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  • 根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求,明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路。国企数字化转型方兴未艾,数据治理也被推向了“风口浪尖”。 数字化转型,是当今时代...

    Hi,大家好!

    今天想再次跟大家聊一聊关于数据治理能力成熟度评估模型的事,这次要聊的这个模型是DCMM。

    根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求,明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路。国企数字化转型方兴未艾,数据治理也被推向了“风口浪尖”。

    数字化转型,是当今时代企业的机遇,也是挑战。

    企业亟需一套符合中国国情,符合中国企业文化,并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架,而DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)或许就是一个合适的参考框架。

     

    01

    有关数据治理,

    业界有哪些成熟度评估模型?

     

    对于能力成熟度模型最早起源于CMM,现在发展成大家熟知的CMMI模型(软件能力成熟度模型),它是一种对组织在软件定义、实施、度量、控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述形成的标准。CMMI模型是由卡耐基-梅隆大学旗下的CMMI协会开发的,2014年,CMMI协会在CMMI模型基础之上,开发并发布了数据管理领域的能力成熟度评估模型:CMMI-DMM。

    CMMI-DMM模型是业界比较权威的数据管理能力成熟度评估模型,我们今天分享DCMM模型在一定程度上也参考了DMM模型的一些内容,包括整体模型框架,过程域以及能力等级的划分等。

    在数据治理/数据管理领域,其实有很多能力成熟度模型可供参考,如下:

    CMMI-DMM数据管理能力成熟度评估模型。DMM模型用25个过程域(20个数据管理过程域和5个支持过程域),描述了企业数据管理应建立的各项能力,帮助组织开展数据管理过程实践,提升其数据管理的成熟度。

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     ©CMMI协会

     

    Gartner企业信息管理成熟度模型。将企业信息管理分为了0-5个阶段,分别是:0无意识阶段,1意识阶段,2被动式阶段,3主动式阶段,4托管管理阶段,5有效管理阶段,帮助企业找到信息管理能力所处的位置。

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    ©Gartner

     

    EDM-DCAM 数据管理能力成熟度模型。DCAM模型由企业数据管理协会(EDM Council--北美的一家研究金融行业数据管理的公益性组织)开发,目前已经发布了两个版本(这两个版本的模型在本公众号之前的文章中都有分享)。DCAM2.0模型包含了7大组件,分别是数据管理战略与业务案例,数据管理流程与资金,数据架构,技术架构,数据质量管理,数据治理,数据操作。

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    ©EDM Council

     

    另外,除了Gartner、CMMI-DMM、EDM-DCAM,你可能还听过:

    • MD3M 主数据管理成熟度模型——源自荷兰乌得勒支大学的一篇硕士论文。

    • DataFlux 主数据管理成熟度模型——由BI软件SAS公司旗下的DataFlux公司提出。

    • Oracle MDM主数据管理能力成熟度模型——由甲骨文(Oracle )公司提出。

    • IBM 数据治理能力成熟度模型——由IBM公司提出。

    以上模型,在笔者之前的文章中也做过相关的解读和分享,有兴趣的可以在本公众号的历史文章中查找。

    而我们今天要分享的DCMM模型——这个我国首个数据管理领域的国家标准,在之前的文章中也有过介绍,距离上次的分享已经有1年半的时间了,过去了这么久,我又有了一些新的思考,迫不及待的想分享给大家。

     

    02

    DCMM简介,

    结构组成和能力等级划分

     

    DCMM简介

    DCMM(Data Management Capability Maturity Assessment Model,数据管理能力成熟度评估模型)是由全国信标委大数据标准工作组(国家工信部信软司主导,多家企业和研究机构共同组成)研发,并于2018年3月15日正式发布,是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

    DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架,他将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于组织在进行数据管理时候的规划,设计和评估,也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。

    DCMM结构组成

    DCMM模型,按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大过程域,即:数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。这八个过程域共包含28个过程项,441项评价指标。

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    ©dcmm.org.cn

    数据战略:数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估

    数据治理:数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通

    数据架构:数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理

    数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务

    数据安全:数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计

    数据质量:数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升

    数据标准:业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据

    数据生存周期:数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役

     

    DCMM的能力等级划分

    与CMMI类似,DCMM模型将组织的数据能力成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级,帮助组织进行数据管理能力成熟度的评价。

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    03

    与其他模型相比,

    DCMM有什么不同?

