（1） 還得從IBM說起

一、中國的客戶群體

咱們先擼擼中國的客戶群體：

1、政府客戶：政府機關、政府公共服務部門（工商稅務海關、財政、衛生、社保、國土資源、公安法院司法、審計、水利、環境監督/食品藥品監督/安全生產監督等等）

2、大客戶：央企、軍工企業

3、500強：中國500強、中國民企500強

4、大行業：水電氣、石油煤炭、金融、電信、電力、教育、廣電、地產、醫療、交通（民航、鐵路、地鐵、高速、港口船舶）

5、中等、中大規模地方企業：地方國企、地方合資企業、地方民營實業企業

6、小企業：中小企業、小微企業、創業企業

我還把互聯網企業另外單拿出來討論，因為他們的思維先進性、快速前進快速變化性、追求新技術的狂熱性，和上述的企業全都不一樣。

1、純互聯網產品企業：如網絡媒體、社區、視頻、直播、文學、音樂、工具App、游戲、互聯網營銷、搜索、地圖...

2、電商類及其相關類企業：

如C2C、B2C、B2B、黃頁

如垂直零售電商：超市、生鮮；母嬰、麗人、海淘；醫藥

如垂直服務電商：教育、醫療、旅游、出行、房產、汽車、裝修

如互聯網金融：信貸、理財投資、支付、保險

3、企業服務類企業

如通用企業應用軟件：CRM、HR、財務、OA、IM、音頻視頻通信

如電商類應用軟件：微店、訂單倉儲物流配送應用系統

如垂直行業類應用軟件：賓館、餐飲、地產、汽車、醫療...

如系統基礎設施：

IaaS（云計算/云網絡/云存儲/云數據庫）

PaaS（分布式中間件/大數據技術平臺/人工智能引擎/物聯云技術平臺）

4、硬件類企業：智能手機/電視/路由器、無人設備/飛行器、智能汽車、智能電動車

二、說說IBM的模式

IBM賣啥？賣：服務器、存儲、操作系統、中間件、數據庫、大數據分析技術平臺。網絡設備、帶寬、IDC機房倒是另有人賣。

但是企業買了這些東西要干什么，還是要安裝企業應用軟件來處理業務。否則買一堆服務器、存儲、中間件、數據庫沒用啊。

所以IBM想了一招，得激發他們的需求啊，那就從企業應用入手。

有企業應用軟件購買需求，那就直接上ERP、CRM、HR、OA...。這里IBM有一堆全球企業應用軟件產品合作伙伴。而且還有一堆區域性的代理商、實施商、定制開發商、服務支持商。IBM在這個合作生態方面建設的不錯，它自己賣基礎系統軟硬件，上面的各行各業的應用、各個企業個性化的需求，都讓各類生態合作伙伴解決。IBM做好他們的項目總包管理、整合推進、質量控制和驗收、接口標準設計、流程規范與文檔即好。

如果企業沒有應用軟件購買需求呢？那就激發它的需求。搞企業咨詢。什么面向CEO的戰略咨詢、面向COO的運營管理（項目計劃/流程規范）、面向銷售副總裁的銷售管理咨詢（渠道管理/客戶關系管理）、面向CFO的財務咨詢（預算體系/成本管理/上市審計/法務風控體系）、面向CMO的整合營銷咨詢、面向CHO的人力資源咨詢（崗位/組織/績效體系/薪資體系/晉升體系）。

做了這么多體系這么多流程這么多規范，得面向全員推廣啊。怎么推？光靠喊、宣講是沒法讓全員每個人每天每件事都能遵守做到的。怎么辦？固化到軟件中統一執行。嘿嘿，企業應用軟件購買需求又有了。

（2）云是個什么玩意

一、云是個什么玩意

現在有做大數據技術平臺的公司，有做智能設備的公司，有做人工智能的公司，也有做云計算平臺的公司。當然，對于大的IT巨頭，這些都做，一個云計算子公司，產品線有：云主機/云網絡/云存儲/云數據庫，也有云端的分布式中間件，也有大數據倉儲/大規模數據計算平臺/流計算，也有人工智能引擎中間件，也有智能物聯云。

IBM過去是一家家的賣：服務器主機、存儲設備、操作系統、中間件、大數據平臺。這些都一個打包方案，幾百萬甚至上千萬就賣了。賣了就由實施合作伙伴運過去、裝好，企業應用軟件商就可以進場在其上安裝特定企業業務應用軟件系統了。

