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  • 企业级私有云环境下的核心技术需求有哪些? 高I/O性能:支持大型企业级应用,以及降低CapEx(为满足特定需求,可以投入更少的计算资源)。功能简单、界面直观:让企业IT团队能够在短时间内掌握基本维护技巧,降低...

    企业级私有云环境下的核心技术需求有哪些?

    1. 高I/O性能:支持大型企业级应用,以及降低CapEx(为满足特定需求,可以投入更少的计算资源)。
    2. 功能简单、界面直观:让企业IT团队能够在短时间内掌握基本维护技巧,降低OpEx。
    3. 自动化运维:部署、扩容、监控、告警、自动伸缩,都能通过基本的UI操作全部完成,降低OpEx。

     

    那么要满足这样的核心需求,OpenStack-Powered产品该如何设计?

     

    1. 界面交互

    从用户角度看,用户第一眼看到的是什么?界面!所以界面直观,让用户一眼看到就知道怎么用。

    用户怎么样才能知道如何使用?VMware和Microsoft已经培养好了用户习惯,我们在界面交互设计时只要模仿即可,

    模仿主流产品的界面交互,让用户能够不用培训就能入手,创建VM,登录VM,安装应用,参看和配置监控和告警。

     

    2. 功能简单

    如果功能特别复杂,就会导致界面复杂,一层层菜单向下走,而不是一个平面操作,界面交互就不可能简洁。

    所以,界面直观的一个引申,就是用户界面的功能要简单,特别是针对OpenStack,

    如果实在无法化简,有一个实践可以参考,就是按照用户常用功能、高级功能,

    在用户登录后,菜单栏分开成两个Panel,Simple Operations和Advanced Functions。

    Simple Operations:指代正常使用的虚拟化、必须要用到的功能。

    Advanced Functions:指代所有可选的云的高级功能,包括SDN、Backup、Alarming、Auto-Scaling。

     

    3. 自动化运维

    既然是自动化,则用户只要简单配置,甚至不需要配置,就可以达到一个默认大多数用户都能接受的效果。

     

    4. 虚拟化管理模块如何满足呢?

    大多数功能都是VM管理,所以不需要化简。

    但如果优化的话,尽量在界面上提供能够一步走到底的Batch Operation,而不是要让用户一个个点开操作。

     

    5. SDN模块如何满足需求?

    只要能实现一个稳定的二层控制面,SDN的任务其实就完成了。由于每个客户的物理网络环境和对网络需求

    确实千差万别,需要定制,但实际上选择面也不是多到难以抉择。

    (1)Provider Network

    如果客户只是最为简单的虚拟化管理需求,那么将Neutron虚拟网络直接挂接到物理网络上,实现一个Flat网络即可。

    如果客户需要网络隔离,但是也有Admin统一纳管,那么还是使用该技术,指定多个ProviderNet,实现一个带物理隔离的Flat网络。

    (2)Multi-tenancy Network Isolation

    如果客户方需要对多个部门实现网络隔离,并且需要能够自定义网络,那么就需要用到VLAN。

    如果客户方规模大到VLAN无法承载,才要使用VxLAN。

    如果客户方有多个DC,并且二层打通,那么为了资源最大化利用,也要使用VxLAN。

    (3)DHCP-Agent

    如果允许VM直接配置静态IP,则无需使用DHCP-Agent。

    如果使用Provider Network,那么可以直接在该物理网络上,启动外部DHCP Server。

    如果需要自定义网络,则需要DHCP-Agent,目前都能支持Failover和A/A。

    (4)L3-Agent

    没事,别找抽,企业私有云一般都不会有NAT的需求,这个是公有云的需求。

    没见过哪个用VMware虚机的企业在内部运维还去配置两层IP。

    实在客户需要NAT,那么优先在物理网络的三层设备上做。

    实在要通过SDN运行NAT,则在技术支持条件好的环境下,优先选择第三方企业级SDN解决方案,比如Midonet、Centec等。

    然后再是DVR(前提是启动L3-Agent HA),最后是DragonFlow(如果其L3 Controller Agent支持HA,则DragonFlow优先于DVR)。

    (5)LBaaS-Agent

    这个是SPOF,看客户需求部署。

    (6)VPNaaS-Agent

    这个是SPOF,看客户需求部署。

    (7)FWaaS

    这个是L3-Agent的Extension。

    (8)性能

    网络高IO也是核心需求,所以在数据包的转发面上,、

    尽量减少虚拟化,尽量减少Kernel协议栈的干预。

    (9)运维复杂度

    基于Flow的转发面的使用,需要引入额外运维的开销和调试复杂度,比如DVR,Dragonflow等。

     

    6. 存储模块如何满足需求?

