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从On Cloud到In Cloud华为云Stack使能政企持续创新

2023-07-10
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政企云化转型:从传统业务平移上云到 全面云化,进入数字化深水区

从十三五规划国家大力引导政企上云,到十四五开 篇国家陆续发布《关于推进“上云用数赋智”行 动培育新经济发展实施方案》、《关于加快推进 国有企业数字化转型工作的通知》、《深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见》、《关于全面推 进上海城市数字化转型的意见》等多篇推动政府、企业从 “政企上云”到“上云用数赋智”数字化深入改革的政策, 政企坚定推进数字化转型已然成为确定性的方向。

据华为的统计,当前约有七成客户仍处于Cloud- Based 阶段,主要特点是把业务平移上云,通过虚拟化、容器、裸 金属服务把它原封不动的放在云平台上,使得资源发放、运维效率得到明显的提升,我们也称为On Cloud阶段。这一阶 段重点关注极致稳定、可靠的云平台,以及自动化管理能 力、南北向开放性等。三成左右的领先政企和行业先行者, 已经走向Cloud- Native全面云化创新探索,业务和数据逐 步通过云原生技术体系进行重构来打通断点,实现跨域的协 同和创新,这一阶段称之为In Cloud,是业务与平台的有机 结合以提升政企生产力效率。随着数字原生用户、平台技术 的快速发展变化,对政企数字化转型带来巨大的挑战,结合 华为数字化转型的经验,我们总结了三个维度的挑战,内部 称为平台能力阻碍数字化发展的“三堵墙”:

• 规模墙:随着业务上云和数字化改造的深入,将引发客 户在服务器、云服务、数据中心等多个维度的规模指 数级增长,给云平台的运维管理和安全保障带来巨大 的挑战。

① 服务器规模:数据中心云平台纳管的物理服务器数量 将指数级增长,增加大规模云管理的复杂度;

② 云服务堆栈规模:当前大量客户业务仍然采用云主机 部署,随着业务改造的深入,容器、微服务、中间件、 AI、区块链等新型服务将陆续被使用,将引发云服务技 术堆栈规模的增长;

③ 数据中心规模:核心业务云化部署节奏加速,通常通 过扩展同城数据中心、异地数据中心、公有云等异地的 容灾来解决高可用问题,需要运维管理的数据中心规模 急剧增长,未来还有可能通过云边协同架构将算力延伸 至边缘数据中心或者边缘节点实现AI等能力的部署等, 也将增加多数据中心管理复杂度。

• 技术墙:随着云服务堆栈的增长,客户加速采用容器、 微服务技术改造应用,采用大数据、AI技术提升海量高 频业务的生产效率,采用区块链等技术进行数据可信交 易。越来越多的技术涌现并成熟广泛应用,新时期下技 术多样性提高和变革步伐加快是架构决策者的两个主要 障碍。

• 人才墙:无论是应对规模墙的运维人才储备,还是应对 技术墙新技术的加速采用和试点,对政企无疑是需要储 备大量的高科技人才,而人才的可获得性矛盾日益突 出。比如最突出的AI领域,今年上半年我们做了全国最 好医院之一- 301医院的人工智能项目,客户选择华为有两个原因:首先是产品和解决方案的可行性,更重要 的是我们有八个算法方面的博士,与客户一起进行应用 创新的落地。华为公司持续高强度的研发投入,吸引高 端人才,和客户联合起来将技术落地,帮助客户解决实 际问题。

匹配客户业务云化路径,使能政企智能升级

2020年全连接大会上华为发布了智能体的概念,它以 云为基础、以AI为核心,通过云网边端协同来使能各个行业 的智能化升级。从客户业务平移上云到业务全面云化的路径 中,我们从技术纬度归纳了3个层次,首先是资源池化,实 现上云第一步,打通云边端,使能基础设施全面云化,帮助 政企业务On Cloud;其次是应用容器化,业务分布式部署, 打通数据孤岛,政企业务转型为In Cloud;最后一层是AI等 先进技术创新与业务场景结合,打造行业智能体。这三个层 面,是政企数字化转型的必经之路。

政企从On Cloud到In Cloud不是一蹴而就的,各行业 的云化进程不一样,这两个阶段会长期并存。在智能升级的 过程中,持续同步公有云能力,本地化部署,构建用户视角 的一朵云,将是华为云Stack为客户带来的竞争力主线。

公有云的能力,本地化部署

持续同步华为云能力,满足政企客户创新需求

华为云Stack和华为公有云师出同门,在设计上遵循了 “五同”原则,即同架构、同API、同主干版本、同云服务 体验、同生态,我们可以把公有云丰富的云服务能力以及它 的生态资源快速同步到客户本地机房,支撑行业客户的智能 化创新,这是“公有云能力本地化部署”的能力。

华为云Stack做了大量的标准化、轻量化、工程化的工 作,包括自动化的安装部署、升级、监控,以及南北向需求 的适配,这对厂商的技术底蕴和敏捷开发提出了挑战。公有 云每天都在做大量的迭代和刷新,华为云Stack会保持适当 的同步节奏,为客户带来和公有云的一致体验,带来最先进 的服务。

逻辑数据湖,物理分散、逻辑集中,跨源跨域数据协同计算

大数据、数据湖正在从离线走向实时,下一步将继续向 逻辑数据湖方向演进。这个过程中,华为云Stack构建了几 方面的能力:

