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独家披露亚马逊全球 CTO 的技术指南,13 张 PPT 讲清楚企业上云战略

2017-08-08 ITValue 潜在价值

       

本文由ITValve推荐

价值君注:云迁移已经是大势所趋,来自亚马逊 CTO 的13张PPT,给你企业快速适应“云上生存”的独家法则。本文为钛媒体专业版用户专属内容(点击链接获取详情


近日,亚马逊公司首席技术官沃纳·威格尔博士(Dr. Werner Vogels )在中国最大的企业级技术峰会上的首秀并发表演讲,让近 500 位中国企业技术高管受益匪浅。钛媒体编辑整理了独家闭门干货,关于与云计算应用、把脉中国企业向云迁移解决方案的最佳技术分享。


企业向云迁移已经是大势所趋,那么,企业如何快速适应“云上生存”?


关于这一主题,亚马逊公司首席技术官沃纳·威格尔博士(Dr. Werner Vogels )首次在中国最大的企业级技术峰会上发表演讲。


沃纳·威格尔博士拥有计算机博士学位,主要负责驱动亚马逊的技术创新。他曾是康奈尔大学计算机系的研究科学家,主要研究高可靠高可扩展的企业系统,2004年加入亚马逊公司担任系统研究总监,2005年1月被任命为亚马逊公司CTO至今。


2017年7月28日,沃纳·威格尔博士来到三亚,参加第9届IT价值峰会暨首届中国企业级技术峰会。在本届IT价值峰会上,沃纳·威格尔博士向与会的近500位来自金融、制造、零售、房产、科技、酒店等行业的企业高管以及投资者和创业者们,分享了帮助企业将其大部分IT产品组合迁移到AWS的经验,并向中国企业发出向云迁移的邀请(订阅专题「IT价值峰会暨中国企业级峰会」,获取更多大会精彩干货)。


沃纳·威格尔博士强调,AWS具有混合环境之下的大规模向云迁移的经验。现在,AWS是全球增长最迅速的亿级IT企业。AWS除了有90多大类的云服务外,也与VMware等传统IT企业合作,提供跨云与本地的混合云部署与迁移方案。当然,AWS自身提供了企业级的数据仓库、数据库、应用开发等可以取代传统企业IT的服务,可以帮助企业以更低成本、更高效率、更安全地在公有云环境中实现企业IT技术。


沃纳·威格尔博士表示向云迁移已经是大势所趋,基于公有云的企业IT应用是企业数字化的关键,并且能加快企业数字化的速度。他强调,数字化转型不是一个锦上添花的事情,而是企业求生存所必须的或者说唯一的出路。沃纳·威格尔博士为企业开始向云迁移提供了步骤、模式、工具、合作伙伴、成功因素等完整的指南,可以说万事俱备、只欠企业的实际行动!


IT价值峰会作为ITValue的年会已成功举办了八届,是面向企业高管和技术管理者的领导品牌。ITValue社区拥有超过5000名实名CIO/CTO会员,2016年与中国领先的财经科技信息服务提供商钛媒体进行了资源整合后,ITValue成为钛媒体集团旗下连接企业级产业链的旗帜品牌,以及中国最大的企业级市场与技术综合服务平台。


以下为沃纳·威格尔博士在“2017 IT价值峰会暨中国企业级技术峰会”上的演讲实录,经钛媒体编辑整理后发布:


沃纳·威格尔博士:感谢诸位光临三亚。其实AWS刚刚在北京举行了AWS2017年技术峰会,现场5000多观众都是来自合作伙伴和客户的技术人员,在线有两万多人观看我们的技术峰会,大家对于云计算兴趣非常浓厚。AWS是亚马逊公有云服务的业务部门,也是云服务方面的先锋公司。


在十多年前我们推出了第一款IaaS基础设施技服务,今天考虑在座诸位都是来自企业的IT高管,所以我具体的谈一个有关企业级IT的工作,这就是向云的大规模迁移。


云计算能够有效支撑新应用,不管是创业型的企业,还是大型企业、政府机构,采取的云为先的战略,尤其是针对新服务和新应用而言,这很重要。可以说AWS在全球有广泛而扎实的客户基础,我们要谈的是如何把云迁入到企业的IT世界。AWS现在每个月都有数百万级的活跃客户,我们有非常丰富的客户服务经验,尤其是在混合环境之下大规模的向云迁移。