    数据冗余,然后就是高I/O,高I/O,高I/O。否则很多企业级应用(IO密集型)根本没办法跑。

    所谓IO密集型应用,主要指代应用过程中产生大量用户端的实时交易,交易越密集,IO要求越高。

     

    7. 计算(虚拟化技术)模块如何满足需求?

    计算模块实际上贯穿是一个最为核心的模块,无论网络I/O、存储I/O,在虚拟化层面上,都要做足优化。

    包括CPU多核架构、内存、设备驱动层面。但是这些优化都应该由自动化部署系统去完成,不需要体现在用户界面上。

     

    至于是否在产品中直接使用容器虚拟化,则是另一个话题。因为容器虚拟化技术本身简单,但背后需要重构一个App-Centric的

    体系,并且企业IT部门也要有一个完全不同的DevOps面貌来支撑这个体系,这个不是短时间内可以落地的。

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  • 需求分析及技术方案设计

    千次阅读 2018-07-17 12:17:40
    所谓技术方案,指的就是,基于现有的数据,针对提出的需求,实现所有需求的整个技术架构、关键的技术点等。在这个过程中,需要考虑到实现所有需求,需要使用以及可能涉及到的技术点。另外,在这个过程中,有时也会...

    一、需求

    1、按条件筛选session
    2、统计出符合条件的session中,访问时长在1s3s、4s6s、7s9s、10s30s、30s60s、1m3m、3m10m、10m30m、30m以上各个范围内的session占比;访问步长在13、46、79、1030、30~60、60以上各个范围内的session占比
    3、在符合条件的session中,按照时间比例随机抽取1000个session
    4、在符合条件的session中,获取点击、下单和支付数量排名前10的品类
    5、对于排名前10的品类,分别获取其点击次数排名前10的session

    第一个步骤就是数据调研(就是对底层基于的基础数据的表结构进行调研、分析和研究);
    第二个步骤,就是需求分析(在实际的企业中,需求分析,可能会比这里更加复杂很多;在互联网企业中,需求分析,首先就是要跟PM,就是产品经理,也就是负责设计你开发的大数据平台产品的人,去大量开会,去沟通需求的细节;此外,你自己还得根据产品经理编写的需求文档,可能还会自己设计一些产品原型图出来,让你看,去看,去研究;
    第三个步骤,可能还需要作为一个项目的技术leader,去跟你的项目组内的成员,去讲解和讨论需求,要确保组内所有成员,都对需求清晰的理解了)

    二、分析

    1、按条件筛选session

    搜索过某些关键词的用户、访问时间在某个时间段内的用户、年龄在某个范围内的用户、职业在某个范围内的用户、所在某个城市的用户,发起的session。找到对应的这些用户的session,也就是我们所说的第一步,按条件筛选session。

    这个功能,就最大的作用就是灵活。也就是说,可以让使用者,对感兴趣的和关系的用户群体,进行后续各种复杂业务逻辑的统计和分析,那么拿到的结果数据,就是只是针对特殊用户群体的分析结果;而不是对所有用户进行分析的泛泛的分析结果。比如说,现在某个企业高层,就是想看到用户群体中,28~35岁的,老师职业的群体,对应的一些统计和分析的结果数据,从而辅助高管进行公司战略上的决策制定。

    2、统计出符合条件的session中,访问时长在1s3s、4s6s、7s9s、10s30s、30s60s、1m3m、3m10m、10m30m、30m以上各个范围内的session占比;访问步长在13、46、79、1030、30~60、60以上各个范围内的session占比

    session访问时长,也就是说一个session对应的开始的action,到结束的action,之间的时间范围;还有,就是访问步长,指的是,一个session执行期间内,依次点击过多少个页面,比如说,一次session,维持了1分钟,那么访问时长就是1m,然后在这1分钟内,点击了10个页面,那么session的访问步长,就是10.

