混合多云時(shí)代迎變數(shù)IBM以“篤定”成就客戶價(jià)值

吳芳

2022年9月發(fā)布的《IBM企業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù)：云現(xiàn)狀》研究報(bào)告顯示，盡管超過(guò)77 %的受訪企業(yè)已經(jīng)采用了混合云方法，但是超過(guò)50 %的受訪者認(rèn)為確保云中合規(guī)非常困難；近70 %的受訪企業(yè)表示其團(tuán)隊(duì)缺乏管理多云環(huán)境的技能。2022年底，IBM副總裁、IBM中國(guó)總經(jīng)理繆可延攜IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部技術(shù)銷售總經(jīng)理陳國(guó)豪和IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝一起，與媒體分享了該指數(shù)報(bào)告的相關(guān)洞察，例如，越來(lái)越多的企業(yè)把云轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)價(jià)值掛鉤，云轉(zhuǎn)型出現(xiàn)雙行道。為此，IBM中國(guó)科技團(tuán)隊(duì)在混合云與AI解決方案的基礎(chǔ)之上，為企業(yè)降本增效、提升可持續(xù)性和數(shù)據(jù)安全等需求，劃出了重點(diǎn)產(chǎn)品，同時(shí)結(jié)合IBM獨(dú)特的客戶成功專家資源，助力企業(yè)撥開轉(zhuǎn)型路上的迷霧，加速技術(shù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化。

混合多云時(shí)代迎變數(shù)

當(dāng)公有云逐漸成為多數(shù)企業(yè)邁向數(shù)字化的“業(yè)界共識(shí)”，卻有另一部分企業(yè)考慮把已經(jīng)部署在公有云上的業(yè)務(wù)遷回到私有基礎(chǔ)設(shè)施之上，這種云轉(zhuǎn)型“雙行道”的現(xiàn)象引發(fā)了不少人的深思。究其原因，企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的最大挑戰(zhàn)已不再是技術(shù)層面，而是更多體現(xiàn)在安全合規(guī)、降低成本、可持續(xù)性，以及ESG等方面。同時(shí)，還要兼顧性能改善和降低延遲等體驗(yàn)上的升級(jí)。這種現(xiàn)象在制造、電信、金融等行業(yè)尤為明顯，他們會(huì)把那些不愿意放在公有云的工作負(fù)載部署在私有云、主機(jī)或其他本地基礎(chǔ)設(shè)施上。

“基于這些觀察，我們對(duì)IBM的混合云和AI戰(zhàn)略更加有信心，也更加堅(jiān)定了。這一戰(zhàn)略符合客戶需求，也體現(xiàn)在我們的業(yè)績(jī)上。”IBM副總裁、IBM中國(guó)總經(jīng)理繆可延說(shuō)?！禝BM轉(zhuǎn)型指數(shù)：云現(xiàn)狀》報(bào)告顯示，全球71 %（中國(guó)82 %）的受訪高管（該指數(shù)調(diào)研涵蓋來(lái)自12個(gè)國(guó)家和15個(gè)行業(yè)的3 000多名業(yè)務(wù)和技術(shù)決策者的信息輸入）認(rèn)為，如果沒(méi)有切實(shí)的混合云戰(zhàn)略，是很難釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全部潛力。也就是說(shuō)，云戰(zhàn)略的實(shí)施與業(yè)務(wù)價(jià)值聯(lián)系得越發(fā)緊密，企業(yè)會(huì)更加謹(jǐn)慎地選擇適合上云的業(yè)務(wù)，而不止是被技術(shù)創(chuàng)新所牽引。

正如繆可延所言，企業(yè)對(duì)于IBM倡導(dǎo)的混合云與AI戰(zhàn)略的逐步推進(jìn)和成熟，反映在IBM的業(yè)績(jī)成長(zhǎng)中。IBM公布的2022年第三季度財(cái)報(bào)顯示，該公司營(yíng)收總額達(dá)到141億美元，按固定匯率計(jì)算增長(zhǎng)15 %。過(guò)去12個(gè)月，IBM混合云業(yè)務(wù)的營(yíng)收達(dá)到222億美元，年增長(zhǎng)20 %，幾乎所有類別的 IBM軟件收入均獲增長(zhǎng)。此外，IBM主機(jī)和分布式基礎(chǔ)設(shè)施也取得高速增長(zhǎng)，咨詢業(yè)務(wù)在所有業(yè)務(wù)線和所有地區(qū)均取得兩位數(shù)增長(zhǎng)。得益于業(yè)務(wù)的普遍增長(zhǎng)，為IBM帶來(lái)了穩(wěn)定的41億美元的自由現(xiàn)金流。

