亚马逊张侠:云计算助力企业数字化转型

总体来说,亚马逊云科技通过云计算的技术,在数据分析、物联网、人工智能、信息安全等各方面,为企业数字化转型提供许多扎实工具。云计算无疑是最具颠覆性的技术,与AI、大数据、区块链等技术相结合,成为数字化转型时代最重要的内容。

3月5日,【2020-2021中国数字化年会】在成都盛大召开。开幕式暨中国数字企业CEO年会上,亚马逊云科技大中华区首席云计算企业战略顾问张侠博士带来《云计算助力企业数字化转型》主题演讲。介绍了云计算最新发展以及云计算如何帮助企业实现数字化转型。

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近年来,数字创新和数字化转型的话题越发火爆,国家正式提出加快国民经济数字化转型和数字化创新的发展过程。在全球范围内,大概有60%的企业可能被数字化浪潮颠覆。未来几年,很多不同的子领域都可能会出现颠覆创新的新型企业,成为行业领导者。

虽然大家开始重视数字化转型工作,但如何做仍有很多方面有待商榷。在企业层面,数字化转型实际没有那么神秘,我们真正要追寻的是什么?无外乎客户体验、商业运营、战略决策、科技创新、竞争优势等。这不仅是科技化和信息化的事情,更要求企业高管从全局战略开始做起。

纵观全球,数字化转型成熟的企业受疫情影响程度相对较小。新冠疫情的爆发体现出数字化转型的重要性,加速了数字化转型的工作。其中,智能制造、可适应性供应链、在线工作和服务、直接的客户销售和反馈是比较重要的几个方面。

企业不能仅靠优化渡过一个技术颠覆的时代

亚马逊云科技是数字化转型方面的佼佼者,一直持续创新、创造价值。那么,全球范围内大量互联网公司以及传统企业,在数字化转型方面存在什么问题?首先,企业转型没有方向、找不到目标,想做却无从下手。其次,70%的企业花费大量时间和精力却不见效果。

究其原因,很多企业没有意识到数字化转型是一个需要伤筋动骨、彻底改变的过程。还在想靠优化渡过这个技术颠覆的时代。如果把数字化转型工作比喻为在迷宫里寻找出口,不打破常规会耗时耗力,若是采用云计算、大数据等新兴技术,就是一种颠覆式的创新,相当于直接打破这些壁垒进行突破。

在动荡的世界里,敏捷就是效率

天下武功唯快不破。亚马逊创始人杰夫·贝佐斯说:“在当今动荡的时代,我们能做的就是再造。你能拥有的可持续竞争力就是敏捷。除此之外没有什么是可持续的,你有的别人都会复制。”成功的技术很容易被复制,结果就是增强其市场竞争程度。在与企业高管的交流中,平均每6分钟就听到一次“敏捷(Agile)”。企业要想适应新市场,创新就要有敏捷性,比如供应链是否可以快速部署、市场生产规模是否可以快速缩放。那么,究竟如何实现敏捷?

云计算提供的新服务,为转型再造提供敏捷的工具

亚马逊从电商到创新,逐渐探索出一套系统的云计算方式,自2006年在全球范围内推出,连续十年被评为云计算的领导者,保持全球领先地位至今。云计算不单单是利用虚机、存储就可以实现。亚马逊提出275大类云服务。无论是学习AI、大数据还是做运维一体化、管理、IoT等基本或是新型内容,亚马逊云计算都可以提供服务,使企业能够专注于业务模式创新,实现为客户创造价值的功能。

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拿IT层面一个创新的例子来说,就是数据分析。传统的数据分析在每个应用之下有一些交易型的数据仓库,现在已经形成数据湖。可以把任何一种数据,例如Word、Excel、MP3、MP4等各式文件全部直接扔到数据湖里,利用技术直接从其中进行数据的动态查询、组织和调取。亚马逊在去年12月的标准技术大会上,发布新产品AWS Glue Elastic Views。它将数据湖里有关的数据源动态连接在一起,有任何变化,都可以用自动化手段保持联系,方便跨多个数据源复制和整合数据。另外是Amazon QuickSight Q,通过机器学习自然语言直接提问,进行人机互动。现如今,全球内各行业上万数据湖运行在亚马逊云科技上。

亚马逊自身通过构建数据湖,降低成本,提速商业洞察能力。例如疫情时代,亚马逊基本未遭受损失,这取决于基于数据湖做出的决策与运营服务。例如,系统会快速自动调整疫情期间急购物资,比如口罩会优先送货。亚马逊在2019年11月成为oracle全球最大的数据库用户,数据库全部迁到自己的云上形成数据湖,其数据存储量从50PB长到100PB,同时减少了成本、加快了从数据中挖掘有用信息的速度。

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对于亚马逊云科技的机器学习情况类似。首先底层是一个平台,和最主要的云基础架构所匹配。然后在云上可以直接开虚机,包含各种各样的用来做机器学习训练和推演的机器类型。亚马逊自己推出两款芯片:Inferentia和Trainium,前者专门做推演,即机器学习最后的判断,后者专门做机器学习模型训练。

中间的Amazon SageMaker机器学习建模,引导从数据开始到算法的超参配置、部署全套流程。它是一个集成的开发环境,一种完全托管的机器学习服务,使得数据科学家和开发人员能够快速轻松地将基于机器学习的模型构建到智能应用程序的生产实践中。例如语言翻译、语义理解、判断客户情绪满意度实现智能人工客服、图像识别等。工业场景方面Amazon Monitron基于机器学习的设备预测维护,实现端到端的设备情况监控。

总体来说,亚马逊云科技通过云计算的技术,在数据分析、物联网、人工智能、信息安全等各方面,为企业数字化转型提供许多扎实工具。云计算无疑是最具颠覆性的技术,与AI、大数据、区块链等技术相结合,成为数字化转型时代最重要的内容。

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