    比如说,符合第一步筛选出来的session的数量大概是有1000万个。那么里面,我们要计算出,访问时长在1s3s内的session的数量,并除以符合条件的总session数量(比如1000万),比如是100万/1000万,那么1s3s内的session占比就是10%。依次类推,这里说的统计,就是这个意思。

    这个功能的作用,其实就是,可以让人从全局的角度看到,符合某些条件的用户群体,使用我们的产品的一些习惯。比如大多数人,到底是会在产品中停留多长时间,大多数人,会在一次使用产品的过程中,访问多少个页面。那么对于使用者来说,有一个全局和清晰的认识。

    3、在符合条件的session中,按照时间比例随机抽取1000个session

    这个按照时间比例是什么意思呢?随机抽取本身是很简单的,但是按照时间比例,就很复杂了。比如说,这一天总共有1000万的session。那么我现在总共要从这1000万session中,随机抽取出来1000个session。但是这个随机不是那么简单的。需要做到如下几点要求:首先,如果这一天的12:00~13:00的session数量是100万,那么这个小时的session占比就是1/10,那么这个小时中的100万的session,我们就要抽取1/10 * 1000 = 100个。然后再从这个小时的100万session中,随机抽取出100个session。以此类推,其他小时的抽取也是这样做。

    这个功能的作用,是说,可以让使用者,能够对于符合条件的session,按照时间比例均匀的随机采样出1000个session,然后观察每个session具体的点击流/行为,比如先进入了首页、然后点击了食品品类、然后点击了雨润火腿肠商品、然后搜索了火腿肠罐头的关键词、接着对王中王火腿肠下了订单、最后对订单做了支付。

    之所以要做到按时间比例随机采用抽取,就是要做到,观察样本的公平性。

    4、在符合条件的session中,获取点击、下单和支付数量排名前10的品类

    什么意思呢,对于这些session,每个session可能都会对一些品类的商品进行点击、下单和支付等等行为。那么现在就需要获取这些session点击、下单和支付数量排名前10的最热门的品类。也就是说,要计算出所有这些session对各个品类的点击、下单和支付的次数,然后按照这三个属性进行排序,获取前10个品类。

    这个功能,很重要,就可以让我们明白,就是符合条件的用户,他最感兴趣的商品是什么种类。这个可以让公司里的人,清晰地了解到不同层次、不同类型的用户的心理和喜好。

    5、对于排名前10的品类,分别获取其点击次数排名前10的session

    这个就是说,对于top10的品类,每一个都要获取对它点击次数排名前10的session。

    这个功能,可以让我们看到,对某个用户群体最感兴趣的品类,各个品类最感兴趣最典型的用户的session的行为。

    三、技术方案设计

    说在前面的话,本节课是我们正规企业级大数据项目开发流程的第三个步骤。就是说,在调研完了基础数据、分析完了需求之后,就需要针对我们手头上有的基础数据和PM提出来的需求,来进行技术方案的设计。所谓技术方案,指的就是,基于现有的数据,针对提出的需求,实现所有需求的整个技术架构、关键的技术点等。在这个过程中,需要考虑到实现所有需求,需要使用以及可能涉及到的技术点。另外,在这个过程中,有时也会涉及到技术的选项。比如,如果说,我们的Spark程序在中间,需要对某个RDD的数据写入外部的缓存,以便于后续的算子可以直接通过缓存读取数据。那么就需要对缓存进行技术选项,redis、memcached、spark tachyon。

    说明一下,技术架构,其实在之前,介绍这个基础数据的时候,已经讲解了。前端+J2EE+Spark+MySQL。

    实现需求需要使用的以及涉及到的技术点,和技术实现思路,是我们这里的重点。也就是说,实现上述几个需求,你的技术实现的思路,以及在思路中,可能使用到的技术的要点。

    1、按条件筛选session

    这里首先提出第一个问题,你要按条件筛选session,但是这个筛选的粒度是不同的,比如说搜索词、访问时间,那么这个都是session粒度的,甚至是action粒度的;那么还有,就是针对用户的基础信息进行筛选,年龄、性别、职业。。;所以说筛选粒度是不统一的。

    第二个问题,就是说,我们的每天的用户访问数据量是很大的,因为user_visit_action这个表,一行就代表了用户的一个行为,比如点击或者搜索;那么在国内一个大的电商企业里面,如果每天的活跃用户数量在千万级别的话。那么可以告诉大家,这个user_visit_action表,每天的数据量大概在至少5亿以上,在10亿左右。

    那么针对这个筛选粒度不统一的问题,以及数据量巨大(10亿/day),可能会有两个问题;首先第一个,就是,如果不统一筛选粒度的话,那么就必须得对所有的数据进行全量的扫描;第二个,就是全量扫描的话,量实在太大了,一天如果在10亿左右,那么10天呢(100亿),100呢,1000亿。量太大的话,会导致Spark作业的运行速度大幅度降低。极大的影响平台使用者的用户体验。

