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在以阿里云、米哈游等为代表的"第一个吃螃蟹"的一批先行企业考据了时间可行性和商场后劲后，中国云辩论商场走过了拓荒期，随后迎来了更漫长的攻坚期。

这一阶段新时间与传统想维及业务需求博弈、打造教师田的过程更为笨重。一方面，传统企业对云辩论的气派是一个不雅望 - 试错 - 焦急 - 拥抱的螺旋式发展过程。另一方面，有才能、有需求上云的传统企业时常有更复杂的需求，在云辩论极致弹性和规模上风之上，还要传统基础才略下无法杀青的敏捷的数据治理才能，这是传统企业数字化转型的痛点，亦然业务进一步增长的关键，对云辩论时间才能突破也提议了新的条件。

在如今回看，这一阶段恰是云辩论的第二次海浪——推动传统企业真切数字化转型的阶段，亦然脾性最昭着、社会影响最普及的一个阶段。从 2013 年前后到 2022 年这近十年间，大型零卖业和制造业连续上云、云厂商进入时间熟习期、外资大厂入华参与竞争、国表里千亿营收规模的云平台出身、行业 Know-How 倒逼云厂商作念垂直深耕……这些营业基础框架的变成都发生在这一阶段。

这十年间，算力与大数据这对"双簧"永远在这一时期唱主角。时间居品层面，大厂之间比拼算力规模、系统踏实性、云安全、大数据分析与治理、行业治理决议等多维度；业务层面，国表里云厂商一度要像研讨公司那样，以一个格式制团队的组织体式去特意工作一家大型传统企业，以建立行业标杆，摸索出具有行业普适性的圭表化录用居品。

此时的中国云辩论商场日落西山，辩论厂商从布谈者、到实行者、再到开发者、成为值得信托的伙伴……靠近着一系列扮装转念的挑战，谁能执续束缚时间翻新与行业共创、号准中邦原土企业数字化转型的头绪，谁就能实在稳站时间鳌头。

焦急与期待

传统企业上云，是从本身遒劲到"大数据是一座矿藏"运行的。早期他们身上或多或少有一种数据焦急感。

十分是离末端消费者最近的线下大型零卖业态，面对电商当年突飞大进的发展，他们但愿了解每一位进店顾主的需求偏好，通过对大数据进行集聚、清洗、分析，以复旧业务数字化转型。这一滑变在全球范围内连续发生，比如沃尔玛搪塞亚马逊挑战作念线上订单配送，亚马逊试水 Just Walk Out 商店 Amazon Go，而国内商场则掀翻一股势头更浓烈的新零卖海浪。

当年，面对日渐减少的线下客流，高鑫零卖、永辉等企业引颈商超行业作念数字化转型，背后主如果仓配订单处理才能与 3 公里配送这两项基础才略作念后援；盒马、叮咚买菜等更生零卖业态连续出身，背后玩的亦然数据；优衣库等品牌模仿前置仓模式，尝试就近门店快速发货给消费者，延长门店工作半径，线上线下一清点的提法在那时叫得响亮；汉堡王将前端的营销业务放在了云辩论端。总共这个词零卖业有一个昭着的共同诉求——离消费者再近少量，以了解他们的需求。数据井喷而至，上云风口已来。

从焦急拿不到数据，到数据太多太杂沓、不知谈如何分析使用，以数字化转型中的零卖业为代表，企业遭受了新的清苦。传统营业中的 ERP 系统越来越难以高慢他们对数据轮廓化、及时化处理的需求。相应的，那些早期靠卖 ERP 软件拷贝就能躺赢的大型软件商，也被动掉转船头、向云辩论架构和 SaaS 化转型。

在一个能被称之为潮水或海浪的营业变革背后，基本上都有一个基础才略先行的局面。

2013 年，阿里云杀青了一次蹙迫的时间突破，可安适调遣 5000 台工作器集群的飞天 5K 出身；2018 年，阿里云公布飞天 2.0，可高慢百亿级设备的辩论需求，亦然阿里云史上最大的一次时间升级。

