进一步改进每个步骤的时间把控后，又将售价再次降低了50美元，而且每小时可以组装150辆，售价不到原价的三分之一，亨利·福特也被评为20世纪为世界装上轮子的人。

接下来一段时间，配件经销商接到各种要求改进T型车，像获得更多的动力，换个顶置气门等等，由此又产生了一系列的商机，但是这又带来了定制化生产的难题。

不仅是汽车，所有产品在标准化量产的过程中，都在一次次面临着消费者提出的个性化定制需求。2013年必要商城创始人毕胜率先在中国提出C2M（Customer-to-Manufacturer），即消费者直连工厂的概念，提升订单收集、生产、流通等各个环节的效率。

C2M模式是在“工业互联网”背景下产生，其被称为是产业互联网时代的新型“短路经济”。我们最为熟知的C2M模式可能就是红领的“量体裁衣”，工厂的设备可以按照上门量体的数据和需求，裁剪出符合规格的裁片，最终缝纫出不同的衣服。通过直接对接消费者在打破款式同质化的同时，减少了中间环节，增加了客户黏性。

但是这个过程也需要制造和供应链的高度柔性，2020年“犀牛工厂”也成功出圈，以阿里为代表的互联网公司正在对传统制造业革新发力，其从服装业切入，提供低起订量、快速交付的柔性制造能力，让中小企业把更多精力投放在提升产品的核心竞争力上。

可以说C2M在改变生产者的同时，也改变了生产关系。所以除了制造商的参与，电商平台作为连接消费者和制造商的桥梁也迅速加入了C2M的大家庭，让2019年成为电商C2M模式兴起的元年。

现如今C2M已经不是一个新的话题，C2M的发展对于市场其实有着非常积极的作用。Forrester看到，企业应该实现洞察驱动（insight-driven）才能实现市场适应性（market adaptiveness），从而获得高速增长。C2M可以帮助企业更快的获得客户需求以及市场洞察，是客户时代（age of customer）的必然趋势。

C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

从产品到用户的重心转移

谈C2M，我们先从制造谈起。近些年，制造业的发展就如同站在十字路口，因为所有的东西都在变化！

我们看看一台洗衣机的发展变化，1860年的洗衣机就是一个简单的搓衣板构造，到1943年洗衣机开始有一些简单的按钮，到1974年洗衣机已经是一个相对完善的产品，到2012年洗衣机实现了全智能互联，拥有LED面板，以及手机APP，到2016年洗衣机已经成为智能家居的一部分。

制造业最具核心竞争力的产品在变化，围绕产品的客户需求、个性化配置、制造流程、服务流程在变化，甚至竞争的边界、行业的生态也在发生变化。

在变化的过程中，中国制造业面临了很多问题，虽然Made in China一度成为中国对外的形象标签，但中国制造业亟需转型升级早已是不争的事实。

首先，大批制造商长期在进行低附加值、低利润的生产，而且产品同质化严重；其次，部分产品生产周期长，由于市场变化速度快，造成货品积压；最后，传统的生产方式是标准化大批量，现阶段消费者需求呈现小规模多样化，造成生产成本增加。

早在2015年，徐工信息创始人、CEO张启亮，在时任徐工集团工程机械股份有限公司信息化部部长时，就已经感受到徐工集团在人力成本和客户需求上发生的极大变化，尤其是C2M的出现。

对于当时的制造业这是一个巨大的挑战，所以中国也在思考，在德国谈工业4.0，美国谈先进制造的年代，中国能做些什么？所以2015年“中国制造2025”战略的出台也成为制造业的一剂强心针，进一步加速了制造业转型的决心，将原来以产品为中心，向以客户为中心进行转型。

多年来，中国正一步步脚踏实地的推进智能制造的进程，然而5年后的2020年，一场突如其来的疫情，让制造业再次陷入僵局，甚至一度让全球停摆，疫情使人们的生活方式被彻底颠覆，同时被颠覆的还有生产的方式。

所以直播带货也在2020年火了一把，成为接触消费者的一个新型渠道，而且在大V主播的影响下，他们俨然成为了消费者群体的代表，尝试将个性化定制的诉求传递给品牌方，实现产品的改善。

2020年5月18日，薇娅直播间上线了一款梦洁家纺专门为“薇娅的女人”定制的被芯，30分钟销售3万单。买它买它的李佳琦一直与花西子有着良好的合作关系，大量消费者向他反馈花西子一款蜜粉饼的原装粉扑不好用，于是他转告给生产方，改成了另外一款散粉粉扑。

这也让C2M在经历了一段沉寂后，再次回到公众视野，其实C2M的出现可以直接面向客户和市场需求，帮助制造业提高客户粘性，简化中间环节。但是概念虽好，想要真正实现C2M也非一朝一夕之事。Forrester首席分析师穆飞表示，C2M对于制造水平要求很高，如何能够在小批量多品类制造场景下控制成本和品质，还需要多方面的支撑。

C2M以用户为中心的模式变革

我们来具体理解一下C2M，C2M是“从消费者到生产者”（Customer-to-Manufacturer），其是在“工业互联网”背景下产生的，指现代制造业中由用户驱动生产的反向生产模式。C2M模式基于互联网、大数据、人工智能，以及通过生产线的自动化、定制化、节能化、柔性化 ，运用庞大的计算机系统随时进行数据交换，按照客户的产品订单要求，设定供应商和生产工序，最终生产出个性化产品的工业化定制模式。

针对C2M至顶网也进行了调研，更多的用户认为C2M是以用户为中心的模式变革，同时商业模式变革也是催生C2M的一个主要因素，之后是渠道复杂性、成本、库存等因素。

C2M在生产方式、盈利模式和消费群体等方面与传统模式有着显著的区别，传统模式存在先生产后销售、设计同质化、高库存、渠道复杂、综合成本高、利润率低、用户黏性低，维护成本高等问题。C2M可以说解决了制造业的一些痛点，主要拥有四大优势：

第一，制造商对客户需求的快速感知：商品从生产到最终触达消费者中间有着非常多的环节，消费者的需求要反馈到制造商需要很长的流程和时间，反馈的准确率也存在一定的误差，C2M可以第一时间了解客户的真实需求，实现快速反馈。

第二，降低库存：由于人力和原料成本的上升，库存成本也在逐年上升，制造企业都在针对市场需求进行预判，实施合理的生产计划降低库存带来的隐患，但预判的风险极高，C2M可以在数据的支撑下，更真实的反应订单需求，有依据地进行库存管理。

第三，用户粘性：客户对于一个品牌的认知是非常重要的，制造商的快速交付和便捷的交易流程可以让客户增加好感度，而且满足客户个性化定制需求，可以让客户体验进一步提升，增加客户粘性。

第四，市场拓展：在线下，制造商通过分销商进行销售，触达到的客户是有限的，通过线上渠道可以在没有地域限制，没有中间商的情况下，快速覆盖更广的客户，应用新的市场营销思路。

虽说C2M是消费者直达工厂，但是凭借制造商一己之力，显然是不能担负起C2M这个重任。中金证券分析师认为平台型企业将是C2M模式建设的主导者，C2M模式的建立涉及对整个产业链条的重塑，仅凭制造商是无法单独实现的，需要外部力量的介入去疏通各个环节，同时帮助制造商打造柔性制造能力。

作为平台，电商也将C2M视为“新风口”，因为电商平台不仅是C2M模式中重要的一环，同时在C2M模式中还能进一步赋能制造商。

渠道：电商平台可以跳过品牌商直达终端消费者，为制造商提供连通消费者的渠道；

数据：针对海量的消费者行为数据进行分析，帮助制造商快速获取用户需求，反馈回生产制造；

规则：因为跳过了品牌和经销商，在产品的监管上会出现断层，电商平台可以承担明确商业准则的角色。

服务：电商巨头正在逐渐增强数字化赋能行业的能力，提供更多配套实施服务。

而且可以看到C2M模式已经得到不少地方政府的重视，浙江省的“超级”工厂计划，广州的全球“定制之都”都在围绕C2M模式，推动本地制造企业转型升级。

电商平台C2M的中坚力量

“目前C2M的主要参与方还是电商平台，而且疫情也进一步推动了电子商务的渗透率，对C2M也带来了间接推动作用。”Gartner高级研究总监沈哲怡说道。

可以看到，各大电商平台在过去几年已经开始尝试对上游制造工厂进行直连，我们也整理了各大平台在C2M上的一些战略，除了要打通需求端，还要创造订单，并赋能制造商。

阿里巴巴

2013年底，阿里旗下1688基于C2M理念推出“淘工厂”项目。2019年7月，阿里系天天特卖就已经携手阿里云共同升级C2M数字智造系统，计划将在3年内完成100个产业带、10000家天天工厂的智能化改造。2019年12月，阿里巴巴在淘宝事业群下专门成立C2M事业群。2020年3月，淘宝C2M战略发布会上，阿里推出了一款以C2M商品为核心供给的淘宝特价APP。同时公布了“超级工厂计划”、“百亿产区计划”和“双百目标”三大C2M战略支柱。

京东

2019年5月，京东联手新华社发布了“厂直优品”计划，在全国10万家制造型企业和消费者之间搭建高效的零售体系，当时京喜的前身京东拼购是京东“厂直优品”的重要承载平台。2020年4月20日，京东旗下的“京喜”宣布将全新推出京喜产业带厂直优品计划。

拼多多

2018年12月12日，拼多多推出“新品牌计划”，称将以C2M模式帮助1000家工厂打造爆品。截至2019年底，新品牌计划正式成员已达106家，超过900家包括知名品牌在内的企业参与了C2M定制化生产，累计推出超过2200款定制化产品，订单量超过1.15亿单。

苏宁易购

2019年10月，苏宁正式发布苏宁C2M生态。2020年1月，苏宁拼购将与首批20家企业共聚河北保定，签订C2M招商合作协议。同时，苏宁质检联盟将全程参与生产销售过程，保证商品质量。苏宁29周年司庆日当天，苏宁创始人张近东宣布苏宁要推出“521”计划——未来十年在乡村地区布局5000个苏宁村、2000个县级苏宁易购中华特色馆、十万家苏宁零售云门店，苏宁计划打造遍布乡村市场的C2M生产基地。

阿里巴巴、京东、拼多多、苏宁易购等电商平台都已经选择并实践了C2M，可以说好处显而易见，因为缩短了从生产源头到消费者的步骤，就意味着成本的减少。

我们通过2020年“双十一”促销做一个解读，去年大家是不是被商家的预售促销模式搞得晕头转向，其实预售也属于C2M的范畴，一方面可以让厂家对需求做出比较好的判断，另外一方面是对市场、产品性能需求的一个判断，从而设计并制造满足个性化需求的产品。

“类似的做法其实早就在制造业里出现了。”沈哲怡表示，现在因为有电商平台的加入，C2M规模变得更大，覆盖的消费人群更广，通过十分低廉的价格刺激消费欲望，获得更多数据帮助企业对市场趋势做出判断，根据需求设计新的产品和功能。

穆飞也认为，电商平台拥有强大的客群，在前端拥有需求收集渠道，在后端通过自有工厂或者生产渠道资源ODM/OEM整合实现生产，但目前两种模式的成效尚不明确，但整体会倒逼制造端的智能化升级。

柔性制造“柔”在哪里？

想要从传统模式到C2M，并不是简单的模式转变，其中涉及了业务逻辑的重塑，以及底层技术的支持。所以除了电商平台，制造端需要重度参与。

“C2M的出现对整个上下游产业链都有一定的影响，因为只有紧密连接并且把收集的市场数据转化成产品并且带来效益的做法才是成功的。”沈哲怡说道，制造商对市场信息的判断、智能制造的能力、及时供货补货的能力都需要提升。

也就是说实现C2M至少要具备用户需求反馈与柔性制造的能力。

在用户需求上，制造商想要真正精准、实时的获取消费者数据其实是相对困难的，因为大部分的用户其实是在电商平台手中，制造商需要从平台获取需求再进行产品的定制。

所以这里重点讲一讲制造商更可控的柔性制造。

我们知道传统制造业的生产线往往都是标准化的，并不具备柔性生产的能力，通过人为提前预留产能可以达到所谓的柔性。真正的柔性制造则是指工厂的设备与机械化程度达到一定水平，可以通过分解生产流程，快速反应制作小批量订单。

裂帛副总裁大麦认为，C2M的核心其实就是个性化定制，而定制就要求生产线足够柔性。比如家里的锅碗瓢盆，一方面，没有太多个性化的需求，另一方面，生产制造是需要模具，如果每个产品都要造一个不同的模具，成本实在太高。

打造柔性制造需要从两方面入手，首先，生产线上的工艺、工序需要标准化；其次，每一个环节要能被自动识别自动处理，实现上下游的流程贯通，从而支撑整体的个性化处理。具体就需要软件层面实现数据的互联，以及硬件层面生产线的改造。

青岛中集冷藏箱CIO耿峰表示，针对不同产品的不同工艺，工厂需要在一个较短的时间区间内对产能、人员进行最优组合，从而适配产线灵活切换的需要，并且最大限度地控制物料、设备、能耗、人员等成本的消耗浪费，这就是柔性制造需要具备的控制能力。

以服装生产中的裁片为例，裁床上的自动化裁刀可以根据需求裁剪出不同的裁片，之后进行缝纫。大麦也指出，在这个过程中，也有一些工作还不能做到完全自动化，比如不同面片之间的衔接缝纫，还需要人工介入，即便能实现柔性化，效率也比较低。

除了传统工厂柔性制造可以带来明显的变化外，对于季节性产品工厂柔性制造可以说是一个福音。在业务低谷时工厂可以继续生产其他产品，例如中秋过后，月饼工厂生产线上的机器可以根据需要快速切换、变化，实现面条或其他点心的生产。

柔性除了在制造端还要延伸到整个供应链，实现整体供应链的敏捷和精准反应。“打造柔性供应链的目的是优化产业链的资源配置和效率，解决企业从产品研发、技术、质量、采购、物流到财务管理等环节之间的协同难度大、效率低、错误多的问题，构建企业新型的竞争优势。”重庆易链科技有限公司总经理刘佑兴说道。