    所以为了解决这个问题,那么我们选择在这里,对原始的数据,进行聚合,什么粒度的聚合呢?session粒度的聚合。也就是说,用一些最基本的筛选条件,比如时间范围,从hive表中提取数据,然后呢,按照session_id这个字段进行聚合,那么聚合后的一条记录,就是一个用户的某个session在指定时间内的访问的记录,比如搜索过的所有的关键词、点击过的所有的品类id、session对应的userid关联的用户的基础信息。

    聚合过后,针对session粒度的数据,按照使用者指定的筛选条件,进行数据的筛选。筛选出来符合条件的用session粒度的数据。其实就是我们想要的那些session了。

    2、聚合统计

    如果要做这个事情,那么首先要明确,我们的spark作业是分布式的。所以也就是说,每个spark task在执行我们的统计逻辑的时候,可能就需要对一个全局的变量,进行累加操作。比如代表访问时长在1s3s的session数量,初始是0,然后呢分布式处理所有的session,判断每个session的访问时长,如果是1s3s内的话,那么就给1s~3s内的session计数器,累加1。

    那么在spark中,要实现分布式安全的累加操作,基本上只有一个最好的选择,就是Accumulator变量。但是,问题又来了,如果是基础的Accumulator变量,那么可能需要将近20个Accumulator变量,1s3s、4s6s。。。。;但是这样的话,就会导致代码中充斥了大量的Accumulator变量,导致维护变得更加复杂,在修改代码的时候,很可能会导致错误。比如说判断出一个session访问时长在4s6s,但是代码中不小心写了一个bug(由于Accumulator太多了),比如说,更新了1s3s的范围的Accumulator变量。导致统计出错。

    所以,对于这个情况,那么我们就可以使用自定义Accumulator的技术,来实现复杂的分布式计算。也就是说,就用一个Accumulator,来计算所有的指标。

    3、在符合条件的session中,按照时间比例随机抽取1000个session

    这个呢,需求上已经明确了。那么剩下的就是具体的实现了。具体的实现这里不多说,技术上来说,就是要综合运用Spark的countByKey、groupByKey、mapToPair等算子,来开发一个复杂的按时间比例随机均匀采样抽取的算法。(大数据算法)

    4、在符合条件的session中,获取点击、下单和支付数量排名前10的品类

    这里的话呢,需要对每个品类的点击、下单和支付的数量都进行计算。然后呢,使用Spark的自定义Key二次排序算法的技术,来实现所有品类,按照三个字段,点击数量、下单数量、支付数量依次进行排序,首先比较点击数量,如果相同的话,那么比较下单数量,如果还是相同,那么比较支付数量。

    5、对于排名前10的品类,分别获取其点击次数排名前10的session

    这个需求,需要使用Spark的分组取TopN的算法来进行实现。也就是说对排名前10的品类对应的数据,按照品类id进行分组,然后求出每组点击数量排名前10的session。

    所掌握到的技术点:

    1、通过底层数据聚合,来减少spark作业处理数据量,从而提升spark作业的性能(从根本上提升spark性能的技巧)
    2、自定义Accumulator实现复杂分布式计算的技术
    3、Spark按时间比例随机抽取算法
    4、Spark自定义key二次排序技术
    5、Spark分组取TopN算法
    6、通过Spark的各种功能和技术点,进行各种聚合、采样、排序、取TopN业务的实现

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  • 在很多企业,每当开发新产品时,市场人员和技术人员互相吵架,甚至你告我,我告你,让总经理一天不得安宁。  市场人员认为,消费者需求是硬道理,他们需要什么,我们就得做什么;技术人员也不服气,新产品开发...

    如何解决新产品开发中的技术导向与需求导向之矛盾

        一、到底谁说了算?  

       
    这是在新产品开发中,再常见不过的问题。在很多企业,每当开发新产品时,市场人员和技术人员互相吵架,甚至你告我,我告你,让总经理一天不得安宁。

       
    市场人员认为,消费者需求是硬道理,他们需要什么,我们就得做什么;技术人员也不服气,新产品开发是我们技术人员的事情,必须考虑现有技术条件。

       
    市场人员说了:如果做不出这样的产品,完不成年度销量,应由你负责;技术人员也说了:就算打死我也做不出来,如果非要做,高额的技术投资你负责。

       
    这样的吵架太平常了,数都数不过来。听上去,似乎都有道理,但仔细琢磨,都缺乏系统思考。到底谁说了算?谁是最终的裁判员?难道市场人员和技术人员就水火不容吗?

