云。云。云。每个人都想要一个云,大多数企业现在都拥有不止一个云,一些首席信息官 (CIO) 面临的云环境数量已经超出他们可管理的能力范围。据 IDC 称,2017 年全球公有云服务市场增长高达 28.6%,亚太地区增速最快。2018 年8月发布的 IDG Research 数据显示,企业将 30% 的 IT 预算分配给云计算,43%的企业正在使用混合云,12%的企业采用多个云厂商所提供的服务30% 二者兼用。随着企业逐渐将更多的应用和服务迁移到云端,导致云环境的演变更为复杂,其复杂程度和监管严格程度均达到了前所未有的水平。
云迁移是必然趋势,并且发展速度越来越快。与本地部署相比,云计算能给 CIO 提供自助服务、按使用量定价的模式和极致的灵活性,帮助更好地满足企业需求、提高企业自动化水平并确保速度和性能,但这并不意味着云计算本身不存在挑战。
每个人都喜欢云,但并非人人都是云计算的大师。在这,我将简要介绍那些成功管理企业混合云环境的 CIO 的特质。
对于大多数 CIO 而言,2018 年并非是他们第一次与云计算打交道,这一路磕磕绊绊走过来,他们从挫败中吸取到了不少的经验教训。拥有丰富云环境管理经验的 CIO 清楚知道,在云部署的早期阶段,有些领域往往会陷入困境。
CIO应该熟知最新的云生态和生态云的技术并掌握一些软技能,知道如何通过妥善管理工作团队、供应商以及多个内部利益相关方来推动云计算的应用价值最大化,同时又不折损安全性和合规性。即使是世界上规模最大、受监管最严格的银行,也在实施云迁移。2018 年初,澳大利亚历史最悠久的银行西太平洋银行(Westpac)成为全球首批实施全集成混合云的主要银行之一,将其全部的银行服务悉数迁到云端。借此,该银行将新应用构建到部署的整个过程从 19 天缩短为仅仅 3-5 天,并减少了超过30%的构建成本。
精通云计算的 CIO 根据自身经历预测出企业在上云旅程的第一阶段将会遇到以下挑战:
• 预测并控制云计算的“隐性成本”。现在,精通云计算的 CIO 对已知的云计算“隐性成本”了如指掌。他们知道如何与供应商合作来准确地降低云计算成本,同时又不会因忽视上云和下云费用而陷入困境;他们知道必须关闭不必要的基础设施;他们还知道如何避免因过度消费而带来的超支问题。如处理不当,所有这些都有可能带来意外成本。鉴于此,我们看到这些 CIO 对此类隐性成本和风险以及不断变化的运营模式、控制手段和商业宣传的透明性十分敏感和警觉,以免授人以话柄。
• 检测并预防影子 IT。随着云计算和 SaaS 走向民主化,企业发现非集成、不合规、不安全的“影子 IT”已经开始从业务部门进入整个企业 — 从 SaaS 营销软件到 HR 应用和新的协作工具,数不胜数。因此,CIO 在享受新技术带来的喜悦、敏捷性和价值的同时,还必须设法控制和保护企业远离安全与合规风险,在二者之间找到平衡。
• 了解公有云 — 应对“嘈杂邻居”、网络延迟和周边安全性丢失问题。如今,任何具有云经验的 CIO 都知道“嘈杂的”邻近应用或云(又称 CPU 黑洞)可能会扰乱企业 IT 环境。现在,精通云计算的 CIO 在如何操控可横向扩展的应用架构方面拥有丰富经验,并能启动其他实例来解决“噪声”问题,以确保每个应用的每名用户 — 无论是否重要 都不会受到行为不端的“邻居们”的影响。
• 留心邻里:不兼容的“邻居”。有些“邻居”就是不合作。在管理多云环境方面拥有丰富经验的 CIO 经历了足够多的挫折,知道某些云提供商不允许他们跨越多个云环境来轻松运行应用套件。通常情况下,他们都需要小心解决安全模型、IP 寻址方案和连接问题,并且一般都会要求企业实施通用集成平台,以便将运行在任何云环境中的应用与企业服务进行整合,例如身份验证和访问、备份和恢复、安全性和企业日志记录以及整合式退款服务。
• 避免过度配置。云太多了?确实如此。现在,CIO 纷纷使用工具来监控配置不足和配置过度问题,以确保性能不会受到影响,企业也不会花钱购买用不着的容量。
• 日常运营工作差强人意。企业在配置和淘汰基础架构时需遵循几步可审计的传统操作步骤,尤其是在受管制的行业中。具体来说,这些步骤包括:对服务器强化进行审计跟踪,记录软件版本和补丁级别,关联运行在服务器上的应用,理清这些服务器的可用性要求,注册这些服务器以进行备份与恢复,以及制定灾难恢复计划。在非自动化的环境中,保持配置数据库的时新性非常困难。在云世界中,由于当前的手动流程将导致企业无法获得通过将基础架构转换为代码而带来的任何敏捷性,因此,这些活动、支持流程及其存储环境都必须全面实现自动化。
三大新技术应运而生,将帮助 CIO 更好地管理多云环境
• 代理— 代理技术能够对应用程序及其所有的相关基础架构和工具进行实例化处理,乃是企业消除上述所有手动运营任务的前提条件。代理程序中的工作流组件能够执行旨在确保满足地理围栏、数据邻近性等要求的相关策略,当然,Service Now 等 ITSM 工具也可以在外部执行这些策略。
• 管理 — 企业必须具备足够强大的管理运维能力,以便能够在任何一个目标平台上 — 本地和外部、亚马逊 (Amazon)、Azure、IBM 云计算平台 (IBM Cloud)、阿里云 (Alicloud) 或 OpenStack — 运行经过强化处理的安全实例。这将允许企业优化工作负载部署策略,以便实现价值最大化,同时确保合规性和适当性能。
• 云的认知开发管理体系— 企业知道传统的构建和运行流程、技能、KPI 和组织结构不适合现代环境,但却经常被忽略。因此,建立包括基础架构编码人员、应用编码人员、质量保证专业人员、安全人员和业务代表在内的敏捷型跨领域团队,对于初创企业乐享云原生环境带来的敏捷性优势至关重要。此外,不同的应用在运营方面存在很大差异 — 尤其是新开发的云原生应用。该模式属于“公牛”而非“宠物” — 也就是说,发生故障时,您可通过重启应用来恢复正常运行,而不必费力气去收集数据、复制问题、发布修复程序、开展回归测试、最后投入使用。
随着政府和企业纷纷开启云旅程,旨在帮助优化这种全新计算模式以取得最大成效的选项和技能也是日新月异。若能得到妥善管理,云计算将能够为 CIO 和企业带来他们渴望已久的敏捷性、成本效益和灾备能力。随着越来越多的应用和服务迁至云端,CIO 需要不断提高管理和优化云环境的能力,这样才能不负企业重托。
本文作者:刘欣 IBM全球信息科技服务部大中华区客户与解决方案总经理
作为全球信息科技服务部大中华区客户与解决方案总经理,刘欣负责管理大中华区大企业客户,推动企业数字化、智能化转型和业务增长。
好文章,需要你的鼓励
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。