混合多云时代迎变数IBM以“笃定”成就客户价值

吴芳

2022年9月发布的《IBM企业转型指数：云现状》研究报告显示，尽管超过77 %的受访企业已经采用了混合云方法，但是超过50 %的受访者认为确保云中合规非常困难；近70 %的受访企业表示其团队缺乏管理多云环境的技能。2022年底，IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延携IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪和IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉一起，与媒体分享了该指数报告的相关洞察，例如，越来越多的企业把云转型与业务价值挂钩，云转型出现双行道。为此，IBM中国科技团队在混合云与AI解决方案的基础之上，为企业降本增效、提升可持续性和数据安全等需求，划出了重点产品，同时结合IBM独特的客户成功专家资源，助力企业拨开转型路上的迷雾，加速技术价值的转化。

混合多云时代迎变数

当公有云逐渐成为多数企业迈向数字化的“业界共识”，却有另一部分企业考虑把已经部署在公有云上的业务迁回到私有基础设施之上，这种云转型“双行道”的现象引发了不少人的深思。究其原因，企业转型面临的最大挑战已不再是技术层面，而是更多体现在安全合规、降低成本、可持续性，以及ESG等方面。同时，还要兼顾性能改善和降低延迟等体验上的升级。这种现象在制造、电信、金融等行业尤为明显，他们会把那些不愿意放在公有云的工作负载部署在私有云、主机或其他本地基础设施上。

“基于这些观察，我们对IBM的混合云和AI战略更加有信心，也更加坚定了。这一战略符合客户需求，也体现在我们的业绩上。”IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延说。《IBM转型指数：云现状》报告显示，全球71 %（中国82 %）的受访高管（该指数调研涵盖来自12个国家和15个行业的3 000多名业务和技术决策者的信息输入）认为，如果没有切实的混合云战略，是很难释放数字化转型的全部潜力。也就是说，云战略的实施与业务价值联系得越发紧密，企业会更加谨慎地选择适合上云的业务，而不止是被技术创新所牵引。

正如缪可延所言，企业对于IBM倡导的混合云与AI战略的逐步推进和成熟，反映在IBM的业绩成长中。IBM公布的2022年第三季度财报显示，该公司营收总额达到141亿美元，按固定汇率计算增长15 %。过去12个月，IBM混合云业务的营收达到222亿美元，年增长20 %，几乎所有類别的 IBM软件收入均获增长。此外，IBM主机和分布式基础设施也取得高速增长，咨询业务在所有业务线和所有地区均取得两位数增长。得益于业务的普遍增长，为IBM带来了稳定的41亿美元的自由现金流。

“双行道”背后的危与机

《IBM企业转型指数：云现状》进一步揭示，尽管有77 %的受访企业采用了混合云方法，但只有不到25 %的企业能够全面管理其混合云环境。在中国，82 %的高管认为如果没有整体的混合云战略，就无法释放数字化转型的潜能。导致这种担忧的因素主要有3个方面：企业缺乏把生态合作伙伴整合到自身云环境的关键技术能力，这一挑战在中国尤甚，58 %的受访企业承认缺乏这些技能，且表达了对相关人才的需求；由于潜在的安全漏洞会导致第三方和第四方的风险隐现，受访者表示数据治理（49 %）和网络安全（47 %）是将其业务生态系统完全整合到云中的首要挑战，59 %的受访中国企业认为网络威胁是生态系统创新的一大隐忧；53 %的受访者认为确保云中合规非常困难，近1/3的受访者认为监管合规性问题是整合跨私有和公共IT环境工作负载的主要障碍。