     

    DCMM与国外的数据管理能力成熟度模型相比,DCMM是具有中国特色的数据管理模型。

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    DCMM建设概念图

     

    首先,从研制单位来讲,国外的数据管理成熟度模型要么是数据管理研究的相关协会,要么是咨询公司,要么是数据产品的供应商,都属于民间组织,而DCMM是由国家工信部信软司主导,数据管理领域的国家级标准。

    有个问题大家共同思考下:为什么国外的模型框架来自民间,而我国的模型框架出自官方?

    笔者理解:直接原因是只有官方(国家标准化管理委员会)才能发布国家标准。深层次上来讲,与中国传统文化有关,“官方”自古以来代表的都是权威,官方发布的内容具有公信度。

    第二,DCMM强调数据战略和数据标准,这是与DAMA-DMBOK中的数据管理框架以及CMMI-DMM模型是有所不同的。我们中国人做人做事讲求“无规矩不成方圆”,“规矩”就是做事的总则,规范和标准。在DCMM模型中,数据战略就是组织数据管理的最高总则,为组织的数据管理提供方向指引;数据标准是具体数据管理实践的执行规范,为组织的数据管理提供操作指导。

    第三,DCMM模型的数据治理过程域中的二级过程项“数据治理沟通”,这个是DCMM的一个亮点。个人认为:从数据治理战略的制定到落地执行都离不开沟通,沟通连接着数据治理各个环节,放在数据治理中可能更合适些。首先,启动数据治理项目,就必须说服高层领导,获得领导的支持,这需要沟通;其次,数据治理不是一个人或一个部门的事情,需要企业各部门的协调和配合,这需要沟通;第三,数据治理需要IT与业务的融合,让业务认可、让领导重视,这需要沟通;第四,落地数据标准、执行数据规范、培养数据思维,建立数据文化,这都需要沟通。因此,沟通应该是贯穿整个数据治理全周期、全过程的一项重要活动。

    最后,DCMM模型还重点强调数据应用,他将数据应用独立是其八大过程域之一,数据应用过程域包含了数据分析、数据开放共享、数据服务。所以严格意义上讲,DCMM模型评估的不单纯是组织的数据管理能力,还包括组织的数据应用能力。这在其他的数据管理成熟度模型中是看不到的。当然,也有人认为数据管理、数据应用是两个维度,甚至是两个专业领域的事情,放在一起评估不合适。我倒是认为,这没什么不妥的,数据治理的本质是为数据应用服务的,核心目标是为了让数据产生价值,离开这个目标搞数据治理,那就是典型的“为了治理而治理了”。

    但这里,我也有个小的疑问:为什么不把“数据集成共享”这个子项放在“数据应用”过程域中,而是放在了“数据架构”过程中?

    “数据集成共享”,我理解就是企业内部各系统或部门之间的数据交换共享,解决的是业务协同问题,应该放在“数据应用”似乎更合适吧?

     

    04

    DCMM模型使用,

    评估实施的四个阶段

     

    为促进标准落地应用,2018年成立中国电子工业标准化技术协会数据管理应用推进分会,在工信部信软司的指导下,不断丰富完善并建立了 DCMM 评估体系。

    DCMM的评估是在工信部信软司的指导下,由中国电子信息行业联合会统一组织,包括:评估机构选取、评估项目实施、优秀标杆评选、DCMM证书发放等。评估机构需要通过官方认证,才具有为企事业单位进行DCMM评估的资格。

    根据中国电子信息行业联合会的公开资料,DCMM评估分为以下四个阶段:

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    ©dcmm.org.cn

     

    准备阶段:收集及分析评估材料,确定评估的范围,成立评估小组并明确项目团队的各方职责。

    实施阶段:召开DCMM评估启动会,DCMM模型宣贯,开展现场评估。

    制定报告:形成DCMM评估结果,明确各过程域存在的问题和不足,指明改进方向。

    评审发布:提交报告及发放证书等。

     

    05

    DCMM的价值,

    为企业数字化转型赋能!

