運營商云化之路借鑒“BAT”的思考

金天驕+張式勤+王曉征

編 者 按：對運營商而言，語音等傳統業務的萎縮已是不可避免，因此如何尋求業務創新點成為關鍵。從收到的稿件來看，數據資產變現和流量經營是運營商業務創新的兩大重要方向，也是業界朋友關注的重點。除此之外，本期專題亦對近期熱點如“攜號轉網”、“VoLTE業務”等進行了探討，希望能為運營商業務和運營模式的改革轉型提供更多思路。

【摘 要】國內運營商在邁入云計算3.0時代后，遇到諸多業務瓶頸。故對“BAT”在云計算領域的戰略架構、技術體系和生態模式進行了探討，從開放性、生態圈、先進性、市場規模及發展態勢四個維度對“BAT”進行對標分析。通過三個層次的論證，給出運營商云化方面對于“BAT”技術的引入建議，提出了運營商將“BAT”能力與傳統合作伙伴能力一同吸收內化、自主集成的思想。

【關鍵詞】云計算 開源 生態圈 能力內化 自主集成

中圖分類號：TN929.5 文獻標志碼：A 文章編號：1006-1010（2017）19-0001-08

Thinking of Operators Cloud Road Learned from “BAT”

JIN Tianjiao， ZHANG Shiqin， WANG Xiaozheng

[Abstract] After the entrance into cloud computing 3.0， domestic operators encounter many business bottlenecks. Therefore， the respective strategic architectures， technological systems and ecological patterns of Baidu， Alibaba and Tencent （BAT） in the field of cloud computing were discussed. Four dimensions of openness， ecosphere， advancement， market scale and developmental trend of BAT were analyzed. Based on three-level argumentation， the introduction suggestion of BAT technology for operators was presented. The idea that operators absorb， digest and independently integrate the BAT capability and the traditional partnership capability was presented.

[Key words]cloud computing open source ecosphere ability internalization independent integration

1 引言

2008年的全球金融危機帶來了新一輪技術革命，云計算迎來了蓬勃發展的十年。國內運營商的云化之路經歷了“1.0”、“2.0”和“3.0”三個階段。在最初的云計算“1.0”階段，研究重點主要圍繞虛擬機的安裝、遷移以及災難恢復，在此階段，云計算和虛擬化幾乎被畫上了等號。到了“2.0”階段，云計算不僅可以做計算整合，還可以整合IT基礎設施。資源池提供了計算、存儲、網絡，以及標準的數據庫、中間件服務，滿足了用戶對IT基礎能力的需求。在“2.0”階段后期，各種業務的形成對云計算提出了更高的要求，要求上線周期更短，資源彈性更大，業務更改可以更加頻繁。這些問題逐步暴露出云計算“2.0”只提升了資源的交付速度，對于開發和運維之間的矛盾仍束手無策的情況。云計算進入到“3.0”階段，也就是業務重構階段后，業務引入了微服務架構，業務系統被拆分為多個單一職責的服務，研發團隊可以高頻度獨立更新各個微服務，然后通過各微服務之間的接口調用整合成系統能力，加速產品迭代。同時，在該階段還提出了DevOps（Development and Operations，開發自運維）的理念，使開發、測試人員能夠自助完成運維工作，解決了“2.0”階段開發和運維之間的矛盾。

過去，運營商依賴IOE（IBM、ORACLE、EMC，泛指傳統IT巨頭）的昂貴硬件來保證系統的高可用，到了云計算“3.0”階段，系統的高可用性改由分布式軟件提供。過去，運營商依賴成熟的商用軟件，而如今出現了大量有商業支持的和沒有原廠三線支持的開源軟件供選擇。過去，運營商與以IOE為代表的傳統廠商并肩戰斗，如今則亟需尋找和引入新的合作伙伴一同砥礪前行。

本文以國內云計算領域的頂尖公司“BAT”（百度、阿里、騰訊）為標桿，從歷程、技術概述和商業戰略三個維度對“BAT”三家公司的云計算業務進行宏觀對比。

2 BAT云計算現狀

阿里云于2010年對外公測，騰訊云2013年對社會開放，百度云直到2015年才正式對外開放（時間以三家公司公有云對外公測時間為準）。三個時間點基本可以反映“BAT”在公有云產品化上的技術實力（把自己的系統建設成高質量架構，和把高質量架構作為一種能力輸出完全不同）。從技術開放性角度分析，阿里云正與開放體系有意拉開差距，相較而言騰訊云目前的開放性較好。百度在云計算戰略上以人工智能為核心，開源了部分組件。在商業戰略上，阿里、騰訊都是以戰略投資為紐帶，捆綁上云或合作，區別僅是阿里的基因是商業，騰訊的基因是游戲。百度傾向于Google的思路，憑借以LBS為代表的獨家能力，在基礎設施上封裝服務進行售賣。

