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網際網路這個詞目前已經普遍化，這大概也歸功於羅振宇的羅輯思維對於網際網路概念的極力宣揚，似乎不加上網際網路三個字，企業宣傳都張不開嘴。於是網際網路+這個名詞就隨處可見了。

支撐網際網路化的一個重要的力量就是雲端計算。但現在的雲已經外延被擴大的不知道到哪裡去了，什麼財務雲，發票雲等等，讓我們這些做計算、網路、儲存、中介軟體、大資料的，都沒辦法和這些外延清晰的區分出來。

現在人工智慧火了，也加入到了雲端計算的範疇中來，因而各種智慧雲都出來了，智慧教育、智慧醫療、智慧交通等。

傳統行業中幹辛苦活的，眼睜睜的看著網際網路公司雙十一一天賺了一年的錢，於是紅著眼睛也想紛紛上船，踏上網際網路化、雲化、智慧化的浪潮。

我們來盤點一下當前的現狀，展望一下未來。

一、回望那些火過的網際網路應用，發現歷史竟如此相似

網際網路都火過啥，從最早興起的三大入口網站，Google退出後大家爭相追逐的搜尋引擎、社交網站、電商、微博、團購、互金、視訊網站、O2O、直播、單車等等，一波接著一波，長江後浪推前浪，前浪死在沙灘上。

他們都經歷著下面的這個迴圈。

首先要有個人有個創意，做一個沒有的產品或發明一種沒有的商業模式，當創意得到市場認可的時候，就迎來了市場的爆發，大家紛紛湧入，做同質化的產品，將一個新興的市場變成一個紅海，在紅海中進行生死較量，有的退出了，有的倒閉了，有的被兼併，最終只能剩下兩三家，或者成為巨頭，或者被巨頭收購。

前面所說的這樣浪潮，都沒有逃脫這個迴圈，唯一不同的是，這個迴圈越來越快，入口網站的角逐持續了好多年，而最近的這些浪潮一般十八個月就會見分曉。創業公司越來越發現，融的資看起來一輪比一輪大，但是都花不了太久時間。

市場沒有耐心，你不採取激進的市場策略，競爭對手會的，你便宜，對手更便宜，你免費，就有人敢補貼。

投資人沒有耐心，不在短期內拿出傲人的成績，你就不會有下一輪，所以不花錢，被對手的聲勢碾壓了，沒有下一輪，是個死，使勁花錢，把對手碾壓了，在勝出之前，沒有下一輪，還是個死。

核心員工沒有耐心，如果想公司有較快的發展，必須要找到牛的人，牛的人往往很貴，會讓你融的錢花的很快，當然有一部分創業者可以通過願景和期權留住牛人，但是這是有實效的，牛人往往社交面廣，有獨立的思維，不是那麼容易被忽悠住的，牛人往往身懷絕技，容易被挖，所以除了畫餅，你還需要不斷的兌現一些餅，例如你的生意要在較短的期限內有一個起色，或者到另外一個高度。

所以隨著這個迴圈越來越快，留給網際網路公司的時間越來越少，能勝出的網際網路公司往往具備快速的迭代速度，對傳統行業進行衝擊。而傳統行業的老闆們也想通過加上網際網路能力，獲取相同的競爭優勢。那到底什麼才叫網際網路化呢？

二、什麼才是網際網路公司，什麼才是AI公司

吳恩達在AI Conference的講座中，提到了他對什麼是網際網路公司，什麼是AI公司的理解，我覺得非常的深刻。

(1) 商場 + 網站 ≠ 網際網路公司

如果你是一個傳統的商場，僅僅是做了一個網站，那不叫網際網路化。

真正標識一個網際網路公司的，有以下幾點：

• A/B測試，讓資料說話：當你有一個頁面需要改進，你的網站設計成什麼樣，你的APP設計成什麼樣，是你們一層層的回報，然後讓老大決策的麼？大老闆往往很危險，因為他不一定了解客戶的偏好，而主觀認為的偏好，在實際測試的時候，往往結果大相徑庭，所以不要讓老闆拍板，而是讓資料說話，通過線上測試兩種方案的結果，得出最後的結論，雖然做不到迅猛提升，但是可以保證每一次的修改，都是正向的。

• 更短的週期：你的應用的迭代速度必須足夠的快，而且迭代是基於資料的，根據資料的反饋，不斷的小步快跑，這需要組織和流程有很強的適應能力。和傳統公司幾個月升一次級不同，網際網路公司幾乎每天都升級，當你開啟各種APP的時候，你會發現介面動不動就改了。

