云平台揭秘（上）：工业数字化转型的核心利器！

文起于公司内部项目实践过程或相关话题的观察学习中，以及与技术从业者们讨论，亦或是与政务单位从业人员的对话中，发现很多人对于“云平台”的认知，还仅仅停留在一个概念或者说“虚空”的名词上，大家觉得云平台是个很飘很虚的东西，本篇旨在从工业领域的业务场景分析，详细围绕“工业领域的云平台到底是什么？”进行讨论，深入挖掘工业领域数字化转型的技术边界，技术难点、和未来展望。

云平台是工业数字化转型的核心元素，为工业企业提供计算、存储、网络、分析等资源和服务，支持数字化转型各环节；同时也提供开放协作生态系统，帮助企业与伙伴共同创新和开发新产品、服务和模式。云平台能够提供智能人性化的功能和服务，帮助工业企业从海量数据中挖掘洞察和建议，提升生产效率、质量、安全等方面性能，提高客户满意度、忠诚度和推荐度，促进数字化转型和创新发展。本文旨在探讨云平台的核心特征、价值、挑战、落地方法和评价指标，为工业企业提供参考和建议。

开篇前再次借用萧伯纳在《人与超人》中的一句话开始：

"Beware of false knowledge;it's more dangerous than ignorance."

“当心错误知识，它比无知更可怕。”

1. 什么是云平台？

引述维基百科的解释：云平台是指通过计算机网络（多指因特网）形成的计算力极强的系统，可存储、集合相关资源并可按需配置，向用户提供个性化服务。云平台是云计算的载体，是一种基于互联网的计算模式，它将软件、硬件、数据等资源虚拟化并集中管理，通过标准化接口向用户提供按需访问、按量付费的服务。

概念

用户视角

维基百科的解释里面有三个至关重要的三个字眼：“云”，“计算”，“平台”

• “云”

通俗理解就是常说的“网络（Internet）”,具体点就是一组，甚至是一堆的远程计算机或服务器，“协同工作”共同构建打造出一个全球远程服务器网络，对用户提供网络服务。

云的定义看似模糊，但本质上，就是用于描述全球服务器网络的术语，每个服务器都有自己独特的功能；云不是一个物理实体，而是庞大的全球远程服务器网络，其互相连接在一起，意图作为单一的生态系统运行；这些服务器被用于存储和管理数据、运行应用程序，或者提供一些如视频短片、Web邮件、社交媒体、办公生产力软件等服务；不是从本地或个人计算机访问文件或数据，而是通过任何支持Internet的设备，必要时按需在线随时随地访问这些内容或信息

• “计算”

这是个相对概念比较大名词，往具体了说，就是对业务数据进行计算分析的算力，通俗意义上来讲，计算是指构建业务系统的各种需求，如计算能力、存储和数据库等

• “平台”

将“云”（远程硬件资源集合）和计算（远程软件资源集合）组合在一起，形成一个统一平台，对用户提供各式各样的服务。

开发者视角

云平台是指基于互联网数据中心的硬件资源（如服务器、交换机、磁盘、GPU等）和软件资源（如操作系统、域名服务、虚拟内网、数据库软件，其他软件工具等），允许软硬件产品在远程和大规模地共存和运行；经过配置之后，可为用户提供云计算服务，并且允许企业通过互联网按需租借计算资源的访问权，无需本地购买、安装、配置和管理这些资源；云平台提供商负责维护和更新这些资源，并根据用户的使用情况采用随用随付的定价方式，收取对应服务费用。

工作原理

云平台创建一个虚拟的共享资源池，通过互联网提供计算、数据存储和网络服务。客户在需要时，访问云平台上的资源，并且只为自己需要的资源付费，使用虚拟化技术在单台服务器上创建多个虚拟机，以便能够在一台物理服务器上为不同的客户运行单独的操作系统和应用服务；客户可从公有云和私有云平台中访问计算服务；同时，允许企业存储、备份和恢复数据，基于此测试和构建应用程序，访问云数据库，分析大数据集。

