全情投入混合云和 AI 的 IBM 以 Cloud Paks 开启企业上云“任意门”

IBM 对混合云和 AI 的全情投入，让这家百年科技巨头在数字经济时代再次占得先机。作为继主机、中间件、服务之后，IBM 倾力打造的“第四平台”——混合云和 AI 已成为客户获取技术创新、走向业务成功的关键路径。就像 IBM 大中华区首席执行官包卓蓝在 2021 IBM think 中国论坛上所说的，当下新的商业环境不止是疫后经济的复苏或重启，更是一次重新思考，重新思考人们的生活方式，重新思考企业的经营方式，“不论哪个行业内的企业领导都必须成为懂科技的企业家，通过加强技术应用和数字化业务流程来获得高价值，而这需要把人工智能技术注入工作流程，需要驾驭多‘云’环境，这也正是 IBM 的策略。我相信 IBM 能助力中国企业客户成长为善用混合云与人工智能技术的公司，为中国企业实现高价值转型贡献力量。”

IBM 的 2021年第一季度业绩报告显示，其云业务营收总额达 65亿美元，上升 21%。其中云及认知软件部门（包括云和数据平台、认知应用和交易处理平台）营收为 54亿美元，上升 3.8％。其中，受混合云平台和 Cloud Paks 增长推动，云和数据平台增长 13％；受安全业务增长推动，认知应用营收增长 4％；交易处理平台下降 12％；云营收增长 38％。过去 12个月，IBM 混合云和 AI 的收入增长 17%，已达 263亿美金，超过了总收入的三分之一。截至目前，全球有超过 3,000家企业采用 IBM 的混合云架构，超过 4万个用户在使用 IBM 的 AI 技术。

这一过程中，企业业务流程和迭代的模式也在转变，从过去的 IT 主导向客户需求主导转型，场景驱动、体验至上成为助力客户商业成功的主旋律。相应的，IBM 在年初提出了全新的 Go-To-Market 策略，围绕新的核心准则——“为客户创造的价值+为合作伙伴创造的价值=IBM 所获得的价值”，与伙伴携手赋予客户更多的创新能力，使得产品和服务更快速、更精准的推向市场。从技术角度来看，Cloud Paks 是 IBM 将多年的企业级软件实力沉淀并容器化，结合 AI 能力，通过软件组合的方式，以微服务形态提供给客户实现敏捷创新的核心途径。

姜锡岫

IBM 大中华区科技事业部副总裁

“未来，IBM 赋能企业的出发点就是帮助他们利用 IBM 和红帽共同打造的混合云架构，这一架构是开放灵活、AI 赋能的。”IBM 大中华区科技事业部副总裁姜锡岫在接受媒体采访时表示，“我们的核心价值是成就客户、创新为要、诚信负责。这个核心价值没有改变，我们不断有创新的技术，帮助客户成功，这是我们的根本。在未来的 3-5年，IBM 会秉承我们的核心价值，推进我们混合云和 AI 的核心战略，帮助我们的客户和合作伙伴成功。”

帮助企业跨越云化藩篱

面对混合云和 AI 市场的万亿美元商业机遇，仍有 75%-80% 的核心工作负载没有上云。姜锡岫认为，这一状况会在未来 3-5年发生很大改观，推动力在于很多企业要将关键工作负载进行容器化，对应的年均增长率会达到 45%-55%。麦肯锡的客户调研数据显示，采用混合多云平台技术和运营模式所创造的商业价值是采用单一公有云平台、单一云供应商方法的 2.5倍。规模越大，平台方法的价值优势就越显著。然而，混合云时代的技术挑战却是很多企业难以迈过的坎。

为此，IBM 要变得更加开放，摆脱过去的垂直型销售，不再是单一厂商解决所有问题，而是将技术赋能给合作伙伴，这种改变不仅体现在把 Watson on IBM Cloud 变成 Watson Anywhere，更体现在把原来 GTS 中的 IS（Infrastructure Services）基础架构管理服务业务部分剥离出来成立新的公司 Kyndryl。同时，IBM 还会在每一次技术和产品实践时为客户做可行性验证，力争让客户在应用场景成功落地后产生复购。

