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各位领导大家上午好，很高兴能够给大家汇报“数字化转型推动智能创新”这个话题。在开始这个话题之前，我也简单介绍一下自己：我是年毕业于大连理工大学，工作经历很简单。毕业后先是在中国航天科技工作，随后参与了中国电子口岸的信息系统建设工作，由于工作很努力，当时获得了海关总署的嘉奖，和国务院副总理吴仪的接见。年去了Oracle公司，在年以前我所做的工作都集中在软件领域，主要是应用开发和数据管理等相关的工作。年我为了尝试下不同的技术领域工作，加入了EMC公司，到现在收购合并入戴尔科技集团，整整工作了近16个年。
在年，联合了业界的专家和同事，一起撰写了《迎接数据中心的奇点——企业级数据中心现代化技术与实践》一书。把大家多年来的现代化数据中心建设的心得经验，以及对于未来数据中心的思索写成了一本书，希望在座的各位领导多多指正。
回到我要汇报的话题，我们发现在不同的行业智能创新都在不断的涌现。从我们身边熟悉的医疗行业，从表面上看医疗行业并没有发生太多的变化，但是仔细分析，已经有很多的智能创新在里面。包括共享的医疗电子音像，交互式远程医疗和数据互通的精准医疗,都在通过人工智能技术实现不断创新。还有医疗行业的生态系统，在临床决策，辅助诊断和医药研发的合作中，也通过人工智能技术实现不断的创新。而所有这些努力，都是为了提高患者的满意度和提高医疗行业的能力。
还有我们熟悉的零售行业，出现了很多新零售创新，包括无人超市，智能无人售货机等。通过人脸识别，自动跟踪定位，AI赋能的天气数据推动等智能技术，提高整体消费者的用户体验，这些创新都需要一个强大的现代化数据中心做支撑，后面我也会介绍什么样的现代化数据中心才能支撑这样的智能创新。
在刚刚的领导致辞中提到了无人驾驶汽车技术，每一个国际化的汽车企业，包括国内所有的汽车企业，都在致力于无人汽车的研发。我也有幸参观过一些国内汽车企业的研发机构，他们都在无人驾驶汽车领域，进行大量的路测，软硬件在环测试等工作。为了满足年无人驾驶汽车的标准，现在后台处理的数据量要求已经超过了50PB，这毫无疑问需要强大的现代化数据中心做支撑。
能源行业也是一样，智能创新带来的变化非常大，在以前一些环境非常恶劣，人工劳动力强度大的领域，现在通过智能技术已经实现了生产数据自动采集、生产状态的实时监控等等，做到了无人值守。而电力行业也一样，智能电网通过人工智能来实现电厂，风能，光伏发电等资源的优化和自动分配。所有的这些创新都离不开现代化数据中心做支撑。
制造行业的竞争充分，包括我们戴尔科技集团也是一家制造企业。制造业内很多也实现了无人/少人工厂，实现了生产线的自动化参数调整等等。这些智能创新能够加快企业制造发展的能力。引用杨青峰老师对未来制造的洞察，走向产用融合的道路上，大数据和人工智能赋能至关重要。而所有的这些智能创新，后台都要有一个强大的现代化数据中心做支撑。
简单回顾一下十几年来我们所做的信息化工作，传统都是以IT为中心。很好理解，我们通过IT的手段把非IT的业务实现信息化，每一笔交易处理都会产生相应的记录，这就是我们的传统应用。传统应用经过长时间的运行，数据会不断积累，我们很多的企业都有数据仓库（DW）和商业智能（BI）系统，可以创建模型进行分析，通过报表展现给的领导层。而领导层经过长时间的观察，会发现这些业务是不是运转得合理？要不要进行调整？也就是要不要进入到下一次开发和更新来调整业务。什么时候这种情况发生变化了？就是“互联网+”时代的到来，互联网企业倒逼了传统企业，要求企业必须以业务为中心，并且业务的创新应用要快速迭代开发、测试和上线。
以业务为中心核心就是以数据为中心。我们要收集和整合数据，这个数据不仅仅是现在传统的业务数据，还要包含有传感器数据，大量的互联网数据进来，通过这些数据建模分析，或者通过算法洞察数据价值，我们就会确定未来业务发展的方向，进而我们需要快速进行应用的开发和迭代，实现我们企业的业务创新。随着传感器技术、万物互联、5G等技术的不断的发展推动，企业未来一定会通过数字化转型实现创新发展。
在传统业务系统建设中很容易看到这个闭环，从一个业务的需求分析，到应用开发，再到测试和上线运维。业务会产生大量的结构化数据，数据经过积累和建模分析，最终会通过报表或者企业管理驾驶仓展示给领导层。领导层也会通过观察分析再决定应用下一步的发展和更新方向。我们发现在传统的闭环里面有太多的因素可以让速度慢下来。为了适应新的创新和市场应变需求，将来我们要把第一步转换到以数据为中心，以数据为中心就是我们要整合各种数据，实现进一步分析和洞察业务，通过敏捷的方式开发应用、测试应用和上线应用，实现应用快速迭代，进而加快智能创新的整个闭环。
