技術拐點已現，全面上雲正當其時

從十多年前雲計算開始興起，這些年雲計算已經逐漸蔓延到了我們身邊，如今，你所使用的很多服務其背後都是由雲計算所支撐的。

但是，很多企業的 IT 設施以及網路服務，還一直因為種種原因而遲遲難以邁出上雲的一步。這裡面，有很多原因，有 IT 預算和遷移成本問題，有基礎設施和應用遷移改造的問題，也有對雲計算環境的安全性、可靠性的擔憂問題，還有企業技術儲備和能力問題。今天，我們將從技術的角度來看看，企業是否已經到了全面上雲的拐點？

「企業全面上雲的拐點到了」一語最近來自於 7 月 25 日在上海舉辦的阿里雲峰會。在該次大會上，阿里雲智能總裁張建鋒表示，「全面上雲是時代必然，今年是一個非常重要的拐點。」經過了過去十年的發展，雲計算以及在關鍵技術和應用規模上實現了對傳統 IT 的全面超越。

這裡有個重要的信號，據 IDC 最近發布的《全球雲計算 IT 基礎設施市場預測報告》顯示，2019 年全球雲上的 IT 基礎設施佔比超過傳統數據中心，成為市場主導者；而在中國，伺服器出貨量出現 10 年來首次下滑，企業快速遷移上雲是背後主要誘因。

遷移工具就緒

企業上雲最大的阻礙之一就是現有 IT 基礎設施、應用和數據如何平滑地轉移到雲上，因此，一套可以無痛解決這個問題的遷移工具是企業上雲所面臨的當務之急。

各個雲廠商均紛紛加大在企業遷雲工具方面的努力，這裡我們就阿里雲來看，他們已經全面考慮到了企業上雲的實操問題，提供了從伺服器遷移到數據、資料庫遷移的完整工具，完善地解決了傳統 IT 中積累的大量數據無法搬遷的問題。

伺服器遷移面臨著三大痛難點，主要是應用高度複雜、操作麻煩、無從下手；遷移周期長、可能影響業務正常運行；通過製作鏡像的方式遷移消耗大量人力資源。

阿里雲已經免費提供自動化遷雲效率工具—— 伺服器遷移中心 （ ServerMigration Center ） （SMC），幫助企業伺服器快速上雲。

數據遷移時，必須要保證遷移數據的完整性、實現遷移時業務無感知，最終以最高的效率完成遷移。

阿里雲的明星產品閃電立方，既可以滿足輕量級的數據遷移，也能夠支持TB到PB級別的數據量遷移。此前還支持過 115 科技完成互聯網史上最大規模的數據遷移上云：規模超過 100 PB，整個項目耗時僅 45 天。

傳統的資料庫遷移工具要求資料庫在遷移中必須停服，極大影響業務。

早在 2015 年，阿里雲就發布了 數據傳輸服務 （ Data Transmission Service ） （DTS），採用 DTS，資料庫在遷移過程中依然可以正常提供服務。目前，DTS 可支持多達 18 種數據源，已完成約 40 萬個資料庫上雲。

雲端環境就緒

在消除了遷移上雲的障礙之後，完善就緒的雲端環境決定了企業是否能在雲端環境延續計算和應用。而雲端環境不僅僅要求能夠節省 IT 成本，也要求提供更高的穩定性、安全性和擴展性，以及更豐富的雲端產品服務生態。

基礎設施的上雲不外乎伺服器、存儲、資料庫等核心產品。對阿里雲來說，在各個產品維度已經具備了完美的替代，IaaS 層面它們共同構成了飛天雲操作系統。

例如伺服器，除了性能穩定的 ECS，還有軟硬一體的神龍雲伺服器，兼具虛擬機的靈活、可擴展，又有物理機的穩定和安全隔離特性。

資料庫上，雲原生資料庫 POLARDB 在可用性、安全、成本、管理難易程度上都遠遠優於商業資料庫。

阿里雲存儲已經連續三年入選 Gartner 全球雲存儲魔力象限，和 AWS、Microsoft、Google 共同躋身全球四強，服務客戶由國家天文台、華大基因、今日頭條等。

基礎設施上雲後，隨後考慮的則是可以在雲上獲取價值的模塊上雲，包括大數據上雲、雲上中台、智聯網 AIoT，這也都是阿里雲承載客戶上雲的「王牌」。

飛天大數據平台是當前國內規模最大的計算平台，可擴展至 10 萬台計算集群，曾創下四項海量數據排序世界紀錄。在阿里巴巴經濟體中支撐了全局數據存儲和計算，單日數據處理量超過 600PB。

雙中台是指數據中台和業務中台，已經幫助阿里巴巴經濟體多元業務互聯互通，業務創新層出不窮，人機協同大量運用，數據智能開創全新的商業形態。通過中台技術，在海外再造一個淘寶天貓，只需要兩三個月時間，而盒馬更是僅用 4 周就開發上線。

智聯網 AIoT 融合了雲邊端一體化的人工智慧與物聯網能力。具備從高性能 AI 晶元至雲平台、AI 演算法、AI 組件以及產業 AI 的立體能力。

當行業大勢已定，當阿里雲的準備也一切就緒，還有什麼可以阻擋企業全面上雲的步伐呢？

本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive