← Dailyio 历史存档 | 搜索

标签: 云计算

共有 26 篇文章

马化腾央视谈话的另一层含义、腾讯转型的四个不确定性

几乎与民营企业座谈会同一时间,众多民营企业家还登上了央视节目的舞台,其中马化腾就在央视《对谈》节目里袒露心声。

社交媒体上关于马化腾谈话的解读,更多层面停留在「马化腾亲口承认当年差点卖掉 QQ」的口水化讨论里,但这更像是一种掐头去尾的片段化解读,纵观整场「对话」,马化腾更是在强调两个字:「转型」。

马化腾在谈卖「QQ 」后的这段表述非常有意思:

但今天我们又面临一次新的转型,也就是从互联网的上半场,就是消费互联网,到我们认为下半场是产业互联网,我们希望把互联网技术和在座的各位的产业能够结合起来。所以李董说,你们想互联网化,其实我们是想把技术产业化。

这段话也是腾讯接下来向哪里走的「指示」,接着主持人抛出另一个问题「这个熬可能是每一位企业家都有过的经历,熬不下去的时候怎么办?」

马化腾这样回答:

那就是要变,要转型。或者是正面进攻不了,一定要找别的出路,所以刚才我有一个建议就是说,你要找这种交叉跨界的地方去做创新,也就是蓝海。我们当年经验也是这样,因为原来我是做寻呼系统出身的,就是当年的BP机,可能现在很多人都不知道这个概念了。所以从BP机再到互联网,这个之间通信和互联网,其实当时也是跨界的,搞传统通信的人不懂互联网,做互联网的其实也不懂通信的这些协议、接口,所以我就找到这个机会来去开发一个系统。然后正好是跨界,可以融合。所以我们当时第一桶金其实就是BP机,然后来就变成手机短信和互联网的QQ,互联互通。那是我们第一个业务,第一个上规模的业务,我们当时每个用户开通五块钱,基本就是独家生意,然后也没有人做,但是也不知道怎么能够做起来。因为收费渠道很难,当时跟运营商代收费,5元钱包用,从(用户)话费收上来,这就是一个很细分的市场。那我们做内容产业的时候,我们的股东,我们外国这些董事,他们也反对。我们的南非大股东说,你们一个像硅谷这样的科技公司,怎么会去做好莱坞这样的内容,影视、游戏、音乐,他们觉得是跨界,完全不可能。

两个回答放在一起,也为不久前腾讯公司架构调整做了最好的注解。过往,腾讯从通讯行业到互联网内容行业是一次跨界,如今,腾讯需要从消费互联网转型到产业互联网,同样也是一次跨界。

值得关注的是,几乎是在这段电视节播出的同时,腾讯也在南京召开了全球合作伙伴大会,马化腾并未到场,而是以一封公开信的形式,进一步阐述了腾讯的战略转型计划,他首先提到了腾讯最新结构调整(如下图所示)。

img

并坦言这次调整,「我们经过了将近一年的思考和酝酿」。接着,他部分解释了这样的思考过程:

我们认为,移动互联网的上半场已经接近尾声,下半场的序幕正在拉开。伴随数字化进程,移动互联网的主战场,正在从上半场的消费互联网,向下半场的产业互联网方向发展。

腾讯一直说专注做连接,希望连接人与人、人与物以及人与服务。我们越来越发现,除了实现人与人的连接,如果大量的“物”与“服务”不能全面数字化升级,那么“人与物、人与服务的连接”就难以迭代。

要让个人用户获得更好的产品与服务,我们必须让互联网与各行各业深度融合,把数字创新下沉到生产制造的核心地带,将数字化推进到供应链的每一个环节。

没有产业互联网支撑的消费互联网,只会是一个空中楼阁。

接下来,腾讯将扎根消费互联网,拥抱产业互联网。

同时也为腾讯接下来的发展设定了「小目标」:

我们非常愿意成为各行各业最好的“数字化助手”,以“去中心化”的方式帮助传统企业和公共服务机构实现数字化转型升级,让每一个产业都变身为智慧产业,实现数字化、网络化和智能化。
……

  • 接下来,我们要做好“连接器”,为各行各业进入“数字世界”提供最丰富的“数字接口”;
  • 还要做好“工具箱”,提供最完备的“数字工具”;
  • 同时我们更要做好“生态共建者”,提供云计算、大数据和人工智能等新型基础设施,激发每个参与者进行数字创新,与各行各业合作伙伴一起共建“数字生态共同体”。

这是腾讯开放战略在移动互联网下半场希望实现的新目标。

而在此次合作伙伴大会上,腾讯高级副总裁汤道生首次以「云与智慧产业事业群(CSIG)」负责人的身份登场,并首次向外界介绍了腾讯不同产业互联网部门的负责人,比如负责智慧出行的副总裁钟翔平、负责智慧医疗的副总裁丁珂等等。

如果以公司架构调整正式宣布的时间算起,距此次合作伙伴大会只有仅仅一个月。即便是腾讯这样体量的公司,也不可能在短短一个月内「蹿出」如此多的产业互联网布局和思考,因此,马化腾所言的「一年思考和酝酿」具有一定可信度。

但对腾讯的产业互联网发展而言,依然有诸多变数

其一,。腾讯架构调整后,一位资深媒体人如此评价腾讯新架构下的负责人:「汤道生是低配版的胡晓明」。胡晓明是阿里云现任总裁,也是阿里巴巴产业互联网发展的重要推动者,相比于植根产业多年的胡晓明,汤道生长期以来都沉侵在 C 端市场,更具体的说,是在社交领域。

有媒体这样描述汤道生:「在腾讯的高管团队中,汤道生低调务实,默默执守着腾讯过去数年最重要的产品——『QQ』。」

我们当然不能仅以过去的履历来给出未来的判断,但 C 端与 B 端是两个完全不同的市场,从客户群体到商业模式再到产品研发结构,几乎都是全新的挑战,作为总负责人的汤道生,能否应对这些挑战,决定着腾讯产业互联网转型的效果。

其二,文化。汤道生在接受「界面」采访时,谈及到一个重要的文化变化:不搞「赛马机制」

所谓「赛马机制」,是腾讯内部的一种竞争机制,不同的团队独立做功能类似的产品,谁能最终在内部胜出,谁就可以得到公司更多的资源,微信,也是这样的机制下从内部多个移动社交产品中脱颖而出。

但在 B 端市场,客户变成了企业,无论规模大小,企业对于产品的需求与个体消费者不同,企业在酷炫技术之外,更追求产品的功能、稳定性、开发周期和服务,汤道生这样说:

这次的调整,就是想原来不同的团队融合在一起,有更清晰的方向,大家一起合力为行业打造解决方案。因为TO B的需求非常广阔和多元,就算我们把所有的力量都加进来,也未必能覆盖客户所有的需求。我们要以客户为中心,做的一系列事情都围绕行业客户来展开,他们需要什么,我们全力以赴。

这是对腾讯长期以来企业文化的「挑战」,同时也涉及到不同部门、团队的利益,汤道生也淡到这一点:

