以下是現場速記。
西云數據制造業資深行業顧問 盛濤
西云數據制造業資深行業顧問盛濤：大家上午好!我是來自于西云數據的盛濤。很高興今天有機會能在這里跟大家分享一下在后疫情時代，我們企業的數字化建設這樣的話題。
我剛才突然發現今天的這個大會是我在疫情之后參加的第一個線下的大規模的活動。所以剛才嘉賓也提到了很多，對整個疫情的發展，對整個社會的影響。我們可以看到，由于疫情的突然的出現和爆發，對整個社會和我們個人的工作和生活其實都產生了非常大的影響，也導致了我們很多的企業現在開始在重新對于之前可能沒有想去做的事情，或者沒有急于去做的事情有了重新的思考。
現在我們可以看到很多企業在去思考，我怎么能夠去提高企業運營的彈性?所以在這里面，我們在右側有一個圖，這個圖是我們一個企業，我們業務發展的趨勢的變化的圖，這個是很理想的曲線，我們希望能夠有一個不斷的增長的業務情況。
我們也看到了在疫情之下，雖然我們的經濟受到影響，但是仍然有非常多的企業走出了這樣的曲線。比如剛才提到了在線教育、在線醫療等等這樣的一些在線的企業，其實他們在疫情爆發情況下，同時他們的業務也有了非常大的增長。
大家我們也會發現，這些企業很快就找到曲線的右上角的地方。他們會遇到很大的瓶頸，這個瓶頸就是我的業務量快速的超出了企業的運營能力。所以我們會看到很多的在線教育平臺，在我們疫情的初期，我們的小朋友們都開始去上網課的時候，很多的教育平臺崩了，所以這個是我們很多人遇到的一個情況，它的背后是我們企業的運營的彈性不夠。當我們在任何的外界的外力的促動下，我們的業務發生變化的時候，我們企業運營能力沒有能夠隨之而產生變化。
其實我們還看到在疫情之下很多企業業務情況是走了相反的曲線，也就是由于疫情的出現，它的業務量有了大幅度的萎縮。比如航空業、酒店業、旅游業，它正好走了相反的曲線。所以在這個疫情之下，很多他們快速的走到了左下角的位置，也就是說企業運營能力還在，但是我的業務量已經萎縮的很小，所以我的企業的運營的資產，它的利用率已經非常的低，但我還要為之去付出高昂的成本和代價。我并沒有隨著業務量的變化，我企業的運營的能力而隨之變化。
正是由于這兩種情況的出現，我們看到越來越多的企業在去探討有沒有一種方法能夠讓我的企業運營能力更具彈性?可以隨著業務的變化而增加或者降低。所以這是我們在疫情之下，看到很多企業的思考。
另外一種，我們可以看到疫情給我們帶來的很大的變化。我們都開始居家辦公了，我們員工沒有辦法回到辦公崗位，沒有辦法去到客戶的現場。在這樣的一種情況下，怎么能夠保證我企業的業務的連續性?這個也是擺在很多企業面前的挑戰。
另外一個是隨著疫情的變化，我們的經濟還是有了蠻大的影響，剛才的嘉賓里面也有一些數據，全球來看整個的經濟都屬于下降的趨勢，當然現在在慢慢恢復。對于我們企業來講，給我們的企業的競爭的壓力帶來非常大的挑戰。
競爭在越來越加劇的情況下，企業怎樣通過持續不斷的創新去保證或者提升企業的競爭力?也是擺在很多企業面前的重要課題。由于疫情的影響，我們可以看到很多企業在去思考這樣的問題。同時，我們也看到了很多企業在采取一些措施，在這些采取措施里面，我們可以看到有一個趨勢就是它的解決之道在于遷移到云端，這是我們看到很多企業特別是在這樣的一個疫情的催化之下，很多企業所采取的措施或者說我們看到的這樣的趨勢的變化。
企業在不斷的將它的業務系統，將它的IT系統遷移到云端，從而來去釋放它的IT的資源。這樣的話，可以幫助它去削減整個基礎設施運營的成本，能夠幫助它去減少這種成本非常高昂的停機的時間，可以幫助企業去釋放我們的人員的生產力，提高我們生產效率，可以幫助我們去加速我們交付的速度，加速我們創新的速度。這是我們看到一些趨勢和這個趨勢可以帶給我們的價值和好處。
下面我們可以具體的看一下。通過遷移到云端，我們可以做什么?