       
    不少企业的解决方法是折中,就是听听市场部的意见,再听听技术部的意见,然后采用一个折中的意见开发新产品。

       
    其实,这是错误的。这些问题都应该由战略来决定。如果我们的战略是差异化战略,市场人员提出来的新产品开发要求再苛刻,技术人员也应该积极配合;如果我们的战略是成本领先战略,技术人员认为再好的产品,市场部也不一定上市。因此,在遵循战略前提下的市场导向与技术导向的结合是关键。

       
    真正的武林高手,内功和武术必须均强。光有内功没有武术,不行;光有武术没有内功,更不行。产品也如此。需求导向和技术导向并重。光有需求没有技术,不行;光有技术没有需求,更不行。

       
    那么,需求和技术的匹配问题,到底谁说了算?

       
    是消费者说了算?是技术人员说了算?还是总经理说了算?

       
    不,都不是。

       
    是战略说了算。  

        二、需求导向和技术导向并行就可以吗? 

       
    有时候,有些企业也感觉到,这两种导向抓得很好,且这两个部门也配合得很默契,但还是出不来像样的产品。真是纳闷!

       
    对于这个问题,我们需要提出一个概念:

       
    简单的“11”并不等于“2”

       
    为什么这么讲?看一下我们的企业是怎么做新产品的。

        1
    、部门分工不科学。

       
    有些企业在新产品开发上,部门之间的工作分工不清晰或不准确,导致新产品开发屡屡失败。

       
    例如:有些企业把什么事情都交给市场部做,而且说技术部要全力配合。于是,技术部就成了市场部的侍臣,只好你说咋办就咋办。然而,结果会怎样?市场部所开发的产品,表面上满足了某种需求,却由于不懂技术,内在品质存在重大漏洞或隐患,经不起推敲,便成为墙脚货

       
    再如:有些企业过于依靠技术部,市场人员只是参与者,提提卖点,弄弄包装,别的就没事可干。甚至有些企业更过分,让技术人员设计包装。这样出来的产品又如何呢?完全是技术人员的自娱自乐,走运则活两年,不走运则胎死腹中。

        2
    、开发计划与奖惩制度不匹配。

       
    很多企业,在年初都有雄心勃勃的新产品开发计划,而且开发什么产品、几个单品、叫什么名字都计划好了。以此显示其精明与远见。然后就和技术部签定责任状,如果按期开发,奖励多少,逾期开发则惩罚多少等等。就这一眨眼的工夫,市场部就被晾在那儿了,当时被迫而写的新品开发计划和他们就没关系了。兴奋的技术部会怎么做?为了拿到这笔奖金玩命开发,还提了个非常动听的口号研制一代、储存一代、上市一代。但是,出来的产品储存的不计其数,上市的却屈指可数。

       
    还有一些企业更精明,他们让技术部开发产品,让市场部验收。意思是:市场部说行就行,说不行就不行。简言之:不服不行。而且,技术部的奖金也由市场部来决定给多少。表面上看给市场部以很大的权力,但实际上,制造了两个部门间的致命矛盾。产品出来了,市场部说也不是,说不是也不是,进退两难。 

        3
    、命令式的产品开发。

       
    有些人天生胆小,但以其聪明和诚恳往往得到领导的赏识,便一夜成为某某部门总监。但身为总监,连向老板汇报工作的勇气都没有,一见老板浑身发抖,敲门都不敢敲。后来我发现,这是老板们独裁的结果,当然也不能否认奴隶文化的残留。
     
       
    中国企业的独裁现象较普遍,尤其在中小企业更突出。一个独裁的老板会怎么做?就像电影里的日本军团司令似的,往往失去理性,认为是机会,立即下命令,让市场部和技术部赶紧开发新产品,甚至把卖点都告诉你了,去做就行了。这还不够,要求你的时间极短,恨不得今天让你做,明天就要出来。

       
    在这个竞争残酷的商业社会,非常理解老板们的急躁心态,也能理解他们的独裁行为。因为,每家企业生存的压力确实很大。但这往往适得其反,一个又一个的产品出去了,没过一会儿,一个又一个的又回来了。损失由谁承担呢?最后还是由市场部吃哑巴亏

        4
    、不按流程做事。

       
    我曾给客户讲课的时候提过这样的观点:一个企业走向成熟的三大标志是用数据说话、重企业盈利和按流程办事。

       
    数据和利润的概念,再也不陌生了,大家都尝过其甜头,但对流程表示一些质疑,问:为什么一定要按流程办事?因地制宜,岂不挺好吗?