耿峰强调，C2M进一步颠覆的就是供应链，可以看到制造的成本中，物料第一、人工费第二，能耗第三，只有保证生产过程一直是可控的、透明的，才能倒推出物料的需求，然后带动柔性供应链。

对于制造商而言原材料是一个重要问题，像服装的原材料很多，变化也很大，需要的原材料有没有现货、面料能不能满足少量定制等，这些都是柔性供应链需要实现的。

最理想的柔性供应链，是从原材料供应到产品生产，再到成品销售，其中每一个环节都可以实现自动、灵活的快速流转，而不会因为市场需求的变化造成工厂产能过饱和或产能不足，原材料也不会积压或短缺。在这个过程中就需要信息高度互通和高效协同，才能帮助整个供应链实现自我调整。

所以实现C2M不仅需要生产力大幅提升作为保障，还需要各项技术有效融合，包括整个云平台将进行有效的大数据池化，并将数据进行打通形成协同、综合分析、优化决策，以实现柔性制造。

工业互联网连通C2M的神经网络

C2M需要将数据采集、数据分析、产品设计、智能制造以及销售和分销形成闭环。至顶网调查显示，影响C2M普及的一个很大的原因包括工业互联网、大数据、5G、AI等新技术的创新和应用，特别是对于制造端而言，基于新的联接技术、数据基础架构、大数据技术将成为突破口。

从调研看来，与C2M结合最紧密的技术当属工业互联网，因为C2M被称为是一种新型的工业互联网电子商务的商业模式，而且工业互联网可以打通供应链的各个环节，实现协同发展。

工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。从架构上，工业互联网平台可分为终端设备层、数据采集平台层，以及应用层。

如果用人体来比喻，设备就相当于肢体和躯干，信息化系统就相当于神经，工业互联网则是可以为智能制造提供从制造到应用到数据以及联接整个环节的神经网络。

“在制造过程中，信息的扁平化变得越来越重要，它可以把信息流传递到任何一个地方，并接收来自任何主体的信息流，可以是一个工人，也可能是一台机器，甚至是一整个数控中心。” 耿峰说道。

在C2M模式中，工业互联网的具体工作是通过对接电商平台，将海量的用户订单实时传回ERP（企业资源计划），供给端根据订单来制定生产计划，设计端PLM（产品生命周期管理）、CAX软件根据产品定制化要求生成产品设计数据，最后MES（制造执行系统）再根据ERP下达的生产计划及从PLM获取的产品数据，最终实现智能决策、自动安排生产，并将信息自动传递至各个工位、工序、产线，实现按需生产。

通过工业互联网作为底层连接，使数据可以在每一个环节流动起来，让一切变得顺畅和高效。当然在工业互联网上数据必须要在安全的状态下实现交流互换。

因为像台积电，富士康这种已经建立了比较完善的安全防护基础的制造企业，在受到攻击时还是难以幸免，这让我们不得不更深层次的思考，工业互联网的安全防护应该如何去建设？

“网络安全防护设备需要与业务结合。”360工业互联网及车联网安全事业部总经理李航表示，对于工业安全而言绝不能用传统网络安全体系直接照搬的方式来解决，每个企业都有自己运营所形成的一套基本理论，行业属性所带来的安全需求不是传统网络安全体系能够完全覆盖的，一定要和本身的行业属性和业务结合去实现安全能力的融合，才能解决工业安全的问题。

另外，C2M除了工业互联网还需要云计算、边缘计算，以及AI和大数据技术的融合应用。因为未来的智慧工厂一定是通过一个AI大脑来支撑整个工厂的有效运转，通过知识图谱、深度学习、机器学习等AI技术与智能制造业务场景深度结合，为智能制造AI体系的大规模应用赋能。

而且随着5G在行业应用的逐渐普及，连接也将变得更加高效，像工厂机械臂、高清AI拍照和检测都要求更低的延迟。

“5G和AI一定是未来智能制造推进过程中的关键技术，而且两者还将不断融合。”达智汇智能制造（苏州）有限公司总经理赵丽娜表示，5G大大加速数据的传递速度，AI能够大大提供数据的利用效率，包括非结构化视频采集速度、模拟仿真速度。例如汽车从研发到模拟仿真，需要七天才可以把模型做出来，但是在5G的时代，可能一天就可以把这件事完成。

践行者们的身体力行

理解了C2M是什么，但在应用落地上还是存在很多现实问题。至顶网对C2M的落地难点进行了调研，认为要实现柔性制造占比41.7%、构建工业互联网占比23.8%、实现柔性供应链协同占比19%、打造创新营销模式占比15.5%。

虽然电商平台正在主导C2M，但是想要真正实现C2M还需要从制造端发力。我们也看到行业中不乏一些实践者，它们都在用自己的方法不断探索着C2M，并且在各自的行业中取得了一定的成绩。

案例一：裂帛的双向信息共享与协同

裂帛是中国知名的设计师品牌，旗下拥有着裂帛、莲灿、Liebo Feng等多个女装品牌，因为独特的民族设计风格而颇具辨识度。裂帛副总裁大麦认为，C2M是个必然趋势，而生产线和供应链的柔性化是重要前提，也是制造业眼下的重点。

柔性制造需要把整个制造的过程根据客户的需求进行分解、对应处理。以服装行业为例，在了解客户的身高、肩宽、臂长等信息后，每块布料所需的裁片大小等等都可以自动计算、自动裁剪、在缝纫过程中自动识别和追踪，这就是柔性制造的一个场景。

如果依靠人工来完成这些工作，在定制过程中，裁片差异化大，不仅容易出错，归类摆放的时候也容易搞混。自动化的方式对流水线进行工艺分解，不但效率高，还不易出错。比如通过衣料上的RFID芯片，就可以很快识别出它属于哪件衣服的，需要放到什么地方。

在供应链的柔性上，随着业务的发展裂帛也在不断进行变革。每个阶段都会调整为市场所需要的状态，比如，最早自备原材料，演变成工厂备料，以前产品生产或者补单都是靠自有工厂，而现在代工工厂也能适应小批量多批次频繁补单的节奏。在体量达到十亿时，裂帛又开始对供应商进行了管理优化，每年对供应商进行产能规划，增加或者减少单量。

随着供应链的优化管理，裂帛从市场的需求到内部各个流程的管理，都在变得更加紧密高效，包括商品计划、设计研发、生产规划都越来越精准。在这个过程中，裂帛通过供应链管理系统和工厂之间实现了双向信息共享和协同，比如，在软件平台上可以准确告诉工厂关于款式的要求，而且能够实时反馈打样进度、生产进度等等。与此同时，裂帛在系统中还可以看到各个供应商的表现情况，比如各家的评分、能力状况等等，并据此快速进行调整。

还有很多场景，比如询比价，针对某个款式可以让多家工厂同时报价，然后品牌方可以综合质量、价格、配合度等信息得到一个相对最优的下单方案。

目前裂帛已经实现了从商品企划、设计、研发、原材料供应到生产、运营等的全流程打通，把品牌商、原料商、制造商三个角色连接在一起。

案例二：协同敏捷高效的浪潮JDM

浪潮位于济南的智能工厂，是中国第一个服务器智能柔性生产基地，中国服务器领域第一条高端装备智能生产线，被评为全球智能制造典范的智能工厂，实现了人工智能、工业互联网与制造业的紧密结合。

工厂采用了大量自动化设备，包括AGV、机械手、机械臂、自动化检测设备等，配备了2条柔性智能产线、1座智能立体仓库、8座智能老化中心和实验室，以及一座智能现代化的物流中心，通过集成600多个RFID、2000多个传感器、50个设备控制器、330套智能设备，部署了ERP、MES、WMS等6大智能信息系统，所有智能设备在信息系统的统一调度下，自动运行。

浪潮智能工厂

具体的工作流程是客户通过CRM下单，信息进入ERP系统，ERP自动进行物料计算，生成生产任务，接下来进入MES系统，MES会统筹整个生产过程的调度运行。产品装备完成后，进入高温压测中心，进行48小时或者更久的高温、高压等可靠性测试，最后通过TMS物流管理系统，完成全球范围内的发货和交付。

浪潮集团副总裁孔亮介绍，浪潮智能工厂实现全流程的数据采集和分析，通过数字化、智能化的手段驱动需求、研发、生产、服务4端之间的互联协同。整体交付周期从18天缩短至5-7天，生产效率提升30%，客户TCO降低31%。

浪潮其实在很早就开始为互联网用户提供一些简单的定制化服务，经过多年的探索积累，最终形成了独有的JDM模式。 

JDM模式具体内涵：

J：Joint围绕智慧计算产品创新，打造一体化生态与多元化客户需求的紧耦合生态模式；

D：Design/Development/Deliver 构建从用户需求、架构设计到产品实现的敏捷化创新和快速交付的业务链；

M: Manufacture 依托工业互联网平台，实现“一键下单”的自动化生产能力，和 “一件下单”的柔性生产能力。

浪潮集团副总裁彭震说，JDM的突出特点就是“快”，快速研发、快速生产、快速部署，让浪潮跟上甚至超越客户的节奏。目前，浪潮服务器一款新品的研发周期从1.5年压缩到9个月，客户提出需求最快可以3个月交付样机，生产交付方面，浪潮订单交付周期从15天缩短至5-7天，此前，在百度数据中心创造了双机房10000节点/日的业内最高交付部署速度。

JDM模式切实将客户需求引入到产业链中，实现计算力供给端与需求端的紧耦合，实现了从批量标准化到大规模定制化的转变，构建敏捷业务流程。

案例三：“制造+服务”的戴尔交付模式

戴尔在服务器及商用PC上早已实现“模块化”的制造，设备中可支持的不同CPU、GPU、硬盘、内存等硬件配置可选项。同时在此标准可选范围的基础上，戴尔还可以通过定制化服务为客户提供专属配置。

在制造之外，未来服务也需要更加个性化。戴尔作为一家制造企业，除了在制造外还提出要给客户交付完美的服务，也就是制造+服务的模式。

戴尔科技集团终端部署服务部资深项目经理黄贻璐介绍，客户定制一批商用PC，从生产环节一直到企业员工打开商用PC可以使用，这个过程中定制化部署服务也非常重要，戴尔从镜像、应用、用户数据、安全防护这四个方面帮助客户去打造他们的定制化产品，让最终用户能充分享受“开箱即用”的体验。

对于服务器订单，戴尔从四方面提供定制化配置服务：第一，支持郊区化、异地化的数据中心远程部署和管理；第二，帮助有限的本地运维人员批量部署；第三，支撑前端业务高速增长，要求大量设备快速上线；第四，要求系统运维服务体系标准化这四大方面最大程度的辅助数据中心实现自动化部署及管理。

让客户尽早拿到定制化产品，并且实现快速部署以及应用，还能最大程度地消除安全等隐患，并为应用环节提供了相当大的便利，这也是戴尔给客户提供的整体定制化服务解决方案。

没有困难就没有创造

《老子·道德经·第六十四章》中说道，“千里之行，始于足下。”；《劝学》中说道，“不积跬步，无以至千里。”C2M想要成功也是一个道理。

沈哲怡看到，C2M在最理想的情况是用较低成本满足客户的定制化需求，目前还不能做到高度定制化，现在更多是一种市场数据收集的手段，使产品能满足大多数人群的需求。

在短期内无法构建起真正的C2M，已经成为现在业界的共识。目前整个行业都处在过渡期，因为想要做到真正的个性化定制，还是有比较现实的问题需要解决，例如个性化将成本提高，给消费者和制造商带来了双重的压力，如何持续的维持都是有待解决的问题。

至顶网调查显示，制造企业认为未来制约C2M发展的主要挑战是供应链整合，因为传统的供应链相对复杂，在整合上存在一定难度，其次是市场监管缺失、物流成本上升等问题。

监管问题上，C2M模式目前存在最大的一个问题是由于没有中间商的监管，产品质量不能得到有效地保证，未来电商平台和厂家将是信任机制建立的关键。

成本问题上，虽说C2M减少了中间环节，就意味着降低了成本。但是由于失去了规模化生产的优势，小批量定制化生产的成本可能会变得更高，而且大多制造商还没有达到工业柔性化定制的水平，在工厂端改造，以及数字化改造上还需要前期成本投入。

安全问题上，现有安全体系也不能保证未来C2M模式下生产力提升后的安全。李航认为，目前IT（Internet Technology，互联网技术）和OT（Operational Technology，运营技术）一体化的趋势正在改变着现有的生产流程，而现有的安全体系似乎游离于这些融合之外，这需要安全人员既懂IT又懂OT，同时还要对实际业务非常熟悉，才能制定出更加合理的安全逻辑来保证这种新生产模式下的安全。

安全对于未来不管是C2M还是工业互联网来说是必不可少的基础保障，甚至可以说没有相适应的安全作为保障根本无法实现C2M模式中所体现的柔性制造场景，为什么这么说？

用汽车制动性能做一个比喻，点刹（ABS）技术最早是一种机械式的操作，需要靠驾驶员用脚一下下的踩踏来实现，但随着经验的积累，点刹逐渐由机械结构变成电脑控制，用计算机技术来提升车辆的安全防护系统。未来网络安全实际上就类似于汽车点刹演变的过程，网络安全将通过数字化转型逐渐融入到生产制造的每一个环节当中。

行业特性上，C2M聚焦到不同行业也有着巨大的差异，比如，造车、造集装箱、造机器，制衣的单品体量较小，产品的生命周期管理过程以及物料多样性等方面相对简单，所以C2M比较容易落地。但消费者跳过4S店等渠道，直接向车厂个性化定制一辆车，复杂度是不是大了很多？

“未来产业链各个环节都需要打通，因为C2M对各方面参与企业的运营模式、人员的素质和能力、管理和治理能力都提出了更高要求。”沈哲怡表示，互联网平台可以起到推动和促进的作用，但是成功的关键还是在传统企业是否能成功向数字化业务进行转型，运用智能化和数字化技术，结合流程改造，并且以开放的心态与产业链上下游合作，这恐怕是C2M成功道路上最大的挑战。

