混合云不是过去的混合云!

2019 年 7 月 26 日 云头条

文/青云QingCloud市场副总裁 刘靓



云平台的出现不是简单的物理设备的替换,企业 IT 也不再是单体应用各个系统孤立发展,未来各行各业的顶尖企业一定是以科技和研发能力为核心竞争力的数字化企业,而一个数字化的企业必须要实现 IT 基础设施的平台化建设和统一管理,进而实现业务负载的自由迁移与伸缩,数据的流动与集中,应用的快速交付与迭代……在统一的基础设施平台(可能是混合云甚至多云)基础上,才能构建新型的业务中台与数据中台、DevOps 机制与真正面向开发的 PaaS 平台,进而才能真正具备基于快速应用交付与迭代能力的业务竞争力。与此同时,基础设施平台的概念也早已不再局限在数据中心层面,而是延伸到边和端,应用类型也不仅仅面向人,还要面向物、面向流程。由此也需要网络支撑实现人与人、物与物、人与物的智能连接。

 

在上述变化的大背景下,大家才能更清晰地理解青云QingCloud 的产品与技术战略,以及我们同很多云厂商的区别。


首先,青云构建的是一个包含三个维度的大平台,目标是完整支撑数字化企业的业务体系。


  • 全栈(纵向):在服务层次上,纵向跨越 IaaS、PaaS 和应用平台的全栈云架构,覆盖众多品牌的 ICT 服务能力;

  • 全态(横向):在服务交付形态上,以统一架构实现公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付与管理;

  • 全域(延展):在服务场景纵深上,集结云、边、端、网的一体化能力,实现全域数据互联。

 

这个平台已经初具规模并且还将不断壮大与成熟。借由此平台,青云进化到“广义云计算”时代,覆盖云、边、端构成的全域数字化场景,通过智能 SD-WAN 实现高速的全域连接,支撑面向人、面向物、面向流程的各种类型的应用的快速交付,应用全域统一分发、管理与高效运行,支撑业务负载在全域的灵活迁移与伸缩,确保数据在全域的自由流动与集中治理以实现更大范围的数据智能。


青云QingCloud 解决方案及架构副总裁沈鸥在接受采访时提到云计算的核心竞争力之一是“落地”,这点是非常重要的。前面提到云平台不是简单的物理设备的替换,而要在可靠的前提下,能够实现真正的“统一”和具备无限延展的能力。这样说可能比较抽象,我们拿某些厂商的解决方案来举例就比较清楚了:

 

很多厂商推出云服务的缘起来自于在商业上发现了云计算巨大的市场空间,而在技术上没有对其本质的深刻认知,进而要么觉得基于各种开源项目(e.g. OpenStack)进行封装,快速交付“产品”,解决“卖”的问题即可;要么产品抽象能力不够,陷入各种定制开发的困境;要么不同的私有云项目基于不同的技术栈和无法统一的产品版本,导致更多孤岛的产生;要么用打补丁式的方案强行拼接混合云。这些做法本质上来说都是只见眼前不知未来。市场终有一天会发现所有为卖货而开发的“云”都是临时解决方案,买家和卖家都会为此付出昂贵的学费。在这一点上,在分布式存储领域问题类似。能否看到本质,与厂大厂小无关。

 

“平台”这两个字有千钧之重。这一点相信很多自行建设过 OpenStack 和 K8S 集群的企业会有深刻的认识。貌似基于开源项目,这种平台级的系统建设起来很容易,但是要做到如沈鸥所说能够经受住各种恶劣环境的考验,那就太困难了,非专业的厂商是无法实现真正的“工程化”和“产品化”的,只能不停地遇到问题,解决问题,而且永远不知道未来还会存在什么问题。缺乏工程能力,还会导致无法从底层架构层面系统设计与优化,补丁打太多的系统,再也没有人敢动了。更重要的是,这些自建和维护系统的工作是一笔非常可观的潜在成本,企业除了培养出一个特别适合云厂商的云计算团队之外,并没有实现其他价值。所以聪明的企业越来越倾向于选择专业厂商的平台产品,而不是自建。同理,都是云厂商,因为对云的认知程度不同、技术积累不同、工程化能力不同,交付的平台健壮性也是截然不同的。大家的产品都“能用”,但是“可靠”这一点上青云有着极大的自信。

 

虽然在公有云业务方面,IaaS 已经不是产品级卖点所在,但是青云的 IaaS 依然在不断升级和强大(比如SDN已经升级到4.0版本),为什么?就是基于上述原因。

 

其次,为什么我们推出了那么多的独立产品线?作为一个年轻厂商,有多样的产品进入更多的市场,当然为我们争取到更大的市场空间。但这只是表面现象,青云的战略真的是要成为那么多独立产品厂商么?产品和平台又是什么样的关系?

