云计算价值模型：详解云计算IT价值和业务价值

详解云计算IT价值和业务价值 目录 >>摘要 01云计算价值模型 性能1.1更强的基础设施性能1.2更强的数据库性能1.3更强的大数据计算性能81.4更强的人工智能计算性能9易用2.1云平台提供全面的、开放性高的数据开发产品和服务-102.2云平台提供快速迭代、全链路的人工智能开发和应用服务-102.3云平台提供开箱即用、高质量、低成本的运营管理工具112.4云平台提供丰富的、新版本三方软件12可靠3.1可靠性要求提升：从被动修复到主动预防、自动修复133.2 传统开源自建方案存在难以突破的能力瓶颈143.3云平台提供高可靠产品及解决方案:15安全4.1企业需提升效率以应对安全监管和市场环境变化.184.2传统点状解决方案“安效”两难全184.3云上安全架构“安效”两不误19 03云计算业务价值22 降成本1.1传统数据中心成本构成22 1.2 用云成本对比分析误区24创收入2.1基于云计算提升现有业务收入262.2基于云计算创造新的收入来源: 26可持续3.1云计算助力环境保护283.2 云计算促进技术平等29 04结语31 出品团队33致谢(按首字母排序)33 摘要 云计算在中国发展多年，企业公共云支出占IT支出比例稳步提升，2023年达到39%。尽管如此，与发达国家和地区的支出占比相比，我国仍存在不小的差距，有进一步增长的空间。当前，企业在考虑是否运用云计算时过多集中在总拥有成本(TCO)，而忽略了云计算给企业带来的价值，尤其是业务价值。本报告以传统数据中心(包括自建数据中心和租用数据中心)为参考对象，从IT和业务两个维度构建云计算价值模型，从七大方面详细阐述云计算的IT价值和业务价值。 在IT维度，本报告分别从性能、易用、可靠、安全等方面详细阐述企业基于云计算可形成的IT价值。在性能方面，云平台基于软硬一体架构及持续的性能优化，打造云上服务极致性能和多种加强功能，在基础设施、数据库、大数据计算及人工智能计算方面对比传统数据中心展现出显著的优势。在易用方面，云平台通过提供丰富的、开放性高的数据开发产品和服务，快速迭代、低成本的人工智能开发和应用服务，开箱即用、高质量、低成本的运营管理工具及稳定的、新版本三方软件，为企业提供便捷的、标准水平以上的产品和服务。在可靠性方面，云平台在事前预防、事中监控及事后应对等阶段，帮助客户突破开源自建方案的能力瓶颈，建立从被动修复到主动预防、自动修复的安全生产体系，实现更高水平的产品可用性。在安全方面，结合云平台安全产品能力，企业在快速构建安全基线同时，也可快速构建DevSecOps能力，并在改善企业安全态势的同时提升应用研发效率。 在业务维度，本报告分别从降成本、创收入和可持续等方面详细阐述企业基于云计算形成的业务价值。在成本方面，报告总结了在比较云计算与传统数据中心成本时存在低估云上利用率的提升、低估运维复杂度、低估隐性成本的三个误区。在收入方面，企业基于云计算不仅可以通过提升消费体验、快速进入新市场提升现有业务收入，还可通过加速创新业务落地创造新的收入来源。在可持续方面，云计算通过实施多种能效计划大幅降低数据中心资源消耗，同时为企业提供更便捷、易用的工具帮助企业实现高效能源管理，加速降碳进程；此外云计算通过降低技术获取成本和门槛，让不同规模、不同行业、不同技术能力的企业和人群能享受同样的技术红利，促进技术的普及和平等使用，弥合数字鸿沟。 01云计算价值模型 云计算引发了一场变革的海啸，它诠释了著名经济学家熊彼特提出的“创造性破坏”理论：基于云计算而产生的一系列新模式和新业态深刻地改变了我们的生活方式和商业运作方式，如电子商务颠覆了传统零售行业、共享经济模式改变了人们出行方式、个性化健康管理为患者提供个性化的健康指导和治疗方案、按需制造帮助制造企业减少库存... 云计算在中国发展多年，企业公共云支出占IT支出比例稳步提升，2023年达到39%。