现在看来，由于时间尚短，C2M的失败或者成功都言之过早。但是身处产业链中，制造商应该积极主动拥抱这一模式，用多元化战略应对不确定性。渠道销售也需要调整策略，寻找自身的独有价值，才能够应对C2M的冲击。 

对于适合C2M的领域都将会产生价值链的重新布局，比如电商平台、工业互联网平台将成为新的渠道体系等。同时C2M会进一步为消费市场带来不确定性，不积极应对变化将会陷入被动的境地。面对日益严峻的挑战，企业需要从市场、技术、组织三个层面入手不断加强自身的适应能力。

总而言之，C2M是一个多方共赢的模式，但目前C2M尚属早期发展阶段，渗透率并不算高，但是可以看到市场前景广阔。或许不久的将来，在技术与数据达到这一模式爆发的节点时，这一极简供应链的反向定制模式，真的可以实现低价高质的完美结合。

我们也静待佳音！

这项概念中有一大突出的非技术性特点，即名为“The Vault”的可视化后备库存区。此方案能够显著降低销售楼层的库存需求，甚至能够将实际展出的服饰数量减少达85%。

这种库存削减方案不仅改善了店面观感、防止货品杂乱、强化主打商品的展示空间与主推效果，同时也从根本上提升了整家店面的格调。更重要的是，这一切都完全不会破坏Men’s Wearhouse长期以来设定的店面面积。

Men’s Wearhouse母公司Tailored Brands首席客户官Carrie Ask在采访中表示，“我们一直对店面的面积有着比较统一的要求。如今，我们能够在不改变面积本身的前提之下释放出更多展示空间，将整个销售楼层完全转为开发。”

新的店面还设有定制区、租赁区与零售区等不同区域。休闲服装与租赁作为其中的核心定位，也被运营方寄予了殷切的增长期望。

其他科技功能：

WD Partners意见领袖与行销执行副总裁Lee Peterson写道，“我很赞赏他们的尝试；这套方案比最近其他品牌的「下一代」商店更具搜索精神与实践价值。我也开始意识到，这一切将逐渐成为市场上的通行常态，即相当一部分业务开始与线上版本相整合，特别是衬衫墙——我真的很爱这个点子。”

Shepard Presentations的Shep Hyken则提到，“虽然这一切只是Men’s Wearhouse刚刚迈出的新一步，但对于整个零售行业来说已经不算是新鲜事物。眼镜店、美妆品牌以及珠宝等领域的其他零售商已经建立起强大的数字化购物体验。有人认为这只是无用的噱头，但事实证明，这些方法确实能够吸引客户并促进销售额提升。”

Tailored Brands品牌去年刚刚经历过破产诉讼，而且受到居家办公趋势对其商务正装、婚宴礼服以及其他服饰产品销量的影响，该公司目前正着手关闭三分之一门店。

RetailWire BrainTrust成员、Cathy Hotka & Associates品牌主理人Cathy Hotka甚至在而对种种不利因素时，明确看到了数字化转型概念带来的新希望。

Hotka女士写道，“Men’s Wearhouse一直主要西装服饰——但在全球疫情的影响下，西装需求明显大幅缩水。Tailored Brands确实有理由率先提出这种数字化购物概念，并吸引更多年轻顾客加入其中。虽然这种方式在之前的电子商务平台上已经有所体现，但相对于每页只能显示几件商品的手机购物，即使是年轻人也会对在店面中一次性面对上千种品类的感受所震撼。”

当然，也有不少人对这种尝试的实际效果持怀疑态度。

Refocusing in Focus主理人Dick Seesel写道，“零售店面的购物体验与库存管理改善自然令人感到鼓舞，这也让我想起得克萨斯州赫斯特市的J.C. Penney概念店。但这一切是不是数量还太少、来得也太迟了？对于这样一家挣扎在破产线上的企业，他们需要的是更小的占地面积与更多预算限制，因此他们恐怕很难以必要的速度推出足以令品牌起死回生的下一代店面概念。”

想当年，微软Office的出现，让计算机取代了纸笔，最终推动企业办公向着电子信息化的方向转变。现如今，在企业正经历由信息化向数字化转型的关键时期，却缺乏这样一种核心应用出台，未免会让企业的数字化转型经历更多波折。

在2020年，至顶懂云帝曾经对企业的数字化转型需求进行过调查研究，也曾经对一些大数据分析厂商进行过相关问题采访，来寻找我们心目中的数字化转型核心应用。但令人遗憾的是，通过对人工智能、大数据分析乃至于数字孪生这些技术的采访调研分析后发现，这些技术都有一些曲高和寡，难以在全行业进行普及。信息化时代就已经存在的Office办公软件也已经老旧，对商业、制造等行业的数字化需求无力进行承载。

什么才是我们心目中的“核心”应用？通用、普及，可以串联当前所有数字化技术。我们相信只有这样才可以成为数字化转型的核心。为此，懂云帝曾经设想并与厂商研讨过，如何通过对现有Office软件进行完善的方式，打造数字化时代的核心应用。但这种尝试并不是十分成功。虽然新应用可以解决一些现有办公软件协同办公的不足，但还不足以满足全行业对数字化转型应用需求，也很难对当前数字化技术进行承载。

为什么说现有办公软件不能解决数字化转型需求，这就要先谈一下数字化转型的目标到底是什么。

现在大家常说4G改变生活，5G改变社会。5G如何改变社会？我以前曾经写过一篇文章，上面曾经有介绍：由于语言传输的局限，当时的人们只能保持世族、部落的生存方式。文字的产生，让信息可以在更广泛的地区传播，于是产生了封建社会。当时的君王为了保持话语权的唯一性，甚至还进行了罢黜百家独尊儒术等种种活动。但是随着电报、电话的发展，只要是资本阶层都可以进行信息发布。话语权的分散最终导致资本主义的出现。现在随着5G的产生，人人都可以获得话语权。这样会产生什么全新的社会形态？本人的政治成绩不好，就不过多评述了，还是留给真正的专家去深入分析。我们还是干点实事，具体研究一下数字化应用可以如何更好地为人们提供服务吧。

由此可见，伴随5G与数字化所出现的新应用，最终必然会起到串联全社会生产、生活的重要作用。为此懂云帝在2021年也将再一次对数字化转型的核心应用进行追寻。这一次，我们将把目光放到了“账本”上面。

在古代，当一家店铺或者一个作坊，发生了无法扑灭的大火，店主最先抢救的会是什么？不是金银，是账本。金银总有花完的一天，但账本保住了，他就还有东山再起的希望。恰巧，财务部无论在哪个行业之中，也都是不可或缺的重要部门。而账务也正是由不同项目的数字而组成。

当然，我们的目的并不是重新制作一款财务软件，甚至不是去记账。而是希望尝试通过账务这种在各行各业都不可或缺的业务形式，通过数字化的方式，将企业各个部门、各种流通环节有机地联系起来，形成一个个链条，全流程化管理，并最终结合为一个整体。这样才能从根本上推动企业数字化转型的普及。也只有这样，才可以让数字化技术成功深入到社会最底层，从而成为各行各业中都必不可少的核心应用。到那个时候，才可以说企业的数字化转型真正得以实现。

但是这个目标的实现想必不会一帆风顺。虽然现在有些财务软件已经在提供云上技术解决方案，但离企业数字化转型的目标还有很大差距。而且企业数字化转型很重要的一点应该是融合、是互通。这和现有财务软件在设计思想上，也存在着根本性的差别。如何在融合、互通的基础上，确保用户的隐私和利益不受侵犯，这将是数字化技术未来发展中，需要慎重考虑的课题。正巧，刚刚碰到一个非常典型的反面例子，可以先给大家参考一下：

今年（2021年）2月1号，作者收到一条短信，让交商铺的供暖费。还十分人性的提示可以在公众号里面进行缴费，上公众号一看，账户信息写得都很清楚，直接缴费就行了，一眼看上去也很人性化。

可就是这样一个消息，让我们商铺业主群里面炸了锅，最终一致决定，抵制交费。收取暖费是一件正当合法的事情，为什么我们这帮业主就都成了抗法的“刁民”了呢？

请注意我收到消息的时间，是2021年2月1日。试水的时候没有接到过任何通知，正式供热也没有任何通知，供热快结束了才进行通知。最主要的还是，作者去商铺里面一看，暖气的热量表上记录为“0”，手摸暖气片也是冰凉冰凉的，这个时候作者的心也一样是冰凉冰凉的！

未来的数字化业务都要这样搞吗？你真的确定这不是数字化懒务或者说是赖务？反正不管怎么样就是要交钱！

这也是上面强调数字化应用需要实现全流程化管理的主要目的。如果供暖之前我们就已经收到通知、试水的时候有明确的试水记录、供热的时候有温度是否达标记录。这样的话，不管什么时候通知交费，哪怕本人经济再紧张，也肯定会在第一时间把钱交清。可是现在，真不好意思，作者只能去做一回“刁民”了！

由此可知，企业的数字化应用，不是只留下一个只会推脱，不交钱就罚滞纳金的电话。而是要将企业所做的工作，分节点、分步骤地记录下来，像抵抗疫情一样，把问题消灭在萌芽之处。这才是企业数字化转型的真正意义所在。

以前作者还曾经迷茫，毕竟两年了店铺还没有租出去，店铺租出去后再帮租户实现数字化转型是不是可行？有没有意义？而供暖费这件事情坚定了我的信念，企业的数字化转型已经是一件不可回避的事情。两年不成，就再熬它个三、五年。今年作者还不到48岁，相信在退休前，怎么也能把数字化转型的事情做出点眉目来了。

协助企业更好地实现数字化转型，这是我们搞专业技术媒体的责任所在。当然也不能把希望全部寄托在一个商铺之上。为此，至顶懂云帝在2021年将规划一系列调研采访活动，来了解可以满足大中小微不同企业的数字化平台需要如何进行搭建、数字化应用需要通过什么样的方式进行部署、如何进行运营维护、业务应用间的数据将如何互通、数据安全需要如何保障……这一切都需要来进行探讨。

按照以往的常规操作，懂云帝将会进行一系列的调研采访，最后将分析结果在通过文章的形式分享给大家。比如以前，作者也曾经对下一代防火墙进行过技术分析，发现其并不是简单地通过五元组对网络威胁进行分析，也不是防火墙与WAF的简单结合，而是更进一步的基于应用对流量进行分析，这项技术引申出来的就是更加主动，在目前控制疫情时，也在使用的网络安全技术——溯源。当然，健康码什么的，肯定和我没关系，本人只做分析，不写代码，最多是在有人问的时候，在边上出出主意。此外还有SDN，在SDN技术出现的初期，作者也曾参与过对SDN的技术分析。曾察觉到转发与控制分离才是软件定义网络的核心，并判断出当时控制器技术还存在不足。目前，不但网络控制器技术得到长足进步，还运用在云计算网络之中，就连现在5G技术中，也在得到应用。

无论是目前进行的公有云技术研究，还是以前的网络和网络安全技术分析，我们都是通过技术分析文章的形式，与广大用户和技术厂商进行共享。让用户了解最新技术发展趋势，让厂商更好的推出相关产品，这样，我们作为第三方技术媒体的目的就达到了。

然而，现在这种独立的第三方媒体技术分析却受到越来越多自媒体噪声干扰。还是拿最近发生的事情来举例：

前一段时间，刚为一个电信厂商做出5G车联网的应用前景分析，里面提到了一个V2X的车联网技术，就对它的应用前景做了一下分析，这还仅仅是属于功能性的预判，即没有成熟产品，也没有可靠应用。但是很快这个分析内容就被某自媒体包装成某个新上市汽车的“特色”功能了！感兴趣的同学可以在“今日头条”里面找一找下面截图中的打着广告宣传的文章。

当然，我们并不是反对厂商对新技术进行使用。而是因为这文章中所提的5G自动驾驶技术，我们才刚刚分析出来，远远没有到达可以实际应用的阶段，怎么就会有媒体和厂商这么没有操守，还打着广告的来宣传呢？而且现在这种没有操守，不讲底线的事情还越来越多。

实际上如果发布上述广告的厂商，真的是经过了潜心技术研发，推出的是实实在在的产品，哪怕没有提到我们半句，我们也不会有任何怨言。毕竟我们也是在前人技术的基础上，凭借专业媒体见多识广的优势，稍微向前看了一眼。可是这种借题材、炒概念的行为就让人感觉很不舒服了。与其进行争辩吧，声量不大还有辱斯文，不与其争辩，又不甘心他们将假说成真，明目张胆地在误导群众。

其实这也是自媒体时代的一个弊端，干实事的企业为了保障研发资源投入，在媒体上的声量自然就会小。而不重视研发投入的企业，以往我们也了解其的真实情况，自然也不会去为其进行卖力地宣传。可是在自媒体时代就不同了，有些技术投入不足，甚至只有一个PPT的企业，可以肆意地通过自媒体进行发声，而且由于没有研发投入的负担，还可以得到广泛宣传把假说成真。搞得真正做研发有技术的企业，要不是产品卖不出去，要不就是只能为那些宣传声量大的企业做代工，赚辛苦钱。上面是作者碰巧遇到的一个例子，没有遇到的，也不知道还会有多少。

如何处理这种自媒体噪声问题？实际上在网络管理中已经给出了明确的解决方案。当一个网络中，网络IP过多，都在向外发送广播包的时候，很容易引起的就是网络风暴。处理方式就是网管常用的划VLan、做隔离。实际上现在的SDN技术本身，也是一种更细粒度的隔离手段。当然，隔离不是目的，通过隔离对IP准确辨识，并通过控制器有效管理，这才是软件定义网络的精髓。

那么对于网上疯狂传输的自媒体宣传噪声，是不是也可以用这种方式来消减一下呢？我们想来尝试一下。

现在创立的各种技术开源组织启发了我们，为什么不把这些踏踏实实搞研究、做产品的厂商组织起来，抱团取暖，共同提升技术企业的声量。至顶懂云帝从成立至今，始终都是在向技术厂商们提供想法、提供思路，由厂商搞研发、做产品，做出成品后，我们再去做验证、做评估、做推广。那么今后如果组成一个免费参与的开放性组织，是不是能更好地去完成这引起工作，同样也起到划VLAN做隔离的作用呢？

