如果想知道一个行业的更迭变换，每年的行业大会会是不错的选择。2021年刚刚落幕的中国站全球云计算大会上，谷歌、腾讯、华为、SAP等许多国际上有头有脸的巨头，其高管都作为重要嘉宾登台演讲。他们在全球观众的注视之下，洋洋洒洒地分享着在云计算行业的见解与成就。而12年前的中国云计算大会上，江山并不长这样。当年，参会的嘉宾是来自于思科、IBM、微软、英特尔等企业高管。这其中，有些仍然屹立，有些却黯然失色。似乎只有行业大会还记载着如IBM、思科等没落者的身影。它们是上一个时代里风光无限的垄断者，却在云时代浪潮里，逐渐没有了声音。遍历云市场最新动态，我们关心的是阿里云在今年登上全球第三云厂商宝座，是腾讯云市场份额最新被华为云超越，是亚马逊连续多年蝉联全球第一，但市场份额却越来越少。然而，很少再有人关心那些牌局上的出局者们。你或许已经遗忘，IBM早已在去年“一分为二”，分拆后的公司将重点发力云计算，Oracle则在云计算浪潮里，累计撒下了上千亿美金，思科更是向着云计算喊出了“不转型调整，毋宁死”的口号。至少直到现在，这些失败的巨头们被云计算佼佼者们狠狠地踢下桌面，却还在死死抓着桌角，不愿退场。IBM：赌错了赛道，押错了重心时光倒回2013年，不可一世的IBM正遭遇有史以来最大的一次羞辱。挑衅者来自亚马逊AWS。在美国中情局一项为期10年、价值6亿美元的情报信息软件系统订单角逐中，IBM爆冷出局，AWS风光上位。这令IBM不可忍受，一直以来，政府机构都是IBM最忠实的合作伙伴，双方高管经常觥筹交错、把酒言欢，如今转头就把订单给了别人，无异于把IBM的颜面按在地上摩擦。20亿美元，这是它奋起反击的开端。被选中的收购对象是Softlayer，全球最大IDC公司。至2013年被IBM收购时，其年营收额达4亿美元。这是IBM向公有云进发的标志，Softlayer遍布在欧美各地的至少19个数据中心，大大提高了IBM公有云技术设施覆盖面积。这原本是个不错的开头，然而IBM砸了个大水花，却没有激起多少涟漪。从2010年起的近6年里，IBM花费了超过120亿美元完成了40多家公司的并购。很明显的是，其对人工智能与BI的兴趣远远大过于云计算，前两大领域收购次数占据了IBM总收购案的35%以上，而在云计算方面，数得上名的收购也只有数据库公司Cloudant、云服务解决方案提供商Bluewolf、医学图像数据公司Merge Healthcare等几家。IBM几乎将所有心血倾注在认知计算与机器学习技术平台Watson上，这个被视为“能够承载 IBM 的未来十年”的产品，更像它的“亲儿子”。Watson曾在问答电视节目上创造击败人类冠军选手的辉煌历史，被IBM包装成医疗界“能超越人类医生”的存在，并持续一通猛炒。然而2016年，美国顶级的癌症研究机构安德森癌症中心单方面与Watson终止合作，这场人工智能泡沫才被公然戳破。该医疗中心控诉，其已经向IBM支付了累计3900万美元，远远超过初始合同金额240万美元，却没有任何成果。安德森癌症中心成了Watson学习和训练系统的小白鼠，还倒贴钱帮助试验。Watson不落地的前景摇摇欲坠。等到IBM反应过来，其云业务早已落后。一份令IBM难堪的数据报告在全球传播。2018年一季度，市场调查机构Synergy研究集团报告显示，阿里巴巴云业务市场份额超过了IBM，成为全球第四大云基础设施及相关服务提供商。340亿，这是IBM再次加速补课的筹码，被收购者为Redhat，全球最大的开源软件公司。IBM表示，Redhat将被纳入混合云部门，并通过混合多云技术应用，建立一致的云管理体系。然而，340亿没有换来掌声，遭到的却是市场质疑。人们质疑其从公有云转向混合云的动机，IBM股价降到2016年以来最低点。Gartner分析师莉迪亚·梁表示：“红帽并不能改变市场局面。”科技行业分析师本·汤普森更是尖锐指出：“收购红帽的交易最重要的一点就是，IBM承认，公有云方面的努力实际上已经失败。”2020年，IBM全年营收736亿美元，同比下滑4.6%，其云业务排名全球第5，市占率仅剩3.7%。黯淡之际，百年IBM一分为二，传统业务被剥离，聚焦云和人工智能业务。若过去10年的发展像一盘大棋，那么IBM已然走错了多步——先是在云计算浪潮里严重“迟到”，后又押错重心在过于前卫的机器学习技术，每一步都付出了惨痛的代价。Oracle：“成年人才做选择，我全要”与“押错宝”的IBM不同，Oracle在云浪潮里几乎是火力全开、拼命追赶。甲骨文两次全球技术大会记录了其创始人拉里·埃里森打脸的一幕：一次是2008年，拉里一贯地“打嘴炮”：“你甚至找不到一家不宣称自己在做云计算的，计算机行业是唯一比女性时装界还要追逐概念和潮流的行业”，“这(云计算)到底是指什么?省省这种愚蠢的概念吧！”7年后，他却仿佛忘记了昔日之言。在2015年全球技术大会上，拉里·埃里森滔滔不绝地讲了一个多小时，口径却变成了“从2006年亚马逊进入云计算开始，我就在思考如何打赢云计算这场战争”，他甚至表态，“甲骨文已经做好了准备。”这位开帆船、赛游艇、开战斗机，被誉为“硅谷狂人”、“大嘴哥”、“华尔街花花公子”的拉里·埃里森，当他发觉甲骨文被云计算公司追着打，例如，甲骨文在多个正面战场被salesforce夺走客户，甚至被AWS多次不放在眼里公然嘲讽之时，其云转型的力度也是相当猛烈。从2010年起，甲骨文每年在云计算相关领域的研发投入超过20亿美元，其中仅2016财年就投了超过50亿美元。除了自研，“买买买”模式亦十分受重视。据不完全统计，2010起的7年时间内，甲骨文一口气收购了超过15家云计算公司，累计耗资超过千亿美元。在它的清单上，既有技术提供商，如云框架技术提供商Xsigo、Docker容器管理服务商StackEngine等，又有应用服务商诸如RightNow、Taleo等，脚步踏尽云计算全产业链。轰轰烈烈一顿转型，结果却难言乐观。2010至2020年，甲骨文营业收入从268.20亿元增长至390.68亿，年复合增长率仅3.8%，作为对比，Salesforce在10年时间内营业收入翻了12倍，亚马逊则翻了10倍。越努力，越不幸运，说的就是甲骨文了。在选择云业务方面，或是有如AWS、Azure、阿里云等巨头心照不宣地 “以退为进”，公然宣布不涉足应用层的SaaS业务，而要通过更底层的IaaS与PaaS技术服务，吸引一批SaaS厂商前来站队；亦或有如Saleforce等强SaaS厂商，从不涉足IaaS层，而是立足于自身的爆款应用，逐渐开发出PaaS技术平台，吸引独立软件开发商前来入驻。所有同行都在“有所不为”，只有甲骨文不做选择、通通都要——它是唯一一个亲自涉足云计算全产业链，能同时提供SaaS、PaaS、IaaS服务的厂商。甲骨文表示，如果客户选择它们的“全包服务”，可省去大量系统间兼容与集成的麻烦。理想很丰满，现实却让甲骨文没朋友。一方面，它想通过底层技术服务赋能SaaS厂商，吸引它们前来入驻，成为友好的生态伙伴，另一方面，其又转头开发起自己的SaaS应用，与生态伙伴形成竞争。这种“既当裁判员，又是运动员”的尴尬定位，令SaaS厂商们纷纷望而生畏，另择良木而栖。放不下过往在软件应用领域积累的老本，又不想舍弃IaaS与PaaS平台带来的巨大利润诱惑，甲骨文为贪婪付出了代价。2012年以来，其营收增速仅有一年在5%以上，9年时间里，其净利润仅从99.8亿增至101.35亿。2020年，在全球公有云市场，亚马逊、微软、谷歌等前五大厂商，累计占据51.4%的市场份额，而甲骨文身影难觅，被归类为“其他”。思科：时代不放过每一个反应迟钝者云计算的发令枪打响之后，如果说IBM与甲骨文皆因为走错道、犯过严重错误而落于人后，那么相比之下，思科的经历更让人惋惜。复盘它的每一步，站在当时的时间节点来看，都没有犯下大错，但或许命运早在开场之时就写下了答案。2015年年中，思科正经历大换帅。执掌了20年的CEO约翰·钱伯斯卸任，新任CEO由思科全球业务高级副总裁查克·罗宾斯担任。查克·罗宾斯站在了思科命运的关键路口：往回看，思科多年称霸网络设备与制造领域，但对云浪潮反应迟缓，于2014年才计划投入10亿美元打造公有云平台，而新旧业务的掣肘令其如鲠在喉——如果用户投入公有云怀抱，其硬件设备饭碗不保，但若坚守传统IT城池，或将被时代彻底甩在身后。往后看，公有云投资似乎一眼望不到头，AWS、阿里云等巨头，百亿美元投入不眨眼睛，回报却遥遥无期。作为后来者，思科唯有投入更多的钱，方能为自己赚得一张可能的门票。死守还是放弃？思科徘徊在公有云的门口，最终叹了口气离开。2016年10月，在愈来愈猛烈的竞争下，思科宣布于2017年3月份关闭它的公有云InterCloud服务。这未尝不是一个明智的选择。两年前转型公有云或许更多出于无奈，彼时，有头有脸的巨头都在抢占公有云赛道，不布局恐违背行业趋势，但两年之后，这一赛道敌人愈发强悍，没有留给后来者一丝后发制人的机会。继续投入是个无底洞，或将把思科拖入万劫不复的深渊。查克·罗宾斯为思科另找了一条出路——在巨头之间扮演网络连接的角色。