“客户成功是持续复购和利润陡增的基石。”这是 IBM 大中华区科技事业部客户成功管理部总监朱辉从一本书里引述的一句话，他所领导的团队承担着从售前到售后提升客户体验的关键角色，团队成员主要来自 IBM 在中国的研发部门、全球企业咨询服务部和外部的行业架构师，包括 Cloud Paks 专家、云计算专家、数据科学家等。团队成立后的 100天内，朱辉的团队在大中华区拜访、研究、服务过的客户已经超过 100个，针对销售出的 226套 Cloud Paks，举办了 60场研讨会，总结出智能化 IT 运维、精细化管理等 10个 Cloud Paks 在混合云和AI中具有共通性的业务场景，同时把这些场景应用在 Cloud Pak Community（“云智荟”社区）中与客户和合作伙伴分享。期间，IBM 会拉通 IBM 中国开发中心（CDL）、车库创新（Garage）、客户成功管理团队（CSM）和合作伙伴的相互协作，把不同的技术与各个细分场景紧密结合起来，让客户快速感受到业务回报。

朱辉

IBM 大中华区科技事业部客户成功管理部总监

为了让客户可以将更多精力放在项目本身，而不是耗费时间去研究产品如何使用， IBM 则加强为合作伙伴与客户赋能，把行业经验、产品级的专家知识、对参考架构的理念、案例分享等能力交付给客户，让客户专注于业务实践和数据价值。“没有客户会为了买技术而买技术，他们买技术是为了完成自己的业务目标和战略愿景。在实现这个愿景的过程中，企业有一些短板，需要从市场中去获得，这是他们采购技术的根本目的。这也是我们成就客户必须要做的一件事。”朱辉说。

Cloud Paks 是一条云途捷径

通过对客户需求的深度挖掘，IBM 梳理出了混合云与 AI 软件组合的六个发展方向：应用、集成、多云和智能运维、数据、自动化、安全，进而衍生出六大 Cloud Paks，即 Cloud Pak for Watson AIOps、Cloud Pak for Integration、Cloud Pak for Network Automation、Cloud Pak for Business Automation、Cloud Pak for Data、Cloud Pak for Security。这些 Cloud Paks 是基于红帽开放技术的混合云平台 OpenShift 构建，可以在任意环境中开发和运行，集成了 IBM 企业级、产品化的AI技术，每个 Cloud Pak 都能帮助客户解决特定场景所面临的问题。

尽管每个 Cloud Pak 之下都囊括了数十项软件能力，但向上给客户带来的使用体验和部署方式是具有高度一致性的，在同一平台之上可以组合丰富的场景化功能。此外，IBM 也在 AI 领域持续投资，包括收购 INSTANA、Turbonomic 等企业，不断完善混合云软件的 AI 能力。由此，大幅推进客户的上云之旅，帮助客户实现将剩余的 75% 的关键负载成功上云。例如，部分企业使用 Java 开发系统多年，并不了解如何将大型单体应用进行容器化或微服务化。利用 Cloud Pak for Business Automation 中的 Mono2Micro 功能，可以自动分析架构代码，支持源代码级的操作，轻松将百万行代码的单体应用改造为微服务。

陈国豪

IBM 大中华区科技事业部技术销售总监

IBM 大中华区科技事业部技术销售总监陈国豪介绍称，在做企业架构（Enterprise Architecture-EA）的时候，需要把多云上面的应用整合起来，Cloud Pak for Integration 就提供了这样一个工具，用 AI 帮助客户进行 API 的管理，“在客户要做转型时，第一步是向企业架构师进行咨询，做个 EA，同时会通过应用的集成和多云的集成来构建 EA，因为他们的应用 /API 在不同平台上。Cloud Pak for Integration 就是用 AI 赋能，把不同多云上的应用做集成，很容易地集成 EA 上的应用。”扬子江药业使用 API 连接了众多的合作伙伴和供应链，并通过 Cloud Pak for Integration 把所有的应用智能化地连接和管理起来，有效优化了业务流程。

Cloud Pak for Security 具有威胁管理等多个安全模块，可以第一时间发现安全问题，并且会通过公有云对其进行分析。通过 AI 分析与 IBM 的全球威胁情报集成到一起，协助企业分析安全漏洞、提前预警，提出建议和处理安全事件。某金融客户利用 Cloud Pak for Security 进行行为分析，借助机器学习实时发现高风险用户，在同一平台上展开调查，使用 AI 获得完整安全信息，快速遏制了事态蔓延。Cloud Pak for Business Automation 可以对企业日常业务运作进行规模化的自动化，降低运营成本和操作失误率，国内某能源企业利用其打造了 AI 赋能的业务自动化平台，每年节约成本达数百万。Cloud Pak for Network Automation 能够帮助客户在大量网点管理微服务的应用，适用于电信、零售、制造等行业。东南亚某电信服务提供商是该服务的 Beta 客户（即产品正式发布前的试用客户），部署实施后服务的工作量减少了 80%，运维的手工操作减少了 20倍。

