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5G时代的边缘计算是混合云架构的延伸

20年前 ， 互联网泡沫破裂 ， 众多“风口”上的互联网公司跌落谷底 ， 当“去互联网化”占据业界主流声音的时候 ， IBM在全球发起“电子商务回归本质”的倡导 ， 开启企业脚踏实地实施信息化的发展历程 。
20年后的庚子年 ， 肆虐全球的新冠疫情把企业带到一个新的“达尔文时刻”——生存还是消亡 ， 有赖于企业的敏捷、弹性、安全和成本效益 。我认为此次疫情让企业经营再次回归本质 ， 倒逼企业重新思考自己的核心业务和能力 ， 思考如何借助科技和生态的力量获得更大的成本效益、竞争优势和成长动能 。同时 ，  疫情也让多年来热闹喧嚣的“云计算和人工智能”回归了本质——所谓“沧海横流方显英雄本色” ， 此时 ， 谁能把企业迫切所需的 “敏捷、弹性、安全和成本效益”带给他们 ， 谁就能成为他们信赖的技术和业务伙伴 。
无独有偶 ， 今年4月国家发改委首次明确了“新基建”所包含的三个方面 ， 即“信息基础设施”、“融合基础设施”和“创新基础设施” 。具体来说 ， 就是建设以5G为代表的通讯技术（CT）与云计算和人工智能等为代表的新兴信息技术（IT）深度融合的新型信息基础设施；建设支撑行业转型升级的新型融合的行业基础设施 ， 如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等；以及建设支撑科研、技术开发、产品研制的“创新基础设施” ， 如产业技术创新基地等 。
我认为 ， 企业是释放新基建的经济与社会潜能、发挥效益的关键 。IBM CEO Arvind Krishna在近期举行的IBM Think Digital大会上提到 ， “选择用哪些技术平台来支持业务 ， 这会是企业做出的最影响深远的重要决策 。技术平台是21世纪竞争优势的基础 ， 决定了你能以多快的速度转向新的市场机会 ， 能多好地服务客户 ， 你能规模化到何种程度 ， 你能多快地去响应类似新冠疫情这样的危机 。”
混合云是IBM继主机、服务和中间件三大平台之后的又一个更为长久的技术平台 。尽管企业应用上云历经多年 ， 但是仍有80%的核心工作负载还没有上云 ， 这些工作负载不是点餐、送饭这些提升体验的应用 ， 而是关乎企业核心运营的关键性工作负载 ， 这个重要的工作才刚刚开始 。