“雙行道”背后的危與機(jī)

《IBM企業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù)：云現(xiàn)狀》進(jìn)一步揭示，盡管有77 %的受訪企業(yè)采用了混合云方法，但只有不到25 %的企業(yè)能夠全面管理其混合云環(huán)境。在中國(guó)，82 %的高管認(rèn)為如果沒(méi)有整體的混合云戰(zhàn)略，就無(wú)法釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛能。導(dǎo)致這種擔(dān)憂的因素主要有3個(gè)方面：企業(yè)缺乏把生態(tài)合作伙伴整合到自身云環(huán)境的關(guān)鍵技術(shù)能力，這一挑戰(zhàn)在中國(guó)尤甚，58 %的受訪企業(yè)承認(rèn)缺乏這些技能，且表達(dá)了對(duì)相關(guān)人才的需求；由于潛在的安全漏洞會(huì)導(dǎo)致第三方和第四方的風(fēng)險(xiǎn)隱現(xiàn)，受訪者表示數(shù)據(jù)治理（49 %）和網(wǎng)絡(luò)安全（47 %）是將其業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)完全整合到云中的首要挑戰(zhàn)，59 %的受訪中國(guó)企業(yè)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)威脅是生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新的一大隱憂；53 %的受訪者認(rèn)為確保云中合規(guī)非常困難，近1/3的受訪者認(rèn)為監(jiān)管合規(guī)性問(wèn)題是整合跨私有和公共IT環(huán)境工作負(fù)載的主要障礙。

從傳統(tǒng)的集中式架構(gòu)到開放的混合云架構(gòu)，IBM的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略源于對(duì)客戶需求變化的判斷。如今，企業(yè)不再希望在萬(wàn)物云化的浪潮中迷失，因此在制定上云策略時(shí)往往會(huì)由業(yè)務(wù)去指導(dǎo)技術(shù)實(shí)施，變得更加務(wù)實(shí)。更重要的是，這種數(shù)字化實(shí)踐要追求可持續(xù)性，一方面在選擇技術(shù)平臺(tái)時(shí)要避免供應(yīng)商鎖定，另一方面也要考慮創(chuàng)新與成本的平衡，并且保障充分的安全性。在AI的幫助下，企業(yè)有望在3個(gè)方面推進(jìn)可持續(xù)的目標(biāo)：幫助企業(yè)建立ESG的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，幫助管理、分析和利用企業(yè)運(yùn)營(yíng)中大量可用的環(huán)境數(shù)據(jù)，利用設(shè)施運(yùn)營(yíng)、能源消耗、資產(chǎn)維護(hù)、IT基礎(chǔ)設(shè)施等位于公司不同孤島中的數(shù)據(jù)，基于混合云底座實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，幫助企業(yè)根據(jù)復(fù)雜的ESG框架向各個(gè)利益相關(guān)方報(bào)告數(shù)據(jù)；建立更負(fù)責(zé)和更具彈性的供應(yīng)鏈，滿足ESG相關(guān)監(jiān)管要求，用數(shù)據(jù)、分析和AI使組織能夠優(yōu)化工作流程并提升供應(yīng)鏈的可見性來(lái)應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)，管理企業(yè)的碳、廢物、能源、水、消耗和材料效用，實(shí)時(shí)調(diào)整庫(kù)存規(guī)模，幫助公司減少浪費(fèi)；應(yīng)對(duì)天氣變化帶來(lái)的影響，用AI將天氣、氣候和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的實(shí)時(shí)和持續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)等利用起來(lái)，研究特定問(wèn)題，例如確定哪些地區(qū)、建筑物或資產(chǎn)可能產(chǎn)生了不成比例的碳排放，優(yōu)先考慮改進(jìn)工作。