     

    与欧美国家相比,在数据管理领域我国一直缺乏完善的数据管理成熟度体系的研究,DCMM填补了这一空白,为国内组织的数据管理的能力的建设和发展提供了方向性指导。

    DCMM国家标准的发布对促进我国数据产业的发展有着重要的意义。

    • 通过DCMM评估,有利于帮助企业更加熟练地管理数据资产,增强数据管理和应用的能力,并提供一致和可比较的基准,以衡量一段时间内的进展。

    • 通过DCMM评估,有利于帮助企业理清数据管理能力的长处和不足在哪里,帮助企业确定选择治理的优先顺序、治理范围和内容,更有效地管理和使用数据。

    • 通过DCMM评估,有利于帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系,包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系等。

    • 通过DCMM评估,有利于帮助企业建立数据管理和应用的队伍,培养数字化人才,有利于推动数据思维和数据意识的建立。

    可能有人要问:DCMM真的这么好吗?

    个人认为:DCMM可以作为企业数据管理能力建设的指导性工具,也仅是一个工具,能否有助于实现上文描述的“四个有利于”,关键要看怎么用。DCMM评估,你是用它来获取高级别的认证,还是真正的寻找和改进企业数据管理和应用方面不足,这是两个层面的出发点,出发点不同结果是显而易见的。

     

    写在最后的话

    笔者经常讲企业做数据治理一定要想好数据治理的目标,不要“为了治理而治理”。

    DCMM评估也一样,一定要想清楚:Why——为什么评估。评估是为了找到数据管理中的实际问题、不足,或优势,是为了更好的管理和应用好数据,从而为企业的数字化提供更好的支撑。

    数据管理能力成熟度的评估不是为了更“别人”争长短、较高低,不要为了获得更高的评价等级,将其作为一场“政治”竞赛。要通过数据管理成熟度的评估,真正发现问题、找到差距、提出改进方案和最佳路径,帮助企业实现数字化转型。

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  • 原标题:VR虚拟现实_数字化工厂在三维数据展示发挥智能化四度科技VR作为行业VR虚拟现实、AR增强现实、三维技术的创新型科技企业,将为工业企业提供数字化工厂解决方案,让工业企业能够保持持续的创新能力,为迎接...

    原标题:VR虚拟现实_数字化工厂在三维数据展示发挥智能化

    四度科技VR作为行业VR虚拟现实、AR增强现实、三维技术的创新型科技企业,将为工业企业提供数字化工厂解决方案,让工业企业能够保持持续的创新能力,为迎接未来工业时代的到来奠定坚实的基础。

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    【四度科技】VR虚拟现实数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对产品的设计、生产、销售、管理整个过程进行仿真、评估和优化的新型生产管理模式。

    VR虚拟现实数字化工厂能够解决产品设计、制造和销售之间的信息孤岛问题,在虚拟现实环境下将全环节进行仿真模拟,降低整个产品生命周期的不确定性,为企业产品开发制造提供可靠的信息支持,让企业决策更加科学。

    当企业需要建设新工厂时,在设计阶段,北京四度科技vr公司会利用VR虚拟现实技术根据设计图纸搭建三维仿真建筑模型。

    数字化工厂虚拟现实系统以高度沉浸式三维虚拟仿真场景取代传统的二维平面图纸进行整体布局规划。施工设计人员使用系统中的厂房结构、厂外交通线路、大型工业设备、水电线路、消防系统等仿真模型进行布局规划。

    布局完毕后,用户可以从各个角度观看整个工厂环境,评测规划的合理性,及时发现设计的不足,并作出调整。另外,设计人员还可以进入建筑的内部,游览各个楼层和查看水电等线路布置细节,评测线路布局的可行性。

    除了厂房建筑布局规划外,四度科技的VR虚拟现实数字化工厂系统还可以布局厂房内部的机械设备,合理安排生产流水线,规划作业工序。

    在布局好生产流水线后,系统还可以进行生产机器运作模拟,管理人员能够提前获得生产线运行的相关信息,并对生产流程设计方案进行科学的评测,及时调整错误布局,避免了在实际流水线搭建中出现设计错误造成不必要的损失。北京四度科技VR公司在虚拟现实员工培训功能模块中,企业工厂中的所有生产制造设备都进行仿真模型搭建,每一种机械设备模型都与相关信息库连接起来。数字化工厂培训模块功能强大,内容丰富,预设了工厂整条生产线的不同工种技能学习课程。

