AWS张侠:降本增效之余,IT高管更应注重提供优质产品服务、提高客户满意度
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钛媒体8月8日消息 , 在钛媒体和ITValue主办的2019全球数字价值峰会上 , AWS云计算首席企业战略顾问张侠博士全面介绍了云计算的最新发展 , 对云计算如何赋能企业数字化转型做出深度解析 。
张侠表示 , 现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟 , 有着非常好的支持企业数字化的功能 , 包括数据分析、物联网、人工智能、信息安全等方面 。 而张侠与听众现场的互动更说明了这一趋势 , 现场80%CIO所在企业已经部署上云 。
据张侠透露 , 截至目前 , 亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类 , 基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中 。
在AWS服务客户的同时 , 也透露出当下IT发展的趋势所在 。 首先在计算方面 , 除了使用实例之外 , 无服务器计算、容器也渐成主流 , 三者结合是计算在云时代最为明显的特点 。 其次是数据存储、数据库、大数据分析层面 , 这是数字化关键组成部分 , 数字是企业的重要资产 , 数据信息流则是企业的血液流 。
在人工智能和机器学习方面 。 张侠表示 , 目前人工智能应用发展分成两类 , 一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务 , 另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具 , 比如用人工智能应用在安全领域 。 值得一提的是 , 人工智能已用来保护数据的安全 , 以AWS为例 , 我们提供的Amonzon Macie安全服务 , 可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据 。
张侠最后总结说 , 云计算为CIO们提供了企业数字化转型和信息化建设所需的平台和工具 , 帮助企业敏捷创新 , 获取差异化的竞争优势 。 (本文首发钛媒体 , 整理/桑明强)
以下为AWS张侠发言 , 略经钛媒体编辑:
从“云”中来看数字化转型
数字化并不是一个新的概念 , 老牌从事一线的IT的工作人员都会有所感悟 , 我有一个简单的说法 , 无论是大数据、互联网等依托云计算成为企业提供最好的IT工具 , 这个过程就是数字化转型过程 。
当然 , 随着数据的作用越来越重要 , 数据流实际上变成一个企业的血液流 , 这便是我常说的一个话题 。 过去我们讲大数据的时候就谈数据如何从知识变成行动 , 最后变成价值 。 整个过程数据是非常重要 , 同时一个企业的信息流动实则是企业血液流动 , 这是企业活力的体现 。
从业务角度来分析 , 怎么从业务部门一起怎么更好的服务客户 , 例如个性化的定制、产品服务的追踪、各种各样多渠道以及更多的产品服务 , 这些成为业务部门所要追求的目标所在 。 因此 , 当下IT部门面临的任务应当是如何配合业务部门把这些功能提上日程 。
从IT角度来分析 , 我们在数字化转型的过程中看到一些新的趋势 , 其中有一个词——“高频” 。 变化频率慢 , 成为遗留在传统IT企业棘手问题 。 反过来看互联网公司 , 采用新技术的公司往往拥有比较快的节奏 , 它们十分强调敏捷性、灵活性以及迭代性 , 表现为快速的尝试、快速的试错以及快速的推出新东西 , 一个服务往往有很多版本 。
以AWS云为例 , 在云的时代 , 我作为CIO , 如果云是我的工具和百宝箱 , 我应该有什么样的手段?我的十八般兵器是什?如何应用的得心应手?亚马逊从电商到卖电子书 , 后来于2006年首先在全球范围内独家开始公有云的旅程 , 过了三四年之后才有人跟进 , 目前在全球范围内我们的市场份额和产品服务都处在领先的地位 , 而且亚马逊本身利用这些技术不断做创新 , 推出很多创新的东西 , 也因此得到了很好的回报 。
亚马逊方法论更强调的是以创新为中心和试错 , 在这个过程中以IT技术搭建灵活的平台 , 这个平台保证它能快速试错 , 进而继续往前走 。 目前在全球范围内 , 很多企业在学习这一套创新的文化 , 我也应邀到很多企业给董事长、业务的CEO听这些方法论 , 继而再和技术配合 。
从云服务解析IT发展趋势