第一，可以實現更低的運營成本。這里面有一個分析，這個分析是我們在幫一個全球跨國的集團在做的整體上云的遷移的評估跟分析。這個遷移和評估的分析，我們是整理了這個企業內部目前在運營的IT的基礎設施和它的IT系統運營的情況，我們比較了三個場景：第1個場景，企業仍然延續目前本地數據中心的模式;第2個是通過18個月的時間將我的系統遷移云端;第3個場景通過36個月將企業系統遷移到云端。
通過這三個場景比較和分析得出結果，通過這樣的分析可以直觀的看到。通過我們將企業IT系統遷移到云端，我們可以有非常大的回報，我們可以節省大量的投資。這里有一些具體的數據，不具體來講，這是針對于這個企業實際情況得出的具體數據。
我們可以看到通過這樣的數據，五年下來可以幫助企業節省25%的成本。相比較于我們做這件事情的投資來講，投資回報率大概在23%左右，而且這種回報是可以立即見效的。而不是說有些系統需要一段時間或者需要相應的組織結構的管理體系的變化才能看到成效。這種模式是可以立即去見效的。我們通過這樣的分析，可以給這個企業很明確的體檢的結果，做這件事情對你帶來的好處是怎么樣。
現在我們是通過專業咨詢服務團隊，他們有很大的比重的工作在幫企業去做這樣的遷移的分析和評估。針對疫情之下越來越企業考慮做這件事情，我們也是拿出了免費的額度可以幫助部分企業能夠去幫它免費做這件事情，所以如果說有企業希望能夠對于目前的資產的情況，對于目前的IT的架構，如果未來我要遷移到云端，我有什么樣的提升?我有什么樣的回報?我希望能夠去做一些評估，做一些分析，也可以找到我們。通過這樣的一種方式我們可以幫助企業去實現更低的運營成本!
第二個，通過遷移到云端幫助企業提升業務的連續性。剛才我們也講了，特別是在疫情之下，越來越多的企業意識到這個問題了。所以我怎么能夠有更好的、更安全的一種機制來去支持我的靈活辦公?我的遠程辦公?其實對于一個企業來講，不同角色的人對于業務連續性需求不一樣。
對于我們的高管來講，他們可能更多的是關注，當我遇到重大災難的時候，當我遇到重大變化的時候，我企業的風險在哪里?我如何去采取措施，我有沒有相應的機制去應對這樣的變化?如果對于一些高監管的行業，比如像金融、醫療等等像這樣的一些行業，我是不是有足夠合規的機制去應對這樣的變化?所以這是可能在高管層面他們所關注的一些保證企業業務連續性的問題。
從業務層面，比如對外銷售服務人員或者對這些人力或者培訓的人員，他們可能更多的關注是說當員工沒有辦法到達客戶的現場，沒有辦法近距離跟客戶溝通，怎么能保證我還可以持續的給我的客戶去提供良好的服務?怎么能夠在我的員工沒有辦法回到企業辦公室的時候，我還能夠保證對他們去進行持續的能力的提升和內部的培訓?所以他們可能更多會關注在業務層面，怎么保證業務連續性?
對于我們IT或者CIO來講，我們更多的是關注這些業務的目標怎么通過我們IT的系統去實現?以及我們根據業務目標我們的RPO、RTO具體的參數。這是企業內部不同角色的人對于保證業務連續性，他有一些不同的訴求。
針對于這些不同的訴求，西云數據從三個維度提供給企業客戶。首先針對規劃和咨詢的維度，可以利用專業咨詢的團隊從對企業風險的評估，我們組織機構的建立，包括我們技術架構，比如我們這些災備的技術平臺的構建，甚至雙核架構的構建，從這些維度，從這些不同的業務部門的需求，我們可以從規劃和咨詢的維度來給我們的客戶提供支持。
對于業務部門來講，我們可以提供一些全托管的云計算的服務。比如說我們的遠程云桌面的服務，比如遠程的共享文檔管理的服務，包括遠程的呼叫中心的服務。通過這樣的一些云托管的服務，可以幫助我們安全的、容易的、快速的去實現業務的連續性。
對于我們IT人員來講，我們可以有很完善的，針對于不同場景的容災備份的解決方案。這個容災備份的解決方案是滿足于客戶不同業務的需求。從簡單只是數據備份和恢復到熱備甚至雙活的解決方案，他們會滿足我們不同的RTO、RPO的需求，同時也是提供了不同的成本的解決方案。
所以我們可以根據我們自身業務的需求和我們對成本的考量，我們可以經過這樣的權衡去選擇一個最適合我們的方案。當然，如果說我們的性能要求很高，比如我們的RTO、RPO要求實時恢復，我們可以去采用我們的熱備或者雙活的解決方案，可以實時進行切換。當我們業務的恢復的時間要求沒有那么高，我們只是做數據的備份，或者我只是在我的云端保留我恢復系統最小的資源。當它遇到災難的時候，仍然可以把全量系統拉起，只是說這個拉起可能會需要分鐘級的時間。所以我們可以有很多方案的組合去進行選擇。
在AWS云平臺上我們去構建業務連續性，它有些什么樣的好處?
