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摩尔定律面临失效,云计算往何处去丨中国数度笔记

时间:2022-08-27 15:37:11 | 浏览:849

经济观察网记者 陈白 从十年前的“不知所云”到如今的数字化基础设施,云计算正在成为互联网的兵家必争之地。从互联网公司在近期披露的最新财报来看,在云计算业务方面,2021财年,阿里云全年营收601.2亿元,比上一财年400亿收入大幅增长50%。

经济观察网记者 陈白 从十年前的“不知所云”到如今的数字化基础设施,云计算正在成为互联网的兵家必争之地。

从互联网公司在近期披露的最新财报来看,在云计算业务方面,2021财年,阿里云全年营收601.2亿元,比上一财年400亿收入大幅增长50%。而按照腾讯发布的2021年第一季度财报,包括腾讯云在内的“金融科技及企业服务”单季收入390亿元,同比增长47%。百度最新公布的本季财报中,百度智能云的数字尤为靓丽。根据电话会议披露的数字,第一季度百度智能云营收达到28亿元,同比大幅增长55%。

巨大的市场为高速增长提供了空间。仅以公有云市场为例,相关数据显示,2020年中国公有云市场规模达到156亿美元,同比增长62.3%,增速超过北美、欧洲、东南亚等区域,是全球规模最大、增速最快的云计算市场之一。

据Gartner报告,2020年全球公共云计算市场规模总计达642.86亿美元,相比2019年的457亿美元同比增长40.7%。此外,全球云计算3A格局依旧稳固,亚马逊aws、微软和阿里云占据前三席位,三家累积市场份额超过70%。

但与此同时,变局也正在发生。

在价格不变的前提下,集成电路上的元器件的数量,大约18-24个月会翻一番,性能也会提升一倍——这是摩尔定律此前作出的判断。而从近期来看,摩尔定律实际上已经失效,随着智能手机等智能终端的渗透率逐渐饱和,以及先进制成所需要的投入成本呈指数级增加,维持摩尔定律,对于芯片厂商和晶圆厂来说变得越来越不划算。

云计算市场未来格局如何?新的技术趋势又是什么?对此,我们采访了阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台负责人贾扬清以及阿里云计算平台研究员关涛。

算力的边界

经济观察网:从技术角度看,云计算未来的趋势是什么?

贾扬清:数字经济迅猛发展,不断丰富、增长的数智业务,对技术提出了更高的挑战,企业的数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。

经过近20年的发展,大数据已从早期的数据挖掘进化为承载数据分析、数据管理、数据协同的综合治理平台。无论是简单、易用、弹性的云数据仓库MaxCompute,还是提供一站式数据开发、管理、治理的平台DataWorks,都能成为企业数字化的“好帮手”。

对企业来说,业务要创新提高效率,仅仅把数据管的好、用的好,还不够,还需要AI技术的加持。大数据和AI密不可分,结合在一起,更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。

经济观察网:在你看来,云计算未来的所面对的最大挑战是什么?

关涛:数据涨的挺快,但算力涨的不行。我们知道有一个摩尔定律,就是这句话到2008年、2009年前后差不多就没了,后来发现计算量速度开始逐渐变慢,数据集变得越来越小之后,功耗需要增长,在指甲盖那么大的地方,要消耗一个100瓦甚至更高的功耗,很难实现,会发什么?会烧掉。

因为数据的增长比算力便宜的程度要快一些,这条线特别随着设备类型,LT,大数据是人产生的,未来有更多设备产生的数据,那个数据的量是人产生数据的很多倍,从这个层面上讲,一定会有数据量的增长以及对计算的需求和整个系统不匹配的问题。

以前提过一个词,就是挖矿的意思,数据的矿整体越来越大,但矿的价值越来越贫瘠,这种情况下对于挖矿的要求确实有点高,通过软件化或者硬件化的方式优化挖矿的效率,使得算力能提升,这是大数据和中台的核心问题,引擎侧和通过中台,通过资产的分类,通过资产的打标,智能分析,知道哪些是关键的,通过这种方式,把海量的数据里面最有价值的部分拿出来。这是整个中台需要做的事情,涉及到引擎的持续优化,怎么把数据做分类,使得更有价值的数据更好的使用起来。