01

AWS是全球增长最快速的亿级IT企业 


首先为大家介绍一下AWS的现状,昨天我们公布了最新的数据。AWS在2017年第二季度收入为42亿美元,同比增长42%。


如果我们来看一下AWS的成长速率,把它与传统的IT公司相比较,非常明显的一点就是传统的IT已经没有什么增长了,甚至是在萎缩,因为越来越多的客户把他们的本地软件移迁到云端,或者是干脆购买软件即服务。现在,AWS是全球增长最迅速的亿级IT企业。


每个月我们都有数百万的活跃客户,我们目前在全球一共有16个区域,每个区块都有多个可用数据中心,我们在北京有一个区域,未来将启动宁夏区域,也会宣布香港等新的区域。


明年我们全球将扩展至20多个区域,中国的客户不仅可以使用北京区域,也可以使用AWS全球多个区域来为自己全球的客户服务。在座的有一些是我们的客户,事实上甚至是在发布AWS北京区域之前就成为我们客户,因为你们放眼的是全球业务。


我们来看一下向云迁移的主要驱动因素。全球的企业级客户正在利用AWS的全球资源,比如说油气行业的壳牌、英国石油或者是金融服务行业的客户,还有在生命科学领域、制药领域,所有这些全球的大型企业巨头们都在使用AWS的云服务,在中国也是这样。


我们在中国也有很多大家都熟知的大型中国企业客户,他们把很多业务迁移到了AWS上。我们看一下高德纳Gartner,Gartner是一家知名的市场分析公司,每年都有一个魔力象限的排名,在连续七年Gartner的云基础设施魔力象限中,AWS一直是占据右上角的领先位置。

02

AWS的优势是什么?


人们经常问我一个问题,怎么看其它的云供应商?我认为云计算不是一个赢家通吃的行业。我们相信在云服务的领域,全球会有几家公司同时存在,我们需要做出巨大的投资,才能够在全球提供可靠的弹性云服务。这也使得进入这个行业的门槛是比较高的,所以云服务企业的数量不会特别多。


 


Gartner魔力象限明确指出,AWS是14家大型云服务供应商总和的若干倍。当然,AWS提供的是全球的云计算服务,不仅仅是计算、存储、网络、数据库,事实上还有很多的云服务供应商,他们对于云服务的想象力仅局限于这几个领域。


我们还有很多的客户不再想要自己拥有几千台服务器这样的一个基础设施资源,他们在想的是不管基础设施也不管服务器,只聚焦于自己的核心领域,而所有基础设施的工作就可以交给AWS了。



AWS提供目前90多大类不同的云服务,服务的广度和深度也是为什么AWS云服务至今能够如此成功的原因之一。计算、存储、网络是非常重要的基石,但是我们还有其他的服务,当然我们的成功还取决于AWS生态系统中的诸多合作伙伴,不管独立软件供应商还是系统集中商,都能帮助AWS的客户迁移到云端,合作伙伴对我们的成功,起了至关重要的作用。

03

企业上云的收益


目前在云时代,我们看到了两个分界线,一个是新应用,比如说像musical.ly这种音乐社交创新创业公司在用AWS,但是在企业级也有很多AWS的客户。我个人就负责全球最大电商平台的运营,也就是亚马逊电商平台,我非常了解企业级的需求。


除了新应用开发对云的驱动因素之外,还有其他的驱动因素,比如说很多的企业希望获得敏捷性,因为很多的企业都在面临数字化转型的压力,转型的速度必须非常快。数字化转型不是一个锦上添花的事情,而是求生存所必须的或者说唯一的出路。



我们有很多这方面的经验。如果要实现数字化转型的话,就必须实现速度和敏捷性,同时只有实现数字化转型,才能够吸引更多的一流的新型人才。而如果我们AWS在创新面前止步的话,我们在未来几年可能就会消失。


我们来谈一下通用电气,通用电气就在调整自己,通过向云的迁移来提升自己的业务敏捷性。他们做了数据中心的整合,而数据中心整合也是使很多企业向云迁移的一个主要的目标,通过整合来减少数据中心的数量。