IBM預(yù)測(cè)，2023年企業(yè)云轉(zhuǎn)型會(huì)呈現(xiàn)四大趨勢(shì)：利用主機(jī)+云的力量進(jìn)行現(xiàn)代化改造，全球80 %的主機(jī)客戶表示，會(huì)對(duì)主機(jī)應(yīng)用進(jìn)行現(xiàn)代化改造，在混合云環(huán)境中將其與新應(yīng)用連接，而不是簡(jiǎn)單地用分布式架構(gòu)去替換，通過(guò)戰(zhàn)略性地將云與主機(jī)結(jié)合，獲得創(chuàng)新、速度和安全優(yōu)勢(shì)；實(shí)施全面安全策略，構(gòu)建安全的生態(tài)系統(tǒng)，全面了解混合云環(huán)境中（本地、公共云或私有云、邊緣）的數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)未來(lái)的威脅（如量子安全挑戰(zhàn)）；為不斷演進(jìn)的法規(guī)和數(shù)據(jù)主權(quán)等政策做好準(zhǔn)備，隨著全球監(jiān)管要求的升溫，合規(guī)成為未來(lái)一年企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的首要考量，尤其是金融服務(wù)等高度受監(jiān)管的行業(yè)，以及需要處理客戶個(gè)人信息的企業(yè)，在實(shí)施現(xiàn)代化的同時(shí)，他們會(huì)努力降低第三方和第四方風(fēng)險(xiǎn)，他們的轉(zhuǎn)型策略會(huì)更加專注于處理最關(guān)鍵的任務(wù)工作負(fù)載，確保數(shù)據(jù)受到保護(hù)；關(guān)注混合云環(huán)境的可持續(xù)性，提高整個(gè)IT運(yùn)營(yíng)的能源效率，又不犧牲安全性或性能，采用混合云的方法，利用云中的優(yōu)化系統(tǒng)以及本地IT的強(qiáng)大功能，以較小的占用空間運(yùn)行更多應(yīng)用程序，從而幫助減少碳足跡，降低企業(yè)能耗。

推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的技術(shù)基石

在IBM科技事業(yè)部，擁有軟件、硬件、技術(shù)服務(wù)三大產(chǎn)品線，服務(wù)金融、制造、能源、互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)的客戶。同時(shí)，IBM也通過(guò)一致的SLA服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)（例如響應(yīng)速度等）幫助客戶管理企業(yè)的數(shù)據(jù)中心（4Wall）。軟件層面，IBM基于Open Shift構(gòu)建了開放的混合云平臺(tái)，并通過(guò)IBM Cloud Paks以容器化的方式提供了AI、自動(dòng)化、安全、集成等能力，并且解決了業(yè)務(wù)和運(yùn)維的“最后一公里”難題。例如，IBMPlanningAnalytics，Maximo可以解決以AI驅(qū)動(dòng)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，Instana，Turbonomic，QRadar等產(chǎn)品可以提供管理、安全和智能運(yùn)維等解決方案，MyInvenio，AIP-Connect可以幫助客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)集成，連接上下游，利用流程挖掘提升生產(chǎn)效率。API-Connect解決了汽車、制造、能源等行業(yè)的業(yè)務(wù)集成與自動(dòng)化問(wèn)題，包括生產(chǎn)排程、供應(yīng)鏈彈性、平臺(tái)運(yùn)維、業(yè)務(wù)洞察、供應(yīng)鏈生態(tài)整合等。

硬件層面，IBM擁有主機(jī)、LinuxONE服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等豐富的產(chǎn)品組合。其中，新一代LinuxONE服務(wù)器是具有高度擴(kuò)展性的基于開放的Linux和Kubernetes的平臺(tái)，獨(dú)特的scale-out-on-scale-up的擴(kuò)展方式，可以讓企業(yè)基于縱向擴(kuò)展的底層系統(tǒng)橫向擴(kuò)展他們的應(yīng)用和工作負(fù)載，使客戶能夠在單一的大規(guī)?？蓴U(kuò)展空間上運(yùn)行數(shù)以萬(wàn)計(jì)的工作負(fù)載，保持90 %以上的高利用率。將Linux工作負(fù)載整合在5臺(tái)IBM LinuxONE Emperor 4系統(tǒng)上，與將相同工作負(fù)載運(yùn)行在類似條件下的x86服務(wù)器上相比，企業(yè)每年可以減少75 %的能耗，節(jié)約50 %的空間，減少超過(guò)850噸的二氧化碳排放量。在阿里、騰訊、百度的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，IBM的高性能存儲(chǔ)等產(chǎn)品支撐這些企業(yè)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)運(yùn)行。