在此期间，阿里云自研居品和时间体系也束缚突破，包括 PolarDB、AnalyticDB、MaxCompute、Hologres、CIPU 等等。

这让更多时间飞跃有了基础。比如安宁搪塞高并发任务的挪动支付也在这一时期得以迅速发展，推动了零卖业转型程度；而大规模算力集群的出身，以及对超大规模数据分析的支执，治理了企业的数据焦急问题，也让云辩论运行渗入产业链上游的制造业成为可能。

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在当年"去 IOE "海浪中，最难、最慢的一环等于"去 O "，即 Oracle 数据库。这不光波及海量数据转移背后的老本、安全、兼容性、抛弃权等考量，还因为纵不雅全球软件行业的发展，在大家云变成表象之前，大型软件企业早已紧紧占据数据库和操作系统商场，如微软、IBM、Oracle 和 SAP。

直到云原生数据库时间逐渐熟习，形式才被破损，险些在归拢时期，阿里云发布了 MaxCompute，AWS 上线 Redshift，Google 推出 Big Query。这些系统用于客户的批量数据处理与分析。它们治理了传统大数据平台组件稠密、运维复杂、耗尽多数东谈主力、在线业务和大数据业务因各自使用安适的资源池导致老本飞腾等清苦。

AWS 推出的云原生数据库 Aurora，阿里云发布的云原生数据库 PolarDB 等，也都是这一阶段的产物。

PolarDB 的中枢上风在于散布式架构和高速存储时间。期骗散布式分享存储，带来的克己是存储和辩论进行了分离、解耦，解耦以后不错在存储和辩论分别进行弹性扩容，作念到极致的弹性，对云上客户极具诱导力。因为，云上客户需求一个很关键的点等于按需按量使用，同期进行按需按量计费。

为稳健客户对在线及时数据分析的繁荣需求，云原生平台迭代升级，阿里云推出了以 MaxCompute 和 Hologres 为中枢的离线 / 及时一体化云数仓架构，两者杀青了在场景和时间上的互补。它用 1 套架构治理了 N 种分析场景的需求。昔日需要运维 N 种组件、开发 N 套系统、对接 N 种接口、N 种安全政策，当今用 1 套系统就治理了。

更进一步，在 2020 年云栖大会上，阿里云在云原生数据领域演化出更高性能的"湖仓一体"架构。在架构图中，左边是以 MaxCompute、Hologres 为代表的自研云数据仓库，右边是阿里云 EMR 开源数据湖，中间通过盛开格式兼容互通。它们的表层再以 DataWorks 统筹开发平台，统一湖仓开发与数据治理。数据湖查询性能显耀进步，对非结构化数据的支执愈加友好。

近期一个记号性事件是，汉堡王中国运营公司 TFI（TAB Food Investments）告示将关闭线下数据中心，全部业务系统迁至阿里云。TFI 旗下科技公司特芮软的诉求也在于此。特芮软昔日几年在微软 Azure 平台上混杂部署，将前端的营销业务上云，后端的财务系统等放在线下 IDC。为支执新店拓展与营销翻新，并治理过往运维上的低效问题，该公司铁心了混杂部署，全面托管于阿里云平台，开发云原生大数据平台，借助 MaxCompute、Hologres 和 DataWorks 深度整合，杀青离线 / 及时一体化分析、存算分离，改日可杀青 1600 家门店分钟级报表呈现。

与此同期，严慎的制造业也渐渐成为云辩论的大客户，并逐渐演变呈现"二八定律"形式，即 20% 的中枢客户，孝敬了云上 80% 的营收。因为规模弘远的制造企业不仅需要圭表化的云居品，时常还条件定制化的配套决议，以高慢数据安全需乞降针对芜乱里面组织的适配。

以制造业龙头之一的海尔为例，它在 2018 年开启全面上云程度，围绕用户、客户、营销、工作、工程打造数字化的经管平台和运营体系，进行业务全经过数字化修订，使收尾进步显着，并镌汰了过问老本。但这类大型企业在数字化转型中时常存在"数据不出企业"的稀奇条件，对此，云厂商特意为其部署专属大家云节点，使用 100% 大家云原生的时间承载海尔数字化底座需求。与原线下集群比较，算力资源期骗率进步到 99% 以上，IT 运维东谈主员缩减 50%。