为什么企业要向云迁移,这其中有很多的驱动因素。客户问我们各种各样迁移的问题,比如如何从业务的角度去解释。不能说因为做这件事情很酷很时髦,就去向云迁移,而要把向云迁移做成一个合理的业务场景。


在向云迁移之前,有几个必须要完成的工作。


首先AWS有一个迁移加速项目,简称AWSMAP来帮助客户快速向云迁移。我们提供AWS自身开发的迁移工具以及合作伙伴的迁移工具,同时也建议大家可以选AWS的专业服务,或者是选择信任的合作伙伴来帮助进行迁移。


其次在人才方面,在过去一年到现在,我们在中国培训了6万名学生,在2017年的目标是在中国再培训2万名学生成为AWS的专家,帮助客户快速实现向云迁移。

04

那些成功向云迁移的企业


举几个例子,美国新闻集团是一个知名的案例,尤其是在数据中心整合方面. 通过向云迁移,新闻集团将 56 个数据中心整合成 6 个,在此过程中将75%的基础设施移动到云中,并将超过1亿美元的资金重新分配给关键业务推动因素。


Enel是意大利的一家全球性的能源公司,他们在 9个月内向AWS迁移了约 5,500 个实例,使存储成本降低了50%,计算成本降低了20%,并使资源调配速度提高了10倍(4 周到2天)。



通用电气的油气部门也是通用电气集团第一个率先向AWS进行云迁移的业务集团。他们打造了一个由AWS工程师协助的向云迁移小组,通过小规模的云迁移试点项目,在短短的几个月之中积累了很多的经验,然后就把这些经验向通用电气油气业务组所有技术人员进行推广并培训,让每一个技术人员都变成迁移专家。在接下来的一个月,300多个核心应用向AWS进行迁移。有的应用只有五个用户,还有大型应用有5万多用户,每一个应用根据自己的特点有不同的迁移战术。


还有一家能源公司叫HESS,是美国500强企业。他们也做了云迁移,但是加油站IT却和总体IT联合在一起,所以他们通过向云迁移,把加油站的IT剥离出来。

05

向云迁移的步骤


我们再看一下整个迁移分成几个步骤。



第一步,在筹备阶段要对云项目做一个非常清晰的业务案例,也就是合适的业务场景;第二个阶段是规划阶段,要弄清楚自己有多少数据中心,有什么样IT资产;第三步,使用各种各样的工具来进行自动化的迁移。


在迁移完之后并不是说这项工作就完成了,因为云改变了企业的思维方式、工作方式,因为企业的应用和服务不再为某一个资源所绑定、所局限,因此可以不断地进行优化,所以这是一个良性循环。


我们来谈一下企业领导,企业领导在向云迁移中的作用非常突出。在筹备阶段为云迁移找到一个合适的业务场景,这就是领导者要发挥重要作用的部分。人、流程、技术,这三者都在云迁移中发挥重要作用,人和流程其实是企业领导要能够去控制的。


06

为什么向AWS迁移?


如果我们去思考一下,在这方面获得成功的企业,重点都放在了最基本的组织KPI核心绩效指标上。我们来看一下这些KPI都是什么,可能是运营成本、也可能是更加灵活的基础设施、实现计算弹性等。



我们不再需要数个月,而是在几天几周的时间实现向云迁移,这就能够同时实现运营成本的降低和员工生产力的提高等。到目前为止,企业不再受限于物理基础设施的局限,因此开发测试人员的测试工作速度能够远超云迁移以前的速度。我们知道一个服务器运行1000小时的测试与一千台服务机器运行一个小时测试的测试结果是完全一样的,但成本却大不相同。


亚马逊零售网站把自己的能力向云迁移,可以摆脱硬件设施的束缚。有很多的企业选择了AWS的云服务是,还有一个很重要的原因,这就是安全。AWS在安全上的投资是世界上其他公司无法比拟的,所以很多的客户干脆把安全这件事情交给AWS去做。我们看到有很多的企业,希望能够去获得更强的安全性,所以他们选择了AWS。


还有一个原因,在这一个全球化的数据分析的世界中,以前使用的是昂贵的数据仓库,那么一个新的分析能力要等好几周的时间才能够实现,而比如使用AWS Redshift就能够在很短的时间里构建新的分析能力。


当然我们所看到的不是一到两个业务驱动因素,就让一家企业做出上云的决策,而是多个综合因素作用的结果。比如说通用电气的油气业务组,他们其实就是获得了多个益处,比如说业务敏捷性,交付业务应用程序提速了77%,节约了 52% 的平均 TCO总体拥有成本,而且能够更加快速地向市场提供新的功能和服务。

07

怎么迈出第一步? 