• 存算分离:存算分离的本质就是计算不够扩计算、存储 不够扩存储,非常灵活。过去五年华为在政企市场部署 了1000+大数据的系统,我们发现温冷数据达到500TB以上时,存算分离能带来明显的TCO节省。任何场景只要数据量超过5PB,存算分离一定有明显的优势。同时,基于专业存储设备强大的数据备份、容灾能 力构建数据湖,可实现传统方案的数据保护能力。

• 实时入湖:围绕着数据处理的实时性,Hive、Spark响 应周期是10秒+,尤其是数量级大的场景。我们提供了每秒上亿条的查询和处理能力,也引入了增删改查,可 以实现T+0的入库周期。

• 协同分析:基于自研的HetuEngine,对上提供统一的 查询,对下几乎能适配所有主流的数据引擎。在套牌车 查询系统中,可以快速地从海量数据中识别出同一个数 据是否在同一时间出现在不同的地点,从而实现精准、高效识别。

应用非侵入式改造,支持传统IT向云原生架构渐进式演进

企业的传统应用向云原生演进是长期的过程,可能有十年左右的并存周期。华为一直在强调“立而不破”的理念, 我们认为新老应用、数据要能有机协同起来,在一朵云里渐 进式的发展,即互联网厂商常说的非破坏式的创新。华为践行“立而不破”的理念,有两个关键点,首先,一云多池的方案可以支持新老资源池并存,不同厂商的资源池可以和谐共存。去年我们发布了ROMAConnect企业级的总线,可以灵活打通新老应用和数据,通过消息和API集成的方式实现新老应用和数据的协同。今年我们还发布了ASM非切入式的应用治理组件,实现多种开发框架、编程语言在同一朵云里的统一治理。这个方案已经在全国的检察院体系做了试点,对原有的应用进行 了非侵入式的改造,成本非常低。

分布式新核心,构筑金融级分布式数据库、事务和微服务框架

针对金融的大/小机下移趋势,我们推出了分布式新核心 的方案。这个场景对性能、一致性、可靠性要求非常高,也 是华为云Stack面向政企云原生场景重点要构筑的能力。 2020年我们在金融做了七个试点,包括工商银行、人民银行等。工行去年8月上线,目前已部署30多个节点,承载十个 业务,今年可能再扩展到17个业务。客户认为华为数据库和 分布式核心基本具备了替代中小规模的Oracle集群的能力, 实际上我们认为替代更大的也没问题,但我们尊重客户自己 的节奏。当然,我们也会持续加强工具和生态能力建设,这 是中国厂商普遍存在的短板。

构建用户视角一朵云

政企正在采用多云、多资源池的业务部署模式,虽然可 以满足不同属性的业务带来的IT需求,但势必会给运营运维部 门带来一定的管理复杂度。站在用户视角,未来一定是多云 架构、多样化选择。如何在复杂的IT环境下带来简单高效的使 用和管理,避免多云或多样化架构带来使用体验上的碎片 化,我们提出了“用户视角一朵云”的理念。

统一云管ManageOne,匹配政企治理架构

云管是云的大脑,也是用户行使权利和责任最主要的载 体。很多大型的部委、央企是集团加分支的结构,用户需要 统一规划、统筹建设、统一监控。但这是很客观的需求,华 为做了大量的工作来匹配企业组织结构上的特点,比如说全 局的统一视角、全场景的云管理等。也支持分层分级的运营 运维,以及同一层级之间不同的领域、不同的业务单元分权 分域的隔离和授权。同时,多厂商基础设施并存是企业的普 遍现象,云管需要具备让用户存量资源纳入同一朵云管理的能力。

华为现有的运维能力已经非常强大,实现了整个云平台 软硬件运维的拉通和统一,在此基础上我们在往更精准的智 能运维方向发力。这个诉求来源于某大型银行客户,主要两个触发因素:

• 用户做主机下移,开发了很多的应用软件,也引用了大量第三方开源的组件,但这些组件依赖很多碎片化的工具, 导致业务分布式改造后运维体系非常分散,定位问题错综复杂;

• 云原生架构下网络、大数据、数据库、应用组件的边界 变得模糊,导致流程的响应效率降低,协同定位变得非常难;

• 华为提供统一的CMDB,并且将硬件、云平台和应用做 了运维数据的统一建模,基于此叠加确定性的算法以及人工 规则,再结合故障检测和故障自愈的自动化引擎,从而形成智能运维的方案,目前支持闲置分析、瓶颈分析、健康度分 析、关联追踪等能力。我们希望用智能升级、智能运维这套 系统,把故障定位溯源效率提高到秒级和分钟级。

云边协同,使能AI算法自由流动,让智能无所不及

过去,省级、市级和集团中心侧的云平台建设是相对较 快的,但在边缘还在大量使用非常传统甚至人工的方式在做 管理,比如电网的换流站、变电站,以及一些门店或是企业。

分支的IT办公系统。我们希望通过云边协同方案把我们整个 云的能力拉远到边缘,帮助客户提升IT能力统筹规划和部署 的覆盖度。

我们认为边缘站点的堆栈形态是开箱即用、无人值守 的。边缘方案一定是站点特别多,七国八制,管理成本高导 致落地困难。通过IEF,可以实现海量边缘节点安全接入、边 缘应用生命周期管理、安全可靠的边云数据通道、丰富的边缘AI算法等关键能力,满足客户对边缘计算资源的远程管 控、数据处理、分析决策的诉求,为用户提供完整的边云协 同的一体化服务。

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