他看到了这样一个机会，不是每个公司都会把数据大规模迁移到云上，而即使上云，也很可能不会只选择一个云服务厂商，因此，市场必定需要这样的服务——既能帮助不上云的客户方便地管理他们的网络基础设施，又能在他们选择多云服务时，帮助实施云迁移的过程、打通多云之间的接口。网络连接业务让思科既能发挥其原有网络设备领域的优势，又能兼顾云时代趋势。它为思科带来了一波小高潮，2019年8月，在查克·罗宾斯上任4年多以后，思科市值超过2200亿美元，远远超过其刚上任时的1500亿美元。但新时代总要给上一个时代的垄断者更多的劫难。有这样一个定律：一个原本只能在欧美日生产的产品，一旦变得能由中国制造，那么，它的利润空间就会薄到让所有同行金盆洗手。华为就是思科挥之不去的阴影。国产化浪潮里，华为通信业务愈发强大，在全球亦赢得一席之地。相对应地，却是思科的节节败退，不仅在中国市场失去大片江山，甚至失守海外多个地区。2017年，时代的轮盘终于交错，在电信运营商核心路由器市场，华为超越思科成为行业老大。至2020年上半年，华为在服务提供商和企业路由器市场份额为36.3%，仍领先思科的33.2%。2020年财年，思科营收493亿美元，同比下滑5.01%，在财报公布不久后，思科宣布进行6000人大裁员。2021年三季报财年，其营收进一步同比下滑1.22%。在云计算的市场里，思科挣扎得很艰难。结语一代人终将老去，但总有人正年轻。老去的IBM、Oracle、思科三家公司，描绘了三种被时代落下的姿态：一种来自于眼光不足，它令公司认不清大势，也走错了主干道；一种来自于贪婪与傲慢，它令公司不愿取舍，却也因此效率低下、大量“内耗”；最后一种，或许公司并没有大错，错就错太老了，对新浪潮反应太迟、进场太晚。而如果进一步追问，旧时代的IT巨头中，为什么除了微软以外，其余几乎“全军覆灭”、悉数落伍于云时代？这似乎又只能责怪于他们的“出身”。与微软兼容云服务的软件基因不同，IBM与思科遍布全球的服务器、Oracle本地部署的数据库，是昔日的荣光，也化成转型的枷锁。每向云领域前进一步，都要以旧业务流血与牺牲为代价。在左右互搏的困境中，他们动作变形、寸步难行。时代的淘汰没有眼泪，出局的巨头们还在努力，抓住最后一点余晖。

数字经济的变革，疫情后仍在继续深入：新业态和新商业模式不断涌现，行业边界变得越来越模糊，各行各业数字化、智能化转型浪潮席卷而至。支撑这一切的基础设施，无疑是人工智能、云计算、物联网为首的新兴技术。以云计算为例，中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告（2021)》显示，2020年，我国云计算整体市场规模达到1781.8亿元，增速为33.6%，成为一个超大规模的增量市场。可以预见的是，云计算竞争进入白热化阶段，云厂商们纷纷从此前底层的laaS竞争，上升到深入产业顶层服务、生态建设等的全面比拼，也让行业有了共识：“价值落地”，将成为云计算未来竞争胜负手。何为价值落地，归根结底，是让技术服务于人。“通过云AI，让衣食住行实现‘以消费者为中心’的智慧化供给，让生产要素实现‘以生产者为核心’的智慧化匹配。”这是腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生给出的注解。从云到云AI，深耕to B云计算是继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次IT大潮。从技术角度来看，其可分可合、弹性扩展、按需使用的技术特性，代表管理和使用计算资源的一种全新方式，有力助推各行业数字化转型变革。中国云计算市场从零发展到当前，被各行各业接受，实际不到10年。2009年之后，以阿里云、腾讯云、华为云进入为标志，云计算很快成为行业热门赛道，并快速聚集国外厂商、互联网大厂、传统硬件厂商以及专注云计算垂直领域等在内的诸多企业。直到2016年之前，虽然云计算被上升为国家战略，但仍被外界视为探索阶段，甚至有着诸多不确定性。其原因是，彼时云计算服务和产品，大多基于泛互联网场景的耦合，同质化现象日趋严重，而政务部门、传统行业、实体经济等to B行业的转型需求，又对云计算提出了更多和更高需求。to B业务彰显的是某个行业或一家企业提供服务的能力，包括稳定、易用、安全、有行业针对性等，是后续所有多元化服务的起点。而云计算，被广泛视为可以提供上述to B业务一切需求的基础设施。此时，恰值人工智能算法“阿尔法狗”战胜韩国围棋冠军李世石，AI热潮被引爆。这让业界看到了可能，将云和人工智能技术，深度耦合成服务的更高阶段——云AI。在业内看来，云计算本身就是和人工智能、大数据组合在一起，“三驾马车”在多方面有着天然耦合。马化腾早在2017年就有所提及，人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。用一位业内人士的说法就是，云和AI融合后，云平台为AI提供运行载体，AI反过来提升云计算 “智商”。相比传统云计算，云智能不但可以让to B业务生产效率得到质变，还可以构建全新的技术和商业模式。甚至，可以为to B企业提供快速迭代AI能力、模型训练等众多价值。云计算市场此后开始进入云AI阶段。腾讯云、阿里云、百度云、京东云、AWS等几乎所有国内外企业，都加码构筑各自的云+AI融合生态，以打牢竞争基石。此后，在企业和相关政策共同助力下，中国云计算市场迎来了真正快速发展，成为全球规模最大、增速最快的市场之一。2017年，腾讯云首度公布其AI战略整体结构时推出“智能云”产品，将在传统云计算结构上，建立起新的服务层——AI即服务。彼时，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示，云已经变成未来AI普惠化的一个关键，智能云的推出是AI从概念阶段、普通消费场景阶段发展到规模化工业化阶段的产物，可以降低全社会创新的门槛。2018年9月30日，腾讯“930变革”，成立CSIG，将AI与云、安全、LBS等底层基础设施打通，以腾讯云为最终平台对外服务并释放产业价值。同年双十一，“阿里云”升级为“阿里云智能”；12月18日，李彦宏将智能云事业部升级为智能云事业群组。阿里与百度调整背后，其意图都是通过智能云，深耕to B。但最重要的是，从云升级为云智能，最关键的不只是计算能力的升级，更是智能化服务能力的升级。这就意味着，AI的算法、云的计算力、云产品的底座、数据的力量，以及对行业know-how的理解，都是竞争关键基石。简单来说，就是看云+AI融合后的智能云平台，到底能为to B企业，赋予什么样的落地价值。产业纵深，目标是服务于人对所有云AI平台而言，其价值落地标准，一般而言可以从两大方面判断：是否助力产业数字化升级，是否提质增效降本。既要帮助企业构建核心竞争力，又要让AI、云计算的技术变革，最终服务于人。以工业场景来说，工厂显然不可能拆掉原来生产流水线去适应新技术，那AI应该如何融入流程，提升效率，释放生产力。上海富驰高科就是一个典型案例。富驰高科是一家金属注射成型零件生产商，制作结构复杂、表面精度很高的小型精密零部件，在汽车、航天、医疗、消费电子等领域大受欢迎，此前90%的前端工序都实现了自动化，但工业质检上迟迟难以实现数字化。所谓工业质检，就是查看表面有无破损、脏污、划痕。这看起来没有什么技术含量，但在工厂里，这恰恰是自动化程度最低的工种，一般的检测设备和检测方法，都难以满足其要求。这背后的技术难题是：一般计算机是按指令执行，分解成精准描述和拆分两大任务，一道小划痕算不算质量缺陷这种标准模糊的判断，计算机能做的相当有限。加上富驰高科的产品形状结构复杂，检测点多，此前实际应用中，质检工作还是得交给人来做。这导致每年产能高峰期，富驰高科质检人员就需要1500人以上，但由于质检人员容易出现疲劳，容易出现漏检。而且，从人文关怀角度来看，这样枯燥、没有成长性的“流水线”工作，对大部分年轻人来说，都没有太大锻炼和成长价值。因此，无论是从人力资源管理，还是从提高效率的角度看，质检自动化都变得十分迫切。2020年，在富驰高科尝试很多方案都不理想之后。腾讯利用云+AI，推动软硬一体化解决方案，攻克了质检这个难题。针对该案例，腾讯云推出了一些定制化功能，比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等，取得了新进展。其间，腾讯优图实验室，通过一次又一次的测试，把产品可能出现的真实缺陷，转化成机器能理解的描述，让计算机作出的判断比人更精准。想让云AI变成技术生产力，并最终服务于人并不容易。“AI技术在行业落地过程中，最大挑战就是行业know-how，过去，很多AI开发人员不了解行业，做出来的东西就会和行业需求有隔阂。”腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声表示，优图现在每接触一个行业，都会跟行业人员进行深入交流，确保最终做出来的方案真正可用。最终，富驰高科原来人工需要1分钟才能完成的质检，被压缩到几秒钟，并且明显提升了质检效果，每年还可以节约数千万元的质检成本。同时，当工艺流程、判断标准发生变化时，系统的迭代更新变得很容易。在实现生产效率提升之后，“解放”下来的员工怎么办？比如可以去做缺陷标注，或者别的工作，以AI释放生产力，提高人效，投入于更高价值的生产。