随着更多量数据进来,一定是更优的,数据有1+1大于2的特性,把两个几乎不太匹配的数据放在一起,可能产生更好的价值。数据面越来越宽,数据来源越来越多。以前看到的二维的关系数据,现在有非常多的数列化的数据进来,M6可以帮你生成很多新的东西出来,这些都是数据不同的来源。

这背后的算力匹配确实是非常大的挑战,它带来的挑战有一个核心的点,很多公司资源增长率就是30%,但数据增长率是80%,如果持续投资很多钱,去追逐这个算力,显然是有问题的,因此,为什么我们说要建立中台,中台能够使得数据可以资产化,能做到很好优化的使用,以及使用我更好的平台做好优化,这两点是要做到的。

数字化转型的阶段

经济观察网:基于阿里的数字化经验,你如何理解数字化转型?

贾扬清:企业数字化转型一般分为三个阶段:第一个是做线上化和数字化,第二个做中台化和资产化,第三个做数据智能化和管理自动化。三个阶段依次而来。

很多企业建了中台,并不太成功,很多时候是跳跃的,缺乏线上化数字化转型的过程,中台并不是帮你直接做线上化和数字化,是需要你从额外技术做起,中台可以是一个发动机。当有足够多的数据,能形成中台之后,资产化变得很关键,有一定资产之后,资产管理变得非常重要。

在IT时代,数据就是数据,存储数据还需要付出成本;但在DT时代,数据已经成为资产。

经济观察网:数据如何完成从成本向资产的转变?

关涛:把数据变成资产,资产做治理有三个要素,我们也是通过阿里在数字化转型里面来总结的三方面经验,缺一不可。

第一条要有一套组织体系,当一个企业介入数字化时代的时候,组织要做数字化转型。第二个,数据资产的一套方法论,标准是什么,流程是什么,企业进入数字化驱动之后流程和这些流程不相同。第三个,有一个平台工具的体系,能支撑起这套组织,人是一个层面的安排,方法论是规章制度,是一张纸可以贴在墙上,怎么把纸上的东西落实在日常工作中,有一套系统做。

数据资产和资产治理,是典型的目前互联网企业都会有数据上组织层面的东西,把用户的角色分成三类,一个是平台运营方,通常情况下是这家公司的CTO,或者大公司的某一个BU某一个部门的负责人,比如淘宝的淘系的负责人,就会处在这个角色上,做的几个事,非常宏观看整个数据资产,包括数据资产的业务视角对它的探索,包括全面掌控整个资产的状态,同时看数字的投入和收益,淘宝超过万台服务器,每年年成本是多少,在上面驱动了我的业务增长多少,每年投多少资源在数字化体系内,由这个平台决定的。

中间两类分开说,一个是数据开发人员一个是算法开发人员,两类角色在很多公司是明确的开发的岗位,在阿里内部我们在推行更多的使得非研发人员,包括用这些数据,两边角色很模糊,阿里内部有百分之二三十人的直接用这个平台,这七八万人不都是开发岗位,很多运营岗位,HR的同学,其实都可以会写一点数字化的东西,但是你的工具能力足够强的时候,实际能够帮助你用平台的数据,如果做记者,过几年需要数字化了。我们这边做财务的同学,包括很多做运营的同学,这是必备的武器。第三个,运维的人员,保证系统的端到端流程的稳定性。这是一个组织层面。

第二条线,前面谈的是组织,后面谈的是一套数据治理和数据资产的方法论,有两种,这个方法论是海外体系的方法论,2017年DAMA的方法论,把数据治理作为核心,分成十大规则,包括数据的架构,建模、存储体系、安全、数据集成、文档管理、主数据,是更偏银行系统的概念,数仓、源数据,每个体系有一个细分,不给大家做额外细化了,这是整个数据资产和治理方法论的系统。

本文经「原本」原创认证,作者经济观察报,访问yuanben.io查询【52M6GS4R】获取授权信息。

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