为此，在2021年至顶懂云帝正好可以借助寻找数字化转型核心应用的机会，邀请一些真正做产品，有技术的厂商和技术专家，与专业媒体共同组建这样一个技术思路共享、产品公开验证的技术组织，来共同对企业数字化转型业务应用进行研究。由我们媒体来进行应用需求调研、产品技术调研等需要调研沟通之类的活动，由厂商提供专业的技术支持。抱成一个团，形成一个整体，公开、透明的对现有技术及未来发展趋势进行宣传，这也是对那些虚假宣传进行的有效分辨、隔离。

在这里也衷心地期望各类数字化转型相关企业可以多多支持，为数字化转型事业的有序发展，尽心上一分心力，共同合力打破企业数字化转型过程中的各种迷茫。

再次感谢谢大家的支持！

该季度思科在不计入股票补偿等特定费用的情况下，每股收益为79美分，营收为119.6亿美元，略低于去年同期的120.1亿美元，此前华尔街预期的每股收益为76美分，营收为119.2亿美元。

思科首席执行官Chuck Robbins坚持认为，公司表现出“令人鼓舞的实力”，展示了思科的技术如何成为推动客户复苏和增长的强大引擎。他在声明中说：“在与客户合作加快数字化转型并推动安全远程办公方面，我们的团队表现市场出色。”

但是数字显示，思科的整体收入已经连续五个季度下滑，加上疫情带来的冲击造成经济疲软，也影响了销售，因为客户更多地选择了云服务而不是内部基础设施为员工在家办公提供支持。

思科的主要业务部门——基础设施平台（包括网络路由器、交换机和服务器）——的收入为63.9亿美元，较去年同期下降3％，但高于华尔街62.3亿美元的预期。交换机收入持平，而路由器和服务器收入有所下滑。

思科的应用部门（包括Webex视频通话服务）的收入为13.5亿美元，与去年同期持平，但低于华尔街预期的14亿美元。不过Robbins表示，Webex用户规模有所扩大，该季度平均用户数为6亿。

Robbins说：“我认为在明年你将会看到这个产品组合将持续改善，我们有机会夺回市场份额。”目前Webex在视频通话市场上面临着激烈的竞争，主要竞争对手包括Google、微软和Zoom等公司。

其他方面，思科的服务收入为33.9亿美元，增长2％，但低于华尔街预期的34.1亿美元。Robbins表示，在服务这个细分市场中，思科看到了那运营大型数据中心的网络级客户的强劲发展势头。他说，服务收入中有约四分之一来自这些客户。

Moor Insights＆Strategy分析师Patrick Moorhead表示，这是一个非常令人鼓舞的信号，来自网络级客户的订单连续第五个季度快速增长，增幅达到了三位数。Moorhead指出：“这很重要，因为有些客户已经放弃了思科的很多业务，选择自己自主开发设计。”

思科的安全产品销售表现也令人鼓舞，该季度销售额为8.22亿美元，比去年同期增长10％。然而，这仍未达到华尔街预期的8.334亿美元。

在投资者看来，这些数字弊大于利，导致思科股价在盘后交易中下跌了5％多。

Moorhead表示：“这些数据并没有让投资者在盘后交易中兴奋起来，我认为跟最近一系列猛涨以及跟着新闻报道卖出的做法有关，我们等着看看这是否意味着明天开盘的上涨，我对此表示怀疑。”

Moorhead表示，总体上他对思科在Cat 9K、数据中心交换、安全性、无线网络和Webex表现出的实力感到鼓舞。

他说：“在这个对基础设施提供商来说非常艰难的时期，思科通过平衡基础设施与软件、安全和协作业务证明了我们的业务是具有弹性。”

Constellation Research分析师Holger Mueller也看到了一些令人鼓舞的迹象，他说，思科似乎正在转危为安，而这通常是从保持收入稳定和提高盈利能力开始的。

Mueller说：“思科正在努力做到这两点，尽管基础设施业务有所萎缩，但安全业务却能够弥补其不足。从区域市场来看，情况也是类似，北美地区的萎缩，正在被亚洲和欧洲地区的表现所弥补。但是，如果思科能够可以再次启动基础设施业务这一增长引擎的话，情况会变得更容易一些。”

也许这一点很会发生。该季度，思科将收购网络硬件公司Acacia Communications，收购报价从26亿美元提高至45亿美元，这个新的报价很快就得到了中国政府监管机构的批准，目前交易有可能在该季度完成，但要获得Acacia股东的批准。

分析师认为，Acacia是思科的一项重要收购，因为它将成为基础设施业务一个重要的新收入增长来源。Acacia售卖用于为光纤网络设备的专用芯片，以及将电子数据和光相互转换的硅光子芯片。Acacia芯片的最大优势在于，与以往用于管理光网络数据的某些传统系统相比，Acacia芯片体积更小，功耗更低，因为来自客户的需求很大。

除Acacia之外，该季度思科还宣布了一些规模较小的收购：收购活动和日志分析初创公司Dashbase和Slido s.r.o.，后者可以帮助思科为那些参加在线会议（如虚拟会议和网络研讨会）的受众提供更好的体验。

思科还公布了一些对Webex的重要更新，例如增加了智能呼叫功能和实时翻译功能，以及集成了第三方工具。

思科预计，第三财季每股收益在80至82美分之间，营收增长在3.5％至5％之间。此前华尔街预期的每股收益为81美分，营收为123.5亿美元，增长3％。

基站网络建设：飞速发展ing 要让5G遍布各个角落

5G作为信息通信技术的主要发展方向，其具有高速率、低时延、大连接等特征，是支撑万物互联、信息通信技术与实体经济融合发展的新型关键基础设施之一。2020年，5G成为“新基建”战略的重要内容，5G网络作为“新基建”的关键，加快推进5G发展屡屡被提及。

想要大力发展5G，首当其冲的就是5G基站的部署。说起来虽然容易，做起来却非常艰难。在4G时代，中国三大运营商在网络建设上投入了上千亿的资金，部署5G基站在资金方面确实会面临巨大的压力。

中国工程院院士邬贺铨曾表示，我国5G发展面临的挑战和前几代相比更为严峻，5G需要长期负重前行。运营商对5G的投资回报压力很大，需要适度超前稳步推进5G网络的部署，培育生态，形成“以建促用”的良性模式。

据工信部公开数据显示，截至2020年底，中国已建设超70万座5G基站，北京、上海、广州、杭州等城市实现5G网络城区连片覆盖。2021年四大电信运营商将持续加大5G网络投资力度，预计将是2020年的1.5到2倍。

让5G遍布各个角落——这是5G时代的最终目标，毕竟很多应用创新都需要基于5G网络才能得以施展。

面向消费者业务：5G终端全面开花 体验再升级

前年，购买5G手机可以说是“赶时髦”；去年，消费者基本可以“闭着眼睛买”。原因无他，大势所趋，几乎所有手机厂商发布的新品都是5G手机（个别除外），苹果12系列（苹果11系列为4G）也是。

中国信息通信研究院发布的数据显示，2020年前11个月，国内手机市场总体出货量累计2.81亿部，其中国内市场5G手机累计出货量1.44亿部，占比51.4%。11月份，我国市场5G手机出货量已占同期手机出货量的68.1%。可以预见，在不远的将来，5G手机将成为标配，4G手机也会慢慢淡出人们的视野。

5G手机搭配5G网络给消费者最直观的感受就是：太快了！太好用了！给原本的使用场景带来了更加流畅与震撼的体验。

游戏：网络延迟是影响游戏体验的重要因素之一，5G的低时延特性改变了这一点，游戏中别人把你KO了，那是你的技术问题，网络不背锅；光线追踪、真实物理引擎给游戏带来的沉浸感和真实感，在4G时代还是乖乖用主机来体验吧，5G有大带宽和低时延，复杂的渲染和运算都可以在云端进行处理，在手机端也能玩主机游戏，爽歪歪。

影音娱乐：5G网络可以满足高清视频输入、输出的带宽需求，不管是看电影、看球赛、看直播，都能提供沉浸式的观影体验；值得一提的是，你还可以直播观看爱豆的演唱会或者综艺现场，与朋友连麦实时互动，为爱豆打CALL。

视频剪辑&传播：有了5G的加持，从拍摄、制作到渲染、上传，都可以通过手机来实现。

手机是5G时代最快速得到推广的终端设备，场景也最丰富。除此之外，也陆续有支持5G的PC、可穿戴设备发布，可以说面向消费者业务，5G有非常大的潜力亟待被进一步挖掘。

面向行业应用：5G赋能千行百业 加速推进创新应用落地

随着5G基站的大规模铺开，5G业务逐步向各垂直行业延伸拓展，5G+各行业融合应用场景也将全面打开。包括工业、交通、能源、医疗、教育等，从而推动生产生活方式的新一轮变革。

车联网：5G的作用超越了传统的娱乐和辅助功能，成为道路安全和汽车革新的关键推动力。自动驾驶、编队行驶、车辆生命周期维护、传感器数据众包等都需要安全、可靠、低延迟和高带宽的5G连接，这些连接特性在高速公路和密集城市中至关重要。

远程医疗：可利用可穿戴或便携设备集成远程诊断、远程手术和远程医疗监控等解决方案。

智慧工厂：将5G、人工智能、云计算等技术与实际生产及管理相结合，实现工厂生产质量检测、生产安全监控、仓储物流、设备监控等应用场景解决方案，打造5G+云平台的智慧工厂。

麦克卢汉曾在《媒介即信息》中提出这样的观点，5G所带来的，不仅仅是一个简单的通信技术升级，而是一个可以为各行各业赋能的底层设施，也是想象力迸发的土壤，每一个我们司空见惯的工作、学习、社交、运动、娱乐场景，也都因为5G技术的介入，而变得如此不同。

从人们的日常应用看，它们正在悄然的发生变化。

5G网络能力长足发展才能支撑更多样的业务存在。5G建设发展还处于持续上升阶段，网络建设、应用探索等方面，还有大量工作要做。

作者：Daphne Leprince-Ringuet

更新时间：2021年2月11日-GMT 14:37（SGT 22:37）

主题：量子计算

能源巨头埃克森美孚（ExxonMobil）和IBM的研究团队一直在共同努力，为我们这个时代最复杂的问题之一寻找量子解决方案——管理成千上万的商船，这些商船漂洋过海，运送我们每天使用的货物。

科学家们透露了他们迄今为止取得的进展，并且展示了他们使用的不同策略，他们在现有的量子设备上用这些策略为海上航线规划建模，最终的目标是优化舰队的管理。

埃克森美孚（ExxonMobil）于2019年加入IBM的量子网络（Quantum Network），它是第一家采取这种做法的能源公司，从新材料模拟到解决优化问题，该公司表现出对利用技术探索各种应用的强烈兴趣。

现在看来，这家能源巨头的部分工作是致力于探索量子计算能力，计算商船全球航线，最小化航行的距离和时间。

就全球而言，这是一个规模非常巨大的问题——实际上，对于经典计算机而言，这是很难解决的问题。大约有90%的全球贸易依赖海上运输，大约有超过50,000艘船舶，每只船装载了大约200,000个集装箱，这些船舶每天四处航行，运输的货物总价值达到14万亿美元。

船只和航程的数量越多，问题的规模也就越大。正如IBM和埃克森美孚的团队在一篇详细介绍他们的研究的文章中所说：“从逻辑上说，这可不是‘旅行销售员问题’。”

不过，虽然在经典计算机上，这种指数增长类的问题只能够通过简化和近似的方式来解决，但是这类问题却非常适合量子技术。量子计算机可以有效利用量子位或者量子比特呈现的特殊对偶状态，一次进行多个运算；这也就意味着即使是最大的问题也可以用比传统计算机少得多的时间得到解决。

研究人员们表示：“我们想知道量子计算机是否能够改变我们解决此类复杂优化问题的方式，以及它们是否能够使用更少的计算时间并提供更准确的解决方案。”

尽管关于量子计算潜力背后的理论已经非常成熟，但是如何将量子设备用于实践并解决现实世界的问题仍然需要探索，例如商船的全球航线规划。用数学术语来说，这意味着要找到适当的量子算法，该算法要能够在现有或者近期内即将出现的设备上有效地对海运行业的航线规划问题进行建模。

为此，IBM和埃克森美孚（ExxonMobil）的团队从这个问题广泛使用的数学表示法入手，考虑了诸如航行路线、港口之间可能的航行路线以及在特定航线上访问每个位置的顺序等因素。这个问题已经存在了多种公式化的方法，其中一种被称为二次无约束二进制优化（QUBO）技术，经典计算机科学经常使用这种技术。

下一个问题是弄清楚量子算法是否可以解决QUBO之类的著名模型——以及如果可以，哪种解决方案效果更好。该团队使用了IBM的Qiskit优化模块，该模块是IBM去年发布的，目标是帮助开发人员构建量子优化算法，该团队利用这个模块测试了多种声名卓著的量子算法：变分量子特征值求解算法（VQE）、量子近似优化算法（QAOA）和交替方向乘子法（ADMM）运算器等。

在模拟的量子设备上运行这些算法后，研究人员们发现QUBO之类的模型可以通过量子算法有效地求解，并且对于这个问题的不同规模，某些算法的结果要优于其他的算法。

研究团队表示，他们还有另一个很有希望的发现，实验表明在求解QUBO问题时，某种程度的不精确是可以容忍的。“这对于处理实际设备上量子算法的固有噪声是非常有帮助的。”

当然，尽管结果表明量子算法可以提供真实世界的价值，但这项研究是在技术上仍然受到限制的设备上进行的，并且实验只能保持在小规模的水平上。但是，研究人员的思路是现在就着手开发可用的算法，随着技术发展，一旦成熟的量子计算机出现，他们就可以将算法运用在新的设备上。

研究人员们表示：“作为我们双方共同研究的结果，埃克森美孚公司现在对于建模的可能性、可以使用的量子算法以及解决任何行业内航线规划问题的潜在替代方案都有了更深入的了解。”

事实上，适用于商船的方法也会适用于其他类似的问题。航路规划问题并不是航运业独有的问题，科学家们已经证明他们的发现成果可以很容易地转移到任何存在着时间限制的交通工具优化问题上，例如货物交付、拼车服务或者城市垃圾管理等。