5G时代的边缘计算是混合云架构的延伸
文章插图
从长远来看 ， 混合云的技术架构对企业而言是最安全、最灵活和最经济高效的 。IBM和红帽共同打造的企业开源与安全保证 ， IBM深厚的行业知识和长期积累的企业客户的信任 ， 以及帮助企业实现关键任务应用一次构建、随处运行的能力 ， 都可以成为客户选择IBM的动因 。然而更为关键的是 ， 由IBM和红帽所代表的Linux、容器和Kubernetes已经成为企业云计算架构的标准 。我们看到有四个基本促因在推动企业选择混合云架构——
第一是历史沿革
随着过去几年的数字化转型 ， 很多企业都有了复杂的数字化工作负载和应用程序、信息、数据和交易系统 。混合云就是根据企业所处的不同阶段来选择适合的IT基础设施 ， 无论是在公有云、私有云上 ， 还是在本地、在边缘端 。
第二是自由选择
如果企业只依赖一种基础设施 ， 比如一个公有云 ， 就会被锁定在一家公司的技术和创新上 。混合云给与企业选择的自由 ， 他们可以选择托管自己的软件 ， 也可以把它迁移到某块云上 ， 还可以根据需要把它迁移到别的地方去 。
第三是物理距离
随着5G时代的到来和人工智能的采用 ， 如果云端的响应时间还需要50毫秒 ， 就不可能在工厂车间里使用机器人手臂 。企业的IT系统与企业数据与服务的物理距离必须非常靠近 。
第四是法律法规
对于走上全球化运营的企业而言 ， 在世界不同的国家和地区需要遵守不同的法律框架和相关规定 。
从物理距离的促因来看 ， 5G时代的边缘计算是混合云架构的延伸 ， 是即将来临的下一篇章 。IDC预测 ， 到2023年 ， 有一半新的本地基础设施将会部署在关键的边缘站点 ， 而不是在公司的数据中心 ， 目前这一比例还不到10% 。对于企业来说 ， 5G可以使移动数据获得极高速、低延迟和最小传输延时的联接 ， 企业能够利用5G的潜能来支持类似应急响应、机器人手术或者是联网车辆安全功能等关键应用 ， 无需再把工作负载发送到中心云端 ， 避免了现在以毫秒计的延时 。
IBM所提供的边缘计算服务与解决方案 ， 结合了IBM多云环境的经验与专长以及红帽业界领先的开源技术 ， 可以为各行各业带来全新的发展机会 。我们有充分的理由相信 ， 5G和边缘计算对企业计算能力的影响将不亚于手机对消费者的影响 。抓住这个机会 ， 意味着企业现在需要做出重要的架构选择 。IBM认为 ， 企业应该坚定不移地采用基于开放技术和标准的混合云策略来迎接5G时代的到来 。
关于人工智能 ， 我很欣喜地看到人工智能的价值也在回归本质 。今天已经不再是拿人工智能做噱头的时代 ， IBM在制定人工智能策略时 ， 聚焦于对企业最为重要的方面 ， 致力于帮助企业更好地预测、实现自动化 ， 优化运营和管理 。
过去几年 ， 尽管人工智能的技术、产品和解决方案得到了一定的发展 ， 但是在企业中的应用尚未普及 。IBM商业研究院的调研报告显示 ， 中国只有不到14%的企业真正用到了人工智能 。人工智能的普及之所以雷声大雨点儿小 ， 主要是因为企业在使用人工智能的过程中通常会碰到三大挑战 ， 即数据的复杂性、AI人才的不足和AI的可信性 。可喜的是 ， 长期致力于人工智能研究与开发的IBM不仅拥有领先的人工智能技术 ， 也是应用人工智能解决商业和社会问题的市场领导者（IBM连续三年被IDC评为“人工智能全球市场占有率第一”） ， 对于企业所面临的每一项挑战 ， IBM都有相应的技术和解决方案 。
第一 ， 数据的复杂性
【5G时代的边缘计算是混合云架构的延伸】 IBM的人工智能阶梯（AI Ladder）可以帮助企业解决数据难题 ， 做到“数据就绪” 。基于IBM在全球实施的数千个AI项目的经验 ， IBM打造了一个开放且可扩展的数据和AI平台 - Cloud Pak for Data ， 可以帮助企业收集、组织和分析数据 ， 然后再把AI融合到企业整体经营中去 ， 为企业提供端到端的数据就绪、分析和人工智能应用的全方位能力 ， 而且不用4个小时就能部署在任何云上 。
第二 ， AI人才的匮乏
今天AI人才的录用和培养成本极高 ， 企业如何在可控的成本之下发挥人工智能的作用？为此 ， IBM做了多层次的设计 ， 以满足企业不同层次的需求 。例如 ， 针对具备人工智能开发能力的企业 ， IBM可以提供全套的人工智能全生命周期解决方案 ， 满足企业自己构建、管理人工智能模型的需求；针对企业业务部门有强烈需求 ， 同时又面临上线时效性和人才的挑战 ， IBM会推荐产品化的人工智能解决方案应用给业务人员直接使用 ， 无需具备编程能力 ， 如Watson Assistant和Watson Discovery等；第三种是嵌入式的IBM人工智能技术 ， 不是提供端到端的解决方案 ， 而是提供人工智能的能力嵌入到IBM自身的产品或者第三方的产品中去 。通过这些方式 ， 帮助企业打破AI人才缺乏的瓶颈 ， 加速智能化转型 。
第三 ， 可信AI的挑战
IBM通过可信化、可管理的平台 ， 监督和管理企业运营中人工智能的应用、算法和模型 ， 使企业在应用人工智能的同时 ， 可以规避可能存在的AI偏见风险 。同时 ， IBM承诺不会利用客户的数据 ， 以及客户数据创造的模型和洞察来提升IBM人工智能的能力 。IBM的人工智能紧跟客户的需求 ， 大部分产品平均3到4个月就更新一个版本 ， 而这些提升都源自IBM自身技术的发展和应用 。
此外 ， 与IBM混合云架构一脉相承的 ， 是IBM人工智能的开放性 ， 这既是我们的技术承诺 ， 也是客户所需 。IBM的Watson采用开放的体系架构 ， Watson使用到的数据、文本、流程、模型、结果等等 ， 用户都能很直观地看到 ， 并且能非常方便地以API的方式让企业内外的其它应用程序调用 。这样可以快速地扩展人工智能在企业中的应用范围 ， 真正实现人工智能无处不在 。为此 ， Watson还获得全球的API大奖 。
在中国 ， 我们正在深化与像新奥集团（ 《智慧实践先行者--新奥集团如何迎接“新的达尔文时刻”？》 ）这样的客户以及与更加广泛的业务伙伴的合作 ，  构建一个围绕云计算和人工智能的生态体系 。
企业能够利用云计算、人工智能、区块链、5G、边缘计算等新兴的技术成功地应对疫后新常态 ， 并非只取决于技术因素 。新技术的采纳 ， 往往会给企业管理带来冲击和挑战 ，  企业领导需要回归本质 ， 重新思考自己的运营模式、核心业务与能力 ， 思考如何善用科技和平台打破部门墙、公司墙 ， 鼓励员工创新成长 ， 同时整合生态力量 ， 获得新的生长空间 。这些技术以外的因素 ， 往往能够决定一家企业到底能走多远、走多快 。IBM拥有业界最强的服务团队 ， 从业务咨询、方法论、到最佳实践、落地实施 ， 可以为企业的领导者带来有价值的启迪 ， 帮助他们做出合适的选择 。
混合云和人工智能是推动企业变革的两股重要力量 ， 也是IBM公司战略的重中之重 。在国家“新基建”的框架之下 ， 我相信 ， IBM从信息基础架构、融合的行业基础架构和协作创新等不同层面 ， 都能帮助中国企业把握新基建带来的机会 ， 加快数字化和智能化之旅 ， 从容地应对不确定的未来 。
责任编辑：tzh

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