資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：不幸的是這些無形資產(chǎn)適用于目標的方式有所不同往往需要合理審查才能推斷出來。如今為下一個大型風(fēng)險投資選擇云計算供應(yīng)商的過程剛剛開始企業(yè)挑選公共云的無形資產(chǎn)仍需更多的努力。
將全部業(yè)務(wù)或部分業(yè)務(wù)遷移到公共云中,這是許多企業(yè)首席技術(shù)官和首席信息官在其職業(yè)生涯中做出的最重要的決定,但如果決策失誤,則可能會使經(jīng)營多年的公司陷入困境。對于某些企業(yè)來說,這個決定完全就是云計算服務(wù)成本的比較,但企業(yè)很難比較公共云供應(yīng)商提供的服務(wù),因為服務(wù)的細微差別讓這種比較幾乎不可能實現(xiàn)。
另一方面,很多企業(yè)通過采用全球四大云計算供應(yīng)商(亞馬遜,微軟,谷歌和IBM)所提供的云計算服務(wù),將大大降低成本上的風(fēng)險,因為這些行業(yè)巨頭的價格戰(zhàn)也正在不斷地進行。除了云計算成本之外,更為關(guān)鍵的是那些能推動當(dāng)前和未來項目走向成功的深層次的無形資產(chǎn)。不幸的是,這些無形資產(chǎn)適用于目標的方式有所不同,往往需要合理審查才能推斷出來。
功能:微服務(wù),無服務(wù)器,最新熱點
比較來自每個公共云供應(yīng)商的服務(wù)矩陣將是一種艱難的歷程,因此,需要進行一些前期設(shè)計,以確?；A(chǔ)構(gòu)建塊能夠支持應(yīng)用。但嚴酷的現(xiàn)實是,未來的一些實驗性設(shè)計對未來避免重大的工作努力是必要的。例如,每個云計算供應(yīng)商專門在某些領(lǐng)域進行區(qū)分,因此,如果一些項目具有一些獨特的特征,那么將會依賴固有的供應(yīng)商優(yōu)勢,這將會加快項目進度。
最近的一個例子是Kubernetes,這是亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司(AWS)日前推出的托管服務(wù)。而谷歌云平臺(GCP)多年來一直提供托管Kubernetes服務(wù)。這些服務(wù)和產(chǎn)品變化很快,很難保持最新狀態(tài),而問題在于組織是否有時間或具備專業(yè)知識來應(yīng)用。但最重要的是細節(jié),看起來類似的產(chǎn)品在讀/寫性能或流數(shù)據(jù)等方面可能會有很大差異。
以下是當(dāng)前差異性的一個例子:
跨服務(wù)和地區(qū)的安全性
讀取和寫入時間序列數(shù)據(jù),大量字符串?dāng)?shù)據(jù)等持久性。
索引特殊數(shù)據(jù)類型以便快速檢索
從外部系統(tǒng)接收/傳出數(shù)據(jù)
關(guān)鍵服務(wù)的自動調(diào)整(向上和向下)
運營:人員和流程
如果只是因為開發(fā)和運營團隊可以在幾個計算節(jié)點上創(chuàng)建高性能集群,那么這并不意味著擴展這些集群中的一個或多個集群將會取得成功。事實上,為這些自我管理的服務(wù)構(gòu)建開發(fā)、登臺和最終生產(chǎn)環(huán)境對于很多企業(yè)來說是一場噩夢,除了那些擁有無限預(yù)算的公司以外。顯然,使用更多供應(yīng)商管理服務(wù)的能力與項目整體壽命成正比,尋找供應(yīng)商和自我管理服務(wù)更好的方法還需要一些研究和努力。
需要考慮的另一個關(guān)鍵因素是,供應(yīng)商或市場是否存在足夠的中小企業(yè)以確保連續(xù)性。軟件開發(fā)人員往往低估了大規(guī)模自我管理多節(jié)點集群所需的專業(yè)知識,其運營團隊會驚訝地發(fā)現(xiàn),在第一次重大中斷期間,開發(fā)人員會感到手足無措。隨著許多新技術(shù)的出現(xiàn),無論它們是作為云服務(wù)還是自管理,人才庫都非常有限,而企業(yè)所擁有的內(nèi)部專業(yè)知識只能通過自學(xué)和反復(fù)試驗才能實現(xiàn)。一些企業(yè)通過尋求他人幫助來解決這個問題,但云計算供應(yīng)商并不一定能夠很好地解決這些問題。對于預(yù)算較大的項目來說,這是一個很好的選擇。但隨著外部服務(wù)的增加,供應(yīng)商鎖定并獲利變得更為重要。
人工智能
人工智能需要獲得企業(yè)的特別關(guān)注,因為它通常不是計劃用于最小可行性產(chǎn)品(MVP)的東西,特別是對于新產(chǎn)品而言。然而,人工智能作為企業(yè)發(fā)展路線圖上的下一個項目不容忽視。如今,很多IT主管都需要制定人工智能策略,但目前實現(xiàn)人工智能的企業(yè)大多是規(guī)模龐大的公司,而人工智能作為數(shù)字轉(zhuǎn)型的一部分將在五年內(nèi)成為一種籌碼。人工智能的獨特之處在于它依賴于機器學(xué)習(xí)來提供有用的價值。換句話說,這不是一個微不足道的附加服務(wù),事實上,機器學(xué)習(xí)需要組件服務(wù)協(xié)同工作,因為大量信息在服務(wù)之間流動。每個組件服務(wù)必須具有自動調(diào)節(jié)和彼此之間的密切聯(lián)系。否則,工程團隊將花費寶貴的資源進行連接和管理。以下是幫助選擇的一個樣本調(diào)查問卷:
人工智能和機器學(xué)習(xí)是一階項目還是附加項目?
機器學(xué)習(xí)組件服務(wù)是否與其周邊服務(wù)一起自動調(diào)整?
機器學(xué)習(xí)組件服務(wù)是否很容易交換數(shù)據(jù)?
人工智能服務(wù)是否與企業(yè)項目的預(yù)期需求保持一致?
此外,還將提出更多的問題。
如今,為下一個大型風(fēng)險投資選擇云計算供應(yīng)商的過程剛剛開始,企業(yè)挑選公共云的無形資產(chǎn)仍需更多的努力。
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