混合云是一种计算环境，其中两种不同类型的技术基础设施（通常称为公共云和私有云）协同工作，使组织能够利用场外和场内计算的特定优势。微软公司在其网站上以这种方式总结了混合云：“当计算和处理需求波动时，混合云计算使企业能够将其本地基础设施无缝扩展到公共云以处理任何溢出，而无需提供第三方数据集中访问整个数据。组织可以获得公共云的灵活性和计算能力，用于基本和非敏感计算任务，同时将业务关键型应用程序和数据安全地部署在组织防火墙之后。”混合云有时被描述为“所有计算领域中最好的云平台。”这是因为它允许企业根据自己对特定功能的独特成本效益分析来定制其IT基础设施。这些可能包括对经济实惠的高速处理（可能仅通过云计算提供商提供）以及在内部维护某些关键任务数据或应用程序的愿望，因此即使是互联网连接问题也不会减慢企业正常运作的速度。但是，混合云并非没有其潜在的缺点，特别是对于试图部署此类环境而没有受信任的第三方公司（例如托管云和托管安全专家）的中小企业。以下是企业应该考虑的混合云的一些主要优点和缺点。混合云的优势（1）节约成本由于企业可以使用按需付费的方式利用公共云服务，因此组织可以使用云计算环境来托管资源密集型应用程序，仅在必要时使用和支付处理能力，而不是尝试构建内部基础设施，始终承载该处理能力。像AmazonWebServices（AWS）这样的公共云提供商也会让小型企业自动并立即扩大（或缩小）其在公共云上的计算需求，因此中小企业可以在需要时立即增加容量。此外，在混合云环境中，企业还可以找到一种更具成本效益的备份、归档和保护企业数据的方法，而不是尝试构建和管理本地备份基础设施（或者其中一些用于冗余）。这是因为公共云提供商可以通过利用双方的专长，在他们的异地安全的数据中心更具成本效益地提供数据备份服务（以及通常与之一起的灾难恢复和业务连续性服务）。（2）可靠性对于完全依赖云计算服务的企业面临的持续风险是，其与云提供商之间的连接可能因一些原因而失败。它可能是一些简单的事情，如企业自己的现场路由器的问题或他们的网络服务提供商的故障。如果企业无法通过互联网从其办公室连接到世界其他地方，那么依赖于网络连接的任何业务运营都将面临停机时间。但是，如果该公司使用的是混合云环境，则可能不会100％依赖这个持久性互联网连接，因此不太可能使其正常运营受到影响。例如，企业可能会在现场维护其关键任务应用程序和客户数据的副本，这意味着即使通信暂时被切断，企业也可以继续处理数据，并进行正常的业务运营。（3）劳动力流动性混合云的另一个好处是，它可以让企业通过智能手机、笔记本电脑甚至家用电脑通过公共云访问关键应用程序和企业数据，从而使员工随时都能高效工作。企业依赖互联网的运营面临的持续风险是互联网中断的可能性（甚至是该地区服务的严重放缓）。当一家企业也在利用公共云与员工远程访问关键应用程序和企业数据时，这些员工现在可以通过更好的互联网服务区域快速转移到B计划，以便他们可以恢复正常的通信和业务运营。混合云的缺点（以及要避免的陷阱）（1）陡峭的学习曲线由于他们拥有有限的IT资源和工作繁忙的团队，大多数中小公司既没有内部专业知识来构建有效的混合云环境，也没有时间自己学习这些最佳实践。实施这种复杂基础设施所涉及的决策，在IT团队可以在混合云上取得实际进展之前必须将项目分解为可操作的任务，这通常会有一个陡峭的学习曲线。如果IT部门被迫在没有第三方专家帮助的情况下匆忙进行此过程或进行此过程，他们可能会创建一个性能低、成本高且应用程序未充分利用的次优环境。（2）安全和合规风险正确设置的混合云环境可为中小型企业提供最高级别的数据安全性和法规遵从性。然而，未能实现安全性和遵从性最佳实践可能导致企业数据环境既易受网络罪犯的攻击，又更有可能引起数据隐私法规的处罚——无论是HIPAA、SOX、GLBA、FERPA还是其他任何严格的法规。以及管理企业如何保护客户个人可识别信息的复杂和不断变化的法律。例如，企业需要知道行业专家现在认为对数据中心有多大的物理安全级别（请记住，这些最佳实践会定期更改），对于传输中的数据和在运行时的数据采用哪种级别的加密。在部署混合云基础市里时，正确获取这些详细信息的重要性是中小企业不应该单独尝试开发这些环境的原因，而应该使用专家的服务，例如托管安全服务提供商（MSSP）。（3）兼容性问题最后，在没有第三方专家指导的情况下部署混合云环境可能会导致整个组织出现性能问题。这是因为混合云涉及将多个不同平台、技术和供应商集成到无缝的定制计算环境中。除非企业确切知道自己在做什么，否则在公共云和私有云之间合并这些不同的技术堆栈可能会导致兼容性问题。这是部署混合云的最佳实践的另一个原因，包括获得具有此类实施项目专门经验的第三方专家的帮助。企业在推出一个复杂的新混合云设施后，企业的私有云无法与其采用公共云相匹配。明智的下一步：与专家商榷混合云是否适合自己的组织运营显然，混合云可以在节省成本、提高生产力和可靠性方面为中小型企业带来显著优势，甚至可以增强安全性和法规遵从性。然而，这一切都假设企业以正确的方式实施其混合云，而这几乎肯定需要外部帮助。如果企业的团队正在考虑实施混合云，那么应该这么做，其下一步措施应该是将这个复杂的项目分解为一系列可操作的任务。企业的首要任务是：咨询专家团队，了解自己的运营、预算、需求，以及当前的IT环境，并让他们就混合云是否适合本身，以及如何最好地实施它提供建议。　　人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：什么是云计算技术，对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？http://www.duozhishidai.com/article-527-1.html云计算服务模式，主要分为哪几种？http://www.duozhishidai.com/article-13377-1.html面对巨大的云计算人才需要，你准备好了么？http://www.duozhishidai.com/article-12312-1.html

云计算在2016年有了极大的增长。一方面，AWS、阿里云等大型公有云厂商的云计算收入呈爆发式增长且绝对值数据可观；另一方面，通过持续市场培育，云计算的价值逐步被各国政府所认可。很多大型企业也纷纷发力云计算，传统IDC采购出现增长拐点。各种声音不断提醒人们，云计算不再是雷声大雨点小的噱头，而是成为大中小企业不可或缺的基础设施。2017年，云计算真正落地的话题逐渐成为业界讨论的热门话题。当前，私有云和公有云相争的热潮渐弱，融合两者优势的混合云开始逐渐释放巨大的市场潜力。混合云的背后不再是厂商，而是一种混合IT架构，是公有云与私有云的集成。因此，如何构建基于云计算的混合IT架构，成为CIO和CTO避不过的问题。本文作为（上）篇，我们首先回顾公有云与私有云的优缺点，之后聊聊到底什么是混合云、使用场景与产品有哪些。公有云与私有云优缺点笔者曾经在公有云厂商和私有云厂商都有过研发经历，对公有云和私有云各自能带来的优势和局限都有比较深入的体会。对于市场来说，公有云和私有云都有它们无法被取代的优势，最好的选择就是根据自身业务结合二者，这一点也已经得到了市场的普遍认同。混合云的定义与使用场景混合云的定义对于混合云的定义，中国信息通信研究院曾经提出过观点，是必须要同时有公有云和私有云，这也是大多数厂商和用户的认知。笔者认为，这样的定义只是物理上的堆彻，两者之间如果不能发生化学反应，并不是真正的混合云，也无法催生出创新型应用，无法真正帮助用户提高业务价值。混合云不是简单的对公有云和私有云进行1+1=2的运算，而一定要让它们产生大于2的价值。虚拟化与云计算的区别为了更好的理解这点，让我们来回顾一下虚拟化与云计算的区别。虚拟化是一种技术，而云计算则是基于虚拟化技术之上的升华，它让用户能够管理一个数据中心及其增值服务，将IT资源以服务的形式交付给用户，从而让用户能够专注于业务而不是IT资源。虚拟化帮助用户提高硬件的资源利用率，而云计算则帮助用户提高整个数据中心的整体资源利用率，这中间也包括软件、网络、存储甚至于人力的资源利用率。那么，混合云作为云计算的一种形态，它要给用户带来的价值，并不是简单的把公有云和私有云堆彻在一起，而是让两者产生碰撞，从而提高用户跨云的资源利用率，催生出新的业务。混合云应该是帮助用户接管跨云、跨地域的IT基础设施，把用户花在底层实现上的精力解放出来，甚至可以反复尝试业务在公有云与私有云之间的组合模式而不用关心底层实现细节，从而极大提高用户的生产力和降低业务的试错成本。故我们可以看到，混合云不是简单的一张皮，也不是完成连通的其中一个细节，它是包含了公有云各资源和产品以及私有云各资源和产品的一个有机整体系统。因此，同时存在公有云与私有云只是混合云的必要条件，而非充要条件。那么还需要有什么呢？混合云在数据中心的价值我们先来看看用户想要什么。在同时存在私有云和公有云的情况下，用户自然会想到如下场景：l将私密数据放在本地，公开访问入口放在公有云。l高峰期能利用公有云的资源进行无限拓展。