我们曾经有些客户,从腾讯不同的团队采购了不同的产品,每个产品团队出一份合同,同一时间他可能会收到不同的合同,虽然这些事情不会经常发生,但这其实不是一个好的 TO B业务的方式。所以CSIG的成立,把团队放到一起,我们能够打通多个产品去考虑这些业务的流程,然后以一个界面去服务,也让客户更放心。

如何能将技术开发、销售、售前售后服务统一到一个平台或架构里,从而形成一股合力,将是对汤道生,甚至马化腾的重大考验。

其三,。正如新事业群的名字「云与智慧产业事业群」所指,腾讯云只是这个事业群的一部分,这也是腾讯云长期以来不受重视的必然结果。

与阿里巴巴的产业互联网逻辑不同,腾讯云一开始与其他 B 端产品线是割裂的,而在此次部门整合后,腾讯云的位置并没有得到显著提升,反而有可能是继续下降,汤道生在谈及云计算的作用时,说了这么一番话:

……是以行业客户的需求为中心做的调整,云基础设施只是解决方案的一部分,云也分成很多层,比如IaaS, PaaS和SaaS,再往上则涉及到多个产品融合到一起。

腾讯云总裁邱跃鹏这样定义云的角色

我们对于智慧产业,有很多种说法,比如:工具、基础设施等。在未来的新的产业互联网时代,这种对于信息能源的使用,各个产业是非常需要的。所以我们把云比喻成产业互联网时代,“信息能源发动机”,这是云的角色,为各个行业提供新的动力和能源。在出行案例里,大家可以看到云是这样的位置。

简言之,在新的事业群里,腾讯云的发展方向将由不同行业的解决方案所左右。不管是有意还是无意,此举也的确避免了与阿里云的正面碰撞,但 IaaS 初步格局已定,并不代表腾讯云就可以稳坐国内第二的位置,尤其是腾讯云的底层技术如何,能否支撑上层的相关行业解决方案,始终是一个谜团。

其四,生态。大公司都喜欢谈生态,而在 2B 市场,生态又是重中之重,此次合作伙伴大会上,腾讯展现了对合作伙伴的「热情」,在负责腾讯云合作伙伴生态建设的副总裁谢岳峰的演讲中,分别从返佣收入、产品分成、服务收入三个方面,希望得到合作伙伴的响应,从而打造围绕腾讯云、智慧解决方案的生态。

不过,根据公开资料显示,过去半年,腾讯至少投资了 6 家与云计算相关的公司,包括灵雀云、东华软件、销售易等。坦率来说,投资是迅速获取行业合作伙伴的最快方式,但如何恪守投资、合作的边界,以及,如何处理这些腾讯体系里的「干儿子」与合作伙伴之间的复杂利益关系,也将是接下来很长一段时间里,腾讯 2B 业务发展的重要观察点。

马化腾所提出的所谓「下半场」理论,并非是对消费互联网发展前景的看衰,更多的原因在于,身为腾讯这样体量的大公司,其自身增长必须依靠足够多的产品线,而在现在,当游戏、社交(微信)、短视频等核心产品,或因政策原因或是运营问题而无法再上一层楼时,如果仅仅依靠广告,根本无法支撑起腾讯的市值。

事实也的确如此,曾在 2017 年大涨 114%,并以 4.5 万亿港元跃居全球前五大市值的腾讯,在 2018 年前十个月里,市值较最高点蒸发了 1.8 万亿港元,约合 1.6 万亿人民币,有媒体折算,这相当于贵州茅台(8428亿)+招商银行(7465亿)两家公司市值的总合。

img

而在最近一系列调整、讲话和布局之后,腾讯的股价正在悄然回升中,但这注定是一场持久战。(完)

正在准备「跳舞」的华为

前 IBM CEO 郭士纳(Lou Gerstner,Jr.)曾写过一本名叫《谁说大象不能跳舞?》的畅销书,讲述了郭士纳如何带领 IBM 在上世纪 90 年代实现华丽转型的故事。

而现在,又一只「大象」站在了舞台中央,它也想随风起舞,这就是华为。

本周,华为召开了一年一度的全联接大会,这是华为每年最值得关注的会议之一,尤其是随着云计算成为华为当下最重要的发展方向,现在的全联接大会,已经成为观察华为接下来战略走向的重要窗口。

这次全联接大会的确也吸引到众多关注。首先,从会议主题上,「+智能,见未来」的口号彰显出此次会议的重要议程:人工智能。

这是一个颇不寻常的变化。事实上,早在 2017 年 4 月,我就曾一篇会员通讯里谈及:

当被问及华为如何看待人工智能时,华为轮值 CEO 徐直军直言:华为从来不把人工智能当作新技术或新产业,而是将人工智能作为使能内外部产品进化的层面。下面这张 Keynote 来自徐直军在华为 2017 分析师大会上演讲:

在徐直军看来,基于人工智能领域的技术进步,手机也将迎来真正的「智能时代」(从 Smart 到 Intelligence),去年华为推出的荣耀 Magic 有着一定意义投石问路的意义,尽管目前效果还不明显,但至少已经跳出了智能手机要么押注窄边框、要么押注美颜相机的同质化竞争层面。

而在去年 9 月的华为全联接大会上,华为发布基于公有云业务的企业智能产品(Enterprise Intelligence,下文简称为「EI」),试图在云端提供一系列面向企业的人工智能服务。

不过,在华为透露的一系列合作案例里,外界并不能真正理解人工智能之于华为云以及华为的意义。尽管 EI 拥有计算平台和众多服务,如下图所示,但整个产品线看起来依然像是一个基于公有云的 PaaS 或 SaaS 产品。

而一个被外界忽视的细节是,2017 年 11 月份的时候,华为掌门人任正非在华为内部 GTS(全球技术服务)做了一番讲话,其中就谈到了人工智能。我曾在当时的会员通讯里提及,这可能是理解华为人工智能发展方向的重要参考,这个讲话有以下几个关键点:

  1. 人工智能聚焦内部效率提升;
  2. 加快研发公司统一的人工智能平台
  3. 加强内部的协同效应。

请注意标粗的第二点,「统一的人工智能平台」恰恰是今年全联接大会的主旨,华为轮值董事长徐直军本周发布了被广泛认为是近年来华为最具变革意义的项目:全栈全场景的人工智能平台

至此,华为过去两年做了两件颇具象征意义的转型,或者说战略变化:进军公有云市场;推出人工智能平台。

所谓全栈全场景的人工智能平台,分别是从技术和业务的角度去定义这个平台。站在技术研发的角度,该平台可以实现端到端的研发;而以业务部署的角度去看,可适配公有云、私有云、混合云以及其他各种边缘设备等。

在上图里,红色部分是此次华为发布的一系列新产品,横跨了芯片、芯片算子库、神经网络计算框架、预集成多项方案的全流程服务。

这可能是放眼全球都屈指可数的解决方案,华为的优势在于过往十几年所积累的 ICT 经验,使其具备了云(主要是私有云)、管(网络)、端(物联网设备和手机)的研发整合能力,更重要的一点还在于,华为作为一家体量如此庞大的公司,能够在过去一年半的时间,从集团层面实现人工智能战略的贯彻实施,这已经构成了一个重要「胜利」。