数字化转型的核心，就是模式的转换。我们要从传统的以IT为中心，转化到以数据为核心的模式，而所有的业务创新都是为了提升最终的用户体验。我们日常管理的数据很简单，就是两部分数据。一部分是稀疏数据，一部分是密集数据。什么是密集数据？就是价值密集型数据，传统的业务数据，在数据库系统里以二维表方式存在，每一条数据都关联业务的价值。它们的数据价值密度大，价值很容易被发现。什么是稀疏数据？就是价值稀疏型数据，我们有很多传感器的数据、视频和音频数据，还有互联网数据等等，这些数据中有价值的数据所占比例非常之低，我们称之为价值稀疏数据。目前唯一能从这些数据获取价值的方法就是通过算法去获取其中有价值的数据。这些获取的价值数据通常有两个走向，一个是转到我们右边的密集型数据，对企业的决策和分析进一步加强。另外一个走向，就是工业互联网应用的方向，我们通过深度学习和机器学习，通过算法，把它压缩成一个模块，这个模块可以部署在边缘到核心、到云的前端，实现在线实时的价值数据的获取和交互。目前客户的现状是左边的稀疏数据的大数据平台和右边的密集数据传统数仓/BI系统基本上是分开管理的。随着数字化转型的不断深入，企业智能创新压力的不断提升，这两个部分的管理将来一定是走向融合。
我们给出了一个构建企业级数据湖核心的方法论。底层有大量批数据加载和数据服务的需求，可以通过大批量加载和大批量服务的方式满足业务需求，最熟悉的部分是传统的数据仓库系统。我们还有一些微批量加载和微批量服务的业务要求在整个体系架构中。还有一部分是如万物互联的业务，传感器的数据需要实时处理和交互，还有集团型企业（或国际型企业），不同的下属企业之间也需要业务数据的快速交互以实现业务的智能创新，整个架构会通过内存计算，元数据管理，安全认证，实时的数据接入和实时的数据服务来提供完整的的框架。目前国际化的企业如Pivotal，也包括国内的一些优秀企业都致力于此领域，这需要丰富的生态和众多的创新，目前也是最活跃的领域。
打通了底层数据壁垒之后，接下来就是应用的转型。传统的应用创新的周期非常慢，我以前做应用开发，其中有一个应用做了两年，这种漫长的周期当时也很痛苦，与数字化时代已经完全脱节了，完全跟不上业务发展的需求，包括应对内部和外部的快速变化。应用做完了，可能业务系统也已经不需要了。未来的应用模式必然是弹性的，敏捷的，高效的，而微服务架构的出现，完全符合我们对应用转型的需求，未来的方向也一定是转向微服务架构的云原生应用。
戴尔科技集团通过三个大的组织架构，DELLEMC，vmware和Pivotal，提供包括IT基础架构，应用云服务，包括PAAS云，数据管理，应用开发的完整的解决方案和技术堆栈。而我们的这些技术堆栈完全是松耦合的，即选择了vmware，没有要求您一定选择DELLEMC，同理选择了Pivotal,也不要求您一定选择vmware。我们为用户提供了完整的技术、产品、解决方案、服务和生态（在开源领域的大量投资和代码贡献），用户可以完全自主的选择。
如何进行IT转型？我们给出了三步走的建议。就像中国的一带一路，一定是基础架构系统先行，我们先修了蓉欧铁路，戴尔科技集团的成都工厂才能实现每年超过万台的设备出口到欧洲。我们做信息化的时候也是一样，基础架构也要先行。IT基础架构的转型，就是要构建企业统一管理的混合云平台，我们提出的方案很简单:一个是企业战略层面的转型规划，还有一些技术架构转型的设计等，同时我们也提供了丰富的技术产品、方案，以及服务，涉及了服务器、网络、存储和超融合等。目前混合云已经不是我们讨论要不要走的一个方向，混合云已经成为我们事实要管理的环境，国内应用就是一个典型的案例，在春节等业务高峰的时候，可以采用某些公有云的计算资源，当峰值过去也可以轻松释放。混合云已经是我们用户必须面临的一个IT基础平台转型方向，这里特别想提一下vmware，vmware已经成为基础架构云的事实管理标准，现在几乎所有的公有云平台，包括亚马逊、微软和阿里等等，都在其平台上搭建了以vmware为核心的专区，通过vmware可以很轻松的打通企业的私有云和公有云之间的壁垒，实现统一监控、管理和资源自动调配。实现了混合云基础平台转型，不仅可以降低我们企业自身的采购成本，从整个社会层面来讲，能够大大降低IT投入；同时通过自动化计费，可以更好的简化运维，提升效率，降低成本；我们弹性的伸缩能力、自动恢复能力，都让我们以后的创新和管理、运维都变得更加简单。