l本地业务能加密备份在公有云。l多数据中心通过公有云实现星形连通。l开发测试在本地快速迭代，生产业务放在公有云。l内部业务放在本地数据中心，对外开放业务放在公有云，完全摒弃掉公有云控制台，在本地闭环完成所有操作。事实上由于现在真正实施混合云的用户非常之少，还有大量未知的创新等待着聪明的用户去发掘。那么如何来实现这些场景呢？在单一的私有云或者公有云场景下，用户不需要关心底层是如何实现的，他们使用镜像创建虚拟机，使用快照备份磁盘，搭建多个二层或三层网络并在平台上自定义路由和安全组来进行通信，使用Autoscaling或其他编排系统来进行资源自动编排，并在一个多租户场景下工作。那么在混合云的场景下，我们则抽象出如下实现手段：l创建和管理(包括运维)虚拟机而不关心镜像在哪里或虚拟机在哪里。l创建或备份磁盘而不关心磁盘在哪里或备份在哪里。l搭建网络并定义它的通信目标，无论是在本地数据中心或者公有云。l自由编排资源，无论是在本地数据中心或者公有云。l统一而不是割裂的帐户管理体系。混合云产品主要基于灾备、网络互联和多云管理市场对混合云的声音日益庞大，但目前混合云并没有真正的标准，也没有准确的定义。目前的混合云产品主要基于以下三类：基于灾备产品厂商通过用户自定义的策略将用户的数据备份到公有云，并可以恢复到本地。这主要是一些存储厂商提供的产品，如英方云、数腾云、XSKY等。基于网络互连产品厂商主要做网络服务，帮助用户快速完成本地数据中心与公有云的对接服务，达到互联互通的目的。这主要是一些网络厂商提供的产品，如网银互联、游驰、犀思云等。多云管理产品厂商主要做多云管理产品，致力于帮助用户在一套管理平台上对多个公有云或私有云产品进行管理层面服务，增强用户的一致性体验，帮助用户更好管理自己的云计算资源，并提供部分运维及PaaS服务。这主要是一些CMP厂商提供的产品，如Fit2Cloud、RightCloud、行云管家等。我们可以看到，以上几类产品分别能够帮助用户实现基于私有云和公有云的一种或多种场景。混合云架构核心思路：连接一切IT，无缝混合体验了解混合云的定义、使用场景和产品之后，我们来看看具体实现过程。作为云计算厂商或开发者，应该对功能矩阵非常熟悉。云计算厂商之间的比拼一个重要的层面就是功能矩阵的较量。正是IaaS层提供了成百上千的功能点，才让用户得以轻松地进行各项业务开发。在今天私有云和公有云都各自有了相似的巨大功能矩阵，我们仔细思考可以得出结论，大量的功能都是不需要跨云的，例如GPU直通，只需要分别在私有云端和公有云端实现，作为混合云服务商，只要把这个功能展现出来即可。但仍然有许多跨资源的关键业务，是需要混合云厂商提供帮助的。例如公有云上的路由，这条路由可以指向公有云VPC，也应该可以指向本地数据中心的VPC。类似这样的业务，是混合云功能的重点。ZStack作为开源的国产自研IaaS软件，进行混合云的研发己经有一段时间。根据经验来看，最重要的核心思路就是保证混合云产品拥有连接一切的能力和无缝结合的能力。连接一切IT连接一切IT的本质是实现数据层面的打通，这是实现混合云一切场景的前提条件。数据层面打通在今天主要是三个打通：帐户打通、网络打通、存储打通。帐户打通：使用一套帐户管理公有云和私有云，即以私有云自身的帐户体系和多租户权限管理为主体，公有云的AK权限只是辅助。将公有云AK绑定到私有云的相应帐户上，巧妙结合私有云和公有云各自的权限体系，可以实现无比灵活的多租户场景，建立起满足企业要求的帐号管理体系。网络打通：网络打通即指能够将本地私有云的网络和公有云的网络在二层或者三层上连通起来，实现各种自定义的网络结构，如跨数据中心连通用户的两个子业务部门等。由于网络配置非常复杂，中间涉及到多种设备，因此网络能力往往是云计算厂商综合能力的体现。存储打通：私有云和公有云之间通常很难直接将存储系统连接或扩展。所以我们指的存储打通，是在快照和镜像层面的打通。即虚拟机或容器的快照和镜像，能够在私有云和公有云之间自由迁移，这种应该是代价极小的，如完全的增量迁移，或实时迁移等。从而可以使本地制作镜像模板直接在公有云上创建云主机，或反之。在实现以上三个打通后，用户就可以基于混合云实现很多自定义网络，比如连接多个本地数据中心和多个公有云VPC，自由组合成星形、环形、网形等业务所需要的网络，并让镜像快照在各地之间共享。这一切的配置都可以在分钟级完成，大大加速了业务创新，彻底取缔了信息孤岛，实现全国一张网，一个系统。无缝混合体验无缝结合更多是从控制面的设计来讲，达到用户所有的云资源，不论是在公有云还是私有云，能得到一视同仁的处理。事实上由于公有云和私有云平台天生模型的不一致(Azure stack这样的平台例外)，很难强行把它们用相同的界面和逻辑来进行操作，而类似region，availability zone这样的概念，更是无法对用户屏蔽但私有云很难存在的概念。所以在实现上，好的无缝体验，应该是让公有云和私有云的资源在同一个平台上操作，它们的操作内在逻辑是完全一致，而非相互割裂。此处以创建云主机和创建专线连接为例。创建云主机当我们创建私有云主机时，需要选择网络、主存储、镜像、资源规格、可能还有物理机、集群等。而创建公有云主机时，需要选择镜像、安全组、网络、计算规格、可能还有可用区等。相比之下，公有云不可能看到物理机，而私有云不可能看到可用区，两者的计算规格和网络的模型也可能完全不同。我们可以将它们放在同一个页面，但一个页面还是两个页面，对用户的操作路径来说都是一步，所以意义不大。真正有意义的是让用户在操作过程中感受到完全的无缝。即创建的过程是完全相同的，所有资源都不需要到公有云控制台去进行额外的查找，本地就能闭环地完成所有操作。创建专线连接这是典型的跨云资源操作。连接时需要选择本地网络与公有云网络，这些选择都应该是在平台上直接进行选择或创建（例如创建一个边界路由器等），然后点击连接，混合云平台自动完成剩下的连接工作。不需要用户登录到各个云平台查看类似id、网关、cidr等属性。从体验上来说，用户的直观感受就是选择了两个网络，就创建了连接。而这背后，则是混合云平台进行了大量的建模和数据同步工作。通过以上两个示例可以看到，因为公有云和私有云之间的模型天生是有部分差异，因此无感知的混合云并不是要强制用户使用相同的模型去套用不同的云平台，而是在建立好对应的模型后，在后台使用完全相同的逻辑去处理它们。而从API设计上来讲，私有云和公有云资源的操作分属不同的API，但它们的语义、参数都是非常相近的。

1）三个虚拟机 A，B，C 的计算能力分别为多少？答案：A：400MHz，B：800MHz，C:1600MHZ(2)如果虚拟机 B 和 C 均处于空闲状态，虚拟机 A 的最大计算能力为多少？A：2.8GHz（3）当三台单 CPU 的虚拟机 A、B、C，预留值分别为 700MHz、0MHz、0MHz，三个虚拟机 A，B，C 的计算能力分别为多少？答案：A：700MHz，B：700MHz，C：1400MHz(4)如果虚拟机 B 和 C 均处于空闲状态，虚拟机 A 的最大计算能力为多少？A：2.8GHz

以 RH2288H V3 服务器使用 2.6GHz 主频 CPU 为例，单台服务器有 2 个物理 CPU，每颗 CPU 有 8 核，又因为超线程技术可以提供每个物理内核两个处理线程，因此每颗 CPU 有 16 线程，总 vCPU 数量为 2 _ 8 _ 2=32 个 vCPU。总资源为32*2.6GHz=83.2GHz。

答：竞争时 VM1 可获得 2GHz，VM2 可获得 3-2=1GHz，因为资源预留是多个虚拟机竞争资源时分配的最低资源。

市场集中度提高，既是一个赛道成熟的标志，也意味着垄断有了温床。　　长期以来，人们认为数字世界的垄断更多的发生在消费互联网领域，但事实上，在逐渐走向成熟的产业互联网市场，这种趋势也渐渐露头。　　云计算早已并不只是CDN（内容分发网络），随着ABC合流（即AI+Big Data+Cloud的融合），云计算越来越作为一种提供数字化服务的基础设施，服务才是云服务商真正的增量营收空间。　　那么，云计算企业是否会利用用户和平台绑定的天然优势，设置种种门槛，排斥其它服务商的接入，使自己达到利益最大化？这种做法对行业的危害有多大？又如何破解？　　对国内外一些头部云计算服务商的调查，结果令人不容乐观，但创新的希望也扑面而来。　　上云容易下云难？　　云计算市场日益“如火如荼”。　　按照工业和信息化部印发的《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》的内容，要求到2020年，力争实现企业上云环境进一步优化，行业企业上云意识和积极性明显提高，上云比例和应用深度显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上，形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。　　而众所周知，由于2020-2021年的疫情和后疫情时代，线上经济出现井喷，使得这一目标的实现只高不低。与之相伴的，是公有云市场已经具有高度集中的趋势。