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华为云的深淘滩

华为云的深淘滩
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有趣且深度的硬核财经
华为云的深淘滩
作者：董指导
数据支持：远川研究所
2020年突发的疫情 ， 让全球医疗资源都显得捉襟见肘 。 尽管医务人员们舍我地日夜奋战 ， 但精力、时间仍是有限 。 幸运的是 ， 科技改变世界 ， 科技企业也在用云、AI等新技术为抗疫增添力量 。
比如 ， CT医学影像是疫情中重要的辅助手段 。 通常 ， 医务人员需要用十几分钟手工勾勒来量化CT影像输出结果 。 但借助华为云联合伙伴推出的AI辅助筛查服务 ， 仅需几秒钟就可以完成量化结果输出 ， 医生仅再需2分钟完成确认即可 。 节省出来的时间 ， 不只让医生减轻工作负荷 ， 更重要的是 ， 为患者争取到了宝贵时间 。
今年3月 ， 厄瓜多尔基多南部总医院也上线了华为云AI辅助影像筛查系统 ， 有效弥补了医护经验不足、医疗资源缺少的状况 ， 厄瓜多尔副总统还在社交媒体向华为云表示感谢、点赞 。 而随着经验积累丰富 ， 华为云也正式宣布 ， 将AI云服务免费开放给全球用户 。
在医疗之外 ， 华为云也在远程办公、在线教育、企业协同等领域 ， 面向全球提供支持 ， 让团队沟通更加顺畅、让孩子的网课更加流畅、让跨地区业务进展更加通畅 。
任正非曾在2017年底华为内部邮件中强调 ， 华为云要成为信息化、自动化、智能化的“黑土地” 。 而这块可以长玉米、大豆、高粱、花生等等的沃土 ， 也经历了开荒、施肥等阶段 ， 它的发展历程也是华为的缩影 。
01.从默默无闻到被人看见
华为投入云计算并不晚 。 2010年 ， 华为在北京第一次举办了一场云计算大会 ， 任正非在会上描绘了华为“云计算”的蓝图 。 第二年 ， 华为正式成立了IT产品线 ， 与此同时 ， 华为回购了华赛 ， 并推出了第一批存储与安全产品 ， 也开启了华为全面拥抱云计算的大门 。
云计算并不是新鲜事物 。 早在1985年左右 ， 来自高校斯坦福的SUN（太阳）公司就喊出了“网络就是计算机”的口号 ， 但在2010年时 ， 全球范围对云都处于探索状态 ， 主要玩家仍是亚马逊等电商公司 ， 即使是谷歌、微软也还在犹豫 。
这其实也符合商业逻辑 ， 毕竟电商公司业务流量波峰波谷的现象更加显著 ， 更有将硬件资源云化使用的迫切 。 因此 ， 在随后的几年里 ， 尽管华为在云计算领域也在探索发展 ， 但更多做得是政企市场的私有云 ， 率先实现公有云市场突破的依然是电商公司 。
2017年3月 ， 华为宣布战略投入公有云 ， 成立“CloudBU” 。 与此同时 ， 华为云的工程师数量也开始大幅增加 。 华为云真的要动手了 。 但 ， 云业务的创业并不是一马平川 。 在2017年的云统计中 ， 华为云被列入了“others其他项” 。
市场的反馈 ， 令华为公司内部议论纷纷 ， 而任正非也相继转发了心声论坛里对云业务批评指正、出谋划策的帖子 。 云成为华为人的万众期待 。 任正非也鼓励着相关负责人 ， 不要保守、大力投资 。 他甚至强调 ， 云 ， 是华为的根 。 经过了在市场上的摸爬滚打 ， 华为云开始加速 ， 每一年都在上台阶 。
2020年1月 ， 华为云在钓鱼台国宾馆举办了年度峰会 。 而这一年华为云收获颇丰 ， 上线200多个云服务、190多个解决方案 ， 有300万企业和开发者基于华为云进行云端开发 ， 新加坡、智利、巴西、墨西哥、秘鲁等海外地区陆续开服 。 华为云也收获了客户的认可 。
