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华为云方国伟:「云 + X」共创新一代数字智能

  • 2021-01-04
  • 本文字数:4539 字

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华为云方国伟:「云 + X」共创新一代数字智能

大数据、人工智能、云计算、区块链等技术越来越热,新技术的发展,带来了很多新的业务模式与机会。“云计算”如何助力企业的数字化转型?云网边端有哪些解决方案?华为云有哪些具体的解决方案?相信很多人都很感兴趣。

2020 年 12 月 19 日,在 GTLC 全球技术领导力峰会深圳站上,华为云产品副总裁方国伟,从推动数字化转型的力量入手,详细对比了数字化时代与信息化时代的异同、介绍了华为云原生 2.0 图谱、云网边端的解决方案、华为云如何帮助企业实现数字化以及未来“云 + X”的潜在商业机会等内容。以下为演讲整理内容,Enjoy~


嘉宾介绍:方国伟,华为云产品副总裁,曾任平安科技 CTO 兼总架构师,AWS 中国首席云技术顾问,微软全球服务部门云计算“卓越中心”(COE)团队的资深架构师等。曾主编了《让云触手可及》《详解微软 Windows Azure 云计算平台》和《企业云计算》三本图书,并在国内外的技术大会上发表过多次关于云计算的技术演讲。



大家上午好,很高兴能在 GTLC 峰会上分享关于华为云数字化转型的实践思考。


本次大会的主题是「驱动数字化转型的技术力量」,以我的个人经验来看,推动数字化转型的力量有两种:


第一种是在座的诸位技术人员,第二种是创新的技术。推动转型的技术力量,往往是以“云”或以“云”为关联的技术为基础。诸如“A”对应 AI,“B” 对应 BigData 或者 Blockchain,其它也多是以“云”为主的相关技术和平台。


一般而言做 IT 的人讲求的是信息化,信息化指的是「在不改变流程的情况下,如何提高效率?」


但数字化转型则和信息化的目的完全不同,数字化强调的是将信息化的技术与业务整合在一起,由此造成了业务模式的巨大差异。


例如,传统的车厂做电动车,特斯拉也做电动车,但传统车厂敌不过特斯拉,为什么?因为他们的业务模式截然不同。


再举个例子,虽然许多传统出租车公司都使用了信息化技术,但 Uber、滴滴却依然对它们构成了较大威胁。因为 Uber、滴滴不仅做了信息化改造,还充分拥抱了数字化趋势,其业务模式的不同,导致了最后完全不同的商业发展。


从这些地方可以看出,数字化升级或数字化转型,本质上是利用了新的技术,结合自己新的能力,创造出的新业务模式。


在过去的信息化时代,很多数据仅仅是被记录下来,但是在数字化转型阶段,无论是做大数据分析,还是 AI 计算 ,数据都会变成重要的资产,这是信息化无法相比的地方。


智能化时代,5G 带来的新机遇



进入到智能化时代的发展,在这里引入一个新的概念:“5 机”协同,“机”指的是机遇与机会,因为在 5G 这个大领域里还有着大量的机会。


首先是联接,包括大管道的联接以及 IoT 低能耗的万物连接,其次是非常火的人工智能,它充分地把数据和经验充分挖掘出来,改变了业务模式。


另外是计算,从云计算到泛计算,可以说计算无处不在。无论是小型设备到“云边”,还是大到复杂的云计算,都涵盖了大量的计算。


然后是“云”,它是数字化的大底座,“云”能够将不同的领域充分连接起来。


这些技术最终的目的还是改变业务,理想的状态就是通过改变行业应用,把行业实际的问题统统解决。



想要实现上述愿景,就需要一个很大的底座平台,去承载和构建相关的技术,而华为云就是这样一个平台。


华为云的定位是“赋能应用,使数据成为一片黑土地。”其目的就是搭建一个相对中立的平台,让用户可以在云上开发适用的数字应用。


每当提及华为云,必然绕不开三个数字 “1”、“3”、“4”。


“1”指的较大的技术底座,也就是擎天架构;“3”是三个使能,想要使客户和合作伙伴,在黑土地上面构建应用,需要提供使能。分别为:通过数据使能帮助更好管理数据、通过 AI 势能以及应用势能更快地把应用以 DevOps 的方式迭代、帮助用户和合作伙伴更快地将业务运作起来;“4”是连接应用,比如连接 IoT 以及连接企业等。