但不论是国内还是海外,此次外界更多的关注点,还是聚焦在华为发布的人工智能芯片:Ascend 910。这是一款面向数据中心的人工智能芯片,华为官方将其性能定义为「目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片」,将在明年二季度通过华为的公有云提供相关服务。

这是一个与 Google Cloud 的 TPU 颇为类似的做法,2016 年,Google 率先发布了一款基于云端的人工智能专用芯片 TPU(tensor processing unit),截止到 2018 年 5 月,Google TPU 已经更新到第三代。

相比于传统的 CPU、GPU 和 FPGA,TPU 由于是一款专用处理器,因此能提供更强的性能,并在功耗上有巨大优势,Google 希望将其作为 Google 人工智能以及 Google Cloud 的重要卖点,因此,想使用 Google TPU 所带来的人工智能训练能力,必须购买 Google Cloud 的公有云服务,这也是 Google Cloud 过去两年快速发展的助推器。

回到此次华为发布的人工智能专属芯片上,目前可以确定的消息是,华为不会直接售卖这款芯片,而是将其打包到整个人工智能开发框架之中,也就是上文提及的全栈全场景的人工智能平台。开发者或者企业,只有在这个平台上,才能使用华为的这款芯片,这也让未来华为人工智能的商业模式愈发和公有云绑定在一起,或者可以这么理解:华为希望依靠人工智能来实现快速追赶阿里云的目标。

如上文所言,华为的确有这样的底气。以终端为例,自去年开始,华为就在智能手机上加速推进人工智能部署,我曾在当时分析麒麟 970 处理器的会员通讯里,提及一个有趣的现象:

一个特别有趣的现象,华为 PR 此次特别嘱咐不要提及寒武纪在麒麟 970 研发中的作用,或许,华为已经开始自主研发下一代麒麟处理器的神经网络处理单元了。

类似地,不久前的麒麟 980 发布后也出现了类似的「叮嘱」,科技媒体「深科技」也在昨天的一篇文章中写道:

在 2017 年底,麒麟 970 发布会之初,其实市场就已经抓到不少华为正在布局 AI 功能的蛛丝马迹,而随后的发布会内容虽然提到新款麒麟芯片采用了 AI 核心,但华为不只拒绝透露其架构来源,而当中国科学院计算技术研究所送出恭贺采用寒武纪架构麒麟芯片正式量产的公开祝贺信,华为的态度并非欣然接受,而仅强调其 AI 能力主要来自于自家研发 10 年的积累。

参考此次华为发布的 Ascend 系列芯片,除了用于数据中心的 910 之外,还有已经上市的 Ascend 310,这款芯片面向边缘侧,也是目前面向边缘计算最强算力的芯片,而如果以华为对于全场景的描述, Ascend 系列倘若覆盖手机 AI 芯片,可谓一点也不稀奇。

芯片之外,华为更希望得到开发者的认可。在面向开发者的 PaaS 层面,提供了如下几个类型的产品选择;

  • AI 开发平台 ModelArts;
  • 视觉AI应用开发平台 HiLens;
  • 探索性的量子计算模拟器与编程框架 HiQ;

这其中,除 HiQ 之外,ModelArts 和 HiLens 都将成为华为人工智能开发能力的集中展现。有趣的是,这两个产品与去年亚马逊 AWS 发布了两个产品非常类似:ModelArts 对应的是 SegeMaker,而HiLens 对应的是则是 DeepLens,感兴趣的朋友可以再去对比下。

这注定是一场不同寻常的战役。如果从企业基因的角度去看,且不说华为是服务运营商所起家的公司,只看华为其他产品的客户,无一不是大客户,这样的商业模式,使得华为长期以来形成了「以客户为中心」的产品导向和文化。

但在人工智能领域,客户不再是可以豪掷千万的央企、跨国巨头,越来越多的人工智能「客户」变成了中小企业甚至个人开发者,从讨好大客户到讨好开发者,这种变化将成为技术之外,华为所面临的巨大挑战。

当然,华为也给开发者们开出了优厚的条件,在一项命名为「华为 AI 沃土开发者使能计划」的生态规划里,华为面向开发者、合作伙伴以及高校、科研机构提出了多个措施,包括开发者的入门训练、举办 AI 开发者大赛、针对合作伙伴的免费产品,尤其是对于高校和科研机构,华为承诺要拿出 10 亿人民币用于 AI 人才培养。

上述这一系列做法都归结于一点,人工智能之争离不开生态之争。但与阿里巴巴、百度相比,华为长期以来坚持不做任何股权投资,这当然使得华为云以及华为人工智能平台有底气标榜自己是「中立的平台」,但另一方面,由于缺乏所谓的「干儿子」,也会导致华为在生态建设速度上不及 BAT。

当阿里系以卖赛道式的方式砸钱图像识别的时候,当百度围绕 DuerOS、Apollo 两大平台频繁投资收购的时候,华为所承诺的「底线」到底能不能再次形成一条独特的发展道路?这一切都是未知数。

详解边缘计算:为何而起、优势如何、有哪些玩家以及正在爆发的应用场景

写在前面:上月 CBinsights 发布了一份边缘计算报告,原文在这里,我做了一些编译和整理,加入了一些行业新动态,同时也有一些我的思考。

边缘计算出现的背景

过去这么多年,科技行业里一直有个词很流行,这就是「大数据」。在英文世界,关于大数据「big data」也有一个恶俗但也不失精准的比喻

big data is like teenage sex;

everyone talks about it

nobody really knows how to do it

everyone thinks everyone else it doing it,

so everyone claims they are doing it…

从技术发展的角度去看,这段调侃的核心还是对如何处理大数据的不解和困惑。事实上,当 2006 年亚马逊推出第一个云服务的时候,整个世界还没有被数据包围。一年后,iPhone 的出现以及随后 Android 手机「集团军」的崛起,数据被这些移动设备大批次地生产出来,紧接着,IoT、联网汽车以及智能音箱等消费市场的产品,当然还有不同垂直领域里的工业级应用,都成为更多元化的数据生成器。

这些海量的数据被不断生产出来,然后不同的公司、开发者再经过或简单或复杂的过程将数据搬运到公有云的数据仓库之中,接下来,这些公司和开发者则使用云服务商——亚马逊、微软、阿里云、Google——提供的各种数据分析、挖掘工具,从中找出「insight」。

某种意义上说,移动互联网加速了大数据进程,而大数据又推动了云计算的发展,过去十年的科技发展史,移动互联网、大数据以及云计算共同写下了浓墨重彩的一笔。

在 CBinsights 的数据库里,2019 年全球 IoT 市场预计达到 17000 亿美元,这个巨大的市场规模也意味着将有海量的数据需要处理,也进一步刺激了云计算公司的发展,下图是关于云计算的新闻热度。