类型

并非所有云都是一样的，并没有一种适合所有人的云平台；为满足客户需求并为其提供更为合适的解决方案，有多种不同的模型、类型和服务。

在确立云平台项目时，第一件事就是要确定云开发的类型或云计算基础架构；依据业务需要，选择云计算资源的部署类型，会有三种不同的方法：公有云、私有云和混合云。

• 公有云

最常见的云计算部署类型。像服务器和存储空间这类公有云资源，由第三方云服务提供商拥有和运营，这些资源可通过Internet提供。在公有云中，所有硬件、软件和其他支持性基础架构均由云提供商所拥有和管理。

在公有云中，与其他组织或云“租户”共享相同的硬件、存储和网络设备，并可使用Web浏览器访问服务和管理账户。公有云通常被用于提供基于Web的电子邮件、网上办公应用、存储以及测试和开发环境。

• 私有云

私有云由专供一个企业或组织使用的云计算资源构成。私有云可在物理上位于组织的现场数据中心，也可由第三方服务提供商托管。但，在私有云中，服务和基础结构始终在私有网络上进行维护，硬件和软件专供组织使用；如此，私有云助于组织或企业更为便捷地自定义资源，从而满足特定的IT需求。私有云的使用对象一般为政府机构、金融机构以及其他具备业务关键性运营且希望对环境拥有更大控制权的中型到大型组织。

• 混合云

混合云，有时称为云混合，是一种将本地数据中心（也称私有云）与公有云加以结合的计算环境，可在它们之间共享数据和应用程序。有人将混合云基础结构定义为包含“多云”配置，也就是组织或企业除了使用其本地数据中心外，还使用多个公有云；许多组织选择混合云是出于业务需求方面的原因，例如要满足发规和数据主权要求，充分利用本地技术投资或解决低延迟问题。混合云正在不断发展，也包含边缘工作负载。边缘计算将云计算能力引入靠近数据驻留位置的IoT设备。通过将工作负载迁移到边缘，设备可减少与云的通信时间并降低延迟，甚至能在较长的离线期内可靠地运行。

服务模式

根据提供的服务层次，可大致归为五大类：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、无服务器(Serverless Computing)、硬件即服务（HaaS）。它们被称为云计算“堆栈”，彼此互为构建基础。每种类型模式都提供不同级别的控制、灵活性和管理。

基础设施即服务（IaaS）

云计算平台服务的最基础类别，包含云平台最基本构建块。通常提供对网络、计算机（虚拟或专用硬件）和数据存储空间的访问。IaaS提供最高级别的灵活性，可对IT资源进行管理控制。与当下很多公司的IT部门和开发人员对实体IT资源管理最为类似。

平台即服务（PaaS）

平台即服务（PaaS)是云平台中完整开发和部署环境，让开发人员无需管理底层基础设施（一般是硬件和操作系统），从而可将精力放在应用程序的部署和管理上面；有助于提高效率，不用操心资源购置、容量规划、软件维护、补丁安装或与应用程序运行有关的任何无差别的繁杂工作。

软件即服务（SaaS）

软件即服务旨在让用户能够通过Internet连接和使用基于云的应用程序。如基于Web的博客网站。企业利用SaaS，可向客户提供基于自身业务线的完整软件解决方案；客户无需管理所有基础结构、中间件、应用软件和应用数据，只需考虑如何使用企业提供的软件服务。企业只需负责管理硬件和软件，并根据适当的服务协议确保应用和数据的可用性和安全性。

无服务器计算（Serverless Computing）

无服务器计算与PaaS类似，让开发人员无需花时间管理服务器和网络等基础结构，由云服务提供商提供处理设置、容量规划和服务器管理。企业开发人员更加专注于业务逻辑，向业务核心交付更多有价值的代码。可提升企业团队的生产力、便于将企业自身服务产品快速推向市场，并让组织更加便利的优化资源、专注于业务创新。

硬件即服务（HaaS)