    工人进入系统后,可以挑选生产流水线相对应的环节进行学习。当员工需要了解或者学习操作机械设备时,就可以调出模型进行全方位的查看,并通过人机交互技术,实现对模型进行缩放、组合和拆卸。

    机械设备模型是由具体的零件模型组合而成的,因此工人还可以对设备特定的零件进行观摩学习。VR虚拟现实数字化工厂培训模块通过实现机械装备的数字化、自动化和精密化,提高工人对生产设备的学习培训效率和降低设备维护管理难度。

    在多数情况下,3d数字沙盘仍是由传统的模型和数字系统构成的。模型,就是我们想要展示的建筑布局、城市布局等的缩小版,也就是说根据我们肉眼看到的实际场景仿照出来的。最终通过数字3d数字沙盘系统展现出来。我们通常在数字展厅中见的数字沙盘一般有两种,一种便是模型加大屏幕闪现,还有一种是完全摒弃传统的沙盘模型,只需三维虚拟画面,通过触摸屏等展示出来。

    随着高新科技的不断发展,3d数字沙盘诞生了!3d数字沙盘,相对于传统沙盘展示内容更加广泛、逼真、形象。对于参观者来说,具有更好的体验效果,并能产生强烈的共鸣。

    北京四度科技利用先进的3D技术来创造新的数字沙盘,不仅可以保留数字沙盘技术的原有功能,还能在这原有功能的基础上实现动态效果、3D互动、3D画面等丰富的展示效果。更加展示了3D技术给人们带来的实用性和共享性。

    说了那么多,那么3d数字沙盘到底有什么作用呢?目前,越来越多的数字展厅已经成为各大公司、博物馆、学校、城市规划馆等领域的常用展示自我的手法。很大程度上是因为3d数字展厅内运用多媒体互动科技能够最大限度的将我们想要展示的内容完美的呈现出来。3d数字沙盘不同于传统的模型展示,它交融了声光电以及互动效果,能够最全方位的展示模型的特征。

    3d数字沙盘是在传统沙盘基础上增加了多媒体互动体系,能够充分的展示区位地理信息充分体现区位特点,达到一种惟妙惟肖、变化多姿的动态视觉效果。对参观者来说是一种全新的体验,并能产生强烈的共鸣,比传统的沙盘模型更直观。3d数字沙盘以新鲜的方式出现在人人的视线中,得到人们的广泛认可,在许多领域都被普遍应用,以下便是小编整理的我们生活中的3d数字沙盘。

    首先是我们最熟悉的构筑类数字沙盘。在城市规划馆和房产售楼处等构筑行业,3d数字沙盘更能充分的展示构筑的特性和地理位置信息等,这种的3d数字沙盘平常都是用传统沙盘跟虚拟漫游数字多媒体科技相结合,一方面能够充分的构筑的形状特性,还能够让人人看到周边的装备环境等,是展示构筑特点的最佳办法之一。更多资讯:返回搜狐,查看更多

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  • 经市场验证后,超融合呈现出了多层次的产品价值,从最基础的提供计算虚拟化能力,到传统数据中心现代化升级,再到面向业务、面向应用的全栈云平台。 数字化业务对 IT 服务能力提出了更高的要求,仅具备基础 IaaS 的...

    内容摘要

    1. 经市场验证后,超融合呈现出了多层次的产品价值,从最基础的提供计算虚拟化能力,到传统数据中心现代化升级,再到面向业务、面向应用的全栈云平台。
    2. 数字化业务对 IT 服务能力提出了更高的要求,仅具备基础 IaaS 的超融合产品将面临挑战。如何从超融合破茧成蝶升级到云平台,需要纳入企业 IT 建设的中长期规划中。
    3. 自主设计、统一架构、功能解耦,可以作为超融合产品选型时的标准,评估它是否能够在未来平滑升级至云平台。避免交付风险,实现应用无缝迁移、系统无限扩展,可以伴随用户业务成长,持续交付价值。
    4. 青云QingCloud 的超融合产品具备“云基因”品质,从云上来,向云生长:可以持续演进满足数据中心不同阶段的需求;可以成为分支机构、边缘侧等场景下的计算节点,搭建起立体互联的云网边端体系;也可成为构建混合云的重要一环,支持公有云和数据中心内部之间应用的无缝迁移,将不同的应用部署在适合的位置。