根据IDC发布的《中国公有云服务市场（2020第四季度）跟踪》报告显示：阿里巴巴占据市场份额第一的位置（40.6%），华为与腾讯并列第二（11.0%），中国电信和AWS位居其后，前五服务商共同占据77.4%的市场份额。市场集中度的提高，一方面对于增强头部企业的竞争力、提升行业发展水平，提供了坚实的基础；但另一方面，又为行业捆绑埋下了种因。　　近年来，中国企业云计算市场浪潮迭起，由于云计算可以提供便捷和有弹性的基础设施服务，吸引了大量企业、政企客户上云，但是上云一段时间后，又发现了新的困惑。　　众所周知的是，云计算拥有一个巨大弱点，就是单点瓶颈，如果某个数据中心出现问题，将会导致海量的网站企业、消费者受到影响，因此在云计算采购方面，多点分散风险是合理方式。　　从技术上来讲，这并不难，只要企业不止拥有一个云计算服务提供商，理论上就可以通过把不同的业务分布在不同的云计算平台上，从而分散风险。这也是类似IBM、京东云等主打“混合云”概念的市场基础。　　但在现实中，实现这一点并不容易。　　有时候，这种困难是技术性或者结构性的，诸如跨云的应用孤岛和数据集成问题，公有云的成本优化问题，以及难以通过云的分布很好的对应解决复杂组织的资源协调问题等等。　　IBM商业价值研究院提出的观点是——到 2023 年，企业平均将使用至少10个云，但仅有 1/4 的企业制定了整体多云管理战略。　　有些时候，给云迁移造成困难的，是某些企业的刻意为之。　　互联网业务的常见模式是，低门槛或者零门槛吸引企业或用户，然后用高门槛阻止用户流出，这一招也被很多云计算企业用了起来。　　一位企业的CIO告诉我们，在云计算行业内的这种现象，已经开始频繁出现，他说：“不只是基础的IaaS层，而是包括PaaS层在内，以及一些协议、端口、适配等，都容易被云平台提供商‘严重‘锁死’，导致客户被深度绑定，从而使得‘上云容易下云难’，形成了一种对云供应商的被动性依赖”。　　当然，云计算平台有“充足”的理由来绑定客户，常见的公开说法是——由于PaaS能力对于业务交付效率提升帮助巨大，主流云服务商都提供了丰富的PaaS能力。除了像MySQL、Redis这样标准的PaaS产品以外，头部云平台往往还提供了一些“特色”的PaaS产品。这些“特色”PaaS产品是强耦合在IaaS平台上的，一旦客户在产品开发时使用这些PaaS，基本上就被强绑定了。后续业务变化需要迁移云服务商，或者希望自建私有云，工作量会因为这些特色PaaS变得非常巨大，有可能大多数现有业务应用都面临巨大改造，这使得很多公司选择放弃，或者被迫选择把新业务和把关联性不强的业务上新的云厂商平台。这是典型的把真实的困难存在+把困难刻意放大，最终混合在一起的一个“亦真亦假”的说辞。即使从主流趋势来说，通过采用容器、容器调度编排、分布式等技术，构建开放、轻量化的PaaS平台的理念已经被技术人员广泛接受，京东云与IBM也已经落地相应产品。但具体到真实商业中， 绝大多数的用云企业技术上还不具备这种反向解耦能力，因而也只有被动的接受这样的说法，被动消费这些“特色”产品。　　笔者了解到的一个案例是，某中国专业的电子产品回收平台因为业务发生变化，需要与第三方实现数据打通，必须通过业务迁移实现该目标，但具体在迁移过程中，很多业务应用采用了原有云平台厂商的PaaS产品，导致了无法直接进行业务迁移，而需要先把业务适配新的云平台上的标准PaaS产品。迁移方案也因为这些特色PaaS的使用变得复杂，需要专门设计从原有特色PaaS到标准PaaS的复杂数据迁移方案，比未使用特色PaaS产品的同体量同类型企业相比，业务迁移到另一朵云的工作量增加了数十倍。　　可见，这种情况并非只要有第二家、第三家供应商就能迎刃而解。　　更重要的是，由于云平台上大部分承载的是企业关键性数据，对云平台的业务、数据的稳定性要求极高，这种隐形迁移成本高到无法想象。　　甚至可以说，这种迁移成本与其说是技术上的，不如说它更多的是沉淀在企业决策者的心智里的担忧。不久前，得到APP因为重重“阻击”最终放弃迁移到华为云，就是一个典型案例。　　所以，云计算一旦形成捆绑，其壁垒更高、更难打破。　　云计算如果出现捆绑现象，造成的伤害是什么？　　所有的云计算厂商在公开场合都会声称自己的生态是开放、便捷的，这就好像Windows生态之于微软、IOS生态之于苹果一样，从表面上看去，生态里面厂商诸多、生机勃勃，看上去非常的生机繁盛。但实际上，真正得到资源倾斜的，要么是生态盟主的“亲儿子”、“干儿子”，要么就是充分配合的“顺民”，而挑战者是无法得到公正待遇的。　　和IaaS和PaaS有所不同的是，SaaS与平台的耦合性没有那么强，从理论上说，这更有助于发展充满生机的第三方SaaS市场，但从实际来看，却并非如此。　　按照服务客户的范围，可以将SaaS服务分为通用型SaaS和垂直型SaaS。通用型SaaS适用于全行业，以通用的管理工具和技术工具为主，包括即时通讯、协同OA、财务管理、人力资源管理等服务。垂直型SaaS服务于特定类型的行业客户，提供更加有针对性、更贴近客户业务需求的软件服务。　　随着近些年人们对“云”的认知不断提升，企业对SaaS的接受度不断提高，带动起新一轮的风潮：SaaS的各个细分领域内都涌现出一批创业公司，虽然整体市场基数还不够大，但处于高速发展阶段。　　必须特别指出的是，SaaS对中小企业信息化有特别的意义。因为，对此类企业来说，SaaS的价值在于企业无须再配备IT方面的专业技术人员，同时又能得到最新的技术应用。　　然而，正是因为中小企业是SaaS的主要需求方之一，反而为部分云计算平台提供了捆绑机会。这是因为，虽然我国中小企业信息化意愿程度高，但实质上中小企业信息化、专业化程度较低。根据工信部在2020年发布的《中小企业信息化调查报告》显示，我国中小企业信息化建设只有在财务管理、业务管理、宣传、库存管理等领域渗透率超过40%，而在支持决策、供应链管理等领域渗透率都较低。　　中小企业对SaaS的高需求和技术力量薄弱的矛盾，为一些云平台操弄市场提供了可乘之机。　　从表面上看，市场上很多“开放”的云平台不仅提供该平台自研的软件服务，同时兼顾了其他厂商、生态伙伴的同类型软件服务，但当企业真正选择服务时，往往该平台自研的产品会得到更多的推广资源，而大量的中小企业用户并没有分辨能力。　　而且，这种捆绑所形成的垄断后果是多方面的：　　对于用户来说，失去的是选择权，甚至某种情况下还会损失知情权。　　对于产业来说，如果第三方SaaS厂商无法得到平等竞争的机会，行业就没有机会出现“百花齐放”的局面，从而使我国的SaaS行业失去成为世界级创新策源地的时间窗口。　　而对于垄断平台本身来说，这也绝非好事。　　从短期看，捆绑带来的利润是最高的，比如苹果之于IOS生态，有绝对的驾驭权，又比如微软，当年垄断了IE浏览器的红利，击垮了很多有创新能力的互联网企业。但从长期来看，微软垄断IE，反而让微软从内心缺乏对于互联网创新的敬畏，进而使得微软失去了整个移动互联网时代，而恰好是在云计算时代痛定思痛，才使微软又迎头赶上。　　因此，对于某些云平台来说，扼杀创新看似维护了短期利益，从长期来看却也削弱了自己的创新动力，最终形成的绝非多赢格局。　　如何打破“上云容易下云难”？　　笔者认为，要打破捆绑，需要三个方面形成合力。　　首先，从国家层面，在云平台经济规范方面，应该出台专门的法规、规章和相应的政策，进行有序引导。比如扶持跨平台的技术、支持公有云更加开放等。从目前疾风骤雨般的在互联网领域展开的反垄断行动来看，这一层面的施政力度，反而是我们不用担心的。　　其次，从行业层面倡导和鼓励开放的商业模式，并阐明其实际意义所在，例如IBM的研究指出， 大规模使用完整混合多云平台技术和经营模式所创造的价值，比“单一平台、单一云供应商”的方法高出 2.5 倍。　　但是从实际来看，单纯的鼓励和倡导效果是有限的。所以，也是最重要的反而是，要事实上的反对云计算行业的捆绑式垄断，就需要倡导开放、共赢的厂商本身真正具备解耦的能力，能够提供更好的技术和解决方案，这才是最具有实际意义的反垄断。　　用通俗的话说，要捍卫和平，首先要有战争的能力。产业数智化目前最大的困境是复杂。这决定了产业数智化转型将不仅仅是“上云”这么简单，混合IT则是产业数智化的必经之路，因为它提供了对抗复杂的“简单”方案。　　除了能够“简单”外，能够打破捆绑的云服务必须有自己的生态体系，而非单点对抗，就如京东技术委员会主席周伯文所表示的那样：依托供应链优势和基础设施能力，京东科技形成了统一的云底座、数据智能平台、T-PaaS 平台及协同管理平台等平台能力，而且在平台的基础上，通过集成与被集成，与合作伙伴取长补短，形成能力生态、业务生态、平台生态及可持续生态。　　这其实等于告诉我们，开放是需要技术保障的，但更多是心态和生态上的。　　而不久前，中国第五大独立云服务商Ucloud也表示，发布生态合作计划，宣布开放平台核心能力，构建一个开放共赢的云生态体系，开放的内容包括优质企业客户、销售能力、全球化的基础资源以及产品等四大核心能力。除了心态和生态，从技术角度来看，笔者认为，能对抗捆绑式垄断，首先要做到全面兼容基础设施，并通过增强的云原生容器内核和开放的技术中台来作为技术保障。　　