智能化的 Data Fabric 的新价值

用“至深至广”来形容 IBM 的企业级软件组合并不为过，如此大规模且渗透到关键业务的软件能够在短时间内完全容器化，听起来就是一件很有挑战的事情。凭借开放的混合云平台和企业就绪的 AI 能力，IBM 做到了。以 Cloud Pak for Data 为例，将过去多年积累的 Information Server、Planning Analytics、Master Data Management、Informix、SPSS、Db2 Warehouse 等企业级软件，与 Watson Machine Learning、Watson OpenScale、Watson Studio、Analytics Engine for Apache Spark 等新特性相结合，容器化后通过微服务的方式在混合云的架构下快速交付，通过数据治理、AI 模型、决策优化的协同优势，来满足企业对应用、工作流和基础架构实施现代化的需求。

除此之外，IBM 也在持续为 Cloud Paks 带来源源不断的新功能。智能化的 Data Fabric 就是 Cloud Pak for Data 在 AI 能力上的又一次延伸。很多企业都将上云、用数、赋智视为业务转型的头等大事，不过在混合多云环境中，数据的多样性、分散性、规模性、复杂性等问题却始终存在，随着数据规模增长越来越快，数据生命周期越来越短，企业需要找到方法管理和分析在不同环境中的不同数据源。

AutoSQL 是 IBM 智能化的 Data Fabric 中的一项重要能力，作为一种高性能的通用查询引擎，AutoSQL 可以让用户在不同的数据源，包括数据仓库、数据湖和流数据中使用相同的查询，从而简化了数据环境，节省了通常用于移动数据和维护的时间，用户无需考虑数据存储的位置，也无需移动数据。结合平台现有的数据虚拟化功能，AutoSQL 使用户能够轻松地在混合多云和多供应商环境中查询数据。AutoSQL 包含预集成的数据治理功能，可以保证数据的质量和有效性。

吉燕勇

IBM 中国开发中心总监

同时，智能化的 Data Fabric 拥有一个由 AI 赋能的“大脑”—— AutoCatalog，可以对数据的发现和分类流程实现自动化，以维护来自不同数据环境的数据资产的实时目录。在 IBM 中国开发中心总监吉燕勇看来，AutoCatalog、AutoSQL 是 IBM 区别于其他提出 Data Fabric 概念厂商的核心竞争力。不仅如此，智能化的 Data Fabric 还可通过 AutoPrivacy 做到统一访问保护，实现企业内部敏感数据识别、监控和后续政策实施的自动化，并借助 AutoAI 确保数据生命周期的自动化。“IBM 智能化的 Data Fabric 可以把 AI 和数据整合在一起，使客户不用移动数据，可以在对的时间，从任意地点，把对的数据连接给对的人。”吉燕勇说。

结束语

如今，IBM 的战略正变得前所未有的清晰和聚焦，专注于为企业数字化转型提供混合云和 AI 的能力，从应用现代化、智能预测、自动化和安全四个维度，帮助企业高效整合和处理复杂的数据资源，管理混合云环境下复杂的 IT，应对数字时代的安全挑战。这一过程中，IBM 依托 OpenShift 开放的技术架构，向下联通了不同的基础架构层，向上承接了各种类型的软件组合，将AI创新产品化，注入企业的生产系统和业务流程中，以 Cloud Paks 的容器化方式实现快速赋能，此外，IBM 还与全球数以万计的 SI、ISV 和第三方软件合作伙伴建立了全新的合作伙伴关系，包括在中国通过五大举措实现生态系统的全面赋能。

与此同时，IBM 的内部团队也在相互配合。例如在由姜锡岫挂帅的 IBM 大中华区科技事业部，陈国豪领衔的 IBM Garage 车库体验团队会采用与客户共创的方式，打造爆款产品（MVP，最小可行性产品），用 6-10周的时间快速创新解决客户实际问题；由吉燕勇领衔的IBM中国开发中心（CDL）通过“IBM 鲁班计划”，让客户和合作伙伴能够直观了解 IBM 的混合云和 AI 技术，CDL 在 IBM 客户中心搭建了完整的实验环境帮助客户模拟业务进展；在朱辉带领的客户成功管理团队（CSM）的推动下，使得新技术与应用场景迅速匹配，成就客户商业成功。姜锡岫谈到：“我们的想法非常简单，就是要帮助企业实现数字化转型，利用我们协同创新的技术平台，把上下游合作伙伴的技术提供给企业，让他们可以把产品和服务更快地推向市场，提升企业的创新力和竞争力。”

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