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媒體觀察:混合多云時代迎變數(shù) IBM以"篤定"成就客戶價值

IBM China
2023-02-02 18:52 4412

北京2023年2月2日 /美通社/ -- 2022年9月發(fā)布的《IBM企業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù):云現(xiàn)狀》研究報告顯示,盡管超過77%的受訪企業(yè)已經(jīng)采用了混合云方法,但是超過半數(shù)(53%)的受訪者認為確保云中合規(guī)非常困難;近70%的受訪企業(yè)表示其團隊缺乏足以管理其多云環(huán)境的技能。2022年底,IBM副總裁、IBM中國總經(jīng)理繆可延IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部技術(shù)銷售總經(jīng)理陳國豪IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝一起,與媒體分享了該指數(shù)報告的相關洞察,例如,越來越多的企業(yè)把云轉(zhuǎn)型與業(yè)務價值掛鉤,云轉(zhuǎn)型出現(xiàn)雙行道。為此,IBM中國科技團隊在混合云與AI解決方案的基礎之上,為企業(yè)降本增效、提升可持續(xù)性和數(shù)據(jù)安全等需求,劃出了重點產(chǎn)品,同時結(jié)合IBM獨特的客戶成功專家資源,助力企業(yè)撥開轉(zhuǎn)型路上的迷霧,加速技術(shù)價值的轉(zhuǎn)化。

混合多云時代迎變數(shù) IBM以“篤定”成就客戶價值
混合多云時代迎變數(shù) IBM以“篤定”成就客戶價值

以下是中關村在線記者徐鵬的深度報道。本文轉(zhuǎn)載已獲授權(quán)。

原文鏈接:https://cloud.zol.com.cn/809/8098325.html

混合多云時代迎變數(shù) IBM以"篤定"成就客戶價值

當公有云逐漸成為多數(shù)企業(yè)邁向數(shù)字化的"業(yè)界共識",卻有另一部分企業(yè)考慮把已經(jīng)部署在公有云上的業(yè)務遷回到私有基礎設施之上,這種云轉(zhuǎn)型"雙行道"的現(xiàn)象引發(fā)了不少人的深思。究其原因,企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的最大挑戰(zhàn)已不再是技術(shù)層面,而是更多體現(xiàn)在安全合規(guī)、降低成本、可持續(xù)性,以及ESG等方面。同時,還要兼顧性能改善和降低延遲等體驗上的升級。這種現(xiàn)象在制造、電信、金融等行業(yè)尤為明顯,他們會把那些不愿意放在公有云的工作負載部署在私有云、主機或其他本地基礎設施上。

"基于這些觀察,我們對IBM的混合云和AI戰(zhàn)略更加有信心,也更加堅定了。這一戰(zhàn)略符合客戶需求,也體現(xiàn)在我們的業(yè)績上。"IBM副總裁、IBM中國總經(jīng)理繆可延說。《IBM轉(zhuǎn)型指數(shù):云現(xiàn)狀》報告顯示,全球71%(中國82%)的受訪高管(該指數(shù)調(diào)研涵蓋來自12個國家和15個行業(yè)的3000多名業(yè)務和技術(shù)決策者的信息輸入)認為,如果沒有切實的混合云戰(zhàn)略,是很難釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全部潛力的。也就是說,云戰(zhàn)略的實施與業(yè)務價值聯(lián)系得越發(fā)緊密,企業(yè)會更加謹慎地選擇適合上云的業(yè)務,而不止是被技術(shù)創(chuàng)新所牽引。

正如繆可延所言,企業(yè)對于IBM倡導的混合云與AI戰(zhàn)略的逐步推進和成熟,反映在IBM的業(yè)績成長中。IBM公布的2022年第三季度財報顯示,該公司營收總額達到141億美元,按固定匯率計算增長15%。過去12個月,IBM混合云業(yè)務的營收達到222億美元,年增長20%,幾乎所有類別的IBM軟件收入均獲增長。此外,IBM主機和分布式基礎設施也取得高速增長,咨詢業(yè)務在所有業(yè)務線和所有地區(qū)均取得兩位數(shù)增長。得益于業(yè)務的普遍增長,為IBM帶來了穩(wěn)定的41億美元的自由現(xiàn)金流。