更进一步,云计算公司,尤其是主打公有云的公司,也进入到发展的快车道,下图是美国三大公有云公司过去两年客户增长状况。

但随着数据量的继续增加以及数据处理多样化的要求,基于云端的大数据处理面临诸多挑战。

以当下火热的自动驾驶汽车为例,从产品形态上看,自动驾驶汽车更像是一个「移动数据中心」。由于配备了非常多的传感器,汽车随时随地都在感知周围环境,从而源源不断地产生数据。汽车需要将这些数据实时处理,形成汽车行驶过程的指令。

比如当汽车感知到右侧有车流汇入时,就需要实时计算出车速、车距(包括与右侧、左侧、前、后),进而下达指令,或是减速,或是并道,这一系列复杂的计算过程必须实时而且还需要低延时。此时,如果数据在云端服务器处理,那么数据传输过程中的任何的延时都可能导致一场车祸的发生。

类似这样的数据处理需求正在变得越来越多,比如普通人类个体每天产生的数据量也以惊人的速度增长。预计到 2020 年,普通人每天平均产生 1.5GB 的数据,这些数据可能来自于智能手表、手环收集的运动数据,也可能来自智能手机收集的交通数据以及你浏览网页、社交媒体等产生的 Cookie 数据等等。

新的数据需求也催生了新的技术/商业模式,这便是最近一两年来「边缘计算(Edge computing )」所产生的大背景。

边缘计算的优势

在边缘计算的发展过程中,还有一个概念值得注意,这就是所谓「雾计算(fog computing)」。

这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据,数据被「雾计算」收集到设备的网关,进而处理、存储,并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。

而边缘计算更强调「边缘」,也就是更靠近数据生成的设备端,「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。

这也意味着,边缘计算有着诸多「先天优势」,其一,更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程,数据处理的速度也更快。

其二,成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」,从数据计算、存储上都具有成本优势。

其三,更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多,网络传输压力会越来越大,而边缘计算的过程中,与云端服务器的数据交换并不多,因此也不需要占用太多网络带宽;

第四,提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看,当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候,应用程序的效率也会大大提升。

第五,边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性,这在今年 5 月欧盟通过史上最严格的数据保护法律之后意义重大。由于数据的收集和计算都是基于本地,数据也不再被传输到云端,因此重要的敏感信息可以不经过网络传输,能够有效避免传输过程中的泄漏。

边缘计算的玩家们

下图里,你会发现边缘计算的新闻关注度从 2017 年开始变得越来越高。

边缘计算的几个重要玩家也是公有云的巨头,亚马逊、微软、Google 先后有自己的布局。

亚马逊在 2017 年推出了 AWS Greengrass,这是一个可以将亚马逊 AWS 服务部署到终端设备的产品。官方称,通过 Greengrass,可以实现本地数据收集、处理,同时云端还可以继续管理数据。

微软在 2018 年 Build 大会上将边缘计算作为一个重中之重,我曾在 5 月的会员通讯里作出过分析:

……微软的野心是希望通过构建一个「云—端」的协同产品通道,将人工智能的各项能力输出到各个产品中,比如今年的主旨就是边缘计算。

为此,微软在边缘计算领域持续发力。开源了 Azure IoT Edge Runtime,这是一个连接云和物联网设备的开发框架。开发者通过这个框架可以直接在设备端开发拥有机器学习能力的应用,比如第一批合作伙伴里的大疆,就利用这个框架实现无人机本地的图像识别功能。

同时,微软还将高通拉入自己的阵营,合作的主旨也是视觉领域的边缘计算,快速构建移动终端设备上的图像处理能力……

Google 则在今年 Google Cloud Next 大会期间发布了两个产品:云端芯片 Edge TPU(硬件)和软件工具 Cloud IoT Edge(软件)。Google Cloud 官方这样介绍两个产品:

Cloud IoT Edge extends Google Cloud’s powerful data processing and machine learning to billions of edge devices, such as robotic arms, wind turbines, and oil rigs, so they can act on the data from their sensors in real time and predict outcomes locally……

除此之外,还有很多科技巨头加入到边缘计算的赛场。比如惠普企业(Hewlett Packard Enterprise)就表示将在未来四年投资 40 亿美元用于边缘计算。惠普企业的边缘计算产品名叫「Edgeline Converged Edge Systems」,其主要客户群体是工业领域,比如油田、煤矿等,这些特定行业的工作环境里,无法满足云端数据的处理条件,因此边缘计算就成为一个重要需求。

今年 4 月的云栖大会深圳峰会上,阿里云掌舵者胡晓明代表阿里巴巴宣布进军物联网,并将物联网作为电商、金融、物流、云计算之后的「新赛道」。

战略层面,胡晓明提了一个「小目标」,阿里云计划在未来 5 年内连接 100 亿台设备。而在战术上,阿里希望「打通云、边、端,整合包括物联网操作系统 AliOS Things、IoT 边缘计算产品、通用物联网平台,实现物的实时决策和自主协作。」

不过,阿里巴巴在国内将面临华为的巨大压力,在阿里巴巴发布物联网计划之后,华为的发布了一个意味深长的图片。

边缘计算的应用场景

微软 CTO Kevin Scott 曾坦言,边缘计算还处在相对早期阶段。但透过这段时间内的场景落地状况,我们也可能窥见边缘计算的潜力。

如上文所言,自动驾驶成为边缘计算领域重要的行业应用,下图是英特尔对于自动驾驶汽车上的「数据洪流」的描述。

不过,当下自动驾驶也处在早期阶段,车联网或者联网汽车则是汽车领域可以马上落地的场景。

在国内,不管是阿里旗下的斑马网络还是百度的小度车载,都在将汽车变成一种「移动的数据中心」,只是相对于自动驾驶,联网汽车的数据量和处理要求要简单很多。即便如此,由于汽车的数据处理不能出现任何的卡顿和延迟,这也就需要在汽车里部署数据处理能力。

另一个应用场景则是医疗。前几年风靡一时的所谓智能手环,本质上就是一个数据采集器,但是由于需要和云端服务器进行数据交换,使得整个手环的「智商」几乎为零。

随着苹果发布 Apple Watch 所带来的新穿戴设备潮流,这些边缘设备也终于开始拥有了自己的芯片,并能实现一些简单的计算。医生也可以通过这些计算结果作出一些简单诊断。

更进一步,在美国,医疗领域的本地数据非常多样化,比如医院的病床可以和 20 多个设备连接,这些数据被收集、清洗、挖掘之后,可以帮助医生更好地了解病人的身体状况。

工业领域,边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看,数据将成为驱动生产制造的重要生产资料,那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。

以流程型生产为例,一条生产线其实就是数据流动的通道,产品从上一名工人传递到下一个工人,同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中,如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常,在下一名工人开始操作时,基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步,当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候,工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警,这对提升产品的良品率意义重大。