    从 2016 年“超融合元年”到 2020 年的 5 年时间里,超融合产品不断成熟,业务场景完成了从边缘向核心的迈进,正朝着广义云计算的方向发展。市场热度也一路攀高,从厂商苦口婆心向用户介绍“什么是超融合”,转换为用户主动询问厂商有没有超融合,收集比较各家方案特点。

    在被用户认可的同时,市场规模也在快速增长。IDC 数据显示,中国超融合市场规模从 2016 年 10 亿元,2017 年 28 亿元,2018 年 52 亿,扩大到 2019 年 68 亿元。仅 4 年时间市场整体规模扩大了近 7 倍。数字化新基建浪潮的推动下,IDC 预计今年国内市场规模有望冲击 100 亿元。

    在这种快速增长的数字背后,超融合市场都经历了怎样的变化?

    需求升级,价值分层

    超融合,作为新一代数据中心基础架构,解决了传统三层架构中的诸多问题,具有成本节约、管理简单、扩展方便等特点。超融合产品,通过软件定义的方式,将计算、存储、网络、安全等功能虚拟化,并提供统一的管理界面,在同一套 X86 设备中进行融合交付。

    经过这些年的发展,用户选择超融合的理由变得多样,侧重于产品的不同价值,由低到高大致分为以下几层:

    1. 提供虚拟化能力。长期以来,商业虚拟化市场一直被 VMware 垄断,高企的采购成本和复杂的部署及运维方式,令许多中小企业望而却步。超融合自带的 KVM 提供了低成本和易运维的计算虚拟化解决方案,在企业数据中心得到了广泛的普及。
    2. 替换集中式存储。这是最早一批超融合厂商的创业起点,以软件定义的方式交付分布式存储产品,对接 VMware 等传统虚拟化平台。这解决了集中式存储,由于机头难以扩展,导致的性能瓶颈问题。由于分布式存储的引入,使得用户的采购和运维成本开始显著下降。
    3. 数据中心现代化。以软件定义数据中心为理念,对硬件资源进行抽象和池化,通过一体机的方式进行融合部署,提供 IaaS 服务。这种互联网式架构能够在一个 UI 界面完成管理和运维操作,快速弹性地交付资源,提升数据中心自动化水平。
    4. 构建云计算平台。随着数字化进程的不断深入,企业业务越来越依赖于数字化基础设施,加之新冠疫情加快了企业转型的速度。以超融合为基础架构构建云计算平台,从基础 IaaS 功能升级到完整 IaaS 功能,再到具备丰富的 PaaS 服务,直至面向广义云计算场景提供解决方案,为企业数字化转型赋能。

    超融合价值分层超融合价值分层

    这些不同层次的价值同时存在于市场中,满足各类用户的需求,也可能对应于同一用户的不同业务阶段。在这 4 层价值中包含了两类视角:

    • 前 3 层价值,是从传统数据中心的视角出发,资源是重点,交付的是超融合产品,强调更好地管理和使用资源。由于具有类似云的敏捷和弹性等特性,成为传统企业基础设施上云的第一步,推动信息化建设升级。
    • 第 4 层价值,是从云计算中心的视角出发,应用是中心,提供的是超融合架构,围绕更快地交付和更新应用展开。通过“IaaS+PaaS+应用市场”方式进行全栈交付,支持应用和系统上云,成为数字化转型的新基建。

    选错起点,失去未来

    相比信息化场景下 ERP、CRM、OA 等传统应用,数字化场景下 IoT、AI、大数据等新型应用,在应用模式、资源类型、管理方法等方面都提出了新要求,业务的复杂程度不可同日而语,对 IT 设施提出新挑战。

    超融合产品是传统企业上云的第一步。从最小 3 节点规模起横向扩展,集群规模不断扩大,但这并不会带来系统能力的质变,更多是传统 IT 能力的加强。传统超融合产品仅有的基础 IaaS 功能,显然难以满足数字化转型的需求。

    在超融合的基础上再往前走一步。云平台的全栈能力,具备了提供 IaaS 和 PaaS 等各项服务的能力,可以支撑起更加复杂的、具有云特性的应用架构,满足大规模复杂场景的管理运维要求。