硬件即服务通过向用户提供物联网场景中的标准硬件以及嵌入式硬件中的软件驱动及功能模块，为用户提供物联网设备高效远程服务；向客户提供硬件层面的服务，如传感器、摄像头、无人机等，客户可远程控制这些硬件来收集或处理数据，而无需购买或维护。

除了上述四种服务模式概念外，还有一些其他概念，如容器（container）、微服务（microservice）等，都是基于云平台实现的更高层次或更细力度的抽象化。

与业务平台异同

共同点

云平台和业务类型平台（如社交、电商）都是基于网络的计算模式，都是在为用户提供资源和服务，都是为形成生态系统和市场。

不同点

首先，资源和服务的性质和范围不同，云平台主要提供计算资源和服务，业务平台可能提供其他类型的资源和服务，如社交平台提供社交资源和服务，电商平台提供商品资源和服务等；其次，用户群体和使用场景也不同，云平台主要面向工业企业或者开发者等专业用户，而业务平台可能面向普通消费者或其他行业或领域的用户；最后，运营模式和收入模式不同，云平台主要采用按需服务或订阅付费等模式，业务平台可能采用广告收入或佣金收入等模式。

术语

• 数字化转型：

  指企业借助新的技术，重新设计和重新定义与客户、员工以及合作伙伴的关系。企业的数字化转型涵盖了从应用的现代化改造、创建新的业务模式到为客户端构建新的产品和服务的方方面面；简单来说，就是利用现代化数字技术（包括所有类型的公有云、私有云和混合云平台）来创建或调整业务流程、文化和客户体验，以适应不断变化的业务和市场需求；从根本上改变企业的运营方式，优化企业的内部资源，并为客户实现价值。而云平台技术将使企业反应更加敏捷、协作更加流畅，更加关注客户体验。

• 虚拟化：

  创建计算环境的虚拟版本的行为，计算环境包括计算机硬件、操作系统、存储设备。企业或组织使用虚拟化将单台物理计算机转换为共享主机资源的多个虚拟机

• 云：

  全球计算网络，由运行应用程序、存储数据和提供内容即服务的服务器组成。通过云，可从已连接Internet的设备（而不单是从本地计算机）联机访问数据

• 云迁移 ：

  将公司的部分或全部资源移动到云中的一个或多个位置的过程；尽管云迁移通常需要将资源从本地位置移动到云提供商的服务器，但也可能需要在云之间移动资源

• 云服务提供商：

  一类提供基于云的平台、基础架构、应用程序或存储服务，通常会收取相应费用

• 计算机视觉：

  一种AI形式，模拟人类查看、理解和识别图像的方式。计算机视觉使用算法和自动化，使计算机能够识别和解释图像和视频中显示的人和对象

• 计算机网络：

  协作执行大型任务（例如分析庞大数据集，气象建模和任务调度）的联网计算机组。通过云计算，能够在特定时段出于特定目的的使用庞大的计算机网络，为所用内容付费，节省自行购买和部署所需资源的时间和开支

• 容器：

  将应用程序代码与运行它所需的配置文件、库和依赖项组合在一起的软件单元。通过容器，开发人员只需进行最少的调整即可跨不同的环境部署应用程序

• 微服务：

  微服务即是架构，也是构建软件的方法；在微服务中，应用被拆解成最小组件，彼此独立。不同于将所有组件内置于一个架构中的传统单体式应用构建方法，在微服务架构中，所有部分相互独立，通过合作和协商来共同完成一个任务；其中每个组件或流程都可以是一个微服务；这种软件开发方法强调细粒度、轻量化、力求在多个应用中共享相似的流程；它是云平台开发重要组成部分

• 应用程序迁移：

  将应用程序从一个计算环境移动到另一个计算环境的过程，通常是云采用策略的一部分；企业或组织可将其应用程序从本地服务器迁移到云，也可从一个云迁移到另一个云

• 应用现代化：

  使用云计算技术更新旧版应用程序、流程和数据管理。现代化可帮企业或组织提高应用系统性能、增强客户和员工体验，并缩短新产品/服务和更新上市时间

• 数据集成：

  将来自多个不同源的数据合并到具有统一视图的单个系统中的过程

• 数据管理：

  依赖数据来实现业务增长的企业或组织需要一种策略来高效地管理该数据；数据管理指企业用于帮助确保其数据安全、私密和准确的唯一流程、策略和标准

• 数据迁移：

  将数据从一个存储位置（如本地服务器）传输到其他位置（如云提供程序的服务器）;数据迁移包括选择、准备、提取数据，并将数据从一个计算机存储系统传输到另一个计算机存储系统。