通过“1”、“3”、“4”,就可以把华为云的平台构建起来。当前我们已经提供了 200 多个相对完整的服务,而且覆盖了绝大部分应用开发的服务。


从影响力来看,当前华为云有超过 18000+ 的合作伙伴以及 1500000+ 的开发者,在构建云设施的方面,在硬件上保持开放,同时让软件开源,而服务则是通过标准的接口,让它受惠于更多的技术人。



在构建云的方面,我们强调以云原生的方式去进行构建,云原生 2.0 不仅仅是自建为核心,最重要的是以应用为中心去构建云服务。


相应地,此前的口号“应用上云(On Cloud)”也会逐渐转变,变成让应用真正地在云上构建出来(In Cloud),以此让新老应用能够轻松地进行集成。


在这样的方式下,无论是技术架构、基础设施、应用的开发还是应用架构都产生了新的变化。



“云”的发展趋势非常明显,对于主流云厂商而言,莫过于为实现“全栈式的软硬一体化”而努力,这一点很有意思。


很多年前的机房是主机模式落后且封闭,后来就逐步变成了开放平台,达到了较为标准化的方式,但现在整体的 IT 的模式又回到了曾经的主机模式。


现在较大的云厂商都在进行全栈式的发展。例如华为的云平台,就涉及了最底层的芯片研究,以擎天卡为例,擎天卡是一个 PCIe 设备,通过深度软硬协同实现存储卸载、网络卸载,也能将包括虚拟化和容器引擎的开销也都可卸载到卡中。华为云是业界独家实现容器引擎卸载的厂商,我们基于擎天架构的裸金属容器实现 40% 网络性能提升,和 30% 的客户成本下降,这些都是软硬协同带来的红利。


此前用户关心的是硬件软件必须符合采购标准化,这是因为工作需要进行集成,而到了云服务阶段,没有这个需求,实际上很多用户不会在意技术如何实现。用户最关心的是云厂商在整体软件上的把握程度,将软硬件性价比做到最佳就会被用户所青睐。华为云过去在硬件的积累比较多,在云的趋势下可以把这些特长都发挥出来


需要强调的是,现在“云”不仅仅是中心云,还有混合云和边缘云,无论哪种“云”在华为云上的架构是一致的,这对于用户而言不会有多余的学习成本,部署及管理相对较为简单。


打造“底座平台”,华为云的探索和布局


介绍了华为云的一些理念,可以再一起看看云原生 2.0 的全景图,很多人会好奇,云原生 2.0 究竟可以帮客户做到哪些事情?它具体存在着哪些优势?我将从四个方面来具体阐释。



第一,资源高效。基于擎天架构,华为云做到了底层的资源极致的性价比。这里使用了很多技术,例如瑶光智慧云脑充分提升了全域调度效率,还有很多容器相关的技术,包括传统的容器以及具有安全实力 CCI 的技术产品。


第二,应用敏捷。这体现在可快速帮助用户开发应用。华为云正在使用 DevSecOps 把安全嵌入到研发过程当中,此外一些微服务如 FunctionGrap 也能帮助客户快速构建应用。


第三,为业务赋能。企业构建云原生的新应用当中,智能化非常重要,这里主要有两方面:在数据上,希望赋能客户将数据应用起来,着重强调的是数据湖和数据仓库一体,用户可以通过统一的访问入口来访问数据。另外就是利用人工智能等技术,来帮助企业进行业务赋能。


第四,安全可信。网络安全实际上越来越重要,它最大的挑战是每个环节都要防控。在安全可信方面,华为云做了很多优化,例如产品研发过程当中添加了很多的安全门禁,另一方面华为云提供的大量安全产品,都有一些技术化第三方认证,确保平台是中立的、可被信任的。


总结来看云原生 2.0 的好处在于资源高效,敏捷智能、业务智能、安全可信。需要说明的是全景图并不是愿景,是已经实现了的现状。


华为云的目标是让客户生于云,长于云,立而不破。“立而不破”是指对传统企业来讲本身有一些旧的应用,要实现新旧协同很困难,而在华为云的服务中,可以比较平滑地实现微服务化以及数字化转型。