2.1 百度云

谷歌創始人拉里·佩奇曾說，谷歌不是一家搜索公司，而是一家人工智能公司。李彥宏也表示百度將不再是互聯網公司，而是一家人工智能公司。谷歌和百度關于公司定位的邏輯是相同的，即用戶提交的每一次搜索，其本質都是在用提交的關鍵詞來完善谷歌或百度人工智能的核心算法。endprint

百度云擁有綠色低能耗數據中心、TB級帶寬接入、超大規模分布式底層架構、新一代智能自動化運維及專業化云安全團隊，對外提供全系列的計算、網絡和存儲產品，滿足不同場景的IT需求。百度云IaaS層提供了計算、存儲和網絡服務，其中GPU服務器和FPGA（Field-Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）云服務器用以針對機器學習場景提供特色服務；PaaS層和SaaS層服務多圍繞人工智能開展。百度云能力示意圖如圖1所示。

百度云計算服務平臺基于基礎服務平臺，建立了“天算”、“天像”、“天工”、“天智”四大平臺。天算是智能大數據平臺，提供完備的大數據托管服務、智能服務以及眾多解決方案，幫助用戶實現智能業務。天像是集合音視頻、圖像和文檔等資源的智能多媒體服務平臺，全面整合了百度在視覺領域的人工智能優勢，開放百度內容生態，為用戶搭建智能多媒體應用。天工平臺構建智能硬件、智能家居、車聯網、工業4.0、零售O2O、智慧農業、智慧城市等各類物聯網應用，加速各傳統行業科技創新和產業升級的連接互通。天智是基于百度大腦打造的人工智能平臺，提供了語音技術、文字識別、人臉識別、深度學習和自然語言NLP（Neuro-linguistic Programming，神經語言編程）等一系列人工智能產品及解決方案，幫助不同行業客戶打造智能化業務系統。

2.2 阿里云

阿里云基于自主研發的核心操作系統“飛天（Apsara）”，管理著遍布全球的幾十個數據中心、數百個PoP（Point-of-Presence，入網點）節點。飛天內核負責統一管理數據中心內的通用服務器集群，調度集群的計算、存儲資源，支撐分布式應用的部署和執行，并可自動進行故障恢復和數據冗余。阿里云提供云計算IaaS層基礎的計算、存儲和網絡服務。PaaS層擁有數量最多的服務，包括云數據庫、數據應用、大數據基礎服務、互聯網與中間件等。SaaS層有面向視頻類、通訊類以及移動服務類的行業應用服務。阿里云云安全產品“云盾”還為用戶提供先知和態勢感知服務，曾抵擋住全球互聯網史上規模最大的DDoS（Distributed Denial of Service，分布式拒絕服務）攻擊。阿里云能力示意圖如圖2所示。

阿里云的優勢在于PaaS層服務，其中EDAS（Enterprise Distributed Application Service，企業級分布式應用服務）、ONS（Open Notification Service，開放消息服務）和DRDS（Distributed Relational Database Service，分布式關系型數據庫服務）共同組成了阿里云的企業級互聯網架構解決方案，其中EDAS服務最具代表性。EDAS是阿里云企業互聯網解決方案的核心產品，它充分利用了阿里云現有資源管理和服務體系，引入了包含成熟中間件的整套分布式計算框架。

2.3 騰訊云

騰訊云較阿里云起步晚，目前架構相對更為開放。開放性對于用戶而言意味著可以隨時引入或放棄某項技術。騰訊云憑借多年在行業領域打磨而形成的成熟產品為租戶提供云服務。騰訊云服務包括云服務器、云存儲、云數據庫和彈性Web引擎等基礎服務；騰訊云分析、騰訊云推送等整體大數據服務；以及QQ互聯、QQ空間等云端鏈接社交服務。這些服務正是騰訊云可以提供給用戶的行業性差異化優勢。騰訊云能力示意圖如圖3所示。

在應用運維領域，騰訊云的“藍鯨（BlueKing）”平臺承載著半個騰訊IT系統，也承載著國內游戲行業近半數份額。藍鯨是專為運營人員提供一站式運營技術解決方案的平臺，它依托SOA（Service-Oriented Architecture，面向服務的架構）理念和云技術構建的運維模式，盡可能將單個步驟抽象為原子，再將原子自動化，而后通過任務引擎連接成“串”或者“樹狀分支結構”，實現運維的全系自動化。