• DevOps:

  通过联合用户、过程和技术，向客户持续交付价值。DevOps的实践使开发团队和运营团队共同合作，从而加快软件交付的速度并提高产品的安全性和可靠性。

• 物联网（IoT)：

  指链接到云并配置为收集和安全地传输数据的装置、机器、产品和设备；可帮助工业企业或行业实时分析数据并做出明智的决策

• 边缘计算：

  使物联网（IoT）设备能够（通过设备本身或本地服务器）处理网络“边缘”的数据的技术；可缩短远程设备上的响应时间，并使企业能够更及时地从设备数据中获得见解

• 雾计算：

  也称雾联网，是应用分布式技术架构，协同用户终端或边缘设备，执行数据分析、存储、传输的分布式计算基础设施；雾计算是由思科在2014年提出的概念，作为集中式云计算的延伸服务。

• 弹性计算：

  能够对计算机处理、内存和存储资源进行动态设置和取消设置以满足不断变化的需求，而无需考虑使用率峰值的容量规划及工程设计

• 网格计算：

  一种服务，使用一组作为虚拟超级计算机协同工作的联网计算机来执行大型或数据密集型任务

• 混合云计算：

  一种计算类型，其中本地数据中心与云计算产品和服务相结合，以便实现旧资源的现代化；通过它，企业能够提高系统性能、优化成本并立即纵向扩展或缩减容量

• 中间件： 介于操作系统和在其上运行的应用程序之间的软件。中间件可实现分散式应用程序的通信和数据管理

• 横向扩展与纵向扩展：

  通过垂直扩展（纵向扩展），可根据需要增加或减少计算能力或数据库。水平扩展（横向扩展）需要添加更多数据库，或需要使用“分片”的数据分区方法将大型数据库划分为多个较小的节点。

• 数据库分片：

  一种分区类型，可将大型数据库分为多个更小的数据库，从而更快、更轻松地跨服务器进行管理。

总结

云平台是一个提供云计算服务的综合性基础设施，它涵盖了各种硬件和软件资源，以服务的方式向用户提供计算、存储和网络等各种服务。云平台的核心是通过虚拟化和自动化技术，将计算资源池化、按需分配，并提供高可用性、可伸缩性和弹性的服务。

2. 云平台发展历程

“云平台”中的资源在用户视角来看是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，按量付费，随时扩展；云平台的发展历程按照时间顺序，可列为以下几个关键点：

虚拟化的萌芽

1956~1999是云平台的前身，主要是虚拟化技术的产生和发展，以及一些大型企业的内部数据中心建设。虚拟化技术最早可追溯到1965年，Christopher Strachey发表的一篇论文《大型高速计算机中的时间共享》（“Time sharing in large fast computers”）的学术报告。他在文中首次正式提出[虚拟化]的概念。而虚拟化正是云计算基础架构的核心，是云计算发展的基础；不过由于当时的技术限制，虚拟化始终只是一个概念和对未来的畅想，而计算更谈不上了。

上世纪的90年代，计算机出现了爆炸式的增长，以思科为代表的一系列公司也应势蓬勃发展；在云计算兴起之前，对于绝大多数企业而言，硬件的自行采购和IDC机房租用是主流的IT基础设施构建方式；除了服务器本身，机柜、带宽、交换机、网络配置、软件安装、虚拟化等底层诸多事项总体上需要相当专业的人士来负责，作为调整时的反应周期也比较长。在这一阶段，让更多用户方便快捷地使用网络服务成为互联网发展亟待解决的问题。与此同时，一些大型公司也开始致力于开发大型计算能力的技术，为用户提供了更加强大的计算处理服务：

