云领未来服务加速行业数字化转型

作者: 云计算机网 分类: 精华 发布时间: 2018-11-30 22:10

进入21世纪第二个10年,行业数字化进入了落地阶段。因此作为数字化转型的推动者云计算也越来越被认可和接受。根据美国国家标准技术研究院(NIST)的定义,云计算有5个本质特征:按需自我服务、广泛的网络访问、资源池、快速的弹性能力和可度量的服务。基于这些特征,云计算可以为企业创造诸如节省成本、缩短产品上市时间和减少硬件规模等价值。

尽管如此,客户业务上云并不能一蹴而就。各种调研机构也总结了各种类型的上云障碍。比如CSOonline.com的报告就显示企业上云的四大障碍:合规和安全,运维的成本和复杂度,与现有IT基础架构的兼容性,不符合业务目标而产生的额外成本。此外,云的落地实施和迁移也对上云能否成功起到至关重要的作用。结合云化转型的战略简单来讲就是建好云,用好云和管好云。例如某省政务IT系统面临着重复建设成本高、资源利用率低、资源分散、管理困难、设备老化严重和故障频发等问题。由于看到云的诸多好处而决定做云化转型。不可避免的遇到了上述提出的上云障碍。而这些障碍也是云化过程中经常遇到的问题。

建好云要根据业务需求通盘考虑,比如上云的战略,应用的云化,基础设施的云化和后续云服务管理等都要做提前规划;同时应用上云要有一定的演进路径或者提前的评估规划,实现上云的价值最大化和减少上云的风险。IT是要为业务服务的,云更加要贴合这个目标;根据业务目标制定云的规划设计,最终呈现业务需要的云服务种类,实现云对业务支撑的效率并且降低成本。由于云的集中特性,安全和合规是建云时要考虑的重中之重;从广义的安全来讲,云的灾备也是必须考虑的一环。

用好云则要考虑使云价值最大化。根据一定的评判方法制定上云路线图,并结合云迁移实现应用和业务上云。降低上云风险的同时实现云价值最大化。客户的数据安全至关重要,同时各行各业的合规要求层出不穷,云安全面临重大的挑战。

管好云则面临着新的挑战:底层IT设施的传统管理理念和云资源的灵活管理理念的冲突,也就是如今业界提出的双态运维。这要求运维人员的技术水平和管理理念同时得到提升。而安全是一个持续的概念,要在运维中得到充分的贯彻。

就以上的问题和挑战,在刚刚过去的2017华为全联接大会上,华为企业BG IT服务部部长徐敬滨先生给出了答案:华为行业云转型服务解决方案。华为紧贴客户需求,开发了全生命周期的行业云转型服务:云咨询,云化评估,云规划设计,云迁移,云灾备,云安全和云运维。并且为帮助客户成功实施方案,华为联合业界2400+生态合作伙伴,并开发50+工具平台帮助客户云化转型,目前工具平台已经能够兼容260+种硬件设施和400+种软件型号。

  • 前言

    从语音识别到智能音箱,从无人驾驶到人机对战,近年来,人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。或许正如有句话所说,智慧不是一个名词,而是一个形容词。在那些被统称为“人工智能”技术的赋能下,各行各业都在焕发新的生机。

    智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走进我们生活的各个领域,一大批明星企业涌现,科大讯飞、商汤科技、今日头条、优必选……这些耳熟能详的名字已然成为各行各业的排头兵。

    人工智能在各垂直领域商业化大繁荣的背后,是基础层的软硬件支撑,以及技术层的语音识别/自然语言处理、计算机视觉等应用的渐入佳境,虽然离成熟应用还相距甚远,但从1到100的创新已经准备腾飞。

    猎豹全球智库基于猎豹大数据(Cheetah Data)对人工智能产品在移动端表现的监控,为你呈现最全面的人工智能商业化图谱。

    注:本文中所涉及人工智能产品均系分析师人工分类

    一、从1到100的创新即将开始加速

    过去几年,对于人工智能来说,尽管从0到1的探索依然充满了许多未知,但是从1到100的创新已经在悄然兴起。国内人工智能应用层面创新加速的条件已经成熟。

    1、行业驱动:人工智能基础技术的成熟为商业化奠定了基础

    数据、算法和算力是人工智能的三驾马车,2012年以后,得益于数据量的上涨、机器学习新算法(深度学习)的出现和运算力的提升,人工智能开始大爆发。数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”,市场调研机构IDC预计,到2020年,全球数据总量将达到40ZB,我国数据量将达到8.6ZB,占全球的21%左右。算法方面,深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限,颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。算力方面,GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现,使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。

    2、政策支持:更加关注人工智能技术落地与应用

    人工智能商业化也得到了政策的支持。从15年至今的一系列政策可以看出,国家对人工智能发展的关注重心开始向技术的落地和应用上转移。以国务院2017年7月8日印发的《新一代人工智能发展规划》为例,作为我国人工智能发展的顶层战略,《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实发展任务,对基础的应用场景、具体的产品应用做了全面的梳理,反映出国家布署人工智能发展规划的重点和核心在于人工智能科技的落地与应用。#p#分页标题#e#

    3、资本青睐:国内资本关注应用层的垂直细分领域

    “人工智能+垂直细分领域”的商业化发展途径正在得到投资者的青睐。如果把人工智能产业链分为基础层(大数据、云计算等基础技术和设施)、技术层(AI核心技术)、应用层(人工智能+垂直细分领域)三类,那么相比周期长、成本高、风险大的技术层来说,应用层的智能投顾、智能医疗、智能教育等似乎更能吸引投资者。

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