在2020年4月Gartner发布2019年云市场份额报告时 ， 华为云已经从“其他项”上升为中国第三 ， 全球第六 ， 而且全年220%的增速 ， 更是领先当然 ， 以华为做事从风格 ， 不会止步于此 。 据华为云业务总裁郑叶来近期表示 ， 华为云未来的目标是在三年内成为政企和云原生客户首选云服务商 。
华为云“先横盘、再拉升”的后发表现 ， 并不罕见 ， 甚至可以说这是华为的风格之一 。 其手机业务的发展也是如此 。 在经历了起初七八年的观察、试错、隐忍、攻坚后 ， 华为手机迎来了技术突破、性能亮眼、设计精巧 ， 以及消费者的“哇哦”惊叹 ， 最终实现了对竞争者的超越 ， 并成为国内领先 。
华为先观察积累、再发力的做法 ， 也许会错过第一只螃蟹的鲜美 ， 但也避开了一些坑洼 。 而更为重要的是 ， 华为可以在看清趋势后 ， 沿着客户需求、业务优势进行拓展 ， 通过各产品线的协同效应 ， 从而打造出“华为云”这块肥沃的土壤 。
02.用深淘滩换用户心安
华为人形容自己是“从青纱帐里走出来的农民” ， 而如何让客户安心地来到华为的黑土地播种、结实呢？赢得信任还要靠实力 ， 华为的一个重要发力点就是“深淘滩” ， 即充分挖掘内部潜力、为客户提供更有价值的服务 。 实现这个目标的关键路径 ， 就是研发 。
在《华为基本法》中就明确规定 ， 公司要用销售收入10%的资金大力投入研发 。 在过去十年里 ， 华为累计研发投入6000亿元 ， 国内遥遥领先 。 也正源于此 ， 华为打造了处理器、服务器等最硬核的技术要素群 ， 为华为云强筋健骨 。
1991年华为就成立了集成电路设计中心 ， 并在十三年后升级为海思半导体公司 。 尽管芯片领域一直面对着海外巨头 ， 海思第一款产品也落后了主流一代 ， 但海思还是坚持了下来 。 而伴随着7000多名员工的日夜攻坚 ， 海思也成功开发了200多种自主知识产权的模型 ， 申请了8000多项专利 。 无论规模还是技术实力 ， 都进入了全球前列 。
在芯片的研发中 ， 华为手机也顶着压力 ， 用Mate1等旗舰产品来测试芯片性能 。 自己的降落伞、自己先跳 ， 这不仅给了海思压力 ， 也让公司整体凝聚在一起 ， 共同出谋划策 。 如今的海思 ， 已经拥有麒麟、鲲鹏、昇腾等五款芯片系列 ， 形成了涵盖了手机、服务器、AI等领域 ， 面向CPU、NPU、存储、智能管理等领域的芯片族 。
华为的鲲鹏920处理器 ， 有64核、采用基于ARM架构的7nm工艺 ， 专门为大数据处理、分布式储存而设计 。 网络带宽、主频等指标都大幅提升 。 在业界基准测试中 ， 鲲鹏920得分超过了930分 ， 超越行业基准25%、而功耗还降低了30% 。 这款处理器也被誉为“业内性能最高” 。
AI是未来的趋势 ， 也是云最重要的应用 ， 而昇腾系列AI处理器正是为此而设计 。 昇腾910是目前为止计算密度最大的单芯片 ， 半精度比美国英伟达还要高一倍 。 而且 ， 昇腾还有个大招 ， 就是集合起来、变得更强 。 数千颗昇腾910处理器集合起来 ， 构成了华为Atlas900及云上的华为云昇腾集群服务 。
在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中 ， 华为云昇腾集群服务完成训练仅59.8秒 ， 比原来的世界记录还快了10秒 。 在天文领域 ， 天文学家需要169天才能完成一次对南半球星空中星体类型的定位和识别 ， 而具有超强算力的华为云昇腾集群服务 ， 仅需用时10秒即可完成此任务 。 截至2019年9月 ， 华为云已推出43款基于昇腾处理器的云服务 。
