互联网To B时代的契机

随着To C业务的充分发掘、热度消退，互联网企业将目光转向To B，带着大数据、云计算等技术头部优势，入驻到政府、企事业单位进行开拓和应用。但不同于To C业务的是，To C不需要专门的行业知识，但To B业务的行业属性是比较强的，涉及到一些专有的模型、算法或工作流。解决了这些问题，才是长久有效的To B业务模式。这里，小编结合业界发展态势和相关行业论文，对有关内容进行了梳理，总结如下：

01

业务突破点——XaaS

XaaS（Anything As A Service），一切皆服务，包括MaaS（Model As A Service）, WaaS（Workflow As A Service）等形式。MaaS是将复杂的行业计算模型（如专业水文模型、空间计算模型、分析评价模型等）在云端服务化，对外提供简单易用的接口。该种业务模式既可以充分利用互联网企业强大的云平台计算能力，提高传统模型计算效率，也可将行业用户从复杂的计算中解放出来。WaaS则使得行业用户可以通过基于web的用户界面定义高级处理工作流，使用特定于域的语言（DSL）生成一个处理链，指定根据用户定义的约束，在给定的云基础设施上执行工作流。这些专业的算法、模型和应用可能是数据、计算、通信或用户密集型的，互联网厂商设计的通用云平台往往并不支持需求，因此，应该开发一个集成的框架，使XaaS能够在不同的行业用户之间综合调度计算能力和模型资源。

02

技术突破点——计算能力的自动调度

随着云技术的发展和云平台的广泛部署，计算设施大多以虚拟资源或虚拟机（VMs）的形式创建。虽然它们相比传统计算环境，相对更高效、可扩展。但在面临To B业务大规模的数据协作、高效的数据处理、不断增长的需求和不同形式的用户应用程序时，不仅数据管理更加复杂，底层资源的自动调配、扩展和调度也面临着更多的挑战。通过不同的策略、算法对云资源及其可扩展性进行优化、对工作流进行改进则是To B业务开展中重要的技术突破点。

03

结合创新点——基于时空特性的大数据优化

在To B业务中除了已有技术的应用，传统行业反过来也可以为技术优化提供新的思路，例如地理信息行业就提供了基于时空特性的大数据优化策略。研究数据表明，位置感知应用程序在性能上比没有位置感知能力的用户高出3-11倍，充分证明了利用时空格局优化大数据应用程序的有效性。大数据的时空特性包括以下几个方面：

计算和存储的物理位置资源；

数据分布；

用户的地点和时间

研究领域的应用。

一个应用场景就是在旅游服务中，基于数据、平台和服务的时空态势感知，并结合用户特征，从而动态调整服务模式，从而满足个性化、多样化的个人旅游服务需求。

看完这些，各位互联网人、IT人有无收获呢？

参考文献

Big Data and cloud computing: innovation opportunities and challenges. Chaowei Yang, Qunying Huang, Zhenlong Li, Kai Liu & Fei Hu

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