現在改成云了，不賣了，一臺服務器主機和存儲設備被虛擬化技術分割成N份虛擬主機來月月租用了。而且云計算廠商還得搞IDC機房、電力、機柜、走線，還得購買網絡路由設備、網絡帶寬資源、銷售網絡帶寬、運維防止網絡抖動，這比過去一次性幾百萬賣服務器主機、存儲設備、網絡設備要難的多。首先賺錢難，過去一次性幾百萬賣出去了，現在得一個月一個月的收，過去服務器/存儲/網絡設備都有磨損損壞，損壞了客戶得再次購買，又一大筆錢，現在損壞以及再購買設備的成本轉移到了乙方云計算廠商的頭上了。第二是服務難，過去是設備賣出去了，出了問題客戶自己先查，客戶搞不定再升級到廠商這里?，F在呢，全得云計算廠商自己單方兜著。過去每家企業客戶都得按License購買N份操作系統、中間件、數據庫、大數據平臺軟件?，F在每家客戶只租用一份了，記住，是月月租用，還是一份，不是N個License。

世道全變了，銷售不好提成了，財務不好確認成本和收入了，廠商賺錢不如過去那么快了，還增加了一大堆運維團隊，現在都得自己單方兜著，而且租用價格還賣的那么便宜。

二、從落后到先進的技術架構

中國的企業應用市場被切的特別碎：

1、有國際巨頭、國內巨頭，他們一般做企業通用應用

2、有各個肥肉行業的企業應用領頭羊軟件廠商、軟硬集成廠商

3、各地還有各個省、各個市的地頭蛇，他們擁有良好的關系，關系有多大企業就能做多大，而且能賣什么就賣什么，客戶需求沒有對應的產品就找外包團隊去定制開發

所以，中國企業應用的技術架構和部署架構也呈現很多層次：

1、客戶層、后端層、數據層都纏繞在一起，沒法分離，只能按在一臺服務器上。很多應用都是這個架構。

2、程序和數據可以分離部署了。

3、前端、后端、中間件、數據，都可以分離部署。這是最復雜的一種技術架構和部署架構，但也能應對最好的高可用、高性能、高可擴展性。

現在的應用開發，中國大部分程序員還都沒有轉換過腦子，所以這個程序一出生就不是原生在云計算時代。云計算時代的程序應該是以下這個樣子：

1、H5前端技術，適合各個設備

2、微服務技術架構，一個功能點可能就是一個服務，對外公布Open API，供其他應用調用。微服務技術架構讓代碼不再混合，代碼規模小，容易理解容易修改，新人容易上手

3、微服務部署在Docker容器中，Docker隔離了各種基礎支撐組件的部署相互影響的復雜性，這個微服務用到哪些支撐組件哪些版本就部署哪些，和其他微服務用的組件以及版本不打架，這讓服務運維穩定性提高了許多

4、云計算提供了專門的對象存儲、塊存儲、CDN、SLB負載均衡、虛擬專用網絡；云計算提供了各類云數據庫，如MySQL、Redis、MongoDB、PostgreSQL等等；云計算提供了各類分布式中間件，如kafka消息隊列、nutch爬蟲、elasticsearch搜索；云計算廠商還提供了這些基礎軟件的運維，如備份、遷移、擴展、補丁升級等等。微服務只需要寫好應用邏輯代碼，其他需要的文件存取、數據存取、數據傳輸，都直接調用云計算提供的API就可以得到滿足

5、各種微服務都對外提供標準規范的Open API，這樣的微服務越來越多，我們寫一個應用，很多時候就是把各種Open API連在一起就可以構建成一個應用了

6、我們的代碼是托管在專有的云Github上，有專門的版本控制管理工具，有專門的研發工程效率工具，如自動化編譯工具、自動化測試工具、多節點自動化統一部署工具、灰度發布工具、項目計劃和任務管理工具、文檔管理/需求管理/BUG管理工具，這些也都部署在基礎的云IaaS中。

在大家還沒有進入到這么好的云計算開發部署模式之前，我們還得設計多種部署方案來應對這些中國廣大中庸程序員寫就的狗屎應用。

應用和數據不能分離的，我們就推薦他們搞雙機熱備，做好數據實時云端備份存儲。

應用和數據能分離的，做好SLB，做好多云主機部署，這樣可以保證應用死不了。再做好云端數據庫部署、云端塊存儲、云端對象存儲，這樣可以保證數據丟失不了。

如果是應用、中間層、數據都能分離。建議中間層就調用云的中間件，但是這勢必要修改應用代碼，但是這樣應用了云端的分布式中間件，可以保證高可用、高性能、高可擴展性啊。但這就是向云計算研發模式轉變了。

所以說，在云時代，仍然需要設置解決方案售前工程師崗位，來根據客戶的未來應用規模、IT高可用高安全要求、應用程序的部署技術架構能力，來設計部署解決方案。

（3）大數據、人工智能有用乎

一、云端的大數據技術平臺有用乎

現在搞云計算的大巨頭廠商都提供云端的大數據技術平臺：

1、有基于Hbase技術的大數據倉庫技術，也是如過去商業智能一樣，提供了不少ETL工具，還提供了不少圖表工具。

2、有基于Hadoop的大數據計算平臺，進行數據計算任務執行。

3、有基于Spark、Storm的流計算平臺，進行流式要求的數據處理。

現在大實業巨頭啊，都在熱點搞大數據倉庫。而其他中型、中小企業，還都吭哧在云主機應用需求階段。

但是過去搞數據倉庫商業智能都是行業應用軟件廠商，他們有應用，應用產生數據，他們有業務經驗，他們能設計分析模型，他們有技術工程師能力、他們曉得數據邏輯和數據含義，他們能抽取數據清洗數據導入到數據倉庫中。