实际上，埃克森美孚公司并不是第一家研究使用量子计算技术来解决优化问题的公司。举例来说，电子制造商OTI Lumionics公司就一直在使用QUBO表示法寻找下一代OLED材料的最佳模拟。但是，该公司没有使用基于门的量子计算机来解决此问题，而是一直在开发量子启发式算法，在经典微软Azure硬件上解决这个计算问题，并且已经取得了令人鼓舞的结果。

在研究论文中，研究人员详细描述了数学公式和求解算法，埃克森美孚和IBM联合团队强调这些内容的使用不受限制。研究人员们鼓励他们的同行重现他们的发现，以推动全球的量子算法的发展。

HPE计划发送到国际空间站的系统名为Spaceborne Computer-2，第一代太空计算机是在2017年发布的。据HPE称，这个 新版本讲计算能力提高了2倍，并采用了GPU加速机器学习模型等工作负载。

Spaceborne Computer-2主要基于HPE产品组合中现有的商用硬件，例如搭配使用了ProLiant DL360服务器（起价约为1,500美元）和Converged EL4000 Edge（一种用于工厂等环境的加固型融合基础设施设备）。

Spaceborne Computer-2是基于商用系统这一点非常重要，因为在太空任务中使用商业级服务器可以帮助NASA降低项目成本，此外商用服务器还支持最新的芯片技术，随着美国宇航局继续探索太空旅行计划，这些方面的考量都会变成更高优先级的事项。

在不久的将来，HPE的系统将让国际空间站的宇航员能够更有效地处理研究项目的数据，而目前很多计算任务都必须发送回地球上的服务器进行处理，这意味着宇航员必须等待数据到达地面并返回。Spaceborne Computer-2凭借着是上一代2倍的处理能力，将让国际空间站上运行更多的计算任务，从而研究速度。

目前HPE已经为该系统开发了多个潜在的应用，包括处理用于监视宇航员健康的X射线图像和其他医学数据的应用，以及用于研究目的的应用，例如分析安装在空间站上很多传感器的测量数值。

而更复杂的科学计算仍需要使用地面的计算资源。因此，HPE与微软合作将Spaceborne Computer-2链接到微软Azure公有云，运行在Azure上的应用可以通过地面天线将最耗费硬件资源的任务转移到Azure上进行处理。

来自微软研究团队和最近成立的Azure Space小组的专家们正在探索多种利用这一集成的方法。到目前为止，有一个想法已经浮出水面：分析在地球上观测到的沙尘暴，以更好地了解火星上的沙尘暴未来可能会给火星探测任务带来的影响，以及可以收集有关太空中植物生长需求从中得到新的发现。

对于HPE来说，与NASA的这次合作将会为自己在快速增长私有空间领域售卖硬件系统铺平道路。除了这次宣布推出Spaceborne Computer-2之外，HPE还表示将与OrbitsEdge合作，将自己增强的Edgeline融合基础设施设备用于轨道卫星上。OrbitsEdge提供了一种所谓的卫星总线解决方案，可以保护计算硬件免受恶劣空间条件的影响。

该产品属于戴尔Cloud Console系列，是Project APEX（去年10月发布）的基础，旨在统一戴尔的按需的、和基于云的即服务产品。Project APEX设计旨在为客户的本地、云和边缘工作负载提供更一致的即服务体验。

戴尔的Cloud Console提供了一个统一的界面，让客户可以通过该界面管理所有戴尔的按需服务和工作负载。客户可以浏览Dell Marketplace，选择各种云服务和即服务硬件产品来满足需求、部署和管理多云资源，只需单击几下即可实时监控成本。

DTCP Private Cloud是Cloud Console系列的一款最新产品，戴尔表示，该产品旨在为企业提供一种更简单、更可扩展的方式来构建他们的本地私有云基础设施。这项服务的价格为每月每个实例14美元，提供了预定义的实例块，让客户已更低的价格就可以启动和运行起来，并且让客户在需要的时候有更多纵向扩展基础设施的选择。

戴尔表示，除了Cloud Console上预构建的集成机架之外，客户还可以选择使用自己的机架基础设施，此外客户还可以使用他们自己的机架空间、数据缆线和第三方交换机。

和去年戴尔首次推出的DTCP Hybrid Cloud一样，DTCP Private Cloud也提供了一系列基于实例的产品，供客户根据自己的需求调整和订购云资源。戴尔表示，客户能够以自助服务的方式，通过Cloud Console订购25个、50个、100个、200个和500个的实例，部署时间最短为14天，纵向扩展最短只需要5天，此外还可以混搭大量相同类型或不同类型的实例，以支持各种工作负载。

戴尔表示，DTCP Private Cloud产品现已在美国、英国、法国和德国上市。

大型企业的高层技术人员往往被冠以首席信息官职务，即CIO。当然，部分组织也会使用首席技术官（CTO）或者首席数字官（CDO）的名号。“技术负责人”这个头衔非同小可，承担着巨大的规划性责任。回顾刚刚入职之时，Van Beurden表示当时富国银行已经拥有一名首席信息官与首席技术官，二人需要向他报告。“对我来说，头衔并不重要。真正有意义的，应该是我们扮演的实际角色与需要承担的相应责任。”

加入富国银行之后，Ven Beurden决定建立一项新计划，推动一波“防守反击”的新策略。他解释道，“基本思路类似于美式橄榄球战术。首先选定一个防御角色，其责任在于保证计划得以顺利执行。第二个角色则为进攻角色，即我们常说的业务推动者角色。后者更多关注如何降低银行业务风险、如何实现收益最大化、如何获得更好的投资回报率等实际目标。”

为了实现这一点，Van Beurden和他的团队在上马之初就制定出所谓“6S战略”，分别为：技能（Skills）安全（Security）稳定（Stability）可扩展（Scalability）速度（Speed）满意度（Satisfaction）

在技能方面，他强调称富国银行最重要的目标，就是建立起一支掌握现有技能、而且面向未来需求做好充足准备的强大团队。也只有这样，他们才能拥有达成企业发展使命所必需的敏捷度，不断提升自身“运营受信度”。在此期间，提升并强化员工队伍成为达成目标的必要前提。

毋庸置疑，安全对任何企业来说都是一项重要技能，这一点在掌握海量敏感数据的大型金融服务公司身上体现得尤其明显。Van Beurden指出，“甚至可以说，银行实际上就是靠信任经营：我们得用事实证明，客户可以安心将自己的金钱与数据托付给银行。而这种信任源自网络安全以及控制措施等安全保障制度。”

目前，富国银行所执行的全部交易中，高达90%以数字化形式完成，因此稳定同样是一大核心要求。Van Beurden强调，“在数字化应用或在线桌面版本发生故障时，银行的信誉将一落千丈。我们相当于经营着一家以稳定为目标的店铺，这种稳定性则由多种弹性元素组建而成。其中的核心，在于立足IT运营端实现流程自动化并推动应用程序合理化。”他总结道，这前3个S共同组成了“防守反击”策略中的防御侧。

反击部分则以可扩展为开端。Van Beurden强调称，富国银行需要建立按需服务体系，以便随着交易量的增加实现技术的无缝扩展，而后根据需要随时做出资源缩减。

接下来是对速度的关注。作为一位经验丰富的金融服务主管，Van Beurden承认银行机构往往发展速度缓慢。像富国银行这样的巨头级机构，往往需要超过一年才能交付既定项目。在入职之后，他要求团队将时间周期减半，甚至控制在原本的三分之一。他提出了典型的传统工作方式，而后提出针对性改进。他整理出整个流程中的各个交接节点，“首先是产品需求、而后是财务团队的优先次序、之后是项目管理办公室、项目负责人、IT部门，接下来又涉及产品设计、技术设计、实际开发与测试、直到生产阶段。走完整个流程，时间已经过去近60周。”而在改进之后，跨职能团队可以尽可能内部消化一切，借此避免效率低下的外部交接。“负责产品创意工作的分析师，应该与负责功能构建的工程师坐在一起面对面交流。而凭借着当前流行的各类DevOps工具，负责构建的工程师也可以是管理产品生产运营的负责人。以此为基础，我们可以避免转换与交接带来的负面影响。”除此之外，他还高度强调流程自动化的重要意义。他指出，要想在市场上获得竞争优势、实现收入最大化并提高投资回报率，最核心的要素之一正在于速度。

最后一个S代表满意度。Ven Beurden提到，“无论怎么折腾，如果最终客户对应用程序仍不满意，而且应用程序的正常运行时间无法保证，那么一切都将是徒劳。对我们来说，满意度是这项改进策略的唯一基石。”

Van Beuren希望从策略角度简化整个流程，借此高效验证6个S的各自进度。通过在各领域推进策略发展与价值实现，其目标在于提供更好的创新能力。这支崭新技术团队给富国银行注入了无限可能，并立足三大支柱为公司建立起结构化的创新基础。

第一大支柱是创新部门。该部门直接向Van Beurden的同事，富国银行高级执行副总裁、数字平台与创新负责人Ather Williams III报告。Van Beurden解释道，“Williams的团队一直在探索哪些客户体验还有进一步优化的空间，例如应该开发出怎样的下一项最佳功能？他们具有强大的前瞻性，往往会根据未来三年到四年的发展趋势做出预判，并确保发展计划与现实需求相匹配。”该团队与Van Beurden团队中的软件工程师们通力合作，始终保持着统一且紧密的协同关系。

第二大支柱则是技术方面的研发举措。此团队一般负责最深刻、最复杂的技术创新主题。这支队伍与麻省理工学院及斯坦福大学等机构保持合作，建立起一套生态系统以激发关于解决重大课题的核心思路。Van Beurden表示，研发团队目前主要冲击“人工智能、机器学习、数据与计算的跨学科目标”。在他看来，银行机构的未来命运，将由这些技术学科的交叉点所直接决定。

Van Beurden还就富国银行的实际应用方式为例进一步做出解释。“我们需要解释AI模型给出的结果。例如，当我们收到客户的贷款请求，并给出了批准或拒绝的结果，这时绝不能简单回应称「我们也不知道为什么会这样，是AI模型算出来的。」相反，我们必须有能力做出解释。”为此，该团队一直在努力监控并解释模型结果，并在必要时做出微调。他们与麻省理工学院一同开发出一种用AI解释AI的机制。Van Beurden表示，“我们尝试用AI来解析某些难以理解的AI决策行为，借此在AI可解释性方面取得了一定进展。”

而且不同于众多企业将大数据视为核心运营原则的思路，Van Beurden也非常关注小数据。他解释道，“小数据代表的往往是那些体量不大、但却非常重要的数据集，这些数据集也许能带来正确的结果。换言之，真正的价值就隐藏在这部分合成数据之内，而不一定非要使用全部生产数据。我们能通过合成数据获得相同的结果吗？这是个好问题。”通过与研究机构的全面合作，Van Beurden的团队正努力做出突破。

最后一大支柱则与计算有关。具体来讲，Van Beurden的团队在计算能力方面取得了长足进步。他指出，“量子计算带来的速度提升甚至无法简单用十倍、百倍甚至是百万倍来表达。其力量将超越我们的认知。目前最重要的不是量子计算有没有准备好，而是我们自己有没有准备好。如果没能提前做好准备，那么当通用型量子计算方案成功诞生并投入生产时，我们根本无法跟上节奏。”在推动这段计算探索之旅的过程中，Van Beurden的团队着眼于两大核心领域：交易算法与加密密钥。前者将帮助银行进一步加快交易速度，后者则能够在计算速度取得巨大进步、攻击者开始以闪电般的速度暴力穷举一切密码组合时为银行一方提供保护。

看来最近身陷困境的富国银行并不打算坐以待毙。在Van Beurden及其团队的努力推动下，也许垂垂老矣的富国银行能够再次掌握创新者优势。祝好运！

在该报道发布之前，Pinterest的市值约为510亿美元。自从新冠病毒大流行开始以来，Pinterest的股价已经上涨了600％多，在英国《金融时报》的这个报道发表之后股价又上涨了5％多。

该报援引知情人士的话说，微软“最近几个月就收购事宜与Pinterest进行了接触”，但谈判并不积极，目前尚不清楚谈判是完全搁置还是只是暂停。

无论如何，报道称微软试图收购Pinterest暗示着微软正在积极寻求扩大在社交媒体市场的份额，并愿意为此投资数十亿美元。Pinterest并非完全出乎意料的收购目标。最近股价的飙升，让收购这家社交网络公司成为一笔昂贵的支出，但它令人印象深刻的收入增长，表明潜在的买家仍然可以实现投资回报。

Pinterest第四季度的销售额同比增长145％，达到1.23亿美元，平台月活用户数量和每用户平均收入都轻松超过了分析师的普遍预期。Pinterest计划扩大在国际市场的影响力，2021年继续增加销售额。

Pinterest通过在用户帖子（Pins）旁边显示品牌的付费促销信息实现盈利，Pinterest广告特别受零售品牌的欢迎。据Pinterest称，发布到Pinterest平台上的广告可以使竞争对手的投资回报率翻倍。

除了新的快速增长的广告收入来源外，微软收购Pinterest还可以获得对用户数据的访问权限，并利用这些用户数据来增强自己的营销解决方案。Pinterest在全球拥有超过4.5亿用户，如果能够收购Pinterest，那么收集有关消费者兴趣的数据可能有助于改善微软的搜索广告平台，截至2019年微软这部分业务的年收入超过70亿美元。

另外一个有可能从这次收购中受益的业务是Azure。《金融时报》指出，Pinterest目前是把后端基础设施托管在微软竞争对手AWS的云上。

此前微软曾在2018年以75亿美元的价格收购GitHub。两年前，微软以260亿美元的价格收购了LinkedIn。去年，微软再次试图扩大在社交媒体领域的影响力，与沃尔玛合作视图收购TikTok在美国、加拿大、澳大利亚和新西兰的业务。

IBM称，双方合作的新产品名为Palantir for IBM Cloud Pak，旨在简化企业使用IBM Watson构建和部署AI应用。Watson应用可以对混合云环境中的数据进行访问和分析。Palantir for IBM Cloud Pak结合了Palantir Foundry（一个用于数据集成和分析的平台）和IBM Cloud Pak for Data Services（包括IBM Watson服务）。

