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鈦媒體8月8日消息，在鈦媒體和ITValue主辦的2019全球數字價值峰會上，AWS雲計算首席企業戰略顧問張俠博士全面介紹了雲計算的最新發展，對雲計算如何賦能企業數字化轉型做出深度解析。
張俠表示，現在雲計算在支持企業的數字化轉型已經趨於成熟，有著非常好的支持企業數字化的功能，包括數據分析、物聯網、人工智能、信息安全等方面。而張俠與聽眾現場的互動更說明了這一趨勢，現場80%CIO所在企業已經部署上雲。
據張俠透露，截至目前，亞馬遜提供了各種各樣的雲服務總計165大類，基本上外界所能想象各種IT服務都包含其中。
在AWS服務客戶的同時，也透露出當下IT發展的趨勢所在。首先在計算方面，除了使用實例之外，無服務器計算、容器也漸成主流，三者結合是計算在雲時代最為明顯的特點。其次是數據存儲、數據庫、大數據分析層面，這是數字化關鍵組成部分，數字是企業的重要資產，數據信息流則是企業的血液流。
在人工智能和機器學習方面。張俠表示，目前人工智能應用發展分成兩類，一類是發現並打造所在領域有價值的新產品服務，另一方面則在挖掘一些可發展為行業通用的工具，比如用人工智能應用在安全領域。值得一提的是，人工智能已用來保護數據的安全，以AWS為例，我們提供的Amonzon Macie安全服務，可通過機器學習自動發現、分類和保護 AWS 中的敏感數據。
張俠最後總結說，雲計算為CIO們提供了企業數字化轉型和信息化建設所需的平臺和工具，幫助企業敏捷創新，獲取差異化的競爭優勢。（本文首發鈦媒體，整理/桑明強）
以下為AWS張俠發言，略經鈦媒體編輯：
| 從“雲”中來看數字化轉型
數字化並不是一個新的概念，老牌從事一線的IT的工作人員都會有所感悟， 我有一個簡單的說法，無論是大數據、互聯網等依託雲計算成為企業提供最好的IT工具，這個過程就是數字化轉型過程。
當然，隨著數據的作用越來越重要，數據流實際上變成一個企業的血液流，這便是我常說的一個話題。過去我們講大數據的時候就談數據如何從知識變成行動，最後變成價值。整個過程數據是非常重要，同時一個企業的信息流動實則是企業血液流動，這是企業活力的體現。
從業務角度來分析，怎麼從業務部門一起怎麼更好的服務客戶，例如個性化的定製、產品服務的追蹤、各種各樣多渠道以及更多的產品服務，這些成為業務部門所要追求的目標所在。因此，當下IT部門面臨的任務應當是如何配合業務部門把這些功能提上日程。
從IT角度來分析，我們在數字化轉型的過程中看到一些新的趨勢，其中有一個詞——“高頻”。變化頻率慢，成為遺留在傳統IT企業棘手問題。反過來看互聯網公司，採用新技術的公司往往擁有比較快的節奏，它們十分強調敏捷性、靈活性以及迭代性，表現為快速的嘗試、快速的試錯以及快速的推出新東西，一個服務往往有很多版本。
以AWS云為例，在雲的時代，我作為CIO，如果雲是我的工具和百寶箱，我應該有什麼樣的手段？我的十八般兵器是什？如何應用的得心應手？亞馬遜從電商到賣電子書，後來於2006年首先在全球範圍內獨家開始公有云的旅程，過了三四年之後才有人跟進，目前在全球範圍內我們的市場份額和產品服務都處在領先的地位，而且亞馬遜本身利用這些技術不斷做創新，推出很多創新的東西，也因此得到了很好的回報。
亞馬遜方法論更強調的是以創新為中心和試錯，在這個過程中以IT技術搭建靈活的平臺，這個平臺保證它能快速試錯，進而繼續往前走。目前在全球範圍內，很多企業在學習這一套創新的文化，我也應邀到很多企業給董事長、業務的CEO聽這些方法論，繼而再和技術配合。
| 從雲服務解析IT發展趨勢
截至目前，亞馬遜提供了各種各樣的雲服務總計165大類，基本上外界所能想象各種IT服務都包含其中。從這些服務我們可以反推當下IT發展的趨勢所在。