实现了底层基础架构的混合云转型之后，接下来就是做应用转型，应用转型也很简单，我们提供了完整的从顾问咨询服务(包括应用云转型的战略咨询、应用云转型的一些细节的服务)、产品、技术和解决方案。
我们回顾一下应用架构的发展历程，不是因为应用架构的发展带动了应用本身的快速发展，而是业务应用的快速发展和业务需求，推动了我们架构必须革新。传统的应用架构，传统的应用架构由IT为中心，开发迭代速度非常慢，形成了很多价值孤岛，也就是我们常说的烟囱式的架构。那什么时候这种架构发生了改变？早期信息化的时候，核心应用很少，我们数据交互的需求相对很简单，可以通过底层接口简单实现。但是随着我们核心应用的越来越多，越来越复杂，而且应用之间还要实现大规模的数据交换，我们常常为了实现两个应用的数据交换还需要开发第三个应用。这个时候面向服务的SOA架构出现了，通过业务总线和数据总线，来实现数据的打通和快速交换。但是SOA也存在的问题，我们创建了SOA架构的接口标准和数据接接口后，如果两个应用关联非常密切的话，任何一个应用的升级都需要非常好的规划才能实现，SOA的架构也面临了很大的挑战。微服务架构在年提供这个理念之后，我们发现去中心化、轻量化、高性能化，就是我们未来的发展方向，自然就会成为我们未来的标准。
应用现代化转型到底怎么做？我们也给出了一个方法论，很简单，我们需要建立新的应用开发、测试、部署、运维的标准，当一个新的业务需求出现的时候，首先以PAAS先行的标准部署到新的应用体系上面来；而对于已经有的核心应用怎么办？我们可以通过重构的方法，也就是重新开发。当然，有一些采用通用的架构如JAVA应用，我们可以简单的通过迁移服务，迁移到新的架构里面来。对于存在一些老旧的应用，生命已经走向终结，我们可以简单的管理，纳入到统一管理中来，当它的生命周期走向完结的时候，再把它回收下线。还有一部分是众多企业重型数据库系统（大机系统，如银行系统/小机系统，如重型数据库系统）的应用，数据强一致性要求的业务，我们会保留下来，短时间内不会迁移到新的架构上面来；这就是我们企业级用户面临的双模IT走向第三平台必然转型之路，这些应用未来也必然会走向新的应用模型。
实现了云原生应用转型之后，我们获得的价值也是非常明显的：轻量化、去中心化和分布式，可以帮助您更细粒度地进行水平扩张和伸缩，提高整个系统的关键性能。水平扩展和大规模集群的部署和容错，就可以实现组件的快速迭代和以更细的粒度进行更新和发布。自动化运维，可以结合底层的云平台进行管理，简化运维和管理的复杂度，提升运维的效率。
完成了基础架构和应用模式的转型之后，接下来是运维模式的转型。我们现在要管理的平台发生了这么多的变化，我们传统运营模式还能与之匹配吗？答案肯定是要进行改变。我们给出了运营模式转变的顾问咨询服务，我们也提供了整体的技术、产品和服务。未来要交付的是什么呢？一定是IT即服务，所有的业务都是IT服务的对象，业务的智能创新也是我们服务的目标，所有人的角色都会发生很大的改变，在应用领域常提到的测试驱动，可以看到我们的测试人员会参与到应用开发和前期需求调研里面去，而我们谈到的运维驱动，也是要求运维管理人员也会全程参与到DevOps的整体过程中来。运维管理体系结构也会发生改变，现有的开发、测试和运维团队，将来会打散到更小的组织架构里面，其中最大的区别就是新的组织团队之间，横向的沟通和交流能力大大提高了。
实现了前面三步走的转型之后，我们也就实现了IT整个框架的技术转型和管理转型，我们实现了云原生应用，微服务架构应用，软件定义的基础架构云，也具备了云的管理组织，运维流程和技术团队。未来的智能创新的业务一定都是弹性的，敏捷的和高效的。而所有的这些改变都来自于我们底层现代化数据中心的数字化转型，大家在整个过程中通过自己的努力，会在整个行业的影响力，业务部门对于IT部门的整体用户体验，IT部门在整个公司的影响力，IT人员的业务能力、创新能力，团队的效率，都会有全面的提升。
再回顾一下，我们所做所有的工作，都是在数据整合，业务分析，管理洞察和应用快速开发迭代的整个闭环的三个环节里面做加速。而戴尔科技集团的三个大的组织架构：DELLEMC,vmware和Pivotal会在不同的技术层面，不同的业务领域，帮助用户去实现全面的加速。这里我再强调一点，不管DELLEMC、vmware，还是Pivotal，所有技术堆栈都是松耦合的，我们可以给您更丰富的选择，更好的用户体验。我们希望在未来的智能创新的旅途中，能够给大家提供更多的助力。
我的汇报完了，谢谢大家！
作者简介：
窦文清，系统工程部市场运营技术总监。
第三届产业智能化应用创新推进大会的演讲实录将陆续在本号发布，请大家按下面