IBM表示，这个新产品将减少数据孤岛，不需要具备AI分析所需的技术专长。换句话说，这是一个用于部署基于AI的应用的“无代码/低代码”平台，可以快速有效地处理数据，帮助企业扩展其现有系统并加速数字化转型。除了推出这个产品之外，Palantir还将采用IBM的Red Hat OpenShift平台来改善Palantir平台与混合云环境的技术兼容性。

这次推出的新产品主要瞄准了零售业、金融服务业、制造业、医疗和电信业客户。例如，零售企业可以使用Palantir for IBM Cloud Pak来分析供需趋势，医疗企业可以用来统一数据孤岛，为医疗专业人员提供更具一致性的数据集进行分析。

Palantir首席执行官Alex Karp表示，Palantir正在与IBM合作将这个联合产品交付给最需要的机构和人员，这将“有助于推动全球最重要的机构迈向一个前所未有的新数字化时代”。

这次合作的消息对于Palantir的股东来说是一个可喜的提振，今天Palantir的股价上涨了10％。

IBM Cloud Pak的Palantir将于3月正式上市。

2020年新冠疫情让整个全球经济遭受暴击。但是在数字经济领域却实现了逆势增长。

国家工业信息安全发展研究中心近日发布了《2020—2021年度数字经济形势分析》报告指出，2020年，面对突如其来的新冠肺炎疫情，数字经济展现出强大的发展韧性，实现逆势增长，为世界经济复苏、增长注入重要动力。

数字经济增长的背后，也蕴含着各种机遇和挑战。

2021年将有哪些变化？我们来简单展望一下。

企业级存储市场，要么拼平台，要么拼服务

印象深刻的事件是2020年底，全球存储市场数据出来的一组数据显示 2020年，AWS超越传统企业级存储厂商，成为全球企业存储市场排名第一的企业存储供应商。

基于互联网头部效应这个特点。随着服务器、企业存储、网络急剧向公有云靠拢，这表明企业级存储面临的挑战将越来越大。

全球存储市场第一被公有云拿下，传统存储厂商如何应对？我相信各个存储厂商也都在积极转型，来应对这种跨界挑战。这其中包括戴尔、NetApp、华为、IBM等或者积极与公有云厂商合作，或者不断扩大自己的朋友圈，积极深耕新的创新技术和服务等。

当然传统的企业存储供应商面临的挑战也还很多。

首先是跨领域的竞争：

戴尔易安信、IBM、HPE、Hitachi、华为传统存储厂商如何与拥有从芯片到存储系统到软件集成的公有云厂商巨头AWS、AZURE、阿里云等竞合成为传统企业面临的挑战之一。

同时在不同细分领域也面临私有云、通信云、安防、AI等领域的竞争。包括UCLOUD、青云、华云等云创新企业，移动、电信等运营商厂商，海康威视、大华等安防领域厂商，还有包括能够产生大量数据的以大疆为代表的无人机厂商以及特斯拉为代表的自动驾驶厂商的竞争。

这些都与传统存储厂商有竞合关系，长远看都是竞争大于合作。

其次，技术优势不在。存储逐步成熟，技术壁垒逐步消失。存储技术早已不再神秘，也不是高大上的存在。比如上云，目前存储业务推动缓慢已经不是技术上的因素，完全是行业和企业自身愿不愿意上云。在技术上，存储性能、安全、可靠早已是非常成熟的技术，数据迁移、数据保护的厂商更是百家齐放。

传统存储厂商面临的另一个挑战是科技创新的能力已经比不上云平台创新的能力。从研发市场投入、人才、体制等方面，云厂商的创新基因已经远远超过传统存储厂商的创新能力。

那么面对从边、端、云全方位都会阻击传统存储厂商，2021年传统存储厂商如何应对？

首先，积极拥抱混合云，拥抱新基建。混合云能够实现传统存储厂商的差异化技术能力，新基建能够实现规模效益，促进企业长期发展。

其次，积极推动独有的创新技术，包括新超融合、云、存储和数据保护解决方案，推出包括容器、各种最新的虚拟集成，及早的打入客户的最新业务场景。

第三，重视生态建设和服务能力，生态越繁荣，服务能力越强健，存储厂商的价值就越能体现。

数据保护领域将有大的变化

2020年，新型冠状病毒给物理世界造成了巨大的创伤。2021年，我们在继续考虑新冠疫情的同时，也要考虑数字世界的安全问题。从互联网诞生以来，各种软件病毒、网络安全等威胁着数字世界的安全。

《Veeam2020年数据保护趋势报告》显示几乎每家企业都承认曾经历过停机，每年每10台服务器中就有1台发生了意外停机，每次停机持续数小时且耗资数十万美元，这表明组织迫切需要现代化数据保护方案并专注于业务连续性以实现数字化转型。

目前，多云环境、边缘、数据中心不断重构，各种应用蓬勃发展，软件定义成为主流，必然给数据的保护、合规、安全带来了新挑战。

随着越来越多的工作负载由本地部署转到云服务，如何在混合云中保护和管理数据依旧是2021年需要重点关注的方向。数据保护软件需要结合AI能力，做到能够预测、分析主动满足企业数据的新的需求。

而拥有数据管理技术和云上云下管理技术，随时都能实现存储的随地迁移的备份、数据保护和数据管理厂商Veeam、Commvault和Veritas将在2021年有大的机会。

异构计算成为新的赛道

如果说公有云是平台之间的竞争，那么颠覆公有云平台的只能从架构入手，2021年将是异构计算爆发的一年。

2020华为开发者大会上， 展示的二十年的算力分布图，显示算力格局正在加速转换。

（图片来源：2020华为开发者大会线上直播）

异构计算的发展核心是满足万物互联对于多元算力的要求。

现代数据既需要x86架构这种核心处理的能力，还需要数据处理、AI加速处理。从大机到X86，处理的是结构化数据多一些，ARM架构处理的是非结构化数据多一些。那么新的架构一定要超过X86，也要超过ARM架构。未来架构一定是不仅仅处理和人相关的各种数据，还应该能够处理各种数据体产生的各种数据，不仅能够处理图像、视频，还能处理视觉、听觉、情感等数据。这个架构不仅要稳定可靠，还要灵活简单。

2020年围绕算力芯片，能够明显感受到的是异构计算的崛起。2021年将真正进入异构计算的时代。但是我们也看到一方面核心处理（x86，ARM等）将通过领域特定体系结构（加速器）大大增强其能力。另一方面，Intel + Habana + ltera（X86核心的英特尔收购AI厂商Habana和FPGA加速厂商Altera），Nvidia 结合 Melenox 和ARM，AMD 和 Xylinx的合并，让我们看到了芯片生态系统正在发生巨变，异构生态系统正在重新组织。

 新的异构计算，将会来提供新的芯片和新的软件模式，新的模式要依赖于芯片集，同时也要依赖于新的软件架构，所以包括戴尔、华为、中科曙光、浪潮等都积极布局基于异构的计算架构结合分布式的软件系统来打造打造下一代集成平台。

因此针对多核、异构的性能、可靠性性优化，对大数据/数据库/ARM Native/云/Web等水平场景性能大大提升的操作系统将成为2021年的新星。

非结构化数据机遇之年

《培育数据驱动文化的四个关键支柱》报告中的数据显示，对于一家《财富》500强企业而言，当企业数据可访问性增长10%，就可以带来超过6500万美元的额外净收入。

新的一年也将是大数据利用的一年。2020年至顶网针对《C2M实现的难点在哪里？》的调查用户显示，影响C2M普及的一个很大的原因是大数据技术的应用。大数据应用的难点在于非机构化数据的利用和分析。

今天包括邮件、文档、音视频和图像等非结构化数据却面临的一个最大挑战是有效利用率低，仅仅不到1%的非结构化数据被有效利用。

为什么会有这么多未被利用的数据？首先是非结构化数据增长迅速，目前80%的数据是非结构化数据，其次缺乏有效的使用途径，目前非结构化数据主要存储在对象存储，对象存储在合规、归档、次级或冷数据的存储方面具有优势。

非结构化数据利用好，其价值却非常明显。首选更好、更快的数据访问能使非结构化数据成为营收增长的助推器。除了营收增长之外，对于非结构化数据的利用还可以带动技术进步来更好的访问数据的新创新方式，包括一些支持新应用和使用更多工具来利用非活跃应用中隐藏的数据。来助力企业更好、更快的决策。

同时非结构数据利用也包含着5G和AI等关键技术。因为大数据利用过程中一定需要这些技术，积极利用AI技术，基于知识图谱、深度学习、机器学习等AI技术结合大数据应用场景，积极打造更多的人工智能解决方案来为智能制造AI体系的大规模的应用赋能。

联接永远不会落伍

如今数字经济成为驱动整个社会经济的发展主要动力，就数字经济而言，数据可以说是人类社会中唯一永久增长的生产力。所以无时不刻的数据流动让联接需求越来越大。同时联接也影响着新的商业模式。

同时我们发现不管是3G、4G、5G还是十年后的6G，大家对于低时延、高带宽、多链接的需求是确定的。

包括大数据和AI的应用都需要联接来完成。5G能够加速数据的传递速度。AI能够提高数据的利用效率。以智能制造为例，比如3D打印，基于5G的联接来模拟仿真能给个实现速度大幅度提升。

列举以上这些新的技术，是因为希望企业能够利用这些技术来加速企业的数字化转型。因为2020年，疫情爆发几个月以来，根据某权威分析机构的研究：在行业属性和主营业务一致的情况下，信息系统覆盖面广、自动化程度高的企业受到的影响小，数字化转型成熟度高的企业受到的影响小，线上业务占比高的企业受到的影响小，业务覆盖区域广、远程协同强的企业受到的影响小，风险忧患意识强并有预案的企业受到的影响小。

可以这么说，2021年，数字化转型必将是企业活下来的重要步骤，因为数字化转型不仅仅是传统企业业务升级的法宝，对于包括互联网在内的任何行业都是其业务转型升级的催化剂。

新技术

当前新技术不断涌现，新基建也成为国家大力推动数字经济发展的重要抓手，人工智能、边缘计算、云架构、5G等不断为服务器市场注入“新鲜血液”。这样直接驱动了服务器市场需求的发展，同时服务器的产品类型也更加多样化，针对不同类型的工作负载，细分产品型号会是常态。

同时，我们正在从以计算为中心的架构转向以数据为中心的架构，而这一转变正在推动IT业新的服务器连接内存和存储模式。类似SCM和NVMe等技术，正在创造创新的IT架构，以实现最佳的数据安全、扩展和保存。

应用架构正在不断发展，软件定义、云原生应用、分布式架构等驱动基础设施的变革。技术架构是支撑业务、数据和应用所需的逻辑软件和硬件能力的描述，也是支撑应用架构与数据架构的技术基础结构，主要包括底层的IT基础设施、技术平台、组件、技术标准、技术逻辑等。所以，2021年我们看到多元架构的服务器产品也会成为一大趋势。

服务器定制化加速，服务器定制需要从几个层面来看，第一是互联网或者运营商的大规模定制的云服务器，2018年10月26日，浪潮的JDM模式入选2018年拉姆.查兰管理实践奖，其核心内涵就是开启了浪潮服务器大规模定制化生产交付的敏捷创新模式浪潮在互联网市场取得的骄人的战绩也离不开这两项核心能力;第二类就是不同垂直行业的中等规模的定制服务器，2020年4月21日，宁畅信息产业（北京）有限公司在北京成立，其核心思想就是定制化思路，精耕人工智能和边缘计算等应用场景，其实也反馈出来市场对服务器的需求越来越多元化，要求也越来越精细。第三类定制化是以AMAX为代表的服务器厂商，甚至规模更小的厂商，会针对行业市场中更小的客户，甚至更多元的需求群体定制服务器。

新产品

在2020年，不管是NVIDIA收购Arm，还是AMD收购赛灵思，半导体产业成为不容忽视的舞台，好戏不断上演，处理器的格局正在发生变化。同时，AI芯片也成为当前半导体产业的热点，包括云端训练、云端推理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等，AI芯片进入加速落地阶段。

在云数据中心方面，展望2021年，英特尔的10nm IceLake和AMD的7nm Milan平台都将投放市场，这可能会激起企业客户对服务器更换需求以及数据中心客户基础设施扩建带来的额外服务器需求的浪潮。

同时在人工智能加速、5G边缘计算等方面，相关的垂直细分产品的需求也会不断增加，相关的服务器产品也会成为热点。同时，单一的硅产品已经无法满足客户，结合软件产品，形成针对工作负载的集成产品方案，帮助客户优化业务，这将是未来服务器市场的重要方向。服务器芯片客户的垂直集成度更高。

尽管当前主流的AI服务器平台是以英伟达的GPU卡为主流，采用FPGA加速卡进行AI加速的也不在少数，国产的AI芯片平台比如华为的Atlas、寒武纪的思元芯片平台都开始进行商业实践。未来的互联网和运营商大型数据中心、科研院所的实验室都会出现越来越多的人工智能服务器。

新趋势

智能化是当前产业的基调。有调查数据显示，基于AI的芯片收入将从2019年的38亿美元到2024年的250亿美元，复合增速达到45%。中国AI服务器将快速增长，成为重要市场机会。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%。

一方面AI人工智能技术对应服务器市场产生了推动作用，服务器也不断演进迭代引入更多智能化技术承载AI/ML工作负载。所以，在2021年我们会看到更多针对人工智能工作负载的服务器产品。

另一方面数据驱动服务器，使用遥测、分析和策略在其系统管理基础架构中实现更高水平的自动化。服务器产品将更加具有系统管理的AI运维能力，实现自主决策。

5G是与人工智能技术一样具有变革性。5G带动的边缘计算对数据计算和存储的需求量，有望呈现指数级别的增长，这或将进一步推动服务器需求的增加。

经过几年的炒作和承诺，我们将看到5G的扩散，随之而来的将是围绕通信基础设施、远程管理模式和连接的范式转变，这将影响到服务器的外形尺寸和功能。随着企业开发更多的边缘基础设施来处理数据的产生和涌入，5G将使客户需要重新评估其边缘连接和基础设施管理产品，以利用5G功能。