"雙行道"背后的危與機

《IBM企業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù):云現(xiàn)狀》進一步揭示,盡管有77%的受訪企業(yè)采用了混合云方法,但只有不到25%的企業(yè)能夠全面管理其混合云環(huán)境。在中國,82%的高管認為如果沒有整體的混合云戰(zhàn)略,就無法釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛能。導致這種擔憂的因素主要有三個方面:企業(yè)缺乏把生態(tài)合作伙伴整合到自身云環(huán)境的關鍵技術(shù)能力,這一挑戰(zhàn)在中國尤甚,58%的受訪企業(yè)承認缺乏這些技能,且表達了對相關人才的需求;由于潛在的安全漏洞會導致第三方和第四方的風險隱現(xiàn),受訪者表示數(shù)據(jù)治理(49%)和網(wǎng)絡安全(47%)是將其業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)完全整合到云中的首要挑戰(zhàn),59%的受訪中國企業(yè)認為網(wǎng)絡威脅是生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新的一大隱憂;53%的受訪者認為確保云中合規(guī)非常困難,近三分之一的受訪者認為監(jiān)管合規(guī)性問題是整合跨私有和公共IT環(huán)境工作負載的主要障礙。

從傳統(tǒng)的集中式架構(gòu)到開放的混合云架構(gòu),IBM的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略源于對客戶需求變化的判斷。如今,企業(yè)不再希望在萬物云化的浪潮中迷失,因此在制定上云策略時往往會由業(yè)務去指導技術(shù)實施,變得更加務實。更重要的是,這種數(shù)字化實踐要追求可持續(xù)性,一方面在選擇技術(shù)平臺時要避免供應商鎖定,另一方面也要考慮創(chuàng)新與成本的平衡,并且保障充分的安全性。在AI的幫助下,企業(yè)有望在三個方面推進可持續(xù)的目標:幫助企業(yè)建立ESG的數(shù)據(jù)基礎,幫助管理、分析和利用企業(yè)運營中大量可用的環(huán)境數(shù)據(jù),利用設施運營、能源消耗、資產(chǎn)維護、IT基礎設施等位于公司不同孤島中的數(shù)據(jù),基于混合云底座實現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),幫助企業(yè)根據(jù)復雜的ESG框架向各個利益相關方報告數(shù)據(jù);建立更負責和更具彈性的供應鏈,滿足ESG相關監(jiān)管要求,用數(shù)據(jù)、分析和人工智能使組織能夠優(yōu)化工作流程并提升供應鏈的可見性來應對供應鏈挑戰(zhàn),管理企業(yè)的碳、廢物、能源、水、消耗和材料效用,實時調(diào)整庫存規(guī)模,幫助公司減少浪費;應對天氣變化帶來的影響,利用AI把天氣、氣候和業(yè)務運營的實時和持續(xù)觀測數(shù)據(jù)等利用起來,研究特定問題,例如確定哪些地區(qū)、建筑物或資產(chǎn)可能貢獻了不成比例的碳排放,優(yōu)先考慮改進工作。

IBM預測,2023年企業(yè)云轉(zhuǎn)型會呈現(xiàn)四大趨勢:利用主機+云的力量進行現(xiàn)代化改造,全球80%的主機客戶表示,會對主機應用進行現(xiàn)代化改造,在混合云環(huán)境中將其與新應用連接,而不是簡單地用分布式架構(gòu)去替換,通過戰(zhàn)略性地將云與主機結(jié)合,獲得創(chuàng)新、速度和安全優(yōu)勢;實施全面安全策略,構(gòu)建安全的生態(tài)系統(tǒng),全面了解混合云環(huán)境中(本地、公共云或私有云、邊緣)的數(shù)據(jù),應對未來的威脅(如量子安全挑戰(zhàn));為不斷演進的法規(guī)和數(shù)據(jù)主權(quán)等政策做好準備,隨著全球監(jiān)管要求的升溫,合規(guī)成為未來一年企業(yè)領導的首要考量,尤其是金融服務等高度受監(jiān)管的行業(yè),以及需要處理客戶個人信息的企業(yè),在實施現(xiàn)代化的同時,他們會努力降低第三方和第四方風險,他們的轉(zhuǎn)型策略會更加專注于處理最關鍵的任務工作負載,確保數(shù)據(jù)受到保護;關注混合云環(huán)境的可持續(xù)性,提高整個IT運營的能源效率,又不犧牲安全性或性能,采用混合云的方法,利用云中的優(yōu)化系統(tǒng)以及本地IT的強大功能,以較小的占用空間運行更多應用程序,從而幫助減少碳足跡,降低企業(yè)能耗。

