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云上猎杀2020-风君子博客

  撰文:罗拉

  挺进传统 IT 腹地

  传统 IT 厂商退守的最后一块阵地,如今也开始炮火轰鸣。

   “你来干啥?”在山东省某地级市的政府 IT 系统招标现场,看到 Oracle 的代表出现,招标方脱口而出的一句发问,令现场气氛尴尬起来。政企市场原本是这家传统 IT 巨头的铁盘子,但招标方此刻显然不这么看。 

  在过去长达 20 年的时间里,Oracle 数据库、IBM 小型机、EMC 存储曾是政企信息化的主流选项。以“IOE”为代表的传统 IT 厂商,在大型政企市场拥有强势话语权。而今,AWS、阿里云等云计算厂商脱颖而出,它们勾勒的图景,似乎更符合当下政企客户数字化转型的期待。 

  走在创新前线的是浙江省衢州市。2019 年 8 月底,衢州市发布公告,全市社保相关业务在 9 月初短暂暂停办理。这是为了完成向新系统的数据迁移和系统测试。衢州即将成为全国首个把社保系统应用部署在政务云上的城市。 

  “那段时间我们的压力特别大,”衢州市大数据发展管理局的一名干部私下说,他们几乎天天泡在云计算中心大楼,盯着一块块数据大屏。不像其他政府业务,社保属于重载业务,流程复杂且系统上线后 24 小时不能停。 第一个吃螃蟹意味着与风险同行,如果新系统运行中出现预估之外的状况,问题可能会变得棘手。

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  衢州市政府为什么愿意承担这么大的上云风险?衢州市大数据发展管理局总工程师顾闻坦言,此前的信息化项目基于 Oracle,配以 IBM 小型机、PC 服务器。这种传统架构扩容非常受限,且需要软硬件配套——这意味每个部门的信息中心都要采购硬件设备。而云计算让政府和企业不再需要买硬件,算力和智能都可以按需按量购买。 

  顾闻及同事给出一组数据:他们曾以社保、医保系统做过粗略测算,两部门“分家”后,需要采购两套硬件,成本大约 4000 万元,5 年运营费用大约 4000 万元,总共约需 8000 万元投入;如果上云,5 年约 6000 万元,至少节约 2000 万元。此外,硬件采购通常要 3 到 6 个月,而申请云上资源调配最快 45 分钟。 

  抛开成本,传统架构还带来“信息孤岛”、烟囱林立;即便要数据打通,也只能是各部门之间的拉通,顶多算部门间的数据共享与交换。而现在依托阿里云提供的政务中台,数据不再有“地盘属性”,而是跟着业务流跑。 

  新的底层架构,让政务服务变得便利流畅。“打个比喻,互联网+政务服务就像一个政府部门的淘宝平台,政府部门是卖家,我们的服务项目就像淘宝上的商品,办事群众就是买家。” 

  其实大约从 2015 年开始,衢州政府项目审批中就不再批准硬件采购,从顶层设计层面基本把服务器、交换机、存储等硬件采购卡牢,为技术替换和上云预留出 5 年的缓冲期。到 2018 年,衢州云计算中心正式投入使用,如今约有 90% 的政府机构替换掉了硬件模式。

  “未来三年,政企市场会看不到 IOE 的影子。”一名由 IBM 跳槽到阿里云的工程师,从云厂商到传统 IT 厂商腹地攻城略地的潮流中,看到了技术史进程的拐点。其实早在 2015 年春节,12306 使用阿里云等企业的技术来支撑春运订票便是一个征兆,至 2019 年,仅仅阿里云就服务服务工商银行、中国邮政、浙江最多跑一次、中石化、中石油等多家大型政企项目,阿里 AI 技术每天调用超过 1 亿次。

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  在太平洋的另一端,2019 年 10 月,美国国防部将价值 100 亿美元的联合企业防御基础设施合同给了微软。此前的竞标名单中,既有亚马逊、微软、谷歌等在云服务市场的领导企业,也有 IBM、甲骨文等传统 IT 巨头。但随后美国国防部确认只有亚马逊和微软满足履行合同的技术要求,IBM、甲骨文一轮出局。

