深信服李新:赋能组织数字化转型

2020-11-02 10:53:57

来源:CIO时代网

  作为中国CIO领域的顶尖科技盛会,2020年10月23-25日,“第六届中国行业互联网大会暨CIO班15周年年会”在北京隆重开幕,本次大会由CIO时代学院主办,新基建创新研究院协办,汇聚了数智时代的院士、顶尖行业专家、研究学者、优秀CIO群体和科技厂家,大家围绕大会主题“新基建引领新模式”纷纷发表重要观点。24日大会主论坛,深信服云计算事业群副总裁李新在活动上发表了“赋能组织数字化转型”的主题演讲,以下为演讲实录:
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  李新:尊敬的邬贺铨院士,尊敬的行业专家,大家上午好。我是深信服云计算事业群副总裁李新,非常高兴参加此次行业互联网大会。我的分享叫做“赋能组织数字化转型”,主要谈谈深信服在这些年在探索数字化转型过程当中的一些经验、心得以及思路和理念。
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  我们看到数字GDP在中国GDP的占比越来越高,全社会对于数字化、对于信息科技的重视度也越来越高。在这个趋势之下我们看到了很多变化,比如云计算越来越广泛地被企业所认可,成为众多企业数字化转型的第一优先考虑因素,也是众多企业面向未来进行技术布局的重要基础。安全成为第四大基础设施,成为很多企业进行信息基础建设的首要因素。还看到智能化应用广泛的创新在实际的业务场景当中,比如说喜好分析。从现在到未来,我们国家和全社会对IT的投入一定会越来越大。回头看看国内信息产业的发展,软件、硬件已经准备就绪,为数字化转型提供更多选择,帮助企业降低业务风险。在国际科技形势不断变化的背景之下,这也是我们所有中国厂商必须做到和做好的。
 
  而所有的这些变化也反向推动了数字化转型的发展。首先,新技术,5G、人工智能、大数据推动了智慧化应用的落地。其次,像容器、微服务等技术推动了应用的原生化。再次,用户希望在流程、安全和管理、合规的方面逐步实现流程的自动化。这些都推动了数据中心云化的发展,要求数据中心一定要更加的敏捷高效、安全、可靠。但是数字化转型依旧任重道远,从IDC数字化转型成熟度模型来看,该模型将数字化转型分为单点尝试、局部应用、扩展复制、运行管理和优化创新五个阶段,我国大部分组织还处在前三个阶段,转型进展比较缓慢。
 
  我经常跟一些企业主、CIO做探讨,经常说到数字化转型这个事情,不转是等死,转型是早死。这个主要是因为在目前的转型过程中,大家都在探索,没有成熟的模型和经验。但是今年新冠疫情也让越来越多的企业感知到了数字化转型的迫切。
 
  数字化转型进展为什么比较慢呢?其中有很多复杂的因素。深信服认为阻碍企业数字化转型最重要的因素有三个:组织管理、技术平台和外部合作。在组织管理方面,我们认为数字化转型实际上对于大部分企业来讲应该是一把手工程,需要组织各个部门通力协作。很多企业由于缺乏领导的支持,没有办法确定转型目标以及与之匹配的组织架构和文化,导致最后不了了之。在技术平台方面,传统架构下,数字化转型不温不火,企业没有精力关注上层更为复杂的业务创新、流程创新。另外就是过去已经投资了的设备和技术平台不知道怎么去转型,只能慢慢等,比如说等设备淘汰报废或者等新项目上线再尝试着去做。这样就会导致创新速度非常慢,这是数字化转型发展慢的一个根本原因。
 
  在外部投资方面,数字化转型不能缺少生态合作伙伴。但是很多企业缺乏合格合适的合作伙伴,没有建立相应的生态,导致数字化转型就企业自己在闭门造车。所以我们认为要加速组织的数字化转型需要新的引擎。
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  在思考如何帮助用户进行数字化转型的过程中,我们认为有两个非常重要的过程。第一个是需要建立基于应用场景的数字化转型路线和战略,找到适合自己的数字化转型场景和路径,并构建与之所匹配的组织结构和文化。以深信服自身为例,我们在推进自身数字化转型过程中就成立了数字化转型工作领导小组,集合公司各个核心部门负责人的来推动这个事情。第二是打造支撑数字化转型的敏捷智能平台架构,有能力去承接数字化转型的落地。
 
  以传统制造业为例,当前传统制造业面临的主要难题是,如何在竞争非常激烈的情况下,利用数字化转型平台管理好供应链、物流、市场销售活动,来优化内部资源和管理流程。并在条件成熟的时候利用大数据分析来预测经营、供应链和客户市场的变化趋势。在可预?的3-4年内,“互联网+智能制造”的发展有望改变许多老牌制造商的格局,数字化转型平台致力于打造基于互联网的一体化需求、设计、制造、供应链和物流流程,使产品的设计和生产活动周期大幅缩短,成本显著下降,同时也不再局限于某个地域,这为企业带来更为强劲的竞争力和潜在增?机会。
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  在更遥远的未来,制造业数字化转型场景可以建立更为敏捷的迭代开发生产模型,通过物联网、人工智能和智能的终端结合,实现更为自主化的创新。在平台方案方面,深信服认为用户需要一个先进的数字化转型平台,该平台应该在基础架构层采用融合智能的基础架构,并在这之上构架敏捷高效的业务架构平台,以更好地承载和治理数字化业务。这个平台要做到“三好”,用好云应用、管好云资源、控好云风险。
 