截至目前 , 亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类 , 基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中 。 从这些服务我们可以反推当下IT发展的趋势所在 。
首先在计算方面 , 计算在云时代最明显的三个特点 , 除了用实例以外 , 更主要的是无服务器计算、容器 , 这是国外CIO普遍广泛使用的 。 CIO一般直接采用无服务器计算 , 进而直接调用组件元素 , 这时候 , 如果成功了再考虑如何部署的问题 , 这种部署可能是容器和虚机 。
从虚机实例来说 , 往往提供最多的是服务 , 在这方面AWS提供最全面最多的虚机实例 , 例如GPU 。 如果你想做人工智能的建模 , 就需要用到GPU的芯片 。
从容器方面来看 , 目前容器技术普及很多 , 在云上可以选择亚马逊ECS , 也可以用K8S 。 最后要提的技术是无服务器计算 , 大概在五六年前我们便推出了这项技术 。
无服务器计算是一段源代码 , 有触发的条件和时间便就可以部署 , 进而把整个流程串在一起 , 这里无需虚机也无需容器 , 完全是无服务器功能 , 这也是计算里最为时髦的 。 而且我告诉大家 , 无服务器计算可以构建很复杂的功能 , 例如整个大数据分析 , 每个步骤都可以用无服务器的方法搭建无服务器大数据架构 。
接下来是第二个重要方向 , 首先我们看数据、数据库、大数据分析 , 这些都是数字化里非常关键的 。 数字作为信息流 , 本身就是十分重要的资产 , 在这种情况下 , 对数据我们有什么方法?
从数据库来说 , 现在主流的传统关系型数据库大概是什么时候科研设计出来的 , 大概可以追溯到90年代和2000年初 , 我们思考一个简单的逻辑 , 如果当下很多企业还用传统的商业型数据库 , 相当于用一个手机20多年前设计的产品 , 要知道信息时代产品的发展非常迅速 。
在云上有内存里的数据库包括图形数据库 , 也有专门时间序列的数据库 , 而时间序列的数据库只有一个值和时间标签的特点 , 让它特别适合物联网 , 因为物联网大量是从传感器来的信号 , 所以它们都是同样一个系列 。 FLDE是利用区块链的技术 , 有着中央存储、互相认证以及将来不可修改的特点 , 因而特别适合记帐 。
我们仔细剖析数据分析的特点 , 第一 , 实时数据的处理 , 我要把实时的数据传上来 , 通过切割快速的记录下来、存储下来进行处理 , 这是很重要的;第二 , 对数据格式还不清楚的情况下也要处理 , 还有一个数据湖的概念 , 把各种各样格式的数据全部导入进来 , 像一个水库蓄水一样 , 过去的数据是河流 , 而现在是洪水 , 想要现在一大片洼地上的数据全存下来 , 就要有相应的工具直接在湖里处理好 , 这种数据是一个企业具有能力处理还没有见过数据格式的新方法 , 这是一个现代化的企业必须要做的事情 。
在人工智能和机器学习方面 。 张侠表示 , 目前人工智能应用发展分成两类 , 一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务 , 另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具 , 比如用人工智能应用在安全领域 。 值得一提的是 , 人工智能已用来保护数据的安全 , 以AWS为例 , 我们提供的Amonzon Macie安全服务 , 可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据 。
为此 , 我们提供了自动化的工具 , 从数据的搜集开始 , 到选模型、算法来做整个数据的培训模型 , 进而把参数确定 , 之后再做推演的机制 , 当新数据模型建好后工具便开始自动推算 , 最终利用云计算将整个机器学习从建模自动化 。
比起IT成本降低和效率提高 , 更应该注重提高客户满意度
那么 , 整个云的目的是什么?现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟 , 有着非常好的支持企业数字化的功能 , 包括数字分析物联网、人工智能、信息安全等方面 。 因此我们不难看出 , 云最主要的目的是使得你能够敏捷、快速的响应业务需求 , 可以通过敏捷性像新创公司一样进行创新 , 专注于你所获得的竞争优势 , 同时能减少潜在的风险 。
在数字化转型过程中 , IT高管有时候过多的专注于IT成本的降低以及效率上的提高 , 但就目前来说 , 我们应该把帮助企业创新和转型 , 帮助业务部门提供优质的产品和服务 , 追求客户的满意度等放在首位 , 进而更多的专注于与业务人员的耦合 。
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