从传统的集中式架构到开放的混合云架构，IBM的转型战略源于对客户需求变化的判断。如今，企业不再希望在万物云化的浪潮中迷失，因此在制定上云策略时往往会由业务去指导技术实施，变得更加务实。更重要的是，这种数字化实践要追求可持续性，一方面在选择技术平台时要避免供应商锁定，另一方面也要考虑创新与成本的平衡，并且保障充分的安全性。在AI的帮助下，企业有望在3个方面推进可持续的目标：帮助企业建立ESG的数据基础，帮助管理、分析和利用企业运营中大量可用的环境数据，利用设施运营、能源消耗、资产维护、IT基础设施等位于公司不同孤岛中的数据，基于混合云底座实现数据流转，帮助企业根据复杂的ESG框架向各个利益相关方报告数据；建立更负责和更具弹性的供应链，满足ESG相关监管要求，用数据、分析和AI使组织能够优化工作流程并提升供应链的可见性来应对供应链挑战，管理企业的碳、废物、能源、水、消耗和材料效用，实时调整库存规模，帮助公司减少浪费；应对天气变化带来的影响，用AI将天气、气候和业务运营的实时和持续观测数据等利用起来，研究特定问题，例如确定哪些地区、建筑物或资产可能产生了不成比例的碳排放，优先考虑改进工作。

IBM预测，2023年企业云转型会呈现四大趋势：利用主机+云的力量进行现代化改造，全球80 %的主机客户表示，会对主机应用进行现代化改造，在混合云环境中将其与新应用连接，而不是简单地用分布式架构去替换，通过战略性地将云与主机结合，获得创新、速度和安全优势；实施全面安全策略，构建安全的生态系统，全面了解混合云环境中（本地、公共云或私有云、边缘）的数据，应对未来的威胁（如量子安全挑战）；为不断演进的法规和数据主权等政策做好准备，随着全球监管要求的升温，合规成为未来一年企业领导的首要考量，尤其是金融服务等高度受监管的行业，以及需要处理客户个人信息的企业，在实施现代化的同时，他们会努力降低第三方和第四方风险，他们的转型策略会更加专注于处理最关键的任务工作负载，确保数据受到保护；关注混合云环境的可持续性，提高整个IT运营的能源效率，又不牺牲安全性或性能，采用混合云的方法，利用云中的优化系统以及本地IT的强大功能，以较小的占用空间运行更多应用程序，从而帮助减少碳足迹，降低企业能耗。

推动业务转型的技术基石

在IBM科技事业部，拥有软件、硬件、技术服务三大产品线，服务金融、制造、能源、互联网等各行各业的客户。同时，IBM也通过一致的SLA服务标准（例如响应速度等）帮助客户管理企业的数据中心（4Wall）。软件层面，IBM基于Open Shift构建了开放的混合云平台，并通过IBM Cloud Paks以容器化的方式提供了AI、自动化、安全、集成等能力，并且解决了业务和运维的“最后一公里”难题。例如，IBMPlanningAnalytics，Maximo可以解决以AI驱动的企业经营问题，Instana，Turbonomic，QRadar等产品可以提供管理、安全和智能运维等解决方案，MyInvenio，AIP-Connect可以帮助客户进行业务集成，连接上下游，利用流程挖掘提升生产效率。API-Connect解决了汽车、制造、能源等行业的业务集成与自动化问题，包括生产排程、供应链弹性、平台运维、业务洞察、供应链生态整合等。

硬件层面，IBM拥有主机、LinuxONE服务器、数据存储等丰富的产品组合。其中，新一代LinuxONE服务器是具有高度扩展性的基于开放的Linux和Kubernetes的平台，独特的scale-out-on-scale-up的扩展方式，可以让企业基于纵向扩展的底层系统横向扩展他们的应用和工作负载，使客户能夠在单一的大规模可扩展空间上运行数以万计的工作负载，保持90 %以上的高利用率。将Linux工作负载整合在5台IBM LinuxONE Emperor 4系统上，与将相同工作负载运行在类似条件下的x86服务器上相比，企业每年可以减少75 %的能耗，节约50 %的空间，减少超过850吨的二氧化碳排放量。在阿里、腾讯、百度的数据中心内，IBM的高性能存储等产品支撑这些企业的关键业务运行。