       
    合理的灵活性是可以理解的,但对于新产品开发来讲,不按流程办事确实是饮鸩止渴,后患无穷。

       
    一些企业新品开发流程很完整,从创意的筛选到商业分析,从概念测试到产品开发,什么都有,但就是不按流程做事,做着做着,就简化程序,加快速度。最后出来的产品仍然挡不住风浪,经不起考验,其结果将是一败涂地。

        三、解决之道:规范流程,理顺机制  

       
    从以上几个问题,我们就得到明确的结论:简单的“11”就是不等于“2”

       
    那怎么做才行呢?如何做才能解决技术导向和需求导向的根本矛盾呢?

       
    答案就是一句话:在坚持战略的基础上,必须做好后台的游戏规则。把这句话再往深展开,至少要做好两件事情:一是规范流程,一是理顺机制。

        1
    、规范流程。

       
    首先要把企业的人治环境改变为法治环境,最大限度避免独裁;然后再进一步规范新产品开发流程,做到市场部和技术部既有分工,更有协作。

       
    不少人会说:企业小的时候,就是要人治。我不反对这种观点,因为,我说的所有的话都不带任何极端思想。

       
    我们死守一个观点的时候一定要考虑环境,是否适合目前的环境。人家都法治了,你偏要人治,我也没办法。

       
    新产品开发流程,也可以分很多子流程,即:创意筛选流程、商业分析流程、概念测试流程、新品研制流程等。其中,创意筛选流程是关键。

       
    很多人认为,创意筛选是市场部的事情,与技术部无关。但在新品开发上,技术人员必须参与其中。他们从技术的眼光看消费者需求,紧密与先有技术和技术发展趋势连在一起,提出开发意见。

       
    拿奶粉举例。市场人员发现,中国目前肥胖儿童的比例越来越大,将近有15%(假设)的儿童患肥胖症,而且每年以3%-5%的速度递增。于是他们琢磨,如何给他们提供更加科学的营养,既让他们减肥,又让他们补充每日所需的营养。因为,他们认为肥胖不代表营养过剩,而是营养失调,肥胖儿童需要这种产品。看上去是个好需求,把市场也细分得非常专业。

       
    然而,技术人员却不这么认为。他们觉得,让他们减肥也可以,补充营养也可以。但是,两者不可兼得。因为,人家想减肥,就会用减肥药;想补营养,就会买各种保健品,哪有你奶粉的份儿?而且减肥营养在产品开发上本身就有难度,所开发的产品未必能通过有关部门的检验。

       
    这就是市场人员和技术人员合作的意义所在。两者紧密合作,分析问题就越来越理性,出现问题的可能将越来越小。不要老把市场研究的任务就交给市场人员,他们说什么就是什么。应该让技术人员也参与其中,互相启发,互相制约。

       
    流程的本质就是要明确各部门和人员的分工与协作关系,从而提高效率。就新产品开发而言,到底需要多么细致的子流程,根据行业和企业的不同而有所不同,因此,在此不做一一列举。不过,在市场人员和技术人员的合作中,至少要把握好以下几个原则:

       
    1)市场人员提供方法,主持全程工作,技术人员提供标准,承担研制职责;

       
    2)市场人员分析需求,发现机会,技术人员衡量可行性,把握尺度;

       
    3)市场人员负责概念创造,技术人员负责产品创造;

       
    4)市场人员负责相关测试,技术人员参与测试过程;

       
    5)市场人员考虑完整产品,技术人员考虑核心产品;

       
    6)市场人员决定上市日期,技术人员保证如期开发。

        2
    、理顺机制。

       
    理顺机制是为了活化流程。因为,就靠一个流程是不会创造任何效率的。

       
    在前些章节里我们也讨论过关于机制的问题,主要是产品维护方面。这里,再次提出机制二字,旨在从根本上解决两种导向的矛盾。

       
    那么,到底理顺哪些机制,才算解决好两种导向的矛盾呢?

       
    我们可以从两个角度分析:一是分工与协作;一是激励与约束。分工与协作,上面也讲过了,但从机制的角度有必要再提一下;激励与约束,是机制的核心,也是活化流程的关键所在。我们将这两种角度做个交叉分析,就会得到下面的矩阵(如图44所示): 

        
    从这个矩阵,就可以看到到底怎么理顺机制了。不过,先提一下大家经常讨论的一个管理性话题:先有激励,还是先有约束。

       
    很多人认为,人是情感动物,应该先有激励,后有约束。我的观点恰恰相反:应该先有约束,后有激励。

       
    原因是:机制是为了保障流程的顺利实施而采取的措施,它必将会涉及到企业利益和个人利益的矛盾。在这种情况下,如果没有强有力的制度保障,就不可能组织起来,更不可能确保流程的顺利实施。制度就是一种约束行为,制度先行本身就承认了约束先行。