尾巴:边缘计算不是云计算的替代品

前面谈了这么多边缘计算的优势和应用场景,并不是要证明边缘计算可以替代云计算,两者没有谁好谁坏,更应该具体到不同设备、不同应用以及不同场景里,看看到底谁更合适。

两年前,利用基于云端的卷积神经网络算法,一款名叫「Prisma」迅速窜红,用户只要将自己拍摄的照片交给这个 App,就会得到一张可媲美历史名画的「艺术照片」。这款应用虽然得到全球用户的青睐,但是由于该应用的处理流程,要求每张图片都要上传到云端服务器,通过云端的卷积神经网络算法来处理这些照片,因此用户体验非常差。

这便是一个典型需要边缘计算的场景,而当 2017 年,包括华为、苹果都在新一代智能手机芯片中加入 NPU(神经网络处理单元)之后,也赋予了智能手机全新的边缘计算处理能力,华为 P20 Pro 的逆天夜拍效果,除了硬件堆积之外,处理器的 NPU 也发挥了不小的作用,去年苹果推动的 AR 应用(游戏)开发热潮,其底层的技术支撑就是 iPhone 拥有了可以在边缘处理实时、海量数据的能力。

从智能手机到可穿戴设备,从医疗到汽车以及工业制造,边缘计算正在上演一个又一个行业传奇,它的落脚点是要让终端成为更智慧的存在——能够实时处理数据、能够低延时做出反馈——这不就是我们期待中的智能设备吗?

「多云战略」趋势下,亚马逊、微软、Google 还有哪些底牌?

谈起云计算,很多人首先想到的是亚马逊 AWS。的确,亚马逊 AWS 是云计算,尤其是公有云毫无争议的霸主。如果你参加过亚马逊的开发者会议 re:Invent,你会被亚马逊的客户群体所震撼,历次会议的主题演讲部分,关于 AWS 客户的「点名」行动与相声里的「报菜名」颇有几分相似。

不过,如果要把云计算等同于 AWS,或许连 AWS 自己也不会同意,因为这依然是一个快速增长的市场;而 AWS 的对手们,包括微软、Google、阿里云,当然也不会同意,因为他们还在快速追赶之中。

事实上,长期以来企业关于云计算的争论,比如到底公有云还是私有云抑或是混合云,正在逐渐变得模糊。站在企业的角度,无论采用哪种云服务,最终要实现的是降低成本并提升生产效率;而对很多大公司来说,数据安全与自主可控也成为一个重要的考量,这也是最近几年行业开始出现「多云战略」的主要原因。

我曾在一期讨论微软 Azure 增长空间的文章里提到:

亚马逊在各领域的疯狂出击,也会让更多行业的企业去重新思考云计算供应商的选择,而不管是直接选择 Azure 还是采用 「AWS+AZure+其他」的多云策略,这都是 Azure 下一步继续增长的空间所在。

而如果将视线放在整个行业里去看,云计算的这个「新时代」蕴含了大量新机遇以及新挑战,cbinsights 日前发布了一篇分析报告(原文在这里,比较冗长,有价值的信息也比较分散),列举了全球领域里的三大云计算公司,AWS、Azure、Google Cloud Platform(以下简称 GCP)手里的底牌,我做了一些整理,未来我还会陆续梳理中国主要云计算公司。

关于亚马逊为何能比其他公司更早推出云计算的传闻很多,这里无意去甄别真假。但有两点非常重要,其一,与其他互联网公司相比,电商起家的亚马逊拥有将虚拟服务货币化的能力;其二,与其他传统 IT 企业相比,亚马逊又完全没有历史包袱。

上述两点推动了亚马逊 AWS 的快速发展,作为亚马逊最早问世云服务产品,亚马逊 S3(全称为 Amazon Simple Storage Service)一推出就有了非常好的反响,时任亚马逊 VP,现在 AWS CEO 的 Andy Jassy 这样评价:

Amazon S3 is based on the idea that quality Internet-based storage should be taken for granted. It helps free developers from worrying about where they are going to store data, whether it will be safe and secure, if it will be available when they need it, the costs associated with server maintenance, or whether they have enough storage available. Amazon S3 enables developers to focus on innovating with data, rather than figuring out how to store it

在亚马逊的商业逻辑里,有一个非常著名的「飞轮效应」,这在云计算领域也同样适用。如下图所示,亚马逊作为电商企业,对于 IT 基础设施的需求非常大,使得其 IT 采购的成本会非常低,因此当亚马逊将闲置 IT 资源出租的时候,它能够做到更低价,而低价始终是打开一个新市场的最好武器,因此形成了一个「转动的飞轮」。

2006 年的时候,AWS 只有三项基本的 IaaS 服务。

在「飞轮效应」的驱动下,如今 AWS 提供 140 多项服务,横跨 19 个品类。

这些新服务给 AWS 带来的不仅是数不胜数的客户,还有令人眼红的营收增长。2017 年 AWS 营收 175 亿美元,预计 2018 年会突破 250 亿美元。仅以营收数字来看,如果 AWS 是一家独立公司,那么它的营收规模可以排在全球企业服务公司的第五位,排在它前面的只有微软、IBM、Oracle、SAP。

另一个统计里,AWS 占据了全球 IaaS 和 PaaS 市场份额的三分之一,远高于微软和 Google。

不过正如 AWS CEO Andy Jassy 去年所言,云计算不是一家独大的市场,但也是一个几家寡头垄断市场:

There won’t be just one successful player. There won’t be 30 because scale really matters here in regards to cost structure, as well as the breadth of services, but there are going to be multiple successful players, and who those are I think is still to be written. But I would expect several of the older guard players to have businesses here as they have large installed enterprise customer bases and a large sales force and things of that sort.

微软就是其中的一家寡头。

从企业基因来看,微软本来就一家 ToB 或者说面向企业的公司。但在纳德拉取代鲍尔默成为微软第三任 CEO 的 2014 年,这家公司未来到底是和苹果争夺消费电子老大还是转向 IBM、Oracle 等把持的企业市场,还是一个大大的问号。

当然,后来的故事我们都知道了,纳德拉让这家「中年公司」重新焕发了生机,在云计算领域,微软的杀手锏是混合云。

混合云的流行,其根本原因还是很多大企业,由于行业特殊或者担心数据安全,需要在保证这些业务本地运行的基础上去采购部分公有云服务,并实现本地私有云和公有云之间的互通。

比如洲际酒店集团就在 2017 年采用微软的混合云解决方案,用来管理其遍布全球 100 多个国家的 5200 家酒店。

价格方面,目前 Azure 采用按分钟计费,而 AWS 和 GCP 则按秒付费,即便这样,Azure 在虚拟机的费用,也要低于另外两家公司。

事实上,云服务商按分钟还是按秒计费,展现的是云计算的灵活性,但更多是一种市场宣传策略,为此微软还专门做了解释。

前面也提到,微软拥有企业级服务的基因,相比于其他两家公司,微软更理解大公司的需求,在云服务领域,跨国公司更看重数据中心的数量以及分布,在这一点商,微软要完胜 AWS 与 GCP,微软甚至要在非洲开设数据中心。