    比如在 IaaS 层,部署边界路由大幅提升跨 VPC 之间的网络通讯能力,构建大规模高性能的应用网络;通过负载均衡器集群消除单节点故障,确保大规模场景下服务的稳定性。在 PaaS 层,应用和资源的弹性伸缩,可以快速响应业务的动态变化,确保业务连续性;利用编排实现应用的快速部署和管理自动化,更好地支撑业务发展。

    从超融合产品升级至云平台,并不是简单的软件版本的更新,会涉及到整个软件栈的变更和部署方式的调整,整个升级过程犹如破茧成蝶。

    从图中能看到,相较于超融合产品,云平台拥有全面的软件栈:完整的 IaaS 功能、丰富的 PaaS 服务、应用平台、全面的安全功能、自动化的运维能力、多用户类型门户等,提供与公有云一致的使用体验。

    全栈云升级
    全栈云升级

    基于超融合架构的云平台,部署方式也会和超融合产品有所不同。为了全面适应各类业务对资源的不同要求,提升管理效率,因此将计算和存储进行分离部署,形成各自的资源池,管理节点也会单独安排至物理节点上设置。

    在升级准备的过程中,不少企业发现,已经形成一定部署规模的超融合集群,几乎无法平滑升级到云平台。这是他们最早做超融合产品选型时始料未及的。导致这种困难的原因大致有 2 个:

    1. 原有的超融合产品厂商,没有云计算平台。系统将长期处于缺乏完整的 IaaS 功能和丰富的 PaaS 服务的状态,无法提供全面的云计算服务,或者找其他云平台厂商提供解决方案。
    2. 原有的超融合产品厂商,提供云计算平台,但是两款产品架构不统一,无法平滑升级,需要将业务中断迁出后,进行云平台的全新部署。待测试完成后,再将业务回迁系统上线。

    以上情况均等同于替换原来的超融合集群,又重新部署一套云计算平台。这个过程中的风险有多大,对业务的影响有多严重,让企业心有戚戚,犹豫不前。

    升级,似乎成了不可能完成的任务。

    破解难题,自由升级

    对于前面提到的场景,我们认为要平滑升级至云平台,在超融合产品的选型上需要关注以下几点:

    1. 自主设计:确保产品平滑升级,降低系统演进风险;基于开源构建的超融合产品,从阉割版升级到完整版,或者进行跨版本升级的时候,存在大量不确定因素,风险不可控;新需求和新技术无法交付的情况常有。
    2. 统一架构:做到应用无缝迁移,免去业务兼容顾虑;确保了超融合和云平台之间,使用体验上的一致性;在超融合上的应用被迁移至云计算平台后,不需要再做业务的二次测试,减少了上云升级的各种不确定性。
    3. 功能解耦:保障平台按需对接,满足业务长期发展;系统提供统一的 API 接口,可任意拆解接驳;系统提供无限的扩展能力,加速对接上下游生态,整合新技术不断向前演进,跟上业务的发展脚步。

    超融合选型标准
    超融合选型标准

    以上考量分别从升级前、上线中、交付后三个方面着手,确保了最终升级成功,为企业交付一个可以伴随业务成长的云平台,支撑数字化转型不断深入。

    从云上来,向云生长

    传统企业对“真正的云”的向往,促使超融合厂商不断完善产品的软件栈,升维做加法,提供各种面向云服务的框架和组件,做到“类公有云的使用体验”。公有云厂商则利用自身在云计算领域的技术积累,降维做减法,或者与合作伙伴推出超融合产品,作为企业上云第一步。

    青云QingCloud 的超融合产品——青立方,和公有云、私有云是同一架构,均是自主设计和研发的产品。私有云是公有云服务的本地化部署,功能解耦标准化交付,共同经历了数万企业用户的大规模验证。青立方超融合则是基于云平台为简单业务场景量身定制而成,这使得他成为一款内置了“云基因”的超融合产品。

    在这里插入图片描述

    从云上来,向云生长。超融合可以作为建设私有云的起点 ,在企业准备好下一阶段数字化转型时,只需要将超融合平滑升级为云平台,建成“真正的云”,和“公有云一致的使用体验”。这使得数据中心可以持续演进,满足各个阶段的需求,不用担心未来变化带来的挑战。

    广义云计算环境下,青立方超融合也可以成为分支机构、边缘侧等场景下的计算节点,构建起立体互联的云网边端体系。青立方也可以作为混合云建设的重要一环,支持公有云和数据中心内部之间应用的无缝迁移,将不同的应用部署在适合的位置。

    优秀的超融合,生而为云。

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  • 各个行业的数字化转型正在推动 IT 部门对云原生应用的支持。在这种趋势下,很多企业将采用 Kubernetes 作为云原生的有效方式,基于容器的架构模式,构建现代化的应用程序和 IT 基础架构。 所有组织都试图利用 ...