• 工程師和PM做決策：如何才能快速上線呢？如果每次上線都要一百多人開大會，讓老大做決定，那肯定快不了，應該讓工程師和PM做決策，他們才是真正聽得到炮火的人，你需要讓他們獨立負責一塊內容，獨立決策，獨立上線，獨立負責，所有的PM並行工作，才使得更新速度飛快。

(2) 傳統科技公司 + 機器學習/神經網路 ≠ AI公司

如果你是一家傳統公司，只是其中的一個部門用上了機器學習和神經網路技術，那你不是一家AI公司。

一家真正的AI公司，應該有如下的特點：

• AI公司傾向於戰略性地獲取資料：資料是一家AI公司的基石，所以如果想讓您的公司智慧化，獲取資料要放到戰略高度。其實很多公司已經這樣做了，那些所謂的一切都要電子化，一切都要APP化，不接受現金和線下購買和支付，通過各種終端滲透到你的生活中，你覺得很方便，一會兒開啟一個APP幹這個，一會兒開啟另一個APP幹別的，你的整個畫像就被勾勒的一清二楚了。所以你會經常受到各種廣告，這說明他們已經大資料化了，但是還沒智慧化，做到了精準的畫像，但是沒有做到智慧的推送，還是演算法有點愣，但是戰略，你是能夠感受到的。

• AI公司通常有統一的資料倉庫：資料是應該打通的，如果在你的公司裡面獲取全量的資料，需要和50個部門溝通，那說明還沒有大資料化，更別提智慧化。你們公司應該有統一的使用者中心，統一的商品中心，統一的大資料平臺，你的使用者無論是用你的哪一款產品，應該感覺到產品之間是互通的，而非孤立的，這對組織的架構，系統的架構，資料的架構都有要求。

在AI公司裡，產品經理在和工程師溝通的時候，需要學會運用資料，要求精確的反饋。產品經理除了有客戶思維，應該有資料思維，就像吳恩達說的一樣，做一個人工對話機器人，產品經理畫一個框，裡面一個小人，是沒有意義的，要知道資料從哪裡來，如何獲取這些資料，如何利用這些資料，如何定量的評估人工對話機器人的效果是否有提升，這不能感性的來，也是要有資料。

三、傳統公司網際網路化所應該考慮的三大架構

要想讓你的公司儘快的實現網際網路化，需要從三大架構考慮。

• 第一個是IT架構，如何降低CAPEX和OPEX，如何減輕運維的負擔。IT架構越來越複雜，能夠把一個IT架構玩的很好，團隊需要越來越大，招聘的人會越來越貴，如果你不是一個搞IT行業的，而是一個做金融的，製造的，醫療的，你會發現這一塊成本越來越大。雲化就是一個必然的趨勢，所謂讓專業的人幹專業的事情。

• 第二個是應用架構，如何實現快速迭代，如何抗住網際網路化後的高併發的流量。服務化是必須的趨勢。每個小團隊負責一個獨立的服務，迭代速度就快了。每個模組一個獨立的服務，可以獨立擴充套件，就能夠抗住來自網際網路上的高併發。例如傳統的金融支付遇到網際網路支付，頻率突然高了N倍，不服務化就搞不定。

• 第三個是資料架構，如何形成統一的資料平臺，並給予資料進行數字化運營。服務化另一個有利的方面是可以將類似的資料集中，而有了資料後，如何進行運營，向客戶提供精準的推薦，實現大資料化，進一步實現智慧化，是必須要考慮的。

四、IT架構趨勢一：從資源彈性向架構彈性轉變，網際網路公司和傳統公司差距越來越大

當前雲化已經成為業內的共識，但是雲端計算的目前的狀態還處於雲端計算1.0時期，也即僅僅實現了資源層面的彈性。

什麼叫彈性呢？

說的通俗一點就是靈活性，主要包含兩個方面的靈活性，一個是時間靈活性，也即想什麼時候要就什麼時候要，一個是空間靈活性，也即想要多少，就要多少。

人們之所以雲化，是因為物理機是無法實現這種靈活性的。物理機有四個方面的不靈活，一是採購不靈活，採購期短則一兩週，長則一兩個月，二是粒度不靈活，無法採購一個1核1G1M頻寬的機器，三是複用不靈活，同樣一臺物理機，一個人用過了，很難復原成原樣，讓另外一個人使用，除非重灌系統，四是運維不靈活，很多事情要去機房才能搞定，而機房往往在最偏的地方。

