数字原生企业:谁在为“新物种”注入想象力?

简介: 数字原生企业:谁在为“新物种”注入想象力?

在互联网时代,传统企业没有意识到云代表着一种新的生产力,所以不断被一些“云原生”的互联网公司所颠覆。数字化转型时代到来后,传统企业也开始重新审视云的生产力,并学会用未来的视角来思考转型。未来视角本质上也是一种数字视角,随着云计算、大数据、人工智能、5G和区块链等新兴技术的不断涌现,传统行业再难以用单一的技术方向来走向数字化。云是天生的平台,所有的新兴技术逐渐变成一种能力化的组件,融入云中。


这就形成了一种全新的数字原生能力,以云的形态为企业的数字化提供源源不断的驱动力。数字原生作为一种新的技术体系及方法论,将会孵化出一批可以称之为数字原生企业的新物种


1 成为数字原生企业 先有未来数字基础架构


云计算时代成就了一批公有云巨头之后,形成了云原生的技术洪流,推动了企业上云和全行业数字化转型的开启。互联网企业虽然是云计算模式最早的践行者,它们天生于云,与生俱来就拥有云原生的能力,是天然的云原生企业。但在数字化的大背景下,云原生并不是互联网企业独有,云原生其实代表了一种构建和运行应用程序的方法,原生为云而设计,得以在云上以最佳形态运行。作为一种面向数字化时代的技术栈,云原生不属于某个具体行业,而属于每一家有志于走向数字化转型的企业。从技术角度,云原生重构了IT技术架构和技术体系,那么当云原生升维到商业层面,就诞生了数字原生企业。按照IDC对数字原生企业的定义,数字原生企业应是企业数字化发展过程中转型变革的目标形态,它构建在未来数字基础架构上。那么,要怎么理解未来数字基础架构?在IDC发布的《新一代云平台白皮书》中提到:云作为构建敏捷业务的基础,是打造数字原生企业的前提和要素。基于云,企业可在优化用户体验、商业模式和业务创新、技术升级等方面获得源源不断的动能。这意味着云依然是企业迈向数字原生的最基本元素。而易捷行云EasyStack进一步认为,数字原生基础设施将改变企业数字化转型和企业使用云计算的方式,加速传统企业成为数字原生企业。

IDC中国副总裁周震刚

IDC中国副总裁周震刚指出,建设未来数字基础架构的目标,其实是建设一个数字原生的全云能力平台,这个平台首先要能够利用开源架构的开放性持续演进,成为企业数字化转型的永动机;其次,平台的统一性能实现跨云的协调,从中心云到边缘的一致性,所有云服务都可以标准化、可以重构,实现架构、标准到用户体验的统一;第三,平台的灵活性,可以实现按需部署,适应企业的业务发展,以及通过智能运维,实现运维和管理,来简化多云的复杂环境带来的挑战。不难发现,数字原生的未来数字基础架构,一定是满足开源基础软件标准的架构。


2 如何做好开源生态产品化?


易捷行云EasyStack创始人兼CEO陈喜伦一直是“开源生态产品化”的“信徒”。

易捷行云EasyStack创始人兼CEO陈喜伦

云计算的发展历程,一路都与开源技术相关联,从LinuxKVM,再到OpenStackdockerKubernetes,开源技术不断打破传统软件封锁,为云技术创造了超强的普惠性。但同时开源也带来了技术的复杂性,大部分传统企业并没有优秀的技术团队,他们面对的开源技术本身又是“断代式”的,无论是运维还是未来架构的演进都遇到不小的挑战。但是闭源技术渐进式的创新,又常被客户诟病。到底有没有一个路线能够做到协调统一呢?显然就是“开源生态产品化”事实上,开源生态产品化这条路,也是易捷行云EasyStack过去八年来一直坚持的路线。从OpenStackLOKI,是易捷行云EasyStack一直与国际主流开源技术发展保持同步,2014年基于OpenStack起步,2015年引入Linux2016年融合Kubernetes2017年率先践行LOKILinux OpenStack Kubernetes Infrastructure)开源基础设施标准。陈喜伦指出,要做好“开源生态产品化”,首先要选对开源技术,并All in开源技术;其次要把技术转化成产品,只有产品才能给客户带来直接价值;第三,在云赛道里,要把开源技术以整合式创新的模式在细分领域推,提升满足客户需求;第四,要走出一个合理的,与客户和厂商共赢的商业模式。”在产品创新方面:易捷行云EasyStack2019年发布了基于云原生架构的新一代私有云,使得可进化架构成为可能。2022年发布数字原生基础设施三大解决方案,将云原生作为数字原生基础设施之中的一种场景化能力。在平台能力方面,易捷行云EasyStack不仅具备IaaS能力,也通过数字开放平台应用框架和开源生态产品化战略使得数字原生基础设施具备全云能力就绪,实现从IaaSCloud能力的全面覆盖。最后在商业模式方面:从licenselicense+订阅,易捷行云EasyStack云产品具备所见即所得能力,按需获取的订阅服务消费模式。


3 覆盖更多场景,数字原生引擎已就绪


数字原生企业,是数字化的终极目标,在通向终点的过程中,要基于云原生基础设施进行运营、管理、创新、发展。并要满足高速成长、敏感响应、快速迭代的特质。当新一轮科技革命和产业变革交汇,经济正处在一个前所未有的变轨期,尤其近年来,新冠疫情的不确定因素的影响下,留给企业数字化走弯路的机会并不多,企业的数字基础设施在“断代式”的构建下,势必会对企业的业务创新带来很多阻碍。

