第二:当业务分布全球,驻点之间数据需要流动、业务需要协同,要保证数据传输的可靠性、安全性,流量的治理情况也发生了变化。应如何做到智能流量的分发?数据越来越多、应用越来越丰富,应用和数据怎么进行协同?
如果做到按需智能化的分配带宽,从而使得带宽的保障、成本做到最优,这是新的模式。通过云原生的技术,也可以提供有更轻量级的计算框架,有更轻量级的调度能力,把更小颗粒的应用数据计算放在数据所在的地方,实现近数据计算。这些新的能力都在分布式云原生上来构建,从而支持企业能够更深入、更全面地应用云。
第三:数据孤岛式、碎片化分散在各系统,如今企业、政府都在做这种数据的大集中,做大量的数据准备、数据清洗,再来构建新的数仓、构建新的应用,为的是释放数据价值,但前期会消耗大量人力,华为自身也有类似经历。
但在云原生上,可以通过云原生数据湖,通过湖仓一体实现了数据的集约化,统一的数据管理,打造所有数据融合、轻量级的计算框架。另外通过DataOps平台,打造数据治理自动化、智能化生产线,包括一键入湖、数据准备、数据关系图谱的建立和排序,把数据做成服务,做资本化的洞察。
同时,也可以把AI加持到数据处理中,通过学习的方式来识别数据里的固有模式和经验,提升数据处理效率,减少人工干预。至此,过去数据治理的劳动密集型、人力密集型、任务工作量大的问题才算是被解决。
第四:有时企业觉得已经用了DevOps、数据治理、人工智能,仍然觉得内部有很多断点,为什么?
智能化时代,企业的智力资产是软件资产、数据和模型。在软件资产,也就是应用,可以通过DevOps这条流水线提升软件生产效率。在数据,DataOps这条生产线实现自动化、消除孤岛,把它变成湖仓一体的数据湖。在模型,也就是经验的总结,通过大量的数据训练总结、沉淀经验,也是一类资产,这条相应的生产线是ModelOps。
未来的企业,这三大资产维度必须集成起来,方能发挥其价值,三条技术流水线未来也会有机融合,使得信息资产能够进一步互联互通、协同增值。
写在最后云原生从1.0到2.0的跃迁,不仅意味着云计算的进化,更是对企业现代化应用的建设、交付与运维的重新定义,重塑企业看待自身生产线与资产的视角。
可以预测,在未来企业加快数字化转型过程中,云原生一定会变成现代业务的基础应用,其广度和深度会远远超过当年的虚拟化,最终变成企业应用现代化之旅的坚实底座。而如华为云这样的践行者,也将引领云原生在千行百业形成前所未有的巨浪。
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