虽然 AWS 和 GCP 依然可以服务非洲客户,但由于没有距离较近的数据中心,其服务能力受限于网络传输,这对要在非洲从事业务的公司而言,显然不是一个好的选择。

从上面那张数据中心数量的图也可以看出,GCP 的追赶道路还非常艰辛。不过,Google 在网络传输方面拥有不小的优势,根据 Cedexis 的一份研究,Google 建成了全球最快的 CDN 网络,还支持 SSL。

网络优势吸引到包括 Netflix、Spotify 以及苹果这样对于网络性能要求非常高的客户。以苹果为例,其在中国大陆之外的 iCloud 服务原先放在 AWS 和 Azure,如今已经迁移到 GCP。

Spotify 则是在 2016 年从 AWS 迁移到 GCP,如今这家公司的数据中心都托管在 GCP 上,并利用 GCP 的 CDN 节点实现全球加速。根据 Spotify 的 IPO 报告,该公司还将在未来三年购买 4.5 亿美元的 GCP 服务。

Google 另一个杀手锏是其对开源项目的热爱,截止到 2018 年 8 月,Google 已经有 42 个围绕云计算的开源项目,包括大量开源框架、工具以及数据集等。其中 Tensorflow 已经成为全球最流行的机器学习开源框架。

数据处理能力同样也是 Google 的优势项目,作为一家长期和数据打交道的公司,Google 拥有丰富的数据处理经验,在云端,GCP 提供了 Dataflow 和 BigQuery 两大核心产品。

另一个值得一提的是,GCP 产品的 UI 设计简单直观,下面这个满意度调查也说明了这一点。

但上述优势和亮点无法掩饰 GCP 目前的市场地位,对此,CEO Diane Greene 有清醒的认识:

We’re playing the long game. This thing is early. Some people estimate that only 10 percent of workloads are in the big public clouds. And if it’s not in a public cloud, it is going to be in a public cloud.

2017 年的时候,Snap 与 GCP 签下一份了五年 20 亿美金的大合同,这既是对 GCP 的认可,也给了 Google 云服务更多的自信,毕竟,云计算的一半成功故事还需要客户来书写。

不过,Snap 并没有将自己的身家性命完全绑定在 GCP 身上,Snap 前任 CFO Drew Vollero 曾公开表示多云战略对于降低成本的重要性:

We’ve been able to moderate user cost growth through the successful execution of our multi-cloud strategy. Specifically, hosting costs per user dropped from $0.72 a year ago to $0.70 in the quarter. That’s great progress in a year when our sales have more than doubled and engagement metrics have grown substantially.

在这股潮流之下,目前市场上有三个值得关注的趋势。

其一,微服务或容器产品被热捧。以 Docker 为例,这是一个开源的容器项目。就像这个词的本义「集装箱」所指的那样,Docker 允许允许开发者/企业快速打包自己的应用,从而让应用的迁移变得足够简单。

相比于 AWS 和 Azure,Google 在容器产品的投入更坚决,而且一如既往地将这些产品开源,比如目前流行的 Kubernetes,就是 Google 在 2015年开源的容器管理工具,Google 随后又开源了 Istio 和 Knative。

其二,我在此前的会员通讯里也提到,AWS 母公司亚马逊肆无忌惮的收购,某种意义上也在给 AWS 树立敌人。

上月,亚马逊零售领域的两大竞争对手沃尔玛和 Target,先后选择了 Azure 和 GCP。未来,倘若亚马逊依然进军不同行业,也势必影响到这些行业里其他公司对于云服务的选择

其三,并购还将持续。如下图所示,与母公司亚马逊相比,AWS 在云服务领域的收购非常保守,远远低于微软和 Google。利用收购,微软和 Google 可以在产品、人才、客户以及生态方面得以补充,最明显的一个例子是微软今年 75 亿美元收购 Github 所带来的行业震撼。

纵然亚马逊依然拥有超过 45% 的市场份额,但云计算市场还是一个高速增长的市场,新技术催生新需求,而新需求也在倒逼整个云计算行业的变革,这个变化或许就在未来 3 到 5 年内逐渐展现出来。(完)

为什么社交与云服务是腾讯财报里的两大危机?

本周,腾讯发布了 2018 年第二季度财报。这份财报数字并不好看,营收 736.75 亿元人民币,同比增长 30%,净利润为 178.67 亿人民币,同比下滑 2%。两个核心数字都是低于市场预期,尤其是营收增速,大概只有上一季度的 50% 左右。

事实上,腾讯股价在进入 2018 年后就开始一路下滑,在下跌超过 29% 之后,市值也缩水了将近 1700 亿美元,「相当于蒸发了两个百度」,有媒体这样评论道。

而透过这份不尽如人意的财报,或许我们可以触及到腾讯当下的业务困境,这并非是讨论「腾讯有没有梦想」的延续——坦率来说,我对腾讯的投资战略颇为认同,这是一家互联网公司理所当然的选择——不过,我更感兴趣的是,腾讯的社交以及云服务,到底正在遭遇什么挑战?

传统业务:社交数据全面下滑

腾讯起步于社交领域,目前也拥有两款至今仍然牢牢把控中文社交的核心产品:QQ 和微信。

二季度财报中,社交业务的营收为 169 亿人民币,同比增长了 30%,但环比却下跌了 6.6%。

而在用户数据方面,社交业务的表现只能用差强人意来形容了:

  • QQ 月活账号为 8.03 亿,上一季度为 8.06 亿,比去年同期下降了 5.5%;
  • QQ 空间月活账号为 5.48 亿,上一季度为 5.62亿,比去年同期下降了 9.5%;
  • QQ 空间智能终端月活账号为 5.43 亿,上一季度为 5.50 亿,比去年同期下降了 7.3%。

这些不再活跃的用户去哪里了?这可能是腾讯不愿意回答却也是必须面对的问题:今日头条系的多个产品线,正在抢走腾讯用户的注意力

社交业务最好的一个数字:微信月活用户继续增加,达到 10.58 亿人,上一季度为 10.4 亿,比去年同期增长了 9.9%,但环比却下滑了 1.73%。

这意味着,腾讯的两大核心产品,QQ 和微信都遭遇到用户活跃度的瓶颈,虽然微信的月活用户还在增长,但增幅已经大幅放缓。我曾在今年 3 月的一篇文章里指出微信用户增长所面临的困境

更进一步,在微信的演进逻辑中,微信在整个生态中所扮演的是类似 Windows 在 PC 行业的角色。和微软不断扩大 Windows 安装量的策略类似,微信如何进一步扩大自己的用户规模,依然是微信生态能否保持活力的关键。以中国为例,工信部的数据显示,截止到 2017 年年末,中国 4G 用户将近 10 亿,这和微信 10 用户账户的数据相得益彰,也从另一个侧面说明了微信在国内所面临的用户增长困境。

而在国外市场,微信所需要应对是来自 Facebook 系应用,如 WhatsApp、Instagram 等应用的围剿,与这些应用相比,微信在核心的社交功能上并没有明显的优势,而微信在中国的生态优势无法直接一直打不同国家和地区。即便是马化腾,也曾是在一个公开场合坦言:「在WhatsApp或Line主导的市场中,微信要取代他们非常具有挑战性。」