首先，我們可以不用自己去建立災備中心。所以這樣的話，對于我們去建立災備中心所需要的地皮、建筑物以及到我們所需要的軟硬件的資源，這些投資都可以省掉。
同時在云上，全部采用剛才講的這些解決方案，全部都是采用的代碼拉起的方式，所以它可以快速的部署。即便是很龐大的系統，我們仍然可以快速的拉起和部署，可以幫助我們去節省我們容災的成本。
同時在容災切換時，我們剛才講的幾個方案都是自動化切換，可以提高效率，避免切換過程中人工干預帶來的失誤和誤操作。
同時在云平臺上采用按需計費的模式，我們只需要根據我們使用的資源進行付費，可以幫助我們節省大量的初期投資的成本，幫助我們優化我們整個結構化的成本。
同時在云上面提供了非常多的管理工具，包括開發的工具，也可以幫助我們去降低IT管理的成本。
同時在云上可以非常方便的做數據驗證或者是我們災備的演練。
這樣的話，我們可以實時的去通過這樣的驗證和演練保證我所希望的RTO、RPO的指標，我們是可以滿足的。
這是我們基于AWS云平臺構建業務連續性、解決方案，它能夠給我們帶來的一些好處。
剛剛我們講了怎么去保證業務的連續性。接下來我們只是保證我們這個企業能夠運營，有一個彈性的平臺可能還不夠，我們更多的還是希望基于云平臺做快速的創新。創新其實很多時候它不只是一個技術的概念，更多它是創新文化的構建。
所以AWS每年也會給我們很多客戶組織創新訓練營的活動，通過我們的專業咨詢的團隊，幫助我們企業一起構建這樣創新的文化。因為我們知道亞馬遜本身自己是創新型的企業，所以它在創新的過程中積累了很多經驗和方法論。我們也希望把這些經驗和方法論能夠賦能給我們國內客戶，所以我們通過這樣的創新訓練營方式對我們客戶進行賦能，幫助我們的客戶一起去構建我們剛要去創建創新文化的時候，我們需要什么樣的組織，需要什么樣的機制，需要什么樣的技術平臺去支撐企業創新文化。在這一塊如果大家對于創新，從文化的建立上面有一些需求也可以找到我們，從文化賦能上可以幫助大家。
除了創新文化上面，我們還有基礎架構上面的需要。我們說怎么能夠做快速的創新?它的敏捷很重要，就是我的基礎架構是否敏捷?非常的重要。對于一個企業它的創新有非常大的一塊是來自于企業的研發和設計部分，特別是對于傳統制造業的企業。我們要創新，一定是在產品和業務上的創新，尤其是以產品創新為主。在產品創新過程中，我們是不是能夠有一個敏捷的架構來支撐我去做產品設計，去做產品的仿真計算非常的重要。
這里面舉了一個例子，當我們要做產品的開發，這里有非常重要的環節，就是企業的仿真計算。我們這里面有個曲線，這個曲線就是我的開發設計部門，他們對于算力，對于計算資源需求的曲線。我們可以看到對于常規的企業來講，它平均對于計算算力的要求沒有那么高。比如像這個例子里面，大概有只有200核左右，但是我們很多時候會遇到新產品發布的節點，也就是說我們黃線的節點。當我們研發好一個產品，我們需要去考慮是不是現在要把它推向市場?我們在這個時候要去做一個全量模型的仿真，我們要最后的來去驗證一下，所有和這個產品相關的這些設計，它是不是全部能夠滿足我應用的需求?所以這時候我要用全量的模型去跑一下，通過仿真過程做計算、做驗證。
所以在這個時間點開始，我們有一個非常大的對于計算資源的激增，因為我們知道仿真計算對于算力的要求是非常高的。如果說我們企業的設計研發的資源不夠敏捷，不夠彈性，這個時候我只能把我的這個過程的時間延長，我需要花更長的時間去做這件事情。這就會影響我的新產品上市的速度。