代表事件

• 1967年，IBM推出第一台支持虚拟化的大型即System/360;

• 1979年，VMware公司成立，开始研发服务器虚拟化软件；

• 1999年，Salesforce公司称， 开始提供基于互联网的CRM软件服务。

云计算的诞生

2000~2007是云平台的起点，主要是互联网技术的发展和创新，以及一些领先企业的云计算服务的推出。2006年，是云计算发展中的一个重要时间点；在2006年8月9日，Google首席执行官埃里克施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SESSanJose2006）首次提出[云计算]（Cloud Computing）的概念；而亚马逊正是那年推出了IaaS服务平台AWS。但彼时的甲骨文掌门人Larry Ellison没少在社交软件上吐槽云：“这种白痴行为什么时候会停止？这不过是一时兴起的时尚潮流，是疯狂的事情。”而在四年之后，这位“硅谷最老的花花公子”也不得不宣布向云战略进军了。

代表事件：

• 2000年，Amazon公司开始使用自己开发的分布式系统来管理其电商业务；

• 2002年，Amazon公司推出其第一个云服务Amazon Web Service(AWS)，提供在线存储和计算服务；

• 2004年，Google公司推出其第一个云服务Google App Engine（GAE），提供在线应用开发和托管服务；

• 2006年，Google公司首席执行官埃里克&施密特首次提出“云计算”的概念；

• 2007年，IBM公司推出其第一个云服务Blue Cloud，提供基于Linux和Xen的云计算平台

云计算的爆发

2008~2017是云平台的高速发展期，主要是各种类型和层次的云服务的涌现和竞争，以及各行各业对云计算的广泛应用和探索。事实上，云计算行业的开端较难精准定义；2006年虽然是首次提出了[云计算]概念，但直到2008年，整个行业才迎来了正式的“万家灯火”，而国内云计算标杆“阿里云”也是从2008年开始筹办和起步的；但仅仅是两年的时间差，也让率先探索这片蛮荒之地的亚马逊具有天然的优势；AWS毫不费力地把旗帜插在了新大陆；2009年初，金融危机最严重的时候，美国Saleforce公司公布了2008年财年年度报告，数据显示公司云服务收入超过了10亿美元，从这之后，云计算正式成为了计算机领域最令人关注的话题之一，同时也成为了互联网公司的发展研究的重要方向。

但亚马逊已经初步形成涵盖IaaS、PaaS的产品体系，确立了在IaaS和云服务领域的全球领导地位。随后几年间，世界级的供应商都无一例外地参与了云市场的竞争中，先后出现了IBM、WMWare、微软和AT&T等第二梯队；其中，微软在2010年前后加入，但掌门人鲍尔默（Steve Ballmer）仍显迟钝；谷歌则在2011年宣布转型退出GCP，开始了公有云市场中的同台竞技。在后续竞争日益激烈的2016~2017年间，微软云服务与企业部执行副总裁Scott Guthrie和GCP客户总裁Tariq Shaukat先后表示过：“价格战”已成过去，未来的重头戏是“价值战”。

