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2019-07-19

英特尔如何做“数字化转型的赋能者”?

时间: 2019-07-19 编辑:

一边是企业对数字化转型的迫切需求,一边是陈旧的基础设施正在阻碍整个数字化的进程,或许这正是当...

一边是企业对数字化转型的迫切需求,一边是陈旧的基础设施正在阻碍整个数字化的进程,或许这正是当前数字经济时代的主要矛盾,不过,英特尔正试图用“精选解决方案”为企业的数字化转型开辟一个“特区”。

在数字化浪潮下,企业转型的目的似乎很明确,最直接的需求是通过业务的创新和转型增加收入,与此同时,兼顾提升效率和降低成本的诉求。

然而,当企业明确了数字化转型的目标后,挑战却接踵而至。“最核心的问题是如何基于现在比较陈旧的基础设施上进行竞争。” 英特尔公司市场营销集团行业解决方案部中国区总经理梁雅莉认为,从IT和业务的视角出发,陈旧的基础设施会阻碍整个数字化进程。

“采纳成熟而先进的IT技术,选用正确而强大的工具,部署合理的方案,是推动数字化转型的关键。”在梁雅莉看来,解决数字化转型的问题不仅仅需要一个完善的数字化战略,更需要强大的工具来帮助其落地实践。日前,英特尔携手南大通用GBASE、平凯星辰PingCAP、青云QingCloud、星辰天合XSKY、易捷行云EasyStack联合推出5款最新的英特尔®精选解决方案。这些“精选解决方案”如同数字化的一系列“标准”,英特尔也将巩固其作为企业数字化转型赋能者的角色。

陈旧的基础设施

数字化的切肤之痛?

陈旧的基础设施何以对数字化转型构成威胁?

事实上,原因很简单。在数据爆炸的今天,数据的复合增长率是30%,而现在这些数据都存在于孤岛之中,根本没有办法改善决策,更何况提高所谓的“洞见”。另外,随着应用越来越需要互联网,越来越需要互联服务,越来越需要把所有的人、事、物连接在一起,企业数据中心的内部、外部的网络流量需求激增。而与此同时,安全的漏洞也时时出现,所以企业在这时需要更灵活增强型的技术,并且具有实时分析问题的能力。所有这些都依赖于现代化的基础IT设施来实现。

“陈旧的基础设施不仅是企业面临的最大挑战和问题,在很大的程度上或者在中长期的时间点里会带来很大的影响。”梁雅莉从一些研究公司调研的数据获悉,很多企业发现如果现在还是拥有比较陈旧的IT基础设施,与一个具有现代化基础设施IT公司去竞争的时候,企业在灵活性和竞争性方面都会大打折扣。一个很好的数据说明,尤其是面临产品创新和上市时,时间会被延长6倍。

原来,在企业比较陈旧的基础设施里,当一定的服务器设备超过一定的年限,它的维护成本会大大增加,性能也会跟不上。其中有一个很具体的数据,当服务器的服役达到第4年,性能会显著下降,实际上这时候企业所承担的竞争成本会更高。

所以,对于企业来说选用怎样的技术和解决方案来弥补陈旧的基础设施就是一个重要的课题。洞悉到该问题的英特尔已经采取了行动,如今,与合作伙伴共同打造的精选解决方案实际上就是为了解决企业IT在技术、工具和部署方面面临的问题,来加快支撑企业转型而做的方案。

面向未来的存储方案

尽管每年的数据复合增长率在30%,但是平均而言每年分配给数据存储的IT预算增长只有区区10%。所以企业需要用合理的技术和方案来满足数据洪流的需求,同时,企业通常会把存储视为单纯的技术问题,实际上它是一个更广泛的问题,是数据分层优化的问题,需要企业全面智能数据的最佳实践。

然而,在现实当中有很多情况,大多数数据都遗留在没有分层、没有组织的竖井当中,很多员工也无法访问这些数据。试想,在现在的数据洪流或者数据经济的业务模式下,员工需要更快、更好的使用这些数据来做出更灵活的业务决策,进行业务创新。

梁雅莉介绍,随着存储介质技术的创新,一些技术创新也正在重新定义着存储的成本、容量和延迟等等。基于服务器的分布式存储解决方案,可以提供快速、可效和可扩展的存储,特别是能够针对软件定义的基础设施进行设计和优化。梁雅莉例举了中国石油的案例,该公司采用了分布式存储的技术部署了80台至强服务器用来存储业务数据,使用SSD和傲腾进行不同成本和容量、不同存储方案对数据进行分层。

整体的云计划方案

根据Rightscale的报告,80%的企业现在已经在使用云或者建设云。事实表明,云技术能够提高业务效力、降低成本,已毋庸置疑。但是,过去几年大家的争论在于究竟使用哪一种云模型?

“私有云和公有云都有好处,这是英特尔自身在做IT战略时的经验。”梁雅莉表示,过去两年的实践,混合云已经作为大多数企业最有可能使用的一个云的模型。“对于一个企业来讲,无论是使用什么样的组合,最主要的是要有自己混合云的云策略。”

在梁雅莉看来,私有云和公有云怎么样组合要根据不同的工作负载、不同的应用场景来获得最佳的TCO敏捷性和投资回报比。而更高级混合云解决方案的出现,业界有一个趋势就是“ONE Cloud”,即能够在私有云和公有云中无缝运行单个工作负载。

举例讲,就是企业的数据可以存储在公有云当中,但数据分析和洞见的产生将运行于私有云当中。这样对于公有云和私有云的运行是对整体规划的考虑,并且是资源战略性的部署。

分析&数据策略方案

“当我们组织数据并优化了存储环境,提高了效率和灵活性的时候,就要往下再走一层,也就是开发分析和数据策略。” 梁雅莉认为,对于整个CIO以至于企业的CEO来讲,分析是首要的投资重点,因为在今天的数字经济当中预测和理解快速变化的市场环境是企业致胜关键,而了解新型消费者的动态和行为也是至关重要的。

贝恩大数据诊断调查研究显示,使用分析技术的公司会比竞争对手做决策的速度快5倍,这意味着缩短、提炼数据洞察的时间是在数据经济当中企业致胜的关键。

尽管,市场上不乏数据分析、机器学习、深度学习和人工智能方面的解决方案,但是由于复杂性,缺乏数据专家或者缺乏对所有驱动数据策略业务结果的理解会出现很多的挑战。以京东为例,刚刚过去的“618”中有一个重要的业务场景,就是从上亿的商品图片中提炼出特征值、共性,从而实现商品品类的有效管理。在实现这个业务目标的时候,它的基础设施到底怎么样设置,怎么样部署?英特尔为其提供的技术方案显得尤为重要。

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