尽管如此，与发达国家和地区的支出占比相比，我国仍存在不小的差距。此外，从行业角度来看，我国互联网行业用云支出占比近四分之三，而非互联网行业用云支出占比则不到三成，有进一步上升的空间(如图1所示)。 当前，企业在对比云计算与传统数据中心（包括自建数据中心和租用数据中心）时过多集中在总拥有成本(Total Cost of Ownership，TCO)方面，忽略了云计算给企业带来的价值，尤其是业务价值。IT咨询公司Gartner在其报告中明确指出：企业应专注于最大化云计算给企业带来 中心，云计算给企业带来的优势与价值。IT咨询公司Forrester也表示总拥有成本(TCO)分析方法及投资回报(Return on Investment，ROl)分析方法来分析云计算带给企业的影响均不够完善(如表1所示)。 数据中心的技术价值和业务价值(如图2所示)。事实上，云计算技术价值和业务价值的产生并非空中楼阁、凭空而来，而是建立在云计算独特的模式和云计算厂商累积运营优势基础之上。因此，在正式介绍云计算价值模型之前，我们先梳理清楚云计算能力基础，帮助读者更好地理解云计算价值的形成逻辑。如图2所示，云计算能力基础由云计算自身特性、云产品特性及云计算厂商长期运营所积累优势三部分构成。 资料来源: Managing Cloud Economics: A Cloud Architect's Guide to Productive RelationshipsWith Sourcing Leaders, Gartner, October 2021 云计算与生俱来的特性是区别于传统数据中心的本质所在，包括了超大规模、网络访问和多租户架构。云计算的初衷是为海量用户提供随时可用的计算、存储等IT服务，因此云计算厂商必须拥有超大规模的服务器资源以满足海量用户动态变化的资源需求。此外，云计算产品和方式。多租户架构允许多个用户共享同一套基础设施，同时保持数据隔离和独立的访问控制。多租户架构特性可实现资源共享与集中化管理，让客户摊薄成本，获取性价比更高的产品。 如果说云计算与生俱来的特性就像所有具备这样基因的人会显示出相同的性格特点一样是所有云计算厂商都具备的，并且差异不大。那云产品或云服务的特性则是基于这些天生特征逐步构建起来的，且在能力上出现一定差异。云计算厂商在不断新增建设云数据中心的过程中，需要将不同厂商、不同型号、不同规格的物理资源放在一个框架下进行有效管理和调度。因此，标准化对于云计算厂商至关重要。标准化不仅推动了云计算厂商对自身海量资源的统一、高效管理以及云产品的快速迭代，也确保了云服务兼容性。另外，云计算厂商会持续维护并加强自身的开放性以吸引更多的开发者、生态伙伴和软件集成商。云计算厂商通过构建其API体系、API质量保障体系、API工具体系，全方位满足用户对于云平台集成需求和集成效率要求，包括企业集成云服务搭建内部云管平台、生态服务伙伴编排AP完成用云最佳实践、软件集成商集成云服务构建二方产品和工具等。在标准化和升放性的基础上，云平台还向用户提供自服务能力。在产品操作文档及直观、易操作界面的帮助下，用户可根据自身需求自主选择和配置云产品实现自助服务，并仅需为实际使用的资源付费。用户无需与资源供应方直接交互，减少了IT支持需求，极大地提升了IT资源使用的便捷性和灵活性。 在长期运营和服务过程中，云计算厂商在资源布局、人才储备及场景验证方面累积了较大的优势。由于云计算厂商拥有超大规模的服务器资源，不管是从业务需求，还是从成本结构、分散风险等因素考量，均需在全球范围内进行资源布局，实现全球范围内资源配置的最优解。就单个用户而言，云计算厂商充沛的全球化资源可满足绝大部分的用户需求。同时，云计算厂商不仅需要产品研发人员持续优化各类产品、推出新产品，也需要优秀的架构师、运维工程师、测试工程师等保证系统架构的先进性及稳定性，还需要经验丰富的技术专家为用户提供售前和售后的技术支持．..因此，云计算厂商在任何一个技术栈均有大量的人才储备，以确保可提供高效、可靠、安全的云服务。