服務(wù)層面，IBM提供了4Wall可持續(xù)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心規(guī)劃的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心一體化，并且可以支持多品牌、全生命周期的IT平臺(tái)或架構(gòu)，包括OpenShift、Oracle、思科、華為等，以及空調(diào)設(shè)備等數(shù)據(jù)中心模塊的管理。在落地行業(yè)過(guò)程中，像IBM Maximo可以把設(shè)備電子化、數(shù)據(jù)化，通過(guò)AI手段進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)和智能管理，降低生產(chǎn)成本，大幅提升能效，幫助企業(yè)推進(jìn)雙碳減排的實(shí)施。IBM Planning Analytics可以跨部門、跨供應(yīng)鏈自動(dòng)化拉通數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同，利用AI進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)算測(cè)算管理，幫助企業(yè)了解最新的市場(chǎng)需求、供應(yīng)鏈和訂單情況，把資金投到該投的地方，獲得更大的投資回報(bào)。IBM Observability by Instana APM可以對(duì)應(yīng)用進(jìn)行實(shí)時(shí)觀測(cè)，把發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)間縮短至分鐘級(jí)甚至是秒級(jí)，并給出解決方案。Turbonomic Application Resource Management （ARM）可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)資源優(yōu)化管理，細(xì)致到分鐘級(jí)的監(jiān)控和使用建議，幫助客戶及時(shí)調(diào)整云資源，平均可以節(jié)約30 % ～50 %的成本。

“有了Instana和Turbonomic，再結(jié)合IBM Cloud Pak for Watson AIOps，就可以利用AI算法對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)告警?！盜BM大中華區(qū)科技事業(yè)部技術(shù)銷售總經(jīng)理陳國(guó)豪介紹稱：“用友網(wǎng)絡(luò)的云平臺(tái)在生產(chǎn)環(huán)境有600多個(gè)微服務(wù)，同時(shí)支持十幾條產(chǎn)品線，在部署了容器化之后會(huì)產(chǎn)生3 000多個(gè)微服務(wù)實(shí)例，需要通過(guò)上千個(gè)節(jié)點(diǎn)支撐微服務(wù)的運(yùn)行。使用Instana之后，定位應(yīng)用故障點(diǎn)或性能瓶頸點(diǎn)的時(shí)間從40 min縮短到4 min，效率提高了10倍，后臺(tái)云資源也節(jié)省了不少?！?/p>

安全方面，IBM Qradar與IBM Storage相結(jié)合，前者可以提供AI驅(qū)動(dòng)的安全洞察，后者能夠隔離備份，支持全自動(dòng)空氣隔離的不可篡改的備份，以及分鐘級(jí)的快照，每隔一段時(shí)間就會(huì)檢測(cè)是否受到攻擊，遭遇威脅時(shí)會(huì)實(shí)時(shí)告知Qradar，讓企業(yè)停止生產(chǎn)，調(diào)取備份。

技術(shù)的價(jià)值源于成就客戶

國(guó)內(nèi)某大型股份制商業(yè)銀行此前建立了自主可控的全棧云平臺(tái)，支持分布式、云原生、微服務(wù)等技術(shù)，應(yīng)用也在進(jìn)行云原生化改造和上云，在其分布式、容器化、Kubernetes環(huán)境下，有上百個(gè)服務(wù)和上千個(gè)實(shí)例在運(yùn)行，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)急需理解整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中微服務(wù)應(yīng)用間的相互調(diào)用關(guān)系，應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊(duì)則需要及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位和解決快速迭代和發(fā)布新版本的各種問(wèn)題。對(duì)此，IBM客戶成功團(tuán)隊(duì)助力國(guó)內(nèi)某大型股份制商業(yè)銀行，用新一代應(yīng)用性能管理及可觀測(cè)性分析平臺(tái)IBM Observability by Instana APM，有效實(shí)現(xiàn)了云上應(yīng)用的可觀測(cè)性。企業(yè)利用IBM Instana實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)和云原生環(huán)境下不同技術(shù)棧的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和監(jiān)控，全面關(guān)聯(lián)相關(guān)信息并定位故障，提供全面的可觀測(cè)性。無(wú)論是開發(fā)人員還是運(yùn)維人員，都可以通過(guò)Instana快速了解當(dāng)前系統(tǒng)和應(yīng)用的運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、可視化展現(xiàn)問(wèn)題并快速定位根因。Instana提供高保真數(shù)據(jù)，可追蹤每一條請(qǐng)求，滿足客戶對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的360°無(wú)死角監(jiān)控的訴求，可以采集到每一條錯(cuò)誤調(diào)用，每一筆響應(yīng)時(shí)間異常的交易。開發(fā)人員可以通過(guò)Instana進(jìn)一步對(duì)應(yīng)用性能進(jìn)行深度鉆取，定位到具體耗時(shí)長(zhǎng)的應(yīng)用代碼或者慢SQL語(yǔ)句，并最終完成對(duì)應(yīng)用性能的調(diào)優(yōu)。