    各个行业的数字化转型正在推动 IT 部门对云原生应用的支持。在这种趋势下,很多企业将采用 Kubernetes 作为云原生的有效方式,基于容器的架构模式,构建现代化的应用程序和 IT 基础架构。

    所有组织都试图利用 Kubernetes 的优点:纯绿色不受影响的应用程序,以及对遗留的应用程序进行重构和更现代化的能力。虽然很多组织都在尝试利用 Kubernetes,但是这方面的人才稀缺以及大规模运维的复杂度,阻碍了它被大规模应用。

    众所周知,Kubernetes 很难部署并大规模运维,如果需要管理内部和公有云两部分基础架构,则这种情况更为严重。业界出现了很多关于 Kubernetes 的解决方案(有业界成熟的厂商,也有很多初创公司),旨在解决应用 Kubernetes 方面的一些挑战性问题。这让整个生态圈变得繁杂,企业很难在其中浏览和对比相关产品。

    本文评估了企业大规模使用 Kubernetes 各种解决方案时,需要考虑的 18 项技术和运行能力。在本系列的下一篇文章中,我们会比较一些主要的商业解决方案,看它们如何综合使用这些关键特性。

     1. Kubernetes 集群的高可用性

    Kubernetes 并没有提供一个高可用的、开箱即用的集群使用方式,需要管理员配置 HA。建议在负载均衡的基础上配置至少 3 个 master 节点,与 etcd 集成或者独立进行集群部署,并存储所有的节点信息。任何高可用的方案中,都必须考虑发生故障的情况以及如何自我修复和自动恢复。

     2. 部署模式的支持

    Kubernetes 的部署模式决定了它在企业环境中的运作方式,以及在今后的运维中提供怎样的服务级别(SLA - Service-Level Agreement)。

    Kubernetes 解决方案的前三个部署模型分别是:

    • 传统的内部部署模式:用户在自己的基础设施上面下载并部署 Kubernetes,或者使用专业服务提供商提供的服务进行部署。

    • 将 Kubernetes 作为服务托管(KaaS):供应商在云平台或者服务商托管的基础设施之上将 Kubernetes 作为服务提供。

    • 混合云模式下的 Kubernetes 即服务:Kubernetes 作为你所选择的基础设施上面的服务,是搭建在自有的数据中心上,还是公有云基础设施。

     3. 使用的先决条件和操作系统要求

    企业级 Kubernetes 解决方案的先决条件中,明确描述了启动和运行 Kubernetes 之前,需要满足的基础设备要求。某些解决方案甚至还需要购买很多昂贵的底层基础设施的许可证,比如说 Hypervisor(用来建立与执行虚拟机器的软件、固件或硬件),以及对托管 Kubernetes 解决方案方面的投资。

     4. 监控和运维方面的管理

    线上 Kubernetes 集群必须被实时监控,方便及时处理问题和中断现象,以避免对用户集群和应用程序的可用性产生严重影响,所有企业级 Kubernetes 解决方案都必须提供这项能力。

     5. 集群升级

    Kubernetes 拥有一个庞大的贡献者社区,每 3 个月就会推出一个新版本。因此,企业级解决方案需要对集群提供滚动升级的能力,这样的话即便整个集群在升级,集群以及相关的 API 也可以被正常使用。此外,当升级失败的时候,也需要及时回滚到之前的稳定版本上。

     6. 多集群管理

    单一的 Kubernetes 集群可以在水平方向上直接扩展,以支撑大量的工作负载。但是,在生产环境往往需要运行多个 Kubernetes 集群,比如说,你可能希望将开发、测试、演示环境的应用与线上环境完全隔离开,各自运行在自己独立的集群里面。

