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90年代初期甚至中期的时候,企业自己养开发人员,IT部门自己开发、自己实施、自己培训、自己运维、自己客服支持,甚至布网线、修打印机万金油。

后来,企业软件需要的技术越来越复杂,功能越来越复杂,企业就养不起那么多专业的开发人员了,就开始购买外部的商业软件公司的软件产品和实施支持服务了。

对于中小企业来说,没有专门的IT部门、专职专业的IT人员,把内部管理软件搬上云(SaaS),是不敏感,也有诉求的,免除了后续出了问题找人维护的问题。

对于中型、中大型企业来说,有专门的IT部门、专职专业的IT人员,把内部管理软件搬上云是没有太多动力的,反正自己有钱、有能力维护,而且还考虑数据安全、集成、定制开发等问题。

企业为什么要上云?

一、SaaS应用层:企业互联网、产业互联网

企业互联网

你要连接你的顾客,在网上进行营销、培育、转化、订单交易、支付,这是典型的互联网、电子商务业务,这必须是公有云。

产业互联网

你要和上下游协同,下游订货,上游供应链采购、还有区域集群协同生产,这都不是一家企业自己内部搞定的,这是涉及到多方企业利益的,所以必须是放在公有云。

中型、中大型企业内部管理软件确实一开始没有必要上公有云,但是企业的业务流程是端到端闭环的,所以企业大量的业务都跑在外部,必然会反向拉动企业内部管理软件的模块一点点上公有云(专属安全保护),只有这样才能形成内外IT流畅。

二、PaaS技术层:人工智能、IOT

人工智能

现在人工智能(视觉识别/语音交互/自然语言处理/机器学习)促进企业业务流程优化自动化智能化非常给力,但人工智能需要源源不断的社会360度海量数据训练才能不断进化聪明,光一家企业的数据是没法让人工智能引擎快速进化的,所以为了人工智能,你也必须上公有云。

LOT

作为公有云IOT平台,很快就能聚合成千上万的设备连接,如果你自己搞,就需要重复连接、调试,为了海量设备连接,你也必须上公有云。

有人说我不需要IOT。过去企业为什么不需要IOT,是因为数据都是通过人手工录入进软件中的,所以能少录入就少录入,因而根本产生不了大数据。现在,没有大数据就没有人工智能,要求你收集尽可能多的数据,这就必须线下业务过程尽量全程数字化,这就必须大力收集数据了。

有的需要通过爬虫收集,有的需要通过智能硬件传感器收集,有的需要通过摄像头视觉识别收集,有的需要通过麦克风语音交互收集,有的需要通过互联网OpenAPI来收集。

至于云数据库、云中间件、实时云大数据平台,因为有成熟的经过互联网巨头厂商大规模实战后开源出来开源项目,有实力的企业IT部门也能搭建,所以这不是企业上公有云的痛点。

企业上云和不上云的差异

1、缩短部署周期

缩短业务系统部署周期,传统模式设计、采购、实施需要花费大量时间,云服务模式在数分钟即可完成基础平台交付。

2、节约投资成本

高额的硬件投资是中小企业成长初期的瓶颈之一,包括机房配套基础设施、服务器、网络、安全设备等,云模式下按需购买。

3、减少维护工作

很多系统的维护成本甚至超过它们的开发成本,采用云模式服务后基础平台的维护在云服务提供商。

4、降低IT使用门槛

过去花大量的钱购置高性能的IT设备,云模式下按需购买服务,简单、便捷、廉价。

5、降低投资风险

系统在开发过程的任何阶段都有失败的可能,但在开发的初期就要进行硬件投资,一旦失败前期的投资无法收回,采用云服务试错成本低。

6、提高资源利用率

虚拟化初衷,传统模式下,很多系统使用频率、资源利用率不高却占用着硬件资源。采用云模式,多部门共享资源,大大提升资源利用率,不用可回收。

7、提升管理效率

过去1000台规模的IT系统维护需要十几个人,云模式只需1-2人,云桌面效果明显。

8、提高业务灵活性

云的弹性可扩展,支持在线扩容。根据负载大小,弹性可伸缩。

9、提高业务安全

云平台采用冗余、多副本机制,云平台专用企业级防火墙,可自定义安全等级部署。

要不要分公有云私有云?

云计算是个体系,包含:云计算技术、商业模式、部署方式、运维方式,这四个维度来评价。

云计算技术,既有虚拟机技术,还有容器技术。容器既可以部署到虚拟机里,又可以部署到裸机服务器上。

部署方式,既可以把云计算技术部署到公有云厂商那里,也可以在公有云厂商那里划出一片专属地专门进行专属部署,也可以把云计算技术部署到自己的IDC机房里面。

运维方式,既可以部署到自己的IDC机房里面,也可以自己内部的IT团队来运维,也可以把运维外包出去,让云运维技术团队统一运维。

就是因为这些组合,就出来了公有云、专属公有云、托管云、私有云、容器云…各种名词乱飞,让客户也懵。

就不纠结这些名词,为啥呢?

因为未来的软件需要重新想象,技术革命来了。

云技术上半场是:

1、UI层:移动App、微信小程序

2、逻辑层:分布式微服务、分布式消息中间件

3、数据层:分布式关系数据库、分布式NOSQL数据库

4、数据层:实时大数据计算平台

5、基础设施层:虚拟化、容器

云技术下半场应该是:

1、UI层:IoT智能硬件传感器、麦克风语音交互、摄像头视觉识别

2、逻辑层:人工智能关联推荐、最佳资源调度

3、数据层:跨链区块链

4、基础设施层:量子计算

在新的UI交互下,云的技术部署应该是:云端-管端-边缘端-终端,每一层都有云的技术、数据存储与计算的技术、人工智能处理的技术。

本文来源:yuntue.com/post/5277.html,若侵权,请联系删除。

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