云原生无处不在，数字化转型怎样才能不迷路？

在这充满变化的年代,数字技术在快速发展,数字化发展已成为全球重要的共识。

今天,全球已经有超过170个国家发布了国家数字战略。各行各业的数字化转型需求从未像今天这么迫切。

对于企业尤其是传统行业的企业而言,数字化转型已经不再是一道选择题,而是一道生存题。 但是,对于如何踏上数字化转型之路,不同国家、不同企业、不同行业由于所处阶段不同,所面临的挑战不同,造成各有各的道,进而认识不同,采取的战略不同、节奏不同、方案不同。要真正实现数字化,还有相当长的路要走。

数字化转型下企业IT新需求

当一个企业发生数字化转型,这个企业IT部门就会发生巨大的变革。

原来企业IT和企业财务、法务、人力资源都是支持部门、成本中心,但是现在他们开始变成了企业运营和实现价值、实现增长的核心抓手。在这样一个大背景之下,传统IT必然会面临多方面的需求和挑战。

首先,大量新增企业应用的运维。以往运维的应用主要是ERP、财务、OA系统,数字化转型时代,大量新兴数字化业务的数量可能带来几何级的增加。

第二,不断增长的企业自研应用。以前企业更多通过采购获得新的IT能力,但是现在数字化业务和企业核心业务息息相关,是企业竞争力的来源,结合业务需求不断打磨、自研才是可行途径。

像房地产、工业制造这类相对传统的企业也在向“软件企业”转型,Gartner指出2020年企业有75%的业务来自于自研而非采购。

第三, 业务复杂度导致业务必须要解耦。传统业务系统,更多是基于信息的记录,但是在数字化的今天,系统更多是基于交互。

因此业务系统越来越复杂,传统单体架构在功能开发、软件交付、测试更新等各方面都不能胜任。从单体式架构解耦变成小服务甚至微服务才是良策。

这些也是“敏态IT”的需求,敏态IT对传统IT意味着强烈的“破坏性”、“颠覆性”。

基于过去标准构建的IT运维和运营体系在敏态IT的面前变得疲于应对、捉襟见肘。这就需要一些新的思维方式、新的技术体系来解决敏捷IT问题,这个解决方法就是云原生。

数字化转型

怎样才能不迷路?

受新冠疫情影响的这两年,产品和服务的数字化进程进一步提速,据麦肯锡的调研数据显示,全球的数字化进程整体提前了7年,其中,亚太地区更是提前了10年。

毋庸置疑,数字化是中国经济转型升级的一个重点,但也是痛点。中国数字经济的快速发展为中国经济巨轮劈波斩浪前行注入新动力,但中国数字经济依然大而不强,面临着高速增长和高质量发展的双重攻坚任务。

虽然目前各行业的数字化转型进度并不统一,但很多企业的数字化转型已经取得了阶段性成果。随着各行业数字化转型的深入,它们完成“上云”之后,发现其数字应用更加丰富、也更加复杂。

资源弹性与简化运维的价值依然是企业上云的基础,传统云服务已经远远不能适应企业的需要。

资源极致弹性、应用敏捷开发迭代正在发展成为云服务的新常态。因此,“火爆”的云原生也成为互联网企业和传统政企的共同选择,云原生不仅掀起了云计算时代一股新浪潮,也开辟出一条企业数字化转型的最佳路径。

随着云原生应用深入企业各个业务场景,跨云、跨地域统一协同治理,保证一致应用体验等新的需求日渐突出。

对于传统政企应用,除了自身云原生改造获得资源和敏捷收益,更要充分与大数据、AI等新的云原生能力相结合,创造更大的价值。

以政务云场景为例,首先,各局办委的OA应用重复建设,需要应用市场的统一管理。

应用更新发布难,需要在各个局点部署安装,面临原生云应用分发的挑战。其次,资源独享,不支持共享池,ISV应用独立建设平台,平台厂商绑定导致重复建设,资源利用率低。再次,现有的平台缺乏应用的高可用和连续性保障、缺乏业务安全防护机制。

最后,市民类业务越来越多,市民服务类业务往往都有弹性的需求,缺乏弹性,无法应对突发的流量。各省、地市、县不同级别的各类单位需要全局统一的业务分发与资源管理能力。

以金融场景为例,很多金融企业进行了“多云”的部署。

其中,金融监管较弱的业务(消金、互金、三方支付的核心系统和行情等)和面向互联网的敏态业务部署在公有云上,主要面临着无法极速扩容和支持大规模治理、难以有效应对流量冲击等算力方面的挑战。

金融监管最强的数据敏感业务(证券/银行风控,银行核心)、时延敏感业务(资管,证券核心)和信创部署在IDC中,难以满足资管衍生品定价和风险定价等业务的高性能要求,例如每次请求有100TPS并发度,需要95%的时延能在5秒内返回。

在营业厅、关键安防等节点,无法有效管理海量终端,实施有效监管和运营,缺乏统一体验(云边协同)。

总体来说,金融场景缺乏统一的多云/多中心联邦治理能力,金融数字化新核心需要多地多中心架构,跨中心监控与治理,业务实例秒级跨云迁移成为新需求。

以汽车制造的场景来看,传统制造行业数字化转型的痛点十分突出,财务、ERP、考勤等传统稳态业务资源利用率不高,基础资源无法有效整合、资源协同性差。

车联网等创新业务部署在公有云上,面临着弹性能力无法满足海量并发接入需求,难以保障业务就近接入、访问时延高等挑战;智慧门店和数字工厂等业务存在分布式集群业务交互入口分散,面临运维困难,用户体验差等问题。

那么,落地到具体的业务场景,企业要想切入云原生赛道,应该从何处入手?其实并没有统一答案。

有公司是从开发部门开始,有公司是从运维开始,而有公司则从整个平台的架构设计端导入,不同企业要结合自己的业务状况,根据企业的发展阶段以及业务特点来选择。

比如金融行业客户,有自己的开发团队,一般开启云原生的方式会从开发部门开始,从微服务、容器化和Serverless开始导入,然后逐渐推广。

再比如制造业企业,一般没有自己的开发团队,更多是从第三方软件采购商那里获得云原生应用。

并且,除了应用外,还有大数据、人工智能等很多数据处理平台,这些平台本身已经云原生化。

就像在工业领域应用比较广泛的深度学习框架tensorflow,就有和kubernetes相结合的项目,叫做Kubeflow,很多客户通过这种方式来落地。

另外,还有一些政府类的客户,在构建新的平台的时候,直接按照云原生的方式来实施和部署。

总体来看,在传统应用架构下,网络流量大多是南北走向,但是到了云原生平台时代,会变成东西走向,这对整个数据的传输、存储和计算产生非常大的压力。

为了让数据移动得更快,存储得更多,适应更广泛,帮助企业快速走向云原生时代。

可以预测,在未来企业加快数字化转型过程中,云原生一定会变成现代业务的基础应用,其广度和深度会远远超过当年的虚拟化,最终变成企业应用现代化之旅的坚实底座。