介绍了华为云的一些整体情况,接下来会从中选择几个方面重点介绍一下:


首先是网边端解决方案,这是华为云的特色之处,因为华为是做通信起家的,所以对云网边端一直都非常重视。


云计算在很多场景当中时延不能满足很多场景的需求,所以我们需要云边的方案,华为云边的解决方案包含 IEC、IES、IEF 等等。


它们分别适用于不同的场景:智能的边缘云是 IEC,是放到华为的机房当中的边缘站,不会特别多;智能边缘 IES,是可以放置在客户现场的,一个机柜式的解决方案,时延会更加少一些;另外对于需要硬件更灵活一点的客户,华为云可以提供 IEF ,它相当于一个软件,在不同的硬件上都可以跟华为云协同计算。



谈过云网边端,我们再谈谈 AI ,众所周知 AI 发展面临很多挑战,实际的落地也很困难。那么华为云是如何帮助客户解决 AI 的落地难题?


第一,华为云引入了业界比较独特的知识计算,不仅仅是通过机器学习,更重要的是把专家的知识利用起来,把数据的训练挖掘信息与专家的信息相结合,更好地提供人工智能的服务。


第二,华为云提供 ModelArts 工具。它存在两个版本,第一个 Fundermental 版本,能够提供基础的服务,进行大数据训练和深度学习,另外还提供 Professional ModelArts 版本,加入了更多高级功能的支持。


人工智能比较困难的是如何将技术与实际场景结合,ModelArts 工具在这个方面做了一些尝试,通过与多个行业进行集成,把项目的一些经验作为数据资产沉淀下来,然后嵌套到 Professional ModelArts 版本当中,最终为企业提供可实施的服务。



然后是视频云的方面,这也是一个未来大有可为的领域。人类收集的信息 80% 来自于视觉,预计到 2025 年,90% 的互联网流量会通过视频的方式呈现,有 50% 的视频会在云和边上,未来大量的视频会通过处理渲染生成,并不是通过摄像头拍摄得到。


从现在的一些数据可以预测,未来 70% 的数据会放在云端,伴随着这个巨大的变化,将会出现更多的机遇与机会。


云 + X,打造未来的创新应用


回到 5G,当前 5G 的规范仍然还在不断探索中,已经进入应用的多是宽带的部分(超大带宽应用的 EMBB 部分),某种程度来说其实 5G 是被催熟了,但这不影响它已经带来了大量的商机。


而要说到“云 + X ”,现在已经产生很多新的应用型的场景。我们通过以下几个例子来展开:


第一 ,VR。


VR 内容通过在云平台上进行渲染,将会带来更极致的体验。如果是在本地进行渲染需要一根线,还需要进行复杂的维护,但是云上的很多资源相对比较有弹性,渲染资源较多,效果也就完全不同,比如现在感知时延可降低到 20 毫秒,拥有无比流畅的使用感。


第二, VR 视频。


这个方面主要通过独特的编码和高通量的 FOV 的方式来实现。在完整传递的情况下,对带宽要求非常高,华为对其进行了拆解传送,把后面的带宽视频拆了很多小片,把前面的前景和后面的背景分开,以此来达到更佳的体验。


第三, 云特效。


云特效主要体现在通过云技术,快速便捷地制作特色换脸短视频,超过了常规技术方案的表现。


第四, 云手机。


云手机是未来的一个大趋势,通过华为云的 ARM 的服务器建立出很多的虚拟手机,目前已被大量的客户在使用。


第五, AR。


增强型的 AR 已经越来越多的介入我们的生活,比如一个湖南的钢厂买了几千万的设备,但很难用起来,由于疫情的原因德国专家没有办法过来,最后通过华为云打造的 AR,远程进行沟通教学把设备运行了起来,在省了几百万的差旅费之余,还将不可能变为了可能。


第六,边缘 AI。


边缘 AI 体现在云端训练,边侧推理,比如结合 AI 极速进行天气预报等方面。目前,边缘侧有很多的推理可以把结果直接反馈出来。


以上就是我今天要分享的内容,我所讲的 5“机”协同一定还会有更多可能的场景,我们也愿意跟大家一起去尝试,共同发现更多的机会。


谢谢大家!


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