此外，云计算厂商服务了众多不同行业、不同规模、不同司发展阶段的客户，并在不同场景中充分发挥云计算优势帮助客户成就业务增长，形成可供企业相互借鉴的最佳实践案例。 接下来，本报告将分别从IT维度及业务维度，详细介绍云计算价值模型。 02云计算IT价值 本章节将从IT维度出发，将传统数据中心作为对比对象，分别从性能、易用、可靠、安全方面总结云计算的IT优势以及云计算给企业带来的IT价值。 燕性能 云计算厂商自主研发适用于云计算的架构已被行业充分论证，成为行业共识，如亚马逊的Nitro架构、阿里云神龙架构等。这些自研架构将轻量级管理软件和专用硬件组合，支撑云上服务极致性能和多种加强功能。同时，云计算厂商拥有数量庞大的研发团队及海量的实践场景，可根据实际需求在软硬一体架构下针对不同层面持续开展性能优化工作，不断提升性能。持续供应性能更强的云产品是云计算厂商不断努力的技术结晶。本部分将从基础设施、数据库、大数据计算及人工智能计算等四个方面阐述云计算的性能优势。 1.1更强的基础设施性能 近年来，数据中心相关硬件迭代速度明显加速，促使各领域性能飙升。处理器演进速度骤然加快，主要厂商新品发布频率逐渐缩短、最大核数稳步增长、制程工艺逐年推进。以英特尔至强可扩展(Intel Xeon Scalable)处理器为例，自2017年第一代Skylake系列推出至2023年前，前四代平均发布周期超过1年，到2023年一年内发布两代产品，且平均性能提升超过20%(具体信息详见表2)。 同时，存储领域和网络领域硬件进步也不小：存储领域代际跃进幅度甚至更大，I/O带宽保持每三年翻倍的增速，呈现出指数增长的趋势；以太网速度持续提升，100GbE技术渗透率已经较高，200GbE正在商业化推进中，800 GbE及1.6 TbE标准正在紧锣密鼓制定中？ 云计算厂商定期对设备进行更新迭代，让用户可以没有包地使用最新机型。而传统数据中心里的设备作为固定资产有较长的折旧期(通常为5年以上)，企业无法享受最新的技术红利。 同时，依托于软硬一体的架构设计，云计算厂商针对基础设施拥有了更大的优化空间：从持续降低虚拟化损耗，到优化适合于云计算的定制操作系统；从持续建设更大的网络吞吐，到进一步追求更低的存储时延......云计算厂商数量庞大的研发团队针对不同层面开展大量的性能优化工作。例如阿里云在CIPU架构下展开安全容器性能优化，通过卸载CPU上的IO开销，可使物理机在高负载时的容器响应延迟大幅度下降（如图3所示)。 此外，用户对资源的需求并非一成不变，需灵活调用资源。对比传统数据中心，用户在云平台上获取资源更加灵活，主要体现在资源获取周期、资源数量、资源类型及伸缩模式等方面(详见表3)。 帮助用户降低约50%成本，并实现DB性能“o”影响；PolarDB还针对自研倚天处理器进行了指令适配，并通过微架构层面联合分析优化软件架构；PolarDB集群网络部署升级至100G高性能RDMA网络，利用单边RDMA实现高效信息传输，实现高性能全局一致性读能力，和原最终一致性读相比，RO(Read-Only，只读)吞吐损耗减小14%；和原强一致读相比，RO吞吐最高提升63倍。 1.3更强的大数据计算性能 数据驱动是现代企业寻求业务发展的重要手段之一。随着市场环境的快速变化和技术的加速迭代，企业对数据规模化、实时化提出了更高的要求。一方面，规模化意味着企业需要处理和分析更大规模的数据集，以便全面洞察业务动态，做出更加精准的决策；另一方面，实时化则强调数据处理的速度和效率，要求企业能够在最短的时间内获取到最新的数据信息，并据此快速调整业务策略。传统大数据方案在扩展性、灵活性、实时性方面存在性能局限，无法支持数据驱动型企业需求。 云上大数据计算服务基于四个一体化(湖仓一体、实时离线一体、流批一体、大数据AI一体)的思路，通过简化架构、深度优化计算引擎等方式，全面提升大数据计算性能： 实现性能线性扩展及多