推動業(yè)務轉(zhuǎn)型的技術(shù)基石

在IBM科技事業(yè)部,擁有軟件、硬件、技術(shù)服務三大產(chǎn)品線,服務著金融、制造、能源、互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)的客戶。同時,IBM也通過一致的SLA服務標準(例如響應速度等)幫助客戶管理著企業(yè)的數(shù)據(jù)中心(4Wall)。軟件層面,IBM基于OpenShift構(gòu)建了開放的混合云平臺,并通過IBM Cloud Paks以容器化的方式提供了AI、自動化、安全、集成等能力,并且解決了業(yè)務和運維的"最后一公里"難題。例如,IBM Planning Analytics、Maximo可以解決以AI驅(qū)動的企業(yè)經(jīng)營問題,Instana、Turbonomic、QRadar等產(chǎn)品可以提供管理、安全和智能運維等解決方案,MyInvenio、AIP-Connect可以幫助客戶進行業(yè)務集成,連接上下游,利用流程挖掘提升生產(chǎn)效率。API-Connect解決了汽車、制造、能源等行業(yè)的業(yè)務集成與自動化問題,包括生產(chǎn)排程、供應鏈彈性、平臺運維、業(yè)務洞察、供應鏈生態(tài)整合等。

硬件層面,IBM擁有主機、LinuxONE服務器、數(shù)據(jù)存儲等豐富的產(chǎn)品組合。其中,新一代LinuxONE服務器是具有高度擴展性的基于開放的Linux和Kubernetes的平臺,獨特的scale-out-on-scale-up的擴展方式,可以讓企業(yè)基于縱向擴展的底層系統(tǒng)橫向擴展他們的應用和工作負載,使得客戶能夠在單一的大規(guī)模可擴展空間上,運行數(shù)以萬計的工作負載,保持90%以上的高利用率。將Linux工作負載整合在五臺IBM LinuxONE Emperor 4系統(tǒng)上,與將相同工作負載運行在類似條件下的x86服務器上相比,企業(yè)每年可以減少75%的能耗,節(jié)約50%的空間,減少超過850公噸的二氧化碳排放量。在阿里、騰訊、百度的數(shù)據(jù)中心內(nèi),IBM的高性能存儲等產(chǎn)品支撐著這些企業(yè)的關鍵業(yè)務運行。

服務層面,IBM提供了4Wall(即機房的四墻之內(nèi)所有跨平臺的管理)、可持續(xù)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心規(guī)劃的服務,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心一體化,并且可以支持多品牌、全生命周期的IT平臺或架構(gòu),包括OpenShift、Oracle、思科、華為等,以及空調(diào)設備等數(shù)據(jù)中心模塊的管理。在落地行業(yè)過程中,像IBM Maximo可以把設備電子化、數(shù)據(jù)化,通過AI手段進行預測性維護和智能管理,降低生產(chǎn)成本,大幅提升能效,幫助企業(yè)推進雙碳減排的實施。IBM Planning Analytics可以跨部門、跨供應鏈自動化拉通數(shù)據(jù),實現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同,利用AI進行更精準的預算測算管理,幫助企業(yè)了解最新的市場需求、供應鏈和訂單情況,把資金投到該投的地方,獲得更大的投資回報。IBM Observability by Instana APM可以對應用進行實時觀測,把發(fā)現(xiàn)問題的時間縮短至分鐘級甚至是秒級,并給出解決方案。Turbonomic Application Resource Management (ARM)可以實現(xiàn)自動資源優(yōu)化管理,細致到分鐘級的監(jiān)控和使用建議,幫助客戶及時調(diào)整云資源,平均可以節(jié)約30%-50%的成本。

"有了Instana和Turbonomic,再結(jié)合IBM Cloud Pak for Watson AIOps,就可以利用AI算法對應用系統(tǒng)的故障進行預測告警。"IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部技術(shù)銷售總經(jīng)理陳國豪介紹稱,"用友網(wǎng)絡的云平臺在生產(chǎn)環(huán)境有600多個微服務,同時支持十幾條產(chǎn)品線,在部署了容器化之后會產(chǎn)生3000多個微服務實例,需要通過上千個節(jié)點支撐微服務的運行。使用Instana之后,定位應用故障點或性能瓶頸點的時間從40分鐘縮短到4分鐘,效率提高了10倍,后臺云資源也節(jié)省了不少。"安全方面,IBM Qradar與IBM Storage相結(jié)合,前者可以提供AI驅(qū)動的安全洞察,后者能夠隔離備份,支持全自動空氣隔離的不可篡改的備份,以及分鐘級的快照,每隔一段時間就會檢測是否受到攻擊,遭遇威脅時會實時告知Qradar,讓企業(yè)停止生產(chǎn),調(diào)取備份。