2.4 BAT云服務總結

在云計算（包含大數據和人工智能）服務總數方面，“BAT”中阿里云和騰訊云領先于百度云。其中，在IaaS層基礎服務數量上，阿里云和騰訊云居領先地位，原因是IaaS層服務主要由計算、網絡、存儲服務構成，技術和行業標準相對成熟，故起步較晚的百度云相對落后。在PaaS層服務數量上阿里云遙遙領先，原因是阿里的數據庫、中間件和安全服務起步較早，許多服務內置了久經考驗的阿里內部核心生產組件，產品更為成熟。三家公司的SaaS層服務都是以郵件、問卷應用為主。在公共應用和行業解決方案數量上，阿里云和騰訊云相對領先，這得益于兩家較早的行業布局。人工智能領域百度憑借早期的戰略投入、超過2 000人的研發力量以及數據上的優勢處于領先地位。從“BAT”在云服務的布局上可以看出，百度云的人工智能、阿里云的中間件和安全、騰訊云的場景化是各自云計算業務的優勢和側重。“BAT”云服務數量表如表1所示。

3 BAT云計算對標分析

本章節從開放性、生態圈、先進性、市場規模及發展態勢四個維度對“BAT”進行對標分析，給運營商云化提供借鑒。開放性意味著技術掌控力，對國內運營商而言就是持續的運維投入；生態圈一方面意味著技術前景，也就是行業對某項技術是否有持續的投入和跟進，另一方面則是打造商業環境的生態圈意識，這點也正是目前國內運營商在云計算戰略方面普遍欠缺的；先進性分析可以幫助運營商尋找領航的路標以及最優質的合作伙伴；市場規模和發展態勢預示著行業巨頭未來對云計算的投入，可為運營商的技術引入提供風險規避的原則。“BAT”云計算對標分析表如表2所示。

在對“BAT”三家公司進行對標分析之后，結合國內運營商的現實情況探討從“BAT”進行技術引入的可能性。

百度通過數據末端（人工智能）覆蓋整個產品服務鏈，有兩個比較突出的特點：一是人工智能的服務項目數量在三家公司中最多，符合百度“以人工智能為中樞”的發展戰略；二是個性化服務項目較多，如數字營銷、物聯網等，這和百度的業務模式緊密相關。建議運營商密切關注百度云的人工智能發展，具備條件的運營商近期可嘗試引入百度開放的人工智能接口服務，遠期則可探索進一步合作的可能。endprint

阿里通過數據中端（數據服務）蔓延整個產品服務鏈，在云計算IaaS、PaaS層服務方面，是三家公司中能力和數量最為突出的，展現出阿里在云計算技術領域的積淀。其技術自主性極強，而技術自主和封閉是硬幣的正反面，阿里去IOE的本質是成為新IOE廠商，這點對國內運營商的啟示是：做云計算的基礎是核心技術能力的掌控。另外，阿里云在PaaS體系構建上對國內運營商有一定借鑒意義。

騰訊通過數據前端（社交產品）延伸整個產品服務鏈，騰訊云在基礎服務總體實力上僅次于阿里云，同時在技術開放性等方面優于阿里云，騰訊認為在“分水嶺”技術迭代周期里，冒進和遲緩都是危險的，甚至冒進要更危險一些。對國內運營商的啟示是：技術上不宜冒進，不宜隨波逐流，不能僅僅依賴一家或幾家供應商，應當謹慎分析當前行業以及技術態勢，與開源社區保持良好協作。另外，騰訊云的藍鯨運維平臺對國內運營商有較大借鑒意義。

4 運營商云化之路思考

“BAT”云計算的技術和經驗可為運營商所借鑒，本章節從三個方面進行分析。

（1）尋找新的合作伙伴

目前國內運營商的軟件能力大致可以分為現場支撐能力、輕量級定制化開發能力和核心產品研發能力。關于現場支撐能力和輕量級定制化開發能力，目前國內領先的運營商都是帶領合作伙伴一同完成研發，問題則集中在了類似云管理平臺、分布式中間件等核心產品的研發能力上。運營商軟件能力示意圖如圖4所示。

關于核心產品研發能力，目前有自主研發、ISV（Independent Software Vendors，獨立軟件開發商）提供、本地第三方提供、IOE和CT（Communications Technology，通信技術）廠商提供5種渠道。筆者認為，一個公司的基因早在它建立之初的18個月就已決定，對于國內運營商而言，在自研道路上應該保持理性態度，量力而行，不應盲目樂觀。國內ISV廠商以亞信為代表，這類廠商著眼于CRM（Customer Relationship Management，客戶關系管理）等前端應用領域，對于后端數據庫等沒有技術積累并不愿投入技術力量。國內運營商的本地第三方人力有限，實力有限，研發投入不足，不足以支撐起核心產品研發能力。依賴“IOE”則與核心技術掌控戰略相背。國內CT廠商以華為為代表，其戰略還是圍繞IT、CT設備銷售，不愿投入大量本地前端研發力量。