在云上，我們可以瞬間去獲取我所需要的極限的資源，快速完成這樣的工作。可以很快的走到綠色曲線的這一部分，綠線就是我已經經過了這樣的仿真的驗證，我已經有足夠的數據來支撐我，我現在是不是要發布這個新產品?可以看一下通過這樣敏捷的方式，我們可以支撐企業去快速的做新產品的研發和新產品的上市。
我們基于AWS的服務，我們提供了端到端彈性的高性能計算的平臺的解決方案，可以支持到我們企業的客戶去做我們的設計和研發。當然，其實對于我們企業來講，高性能計算即我們講的HPC計算應用場景不止在研發，包括剛才講到了氣象預測，我們現在在全球包括在國內也都有非常多的做氣象預測的客戶，基于我們高性能計算的平臺在做一些實時氣象的預測。也包括了我們做金融的研發，比如說做金融的分析，這些分析里面都會應用計算。
我們基于AWS服務提供端到端平臺，在這個平臺上我們提供了一個外部的控制臺，我們所有對于這些集群的管理，計算任務的管理都可以通過這樣的外部平臺，通過圖形化的方式進行操作。在后臺會通過調度管理器配置底層自計算和存儲的資源。可以幫助我們快速的去實現我們對于計算資源要求較高的應用的場合。
我們通過這樣平臺的搭建，我們給企業提供了無限算力的可能，但是我們企業要去發展不止要快，成本要在可接受范圍內。剛才我們講的解決方案，同時它也集成了我們今年在中國剛推出的成本管理的方案，我們通過成本管理去把計算和存儲資源所耗費的成本，可以給它做很好的規劃和監控，我們可以把預算監控到部門級，監控到任務級，監控到作業級。所以我們可以給不同的部門，我們可以給不同的項目，甚至給不同的作業指定相應的預算。這樣的話，既保證了我們擁有足夠的計算資源，同時又讓我們的計算資源的獲取是在我的成本可控范圍之內。
我們講創新除了在產品的研發，也包括了很多新技術的應用。在這些新技術應用里，也包括了時下在國內特別火的機器學習。所以現在可以看到有很多創新的場景是將機器學習技術應用在實際的工作和實際產品之中。對于AWS來講，它有一個愿景，將機器學習交付到每一位開發人員的手里，這個開發人員可能是一個專門去做機器學習底層開發的資深的發燒友，也有可能只是數據分析師或者大數據專家，甚至可能只是我的業務部門或者普通的程序開發的人員，他們未來都有足夠的能力去應用機器學習的技術。
我們今天可以看到，機器學習覆蓋的領域在不斷的擴大，從傳統的制造業到醫療、到金融到各行各業都有非常多的機器學習的場景。
亞馬遜在機器學習方面有20多年應用的經驗，亞馬遜平臺上可以看到個性化產品推薦，物流中心里面可以看到大量自動運轉的機器人，甚至我們的這些無人機。包括在前幾年特別火的，比較網紅的我們的amazon go無人超市，在它背后都是大量的人工智能、機器學習技術的應用。
所以亞馬遜也把它的機器學習和人工智能的技術包裝起來，賦能給我們的企業，通過我們AWS服務的方式。所以我們構建了一個三層的基礎學習的服務站，從底層只是提供最新、性能最高的計算和存儲資源，以及我們預置好的深度機器學習框架的鏡像，可以讓機器學習發燒友或者深度玩家快速的搭建機器學習的平臺去進行機器學習的任務的執行。到中間這一層，我們把機器學習這一平臺封裝好，提供圖形化，操作更靈活的全托管的機器學習服務平臺的服務，來將我們要進行機器學習所需要的數據的處理、模型的選擇、訓練部署等等所有的這些全流程的工作可以在這一個平臺上進行構建，同時它把底層的資源做了封裝，我們只是需要選擇我們需要多大計算存儲資源來進支撐機器學習的流程。這樣又進一步減少了我們對于機器學習底層的工作。