虛擬化技術解決了這個問題，點即可得解決採購靈活性問題，可大可小解決粒度靈活性問題，即創即銷解決複用靈活性問題，介面運維解決運維靈活性問題。唯一沒有解決的問題是排程靈活性，需要手動運維，因而規模有限。

雲端計算的排程技術使得叢集規模非常的大，並且可以自動排程，從而從客戶的角度，真正實現資源彈性。

但如果雲端計算不管應用，則會是什麼樣呢？例如平時我們只需要十臺虛擬機器，但是雙11的秒殺場景，我們需要一百臺虛擬機器，有了雲端計算資源層面的彈性，我們只要在雲平臺上一點，很快90臺虛擬機器就創建出來了，但是裡面的應用呢?

還是需要我們的運維人員一臺一臺去安裝，實在是太複雜了，無法實現真正的彈性。

於是我們開始想雲端計算如何來管理應用。

我們把應用分成兩種，一種叫做通用的應用，例如這裡面寫的Spark，Mysql，Hadoop，這些應用的特點是通用，誰安裝都一樣，但是運維起來又相對比較複雜，應該交給雲平臺去運維和擴容。另一種叫自己的應用，這些應用的安裝雲平臺無法幫到你，因為你自己的應用只有你自己知道怎麼安裝，所以雲平臺往往提供了一些基於指令碼的工具來做這些事情，例如Chef、Puppet、Ansible等。但是指令碼有一個最大的弱點，一旦環境有差異，指令碼就很難順利執行成功，所以導致基於指令碼的安裝工具，實現跨雲遷移非常困難。

於是容器應運而生。

容器的英文是Container，Container另一個意思是集裝箱，其實容器的思想就是要變成軟體交付的集裝箱。集裝箱的特點，一是打包，二是標準。

在沒有集裝箱的時代，假設將貨物從A運到B，中間要經過三個碼頭、換三次船。每次都要將貨物卸下船來，擺的七零八落，然後搬上船重新整齊擺好。因此在沒有集裝箱的時候，每次換船，船員們都要在岸上待幾天才能走。

有了集裝箱以後，所有的貨物都打包在一起了，並且集裝箱的尺寸全部一致，所以每次換船的時候，一個箱子整體搬過去就行了，小時級別就能完成，船員再也不能上岸長時間耽擱了。

這是集裝箱“打包”、“標準”兩大特點在生活中的應用。

部署任何一個應用，也包含很多零零散散的東西，許可權，使用者，路徑，配置，應用環境等！這就像很多零碎地貨物，如果不打包，就需要在開發、測試、生產的每個環境上重新檢視以保證環境的一致，有時甚至要將這些環境重新搭建一遍，就像每次將貨物解除安裝、重灌一樣麻煩。中間稍有差池，都可能導致程式的執行失敗。

那麼容器如何對應用打包呢？還是要學習集裝箱，首先要有個封閉的環境，將貨物封裝起來，讓貨物之間互不干擾，互相隔離，這樣裝貨卸貨才方便。

另外就是如何將這個集裝箱標準化，從而在哪艘船上都能運輸。這裡的標準一個是映象，一個是容器的執行環境。

所謂的映象，就是將你焊好集裝箱的那個時刻，將集裝箱的狀態儲存下來，就像孫悟空說定，集裝箱裡面就定在了那一刻，然後將這一刻的狀態儲存成一系列檔案。這些檔案的格式是標準的，誰看到這些檔案，都能還原當時定住的那個時刻。將映象還原成執行時的過程（就是讀取映象檔案，還原那個時刻的過程）就是容器的執行的過程。

有了容器，雲端計算才真正實現了應用層和資源層的完全彈性。

在這裡暫時總結一下，雖然從技術角度來講，容器已經成為一個趨勢，然而在真正的實施過程中，雲端計算1.0時代，將應用雲化的過程，很多傳統公司尚未完成。然而，在大型的網際網路公司，基於容器的雲端計算2.0技術實現架構的全彈性伸縮，已經在大規模使用。容器的三大平臺戰役已經落下帷幕，Kubernetes已經全面勝出，現在在網際網路公司的論壇中，再講容器技術，已經感覺是很老套的技術了，然而在很多傳統企業，雲化卻尚未完成，這中間鴻溝巨大，利用容器技術的快速迭代，將是對還未進行雲化的公司的降維打擊。