中国顶级的云服务商基本都有一个共同之处，就是其云计算平台首先是内部使用，此后才加以完善后对外商业化。　　而从业务的复杂性来说，京东的业务生态复杂程度，可能是数一数二的。今天的京东已经不是一个电商平台+物流企业，而是一个国内领先的数字经济体，它的生态企业数量、类型与业务涵盖面，在互联网领域应该是TOP3级别的，这就使得其对于“复杂”这个话题具有很强的话语权。　　事实上，正是基于京东多年大规模业务场景的历练与沉淀，才使得其对于混合IT系统有着不懈的追求，只有战胜“复杂”，京东才能“简单”的生存。也正是因为如此，日前，京东云发布了行业首个混合云操作系统——云舰。　　云舰的一个基本底蕴，是基于京东多年复杂场景的大规模实践，以及近7年在容器化、云原生领域的实践和多个行业客户的成功部署。从某种意义上说，云舰的发布充分彰显了京东云的技术底蕴，并第一次将混合云的管理推向了操作系统级别。　　在云计算行业里，有无数个混合云管理方案，但被称为“操作系统”的，不说绝无仅有，也是屈指可数。操作系统虽然是一个比喻，但很贴切的体现了云舰的特点，就是能够基于一套统一的规则，对企业的数字化基础设施实现最全面、彻底的统一化管理和调度。　　为了验证这个观点，有必要结合前面的论述，来评估云舰是否真的能达到“操作系统”的级别，并且具有真·开放的格局。　　首先，我们的调研显示，很多云计算企业为了防止客户流失，往往通过一些“特色”PaaS来提升用户的迁移成本，使之几倍、十几倍的增加复杂性，这甚至已经成为一种行业潜规则。　　而在这个问题上，云舰敢于承诺——开放PaaS平台，支持运行在所有主流公/私有云的IaaS。换言之，京东主动提供了解耦机制，可以任由用户“来去自由 自行组合”，依靠平台的综合能力而不是人为设置障碍的吸引用户，并为希望迁移和混合的用户提供全栈式的解决方案，这种承诺赋予用户的自由度，和对行业现实的冲击力，都是史无前例的。如京东科技京东云事业群总裁高礼强所说的那样：“京东云永远不做产品捆绑，不让合作伙伴做选择题。”其次，我们也分析过，“特色”PaaS的存在，也不仅仅完全是为了提升迁移成本，有时候也的确是为了提升效率。　　因此，作为一个进攻型的企业，云舰也在通过京东自研PaaS来增强差异化竞争力，这无可厚非。真正显示其开放格局的是，是同时承诺，引进第三方生态PaaS来丰富应用市场。　　这在行业里，还是不多见的，因为它需要牺牲一些短期利益。但从本质上来说，这种风格又很“京东”，按照京东经典的“十节甘蔗”理论，把甘蔗节做到足够多是争取更多利益的关键。换言之，京东可能放弃了给自有SaaS以特别待遇，但这种设置能够换来更多的、正在蓬勃发展的SaaS入驻京东云的场景，反而可以提供别的云计算平台没有的竞争力——即丰富的生态和更多的选择。　　如果要打一个比方，京东一开始就放弃了苹果IOS模式，而是选择了安卓模式。这种模式对内对外同一套混合云底座，但又有丰富云原生运用和极为丰富的应用市场——而我们都知道，安卓开放的结果，是最终占据了智能手机80%的市场份额。　　必须强调的是，京东云的开放姿态，除了价值观层面的因素外，本身也是提供一种差异化的竞争力。在各类云计算用户“苦捆绑久矣”的背景下，如果有一家企业的混合云模式可以做到开放、敏捷、高效运营，特别是面向客户构建混合云场景时，可以有效兼顾原有政企客户的自有云计算设施，最大程度降低复杂性和迁移成本的话，那它一定可以团结绝对多数的用户。　　而这一切的实现，归根结底还是京东云的技术实力，支持其用户在异构基础设施上获得一致能力，从简化跨云迁移，让客户真正做到“上得去，下得来”等方面入手，让用户可以不为了迁移和混合而苦恼，使用户可以不因为追求简单的用云反被推高IT成本，使得用户能够得到用云的初心——减少IT成本，专注于自身发展和业务创新。　　那么，这样的业务就没有理由不受到欢迎。　　捆绑是利润最丰厚的途径，要企业自动放弃是不现实的，除了监管层面的反垄断外，最重要的还是有竞争，有足够强大的对手。在笔者看来，京东云的做法除了帮助用户更好的驾驭混合IT，还有助于整个应用服务层的创业创新，进而通过细化、专业化的分工，有利于云平台提供更专业、丰富的工具服务和进一步创新，并在平台内构建公平、合理的竞争秩序。　　这个时代最大的红利，就是人心红利。得人心者得天下，云计算领域亦然。

信创是国家一项重要的发展战略，也是当今形势下国家经济发展的新动能。从上世纪90年代末，我国开始走底层基础软硬件的自主创新之路，经过时间的洗礼，我国底层软硬件已经实现了从无到有的重大进展。在技术、产品、供应链、生态等多个方面的投入与发展，使信创云计算平台具备了基础条件。信创云先是信创，其次是云，云计算取代传统IT如火如荼，信创推进新一轮国产化替代，可以说信创云踩在时代的脉搏上。当前，对于信创云平台中的关键部件，我们已基本掌握现有技术，也有对应的产品。但依旧存在许多问题。国内厂商虽然积极参与开源社区建设，甚至成为开源的TOP级贡献者，但是要形成主导话语权还需要时间积累。作为信创云计算专家的华云数据，十年的沉淀积累，完成经历了中国云计算从萌芽到壮大的全过程。华为云通过自主创新的软件和硬件高效地将复杂的IT架构云化，打造成管理统一、体验一致的混合架构云平台，支持全芯全栈解决方案，可以为用户提供完整的数据中心云化、云上办公、信创转型和公有云方案。构建完备的“华为云信创+”生态，并打造“信创云基座”解决方案，实现了“全芯全栈全生态”的技术战略升级。开源已经成为云计算技术主流。在与云计算相关的虚拟化、容器、微服务、分布式存储、自动化运维等方面，开源已经在同领域内形成技术主流，并深刻影响着云计算的发展方向。华为云信创云产品从虚拟化层（计算虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化）到上层的服务都做到了自主研发；产品交付、维护、迭代、售后服务等阶段，更加自主可控。

云计算的下一个阶段将是把全球所有的公共和私有数据中心合并为一台易于访问和使用的“无限强大的计算机”。IBM为此准备了一个路径图。　　来源 |ZDNet　　“我们正在努力实现我们的愿景——即让全世界的云计算资源像一台计算机一样易于使用。当我们这样做的时候，我们将最终实现云计算的全部革命性潜力。只需要单击一个按钮，我们就可以在需要的时候获得我们想要的一切，这一切只需要一个毫秒。”　　这段话来自IBM研究院混合云平台主管Priya Nagpurkar。她在最近对 IBM 研究院高级副总裁兼总监 Dario Gil 的采访中说出这番话。　　Nagpurkar 解释了IBM研究院是如何开创无服务器计算架构的，该架构可以将云计算的资源变成世界上最大的计算机。无服务器计算将使这一切成为可能，完全摆脱了复杂的后端配置和安全性管理。　　世界顶级的公共云数据中心已经遍布各大洲，在数百个地点落脚。Gil表示：“然而，这只是描绘了这幅画卷的一部分而已。”全球还有“大量的私有云环境像孤岛般存在着。经过多年的高速发展，云计算成长成了今天这个样子，变成了一个由公共和私有数据中心组成的大规模分布式网络，包括了ZB级别的计算能力和数据存储能力。”　　Nagpurkar认为，对于云端目前的各种进步，我们必须“让云像一台无限强大的计算机一样工作。”她补充表示，目前，还存在着非常多的障碍。“想想使用笔记本电脑工作是多么简单，你有一个非常熟悉的通用操作系统工具。而且，最重要的是，你将大部分时间花在代码上。可是在云端进行开发可就完全不是这么一回事了。在云端开发，你必须了解各个云供应商之间的细微差别——AWS、Azure、GCP、IBM，还有各种私有云。你不得不配置云资源，它们可能要一段时间才能上线。你还必须操心安全性、合规性、弹性、可扩展性和成本效率。这实在是太复杂了。”　　她说到，来自不同供应商的专有软件产品“不仅大大增加了各种复杂性，还扼杀了创新。”她认为，“关键的软件抽象始于操作系统。Linux 作为数据中心时代的操作系统推动了软件的激增，包括容器等虚拟化技术。这开创了云计算时代。”　　无服务器技术正在为访问和使用这台正在出现的全球计算机铺平道路。“无服务器技术是实现这一目标的关键。无服务器具有三个关键属性：易用性、按需供应的弹性和按使用付费。”她举了一个例子，“例如你要在云端完成一个简单的数据准备工作，这是一个非常常见的任务。但是在这种情况下，数据可能来自任何地方——例如边缘环境。为了让这项工作像执行一个命令一样简单，你的笔记本可能会在幕后完成很多工作，而今天，这些工作需要开发人员和数据科学家在云端手动完成。我不得不担心：我可以访问吗？我可以移动数据吗？API 密钥在哪里？我应该设置多少个容器？我花费了大量的时间在这些事情上。但是有了无服务器技术，你可以将这些问题归结为一个命令，就像在笔记本电脑上移动文件一样简单——无服务器平台会在幕后完成其他的一切工作。这就是无服务器模式的美妙之处。”　　IBM研究院正在“Knative 开源社区推动这一愿景向前发展”。IBM 通过 Red Hat OpenShift Serverless 支持这一功能。Nagpurkar表示：“我们继续推动无服务器的这种发展，它让我们越来越接近将云计算合并为一台计算机的愿景。”　　实现全球单一计算机的愿景？Nagpurkar表示：“驾驭这个极度异构并分散的系统，现在是我们在计算机科学领域应该解决的最大挑战之一。”她表示，现在是分布式操作系统提供“跨越这些异构和分布式云资源的通用抽象层”的时候了。Kubernetes 是一种开放技术，这场进化之战中正在成为赢家。“所以你有了Linux 容器和 Kubernetes，两者都是开放技术。”