 技術(shù)的價值源于成就客戶

國內(nèi)某大型股份制商業(yè)銀行此前建立了自主可控的全棧云平臺,支持分布式、云原生、微服務等技術(shù),應用也在進行云原生化改造和上云,在其分布式、容器化、 Kubernetes環(huán)境下,有上百個服務和上千個實例在運行,運維團隊急需理解整個系統(tǒng)當中微服務應用間的相互調(diào)用關系,應用開發(fā)團隊則需要及時發(fā)現(xiàn)、定位和解決快速迭代和發(fā)布新版本的各種問題。對此,IBM客戶成功團隊助力國內(nèi)某大型股份制商業(yè)銀行,利用新一代應用性能管理及可觀測性分析平臺——IBM Observability by Instana APM,有效實現(xiàn)了云上應用的可觀測性。企業(yè)利用IBM Instana實現(xiàn)了傳統(tǒng)和云原生環(huán)境下不同技術(shù)棧的自動發(fā)現(xiàn)和監(jiān)控,全面關聯(lián)相關信息并定位故障,提供全面的可觀測性。無論是開發(fā)人員還是運維人員,都可以通過Instana快速了解當前系統(tǒng)和應用的運行情況,及時發(fā)現(xiàn)問題、可視化展現(xiàn)問題并快速定位根因。Instana提供高保真數(shù)據(jù),可追蹤每一條請求,滿足客戶對應用系統(tǒng)的360度無死角監(jiān)控的訴求,可以采集到每一條錯誤調(diào)用,每一筆響應時間異常的交易。開發(fā)人員可以通過Instana進一步對應用性能進行深度鉆取,定位到具體耗時長的應用代碼或者慢SQL語句,并最終完成對應用性能的調(diào)優(yōu)。

延鋒國際汽車技術(shù)有限公司是全球汽車零部件供應商,在全球20多個國家擁有9家研發(fā)基地,240多個工廠,為全球整車制造商提供汽車零部件的設計開發(fā)制造。這家企業(yè)每天收到整車廠和下游廠商的訂單量非常巨大,需要通過人工根據(jù)經(jīng)驗把通用訂單轉(zhuǎn)為內(nèi)部訂單,每個工廠每天要兩名工作人員花150分鐘進行手工分類。即使在這樣的人工投入下,仍伴隨15%的分類錯誤,給延鋒汽車帶來成本和效率的雙重挑戰(zhàn)。通過使用IBM Watson Discovery的自然語言學習能力構(gòu)建AI模型,從1.8億歷史數(shù)據(jù)、200多種排列組合、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本混合數(shù)據(jù)中,學習通用訂單對應的內(nèi)部訂單背后蘊藏的規(guī)則,變身智慧大腦,實現(xiàn)運營自動化。實現(xiàn)了全自動執(zhí)行流程,無需人工操作,且訂單分類正確率從85%提升到97%,大幅減少了返工時間。

為了實時掌握全球眾多車間的零部件庫存使用情況,延峰汽車在各工廠的監(jiān)控攝像頭將千上萬張的實時照片快速地傳回總部。用傳統(tǒng)復制粘貼的方法來傳輸批量的照片文件,給延鋒汽車的智能制造部門帶來業(yè)務挑戰(zhàn):傳輸速度慢、網(wǎng)絡延遲明顯或丟包比較嚴重的情況下,需要多次分批次手工選擇對應照片文件進行復制,耗時且容易誤操作,無法斷點續(xù)傳、無法自動重連、無法自定義傳輸速度,無法在不影響核心業(yè)務系統(tǒng)向外發(fā)任務的前提下, 充分利用主干網(wǎng)的傳輸帶寬。IBM Cloud Pak for Integration中的Aspera組件可以提供高速安全可靠的文件傳輸解決方案。延鋒汽車在總部搭建了Aspera服務器, 在分部工廠車間搭建Aspera客戶端。部署Apsera組件后,延鋒汽車的傳輸速度平均提高了10倍,避免了漫長的人工等待時間和人工復制粘貼的誤操作,實現(xiàn)了斷點續(xù)傳和自動重連,可以動態(tài)配置傳輸帶寬和限速,在不影響ERP核心系統(tǒng)性能的前提下,最大程度上提高了實時監(jiān)控文件的傳輸效率。