       
    做个不太恰当的比喻,一个国家到底先搞法制建设,还是先搞精神文明?答案肯定是法制建设。因为,一个法制体系都不完善的国家,根本无从谈起真正的精神文明。

       
    所以,企业不要进入机制的误区,必须先考虑约束,紧接着要考虑激励。在一个成熟的企业里,激励和约束,应并驾齐驱,缺一不可。

       
    1)分工上的约束:主要是在流程中,对两个部门的角色和参与程度进行约束。比如:在新产品创意筛选过程中,市场部该负责创意的可行性分析,而技术部该负责技术上的可行性分析,如果市场部没有按期完成,技术部没有把好技术关,给予相应的经济处罚等。

       
    2)分工上的激励:主要是在流程中,对两个部门各自完成的工作内容设立衡量标准,达标则给予相应的奖励。比如:有些企业对一个成功上市的新产品,都有奖励机制,即对参与此产品开发的所有人员,按照不同职责和参与程度给予相应的物质或精神奖励等。

       
    3)协作上的约束:主要是在流程中,相关部门没有积极配合而影响新产品开发进度或质量,给予严格处罚。比如:在商业分析过程中,技术部没有提供良好的技术咨询,把市场人员拒之门外,到月底例会,至少对技术部负责人给予相应的经济处罚。

       
    4)协作上的激励:主要是在年底,根据整个年度的工作表现,给两个部门一个意外的惊喜。比如:新产品开发团队荣誉奖等。

       
    总而言之,分工也好,协作也罢,必须有个下线的约束和上线的激励。即:完不成预期目标,必须有个惩罚措施;完成了,必须有个奖励措施。

       
    除此之外,还必须给予宽松的工作环境,要适当包容非故意错误,即允许员工为了创新而所犯的错误。因为,制度只是机制的一部分,机制还可以包括很多看不见摸不着的东西。比如,目标与资源的匹配性、过程跟踪的科学性和两个部门负责人性格搭配等等。这就看企业主要负责人的管理艺术了。


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  • 调研表明,越来越多的中国企业开始“拥抱”云计算服务,但其中也不乏对云计算方案的担忧。中国云计算产业发展现状近年来,在数字化转型的热潮下,我国云计算发展正式迎来需求爆发期。...

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    调研表明,越来越多的中国企业开始“拥抱”云计算服务,但其中也不乏对云计算方案的担忧。



    中国云计算产业发展现状


    近年来,在数字化转型的热潮下,我国云计算发展正式迎来需求爆发期。随着云计算的应用普及,越来越多的企业开始“拥抱”云计算服务。据赛迪顾问报告显示,2016年中国云计算市场整体规模达到2797亿元,同比增长41.7%。其中,公有云服务市场规模在2016年达到228.6亿元,同比增长46.3%。赛迪顾问预计,未来云计算市场规模仍将保持20%以上的增长速度,到2019年中国云计算市场规模将达到5706.4亿元。

    从市场的渗透情况看,云计算在目前甚至是未来几年内在中国仍是一门新兴产业,其未来的发展一方面有赖于云计算知识的普及以及相关使用者对其的评价和反馈,今后5年内将会达到至少30%以上的增长水平。同时,各省市政府对云计算的政策支持和相关的示范性工程将给云计算的市场推广带来正面作用。

    从产业层面上看,由于涉及虚拟化、云平台、分布式资源管理、海量分布式存储、云安全等核心技术,因此云计算市场的发展将全面改变由CPU、存储、服务器、网络、运营商、终端、操作系统、应用软件及各种应用所构成的整条IT产业链,并深远地影响从生产到生活的智能化应用。

    可以预见,未来云计算将推动传统设备提供商进入服务领域,带动软件企业向服务化转型,催生跨行业融合的新型服务业态及新的商业模式,支撑物联网、智能电网等新兴产业发展,加速制造业、服务业的转型和提升。


    中国云计算产业链企业潜在发展方向

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    为了推进云计算的快速发展,相关支持政策陆续出台。日前,工业和信息化部印发了《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》(以下简称《实施指南》),指导和促进企业运用云计算加快数字化、网络化、智能化转型升级。《实施指南》从实施上云路径、强化政策保障、完善支撑服务等层面,为推进企业上云提出了指导。其还提出企业上云的工作目标:到2020年,云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及,全国新增上云企业100万家。