綜上，傳統5種方式不能支撐運營商的核心產品研發能力。反觀“BAT”的云平臺技術，其實力已經得到其業務體量的反復驗證。技術能力上不存在問題，但運營商要考慮的是如何將“BAT”強大的技術能力進行引入和吸收，從而內化為其本地能力。

（2）全盤引入的風險

中國移動旗下一家子公司私有云IaaS層引入了阿里云，阿里云飛天操作系統對該客戶的硬件配置提出了極其嚴苛的要求，如表3所示。

阿里云特別注明除ECS主機內存最大可支持至384 GB，其它硬件配置的數量、型號都不允許變更；僅支持E5-2640V3和E5-2680V4兩款CPU；服務器要求配置Intel原裝網卡，不支持其它品牌，不支持OEM的Intel網卡。該公司引入阿里云后深受阿里云技術封閉之苦，運營商的集采無法滿足大部分硬件要求。阿里也不愿根據客戶實際情況對飛天操作系統進行定制和裁剪，阿里云提出上云最低服務器數量為50臺，這意味著客戶一旦上阿里云就只能在阿里封閉的技術生態內進行技術選型。

綜上，國內運營商對于“BAT”三家中無論哪一家的技術體系做全盤引入，都會對自身技術生態造成毀滅性打擊。

（3）如何正確引入“BAT”技術能力

“BAT”技術體系中能夠被運營商內化吸收的能力可以積極引入；而商用化的產品套件，應將其與傳統軟件供應商提供的產品等同視之。其中，能夠且愿意根據運營商業務進行技術調整或版本改良的，可納入引入備選列表；不愿根據運營商實際情況進行調整的，在技術或商務方面極其強勢的，建議運營商不進行考慮。 BAT技術引入分析圖如圖5所示。

5 結束語

本文從運營商邁入云計算3.0階段遇到的困惑開始，分析了“BAT”在云計算領域各自的戰略架構、技術體系和生態模式，從技術開放性、云計算生態圈、技術先進性、云計算市場規模及發展態勢四個維度對“BAT”展開了對標分析。通過“尋找新的合作伙伴”、“全盤引入的風險”、“如何正確引入‘BAT技術能力”三個部分的闡述，給出運營商對于“BAT”技術的引入建議。建議運營商將“BAT”能力與傳統合作伙伴的能力一同吸收內化，自主集成；吸收其服務框架搭建、PaaS服務體系構建的思路。對于開源組件，建議有限度引入并及時掌握產品動向；對于商用套件，建議只有當其愿意在運營商生態體系內發展時，才考慮納入產品備選列表。可密切關注百度云的人工智能技術，近期可嘗試引入百度開放的人工智能接口服務，遠期探索與之進一步合作的可能；騰訊PaaS層基于開源版本的少量定制的云服務能力，建議運營商按需引入，同時騰訊藍鯨運維平臺“單項運維服務原子化，能力自由組合軍團化”的思想也值得國內運營商借鑒。

參考文獻：

[1] 金天驕. 運營商大數據業務發展規劃思路研究[J]. 互聯網天地， 2015（2）： 58-62.

[2] 羅軍舟，金嘉暉，宋愛波，等. 云計算：體系架構與關鍵技術[J]. 通信學報， 2011，32（7）： 3-21.

[3] 童曉渝，張云勇，房秉毅，等. 大數據時代電信運營商的機遇[J]. 信息通信技術， 2013（1）： 5-9.

[4] 顧炯炯. 云計算架構技術與實踐[M]. 北京： 清華大學出版社， 2014： 5-7.

[5] 葉純敏. 運營商大數據“金礦”挖掘難？[J]. 金融科技時代， 2013（7）： 15.

[6] 杜娟. 電信運營商基于大數據的業務模式分析[J]. 移動通信， 2015，39（13）： 77-81.

[7] 趙鈞，黃磊，黃挺. 電信運營商大數據業務創新模式[J]. 電信科學， 2016，32（12）： 2-6.

[8] 程慧. 運營商挖掘大數據價值的7種模式[J]. 中國電信業， 2013（2）： 34-35.

[9] 魏進武，張云勇. 電信運營商的大數據價值創造[J]. 信息通信技術， 2013（6）： 10-14.

[10] 顧芳，劉旭峰，左超. 大數據背景下運營商移動互聯網發展策略研究[J]. 郵電設計技術， 2012（8）： 21-24.endprint