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北京2023年2月2日 /美通社/ -- 2022年9月發布的《IBM企業轉型指數：云現狀》研究報告顯示，盡管超過77%的受訪企業已經采用了混合云方法，但是超過半數（53%）的受訪者認為確保云中合規非常困難；近70%的受訪企業表示其團隊缺乏足以管理其多云環境的技能。2022年底，IBM副總裁、IBM中國總經理繆可延攜IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪和IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理朱輝一起，與媒體分享了該指數報告的相關洞察，例如，越來越多的企業把云轉型與業務價值掛鉤，云轉型出現雙行道。為此，IBM中國科技團隊在混合云與AI解決方案的基礎之上，為企業降本增效、提升可持續性和數據安全等需求，劃出了重點產品，同時結合IBM獨特的客戶成功專家資源，助力企業撥開轉型路上的迷霧，加速技術價值的轉化。
以下是中關村在線記者徐鵬的深度報道。本文轉載已獲授權。
原文鏈接：https://cloud.zol.com.cn/809/8098325.html
混合多云時代迎變數 IBM以"篤定"成就客戶價值
當公有云逐漸成為多數企業邁向數字化的"業界共識"，卻有另一部分企業考慮把已經部署在公有云上的業務遷回到私有基礎設施之上，這種云轉型"雙行道"的現象引發了不少人的深思。究其原因，企業轉型面臨的最大挑戰已不再是技術層面，而是更多體現在安全合規、降低成本、可持續性，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。這種現象在制造、電信、金融等行業尤為明顯，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戰略更加有信心，也更加堅定了。這一戰略符合客戶需求，也體現在我們的業績上。"IBM副總裁、IBM中國總經理繆可延說。《IBM轉型指數：云現狀》報告顯示，全球71%（中國82%）的受訪高管（該指數調研涵蓋來自12個國家和15個行業的3000多名業務和技術決策者的信息輸入）認為，如果沒有切實的混合云戰略，是很難釋放數字化轉型的全部潛力的。也就是說，云戰略的實施與業務價值聯系得越發緊密，企業會更加謹慎地選擇適合上云的業務，而不止是被技術創新所牽引。
正如繆可延所言，企業對于IBM倡導的混合云與AI戰略的逐步推進和成熟，反映在IBM的業績成長中。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，咨詢業務在所有業務線和所有地區均取得兩位數增長。得益于業務的普遍增長，為IBM帶來了穩定的41億美元的自由現金流。
"雙行道"背后的危與機
《IBM企業轉型指數：云現狀》進一步揭示，盡管有77%的受訪企業采用了混合云方法，但只有不到25%的企業能夠全面管理其混合云環境。在中國，82%的高管認為如果沒有整體的混合云戰略，就無法釋放數字化轉型的潛能。導致這種擔憂的因素主要有三個方面：企業缺乏把生態合作伙伴整合到自身云環境的關鍵技術能力，這一挑戰在中國尤甚，58%的受訪企業承認缺乏這些技能，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，受訪者表示數據治理（49%）和網絡安全（47%）是將其業務生態系統完全整合到云中的首要挑戰，59%的受訪中國企業認為網絡威脅是生態系統創新的一大隱憂；53%的受訪者認為確保云中合規非常困難，近三分之一的受訪者認為監管合規性問題是整合跨私有和公共IT環境工作負載的主要障礙。
從傳統的集中式架構到開放的混合云架構，IBM的轉型戰略源于對客戶需求變化的判斷。如今，企業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務去指導技術實施，變得更加務實。更重要的是，這種數字化實踐要追求可持續性，一方面在選擇技術平臺時要避免供應商鎖定，另一方面也要考慮創新與成本的平衡，并且保障充分的安全性。在AI的幫助下，企業有望在三個方面推進可持續的目標：幫助企業建立ESG的數據基礎，幫助管理、分析和利用企業運營中大量可用的環境數據，利用設施運營、能源消耗、資產維護、IT基礎設施等位于公司不同孤島中的數據，基于混合云底座實現數據流轉，幫助企業根據復雜的ESG框架向各個利益相關方報告數據；建立更負責和更具彈性的供應鏈，滿足ESG相關監管要求，用數據、分析和人工智能使組織能夠優化工作流程并提升供應鏈的可見性來應對供應鏈挑戰，管理企業的碳、廢物、能源、水、消耗和材料效用，實時調整庫存規模，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、氣候和業務運營的實時和持續觀測數據等利用起來，研究特定問題，例如確定哪些地區、建筑物或資產可能貢獻了不成比例的碳排放，優先考慮改進工作。