在迁移的过程中,做了业务用例、做了规划,接下来就去理顺一下有什么样的应用,有什么样的IT资源。尤其是很多的公司做了多次收购,对于收购来的公司情况并不非常清楚,那么怎么去迈出第一步?



很多的客户对于自己所拥有的数据中心资源并不完全掌握,所以AWS和合作伙伴开发了一些工具,能够帮助客户在本地环境中发现自己的IT资源,把握自己的应用情况来做出云迁移规划,比如说AWS就有这方面专门的Discovery工具和服务,也有这方面的最佳实践。

08

云迁移的几种模式 


云迁移如何规划,如何执行?其实迁移有多种方式,我们认为最简单的一种迁移叫托管,也就是把企业应用从本地环境托管到云环境中。当然,我们认为更好的方式是全自动化,比如说简单的Java应用,可用迁移工具自动化向云迁移而无需人工干预。但对一些大型的SAP应用,可能就需要人工的优化,用人工方式向AWS的迁移。



还有一种迁移称之为重新平台化或再平台化的迁移,也就是在本地环境中有AS400小型机或者是Power处理器的平台,托管的模式就不适用了。要对这些平台进行重塑,比如把它们转换为Windows平台上应用之后再向AWS迁移。


我们还有好几位客户,发现自己本地软件的许可证要到期了,所以直接就放弃这些本地软件许可,转而购买SaaS软件即服务的这种云服务,比如SalesForce云服务,还有一些企业可以帮助开发企业级的SaaS服务,我们把这种迁移模式叫做重新购买。


第四种迁移方式就是再架构。比如说通用电气的油气行业,如果有一个应用内部的客户数量多达一到两万名,这个时候要考虑再架构,把大应用分解成不同的小模块,每一个模块都实现独立化,只有这样才能够加快速度、增加敏捷性、赋予更多的云能力。



有些应用需要实现更强的可靠性,这就意味着需要多个数据中心的支持。而AWS有多个区域横跨全球,每个区域也有多个可用区,我们可以实现接近百分之百的容错,可以对企业应用进行再架构实现高容错性、高灾备性。


当然,还有一些企业应用是要保留在企业内部而无需去迁移到云上的。另外还有企业应用已经过时,要逐渐退出历史舞台,也没有必要去迁移到云上。还有一些考虑到成本等因素,可以干脆开发全新的下一代的云上应用。


09

混合云环境中的迁移


我们与VMware公司进行合作,帮助企业客户实现VMware 从本地向云端的迁移。我们提供的各种迁移工具以实现数据在本地和云之间的迁移。如果企业数据体量非常大,我们提供了AWS Snowball以物理的方式帮助企业进行数据的迁移。



现在数据库的迁移变得越来越重要,我们很多的企业客户选择把商业级的数据库迁移到AWS Aurora上,能够有实现同样的企业级可靠性以及安全性可用性,现在已经有超过三万个企业数据库迁移到AWS上。


9万个虚机已经通过我们的Application Discover Service进行了迁移,我们不断与客户合作开发出独一无二的工具,以实现大规模的云迁移。自动化流程很重要,比如说联合利华要把17000个数字资产迁移到云上,唯一可行的方式就是使用自动化的工具。


10

建立云迁移项目组织


我们看一下,从组织结构的角度来说,在迁移的一开始要组织一个小型专家组,专注于云迁移,他们要接受AWS的培训,同时与AWS的合作伙伴进行工作协同。优化也是其中重要的一个元素,目前在AWS云平台上运营着大量的应用,有些的应用采取托管方式,对于这些已经在云上托管的应用,可以思考对它的架构进行优化,提高可靠性和安全性。