  市场调研机构 IDC 的数据也显示,云计算在全球 IT 基础设施中占比已经超过 50%,云计算超过传统数据中心成为市场主导者。与此同时,传统软硬件设备正在从企业端消失。 

  新旧时代的更迭,以 IOE 的落寞和云计算站上浪潮之巅,互为映照 。

  旧时代的终结

  10 年前还是另外一番光景。彼时,银行、社保等行业在 IOE 之外几乎别无选择。 

  上述前 IBM 员工回忆,Oracle 当年与国内主要的部委机关、银行几乎都签了“买断合同”,各级部门统一采购。敲定订单后的觥筹交错间,各家公司 CTO 的劝酒词也都颇具时代特色——PK 谁家买得起最多的高端小型机。 

  大型政企客户的订单动辄数十亿元,IOE 们的日子因此也过得很滋润。在去年一波裁员风波之前,位于北京海淀的 Oracle 中国区研发中心素有“中关村疗养院”之名。   

  一个有意思的细节是,互联网公司阿里巴巴当时是 Oracle 亚太地区的最大客户,拥有全球最大的 Oracle 集群,达到 20 个节点,比亚马逊还多。不过后来的故事走向已然明了:亚马逊和阿里巴巴先后自研数据库,Oracle 集群被全部替换,大客户也变成最大的竞争对手。

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  正如科技史作家吴军在《浪潮之巅》中曾写到的:“总有一些公司很幸运地、有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。在长达十年甚至几十年的时间里,它们代表着科技的浪潮,直到下一波浪潮的来临。” 

  云计算浪潮兴起于 2008 年前后。2009 年春节过后,在北京一间没有暖气的办公室,阿里云工程师写下了飞天的第一行代码。同年底,阿里云提出“去 IOE”的技术路线,距今整 10 年。

  当时阿里的思路是低成本、线性可控、去中心化(分布式):去 IBM 小型机,用 PC Sever 替代;去 Oracle 数据库,用 MySQL 替代;去 EMC 的存储,用中低端存储”。次年,阿里云团队进一步提出用 MySQL+ 自研数据库替代 Oracle,不再使用高端存储。 

  “Oracle 做的事已经落后于时代。” 2013 年 Oracle 中国的“另类高管”、Mr.Cloud 刘松离开时,曾对老板说,“如果我现在不去一个云计算公司,说明我不是一个专业人士。”言下之意,专业人士要能判断未来的技术大势。2014 年,刘松加入阿里巴巴集团,目前担任副总裁,负责阿里云政企业务。

  如果 5 年前甚至更早,Oracle 暂时舍弃当期利润,咬牙把数据库服务全部变成价格只有1/5 的公有云,现今的 IT 格局会怎么样?刘松记得,早在 2012 年,Oracle 内部就在争议云计算是否是普适的未来,随后推出的数据库一体机便是对争论的回答。Oracle 的选择证明其还是典型的传统思维,殊不知,IT 思维与 DT 思维已是两个时代。 

  如果阿里云晚做几年云计算,也不一定稳操胜券,那它就不能及时响应移动互联网的需求。刘松记得,2013 年前后,Gartner、IDC 等市场调研机构均不认为阿里云能做起来,理由是中国云计算市场可能并不大。没想到,2011 年智能手机出现拐点,随后兴起的移动互联网大潮为阿里云送来伴随其蓬勃发展的客户。由此,中美形成了世界上两大云计算市场。 

  在刘松看来,中国能成为全球第二大云计算市场,其中有阿里云的贡献,因为其“让云计算成为中国 IT 业主流的进程至少提前了3-5 年。” 

  在刘松从 Oracle 出走后的一两年内,IT 圈的人员流动从高管层级传导到普通员工,流动方向则是单向的——大量 IBM、Oracle 等传统 IT 企业工程师,流向阿里云等云计算公司;留下的人,成为外界眼中等待“退休”的人。这波浪潮在 2016 年前后达到一个小高峰。