IBM預測，2023年企業云轉型會呈現四大趨勢：利用主機+云的力量進行現代化改造，全球80%的主機客戶表示，會對主機應用進行現代化改造，在混合云環境中將其與新應用連接，而不是簡單地用分布式架構去替換，通過戰略性地將云與主機結合，獲得創新、速度和安全優勢；實施全面安全策略，構建安全的生態系統，全面了解混合云環境中（本地、公共云或私有云、邊緣）的數據，應對未來的威脅（如量子安全挑戰）；為不斷演進的法規和數據主權等政策做好準備，隨著全球監管要求的升溫，合規成為未來一年企業領導的首要考量，尤其是金融服務等高度受監管的行業，以及需要處理客戶個人信息的企業，在實施現代化的同時，他們會努力降低第三方和第四方風險，他們的轉型策略會更加專注于處理最關鍵的任務工作負載，確保數據受到保護；關注混合云環境的可持續性，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，利用云中的優化系統以及本地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，降低企業能耗。
推動業務轉型的技術基石
在IBM科技事業部，擁有軟件、硬件、技術服務三大產品線，服務著金融、制造、能源、互聯網等各行各業的客戶。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的數據中心（4Wall）。軟件層面，IBM基于OpenShift構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驅動的企業經營問題，Instana、Turbonomic、QRadar等產品可以提供管理、安全和智能運維等解決方案，MyInvenio、AIP-Connect可以幫助客戶進行業務集成，連接上下游，利用流程挖掘提升生產效率。API-Connect解決了汽車、制造、能源等行業的業務集成與自動化問題，包括生產排程、供應鏈彈性、平臺運維、業務洞察、供應鏈生態整合等。
硬件層面，IBM擁有主機、LinuxONE服務器、數據存儲等豐富的產品組合。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，可以讓企業基于縱向擴展的底層系統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模可擴展空間上，運行數以萬計的工作負載，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，企業每年可以減少75%的能耗，節約50%的空間，減少超過850公噸的二氧化碳排放量。在阿里、騰訊、百度的數據中心內，IBM的高性能存儲等產品支撐著這些企業的關鍵業務運行。
服務層面，IBM提供了4Wall（即機房的四墻之內所有跨平臺的管理）、可持續數據中心、數據中心規劃的服務，實現數據中心一體化，并且可以支持多品牌、全生命周期的IT平臺或架構，包括OpenShift、Oracle、思科、華為等，以及空調設備等數據中心模塊的管理。在落地行業過程中，像IBM Maximo可以把設備電子化、數據化，通過AI手段進行預測性維護和智能管理，降低生產成本，大幅提升能效，幫助企業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據，實現產銷協同，利用AI進行更精準的預算測算管理，幫助企業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，把發現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)可以實現自動資源優化管理，細致到分鐘級的監控和使用建議，幫助客戶及時調整云資源，平均可以節約30%-50%的成本。
"有了Instana和Turbonomic，再結合IBM Cloud Pak for Watson AIOps，就可以利用AI算法對應用系統的故障進行預測告警。"IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪介紹稱，"用友網絡的云平臺在生產環境有600多個微服務，同時支持十幾條產品線，在部署了容器化之后會產生3000多個微服務實例，需要通過上千個節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，后臺云資源也節省了不少。"安全方面，IBM Qradar與IBM Storage相結合，前者可以提供AI驅動的安全洞察，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，讓企業停止生產，調取備份。
技術的價值源于成就客戶
國內某大型股份制商業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，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當中微服務應用間的相互調用關系，應用開發團隊則需要及時發現、定位和解決快速迭代和發布新版本的各種問題。對此，IBM客戶成功團隊助力國內某大型股份制商業銀行，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，有效實現了云上應用的可觀測性。企業利用IBM Instana實現了傳統和云原生環境下不同技術棧的自動發現和監控，全面關聯相關信息并定位故障，提供全面的可觀測性。無論是開發人員還是運維人員，都可以通過Instana快速了解當前系統和應用的運行情況，及時發現問題、可視化展現問題并快速定位根因。Instana提供高保真數據，可追蹤每一條請求，滿足客戶對應用系統的360度無死角監控的訴求，可以采集到每一條錯誤調用，每一筆響應時間異常的交易。開發人員可以通過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優。