服务层面，IBM提供了4Wall可持续数据中心、数据中心规划的服务，实现数据中心一体化，并且可以支持多品牌、全生命周期的IT平台或架构，包括OpenShift、Oracle、思科、华为等，以及空调设备等数据中心模块的管理。在落地行业过程中，像IBM Maximo可以把设备电子化、数据化，通过AI手段进行预测性维护和智能管理，降低生产成本，大幅提升能效，帮助企业推进双碳减排的实施。IBM Planning Analytics可以跨部门、跨供应链自动化拉通数据，实现产销协同，利用AI进行更精准的预算测算管理，帮助企业了解最新的市场需求、供应链和订单情况，把资金投到该投的地方，获得更大的投资回报。IBM Observability by Instana APM可以对应用进行实时观测，把发现问题的时间缩短至分钟级甚至是秒级，并给出解决方案。Turbonomic Application Resource Management （ARM）可以实现自动资源优化管理，细致到分钟级的监控和使用建议，帮助客户及时调整云资源，平均可以节约30 % ～50 %的成本。

“有了Instana和Turbonomic，再结合IBM Cloud Pak for Watson AIOps，就可以利用AI算法对应用系统的故障进行预测告警。”IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪介绍称：“用友网络的云平台在生产环境有600多个微服务，同时支持十几条产品线，在部署了容器化之后会产生3 000多个微服务实例，需要通过上千个节点支撑微服务的运行。使用Instana之后，定位应用故障点或性能瓶颈点的时间从40 min缩短到4 min，效率提高了10倍，后台云资源也节省了不少。”

安全方面，IBM Qradar与IBM Storage相结合，前者可以提供AI驱动的安全洞察，后者能够隔离备份，支持全自动空气隔离的不可篡改的备份，以及分钟级的快照，每隔一段时间就会检测是否受到攻击，遭遇威胁时会实时告知Qradar，让企业停止生产，调取备份。

技术的价值源于成就客户

国内某大型股份制商业银行此前建立了自主可控的全栈云平台，支持分布式、云原生、微服务等技术，应用也在进行云原生化改造和上云，在其分布式、容器化、Kubernetes环境下，有上百个服务和上千个实例在运行，运维团队急需理解整个系统当中微服务应用间的相互调用关系，应用开发团队则需要及时发现、定位和解决快速迭代和发布新版本的各种问题。对此，IBM客户成功团队助力国内某大型股份制商业银行，用新一代应用性能管理及可观测性分析平台IBM Observability by Instana APM，有效实现了云上应用的可观测性。企业利用IBM Instana实现了传统和云原生环境下不同技术栈的自动发现和监控，全面关联相关信息并定位故障，提供全面的可观测性。无论是开发人员还是运维人员，都可以通过Instana快速了解当前系统和应用的运行情况，及时发现问题、可视化展现问题并快速定位根因。Instana提供高保真数据，可追踪每一条请求，满足客户对应用系统的360°无死角监控的诉求，可以采集到每一条错误调用，每一笔响应时间异常的交易。开发人员可以通过Instana进一步对应用性能进行深度钻取，定位到具体耗时长的应用代码或者慢SQL语句，并最终完成对应用性能的调优。

延锋国际汽车技术有限公司是全球汽车零部件供应商，在全球20多个国家拥有9家研发基地，240多个工厂，为全球整车制造商提供汽车零部件的设计开发制造。这家企业每天收到整车厂和下游厂商的订单量非常巨大，需要通过人工根据经验把通用订单转为内部订单，每个工厂每天要2名工作人员花150 min进行手工分类。即使在这样的人工投入下，仍伴随15 %的分类错误，给延锋汽车带来成本和效率的双重挑战。通过使用IBM Watson Discovery的自然语言学习能力构建AI模型，从1.8亿历史数据、200多种排列组合、结构化数据和非结构化文本混合数据中，学习通用订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，变身智慧大脑，实现运营自动化。实现了全自动执行流程，无需人工操作，且订单分类正确率从85 %提升到97 %，大幅减少了返工时间。