     7. 多租户、基于角色权限的控制和单点登录的支持

    Kubernetes 在集群级别上,对多租户的支持,是使用了操作系统上 namespace 这个抽象概念。可是在多集群环境中,你就需要在 Kubernetes 之上提供更高级别的抽象概念来支持多租户的能力,并为不同的用户团队提供合适的隔离级别。而且需要与企业最常用的单点登录(SSO)功能进行集成,例如 Active Directory 或者 ADFS、Okta 以及其他主流的 SAML 提供商。

     8. 负载均衡

    Kubernetes 自动将服务请求平均分配到 Kubernetes 集群里面的应用服务上。但是,某些服务需要对外公开,方便外部客户端调用。Kubernetes 未对其提供开箱即用的负载均衡功能。企业级的 Kubernetes 解决方案应该包含一个健全的外部负载均衡策略,或者能够与现有的商用负载平衡器无缝对接。

     9. 支持私有的注册中心和镜像管理

    在 Kubernetes 集群上面,运行容器化的应用程序,需要访问容器的注册中心,里面存储了应用程序的镜像。大型的企业通常需要有一个安全的私有容器注册中心,用来存储企业自己的程序镜像。企业级 Kubernetes 解决方案,需要提供一个镜像管理的能力,并且可以开箱即用。

     10. 混合云方面的集成和相关 API

    目前很多企业都希望通过投资多个云平台,脱离对单一云平台的依赖。将多个私有云以及公有云整合在一起,作为云战略的一部分,这可以保证你不会局限于单个没有价格杠杆的云平台供应商,从而具备整个基础架构的高可用性,并满足您独特的业务策略。

     11. 企业级的用户体验

    企业级的用户体验主要就是拥有一个漂亮的用户界面,企业能够通过一些单一的 UI 管理其混合环境。这能带来完全的可视化,简化整个环境的通信。UI 也应该允许跨集群操作,例如:对于不同区域、数据中心或者云提供商,支持在全部的集群上面,查询特定类型、标签或者特殊文本的工作集。

     12. 应用生命周期管理 —— 应用的 CataLog

    应用的 CataLog 为 Kubernetes 之上提供简单一键化部署的一组预打包应用程序。同时其他团队或者组织也可以通过 Catalog 作为载体,一键化部署并发布他们的应用。应用的 Catalog 可以让组织对一组应用的部署更加标准化,避免配置的蔓延。

     13. 生产环境对服务水平等级(SLA)的要求

    越来越多的组织将自己的业务运行在 Kubernetes 上面,IT 部门必须要保证它可以支撑所有业务上对 SLA 的要求。IT 部门必须保证 Kubernetes 能够有效支撑开发人员和业务人员的关键活动。大多数组织的要求是 99.9% 时间可用。

     14. 易于安装,可持续的使用,管理和维护

    一个成功的 Kubernetes 平台必须易于实施和维护,这样使用它的组织就可以持续地利用容器。这一点是很多组织无法克服的主要障碍。

     15. 网络方面的支持和集成

    网络集成是在生产环境运行 Kubernetes 集群的关键组件。企业通常希望 Kubernetes 能与他们目前正在标准化的软件定义网络(SDN)直接集成,或者像 Calico 或 Weave 这样的容器本身的解决方案,为他们在隔离方面提供了更多的选择。

     16. 存储的支持与集成

    与网络一样,存储的集成也是生产环境运行 Kubernetes 集群的重要组件。Kubernetes 提供了一个名叫 Persistent Volumes 的抽象概念,用来对有状态应用程序的数据进行持久化操作。对于企业级 Kubernetes 产品来说,保存一组 PV 的映射关系到高可用存储中技术中很重要。企业通常希望他们的 Kubernetes,可以与他们现有存储方面的解决方案集成在一起,例如 NetApp、Pure、SolidFire 等。或者与容器本身的存储技术集成(例如:Portworx)。

     17. 提供自动服务的能力

    开发人员必须能够自助访问一个或者多个 Kubernetes 集群,并且根据不同级别进行适当的隔离。这样的话,就可以保证只有部分人员才能访问实际生产环境的工作集。

     18. 内置 CI/CD 的支持

    开发人员对于工作集运行,最关心的一个要点就是持续集成和交付的能力。一个强大的 CI/CD 通道的能力,对于保证敏捷开发和新软件的快速交付有至关重要的作用。

     英文原文:

    https://dzone.com/articles/18-features-to-consider-when-evaluating-an-enterpr

    作者 | Vamsi Chemitiganti

    译者 | 姜雨生

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