跟着越来越多传统企业的标杆案例出现，大型制造、金融、航空、动力等数据明锐行业对本身数据的安全焦急得以缓解，上云积极性显着提高，以往的不雅望心态转念成拥抱、敢追。云辩论行业也渐渐进入"深水区"，上云从一个企业的 CIO、CTO 工程，变成了 CEO 工程。

阿里云也犀利捕捉到这一变化，为此曾在 2021 年中完成一次重要组织架构颐养，里面设立 18 个行业部门作念垂直深耕，并区分红 16 个区域作念格式鼓励。

与此同期，异曲同工地，像埃森哲、毕马威、德勤这些研讨公司成为阿里云、亚马逊 AWS 这些国表里云厂商的座上宾，研讨工作的想维款式被引入云辩论商场。因为在业内东谈主士看来，行业治理决议是一个复杂的体系，如果预先莫得一个好的研讨想维作念举座辩论，可能会在业务鼓励上衣衫破烂，比如过于谨防宣传，可能落地给客户的内容决议不塌实；但如果一头扎进格式谋划里，弗成完成营业转动，又会影响两边配合的信心。

不丢丑出，在数字化程度中，传统企业与云厂商在同步阅历自我转念、并驾都驱。

下一站：增长

时间的演进与客户执行老是都头并进的。

云原生数据平台的翻新提法在业内火热起来，也受到互联网娱乐等以内容保举分发为脾性的行业嗜好——坐拥弘远的用户与数据，但这也意味着用户增长见顶、用户停留时长与价值转动等问题逐渐超过，如何进一步发掘数据价值、激勉营业翻新？B 站、喜马拉雅、字节进步等音视频业务，都纷纷袭取云原生数据架构，匡助业务迎来新增长。

2016 年，B 站与阿里云的配合始于弹性辩论，主要工作电竞直播这种流量波峰波谷互异很大的业务场景。自后 B 站进一步把业务托管到阿里云的云原生数据平台上，杀青多业务线日记集聚，以及高效的离线 / 及时期析。从财务角度看，B 站告白业务的赶紧增长，与它对大数据的期骗优化关系，告白变得更精确；而营业老本项中 IT 相干老本占比的镌汰，也收货于上云探索。

2022 年，喜马拉雅在之前部署的大数据混杂云架构基础上，崇拜开启基于阿里云平台的大数据全面上云之路，使用阿里云数据湖 3.0 版，即 E-MapReduce（EMR）和 OSS-HDFS，构建了存算分离的云原生大数据平台。在更进一步的湖仓一体时间配合中，喜马拉雅不错在短时间内快速收拢用户的趣味趣味点，通过用户浏览、搜索等步履进行更智能化的保举。

阿里云给到喜马拉雅的一揽子治理决议，涵盖弹性辩论、云汇集、数据湖存储、云原生数仓、BI 分析等多维度居品，这种全栈价值是好多企业客户所垂青的。

十多年来，阿里云执续过问软硬一体的时间研发，束缚进步研发收尾，飞天操作系统和 CIPU 架构可在雷同资源规格下带来更高性能。与此同期，跟着客户招供度提高和用量提高，行动亚洲最大的云工作商，阿里云的规模上风也会进一步反哺给客户。

面前，中国企业数字化转型也曾进入深水区，企业客户以往徜徉的不雅望心态已变周至面拥抱与加快追逐。在愈发复杂、长链路的需求背后，企业不仅需要圭表化居品录用，更但愿时间配结伙伴大约持久伴随、扎下根去了解本身需求、共同翻新。

独行快，众行远。"因为敬佩，是以看见"的这些东谈主能更早看见改日，他们与敬佩的东谈主一都刚硬走入这个看见的改日。

今天，阅历了大数据上云的企业正加快拥抱 AI 应用探索，在新的基础才略和数据底座之上，AI 应用探索、大数据应用价值也将进一步激勉。在扑面而来的云辩论第三次海浪下，新一轮 AI 时间与产业统一翻新的新故事正徐徐伸开，"阿里云们"将有若何的新突破，咱们拭目以俟。

中国云辩论风雨十五载，咱们以云辩论三次海浪为干线，以三篇稿件系统复盘并想考产业与云辩论统一的昔日、当下与改日。

前文总结：

系列之一《回看十五年，云辩论的底色》

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