通信世界网消息（CWW）在今日举办的中国互联网大会上，中国互联网协会副理事长何桂立发布了《中国互联网发展报告（2021）》。　　报告显示，我国云计算市场规模增速明显，生态布局日益完善。2020年，我国云计算整体市场规模达到1781.8亿元，增速为33.6%。其中，公有云市场规模达到990.6亿元，同比增长43.7%，私有云市场规模达791.2亿元，同比增长22.6%。

鞭牛士 7月13日消息，《中国互联网发展报告（2021）》今日于中国互联网大会上正式发布。报告显示2020年，我国云计算整体市场规模达到1781.8亿元，增速为33.6%。其中，公有云市场规模达到990.6亿元，同比增长43.7%，私有云市场规模达791.2亿元，同比增长22.6%。报告同时预测，2020年之后我国公有云市场整体增速将逐渐放缓，2023年公有云市场规模将突破两千亿元。此外，预计未来几年我国私有云市场整体增速将维持在22%左右，2021年私有云市场规模将突破1400亿元。

7月13日，由中国互联网协会主办的以2021(第二十届)中国互联网大会在北京国家会议中心帷幕。本届大会为期三天，以“新阶段、新理念、新格局——互联网引领数字经济新发展”为主题，采用“1+1+N”的形式设置论坛会议，由开幕式、星光盛典(闭幕式)和20余场分论坛构成。在开幕式上，发布《中国互联网发展报告(2021)》正式对外发布，中国互联网协会副理事长何桂立对报告进行了解读。　　据何桂立介绍，在基础设施领域，2020年我国新增骨干直联点与新型互联网交换中心试点建设工作取得了积极的进展，新型互联网中心与新技术、新业务融合发展趋势明显，宽带接入网络能力快速提升。　　在云计算领域，2020年我国云计算市场规模达到1781亿元，增速为33.6%。其中，公有云市场规模达到990.6亿元，同比增长43.7%，私有云市场规模达791.2亿元，同比增长22.6%。　　在大数据领域，2020年我国大数据产业规模达到了718.7亿元，同比增长16%，增幅领跑全球数据市场;　　在人工智能领域，2020年我国人工智能产业规模保持平稳增长，产业规模达到了3031亿元，同比增长15%，增速略高于全球的平均增速;　　在物联网领域，2020年我国物联网产业迅猛发展，产业规模突破了1.7万亿。预计到2022年，产业规模将超过2万亿元。预测到2025年，我国移动物联网连接数将达到80.1亿，年复合增长率14.1%。　　在车联网领域，2020年智能网联汽车销量超过303万辆，同比增长107%，渗透率保持在15%左右。　　在VR/AR领域，虚拟现实市场规模高速增长。2020年，我国虚拟现实/增强现实市场规模约为300亿元，VR市场规模约230亿元，市场占比约80%。预计到2024年AR的占比将超过VR。　　在区块链领域，2020年，区块链产业链已逐步成型，产业整体呈现出良好的发展态势。已有超过80家上市公司涉足区块链领域，积极部署供应链金融、资产管理、跨境支付、跨境贸易等领域的应用。　　在工业互联网领域，2020年我国工业互联网产业规模达到9164.8亿元，同比增长10.4%。　　在网络音视频领域，2020年，中国网络视频市场规模达到2412亿元，同比增长44%。

本文系基于公开资料撰写,仅作为信息交流之用,不构成任何投资建议。困于现代商业存量时代的当下,什么最可宝贵?毫无疑问,是增量。过往数十年,我们在互联网模式创新的环境中浸淫太久,很少有人注意到技术变革已经在酝酿中。只有少数人能洞察未来,创造趋势。趋势已来,最显著的一重脉络就是:从云计算到智能云的一跃。IDC最新《中国AI云服务市场2020年度研究报告》显示,2020年中国AI Cloud市场份额TOP4分别是——百度智能云33%,阿里云27%,腾讯云18%,华为云14%。智能云的份额折射代际差,随着AI和云持续与特定行业结合形成深度混合智能循环,新的科技奇点已经临近,基于智能实体产业互联网的增量商业生态将全面涌现。“云智一体”的技术创新商业体,会再次加速淘汰不够智能的企业,既包括传统公司,也包括模式创新的新经济企业。一重显著的线索已经外露:当时当下,Robotaxi已逐渐显露对网约车企业的替代效应。每个奇点时刻,都是一次创世的开端。人类的诞生创造辉煌的现实文明,智能云的诞生则可能会创造灿烂的现实虚拟一体化文明。01智能云的经济学原理智能云所隐含的经济学原理,即熊彼特的创造性破坏理论——不断从内部推动生产要素重新组合以“革故鼎新”,创造新的经济结构,引发产业革命,继而引领经济穿越康波周期。还原到经济学最基本原理——供需框架内,也可解释这一点:传统云计算,属于在既有供需框架内的改善生产效率的技术路径;而智能云计算,则是突破既有供需框架,创造供需两侧增量的技术路径。展开来说:【1】时代重新划分人类5000年的文明史,全球GDP从无到有至2020年的85万亿美元,其中增长曲线最炸裂的一段,当属1723年经济学之父亚当斯密出生至今的300年,更专业的分工提高生产力——从制针厂到互联网大厂毫不违和,莫不如此。我们以云计算为坐标系,可对过去300年以降的近代史作如下划分:云前时代,也即农耕和工业文明混合的时代,以人力和实物资本为底层的古典增长模型衍生跨国企业。网络时代,20世纪60年代末BNN公司拿到100万美元“ARPANET”项目订单开启网络时代是云计算的雏形,以技术为底层的内生增长模型衍生半导体及互联网公司。云时代,2006年亚马逊AWS为网络时代的企业无处安放的IT成本提供IaaS开始,真正开启云计算大潮,以技术和服务为底层的内生增长模型衍生大批云计算公司。智能云时代,2016年李世石败于AlphaGo开启AI时代,亦是开启智能云(AI云)时代。以数据和解决方案为底层的内生增长模型,衍生大批致力于加速数字化进程的AI公司。云计算作为基础设施级别的先进生产力,在摩尔定律以及强化版的库兹韦尔定律(如果你发明了一套更好的工具,然后你就可以利用这些工具更快地发明出更新更好的工具,形成技术创新的正反馈加速发展)之下,在最近的半个世纪刮起一道经济旋风,让GDP增长曲线变得极度陡峭。从1．0到2．0,每一个云计算的时代,都在深刻世界经济的形态。图:全球GDP总量,来源:锦缎研究院【2】增量型破坏式创新从云计算的发展历程看,当前世界正处在云时代末期和智能云时代早期的交汇点,两者都是破坏式创新,但也有显著的差异。云时代又可看成是服务时代,亚马逊AWS、阿里云、腾讯云、金山云、优刻得等IaaS(基础设施即“服务”),中国有赞、微盟集团等SaaS(软件即“服务”),声网等PaaS(平台即“服务”)。本质上,它们更多是在做存量博弈型破坏式创新,以更低的成本做替代。比如客户自建机房除了前期一次性投入过大,中期还存在超过1/3配置闲置的问题,于是它们按需购买亚马逊AWS或者阿里云的计算力很香。以上云时代可称为Cloud1．0阶段。而Cloud2．0阶段即智能云时代,与1．0阶段其最大的不同在于,它是在做增量型破坏式创新。例如自动驾驶:在当前智能云所延伸出的最大单体场景之一——自动驾驶中,衍生了电动车市场、车载智能芯片、智能传感器、智能座舱、智慧交通等诸多创新增量,涉及自动驾驶解决方案商、整车厂商、配件厂商、以及政府部门、基建单位等参与主体,其蕴含的势能之巨不言而喻。随着芯片的计算能力越来越强,软件覆盖场景越来越多,智能云会无处不在,不断打通各行业knowhow形成显性的中短期商业价值,它输出解决方案,用软硬一体化的方式重构过去的商业形态。从长期看,智能云与具体行业的深度交互将带来技术边界的扩张,会形成崭新的“混合智能”技术与商业生态——例如:智能云结合视觉、深度学习技术实现自动驾驶,智能云结合游戏、VR技术形成云游戏,智能云结合脑机、AR技术实现虚拟永生……在存量时代做增量,这已经是发展趋势,大部分公司还没有意识到这一点的时候,奇点时刻已经迫近。【3】奇点时刻美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出“奇点”的概念,指的是机器在智能方面超过人类的那个点。而从云时代到智能云时代,“AI+云”也将在技术和产业上让云经济临近“奇点时刻”。实际上,这一时刻的来临比我们预期的更快。智能云在新能源汽车行业的深度应用,已经诞生Robotaxi这一增量的商业形态,奇点时刻正在到来。日前百度(NASDAQ:BIDU/HK:09888)发布专门为共享出行场景定制的Robotaxi新车型:Apollo Moon。最大亮点有两个:成本降低至盈利空间。单车成本48万,比之前成本百万元起步的Robotaxi便宜了一半。5年的可靠运营期保证,月均成本0．8万元,假如每天单车收入1．