云智能时代，如何规划云服务？

本文作者楼炜，现任云星数据副总裁，业内资深的云计算专家、TVP（腾讯云最具价值专家）， 13年云计算经验，9年+ IaaS、PaaS经验，全球云计算大会最佳企业CIO。著有：《对云计算产业的几点趋势预测与分析》、《CMP？MSP？1+1才能大于2》、《多云是云计算发展的必然阶段》、《云管理平台之辩》、《企业级IaaS架构的深度解析》、《“云不一定节省成本”——云产业发展观察与企业级IaaS建设实践》、《企业级私有云构建的架构师阵型及架构策略》、《公有云、私有云及混合云应用场景辨析》、《云与我》、《云星数据VP楼炜:CMP是混合云、多云管理的必然选择》等文章。

一段时间以来，各大云厂商纷纷改名“XX云智能”、“XX智能云”，从一个侧面印证了云计算、大数据、人工智能等为代表的云智能技术体系与商业模式的融合发展。云计算的服务能力已经从单纯的IaaS、PaaS和SaaS三个层次衍变为汇聚云计算、大数据、人工智能、物联网、边缘计算、区块链等多层次、内涵丰富、外延广阔的云服务体系。

一方面，ABC的深度结合为新兴行业和传统行业融合带来了丰富的生命力。云计算为基础，提供基础资源和平台服务；大数据为分析手段，提供传统分析方式所无法企及的海量数据分析能力，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息；人工智能作为触手，接入O2O、物流、智能家居、医疗、金融、智能终端等领域，用新的技术颠覆传统行业的运行模式。另一方面，云计算服务能力的拓展也给企业规划、使用和管理云提高了门槛。抛开相对成熟的云平台不论，笔者试从自身实践经验出发，论述企业应当如何规划云服务能力。

对于2B行业，无论设计什么系统，第一出发点都是满足企业的业务需求。而对于企业云平台上的云服务设计，则需要考虑更多的因素：

1) 企业IT发展规划：云服务的设计要契合企业往云计算、大数据、人工智能、物联网等数字化转型的需求。根据企业所属行业及业务形态选择合适的技术体系构建云服务就显得尤为必要了。例如电商行业除了需要IaaS、PaaS提供支撑以外，可以选用大数据的手段进行人物画像，实施精准营销，利用人工智能作为媒介开展智能客服等等。又如，物流行业可以采用物联网采集车辆、货物、人员等信息，用区块链保证整个流程的货物追溯防伪等。

2) 企业组织架构：云服务设计要考虑不同业务部门对于业务、技术支持、运营、运维、计费结算、分析优化等需求。满足业务部门多种系统对于IaaS、PaaS的支撑需求、新业务采用人工智能等新技术服务的需求，满足IT部门开发和测试的PaaS服务需求等。

3) 企业管理制度：不同云服务的申请和审批流程需要考虑企业的内部管理制度。对于不同类型的云服务，考虑其业务应用场景、成本、安全等因素，需要制定相应的审批流程。例如，不同的业务部门可以访问的数据范围、级别不同，为解决业务问题采用的云服务类型不同，会采用不同审批级别和流程。

4) 业务类型：云服务设计要考虑企业业务布局、业务单元的业务类型不同等因素，原有业务、创新业务/稳态业务、敏态业务需要采用不同的ABC云服务能力。

5) 服务层次：云服务设计要分层考虑。从物联网数据采集服务、云端存储和计算服务、大数据分析服务到人工智能应用服务，形成企业自身合理的服务分层 。

6) 企业业务系统及资源现状：根据企业当前业务系统及承载的资源现状分析，设计合理的云服务，满足利旧和创新兼顾的需求，考虑业务系统性能、业务连续性、灾备的多云、混合云部署需求等跨云服务设计，考虑业务系统的跨地域布局采用公有云服务等。

7) 人员技能：根据企业自身的能力，选择适合的云服务技术栈，构建多层次、多云混合云服务能力。企业技术人员往往只能覆盖公有云、私有云、大数据、人工智能等某个单项的技术能力，因材施“治”十分必要，云服务的设计要考虑后期运营运维团队的梯队培养和能力提升。

8) 技术成熟度：云服务设计要考虑开源云平台、中间件数据库、人工智能/边缘计算技术框架本身的技术成熟度。针对核心业务，可以考虑采用较为成熟可靠的云服务体系，而对于开发测试以及创新类业务，可以选取开源的技术作为尝试。

9) 成本：云服务设计要考虑成本、性价比因素。核心业务往往会采用可靠的硬件（小型机、物理裸机服务）和商业级的软件解决方案；而对于OA等非核心系统，开源的虚拟化或容器方案则会取得更好的性价比。同时应当考虑开源系统采用带来的稳定性、人员技能要求、研发周期等弊端。

10) 周期：云服务设计要考虑建设周期。结合企业的业务规划需求及相应采用的技术体系、技术成熟度和人员能力、成本等因素统一分析，制定合理的云服务演进规划，统筹合理的建设周期。比如，制造业企业面临着数字化转型的需求，考虑智能制造的发展路径，结合上述因素和企业自身实际，规划合理的建设计划和周期。

11) 运营：云服务设计要考虑统一的服务层次、服务目录、服务申请和审批流程等。

12) 运维体制：不同技术体系、不同层次会造成运维的复杂度加大，需要考虑合理的分层运维体系。

13) 能力开放：为了未来编排和设计更高层级的云服务，需要考虑云服务的能力开放需求，提供Open API。云服务设计应该考虑基于K8S构建，也可以考虑Serverless服务实现与底层资源的全解耦。

另外，还应当考虑众多非功能性因素，如安全合规、稳定性、性能等等，不再赘述。

由此可见，企业云服务的设计是一个复杂的系统工程，需要从业务、技术、组织、制度以及流程等多方面入手，分析企业的客观现状及数字化转型需求，形成云计算、大数据、人工智能、物联网、边缘计算、区块链等多层次的云服务体系，构建多云混合云多虚拟化容器异构的服务能力，辅以云管理平台统一管理各类云服务、实施统一运营运维并进行统一分析优化。