据IDC数据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。智能互联的网络边缘侧面临着连接海量异构设备、业务实时性要求、应用智能化要求、安全与隐私要求等众多挑战，与此同时这也是一片新的蓝海，给服务器等厂商增添了新的想象空间。

此外，我们注意到2020年5月10号，中国电信公开了本年度的服务器集采需求，集采总共8个标包，数量是56314台，其中集采单独列出的H系列服务器，是指采用华为鲲鹏芯片平台和天津海光芯片平台的服务器共计11185台，占总共数量的20%左右。2020年5月14日，中国移动发布了2020到2021的人工智能服务器集采结果，华为的Atlas800服务器以50%的第一份额1000台占据头把交椅。国产替代会在服务器市场加快推进，未来的运营商和互联网巨头的超大型数据中心需要未雨绸缪，加快进行服务器国产化的替代和备份。

综上所述，2021年的服务器市场大致会呈现以上发展趋势，各个厂家都需要紧跟市场最新趋势，开发最有市场前景的新产品和新技术，获得最大的市场份额和发展前景。

更新时间：2021年2月2日

在硬件设计领域里，“开源”这个词具有多种含义：它既可以指开放的规范、开放/自由设计文件/RTL、超出保护期的专利/版权设计，也可以指代开发商决定终止支持的设计——或者被称为被放弃的设计。

因此，开源硬件的价值差异很大。很多原始的开源硬件项目规模很小，对芯片设计业务的影响非常有限。而RISC-V（英文发音为“risk five”）则可能是其中最著名，也是对这个行业影响最大的一个项目——尽管它并不是第一个开源的硬件项目。

RISC-V改变了游戏规则。

这个开源芯片项目始于加州大学伯克利分校的一个学术项目，该校还曾经创造了第一款精简指令集计算机（RISC）CPU：RISC-1。David Patterson是该架构的创始人之一，他撰写的关于RISC的研究论文可谓影响深远。RISC-1一跃成为Sun Micro SPARC处理器。在上个世纪八十年代，RISC证明了新的处理器架构足以支持建立有生存能力的公司。

RISC-V最初是作为教学和研究工具出现的。该指令集的设计非常干净、简单、现代，而且没有知识产权方面的麻烦。开放的模式允许研究人员构建芯片，扩展架构并探索新的指令。对于研究生来说，它也是一种非常容易上手的设计工具。

该校的团队对于RISC在公共领域的态度非常宽松。其他人开始使用它。结果是学者们和研究人员们围绕着RISC-V建立起了一个生态系统。然后，伯克利团队为正式开发和寻求社区意见奠定了基础。最早的行业推广活动出现在2014年的Hot Chips会议上，当时的展示是用一个台式显示器进行的。从那时候起，该项目便如同滚雪球一般迅速成为了一股席卷全球的力量。

该基金会更名为RISC-V International，并已经将总部迁往瑞士的日内瓦——此举象征着中立立场。RISC-V International基金会的首席执行官Calista Redmond将RISC-V描述为开放标准体系结构。该组织还宣称没有特定的CPU作为开源设计。相反，它是一个指令集和行为规范，一直发展到一定程度，然后冻结。

RISC-V就像是积木，企业可以在它上面添加扩展。实施者可以自行决定是否要将他们的CPU内核作为开源发布，他们也可以收取内核使用费，或者结合使用两种模式。

该标准是开放的，但是基于该标准构建的CPU设计则不一定要是开放的或免费的。在开放设计方面，西部数据（Western Digital）公司开发了SweRV内核，供内部的闪存阵列存储控制器使用。然后，该公司开源了该内核。

因此，RISC-V提供了一个崭新的、入门门槛低并且更加干净的架构，而且这个架构具备了很好的灵活性。

RISC-V的一个问题是指令集的碎片化，但是基本体系架构已经足以应对标准化软件开发。该指令集还可以通过广泛的社区参与受益——有五十名委员一直致力于设计和生态系统里方方面面的工作。

RISC-V开放式规范的另一个优点是消除了对架构授权的需求，而用户在设计自己的CPU内核时，如果使用的是Arm或者MIPS IP则有可能需要这类授权。尽管Arm确实提供了一些免费的开发内核，但是设计人员们仍然必须使用Arm设计的内核，并为已经出货的产品支付专利使用费。绝大多数商业芯片仍然在使用授权的内核。

即使开发人员愿意选择预制CPU授权，他们也有更多的知识产权选择。

例如，台湾的晶心科技股份有限公司（Andes Technology Corp.）已经开发了可授权的RISC-V内核。几位RISC的先驱创建了SiFive，它是开发授权的、开源可定制CPU，该公司的商业模型是建立在设计服务的基础之上，并提供具有商业功能（如跟踪，调试和安全选项）的知识产权。类似于Red Hat和SUSE之类通过Linux发行获利的公司，设计公司可以通过提供定制化和支持CPU知识产权的方式，通过RISC-V获利。

技术主权

随着技术冷战的兴起，技术主权是另一个新出现的知识产权问题。就RISC-V而言，没有一个国家控制了这项知识产权。因此，无法在贸易纠纷中单独阻止某人使用该指令集。

目前，RISC-V生态系统也已成为其他开源设计的重点。例如，一个名为libreSoC的小组正在开发基于RISC-V的开源GPU。他们的目标是混合CPU、VPU和GPU。

实际上，RISC-V并不是第一个开源硬件存储库。在它之前有Open Cores，该站点允许开发人员“查看、下载、重用和共享网关软件设计”。这些项目包括实际的电路设计，但大多数都是模糊的学术项目或者是已经不再延续的知识产权，这些知识产权被称为“废弃的设计”。这些内核缺乏强大的、可扩展的社区支持，只能供业余爱好者和学者们使用。

其他开放式CPU体系结构还包括IBM Power和Sun Microsystems / Oracle SPARC。

OpenSPARC项目开始于2005年。该站点根据GNU通用公共许可证提供了针对SPARC T1 / T2内核的RTL。它们是小型、多线程内核，非常适合大吞吐量的运算。

另一个项目是欧洲航天局开发的LEON CPU内核。这个32位的SPARC V8内核具有两种不同的授权。Oracle结束了SPARC的开发之后，对该架构的兴趣就减弱了。

IBM于2013年与谷歌、泰安电脑（Tyan）、英伟达（Nvidia）和Mellanox合作，共同创立了Open Power Foundation。该机构最初的目标是提供能够在服务器和HPC领域抗衡英特尔处理器的替代方案。但是该项目存在着很大的局限性：IBM最初是唯一的Power芯片提供商。后来，一家中国的公司——苏州中晟宏芯信息科技有限公司开发了Power处理器。在Arm服务器和AMD的Epyc处理器进入市场挑战了英特尔的统治地位之后，对该项目的兴趣也减弱了。该项目仍在发展，但是进展缓慢。

去年9月，IBM贡献了A2O Power处理器内核，这是对A2I内核的无序跟进。A2O是64位的CPU，具有强劲的单线程性能，能够达到4 GHz时钟速度，并使用了7纳米工艺。OpenPOWER项目还刺激了相关的接口标准项目，例如OpenCAPI和OMI（Open Memory Interface，开放内存接口）。

尽管如此，OpenSPARC和OpenPOWER的影响力仍然非常有限。即使该架构的使用是“开放的”，最初参与的几家公司仍然缓慢地将控制权交给了设计社区。OpenPOWER设计功能强大，但是缺乏包括浮点单元在内的完整平台。而且，它们仍然高度依赖IBM的支持。

最近，Linux基金会发起了一个名为CHIPS Alliance的项目，试图为开源硬件生态注入活力。在12月，该组织宣布将与RISC-V International合作，为重数据应用程序提供标准化的、开放的、统一存储一致性总线。

必需的多样性

为了取得成功，开源知识产权需要一个强大的、多元化的社区在背后支持。还需要一个开放的生态系统，能够重视对体系架构的贡献，同时为新的开发提供交流中心。这样，开源知识产权项目才能够最终与授权内核和专有架构竞争。

RISC-V项目满足了上述要求中的大部分，因此很有希望。OpenPOWER也有潜力，但需要更广泛的支持才能达到被市场接受的关键水平。

尽管如此，RISC-V是否能够取得长期的成功仍然不能确定，而世界领先的知识产权供应商——Arm也不会很快消失。如果能够通过被英伟达（Nvidia）收购的反垄断审查，Arm的商业模式可能会出现重大的调整。到目前为止，英伟达已经保证将保持Arm的商业模式不变。

Arm仍可能采用混合知识产权授权的模式，但扩展可能仅限于苹果公司等大型架构被授权人。

同时，RISC-V将继续吸引更多的投资和人才。开源体系结构最初的成功大部分来自微控制器。随着它进入应用程序和数据中心处理器的性能提升，开源体系架构将不得不同根深蒂固而又无处不在的Arm生态系统进行竞争。

2019年10月该银行曾宣布五年内将在技术领域投入超过50亿澳元，近日Comyn表示，这一金额还将“继续增加”。

他说：“我们准备在有机会的领域进行投资……在这个领域我们会充满雄心，这就需要加大投入。”

其中之一，就是该银行的Customer Engagement Engine客户参与引擎。

目前Customer Engagement Engine上运行着约400种机器学习模型，实时接收来自约1570亿个数据点的数据。Comyn说，CBA正在使用该工具“协调各项活动和措施来服务于客户”。

他说：“就吞吐量而言，Customer Engagement Engine每天提供大约3500万个决策，而且是实时完成的，每个决策的时间不到300毫秒。”

“这么大的规模令人印象深刻，而实际上对我们来说最重要的是，我们可以为客户服务的价值。”

其中一个例子，是使用Customer Engagement Engine在2020年丛林大火期间向客户提供紧急消息。

Comyn表示，澳大利亚联邦银行对技术的投资，特别是数据、机器学习和人工智能（AI），让该银行对每个客户的个人需求都有“独特的洞察”。他还特别强调了投资新兴技术（如AI和机器学习）带来的收益。

他说：“现在我们可以充分利用大规模分析技术的强大功能和优势，以及卓越的计算能力——正如你可以想象的，作为一家金融机构，我们整个组织内部使用的数据集是非常庞大的。”

“我们利用这一点为客户提供个性化的洞察，有很多领域是我希望可以加快发展步伐的，我们的Customer Engagement Engine每天都在发生变化……就拿规模来说，几年前当Customer Engagement Engine最初问世的时候，我们并不知道我们将实时获得1570亿个数据点。”

但除了预测能力之外，Comyn表示，重要的是要确保银行能够掌控“可解释性”问题。

他补充说：“企业如何使用数据，对于全球的监管机构来说，显然是一个新兴的领域，这是我们未来技术战略的一个重要组成部分。对我们来说这是一个值得关注的领域。”

Comyn称，疫情促使企业组织发生了一些结构性的转变。目前澳大利亚联邦银行有大约750万的活跃数字用户，其中630万用户经常使用Commbank应用——到2020年，这个数字将增加约40万。

保持“忙碌”

澳大利亚联邦银行还庆祝了旗下风投部门X15 Ventures成立一周年。

成立的这一年来，X15已经创立或者扩展整合了四家新的合资企业，上周，该银行宣布收购第五家合资企业Doshii。

Doshii是一个面向酒店业的云平台，将酒店场地、POS和其他应用（如预订平台和在线交付服务）结合在一起。

“去年X15成立的时候，我们的使命是向市场推出前所未有的新解决方案，增强客户的能力，Doshii正是这样一家公司，拥有令人振奋的业务定位，领先的技术，平台上不断增长的应用，以及不断扩大的商家生态系统，”X15董事总经理Toby Norton-Smith这样说道。

他表示，这一年中，X15在Comyn和银行高管团队的支持下，目标已经实现。

他解释说：“我们的目标是打造一种风投模式，融合了最理想的规模和来自支持方Commbank最好的资产，同时又能确保留住人才，保持形象、技术灵活性和初创公司的模式。”

澳大利亚联邦银行的目的是将Commbank应用打造成为“客户数字生活中心”，Norton-Smith说，他们意识到自己是无法面面俱到的，需要引入“最佳外部合作伙伴，包括来自X15的风投企业”。

根据国家统计局发布，2020年第三季度，“企业景气指数”和“企业家信心指数”分别为121.15和122.54，同比增长21.15%和22.54%。这两组变化明显的数据，反映出的是企业生产经营状况的改善，以及企业家对宏观经济信心的提升。

Gartner针对新冠疫情也进行了相关调查，划分出恢复旧常态和进入新常态两个阶段。目前来看，19%的企业已恢复到旧常态；而进入新常态的企业分为三类——23%的企业计划进入新常态、35%的企业正在实施新常态、13%的企业已实施完成。

在数字化领域，我们都说新冠疫情没有阻碍企业的数字化转型进程，甚至在某些方面还加快了数字化转型，尤其是加速了线上相关产业的发展，像直播、电子商务、游戏都是其中的受益者。

Gartner对今年中国数字化成熟度调查显示，已交付数字化解决方案的企业最高达到32%，成熟阶段分别为19%和29%，所以将近半数的中国企业认为自己已进入到数字化转型的成熟阶段。

在未来IT投资方面，中国企业认为“游戏改变者”的技术第一名是人工智能和机器学习，达到43%，远超占比29%的第二名商业智能和大数据，云计算则是第三名，占比14%。

现在云计算已经成为一个基础技术，云转型的IT支出比例不断加速增长，预计到2024年，云将占全球企业IT总支出的14.2%，高于2020年的9.1%。新常态下，保留预算、优化IT成本、支持和保护远程办公成为关注的单个重点，投资云计算可以成为满足所有这三个需求的一个便捷方式。

去年我们还对C2M进行了深入研究，从制造、供应链、电商、数字化技术等多个角度进行剖析。我们看到用户认为C2M是以用户为中心的模式变革，同时商业模式变革也是催生C2M的一个主要因素，之后是渠道复杂性、成本、库存等因素。