延鋒國(guó)際汽車技術(shù)有限公司是全球汽車零部件供應(yīng)商，在全球20多個(gè)國(guó)家擁有9家研發(fā)基地，240多個(gè)工廠，為全球整車制造商提供汽車零部件的設(shè)計(jì)開發(fā)制造。這家企業(yè)每天收到整車廠和下游廠商的訂單量非常巨大，需要通過(guò)人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)把通用訂單轉(zhuǎn)為內(nèi)部訂單，每個(gè)工廠每天要2名工作人員花150 min進(jìn)行手工分類。即使在這樣的人工投入下，仍伴隨15 %的分類錯(cuò)誤，給延鋒汽車帶來(lái)成本和效率的雙重挑戰(zhàn)。通過(guò)使用IBM Watson Discovery的自然語(yǔ)言學(xué)習(xí)能力構(gòu)建AI模型，從1.8億歷史數(shù)據(jù)、200多種排列組合、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本混合數(shù)據(jù)中，學(xué)習(xí)通用訂單對(duì)應(yīng)的內(nèi)部訂單背后蘊(yùn)藏的規(guī)則，變身智慧大腦，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化。實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)執(zhí)行流程，無(wú)需人工操作，且訂單分類正確率從85 %提升到97 %，大幅減少了返工時(shí)間。

為了實(shí)時(shí)掌握全球眾多車間的零部件庫(kù)存使用情況，延峰汽車在各工廠的監(jiān)控?cái)z像頭將千上萬(wàn)張的實(shí)時(shí)照片快速地傳回總部。用傳統(tǒng)復(fù)制粘貼的方法來(lái)傳輸批量的照片文件，給延鋒汽車的智能制造部門帶來(lái)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：傳輸速度慢、網(wǎng)絡(luò)延遲明顯或丟包比較嚴(yán)重的情況下，需要多次分批次手工選擇對(duì)應(yīng)照片文件進(jìn)行復(fù)制，耗時(shí)且容易誤操作，無(wú)法斷點(diǎn)續(xù)傳、自動(dòng)重連、自定義傳輸速度，無(wú)法在不影響核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)向外發(fā)任務(wù)的前提下，充分利用主干網(wǎng)的傳輸帶寬。IBM Cloud Pak for Integration中的Aspera組件可以提供高速安全可靠的文件傳輸解決方案。延鋒汽車在總部搭建了Aspera服務(wù)器，在分部工廠車間搭建Aspera客戶端。部署后，延鋒汽車的傳輸速度平均提高了10倍，避免了漫長(zhǎng)的人工等待時(shí)間和人工復(fù)制粘貼的誤操作，實(shí)現(xiàn)了斷點(diǎn)續(xù)傳和自動(dòng)重連，可以動(dòng)態(tài)配置傳輸帶寬和限速，在不影響ERP核心系統(tǒng)性能的前提下，最大程度提高了實(shí)時(shí)監(jiān)控文件的傳輸效率。