为了实时掌握全球众多车间的零部件库存使用情况，延峰汽车在各工厂的监控摄像头将千上万张的实时照片快速地传回总部。用传统复制粘贴的方法来传输批量的照片文件，给延锋汽车的智能制造部门带来业务挑战：传输速度慢、网络延迟明显或丢包比较严重的情况下，需要多次分批次手工选择对应照片文件进行复制，耗时且容易误操作，无法断点续传、自动重连、自定义传输速度，无法在不影响核心业务系统向外发任务的前提下，充分利用主干网的传输带宽。IBM Cloud Pak for Integration中的Aspera组件可以提供高速安全可靠的文件传输解决方案。延锋汽车在总部搭建了Aspera服务器，在分部工厂车间搭建Aspera客户端。部署后，延锋汽车的传输速度平均提高了10倍，避免了漫长的人工等待时间和人工复制粘贴的误操作，实现了断点续传和自动重连，可以动态配置传输带宽和限速，在不影响ERP核心系统性能的前提下，最大程度提高了实时监控文件的传输效率。

上海水利科技响应水利部号召，以数字化、网络化、智能化为主线，与IBM以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为总体路径，共同探索以数据与AI赋能的数字孪生水利工程建设。据此，上海水利科技提出了2个应用场景，即构建智慧大脑提高工作效率和水利枢纽工程安全模型。首先是工作效率，各种类型的文档及文本数据涉及到很多业领域，使得信息查询耗时耗力，尤其是工程人员在工地上时更具挑战。通过使用IBM Cloud Pak for Data，IBM Watson Discovery Cartridge解决方案提供的智能文本搜索、数据科学和机器学习预测技术，水利科技为工程人员提供了统一平台，在一个整体视图中搜索与访问所需文档信息。通过简单关键字输入，就可以实现从众多非结构化文档中快速定位信息。利用机器学习模型辅助文档分类和标注，为文档提供建议。借助NLP技术对非结构化数据进行分析，从文本中提取有效信息，帮助工程人员高效获取知识，辅助水利工程建设智慧决策。此外，水利工程需要依托实景三维模型和有限元计算模型作为数据模型资产，对大坝及其围堰结构进行分析，通过采集和管理水利工程的多维监测数据。

基于IBM Cloud Pak for Data，运用数据科学和机器学习算法，在传统土木工程模型的基础上构建水利枢纽工程安全模型，实现数据模型优化和在线推演预测，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用，从而实现工程安全分析预警、综合决策等上层业务。

上海宝信软件信息服务事业本部所属的宝信软件是中国宝武集团下属IT企业，也是IBM长期的ESA合作伙伴。宝信软件的现代化数据库架构采用了DB2+HADR等高可用部署方式，在高质量的保证数据库运维7×24不间断稳定运行遇到了很大的挑战。宝信软件信息服务事业本部借助IBM DB2 Data Management Console（DMC）为数据库运维人员提供了智能化的专家建议，应用机器学习、SQL、RESTful API等技术，实时监控企业内多版本多架构的数百个DB2数据库，分析问题并提出自动修复和优化建议。通过实时监控跟踪数据库各种指标，通过智能警报，将DB2数据库的问题及时通知运维人员和数据库管理员（DBA），并辅助根因分析，提升分析和解决问题的效率，并提供大量针对工作负载性能问题的分析和建议调整方案，简化运维人员和DBA的工作。

“技术都是手段，只有客户成功了，技术才有存在的价值。”IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉表示：“我们要把最新的技术能力落到客户具体的业务场景当中，和客户以及他们的合作伙伴携手共同创新，解决的问题，实现他们的业务目标。我们会更加清晰的把技术和产品价值传递给客户，和他们一起携手应对不确定的环境，共创可持续的未来。”

毫无疑问，IBM对中国市场的承诺是坚定且长期的，在持续为现有客户提供高质量服务的基础上，不断开拓新兴领域，包括与很多领先的互联网企业达成了深入合作，同时，IBM也在积极拥抱新生态，与伙伴、客戶甚至是过去的竞争对手通过多元化的形式协作，共同推动各行各业的数字化进程。“IBM会坚定不移地推进混合云和AI战略，我们要成为一个受客户和合作伙伴信赖的技术合作伙伴。在中国市场，我们用混合云架构服务好现在的客户，开拓新的领域和生态合作伙伴，持续扩大我们的生态圈。”缪可延谈到。