而在今日头条系的不断围攻之下,腾讯的应对策略并没有取得多大成效。早先的一篇文章里,我花了大量篇幅分析微信产品设计的天然缺陷

从微信公众号供给的角度去看,微信公众号有着浓浓的传统媒体味道:每个公众号每天只能发送一次消息;每次点击发送后无法修改;公众号运营者和用户读者的互动仅限于文章等等。

尽管微信公众号的口号一直是「再小的个体,也有自己的品牌」,但上述这些限制让微信内容的生产和运营变得「高高在上」,比如你不可能打开手机撰写公众号文章,你也无法直接让自己拍摄的视频放到文章里……

微信公众号产品设计层面的诸多限制让微信公众号不可能成为当下流行的音视频内容的载体,也极大阻碍了微信新用户以及活跃用户的下一步发展。

这才是微信最担心的地方。

如今来看,腾讯的社交领域正迎来一场前所未有的挑战。我们当然不能草率地得出所谓腾讯衰落的结论,我们更愿意去关注接下来腾讯会采用什么战略,实现逆势反弹。

新兴业务:模糊不清的支付和云

腾讯过去几个季度都将支付和云放在一起,作为「其他业务」来统一计算。这一季度里,两个业务同比增长 81%,营收达到 174.96 亿人民币,占总收入的 24%,超过了网络广告的 19%。

不过,腾讯在财报里却有意干扰外界对于腾讯云业务规模的估计,财报过分强调了支付业务的发展状况,有几个数字:

  • 支付业务用户六月末月活跃账户已逾8亿;
  • 日均成交量同比上升逾40%;
  • 商业支付笔数占总交易笔数的比例首次过半;

同时还强调了由于央行存款准备金利润额上调,导致腾讯财付通盈利能力可能放缓等潜在风险。

但关于云计算规模的描述,只有这一句话有用「腾讯的云业务收入按季度连续同比翻倍」,也就是说增长了 200%,翻看 2017 年同期的财报,关于云服务的表述是这样的:

腾讯云在全球范围进一步扩展其基础设施的覆盖范围,目前在全球运营34个可用区。除了继续巩固腾讯在游戏、视频及直播行业提供云服务的领先地位外,本季腾讯亦提高了于TMT及金融行业的市场份额。

这也意味着,由于没有 2017 年的基准数字,你根本无法推算出腾讯云目前的营收规模。

更重要的一点,腾讯从来不公布支付业务的占比,仅仅依靠整体增速和收入,是无法反推出云服务、支付业务的具体规模和营收,这或许也是雷锋网一篇《腾讯财报中的最大秘密:云服务收入的顾左右而言他》的初衷,这篇文章最后选择了一种更复杂的推理思路:

IDC数据显示,2017年上半年中国公有云IaaS市场,阿里云、腾讯云分别以营收5亿美元,47.6%中国市场份额和营收约1亿美元左右,9.6%份额排名前两位,金山云位居第三,营收6839万美元。

阿里云的财年是从每年4月开始,其2017年上半年的的营收为45.94亿元人民币。我们理想状态下假设阿里云和腾讯云的IaaS收入占整个云服务收入的占比相同(当然并不完全相同),可以算出2017年上半年腾讯云的营收估计值(按2017年8月美元兑人民币约等于1:6.4)为9.2亿元,2018年上半年同比翻倍的数据则是18.4亿元。

再以金山云为基准重复测算,金山云2017年上半年营收为5.7亿元,算出腾讯云2017年上半年的营收估计值为8.3亿元,翻倍则是16.8亿元,甚至还少于如上以阿里云为基准的算法。

我基本认同这个推理,即腾讯云在 2018 年二季度的营收大概在 20 亿元以内,而如果参考阿里云 2018 财年第四季度( 2018 年 1 月到 3 月底)的 43.85 亿元营收,这个差距已经非常明显。而在腾讯的身后,金山云、华为云、天翼云的追赶步伐越来越快,留个腾讯云的时间其实并不多了。

对于腾讯云而言,目前还缺乏真正有可以为之站台的客户案例,尤其是大客户案例。腾讯云通过大量的营销活动,的确吸引到了诸多眼球,但吸引来的客户群体主要是个人开发者、小公司,这些客户资源更多是价格敏感型,对技术选型和运维管理并没有过多要求,由此也给腾讯埋下了一个不大不小的隐患,本月初的「前沿数控技术新媒体」指责腾讯弄丢数据一事就是一个例证,这家估值超过 2000 万的创业公司,八月云内的云计算不足 3600 元,平均每个月只有 450 元左右,这样的客户群体能给腾讯云带来怎样的营收增长动力?

如今,云计算行业的发展已经进入到一个服务与产品取胜的阶段。价格战并非不重要,但价格战作为一种市场宣传方式,还需要产品和服务的增值服务来保证收入;与此同时,如何让大公司,尤其是国企,接受云计算的商业模式和技术落地方式,也成为各家云服务公司争夺的焦点,倘若腾讯云无法在这两个方面做出突破,腾讯云市场老二的地位也将很快不保。

Google 开了一场严肃的技术会议,但云服务真的能支撑起 70 亿美金的营收?

今年 Google I/O 大会期间,面对一系列看似炫酷的技术和全球媒体一声声「Amazing」的欢呼,我曾在社交媒体上发出一个感叹

Google I/O 大会上放出的各种黑科技都是以「哇」开始,若干个月后,都是以「唉」结束,一年又一年。

这当然不是 Google 的特例,但由于 Google 本身的品牌形象,比如长期以来作为一种技术先进性的代表,全球媒体的聚光灯都在盯着这家公司的一举一动,因此看起来 Google 承诺落空的时候也特别多。

另一方面,则是 Google 的互联网基因,决定了其诸多产品的开发落地,往往是一种快速迭代的流程去推进,而一款几千人测试的产品与几亿人使用的产品,中间迭代过程充满了各种不确定,这也导致很多呼声大的产品最终夭折而一些原本不起眼的产品却异军突起。

的确,Google 是这个星球上最具创新性的公司之一,它能实现无数个从「0 到 1」,但除了在线广告,Google 很少能在其他领域将「1」变成「10」。

这或许也是 Google 长期以来无法进入企业级市场的主要原因。作为企业客户,他们需要的是一个可以信任的技术供应商,这种信任不仅是对技术创新的投入,同时也需要在技术、功能、服务之间实现某种平衡。

结合上周的 Google Cloud Next 大会,我们来梳理一下 Google 企业服务是否值得期待。

我曾在上周关于 Android 商业模式的会员通讯里,提到了 Google 的商业赚钱方式:广告。某种意义上说,Google 所有的在线服务都是为了搭建广告分发平台,让广告客户可以更方便也更容易触达自己的「目标受众」,这其中的数据收集、分析与推荐甚至人工智能的加码,都是为了卖出更多广告。

而当 Google 瞄准云服务以后,搜索巨头所需要面对的是一个完全不同的竞争局面。事实上,Google 在云服务的投入非常早,早在 2008 年这家公司就发布了面向 PaaS 服务的 Google App Engine(以下简称 GAE)。简而言之,GAE 提供了一个利用 Google 底层技术来构建 Web 应用的平台,开发者可以方便地部署自己的应用。