影响C2M普及的一个很大的原因包括工业互联网、大数据、5G、AI等新技术的创新和应用，特别是对于制造端而言，基于新的联接技术、数据基础架构、大数据技术将成为突破口。

C2M需要未来产业链各个环节都需要打通，因为C2M对各方面参与企业的运营模式、人员的素质和能力、管理和治理能力都提出了更高要求。互联网平台可以起到推动和促进的作用，但是成功的关键还是在传统企业是否能成功向数字化业务进行转型，运用智能化和数字化技术，结合流程改造，并且以开放的心态与产业链上下游合作，这恐怕是C2M成功道路上最大的挑战。

在CIO的价值体现上，CIO在企业中的地位有所提升，更多的CIO开始直接向CEO汇报，而之前CIO更多是支撑、辅助企业业务。疫情期间CIO帮助企业通过远程方式保证业务的正常运营和客户进行交互，体现出IT对企业的价值。

在2021年规划时，CIO也要认识到当前的两大不确定性——地缘政治与新冠疫情。对于2021年中国企业都表现出乐观的态度，认为在销售收入、员工生产力、利润、长期生命力方面都会做得更好。未来企业发展自身数字化能力是极其重要的，环境能否提供机会是一方面，另一方面是企业需要做好一切准备迎接全新的挑战。

可以预见的是，在家办公人数的增加将给那些售卖所需硬件的企业带来销售额的大幅提升，例如提供笔记本电脑和个人计算机的戴尔，提供计算机芯片的AMD，以及AWS等云基础设施巨头，都是这一趋势的受益者。

那些为在家办公提供网络安全工具的厂商也加入到这个阵营中，这并不令人意外，因为企业越来越意识到员工分散办公可能带来诸多风险。

企业的这些担忧也解释了Proofpoint、Fortinet和NortonLifeLock等公司的稳健表现，近期这些公司都发布了表现强劲的财报业绩。

表现最好的是Proofpoint，该公司主要销售用于保护电子邮件和社交媒体帐户以及移动设备安全的工具。第四季度Proofpoint在不计入股票补偿情况下的每股利润为51美分，收入为2.751亿美元，轻松超出华尔街预期的每股利润42美分，收入2.691亿美元。

Proofpoint首席财务官Paul Auvil表示：“第四季度新老客户对我们的服务提出了异常高的需求，核心电子邮件安全性和新兴产品组合的增长势头十分强劲。”

另一家公司是Fortinet，主要销售防火墙、防病毒软件、入侵防御系统和端点安全组件。第四季度Fortinet的每股利润为1.06美元，收入为7.48亿美元，较去年同期增长21％，此前华尔街普遍预期的每股利润为97美分，收入为7.224亿美元。

NortonLifeLock是一家主要销售保护设备和防止身份盗窃系统的公司。第三季度NortonLifeLock的每股利润为38美分，收入为6.39亿美元，增长了3％，此前华尔街预期的每股利润为37美分，收入为6.3053亿美元。

另一家表现抢眼的公司是Check Point，主要销售保护企业数据、网络、云和移动部署的工具。第四季度Check Point的每股利润为2.17美元，收入为5.638亿美元，华尔街预期的每股利润为2.11美元，收入为5.5557亿美元。

还有FireEye，FireEye在本周一公布财报，第四季度收入创下新高，同时也超出了预期水平。FireEye表示，希望能够在2021年突破10亿美元收入大关。

Constellation Research分析师Holger Mueller表示，疫情让人们的工作地点发生变化，这也成为了攻击者的攻击目标，这迫使企业不得不加强防御，为远程办公的员工和他们的网络系统提供保护。

“再加上SolarWinds供应链攻击事件，现在可以说是加强网络安全的最佳时机，”Mueller说。

NortonLifeLock首席执行官Vincent Pilette最为概括地总结了网络安全厂商的命运，称网络安全市场的增长，是由于人们对疫情期间数字安全重要性的认识不断提高。Pilette说：“我们的愿景——确保所有人在数字化生活中的安全，正变得比以往任何时候都更加重要。”

该季度Teradata在未计入股票补偿等特定成本情况下的每股利润为38美分，收入为4.91亿美元，此前华尔街预期的每股利润仅为25美分，收入为4.75亿美元。该季度Teradata的年度经常性收入为3.83亿美元，比去年同期增长了9％，超出了3.71亿美元至3.73亿美元的预期范围。

Teradata公司首席执行官Steve McMillan表示，这是该季度表现强劲的真正原因。他特别提到了公司“以云为中心”的新战略，称这帮助Teradata的云业务年度经常性收入增长了165％，达到1.06亿美元。McMillan说：“我们云业务的发展势头让我们实现了有一个表现强劲的季度，我们的经常性收入、盈利能力和自由现金流都超出了季度预期。”

Teradata被认为创造“大数据”概念的公司之一，主要售卖各种与数据库和分析相关的软件、产品和服务。Teradata的旗舰产品是用于商业智能的Vantage分析平台，该平台让企业员工可以使用Spark和TensorFlow等各种分析引擎以及编程语言来处理数据。

近年来，Teradata开始推动将其Vantage平台和其他产品迁移到主流公有云平台（例如Google Cloud Platform），以及AWS和微软Azure上。

“我们正在加快云路线图的发展，以创纪录的速度实现云原生集成，2021年我们将推动云ARR的年增长率至少达到100％，以及公司总收入、盈利能力和免费服务的同比增长，此外现金流也将有所增加。”

Constellation Research分析师Holger Mueller表示，Teradata正在从基于许可的业务模式转变为专注于云订阅的业务模式，因此经常性收入正在快速增长，但是他也指出，Teradata的服务收入出现大幅下降。

“问题是，这个下滑是由于疫情还是客户不愿意采用需要配套服务的新产品？Teradata现在的情况很反常，总体收入下滑，服务成本也下滑甚至下滑得更厉害，但盈利情况比去年同期要好一些。投资者喜欢看到这一点，产品组合从服务向订阅的转型、获得利润等等提振因素。”

Teradata预计2021年第一季度每股收益在38至40美分之间，此前华尔街预测的是每股32美分。Teradata还表示，预计第一季度公有云收入将增长165％。

从全年来看，Teradata预计全年收入同比增长预计在“低个位数”，可能最终会超过华尔街预期的1.4％。

Next Gen Stats系统让NFL可以在直播期间显示比赛的统计信息，增强观看体验。该系统可以显示诸如运动员接球后带球奔跑的码数等信息。Next Gen Stats系统的后端基础设施是托管在AWS上的。

NFL目前正在开发的增强功能将使该系统能够分析球员的各项表现，从而生成新的、更复杂的预测。例如，如果四分卫将球投掷给另一名队员，那么观众有可能会收到关于如果该四分卫把球投给其他人比赛结果会有哪些不同的预测结果。为此，NFL和AWS开发了一种能够执行“Defender Ghosting”的人工智能模型，AWS今天上午也在博客文章中详细介绍了这一模型。

该项目是NFL工程师和AWS机器学习解决方案实验室的科学家共同努力的结果。据AWS称，该模型的目的是预测在球离开四分卫的手之后，防守后卫可能会选择的轨迹，而知道防守后卫会使用哪些战术，对于生成更深入的比赛效率预测来说至关重要。

为了构建这一模型，AWS和NFL必须克服很多技术障碍，最大的难题之一就是数据质量：Next Gen Stats 是通过收集嵌入在球员肩部、足球内部以及整个体育场内的传感器的数据来获得对比赛的分析预期，而这些传感器有时会产生不准确的测量结果。

问题是，NFL之前曾经把其中一些不准确的结果用于该模型的训练数据集中，影响了模型的可靠性。据AWS称，亚马逊机器学习解决方案实验室帮助该联盟的工程师发现问题并开发了解决方案，为了消除训练数据集的错误，AWS的专家创建了一系列规则以过滤不准确的测量信息。

AWS在博客文章中详细介绍说：“通过与NFL的沟通，研究团队排除了所有违反一些基本规则的球员跟踪数据，例如球员的运动轨迹永远都不可能是在球场之外的，而且速度绝对不会超过每秒12.5码（NFL球员最高速度记录是每秒11码）。”

解决了数据质量问题之后，AWS还优化了Defender Ghosting模型的功能。机器学习上下文的特征是模型生成结果所使用的一些因素，例如球员奔跑速度。理想情况下，人工智能是根据对潜在结果影响最大的因素进行计算的。

为了帮助NFL优化该模型的功能，AWS用另一种AI设计方法（称为Gradient Boosting）创建了第二个模型，这种方法的准确性相对低一些。Gradient Boosting在精确度上有局限性，但是在开发过程中，可以让工程师更轻松地找到对结果可靠性影响最大的功能。AWS的科学家利用该模型不那么精确的梯度提升所产生的结果，来增强主版本的精确度。

在这个项目的推动下，目前AWS正在与NFL合作，寻找利用AI增强Next Gen Stats的其他方法。AWS表示：“Defender Ghosting只是AWS科学家为开发Next Gen Stats做做的贡献之一。除此之外，他们正在还在研究计算机视觉是否可以帮助首攻（first down）相关的数据。”

春节疫情防控非常关键，持续巩固防疫成果，坚持避免疫情反弹，扎牢扎紧疫情防线。在这之中，对流动人员的合理检测显得尤为重要。面临着如此重大的防疫事件，有效利用线上平台，可以减少大量的社会劳动，实现精准的对返乡人员的追踪。

近期各大科技公司纷纷推出针对春节返乡、防疫的解决方案，为疫情防控助力。但就周围环境来看，很多企业及基层社区街道的防疫工作还是习惯于填表、手抄登记的方式，毕竟这一方式已经存在很多年。究竟哪家科技公司做的线上平台更便捷高效，可以让企业及基层社区街道工作人员摒弃掉传统的信息统计方式?

基于此，我们注意到，钉钉文档(钉钉内置)专门针对防疫统计启动了“抗疫专题”，涵盖企业防疫工作的员工返乡、春节去程、返程、在家健康打卡，社区防疫工作的人员摸排、出入访客及车辆等的统计，可以说常用的统计场景均有覆盖。

于是，我们模拟了企业防疫和社区防疫的应用场景，诸如企业返乡人员核酸信息录入，以及社区车辆出入登记等，对钉钉文档这些模板进行了使用测试，也希望给有此类需求的企业及组织提供有价值的参考。

企业防疫：人在哪、身体状况如何?都要有数

疫情期间，企业响应政府号召，倡导大家就地过年，如确需返乡，则需要填写返乡情况登记表以及核酸检测阴性证明。

企业HR通常会以邮件的形式发出表格来记录信息，员工根据自身情况填写再回复邮件即可。但是，疫情期的变数很多，比如飞机取消了临时走不了，或者做了多次核酸检测需要更新信息，员工们一遍一遍更新邮件，企业HR再去比对整理，耗时耗力，还容易出错。

表格的具体位置在钉钉APP的文档里面，模板中心板块的表格选项中的“抗疫专题”(下文同)

钉钉文档为“抗疫”提供了18项统计模板(手机截图，下文同)

以“核酸监测名单统计表”为例，企业HR打开钉钉APP内核酸监测名单统计表，先对统计信息列表进行查看，除了序号、部门、工号、姓名、性别、电话号码、身份证号码、是否已检测、核酸检测医院这九个选项外，还需添加内容补充即可，手机和电脑都可操作。表格填写完毕后，把此表格转发到公司的钉钉群里即可。

员工打开表格就可填写信息，即使多人、多群同时填写也没问题，在体验中，5个人同时在线编辑非常顺畅，也不用反复上传、下载、整合的流程，如果填写的信息有变化，打开群里的表格直接修改即可，保证了信息的及时性和准确性，也为企业HR减轻了防疫工作的压力。

除了“核酸监测名单统计表”外，钉钉文档还提供了“春节期间员工家庭去向统计表”、“春节假期员工健康信息报备表”、“防疫14天体温监测表”、“员工返工信息疫情统计表”以及“企业员工返程登记表”等表格供企业按需选择。

“防疫专题”主要是节省了收集数据信息的时间，从企业防疫的各个角度，量身定制专属表格，只要企业有需求，钉钉都有，还可以根据企业自身的情况对表格进行修改。对员工而言，通过手机和电脑都能实时更新表格信息，不需要一遍遍给企业HR发邮件，高效便捷;对企业HR而言，不需要每天查阅邮件并更新表格，只需在钉钉内查询就能获取员工的最新信息，也能够及时发现问题并且进行处理，避免了很多问题以及隐患。

社区防疫：人、车、物资都要一一查清

对比企业防疫“全程钉人”战术，社区防疫要“钉”的内容会更多，包括但不限于人、车、物资等。

传统的表格打印、纸笔登记的方式非常局限，以车辆登记为例，车主需要配合社区工作人员下车进行基本信息的登记，春节天气比较冷，手写的信息容易发生笔误以及字迹识别不清等问题，也给社区工作人员后期录入带来了隐患;车主在填写信息的过程中，如果遇到社区车流量大，还容易造成拥堵，给交通带来压力。钉钉来帮助社区工作人员减负。

社区工作人员打开钉钉APP内疫情期间小区人员车辆出入登记表，对表格基本信息进行删减或补充，包括小区名字、姓名、性别、身份证号码、房号、联系电话、车牌号、体温检测、出入原因、日期等内容，保留好钉钉表格信息，还要打印钉钉添加好友的二维码图片。

针对社区防疫，钉钉文档还提供了“街道社区涉疫情重点人员信息登记表”、“疫情物资统计表”等表格供选择。

在线表格简化统计流程 用法多样

我们对钉钉文档“抗疫专题”功能进行测试后发现，其提供的18项统计模板，覆盖相对全面，基本防疫的基础场景都包含，而且在线表格的方式统计更快，不仅使用方便，还为企业HR及社区工作人员简化了防疫工作流程。整个收集数据的流程都可以在钉钉内完成，制表、填表、汇总、统计、分享下载一气呵成。

这种在线文档的方式既可以多人同时在线编辑，社区工作人员不用再挨家挨户敲门登记，企业HR也不用一一叮嘱员工下载表格、更新上传;第二，直接线上录入，统计汇总方便，不用二次誊写;第三，对于习惯纸质文件的人，依然可以将他打印出来。