云计算就要加上AI和大数据--深度讲解ABC
1. 云计算的本质概念
首先我们想一下,什么是云计算?
我们不能说云计算就是公有云资源,私有云厂商会生气。
我们不能说云计算就是软件和运维技术,超融合一体机可不少挣钱。
我们更不能说云计算就是卖软硬件资源的,上云服务商和云管平台是行业的新增长点。
在我来看,云计算本质上是解决人力短缺问题的企业IT服务。
我在多次宣讲中都用到了这张图,云计算就是解决IT人力缺口,在此基础上搭售各种IT资源和服务。
每隔十年从业人口扩大十倍,如果没有云计算解决IT人力缺口,英法德这类人口小国是不是搞不了云计算了?
行业内不停的做IT分工就是为了让操作难度简化,当技术需求简化到一定程度,堆人力就不如用程序了。
在对云计算概念认知缺失的时候,我们能看到很多乱糟糟的概念,如“技术最强”“自主可控”“生态共赢”“拥抱开源”“我不要钱”,他们也不懂自己在说什么话,反正跟金主宣传的越高大上越能搞到钱。
这里唯独有一个概念,但纵然有水货在浑水摸鱼,但这个大趋势大方向真是对的。 这就是AI+Bigdata+Cloud,云计算能和人工智能、大数据技术融合发展,可以为客户解决更多问题,可以为云厂商留下更多生存空间。
2. 超级东风吹动的新瓶旧酒
2010年的深圳,三位大佬在IT领袖峰会上谈起了云计算。
李厂长说云计算是新瓶装旧酒的产品和技术;
小马哥说云计算是阿凡达时代才能实现的未来技术;
马老板对云计算充满了信心和希望,但是他也说的很清楚,他理解云计算是一种数据的处理存储和分享机制。
诸位读者请平衡心态想一想,到底谁说的对?
前文说过,云计算技术要解决的就是人力短缺的问题,云计算是在找高效率和低功耗的替代方案。数据中心还是要搞好电和网,服务器还是那堆硬件,从MQ队列和NoSQL技术以后,系统架构层面再无本质性革新。我们用云平台能搞定的一切问题,都可以在物理机上实现,连商业虚拟化技术都有20年历史了。
我最早也把云计算当做一个技术自嗨的笑料,云计算不叫新瓶装旧酒,那叫阿凡达和我们分享外星小电影?
但是!
云计算这瓶旧酒突然被一股超级东风吹起来了,所有的云厂商业绩翻倍是正常效率,无法翻倍才是严重失职。整个社会对IT需求量的指数级增长,如果没有云计算做替代方案,不仅中国要有一亿人口搞IT,铜矿开采和电力资源也供不上啊。
没有任何云厂商提前嗅到趋势并布局,大家都是随波逐流的入局,就像拆迁户随手买了几套房子,或者十年前发了几百个比特币做年会奖。我们都很难看清云厂商的爆发式增长,究竟是个人努力还是历史的进程?
这种爆炸式增长已经持续了三四年了,但所有玩家心底都有些发虚——现在云产品高度雷同,这阵超级东风停了就是白刃战,而胜者也不过只是井蛙之王而已,大家都在找云行业的下一个风口在哪里。
3. 移动互联网带来了数据爆炸
我们事后反思这两年IT业如何爆炸式增长,进而带动云服务的?前文图中有很重要一行,IT技术对社会的影响范围,每隔十年扩大十倍,按照这个思路来看,我们就找到超级东风的源头了:
2013年底4G推广,移动设备开始高速稳定的上网;
2015年,敬爱的领导们多次喊话带宽提速资费降价。
在PC互联网时代,整个社会就用不了多少工程师,也产生不了几条数据,而移动互联网时代,IT对社会的覆盖面增大了10倍,IT资源缺口、IT人力缺口都需要靠云计算来满足。云厂商的第一批现金客户就是移动APP和移动游戏,靠这批客户的磨练才撑到了大客户接受上云;而大客户上云的初始动力,依旧是支撑移动互联网时代的新业务;大客户感觉到上云的便利性,也是支撑新业务时节省人力和时间。
4G普及资费降价养肥的不仅是CDN,还给云厂商带来了数据爆炸这个礼物:
摄像头清晰度增加,网盘甚至付费网盘逐渐成为刚需。
每天电视台都在播报用摄像头抓坏人的故事。
医疗影像、基因测序、自然科学数据,既有采集设备升级的原动力,也是沾了存储和带宽降价的光。
从PC到移动端到物联网,所有人的行为数据被密密麻麻的记录下来。
在数据爆炸的时代,客户遇到了新的难题,这些爆炸的数据该如何存储和处理?平安城市装100万个摄像头,不可能雇10万人去盯着监控屏幕;存储30年的医疗影像,但不能让医生看几千页的B超图;行为记录日志,只用来事后追责溯源也太浪费硬盘了。
企业必须采用AI和Bigdata技术才能应对数据爆炸:AI做图像识别,就可以无缝盯监控、鉴定和处理视频,还能看CT审药方;大数据过去被诟病只能做计费和广告,现在有了更多更密的日志,大数据就能做更多的智能决策;用户行为数据,既是大数据的舞台又是AI的战场。
我们前文说过,云计算本质上是解决人力短缺问题的企业IT服务。大家顺着这个思路去考虑问题,过去客户缺人拆机箱打网线装系统,云平台把这个事情做了;后来客户缺人装数据库部署对象存储,云平台又开开心心接个大单;现在客户的AI和大数据人才奇缺,云平台已经用对象存储存下数据了,顺路帮客户处理数据不是水到渠成的事情吗?