5万元-2万元的话(实际上在建立用户习惯的初期不会追求盈利),已经进入盈利区间。更加从容地应对corner case。不管是谷歌Waymo还是百度Apollo都实现L4级功能Robotaxi,但极端工况重视还是无法避免的。但百度自动驾驶技术部总经理王云鹏硬是表示自己的Robotaxi“万无一失”,原因是它的方案里配备了5G云代驾,少数自动驾驶搞不掂的情况,远程司机来拉一把。时间推移之下,Robotaxi一定是碾压网约车的存在(这一具体商业场景的潜在剧变我们将在专题报告中剖解)。Robotaxi技术模式的想象力在于,它将让时间变得无缝,调度效率高于一般网约车;让空间不仅承载从A到B的出行,还能工作、娱乐和餐饮等。02云与智能云:两个商业历史代际从云到智能云,反映的是两个商业历史代际的不同,而智能云的份额折射代际差。IDC最新《中国AI云服务市场2020年度研究报告》显示,2020年中国AI Cloud市场份额TOP4分别是——百度智能云33%,阿里云27%,腾讯云18%,华为云14%。百度智能云的AI应用全面开花、多行业落地,具体到细分技术场景:人脸人体识别公有云市场份额连续两次第一,占比45%;图像视频公有云市场份额连续三次第一,占比31%;NLP公有云市场份额连续三次第一,占比42%;对话式AI公有云市场份额第二,占比22%;智能语音公有云市场份额第二,占比32%;机器学习公有云市场份额第三,占比16%。图:2020年中国AI云市场份额,数据来源:IDC不了解云计算行业的投资者可能会疑惑,为什么阿里云和腾讯云的IaaS份额在中国排前二,在移动互联网的下半场,它们在战略上也非常重视IaaS业务横向拓展的产业互联网;按道理讲,其智能云份额应该靠前,为什么反而是百度智能云稳坐行业头把交椅呢?【1】模式创新与技术创新太阳底下没有新鲜事,跟踪阿里巴巴(NYSE:BABA/HK:09988)和腾讯控股(HK:00700)时间很久的投资者,都知道其云计算业务的历史成因。电商购物节期间用户会蜂拥而至,阿里巴巴必须要储备大量服务器资源,而多出来的服务器资源平时用不上。因此亚马逊和阿里的云计算可以说是业务需求倒逼而来的模式创新,毕竟服务器资源闲着也是闲着,不如按需租赁换取收入。腾讯的云计算业务的诞生,逻辑相同,主要承接的是游戏与微信两大主业基本盘。阿里云和腾讯云在此基础上衍生的智能云业务,成长的潜能会弱一些。用管理科学的话讲:模式创新的企业处于追求实际应用、而不重视基础认知的爱迪生象限。基础认知的不足,使其无法更好的突破既有产业格局。图:管理科学,来源:锦缎研究院而百度智能云处于即追求实际应用也追求基础认知的巴斯德象限,是技术基因和底蕴的产物。技术基因在于——百度创立于2000年,创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利让中国成为全球仅有4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。今年“木头姐”在报告中狂推的未来25万亿美元市场规模的深度学习,百度2013年就开始发力布局,当年成立百度深度学习研究院,2014年建立大数据实验室和硅谷AI实验室。底蕴在于——长期高强度研发投入带来的技术导向和积累的大量AI人才。关于百度的研发费用我们在此前报告中有详尽论述,总结来说就是在强大的现金流支撑下,百度对于研发的投入达到了偏执地步,研发费用率在20%上下。在智能时代,企业数字化需要的云计算,不只是普通的云计算——低价卖计算力的IaaS,这已经无法跟上智能化的主流发展路线——试想,只实现了店铺数字化的传统服装企业怎么去跟用AI和大数据武装到牙齿的shiin竞争?时代需要智能云,核心点在于企业的AI定制需求(2018年波士顿咨询调研数据显示86%的AI需求为定制需求),很难用通用云计算模型满足它们的业务创新需求。百度智能云基于技术基因和底蕴,打造“云智一体的AI开发全栈模式”,将AI基础设施(AI计算、AI存储、AI容器等)和AI开发双平台(零门槛开发平台EasyDL和全功能开发平台BML)紧密结合在一起,更好满足企业需求,加速产业智能化升级。EasyDL是2020年机器学习平台的第一,市场份额22．8%。图:百度“云智一体”AI开发产品架构,来源:百度智能云白皮书模式创新推动的智能云是一个物理性耦合逻辑,技术创新的智能云是化学反应式逻辑,这是百度智能云的地位稳固的第一个重要归因。【2】流量“涌现”与创新“涌现”KK的《失控》有个理论是连接的越多,各种价值涌现越多。交易平台主要连接的是流量;创新平台主要连接的是开发者的智力,涌现的是智能。流量涌现是基于流量和交易的平台涌现出各种场景,对应着互联网红利,如同改革开放以来中国社会的发展主要依赖的是人口红利一样,是数量的优势。创新涌现是基于效率和附加值的平台涌现深度智能,对应着科技创新,如同当下中国经济正在掀起以高端制造业为主的经济转型升级一样,是质量的提升。实际上,流量涌现到后期多是一潭死水,最终进入存量厮杀时态。相较而言,创新涌现的天花板要高出很多,技术创新本身可以不断地涌现,而创新者带来的增量价值会吸引各方协同合作,AI云就是一个典型的创新涌现点。创新“涌现”的第一个层次是——有更多的开发者才能满足企业AI定制需求。百度智能云背后是庞大的开发者群体:百度AI开放平台的开发者数量大幅领先行业,2020年底是260万,5月20日的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上百度CTO王海峰透露,开发者数量已经达到320万,比去年同期增加70%。图:截止2020年底百度连接开发者遥遥领先,来源:百度招股书创新“涌现”的第二个层次是——在开发者智力的线性变现之外,智能云软硬一体双向优化带来商业模型迭代。以智能汽车为例,它的重点是算法及支撑算法的数据和硬件。而算法无论是在云端训练还是在终端推理,都需要极高的性能。智能汽车的硬件则需要对特定专门应用及算法进行大量的性能优化。所以只做算法或只做芯片或只做操作系统,长期看都会面临性能优化上的困境。只有每一块组成部分都属于自己开发,才容易进行性能优化。而软件和硬件的分离,会导致性能无法最优化。百度智能云生态就诞生了昆仑芯片,第一代采用14nm工艺,计算力达到256Tops,广泛应用在智慧城市、计算中心等领域;第二代于2021年上半年量产,采用7nm工艺,性能较第一代提升约3倍。图:百度昆仑1,来源:《AI芯片技术选型目录》回过头来看,阿里的芯片公司是买来的,腾讯没有芯片。这就是流量“涌现”与创新“涌现”的差异,也是是百度智能云的地位稳固的第二个重要归因。【3】新的商业时代智能云突破了对云计算早期的定义,它不仅是基础设施,也不仅仅是解决方案,两者结合具体的场景双向优化会产出新事物。它是对生产力与生产关系的实然性改造,最终交融出新的商业时代。此处代入一个具体商业场景可以管窥豹:以百度与化纤企业恒逸石化的合作为例。恒逸下属的双兔新材料外检工段负责人王礼娜,以前的工作是——每天拿着强光手电肉眼观测至少2500锭丝锭。基本上看几个小时眼睛就花了,每天最后一段时间工作质量和效率明显下降。但自从一个月前百度智能云的智能质检设备落地恒逸之后,王礼娜成为了人工智能数据标注师,工作从普检变为复检,这台设备让长期缺员的质检工人们感到轻松。目前百度智能云已经形成以工业智能为核心的完整工业互联网平台,智能质检也已经升级为工业视觉智能平台,在钢铁、汽车制造等10多个行业和100多个场景落地应用。以智能检测场景为样本,我们得以窥见,传统制造业正从机械工业的存量时代跃迁进智能工业的增量时代,这正是智能实体产业互联网应有的模样。一个个增量的场景,最终汇聚成百度智能云业务的快速落地,汇聚成全行业最大的份额,这离不开核心技术能力的支撑。百度智能云的中枢系统是百度大脑,现在已成为业内领先的软硬一体AI大生产平台,包括飞桨深度学习平台、百度昆仑芯片、以及语言、视觉、知识图谱、自然语言处理等核心人工智能技术和平台,已经成为赋能各行各业的AI新基础设施。其中,底层的飞桨深度学习平台是我国首个产业级深度学习开源开放平台,目汇聚320万开发者,服务企业10万家,外向输出AI能力已成规模。如果我们更有想象力——毕竟技术是想象力的产物,而技术创新又是人类社会前进的秘钥——未来智能云还会进化到高度混合智能的元宇宙时代,虚拟实境成为部分人的工作生活空间,它的市场空间是星辰大海。一言以蔽:不上云的公司,已经是古董公司。不上智能云的公司,眼看着要跟不上时代。新的商业时代呼啸而来,你准备好了吗?

答：配置虚拟机属性 - CPU QoS 的份额是：表示虚拟机可占用主机系统资源的比例关系。预留：表示主机保留给虚拟机的最低资源量，这部分资源量不能被其他虚拟机占用。题目中所给的例子：虚拟机 A：如果按照份额分配，本应得 800MHz，但由于其预留值大于 800MHz，因此最终计算能力按照预留值 1400MHz 算。剩余 4200MHz 为 B、C 的和，由于 B 和 C 的份额比为 1:2所以虚拟机 B 计算能力为 4200*（1/3）=1400MHz虚拟机 C 的计算能力为 4200*（2/3）=2800MHz