代表事件：

• 2008年，微软公司推出其第一个云服务Window Azure（后更名为Microsoft Azure），提供基于Windows和.NET的云计算平台；

• 2010年，OpenStack项目成立，开始开发开源的云计算平台软件；

• 2011年，App公司推出其第一个云服务iCloud，提供在线存储和同步服务；

• 2012年，Drobox公司推出其第一个云服务Dropbox for Business，提供在线协作和文件共享服务；

• 2013年，Netflix公司完成了其所有业务从自有数据中心迁移到AWS上的过程；

• 2014年，Docker项目成立，开始开发开源的容器虚拟化软件；

• 2015年，Amazon公司推出其第一个无服务器计算服务AWS Lambda，提供基于事件驱动和按需执行的函数计算；

云计算的演进

2018年~至今阶段是云平台的持续创新期，主要是新型技术如边缘计算、雾计算、联邦云、碳智能云等的出现和发展，以及对不同行业和场景的定制化解决方案在激烈的竞争态势下，鲸吞小型势力以壮大自身俨然成为云市场的丛林生存法则；特别是在经济动荡的2018年里，云领域更是迎来了无数的合纵连横；其中，IBM以340亿刀的价格拿下了红帽（Redhat）,CEO罗睿兰（Ginni Rometty）高调宣称，收购红帽可以打破现有格局，改变云市场的一切；微软以75亿刀的价格买下了Github，并将这一开源方面的优势接入微软的IaaS领域；Salesforce则斥资65亿到收购了云服务器公司Mulesoft，拥有超过1200家客户，其中45%是全球500强企业。

代表事件：

• 2018年，Google公司推出其第一个边缘计算服务Cloud IoT Edge，提供基于TensorFlow Lite的机器学习能力；

• 2019年，阿里巴巴公司推出其第一个雾计算服务Link IoT Edge，提供基于容器的应用部署和管理能力；

• 2020年，IBM公司推出了其第一个联邦云服务IBM Cloud Satellite，提供基于Kubernetes的多云管理能力；

• 2021年，微软公司推出其第一个碳智能云服务Microsoft Cloud for Sustainability,基于AI的碳排放检测和减少能力;

• 2013年，Netflix公司完成了其所有业务从自有数据中心迁移到AWS上的过程;

• 2014年，Docker项目成立，开始开发开源的容器虚拟化软件;

• 2015年，Amazon公司推出其第一个无服务器计算服务AWS Lambda，提供基于事件驱动和按需执行的函数计算

总结

纵观云平台发展史，可以看到其始终如一的目标：实现对IT资源的充分利用；而虚拟化是对IT资源的抽象，云计算则是基于虚拟化实现的更上层的对企业业务能力的抽象。后续的云平台技术开源是吸纳各类精明的开发者，作为整个方向的核心资产。总而言之，一句话：在云的世界里，得开发者，得天下。

3. 云平台核心技术与价值机遇

数字化转型涉及多种工具，可使用这些工具为企业带来变革；云平台作为企业数字化转型的核心元素，其底层需要众多关键技术的支撑，而且还不断会有新的技术被产品化/服务化，扩展云服务的范围与边界，以下是其中一些技术：

核心技术

云平台的核心是通过虚拟化和自动化技术，将计算资源池化、按需分配，并提供高可用性、可伸缩性和弹性的服务；以下为云平台的核心技术

• 虚拟化技术

虚拟化技术通过软件与硬件解耦，实现资源池化与弹性拓展；它是实现云平台资源共享、动态分配、弹性伸缩的基础技术，可将物理资源抽象为逻辑资源，并按需分配给不同的用户或应用。虚拟化可提升资源利用率、降低成本、增强安全性和可移植性；虚拟化技术分为服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等类型。

主流虚拟化软件有KVM、Xen、VMware、Hyper-V等。目前KVM是最受欢迎的虚拟化技术，AWS、阿里云、华为云、腾讯云目前也都从Xen转向KVM。

除了软件虚拟化，还有硬件辅助虚拟化（如Intel-V或ADM-V），比如通过引入新的指令和运行模式，来解决软件无法实现完全虚拟化的问题，同时也能进一步提升虚拟化的性能与处理能力。

• 分布式技术

分布式技术是实现云平台高可用性、高可靠性、高扩展性的关键技术，它可将多个计算节点组成一个逻辑整体，并通过分布式协议和算法来协调节点之间的通信和同步。分是不是技术可以分为分布式文件系统、分布式数据库、分布式缓存、分布式计算、分布式消息队列等类型，常用的分布式软件有Hadoop、Redis、RabbitMq、Kafka、MongoDB等分布式技术可提升系统性能、容错能力、伸缩能力和数据一致性

• 云原生技术

  容器、微服务和DevOps号称云原生三驾马车，是实现云平台的重要组件。

  • 容器化技术

    容器是非常轻量化秒级部署的虚拟化技术，主要理念就是一次封装，到处运行。利用Linux命名空间、Cgroup与rootfs构建进程隔离环境，将应用/服务及其运行所依赖的资源与配置打包封装，提供独立可移植的应用/服务运行环境。