4. ABC的搭售和融合
云计算和AI和大数据的融合,首先就是搭售云资源,来保证数据和算力。
云平台可以提供足够多的CPU、GPU和FPGA,提供足够外网带宽和内网IO,提供IOT传感器、客户端SDK、通讯类API接口,还能提供对象存储、HDFS和数据库。大数据和AI应用,同样可以将自身做成付费IaaS模板、PaaS和SaaS服务,把自己挂在云平台上搭售;通过云用户做实地测试,这些应用可以快速迭代完善。
不同产品的相互搭售简单易行,但这对客户的价值仅限于总包集成,对云行业的价值只是加法式扩充营收。有远见的云厂商一直在探索ABC如何融合,把加法作成乘法,如何把AI和大数据融成组件?
ABC融合是个很飘很难讲落地的问题,我们可以先反思一下当前的云组件在数据、算力和访问方式上如何融合协作的。云硬盘和公网IP等资源集中融入云主机,数据和算力都集中在云主机,从LB到主机到RDS和Kafka都靠IP通讯。
现在相对明确的ABC融合趋势,就是数据集中在对象存储,AB类应用简单将算力抛给Cloud,而AB类资源的描述和访问界面还有待清晰。相信在AI和大数据的应用进一步成熟后,AB资源的访问界面即清晰又灵活,数据在不同算力群集之间可以快速读写,最终AB应用能够随用随释放,多层嵌套,一键申请。
这个梦想还比较飘渺,写这一段我很吃力,我们没有成功案例可以抄袭,我们就是在探险星辰大海。
5. 云厂商的机遇。
对每一个云计算玩家来说,ABC融合是一个客户认可、能给客户带来收益的双赢机会。
客户买GPU主机的价格总比CPU主机贵好多,云上的数据过了PB,基本也就下不来了,这都是很直接的营收红利。现在客户只是拿AI和大数据做试水,GPU云主机市场的增速就远超普通云主机,一旦AI和大数据应用顺利商用,云行业的超级东风能再刮上两年。
对于领头羊厂商来说,每当有一片新区域就代表新的增长点;对于跟随者来说,新地图有更大弯道超车的机遇。
对于AI和大数据的技术强劲的玩家,应该尽快将相关技术商业化,做不了产品化也可以先项目化;云平台做项目并不丢人,我们本质上是企业服务,服务载体不一定是卖公有云资源。
对于缺乏AI和大数据人力储备的玩家,至少抓住算力资源和对象存储两个切入点,做不了淘金者总可以给淘金者卖水;等到前一类玩家把AB服务标准化了再抄袭和购买也来得及。
对于有强势销售和方案包装能力的厂商和代理商,多一个可发挥的维度就是多了一层核心竞争力;有竞争力的厂商才不会跟客户谈价格。
这里并不太区分大玩家还是小玩家,小玩家一样可以准备计算存储资源,一样可以和AB类公司抱团取暖,甚至可以转售友商的资源,而且小玩家包装方案的顾虑更少速度更快。
对于几个有梦想跟客户倒腾数据的玩家,我替你们的集团法人对你们的脑洞省略一千五百字的脏话吗?