五、IT架構趨勢二：雲化容器化不可逆轉，IT人員越來越貴，只有規模大才能降低成本，通過自動化和智慧化，讓少數的高薪IT人員管理大規模叢集

也有人會說，你老說雲化，雲化怎麼好，能夠降低成本，可真正實踐下來，雲的技術雖然在不斷的進行迭代，然而我的運維成本，還越來越高。

原來用物理機的時候，其實我只需要懂基本的Linux知識就可以運維了，後來你們忽悠我上虛擬化軟體，虛擬化軟體非常非常的貴，能夠會使用虛擬化軟體證書的人更貴。後來虛擬化軟體存在繫結的問題，於是你們忽悠我用開源的虛擬化軟體OpenStack，誰知道開源並沒有免費，如果不進行適配和定製，基本上沒辦法在生產環境中使用，但如果一旦定製，又變成了一個私有化的軟體，這時候我的運維人員，不但要會用虛擬化軟體，還需要去開發虛擬化軟體，能開發虛擬化軟體的實在是非常貴，而且如果自己運維OpenStack沒有五十甚至一百人的團隊，根本搞不定，後來你們說應該用容器，可是用了容器以後，計算網路儲存的技術一樣不能少，而且還要懂應用，全棧工程師就更加貴了。

雲端計算真的能夠降低成本嗎？難道我用了假的雲端計算？

接下來我們詳細分析一下雲端計算的使用方式。

最簡單的使用方式，當然是使用公有云，公有云就相當於你買了一個公寓房，成本非常的低廉，同時隔離也是邏輯的，在高峰期的時候，不免有爭搶資源的現象。

如果你想不被爭搶資源，可以使用專屬主機，就相當於買了一整棟單元樓，這臺物理機上的所有的虛擬機器都是你的，然而很多PaaS服務如資料庫還是在公用叢集上的。

於是有很多公司就想建設自己的私有云，把這比喻成為住別墅，其實這頂多是農村自建房，因為你可能需要去別人的資料中心裡面租一塊地，然後或者自建雲平臺，或者招標雲平臺。沒有人會去想住別墅的時候，自己拿地自己去蓋，自己出了問題自己去修，這樣部署運維更新，成本非常的高，你需要自己養一個專業的運維團隊來做這件事情。

這種方式往往只能解決心理上的安全問題，真的安全嗎？不一定。就像農村自建房，沒有完善的物業，也沒有完善的保安一樣，託管在別人資料中心中的雲平臺，很難保證不被鄰居機架上不專業的運維行為威脅你的安全。你搭建了雲平臺，你的鄰居機架上直接用物理機，我們經常見到有的小公司在公司裡面一個VPN，將辦公網路和機房的物理機連通起來，辦公網的wifi非常不安全，如果有黑客能夠到達鄰居的物理機，很可能就能黑到你的物理機上面來。

除非你是大土豪，例如電信銀行電力，自己拿地，自己建資料中心，自己，有成百上千人的運維團隊，有非常完善的機房運維流程，就相當於特朗普自己拿塊地自己蓋別墅，自己招聘物業，自己僱保安，當然是最最安全的。可能大部分的傳統企業，都不能享受這樣的待遇。

網易雲專屬雲服務，商業別墅型雲服務。地網易來拿，房子網易來蓋，物業網易來管，保安網易來招。相當於在網易的機房裡面，劃出一塊地方來，這個地方上面部署的雲平臺資源全是你自己的，但是硬體、網路、安全、安裝、升級、修復，你都不用來管，有非常專業的運維團隊來做這件事情，這些運維操作保證安全合規，你只需要關注自己的應用就可以了。

網易為什麼要推出專屬雲呢？因為我們認為雲化容器化的趨勢是一定的，前面所敘述的道路本身沒有錯誤，能懂OpenStack和Docker的技術牛人越來越貴是必然的，只有規模越來越大，才能體現雲的成本優勢。例如谷歌，谷歌裡面的運維工程師相當相當貴，有幾十萬，甚至上百萬美金的年薪，他們掌握這些最先進的技術是沒有任何問題的，但是他們會通過各種自動化，甚至智慧化的技術，管理全球的幾百萬臺機器，這樣成本攤下來就不是很高了，所以谷歌完全養得起。如果你只是運維一個幾十個節點，最多幾百個節點的雲平臺，同樣需要招一些這麼貴的人，一般的企業肯定受不了，所以對於大部分企業來說，應該將IT架構交給最專業的牛人。

我個人甚至認為，將來只有兩種雲平臺，一個是大規模公有云平臺，一個是土豪的自建雲平臺，其他的形式都會隨著技術的越來越先進，運維人員的要求越來越高，運維人員的年薪越來越貴，而消失。

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