云计算和大数据使能“互联网+”-成都快上网建站

云计算和大数据使能“互联网+”

互联网IDC圈5月24日报道,随着我国“互联网+”行动计划的逐步实施,电信运营商在云计算和大数据领域有望找到广阔的蓝海市场,成为“互联网+”的使能者。

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不要“妖魔化”互联网

“互联网+”正带来传统行业的颠覆与升级,中国电信云计算分公司市场部总经理杨居正表示,现在几乎各行各业都在关注“互联网+”。据IDC发布的报告,广告、媒体与出版行业是最先遭受互联网冲击的,接下来是零售业和电信业,紧随其后是金融、医疗和教育,最后是制造、交通物流、农业和能源等行业。

近年来,互联网极具侵略性的发展无疑让传统行业有些“恐惧”,特别是即时通信、互联网打车、互联网金融等各种OTT业务的快速推广和应用,更是让传统行业感受到了生存危机。不过杨居正认为,传统行业大可不必“妖魔化”或者“神话”互联网,因为互联网归根结底只是工具,其大发展的背后是资本结构和商业模式的创新,依靠未来的收益来补贴今天的发展,凭借用户规模优势,借助互联网手段降低交易成本,这样一来那些传统行业中凡是交易成本较高的环节就很容易被其颠覆。

他指出,传统行业并不是只能被动地防守,实际上“互联网+”有两条路径:在昨天和今天,互联网公司通过跨界发展颠覆传统行业;在今天和明天,传统行业也能够积极主动地通过云计算、大数据创新,依托互联网实现转型升级。

“斑马”与“黑纹白马”

“互联网+”引爆了行业云的需求,杨居正介绍说,政务、教育、医疗、制造、金融、中小企业等都对云计算提出了非常明确的需求,而这些都是似曾相识的,以前称为电子政务、数字化办公等,现在是“互联网+”,其本质都是依靠最新的技术和创新的商业模式实现传统行业的转型和升级。

他指出,现在我国各个行业的云计算发展参差不齐,需求也有着较大的差异。比较初级的需求是项目型,在原有系统引入虚拟化技术和私有云管理平台,就好像在白马身上画上黑色条纹;较高的层次是借助云化的机会实现业务重构;最终应该实现的是产品型真正云化,非关键环节外包,实现整体转型,这才是真正的“斑马”。

当前行业云发展面临着两大现实问题:一是存量的IT系统导致的烟囱化与孤岛化;二是属地部署需求带来的技术与心理问题。“许多企业还是希望建设放在家门口的,看得见摸得着的‘云’。”但是,现在自建云平台已很难满足需求。数据爆炸时代已经来临,网络环境下每18个月产生的数据量等于有史以来数据量之和,数据需要保存的时间大大延长;在智能分析方面,数据需要集中存放、实时处理,通过大数据分析发挥其价值。此外,IT系统不再仅仅服务于内部客户,正从信息化向互联网化发展。租用云服务也面临新的问题与挑战,“互联网级”云服务面临向“政府/企业级”云服务的升级。杨居正认为,专享云与混合云正成为重要的趋势。

杨居正介绍说,中国电信为行业云提供了一揽子解决方案,可实现云网融合、安全和可定制,具有全网布局、分级承载、全球资源和属地服务等优点,正积极推动云产品的行业化升级。

云计算和大数据是典型的平台经济

中国联通信息化事业部副总经理范济安指出,所谓平台经济,是基于虚拟或现实空间,以平台型企业为主导,通过整合力量,与关联方一起组成一个新的经济生态系统,形成核心竞争力,实现彼此增值,为整个社会的经济增长带来活力。大数据与云计算是典型的平台经济,主要表现为:数据量大,需要复杂的技术来支撑,需要整合不同的技术;数据来源多,需要多家合作,需要交流交易的空间和场所;云计算需要通过网络连接来获取资源、技术与应用服务。杨居正认为,未来云计算应与大数据更紧密地结合,逐步推动数据价值的“核聚变”。

范济安介绍说,为了促进云计算和大数据更好地融合发展,中国联通推出了一个运营机制:大数据生产运营机制;二套管理体系:企业数据标准体系、数据安全管理体系;三个平台:应用平台、大数据平台和云平台。他认为,大数据的演进并没有跟上云计算的发展步伐,大数据的规模应用能够帮助运营商创新业务应用,开拓蓝海市场。

中国联通的大数据应用分为两大类:对内和对外。范济安表示,在对外应用方面,大家现在经常提到的“数据变现”,主要是指利用数据资产来产生收益。该收益包括经济收益、社会收益以及数据交换的收益。目前,中国联通通常是按行业来划分对外应用,如金融、旅游、交通、医疗、零售、公安等,也可按照应用的类别来区分,如精准营销、信用评估、位置轨迹等。

范济安指出,未来中国会拥有超大规模的大数据市场,到2020年中国所掌握的数据能占到全球整个数据量的20%,这种市场优势必能培育出一批国内优秀的大数据企业,在数据获取、存储、挖掘、分析、应用和运营等方面创造新技术、新产品和新模式。继公有云热潮之后,大数据将给云计算带来新一轮的增长高潮。但他同时指出,挑战不仅仅是在设备规模上,同时也在技术架构上,将迫使云计算与大数据在更深层次上进行整合。这种整合也给用户带来了一种新的服务模式,即云数据服务。


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文章来源:http://kswjz.com/article/chhdjh.html
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