AI不仅能做高大上的事情 ， 也能让生活更美味 。 马来西亚食品公司HEXA主要生产香料、调料 。 以往用人工分拣配料 ， 但通过华为云AI开发管理平台ModelArts ， 公司训建立了辣椒分拣模型 ， 然后推送到边缘智能设备——华为Atlas500智能小站 ， 再通过图像识别技术 ， 快速准确识别辣椒原料的品质 ， 实现辣椒的高效智能分拣 ， 品质也大幅提升 。
在处理器之外 ， 华为也推出了Taishan多型号服务器 ， 而且对其他硬件采用了开放合作的生态 。 而在华为云云市场应用商店里 ， 有数百家公司提供着几千款产品 ， 包括操作系统、中间件、数据库、行业应用等 。 鲲鹏、昇腾的生态伙伴们还在源源不断地增加 ， 一起为用户提供最佳的性能 。
2011年 ， 华为开始研发软硬协同架构 。 于是 ， 便开始研发软硬协同架构 。 扎进去便是八年 ， 历经10万节点打磨、500多个专利突破 ， 终于打造了华为云擎天架构 ， 成为华为云系列产品的坚实底座 。 云边端全场景 ， 一个架构就全部搞定 。
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数十年的发展积累 ， 华为云在硬件、软件、架构、生态等各领域都为用户提供了行业领先的选择 ， 让用户安心享受最佳性能 。 而更让他们安心的 ， 是他们看不到但感受得到的 ， 华为坚持了三十年的深淘滩信念 。
此时的云趋势 ， 已经显而易见 ， 上云的企业越来越多 。 但业务属性、数据安全需求有着特殊性的政企领域 ， 该如何迎接这场改革？
03.华为云stack让政企更智能
政企公司面对云 ， 也是尴尬万分 。 首先 ， 有着旺盛的需求 。 云带来的便捷、高效、资本节省等优势显而易见 ， 也更适应移动互联网时代和未来智能化趋势；其次 ， 有被动压力 。 传统IT服务开始减少、更新速度在变慢 。
然而 ， 令他们犹豫不决的 ， 一方面是外部云服务产品和内部业务的不搭配；另一方面 ， 是本地化数据的安全要求 。 例如银行体系要确保客户数据、金融数据安全、稳定；法院要保证每个档案、每份资料的查阅权限和对外公开程度等 。
为了解决这个困境 ， 不少单位会选择自己搭建一套专属的云系统 。 但这又会带来另一个问题 。 云产生优势的来源就是底层硬件的规模化共享 ， 而自建就会降低规模化的可能 。 与此同时 ， 研发、运维 ， 也是一个高门槛 ， 会劝退不少市县级事业单位等 。 这也会造成人力、财力资源的浪费 。
那么 ， 政企客户应该如何享受云业务呢？常年在政企领域摸爬滚打的华为 ， 也在思考这个问题 。
从创业卖电话交换机开始 ， 华为就和政企不断打交道 。 通过交换机、路由器等一个个硬件产品的入场 ， 华为也把服务带到了政企 ， 实现了和政企客户之间的最后一公里 。 华为政企业务也从“渠道时代”、跨越“合作伙伴时代” ， 来到了“生态时代” 。
丰富的合作经验 ， 可以让华为更理解政企客户 ， 更了解他们的需求、痛点、业务流程等 ， 从而确保客户不仅上了云 ， 更可以高效使用云、提升业务发展 。 而这就是重磅发布的华为云Stack ， 充分解决政企客户在性能与安全之间的纠结 。
华为云Stack可以让客户组建和优化适用于自身的云环境 ， 共享业务开发成果 ， 并保障安全 。 华为云Stack提供了多维、体系化的安全保障 ， 所有数据全量加密 ， 包括服务器传输、数据存储等 。 密钥则由客户独立管控 ， 可以回收、销毁 ， 实现自己的锁自己开 ， 自己的数据自己做主 。
但华为云Stack又不是孤立的专属领地 ， 客户依然可以使用丰富的公共资源 。 尽管华为云Stack有基础、智能数据、全栈等三个版本、不同配置 ， 但都和华为云同架构、同服务、同API、同生态 。 而且用户可以一键获取海量、且不断增加的行业应用 。
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华为自身是一家跨国型企业 ， 在海外拥有许多子公司、销售、研发中心 ， 因此 ， 对于层级管理也是有切身体会 。 这也是不少大型政企客户所在意的 。 因此 ， 华为云Stack专门设计了功能体系 ， 可以让客户实现分权分域管理 。
国家电网关系着国计民生 ， 但也面临着运维手段落后 ， 故障定位困难等问题 ， 急需数字化改造 。 这并不是一项小工程 ， 电网设备规模巨大 ， 覆盖全国440万个台区、4亿多用户表计；而且集团业务复杂、有千余家分支机构、百余家合作单位 。 挑战显而易见 ， 但这也是验证华为云实力的时刻 。
今年新冠疫情期间 ， 国家电网的各个省份在华为云Stack上一周左右就快速部署了“复工电力指数监测系统” ， 通过采集配电网上的用电数据 ， 结合营销系统里的海量数据进行快速分析 ， 根据企业历史用电量曲线、当日用电曲线 ， 用电峰值等多维度数据 ， 为各个企业精准画像 ， 得出复工电力指数 ， 动态监测、直观反映企业的复工复产情况 。 目前国家电网管理5.3亿台智能电表 ， 全国每天采集数据日增量超过10TB 。
如今 ， 有30多家国家级部委、以及包括北上广深在内的600多家政府部门 ， 通过华为云构建更加智慧的政务云平台；有中国银行、中国人寿等200多家金融企业 ， 在借助华为云进行金融科技创新；也有20多个大型汽车厂商在用华为云进行工业效率提升 。
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从硬件到软件到服务、从专属到公共到混合 ， 从迁移到应用到运维 ， 可以说 ， 用户想得到的需求、想不到的需求 ， 都可以由华为云Stack来实现 。 而政企客户获得的则是：管理一朵云、数据一盘棋、应用一张网 ， 从而管理更广、更精确；分析得更快更智能；业务创新更高效 。
04.尾声
在过去的三十多年中 ， 华为把握住了3G/4G/5G每一代通信技术的变革、把握住了交换机、芯片、手机每一个设备大潮 ， 践行着“端管云”的协同生态 ， 用深淘滩的理念做实研发服务客户 ， 才成就了今天的世界巨头 。 而华为也在这些变革中 ， 不断帮助着客户捕捉每一次机遇 。
这场疫情给我们带来了困难挑战 ， 但也让我们看到了云化的趋势 。 远程办公的人数从500万激增到了3个亿 ， 在线教育用户也上升到了4个亿 。 在云上生活、工作 ， 开始被接受 ， 甚至成为新常态 。 而这也促使着大型政企驶向了云的快车道 。
【华为云的深淘滩】企业选择云的决定 ， 也是时代的选择 。 数字化转型、智能升级的驱动力一步步加强 ， 新基建战略的逐渐加速 ， 这都在影响着每一个行业 。 而华为云Stack将继续踏着华为人的脚步 ， 用技术、服务、生态去赋能政企客户 ， 解决他们对云的纠结 ， 安心、舒心得利用云 ， 实现智能升级 ， 抓住时代给予的机遇 。


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