首先在計算方面，計算在雲時代最明顯的三個特點，除了用實例以外，更主要的是無服務器計算、容器，這是國外CIO普遍廣泛使用的。CIO一般直接採用無服務器計算，進而直接調用組件元素，這時候，如果成功了再考慮如何部署的問題，這種部署可能是容器和虛機。
從虛機實例來說，往往提供最多的是服務，在這方面AWS提供最全面最多的虛機實例，例如GPU。如果你想做人工智能的建模，就需要用到GPU的芯片。
從容器方面來看，目前容器技術普及很多，在雲上可以選擇亞馬遜ECS，也可以用K8S。最後要提的技術是無服務器計算，大概在五六年前我們便推出了這項技術。
無服務器計算是一段源代碼，有觸發的條件和時間便就可以部署，進而把整個流程串在一起，這裡無需虛機也無需容器，完全是無服務器功能，這也是計算裡最為時髦的。而且我告訴大家，無服務器計算可以構建很複雜的功能，例如整個大數據分析，每個步驟都可以用無服務器的方法搭建無服務器大數據架構。
接下來是第二個重要方向，首先我們看數據、數據庫、大數據分析，這些都是數字化裡非常關鍵的。數字作為信息流，本身就是十分重要的資產，在這種情況下，對數據我們有什麼方法？
從數據庫來說，現在主流的傳統關係型數據庫大概是什麼時候科研設計出來的，大概可以追溯到90年代和2000年初，我們思考一個簡單的邏輯，如果當下很多企業還用傳統的商業型數據庫，相當於用一個手機20多年前設計的產品，要知道信息時代產品的發展非常迅速。
在雲上有內存裡的數據庫包括圖形數據庫，也有專門時間序列的數據庫，而時間序列的數據庫只有一個值和時間標籤的特點，讓它特別適合物聯網，因為物聯網大量是從傳感器來的信號，所以它們都是同樣一個系列。FLDE是利用區塊鏈的技術，有著中央存儲、互相認證以及將來不可修改的特點，因而特別適合記帳。
我們仔細剖析數據分析的特點，第一，實時數據的處理，我要把實時的數據傳上來，通過切割快速的記錄下來、存儲下來進行處理，這是很重要的；第二，對數據格式還不清楚的情況下也要處理，還有一個數據湖的概念，把各種各樣格式的數據全部導入進來，像一個水庫蓄水一樣，過去的數據是河流，而現在是洪水，想要現在一大片窪地上的數據全存下來，就要有相應的工具直接在湖裡處理好，這種數據是一個企業具有能力處理還沒有見過數據格式的新方法，這是一個現代化的企業必須要做的事情。
在人工智能和機器學習方面。張俠表示，目前人工智能應用發展分成兩類，一類是發現並打造所在領域有價值的新產品服務，另一方面則在挖掘一些可發展為行業通用的工具，比如用人工智能應用在安全領域。值得一提的是，人工智能已用來保護數據的安全，以AWS為例，我們提供的Amonzon Macie安全服務，可通過機器學習自動發現、分類和保護 AWS 中的敏感數據。
為此，我們提供了自動化的工具，從數據的蒐集開始，到選模型、算法來做整個數據的培訓模型，進而把參數確定，之後再做推演的機制，當新數據模型建好後工具便開始自動推算，最終利用雲計算將整個機器學習從建模自動化。
| 比起IT成本降低和效率提高，更應該注重提高客戶滿意度
那麼，整個雲的目的是什麼？現在雲計算在支持企業的數字化轉型已經趨於成熟，有著非常好的支持企業數字化的功能，包括數字分析物聯網、人工智能、信息安全等方面。因此我們不難看出，雲最主要的目的是使得你能夠敏捷、快速的響應業務需求，可以通過敏捷性像新創公司一樣進行創新，專注於你所獲得的競爭優勢，同時能減少潛在的風險。
在數字化轉型過程中，IT高管有時候過多的專注於IT成本的降低以及效率上的提高，但就目前來說，我們應該把幫助企業創新和轉型，幫助業務部門提供優質的產品和服務，追求客戶的滿意度等放在首位，進而更多的專注於與業務人員的耦合。
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