現在行業應用軟件廠商還缺少能力構建大數據倉庫技術平臺，搞不了大數據倉庫項目。而云計算廠商只懂技術不懂行業業務，只能提供大數據倉庫技術平臺。這就需要行業應用軟件廠商和大數據技術平臺廠商一起合作。但這樣平行合作，業界很少有成功案例，因為不知道誰領導誰，大家各自一半能力。IBM人家是領頭來打造生態合作伙伴，IBM提供數據倉庫技術產品，行業解決方案合作伙伴提供數據應用。所以云計算廠商想賣大數據平臺，也得需要這樣搞。

但是中國傳統實業除了傳統能理解的大數據倉庫，并不能理解Hadoop、Spark、Storm的應用場景，所以一般不怎么購買這些云計算廠商和大數據廠商辛辛苦苦做出來的東西。這些東西只有在中型或中大型互聯網公司電商公司才應用得到。

而中國中大型大型傳統實業企業，往往有另外一個應用需求，就是企業輿情。所以我倒是建議云計算廠商、大數據廠商，多嘗試嘗試推出企業輿情搜索爬蟲產品。

而對于中國中型中大型互聯網企業電商企業，他們也有另外一個應用需求，那就是日志記錄與處理。日志說是黃金也是黃金說是垃圾也是垃圾，食之無味棄之可惜。所以日志收集、傳輸、存儲、搜索查詢、展示、應用分析，這套需求也需要一套大數據產品來滿足。現在不少大數據廠商用Flume、ElasticSearch、Kibana來構建日志產品。

還有一個需求，現在還處于熱點概念期，大家都關注，但大家都不知道怎么做，還在理解概念和作用的階段。那就是區塊鏈。

區塊鏈是個好技術，高可用永不丟失、不可篡改、無單點中心。對于記錄一些關鍵數據都很有用。現在很多交易、支付性數據，都用小型機+Oracle頂著，連MySQL都不敢用。這非常容易造成單點失效、性能瓶頸集中問題。區塊鏈是一個很好的解決技術。一旦獲得可靠的應用認可，分布式交易、分布式支付就會形成一股熱潮，革命現在的交易性支付性的系統架構。

另外再說一個事，就是數據交易市場、Open API市場。我對這事抱保守態度。數據交換、數據交易賣錢，這在中國知識產權保護、數據黑市的情況下，明面上的平臺都比較難做大難賺大錢。

當然，有些光明正大賣數據的，過去一直擔心被盜版的問題，現在有了區塊鏈記錄，永不可篡改，可追溯記錄，這就很好。

不過現在賣數據的都改成賣Open API接口了，按調用次數、存取的數據條數來計費了。

二、云端的人工智能有用乎

人工智能，是今年的一個熱潮。但是能真正落地的并不多。大多還都集中在識別應用上，如圖片圖像識別、語音視頻識別、自然文字語言處理（如印刷文字識別、語言翻譯、摘要）。

所以，人工智能還在不少創業公司手里應用著。就連大型互聯網公司電商公司，對于人工智能也只是初步應用。

所以，不少云計算巨頭廠商做了一些人工智能平臺，充其量也就是趕個熱點噱頭，吭哧吭哧費死勁研發出來，銷售量并不高。這需要持續投入研發，短期內想財務回報比較難。

三、云端的物聯智能云有用乎

這個可能比云端人工智能更有現實意義一些，但還是比大數據倉庫平臺要更需求少一些。

現在在物聯智能這塊是兩極分化。一極是大家電IT廠商，給自己的硬件產品紛紛升級，嵌入智能OS、智能設備、無線傳輸設備。一極是創業智能硬件廠商，做了不少原生就具備智能硬件和智能應用的產品。隨著智能硬件投資風潮熱過去，而且硬件確實坑很多，所以死了不少創業智能硬件企業。目前在物聯智能這個領域繼續做的，一般都是大的硬件廠商。他們需要物聯智能云。

但是這里有個難點，就是同一個廠商的智能硬件產品遵守的是同一個標準規范，可以互相識別、互相云端連接、云端消息傳送、云端聯動。不同廠商之間就難了。這就需要標準聯盟的出現、標準的制定、標準推動落地執行、標準智能物聯云平臺。

但是，涉及到利益的地方、涉及到改動硬件產品設計的地方，這真的是有待時日啊。

這樣來看，還是買賣云主機、云存儲、云網絡、大數據倉庫靠譜。而且大數據倉庫還真有可能都得按私有云和私有大數據平臺來賣。數據這個東西，企業客戶敏感的很。其他，都是噱頭居多，一時半會還產生不了太多銷售收入。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的云计算和大数据的坑的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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