 

这就涉及到青云战略的另一个重要方面:解耦。虽然云计算与数字化转型已经成为绝大多数企业的共识,但在真实的世界里,企业 IT 的历史、现状,数字化转型的路径、方向都是有着极大差异性的。有的企业从小型 IT 系统、虚拟化场景开始,到云就绪,到统一基础设施云平台建成,到成长为大型集团云甚至行业云;有的企业有着复杂的 IT Legacy,要在基础设施和应用两侧逐步改造,再进行融合;很多企业还不清楚如何转型,但迫切需要降低成本和运维压力……虽然我们看到的终点是一致的,但路径与速度却千差万别。这种千差万别对应到厂商的Offering 上就意味着要给予充分灵活的解决方案。

 

灵活到什么程度?公有云是一种非常完美的思路:平台上各种组件可以自由组合,企业按需选用,还能满足充分弹性的需求。然而对于业务规模快速增长的企业来说,公有云很贵,年消费动辄占到营收的10% - 20%,这种压力是很难承受的;还有很多企业因为合规或者观念问题不能使用公有云怎么办?希望通过混合云和多云实现容灾怎么办?……

 

私有云和混合云的市场是真实存在并且不断快速增长的。尤其在中国。那么我们私有云怎么做才能够像公有云一样能提供充分的灵活性呢?完全根据项目定制化开发?这是条死路,最多成就一家外包公司,而无法成为巨大的平台。交付一整套云平台?说好的个性化需求灵活满足呢?唯一的方法只有平台解耦实现核心组件的标准化交付。说到这里,大家应该就能理解我们在研发上的不容易了,既要高度产品化,又要实现产品与平台的一致化,才能在可持续发展的前提下,为各行各业、各种场景的解决方案交付充分的灵活性。

 

所以说,一个充分解耦、可分更可合的大平台才是能够同时满足统一与灵活的最佳平衡点。这是青云最核心的竞争力。

 


青云既是一个全维云平台,也能够实现更超级的“混合云”能力,原因就是“可分可合”:


  • 数据中心场景,狭义混合云:公、私、混、托一套架构与一致体验,统一云管理平台,基于容器的混合多云PaaS 平台,让企业的基础设施真正实现统一建设与管理;

  • 狭义混合云走向全域:全域智能互联,数据流动与集中,云、边、端全面实现数据智能;

  • 平台软件与多品牌硬件的混合:天生软件定义,标准交付与硬件兼容,让客户摆脱厂商锁定;

  • 不同类型应用在全域的混合并存与统一管理:虚拟化平台与容器平台并存,支持单体应用、Mini Service、Micro Service 三种架构并存,提供敏捷开发与持续交付环境;完整的容器平台加速应用交付与迭代;多云应用管理平台支持各类传统应用及新型应用的全域应用统一分发与管理,助力应用全面云化转型;

  • 企业不同业务系统的混合并存、混合发展路径:统一平台与充分解耦,标准化交付分布式存储、容器平台、边缘计算与IoT 平台、SD-WAN 等通用产品,满足不同行业、不同阶段、不同路径的企业数字化转型需求;可分可合,有力支撑企业 IT 从局部改造到云就绪到集中平台到集团云到行业云的全部成长过程;

  • 平台与各类专业厂商产品与方案的混合:高解耦、标准化、易集成的开放平台,与专业厂商(PaaS 厂商、ISV、SI 等)的产品与方案的自由整合。

 

这里提到的“混合云”已经是一个多维的概念,远不止“公有云 + 私有云”这么简单。你可以理解为企业在 ICT 基础设施与开发平台上的终极自由。

 

对于企业来讲,云根本不是目的,云在多大程度上推动业务的发展、创新的发生才是根本的价值。今天采购的所谓云平台或者混合云,接下来发现系统是无法自动化运维的,集群是无法快速扩容的,平台是无法无限扩展的,技术栈是不统一的……不用说数据的自由流动与集中、业务负载的自由伸缩与迁移,就连基本的运行和维护都带来了一堆新的问题,一个效率平台反而影响了效率,这就是“临时解决方案”的风险。

 

总而言之,因企业数字化转型现状与路径之不同,我们提供“分”的自由;因数字世界未来终极目标之统一,我们提供“合”的保障。青云的愿景是“云之基石,自由计算”——以广义云计算能力打造数字世界基石,统一架构与高度解耦实现全场景自由计算。


登录查看更多
1

相关内容

华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
阿里巴巴全球化架构设计挑战
InfoQ
35+阅读 · 2019年11月25日
【精益】精益生产与智能制造的联系和支撑
产业智能官
37+阅读 · 2019年9月14日
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
业务中台:如何在互联时代,快速响应用户需求?
互联网er的早读课
24+阅读 · 2018年12月26日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
Python开发者
3+阅读 · 2018年6月13日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!
大数据技术
7+阅读 · 2018年4月2日
Arxiv
102+阅读 · 2020年3月4日
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
Arxiv
45+阅读 · 2020年1月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
VIP会员
相关VIP内容
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
相关资讯
阿里巴巴全球化架构设计挑战
InfoQ
35+阅读 · 2019年11月25日
【精益】精益生产与智能制造的联系和支撑
产业智能官
37+阅读 · 2019年9月14日
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
业务中台:如何在互联时代,快速响应用户需求?
互联网er的早读课
24+阅读 · 2018年12月26日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
Python开发者
3+阅读 · 2018年6月13日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!
大数据技术
7+阅读 · 2018年4月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员