上海水利科技響應水利部號召,以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為主線,與IBM以數(shù)字化場景、智慧化模擬、精準化決策為總體路徑,共同探索以數(shù)據(jù)與AI賦能的數(shù)字孿生水利工程建設。據(jù)此,上海水利科技提出了兩個應用場景,即構(gòu)建智慧大腦提高工作效率和構(gòu)建水利樞紐工程安全模型。首先是工作效率,各種類型的文檔及文本數(shù)據(jù)涉及到很多業(yè)領域,使得信息查詢耗時耗力,尤其是工程人員在工地上時更具挑戰(zhàn)。通過使用IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Discovery Cartridge解決方案提供的智能文本搜索、數(shù)據(jù)科學和機器學習預測技術(shù),水利科技為工程人員提供了統(tǒng)一平臺,在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息。通過簡單關鍵字輸入,就可以實現(xiàn)從眾多非結(jié)構(gòu)化文檔中快速定位信息。利用機器學習模型輔助文檔分類和標注,為文檔提供建議。借助NLP技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析,從文本中提取有效信息,幫助工程人員高效獲取知識,輔助水利工程建設智慧決策。此外,水利工程需要依托實景三維模型和有限元計算模型作為數(shù)據(jù)模型資產(chǎn),對大壩及其圍堰結(jié)構(gòu)進行分析,通過采集和管理水利工程的多維監(jiān)測數(shù)據(jù)。基于IBM Cloud Pak for Data,運用數(shù)據(jù)科學和機器學習算法,在傳統(tǒng)土木工程模型的基礎上構(gòu)建水利樞紐工程安全模型,實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型優(yōu)化和在線推演預測,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)變形預測及異常監(jiān)測預警等實時應用,從而實現(xiàn)工程安全分析預警、綜合決策等上層業(yè)務。

上海寶信軟件信息服務事業(yè)本部所屬的寶信軟件是中國寶武集團下屬IT企業(yè),也是IBM長期的ESA合作伙伴。寶信軟件的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)庫架構(gòu)采用了Db2+HADR(Highly Available Disaster Recovery)等高可用部署方式,在高質(zhì)量的保證數(shù)據(jù)庫運維7*24不間斷穩(wěn)定運行遇到了很大的挑戰(zhàn)。寶信軟件信息服務事業(yè)本部借助IBM Db2 Data Management Console(DMC)為數(shù)據(jù)庫運維人員提供了智能化的專家建議,應用機器學習、SQL、RESTful API等技術(shù),實時監(jiān)控企業(yè)內(nèi)多版本多架構(gòu)的數(shù)百個DB2數(shù)據(jù)庫,分析問題并提出自動修復和優(yōu)化建議。通過實時監(jiān)控跟蹤數(shù)據(jù)庫各種指標,通過智能警報,將DB2數(shù)據(jù)庫的問題及時通知運維人員和數(shù)據(jù)庫管理員(DBA),并輔助根因分析,提升分析和解決問題的效率,并提供大量針對工作負載性能問題的分析和建議調(diào)整方案,簡化運維人員和DBA的工作。

"技術(shù)都是手段,只有客戶成功了,技術(shù)才有存在的價值。"IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝表示,"我們要把最新的技術(shù)能力落到客戶具體的業(yè)務場景當中,和客戶以及他們的合作伙伴攜手共同創(chuàng)新,解決他們的問題,實現(xiàn)他們的業(yè)務目標。我們會更加清晰的把技術(shù)和產(chǎn)品價值傳遞給客戶,和他們一起攜手應對不確定的環(huán)境,共創(chuàng)可持續(xù)的未來。"

     結(jié)束語

毫無疑問,IBM對中國市場的承諾是堅定且長期的,在持續(xù)為現(xiàn)有客戶提供高質(zhì)量服務的基礎上,不斷開拓新興領域,包括與很多領先的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)達成了深入合作,同時,IBM也在積極擁抱新生態(tài),與伙伴、客戶甚至是過去的競爭對手通過多元化的形式協(xié)作,共同推動各行各業(yè)的數(shù)字化進程。"IBM會堅定不移地推進混合云和人工智能戰(zhàn)略,我們要成為一個受客戶和合作伙伴信賴的技術(shù)合作伙伴。在中國市場,我們會用混合云架構(gòu)服務好現(xiàn)在的客戶,開拓新的領域和生態(tài)合作伙伴,持續(xù)擴大我們的生態(tài)圈。"繆可延談到。

消息來源:IBM China
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