在第二層，我們很多數據科學家、數據分析師就可以在這一層進行完整的機器學習的業務流程。上面還有第三層，我們會針對非常通用的人工智能的應用場景，比如對于語音、文本、預測的處理等等，對于很常見的人工智能的場景，我們把它做成了SaaS的服務。未來如果你有一個產品，不管APP也好還是外部的服務也好，你只是需要調用相關的API，你的產品就已經具備了人工智能的能力、機器學習的能力，我們甚至都不需要去做這些訓練，甚至不需要去研究這些模型和算法，我就可以讓我的產品集成人工智能和機器學習的能力。
我們通過這三個平臺也好或者這三層的服務的堆棧，我們可以滿足不同需求的企業或者客戶的需求。
同時，西云數據和AWS中國開發團隊，我們也針對于更具體的機器學習和人工智能的場景，我們又做了進一步端到端的開發。針對于比如說我們列出來有一些OCR的識別，包括有些身份證的識別，包括有一些單據的識別，我們會更聚焦更具體的業務場景，我們提供了端到端的解決方案。這些解決方案都是作為開源，用戶可以免費去使用。比如在這里面，我們有OCR的解決方案，我們可以通過機器學習的方式自動的幫助我們客戶快速的基于單據生成模板，快速的基于這些模板去把我們的圖片或者把我們的單據，這些圖像數據轉換成結構化的數據，同時它是一個開源的免費的解決方案。
所以我們在很多的這些物流、醫療這樣的客戶里面現在有了非常多的應用，我們也希望通過這樣的方式更好的來支持到我們國內客戶對于機器學習和人工智能的這樣的應用。
雖然現在世界的政治格局變化很大，但是仍然擋不住我們中國的企業、中國的客戶向全球出發的腳步。所以我們也希望能夠利用AWS全球的資源和基礎架構，更好的來支撐我們國內的客戶去走向世界。同時可以更安全、更穩健的去進行全球業務的拓展。
現在AWS全球是有24個區域，大概有69個可用區為我們的全球客戶提供云計算的服務。在這個里面，我們可以看到，在我們國內的企業出海的非常集中的，比如一帶一路的范圍，我們有非常密集的可用區，可以直接就近的給我們國內客戶提供支持。
我們可以借助AWS全球基礎設施實現快速的全球業務拓展，我們可以在數分鐘之內就把你的應用去進行全球部署。所以這樣的話，我們可以很方便、很簡單的去實現全球業務的擴張。
我們可以看到現在有很多的國內客戶，也有越來越多的當它走向國外的時候，走向海外的時候也面臨全球組網的需求。我們也利用AWS全球的網絡資源，可以幫助我們的用戶實現一點接入，連通全球的能力。因為在AWS全球所有的除了中國兩個區域之外，所有的這些可用區，所有的區域都是全部通過它內部的這些骨干網連在一起。我們可以利用這樣的網絡資源，快速的實現全球的組網。
剛才我們提了很多AWS，但是我的名頭其實是西云數據。這兩者是一個什么樣的關系?西云數據是AWS目前在中國寧夏區域運營服務商。我們是一個純內資的企業，這是什么概念?我們可以不管全球的政治格局如何的變化，我們可以持續的、安全的、穩定的來為我們國內的客戶提供云計算的服務。同時，所提供的云計算服務是AWS全球最領先、服務最完善的云計算的服務的體系。
這樣的話，其實是給我們國內的客戶有了雙重的保障。一方面我們是純內資企業，在全球政治格局變化下，我們可以持續的為中國的客戶服務。同時我們提供的服務都是基于AWS最先進云計算的服務。特別是在今年我們從全球引入新服務的速度其實不是在減慢其實是在加快。
很多用戶在問AWS在中美關系下，是什么樣的情況?沒有停，甚至是在加快。包括我剛才在講我們機器學習服務平臺，就是在今年引入到中國來的，同時還有很多新的服務，目前也仍然在計劃之中。所以我們也是希望通過這樣的模式，能夠持續、安全、穩定的為我們客戶提供最好的云計算的資源和服務。所以也希望我們在座的各位，未來有機會可以去和AWS和西云數據進行合作，謝謝大家!
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