答：企業上云，主要有以下幾個難點：第一，云化架構轉型，需要建立相應的組織架構及人才隊伍。對此，企業應從上層管理層到中層及下層技術人員，從意識形態上接收并主動擁抱云，理解云的架構、云的特點，建立起適合云計算發展的組織架構，培養響應的人才隊伍，才能更好的做云化轉型；第二，原有的IT架構，難以向云端遷移。云大多以虛擬化、開源技術、分布式技術為主，而原有的大多使用了大型機或小型機、相對重量級的中間件和數據庫、以閉源廠商的產品為準，因此無法把現有的系統直接搬上云，必須要做云化改造；第三，原有系統復雜，系統需要重構。由于歷史的原因所建立的系統必須要做重構，采用云化架構，使用適合云部署的技術，如虛擬化、容器化、微服務化，同時基礎設施要建立相應的計算、網絡、存儲等資源池，采用計算虛擬化、軟件定義存儲SDS、軟件定義網絡SDN等技術、容器Docker等技術，提供IaaS、PaaS、SaaS、CaaS等云服務。

問：企業上云如何避免被鎖定？

答：「被鎖定」的問題，其實是個實施問題，解決辦法是構建一個足夠敏捷的系統架構。那么，如何滿足這種敏捷性？可以從以下幾個方面著手：第一，在架構設計時就要考慮到靈活性和可移植性，以便于之后應用和數據在不同環境之間進行遷移，為此，使用開源的方法開發云原生應用是提升靈活性和可移植性的一種辦法；第二，采用多云策略，充分了解和審視不同云服務供應商所提供云服務的優勢、特點及其之間的兼容性等等，從整體上降低系統風險，提高架構等整體靈活性；第三，可以利用開源技術，打造一個足夠開放的云平臺，然后使用跨平臺工具管理不同云平臺組建，實現多云環境之間的協同。

問：如何對傳統煙囪式的系統架構進行解耦？

答：歸根結底，架構是為業務服務的，所以，要對架構進行解耦也可以以業務為切入點。比如，可以采用“業務功能合并同類項”的方法，對功能相近的業務進行抽象化，然后構建對應的業務組件，同時，對這些業務組件進行微服務化，通過API形式向前端業務提供服務。這樣的方式可以增強可用性、可擴展性，減少企業的開發成本、提高資源的利用率，并且，可以減少服務發布對整個平臺的影響，提高平臺的彈性伸縮能力。而在數據層面，也可以通過統一編碼的方式，實現數據的共用、共通、共享。以此增加系統之間的交互性，提升企業業務運營效率和快速創新能力。

這就是這幾年來微服務架構備受企業青睞的原因。但微服務架構的采用不僅僅是個架構問題，其中還牽涉許多問題，比如技術選型、業務拆分、高可用、集群容錯、配置管理、數據一致性、調度和部署等等。對此，企業需要有一個統一的部署規劃，并且對于任何一個環節，都要從自身情況出發去做選型和選擇，而不盲從于某種架構或技術。

問：企業如何實現一次構建，隨處部署？

答：IBM Cloud Pak建立在開源技術的基礎上，其中包括企業就緒型 Kubernetes容器平臺紅帽OpenShift和優秀的企業Linux平臺紅帽企業Linux等。IBM Cloud Pak是預集成的解決方案，旨在幫助客戶實現隨時隨地運行任何應用的愿景，企業只需一次性構建關鍵任務應用，就可以在亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云、阿里云、IBM云等主流的公有云或私有云上運行。

問：如何完成多中心的自動化部署？

答：IBM混合云存儲，通過Spectrum Virtualize，可以實現多中心的自動部署。在中國，有全球的最大案例，整合了某大型金融行業的30多個數據中心，完成數據平臺的自動部署，管理多家廠商的存儲設備，真正實現了數據云平臺。如果用戶需要高性能，可以選擇Flash System，既可以實現虛擬化整合，又可以實現高效。

問：由于RPA低代碼的特性，許多企業的科技部門在導入流程機器人的過程中很少提供充分的支援；科技部門推動機器人流程自動化的優勢，企業希望這機器人流程自動化發揮什么樣的作用？

答：面對大環境的不確定性，企業為了實現運營規模化和加速業務創新，專注給客戶帶來高價值的體驗，必須成為推陳出新的數字化企業，甚至用顛覆性的技術和新的商業模式給客戶提供卓越的體驗、更快速的響應和即時反饋的結果。

雖然RPA門檻低，但大型企業使用的信息系統數量多、且分散，往往信息的整合度不高，所以科技部的參與是非常關鍵的。借助科技部員工對應用系統和營運流程的熟悉和理解，幫助我們和業務人員快速厘清了細部工作中哪些流程適合智能自動化，同時避免流程機器人的工作與現行資訊系統之間互相干擾。對比以往與企業合作的經驗，有了科技部門的推動，實施過程所花費的時間與成本，都遠低于沒有取得科技部門支持的企業。所以，對于企業來說，科技部門和業務部門的緊密合作，是日后邁向數字化企業的堅固盤石。

問：如今，企業都普遍了解如何運用RPA處理重復性的單調任務，實現任務自動化，提升日常工作效率。但是，在建設自動化過程中，企業通常會發現，只有RPA難以實現運營規模化和加速業務創新。那么，如何實現智能自動化？

答：智能自動化運行中，企業真正的挑戰在于如何擴展到智能決策和數字化運營，為知識型工作實現超自動化。為了幫助企業加速超自動化之旅，IBM建議企業可以借助知識型員工，結合機器學習和端到端自動化工具的組合，增強員工和數字勞動力隊伍。超自動化目標是增強人工智能導向決策，以最大程度地實現業務連續性和一致性。在Gartner2020年科技發展趨勢報告中，超自動化會是引領下個十年的十大科技重點之一。