要强调一点,我们处于一个混合云环境中,要保证安全性、可靠性,不光是在本地,在云端也是这样。当在云中开发一个应用,可以使用虚拟私有云VPC,把自己的地址域指定在VPC中,然后以企业的私有云本地环境进行连接,两者之间在公有云和自己的本地之间实现应用的迁移、数据的移动。



数据中心的数量会随着时间的推移而不断减少,当然不是说企业自己的数据中心会完全消失,只不过客户自有的数据中心数量会不断减少。有很多企业客户都表示干脆放弃自己所有的数据中心,AWS会不断为企业供有效的工具,让企业在混合的环境中自如发展。



AWS外部的合作伙伴,还有亚马逊专门的专业服务技术服务团队,都可以为企业提供云迁移的能力,我们在中国也有好几家合作伙伴,同时大家可以利用工具来做云迁移。


培训非常重要,我们看到企业级客户的工程师,非常热心要接受AWS的培训,因为他们坚信这就是IT的未来。那我就讲到这里了,感谢各位的聆听。


附:钛媒体记者与亚马逊 CTO 在2017年IT价值峰会暨企业级技术峰会上对话:


提问:我有一个问题,能否谈一下AWS和Azure之间的区别?


沃纳·威格尔博士:你说的是AWS和另外一个云供应商是吧?我们比他们做云服务的时间长得多,可以说我们改变了企业级IT的格局。事实上目前市场上有很多的云服务供应商,他们还处在我们2009年、2010年的水平,而且我们知道经验是不能够在短时间内获得的,他们无法比得上AWS云服务的广度和深度。


我们有很多的客户利用AWS提供的搜索服务、移动服务、物联网服务等实现业务加速。同时,传统IT供应商与企业合作,还是签长期合同的方式,动不动就五年、十年。那些数据库公司会从客户那获得一个大额支票,然后就不关心客户怎么做了。而AWS想大幅改变这种情况,我们不仅每天为企业提供最优秀的服务,而且仅需要按照用量来去付费。


很明显我们云服务的广度和深度、国际化布局以及高度关注安全等,都是我们的优势。AWS在安全上做最大的投资,安全是一个不断发展的策略,AWS会不断在运营层面、技术创新层面、工具开发层面提升安全。我们保护客户免受DDoS的攻击,可以说市场上还没有云服务公司能够比得上AWS在这方面的服务和经验。


以前卖软件的公司会告诉你怎么开发软件,这就像在厨房给你一个食谱一样,我们告诉你怎么做,但是AWS认为我们应该把这种权力交给客户,让客户决定自己的应用怎么开发。以前的方式是非常原始的,我们希望给大家工具箱,你们可以在工具箱里选择,我要去使用云搜索,还是要选择其他的工具,把它集成到自己的软件中。


我们与客户关系密切,我们甚至邀请客户来定义AWS的产品路线图。去年我们发布了一千多个新的云服务和功能,都是由收集到的客户反馈意见所推动的。可以说AWS提供最优秀的功能和服务,是因为我们是以客户为中心的。


提问:您怎么看人工智能?


沃纳·威格尔博士:全球的人工智能在2到3年之后将完全不同,我相信在目前有很多技术正在开发中,亚马逊非常幸运在过去的20年中一直在做机器学习,机器学习就是一种人工智能。比如说亚马逊电商网站会为客户提供各种产品推荐,这些都是基于人工智能技术,也就是机器学习。定价、虚假订单的鉴别等,都是基于人工智能的技术。


这个问题要分成不同的层次。机器学习把输入的数据进行分析,用于预测未来,这是一种机器学习。还有一种机器学习被称为深度学习,深度学习使用不同的软件平台,使用GPU图形处理器的架构,高内存、高并行的计算主板,去进行深度学习的计算。


我们已经有开箱即用的深度学习系统。我认为大部分的工程师都不可能成为深度学习方面的专家,大部分的技术人员也不可能成为机器学习的专家,所以我们也提供了集成的AI底层计算平台,让客户把AI集成到自己的应用中。自动语音识别、自然语言理解、文本到语音、图形识别等,都是我们开发出来的基于深度学习平台的人工智能服务。


目前我们已经提供很多人工智能服务。但是现在这些AI平台如果再过2到3年,会比现在发生巨大的不同、会有巨大的变化。

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