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  结果是传统 IT 公司人才极速“空心化”:据刘松了解,在美国硅谷,像 IBM、Oracle 如今似乎很少被人谈及,他们已经很难再招到优秀的工程师,因为大家公认如今软件行业的创新、算法的创新全部发生于互联网公司和云计算公司,斯坦福毕业生自然不会再去传统 IT 企业。

  2019 年 5 月,Oracle 中国区启动裁员,研发中心 900 名工程师成为名单中的第一批牺牲品。当被裁员工在中关村办公楼下打出抗议横幅,人们看到了跌下浪潮的昔日霸主的悲哀。 

  有关数据显示,过去 10 年,中国企业上云的意愿从3% 上升到 84%。当所有政企客户都认同云计算是未来,传统 IT 因为方向不对,再努力精益求精,还是徒劳。

  云定义一切

  阿里达摩院在新发布的 2020 十大科技趋势预测中提到,云正成为整个 IT 产业的基础设施。 

  这个集大成的技术底座,不只是提供简单的云服务。它是整个数字经济的底座,下半层是一个超级 IT 支撑系统,上半层则是多样化经济的解决方案,由此,云计算公司便能为各行各业数字化转型提供一整套方法论,甚至“模版”。 

  刘松观察,近两年市场端变化尤其明显,他所接触过的咨询公司,以及清华五道口、北大光华、长江商学院等,已经纷纷将数字化转型作为未来主要方向,因为企业家们的认知在转变——后台已经不是 ERP、人力资源的事,更为重要的是面向消费者端的数字化转型。这种转型有可能是数字化会员项目、数字化营销方案,也有可能是其他智能化产品。 

  变化悄然发生。阿里云的销售发现,数年前企业客户决定转型时,第一个电话可能打给 IBM、麦肯锡等咨询公司,到了数字化转型阶段,第一通电话的对象变成阿里云。部分政府、大型企业希望参考阿里自身的数字化转型模式,摸索出自己的路径。 

  “底座”权力的交接,带动整个生态的变迁。10 年前,埃森哲最大的两个项目团队,一个服务 SAP ERP 的实施,另一个负责 Oracle 数据库实施。当企业客户转向云厂商的数字化转型方案,埃森哲将上述两个团队缩小,同时专门成立一个千人级别的“阿里云事业部”,服务阿里云的客户。作出同样选择的还有德勤等咨询公司。 

  云正在定义一切。比如近来大热的“数字孪生”,与汽车产业结合时,效果立竿见影。过去汽车行业有个“潜规则”——一辆车从设计到下线,“至少要 11 辆真实碰撞试验”。

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  吉利汽车集团 CIO 王健告诉 AI 财经社,在自动化设计阶段,一辆车从概念设计到生产大概需要 3 至 4 年,测试样车至少 50 辆,样本不能流入市场,属于成本。现在依托阿里云的高性能计算技术,吉利能够在数千核集群的计算机环境下进行仿真测试。模拟仿真是通过计算机辅助工程软件(CAE)来模拟汽车在各类环境中的驾驶情况。

  “未来估计只需要 3 辆车,两辆做碰撞测试,一辆当样车。研发周期也有望压缩到 12 至 18 个月。”王健称,工业仿真软件可以帮助车企大量缩减研发成本。 不仅如此,业内人士称,汽车产业是 AI 技术应用密集度最高的行业之一。一项数据显示, 80% 的车企认为要启动一个云为本的数字化转型战略。

  IT 业公认的是,未来十年是产业智能时代。在这一时期,除了构建生态、让长在云上的行业应用越来越丰富,云本身也在经历变“硬”的过程。比如阿里去年推出高性能的 AI 推理芯片含光 800,国外厂商如 AWS 也推出基于 ARM 架构的 Graviton2 高性能处理器芯片以及机器学习芯片 Inferentia。 

  刘松解释称,上一个十年的云计算客户以消费互联网为代表,多是各种 App,如今进入传统行业,云向下要定义芯片、硬件甚至数据中心,包括与区块链、AIoT、物联网等技术浪潮叠加,结合成为一种服务。

   “现在是云定义一切。”