    2015-2018年中国云计算行业政策汇总

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    在政策的大力推动下,云计算技术与市场日益成熟,企业的上云意识和能力也在不断增强。然而,从当下的云服务来看,企业上云依然面临诸多挑战,其中有不少企业对云计算方案仍存有顾虑。为了深入探寻与了解企业的上云需求,近来,《世界经理人》展开了以“中国企业云计算应用现状及需求”为主题的调查。共有2327家企业参加了此次调查,其中近七成为C-LEVEL人群,本文将就此次调查结果进行分析解读。


    大多数企业应用云计算实现数字化转型


    调查显示,企业上云的原因如下:成本和稳定性。公有云的用户以成本为首,私有云和混合云更多考虑安全性、稳定性,包括混合云用户会强调灵活可伸缩,还有易监管的调度。现在已经上云的企业,越来越多的把管理系统和核心业务系统往云端迁移。对没有上云的企业调研的结果显示,大概30%的企业会在未来三年内采用云服务。短期来看,我国云计算增长的潜力和增长的价值还是很大的。500人以上的企业上云的意愿高于其它规模,中小企业是特别大的市场,大型企业短期内还是市场增长的主要来源。

    云计算是推动信息技术能力实现按需供给、提高信息化建设利用水平的新技术、新模式、新业态,并能够为互联网、大数据、人工智能等领域发展提供重要的基础支撑,其赋能传统企业变革升级,有助于企业聚焦于核心业务,从而更快适应变化多端的市场竞争。
    在这个“数据为王”的年代,企业在运营的过程中,必然会产生海量的数据。企业为了降低IT管理的复杂性,提高资源的利用率,释放数据中蕴藏的巨大价值,借助云计算这一工具,能有效驱动业务及流程创新,并形成自身差异化竞争优势。

    从业务方式来看,公有云占22.4%,私有云是15.3%,混合云占了2.6%。公有云还是企业的首选方式。从上云企业用户规模看,可以发现100人是上云的节点,100人以上的规模企业上云比例显著高于100人以下的企业。全国上云的态势,呈现东高西低的趋势。有的地区经济不是特别发达,但是上云率比较高。在云平台类型选择方面,我国大型企业更倾向部署私有云平台,而中小微企业更侧重使用公有云平台。29.7%的大型企业使用私有云平台,分别超过中型与小微型企业77.8%与137.6%。

    从目前市场格局来看,亚马逊、IBM、微软等企业占据市场份额超过50%,堪称世界三大企业云提供商。
    不过,调查结果显示,海外公有云在中国市场的渗透率并不高。在此次调查中,已经应用云计算方案的企业中,拥有海外业务的企业占总企业数量比例为47.39%。已经部署了公有云服务的企业比例高达70.33%;正在部署的6.70%(图表1)。但使用海外公有云的比例仅为5.29%,其中近三成左右的企业对海外公有云持观望态度(图表2)。这表明,海外公有云在中国市场未来仍有相当大的发展空间。


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    (图表1)


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    (图表2)



    云计算解决方案所面临的问题和挑战


    尽管云计算是企业转型的重要手段之一,但中国企业对云计算解决方案仍存在种种忧虑。调查发现,超过一半的企业表示坚持原有公有云服务,并未有使用新公有云的意向。但仍有近三成的企业表示有此意向或正在考虑换新公有云平台(图表3)。

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    (图表3)


    总体来看,安全问题、稳定性问题、现有人员技术能力不足、兼容性问题以及成本控制问题是企业对于公有云复服务担心的五大问题,而其中绝对大数企业更加担心公有云平台上的安全问题,20.3%的企业对信息安全没有保障感到疑虑(图表4)。

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    (图表4)


    因此,消除企业用户疑虑的关键是提高安全手段,这是云服务提供商需要首要解决的问题。稳定性问题是困扰企业用户的第二大难题。对于云服务提供商而言,提高技术水平是提升企业服务水平的关键。除此以外,配套支撑条件仍待完善,企业上云后咨询、培训等配套服务仍有待加强。

    对此,一些领先的云服务提供商已开始全面部署。据了解,IBM发布的CMS企业云集提供给企业用户安全性高的私有云,同时也提供高效的云计算服务,并实行按需付费的商业模式。

    不管怎样,中国云计算市场仍处于初步扩张时期,市场成熟度仍有待提升,但这也说明中国云计算市场潜力巨大。在总体保持快速增长的情况下,随着越来越多的企业踏上云端,相信未来云计算服务也将趋向完善。


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