上海水利科技響應(yīng)水利部號(hào)召，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主線，與IBM以數(shù)字化場(chǎng)景、智慧化模擬、精準(zhǔn)化決策為總體路徑，共同探索以數(shù)據(jù)與AI賦能的數(shù)字孿生水利工程建設(shè)。據(jù)此，上海水利科技提出了2個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，即構(gòu)建智慧大腦提高工作效率和水利樞紐工程安全模型。首先是工作效率，各種類型的文檔及文本數(shù)據(jù)涉及到很多業(yè)領(lǐng)域，使得信息查詢耗時(shí)耗力，尤其是工程人員在工地上時(shí)更具挑戰(zhàn)。通過(guò)使用IBM Cloud Pak for Data，IBM Watson Discovery Cartridge解決方案提供的智能文本搜索、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)技術(shù)，水利科技為工程人員提供了統(tǒng)一平臺(tái)，在一個(gè)整體視圖中搜索與訪問(wèn)所需文檔信息。通過(guò)簡(jiǎn)單關(guān)鍵字輸入，就可以實(shí)現(xiàn)從眾多非結(jié)構(gòu)化文檔中快速定位信息。利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型輔助文檔分類和標(biāo)注，為文檔提供建議。借助NLP技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從文本中提取有效信息，幫助工程人員高效獲取知識(shí)，輔助水利工程建設(shè)智慧決策。此外，水利工程需要依托實(shí)景三維模型和有限元計(jì)算模型作為數(shù)據(jù)模型資產(chǎn)，對(duì)大壩及其圍堰結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，通過(guò)采集和管理水利工程的多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

基于IBM Cloud Pak for Data，運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在傳統(tǒng)土木工程模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建水利樞紐工程安全模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型優(yōu)化和在線推演預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)變形預(yù)測(cè)及異常監(jiān)測(cè)預(yù)警等實(shí)時(shí)應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)工程安全分析預(yù)警、綜合決策等上層業(yè)務(wù)。

上海寶信軟件信息服務(wù)事業(yè)本部所屬的寶信軟件是中國(guó)寶武集團(tuán)下屬IT企業(yè)，也是IBM長(zhǎng)期的ESA合作伙伴。寶信軟件的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)采用了DB2+HADR等高可用部署方式，在高質(zhì)量的保證數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維7×24不間斷穩(wěn)定運(yùn)行遇到了很大的挑戰(zhàn)。寶信軟件信息服務(wù)事業(yè)本部借助IBM DB2 Data Management Console（DMC）為數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維人員提供了智能化的專家建議，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、SQL、RESTful API等技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)內(nèi)多版本多架構(gòu)的數(shù)百個(gè)DB2數(shù)據(jù)庫(kù)，分析問(wèn)題并提出自動(dòng)修復(fù)和優(yōu)化建議。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控跟蹤數(shù)據(jù)庫(kù)各種指標(biāo)，通過(guò)智能警報(bào)，將DB2數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題及時(shí)通知運(yùn)維人員和數(shù)據(jù)庫(kù)管理員（DBA），并輔助根因分析，提升分析和解決問(wèn)題的效率，并提供大量針對(duì)工作負(fù)載性能問(wèn)題的分析和建議調(diào)整方案，簡(jiǎn)化運(yùn)維人員和DBA的工作。

“技術(shù)都是手段，只有客戶成功了，技術(shù)才有存在的價(jià)值?！盜BM大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝表示：“我們要把最新的技術(shù)能力落到客戶具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中，和客戶以及他們的合作伙伴攜手共同創(chuàng)新，解決的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。我們會(huì)更加清晰的把技術(shù)和產(chǎn)品價(jià)值傳遞給客戶，和他們一起攜手應(yīng)對(duì)不確定的環(huán)境，共創(chuàng)可持續(xù)的未來(lái)?！?/p>

毫無(wú)疑問(wèn)，IBM對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的承諾是堅(jiān)定且長(zhǎng)期的，在持續(xù)為現(xiàn)有客戶提供高質(zhì)量服務(wù)的基礎(chǔ)上，不斷開拓新興領(lǐng)域，包括與很多領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)達(dá)成了深入合作，同時(shí)，IBM也在積極擁抱新生態(tài)，與伙伴、客戶甚至是過(guò)去的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過(guò)多元化的形式協(xié)作，共同推動(dòng)各行各業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程?！癐BM會(huì)堅(jiān)定不移地推進(jìn)混合云和AI戰(zhàn)略，我們要成為一個(gè)受客戶和合作伙伴信賴的技術(shù)合作伙伴。在中國(guó)市場(chǎng)，我們用混合云架構(gòu)服務(wù)好現(xiàn)在的客戶，開拓新的領(lǐng)域和生態(tài)合作伙伴，持續(xù)擴(kuò)大我們的生態(tài)圈?！笨娍裳诱劦?。