    Docker作为容器引擎，Kubernetes负责容器编排与集群管理。同时容器也是保护IT安全的一种重要组成部分，将安全防护内置于容器管道并为基础架构增添防护，可保证容器的可靠性、可扩展性和信赖度。可以轻松地具有一致行为和功能的公有、私有和混合云的部署环境和数据中心（或本地环境）之间移动容器化应用/服务。容器有利于明确划分职责范围，减少开发和运维团队间的冲突。

  • 服务化技术

    服务化技术是实现云平台灵活性、易用性、开放性的重要技术，可将复杂的业务逻辑封装为标准化的服务接口，并通过网络协议和格式来交互。服务化技术可分为面向服务架构（SOA）、微服务架构（MSA）、服务网格（Service Mesh）等类型，常用的服务化软件有Spring Cloud、Dubbo、Gin、Kratos、Istio等。服务化技术可提高系统模块化、解耦合、可复用性和可维护性。

    微服务架构是对SOA架构风格的升华，将应用解耦成更为轻量化的独立自治、敏捷开发、部署与治理、可通过HTTP方式访问的服务，并且可以基于虚拟机、容器或Serverless函数来部署使用。最新的Serivce Mesh通过Sidecar智能代理方式让不同应用/服务可不用修改代码即可接入微服务平台，被称之为微服务2.0。

  • DevOps技术

    DevOps就是敏捷开发运维，通过持续集成与持续部署CI/CD等自动化工具与流程，打通应用开发、测试、发布、运维的各个环节，旨在实现既快又稳的工作流程，对每个需求（比如新的软件功能、功能增强请求、bug修复）在从开发到生产环境部署的整个流程中，都能不断地为用户和企业带来价值。需要开发团队和运维团队密切交流、高效协作并且彼此体谅；

    DevOps必须满足方便拓展、灵活部署；在标准开发环境流程下，开发人员与运维人员紧密合作，加速软件构建、测试和发布，同时保障开发成果的稳定可靠。

  • 云安全技术

    云环境由于规模巨大，组件复杂，用户众多，设备多样，其潜在攻击面较大、发起攻击的成本很低，受攻击后影响巨大。所以云安全形势非常严峻，涉及主机安全、网络安全、应用安全、业务安全、数据安全等，各个厂商在相关领域都有比较成熟的产品和技术。

    2019年12月1日生效的《中华人民共和国网络安全法》（等保2.0--网络安全等级保护2.0）对云安全提出了全面详细体系化的要求和知道，目前已经成为一条必须满足的合规要求，金融政府等重要企事业单位的IT系统都要求达到等保三级以上，重点就是一个中心（安全管理中心）三重防护（计算环境安全、通信网络安全、区域边界安全）。

    安全技术是保障云平台数据安全和隐私保护的必要技术，它可通过各种手段来防止数据泄露、篡改、丢失等风险，以及遵守各国和地区法律法规和标准。安全技术可分为加密技术、备份技术、审计技术、访问控制技术等类型，常用的安全手段有：SSL/TLS、AES、RSA、Kerberos等。安全技术可提高系统信任度、合规性、可审计性和可追溯性。

关联技术

工业企业进行数字化转型，所能被利用到技术或工具:

云管理平台

云平台是个IT资源融合的复杂系统，对整个系统进行敏捷高效的管控运维非常重要；云管理通常涉及四个方面：

• 租户管理：让用户能够有效管理使用基本的云服务

• 运营管理，涉及云服务运营策略，如资源管理、计量计费、消息通知等

• 运维管理，涉及云平台的可用性与可靠性保障，如自动化运维、监控告警、运维排障等

• 多云部署管理，考虑到部分数据的私密性和与自有数据中心对接的需要，对企业来讲混合云是一个趋势（私有云+公有云），所以需要提供能够统一管理多种云，以及传统IT环境管理平台