延鋒國際汽車技術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制造。這家企業每天收到整車廠和下游廠商的訂單量非常巨大，需要通過人工根據經驗把通用訂單轉為內部訂單，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。通過使用IBM Watson Discovery的自然語言學習能力構建AI模型，從1.8億歷史數據、200多種排列組合、結構化數據和非結構化文本混合數據中，學習通用訂單對應的內部訂單背后蘊藏的規則，變身智慧大腦，實現運營自動化。實現了全自動執行流程，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控攝像頭將千上萬張的實時照片快速地傳回總部。用傳統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務挑戰：傳輸速度慢、網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務系統向外發任務的前提下, 充分利用主干網的傳輸帶寬。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，實現了斷點續傳和自動重連，可以動態配置傳輸帶寬和限速，在不影響ERP核心系統性能的前提下，最大程度上提高了實時監控文件的傳輸效率。
上海水利科技響應水利部號召，以數字化、網絡化、智能化為主線，與IBM以數字化場景、智慧化模擬、精準化決策為總體路徑，共同探索以數據與AI賦能的數字孿生水利工程建設。據此，上海水利科技提出了兩個應用場景，即構建智慧大腦提高工作效率和構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據涉及到很多業領域，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。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、數據科學和機器學習預測技術，水利科技為工程人員提供了統一平臺，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，就可以實現從眾多非結構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技術對非結構化數據進行分析，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據模型資產，對大壩及其圍堰結構進行分析，通過采集和管理水利工程的多維監測數據。基于IBM Cloud Pak for Data，運用數據科學和機器學習算法，在傳統土木工程模型的基礎上構建水利樞紐工程安全模型，實現數據模型優化和在線推演預測，實現結構變形預測及異常監測預警等實時應用，從而實現工程安全分析預警、綜合決策等上層業務。
上海寶信軟件信息服務事業本部所屬的寶信軟件是中國寶武集團下屬IT企業，也是IBM長期的ESA合作伙伴。寶信軟件的現代化數據庫架構采用了Db2+HADR（Highly Available Disaster Recovery）等高可用部署方式，在高質量的保證數據庫運維7*24不間斷穩定運行遇到了很大的挑戰。寶信軟件信息服務事業本部借助IBM Db2 Data Management Console（DMC）為數據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，實時監控企業內多版本多架構的數百個DB2數據庫，分析問題并提出自動修復和優化建議。通過實時監控跟蹤數據庫各種指標，通過智能警報，將DB2數據庫的問題及時通知運維人員和數據庫管理員（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整方案，簡化運維人員和DBA的工作。
"技術都是手段，只有客戶成功了，技術才有存在的價值。"IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理朱輝表示，"我們要把最新的技術能力落到客戶具體的業務場景當中，和客戶以及他們的合作伙伴攜手共同創新，解決他們的問題，實現他們的業務目標。我們會更加清晰的把技術和產品價值傳遞給客戶，和他們一起攜手應對不確定的環境，共創可持續的未來。"
結束語
毫無疑問，IBM對中國市場的承諾是堅定且長期的，在持續為現有客戶提供高質量服務的基礎上，不斷開拓新興領域，包括與很多領先的互聯網企業達成了深入合作，同時，IBM也在積極擁抱新生態，與伙伴、客戶甚至是過去的競爭對手通過多元化的形式協作，共同推動各行各業的數字化進程。"IBM會堅定不移地推進混合云和人工智能戰略，我們要成為一個受客戶和合作伙伴信賴的技術合作伙伴。在中國市場，我們會用混合云架構服務好現在的客戶，開拓新的領域和生態合作伙伴，持續擴大我們的生態圈。"繆可延談到。