易捷行云EasyStack联合创始人兼CTO刘国辉

为此,易捷行云EasyStack联合创始人兼CTO刘国辉认为:企业数字基础设施从断代式构建走向渐进式进化是必然趋势,数字原生基础设施将改变企业数字化转型和企业使用云计算的方式。的确,云是未来基础设施的核心,将从单纯的资源型基础设施,演进为全面支撑企业数字化发展的新一代架构,即数字原生全云能力平台——这是数字原生企业的孵化器,也是业务创新的催化剂。而数字原生基础设施首先需要统一平台底座可以应对技术更迭带来的挑战,这就是数字原生引擎。作为数字原生基础设施的核心组件,也可以理解为新一代数据中心操作系统,它是更接近数字世界01最小平台单元,具备持续进化、数字驱动、开源开放的特性,并通过组合不同的场景能力,构成数字原生基础设施。这种最小平台单元的构想,非常值得深思,如刘国辉所说,“云可以支撑业务,但什么可以支撑云?”所以,我们需要一个系统能够驾驭这些持续变化的东西:对下能够屏蔽掉底层硬件的变化,对上能够让应用持续平滑演进,使两者相安无事,又能不断地往前滚动发展。”


基于此,数字原生引擎EOS来了,通过解耦软件平台与硬件设备,实现可进化架构,企业传统基础设施从断代式构建,走向渐进式进化的数字原生基础设施。

基于数字原生基础引擎EOS,易捷行云EasyStack发布数字原生基础设施、以及云基础设施解决方案ECF、云原生基础设施解决方案ECNF、数字全云能力解决方案ECS,助力传统企业向数字原生企业蜕变。

其中,云基础设施解决方案ECF,更贴近企业用户传统应用架构,可以通过迁移方式快速上云;云原生基础设施解决方案ECNF,满足企业用户对云原生的直接需求;既满足云基础设施的用户需求,同时也能够兼顾云原生基础设施解决方案的用户需求,构成更复杂的数字全云能力解决方案ECS

作为数字原生架构的最佳实践,易捷行云EasyStack已服务政府、金融、电信、能源、交通等1000+家行业企业,部署服务器10+台,其中已帮助用户建设了超百朵金融云,深度参与数字原生基础设施与金融科技创新融合过程。相信未来,基于数字原生基础架构理念和丰富的实践经验与场景的打开,数字原生的大时代也即将到来。

相关文章
|
算法 程序员 编译器
C++与C语言的差异:编程语言之间的奥秘探索
C++与C语言的差异:编程语言之间的奥秘探索
711 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么?
众所周知,人工智能领域知识庞大且复杂,各种专业名词层出不穷,常常让初学者看得摸不着头脑。比如“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”就属于这类名词。那么,针对这三者各自具体有哪些内容?三者是否有相关性?不同核心及侧重点是什么?以及各自的应用领域有哪些?应用的前景如何?等问题,本文根据百度百科等相关资料里的内容进行整理,形成了以下详细的阐述。
3781 0
|
JavaScript 前端开发 搜索推荐
服务器端渲染技术SSR与ISR:深入解析与应用
【7月更文挑战第20天】服务器端渲染(SSR)和增量静态再生(ISR)作为现代Web开发中的两种重要渲染技术,各有其独特的优势和适用场景。在实际应用中,开发者应根据具体需求和条件选择合适的渲染模式。无论是追求极致的页面加载速度和SEO优化,还是实现内容的实时更新,SSR和ISR都能提供有效的解决方案。通过深入理解这些技术的工作原理和应用场景,开发者可以构建出更加高效、可靠和用户体验优异的Web应用。
|
存储 缓存 NoSQL
Redis实现延迟任务的几种方案
Redis实现延迟任务的几种方案
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
云上智能客服机器人:重塑客户服务体验的新篇章
未来,云上智能客服机器人将继续深化深度学习技术的应用,通过跨领域的知识融合和模型训练提升其在复杂场景下的理解和决策能力。同时,机器人将更加注重多模态交互技术的发展以提供更加自然流畅的交互体验。 4.2 情感智能与人性化服务 随着情感智能技术的不断发展,云上智能客服机器人将更加注重情感交互和人性化服务。机器人将能够识别用户的情感状态和需求偏好提供更加贴心和温暖的服务体验。
933 7
|
数据可视化 前端开发 Java
自动化测试框架的选择与实践: Selenium vs. TestComplete
【6月更文挑战第18天】在软件开发的海洋中,自动化测试是一艘能够确保产品质量和效率的坚固船只。本文将深入探讨两种流行的自动化测试框架——Selenium和TestComplete,从它们的优势、局限性到适用场景进行对比分析。我们将通过实际案例来揭示如何根据项目需求选择最合适的测试工具,并提供一些实用的实施建议。文章旨在为读者提供清晰的指导,帮助他们在自动化测试的旅程中做出明智的决定。
540 3
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
使用Python实现深度学习模型:智能城市交通管控与优化
【8月更文挑战第17天】 使用Python实现深度学习模型:智能城市交通管控与优化
612 0
|
图形学 异构计算
Unity3D学习笔记8——GPU实例化(3)
Unity3D学习笔记8——GPU实例化(3)
368 0
|
关系型数据库 数据库
关系型数据库设计规范第三范式(3NF)
【5月更文挑战第14天】关系型数据库设计规范第三范式(3NF)
1251 3
|
自然语言处理 算法 Python
[SentencePiece]论文解读:SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer...
[SentencePiece]论文解读:SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer...
532 0

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务