移动技术

企业移动应用开发是通过创建和部署可移植、可扩展且授信的移动应用，帮助企业与客户、合作伙伴和员工进行互动交流。在当今随时在线的移动互联世界里，外勤人员需要用智能手机上与办公室的同事随时保持联系，可随时基于云原生微服务开发的的内部移动应用程序，以较低成本、较高生产协同效率、较高安全性以及更好的统筹和掌控所有云资产。

物联网（IoT）技术

在工业领域内，企业需要设备自动链接到互联网，并收集智能传感器和智能设备的数据，并对数据进行存储和分析，可让企业数据分析结果改进现有业务模式，并与客户和合作伙伴建立新的联系。

边缘计算技术

边缘计算在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算。通过让计算服务靠近这些位置；用户能够使用更快可靠的服务，可降低物联网设备与链接中心之间的网络通信延迟，同时可充分利用物联网设备创建的海量数据，将分析算法和机器学习模型部署到边缘端，可实现数据的本地处理并将处理结果快速应用于决策。

除以上之外，还有人工智能和大数据技术（用于数据分析和决策）、机器人技术（提高工厂运行效率）、企业集成（与其他企业进行跨云协作、数据共享）、增强现实和虚拟现实（如数字孪生，实现沉浸式与客户互动）

在任何想数字化转型的企业中，需要一个可被实施的短期和长期数字化战略的详细计划；在规划技术实施方案时，可实时的引入这些技术，可使员工的工作方式，以及客户与企业的互动方式发生重大转变。还可引入外部合作伙伴或专家培训企业内部团队，提高企业的能力。

价值机遇

在不断变化的技术环境和客户需求中，如何实施新的数字技术、招募创新人才和制定数字化流程来保持企业竞争力。企业必须具备快速适应，如上市时间压力、供应链突然中断、快速变化的客户期望等情况，公司要想跟上技术发展的步伐，必须采用数字化转型战略。

数字化转型，企业将数字技术整合到所有业务领域，从根本上改变了其为客户提供价值的方式；云平台作为数字化转型的核心要素，给工业企业带来了价值和机遇：

提高生产效率

可为工业企业提供实时的数据采集、处理、分析、应用等服务，帮助工业企业检测和优化生产过程中的各个环节，如原材料采购、生产计划、设备运行、产品质检等，从而提高生产效率和资源利用率。例如，AWS IoT Core、阿里物联网平台、华为IoTDA可为工业企业提供可扩展的云平台，连接和管理数百万个工业设备和传感器，收集和分析设备数据，实现设备状态监测、远程控制、预测维护等功能。

提高产品质量

可为工业企业提供智能的数据分析和建议服务，帮助工业企业发现和解决产品质量问题，如缺陷检测、异常识别、故障诊断等，从而提高产品质量和客户满意度；

提高生产安全

可提供可靠的数据保护和安全防护服务，帮助工业企业防止和应对各种内部或外部的安全威胁，如数据泄露、网络攻击、设备损坏等，从而提高生产安全和员工安全。如，各大企业推出的身份管理和访问控制（IAM）云安全解决方案，包括数据加密、身份认证、访问控制、威胁检测、安全审计等功能

提升客户满意度

可为工业企业提供便捷和高质量的用户体验服务，帮助企业与客户继续实时的交流和互动，如视频会议、协作工具、虚拟现实等，从而提升客户满意度、忠诚度、推荐度等指标。例如，为用户提供移动应用程序、移动工作流程、人工智能与客户实时互动、自动化改进客户支持和服务。

降低运营成本

云平台给予企业优化现有业务流程并持续性降低工业企业运营成本的机会，如设备维护成本、物流和交付成本、生产资料的损耗成本、人力资源支出成本、客户支持支出；例如，OTA远程更新，在线维保和远程故障诊断，降低设备维护，人力投入以及客户支持支出。同时，如利用人工智能和机器学习可自动执行在线与客户沟通任务，可节省客服人力成本等

促进数字化转型

为企业提供开放和协作的生态系统服务，帮助企业与各种合作伙伴共同创新和开发新的产品、服务、模式等，从而促进数字化转型和创新发展。