  我们提出的数字化转型的平台架构是一个高效IT新架构解决方案,为用户扫清数字化转型各种障碍。首先,在基础架构层面采用融合的软件定义基础架构,它包括了软件定义的计算、存储、网络和安全等资源,这样的软件定义的架构好处是分布式,而且可以平滑演进,像搭积木一样就把自己的基础设施搭上去,这是云化数据中心的基石。其次,在此基础之上可以生长出融合了人工智能、大数据、云计算等平台,由此构建一个基础服务中台。然后通过数字化创新平台提供云化运营服务,这里面就包括敏捷IaaS、云原生的PaaS,精益的OPS、主动SOC,以及运维保护好这一整套IT架构。
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  深信服对于IT基础架构演进有几个观点,第一是选择成熟先进的技术,避免走回头路。比如CPU可以在合适的业务小批量进行尝试替换。第二就是信息化的推动,像潘朵拉的盒子被打开,一旦被打开不可能走回头路了。我们建议基础架构软件需要具备双栈的能力,充分评估迁移方案。最后考虑生态设备要提前通盘考量,要全面适配技术路线上的生态。只有选择具备这些要素的解决方案才不至于走上断头路,让前期投资打水漂。
 
  在IT基础设施落地实践方面,我们结合一些跟国内的大型企业,还有部委用户进行一些探讨,提出“六步走”供各位参考。1)基础架构软件,跨平台双向迁移。2)基础架构软件,异构平台灾备。3)芯片支持多种国内芯片架构。4)数据库迁移,深度适配中国数据库。5)应用移植,X86到ARM应用移植。6)统一管理,多架构平台统筹管理。
 
  我们推出的双栈IT基础设施,全面适配所有从底层芯片到数据库到中间件完整的生态。芯片方面包括飞腾、鲲鹏、海光,数据库方面有达梦,南大通用、人大金仓都支持。中间件方面有中创,宝兰德、东方通。操作系统包括银河麒麟等等。
 
  我们在跟用户沟通信息化落地时还发现一个显著痛点,那就是用户在做数据库改造时,基于国内数据库的技术和产品生态非常不成熟,这种不成熟带来的痛点就是数据库做了改造,但是改造之后,围绕数据库的审计、安全都没有,所以我们正在联合生态合作伙伴进行技术创新,比如说我们跟达梦联合推出了数据库一体机,大幅降低这些运维难度。
 
  最后我花一点时间简单给各位领导介绍一下信服云的情况。我们这些年一直致力于为企业数字化转型和服务,提供数字化转型的基础平台。我们在今年年初设立了三个战略目标:一是在底层基于软件定义基础设施的能力全面达到国际标杆水平,在局部实现超越。第二是匹配大中规模用户服务化云的需求,推出更加全面、敏捷和轻量化的方案。因为市面上有很多很好的私有云产品和方案,但并不完全匹配大中用户的云化需求。主要原因是平台架构比较重、运维比较复杂、价格比较高。我们致力于提供一个更加多样化的优化演进方案,拥有更好的安全防护能力,匹配大中型用户的云化需求。第三是我们还会与伙伴一起在用户有公有云需求的时候提供托管云的服务,由深信服提供全面的机房管理、硬件设施,还提供管理和运维。
 
  底层技术方面,深信服是一家稳扎稳打的技术型公司,我们从2012年开始做虚拟化开始,用了八年多的时间不断地打磨软件定义基础设施的能力,像计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、安全虚拟化等等。在八年里面我们SDDC产品服务了全国上万家的用户。其实这条软件定义路线并不好走,国内选择做软件定义产品的厂商并不多,深信服为什么选择走这条路线?我们就是希望能够给用户更多的选择,让用户在构建基础设施时可以以搭积木的方式去搭,让用户基于自身业务需要去搭,更加适合用户未来数字化转型的需要。
 
  我们私有云平台是一个集成平台,它集成了我们各种支持数字化转型的能力,对于底层来讲不论是物理服务器,还是X86、ARM的超融合集群,还是EDS分布式存储,还是托管云,甚至是公有云上的资源都可以统一进行纳管,在此基础上提供云化的能力,包括IaaS能力、PaaS能力,还有安全和运维能力。我们还支持ARM和X86混合环境私有云双栈发展。目前这个方案不仅可以支持双栈环境下的承载、安全,还支持中间层数据的同步,所谓数据同步就是可以把X86环境下的数据库,实时同步到ARM下数据库,这样用户做改造时不需要考虑底层的这些东西,只需要考虑自己的业务迁移改造就可以了。最后在交付模式上致力于通过多种交付模式赋能用户。因为我们觉得我们与用户之间最舒服的关系就是让用户有更多的选择。比如说用户可以通过买卖的方式来使用深信服的产品,或者由我们提供咨询、规划、设计、建设、运维等一整套方案给用户,当用户有业务要上云需求时,我们还可以提供托管云服务,让用户可以享受接近公有云的服务。我们托管云不仅仅支持深信服自建,还支持与我们合作伙伴和客户一起合作共建。
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  深信服在这些年一直致力于探索支撑企业的数字化转型,致力于打造一个更加敏捷高效、安全可靠的数字化转型平台。我今天的分享就到这里,谢谢大家。




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