这在遥远的 2008 年是一件非常炫酷的事情。彼时,亚马逊 AWS 只能提供最底层的 IaaS 服务,而微软的 Azure 还要至少两年才会发布,但 GAE 作为一款典型的 Google 产品,迷失在炫酷的技术与实用的功能之中,忽略了企业客户的核心诉求:稳定性。

而当 2011 年微软 Azure 开始布局 IaaS,直接与亚马逊竞争时,Google 并没有意识到 GAE 的潜在风险,直到 2012 年 Google 才准备切入 IaaS,但此时的市场格局,亚马逊 AWS 毫无疑问在领跑,微软 Azure、IBM 则利用软件、硬件(IBM 小型机)构建了自己的护城河,Google 云服务,尤其是 IaaS 服务,可谓举步维艰。

但 Google Cloud 显然做得还不错。

根据 Gatner 今年 5 月发布的 IaaS 魔力象限里,Google Cloud 已经成为仅次于 AWS、Azure 的云服务供应商。

img

这六年到底发生了什么呢?可能我们无法直截了当地给出解释,但可以顺着几个线索去挖掘一下这背后的原因。

2015 年 Google 整合旗下三大云相关的业务,正式成立全新的云端服务部门,并邀请 Vmware 创始人 Diane Greene 为该部门负责人。

此举意义重大,这是 Google Cloud 各项服务整合的起点,包括 Google for Work(SaaS 产品)、Cloud Platform(IaaS 产品)、Google Apps(PaaS 产品),从而也将 Google 所有云服务的研发、销售、客服整合在一起。

另一方面,Diane Greene 作为企业级市场的「老兵」,她的到来也正式宣告了 Google 云服务不再是小打小闹,而是要真正切入到企业级市场,Diane 的经验和人脉也成为 Google Cloud 最大的保证。

img

其次,2015 年开始,人工智能开始逐步被公众熟知,2016 年,Google Cloud 顺势而为,推出一系列基于 Google 云端服务的机器学习产品,一时间吸睛无数。与此同时,Google 还将图像识别大拿李飞飞招致麾下,出任首席科学家,进一步推动了人工智能在 Google Cloud 产品线中的影响力。

到了 2017 年,包括 Spotify、Snap 等明星创业公司相继成为 Google Cloud 的客户,也让外界认识到 Google 云服务的威力。

Bussinessinsider 援引多位分析师的观点认为:Google Cloud 的前景非常乐观。其中 JP Morgan 的 Doug Anmuth 写道:

Google’s commitment to cloud was evident, We believe Google Cloud is focusing on the right areas, such as expanding partnerships with distributors, including Cisco, VMware, Salesforce, and SAP.

虽然 Google 从未公布过来自云服务的具体营收,只有非常笼统的「这是一个 10 亿美金的业务」,但这位分析师显然非常看好 Google 的这项业务:

We believe Google Cloud revenue could be in the $5 billion to $7 billion range in 2018…..

具体来看此次 Google Cloud Next 会议发布/更新的产品,还可以窥见 Google Cloud 发展的几个方向。

首先,人工智能不是未来,而是正在发生的故事。Google Cloud 不仅将人工智能注入到自己的产品里,还进一步向开发者们释放了新的信号:

  • 硬件:发布第三代 TPU;
  • 工具:公测版的 AutoML Vision(图像)、Cloud AutoML(新增自然语言和翻译)
  • 偏解决方案的产品:Contact Center AI,可以让机器直接通过电话与人类用户互动;

除此之外,Gsuite 内的所有新功能,比如智能回复、Google Doc 的语法建议等,都有人工智能的影子。

其次,虽然才刚刚起步,但 Google Cloud 正在打造一个与微软直接竞争的产品矩阵。可能 Google 也比较清楚,相比于遥不可及的亚马逊 AWS,直接挑战 Azure 或许更容易一些,比如 Gsuite 直接对标 Office 365,Google Cloud Platform 直接对标 Azure 公有云,而此次发布混合云产品 Cloud Services Platform 也是对标 Azure Stack 等。

这些产品线上对标,也顺应了当下云计算领域所掀起的多云战略,目前越来越多的企业选择多个云服务供应商,Google 此时提供与竞争对手类似的产品线,也是为了最大限度地争夺市场空间。另外值得一提的是,Google Cloud 还有一个秘密武器,Kubernetes。

Kubernetes 是一个自动化部署、伸缩和操作应用程序容器的开源平台。从形态上看,它十分类似于之前火热的容器技术(Docker),但这几年随着 Google 开源了 Kubernetes,并借助其行业影响力,使得该技术越发成为新的行业标准。与 Docker 类似,Kubernetes 能够帮助企业客户更快更安全地实现数据迁移和业务部署。目前主流云服务商都提供了 Kubernetes 相关服务,但 Google Cloud Kubernetes 的发展速度更快,在功能和技术创新拥有一定的优势。

第三,上周微软、亚马逊、Google 相继发布了财报,亚马逊 AWS 增势不减,云服务营收为 611 亿美元,增幅近 49%;微软并未公布 Azure 的季度营收,但表示增幅高达 89% 1。但 Google 并没有提供任何与云计算相关的数据。

不过,我们可以透过几家分析机构的数字来一窥究竟。下图来自 Synergy 的数据,展现出二季度云服务商的竞争态势,Google Cloud 增幅超过 60%,但它的身后,阿里云正在全力追赶。

img

Canalys 给出的数字里,Google Cloud 的增速高达 108%,目前的市场份额是 8%。

img

如果按照去年所透露的 10 亿美金的规模来推测,不管是 Synergy 还是 Canalys 的增幅预测,目前 Google Cloud 的季度营收或许已经超过 20 亿美元2

这些数字所反映出的,是云服务领域高速增长的现实,而随着企业多云战略的进一步发展,未来企业在云计算的投入也会越来越多,同时需求也越来越多样化,这些新的需求会促使包括 Google Cloud 在内的云服务商继续开拓新的产品线,从而抢占更多市场机会。

对 Google Cloud 而言,这场地盘抢夺战显然不是那么容易,上周刚刚透露美国连锁超市 Target 成为 Google Cloud 大客户之后,Bloomberg 记者 Mark Bergen 在此次大会上注意到一个细节

Case in point: The bulk of Target’s cloud spending goes to Google, McNamara said, but the company hasn’t bought G Suite apps like Gmail and Drive, despite all the new bells and whistles unfurled this week. “It’s never been on my priority list,” McNamara said. “Our business is selling dresses and cornflakes, it’s not collaborating on documents.” Target pays for Microsoft’s office productivity software instead.

所以,第三季度的数字将会非常关键。


  1. 可参见我在上周发布的会员通讯《微软迎来丰收财年,Azure 还有继续增长的市场空间吗?》  ↩
  2. 上个季度的营收大概在 10 —15 亿美元,可参见我当时的分析 ↩