数字化重构2.0,企业如何搭建AI与混合云架构?

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数字化重构2.0,企业如何搭建AI与混合云架构?
IBM Think大会向来被誉为全球科技界的风向标。

在Think 2019上,IBM提出了数字化重构2.0的观点,企业80%的关键应用将在这一阶段通过转型完成上云,而这一阶段的商业数字平台需要衔接从改变客户体验向内推的和从改造核心应用向外推的数字化转型,人工智能将嵌入到这样的数字平台进而扩散到企业的方方面面,而这就需要Purpose-built计算架构,于2018年两次夺得了全球超算冠军的SUMMIT超级计算机就是典型代表。

今天,企业则面临着10~20种公有云以及公有云与私有云对接的混合云资源,此外还需要为上千种关键应用对接数十种数据源,这就是当今企业走入数字化重构第二篇章的真实计算环境。在这种情况下,企业应该如何构建“Purpose-built(面向企业级计算任务)”的基础架构呢?

在IBM Think 2019上亮相的基于全新POWER9芯片的Power服务器的新技术,能够满足多云和混合云环境中的企业关键应用上云的多样化需求。香港国际机场就采用了Power服务器和PowerAI Vision视频分析以提高机场的运营效率和安全。浪潮商用机器公司作为在中国市场落地Power9平台的领军者,将结合本地数字化转型需求,引领中国企业的数字化重构2.0之路。

全面的企业混合云架构

在数字化重构2.0阶段,企业面临着复杂的多云环境。据IBM商业价值研究院预估,到2021年,98%的受访组织机构计划采用混合架构,但仅有38%的组织机构将拥有运行混合环境所需的程序和工具。而IDC预测是90%的组织将采用集成的混合云工具和策略,以在2024年之前支持多种应用和场景。此外,企业还要普遍面对上千种SaaS云应用和20余种数据源。

为了助力客户在混合的多云环境中获得成功,Power9平台将进入IBM Cloud中,新的Power Systems Virtual Server on IBM Cloud将从2019年春季开始在部分IBM Cloud数据中心对外提供服务。现有的AIX和IBM i的用户可以将该服务用于灾难恢复、开发测试环境以及部分IT基础设施迁移等任务。随着AIX和IBM i上云,运行内部部署AIX和IBM i系统的管理员如今可在云中使用相同的工具、工作流和增强功能。AIX和IBM i进入云,作为企业关键业务负载的重要组成部分,将有助于推进企业的数字化转型之旅以及云采用。加上已有的Power AI on IBM Cloud和SAP HANA on Power Systems on IBM Cloud等云服务,中国企业将有机会获得更多的数字化Power。

浪潮商用机器K1 Power系列纵向扩展服务器提供了7大云化技术,包括Power Enterprise Pool、PowerVM虚拟化、KVM on Power、PowerVC高级虚拟化管理平台、Docker on Power等,支持不同层次和规模的虚拟化及云化。

浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧表示:“我们越来越强烈地感受到科技正在深刻地改变着人类的生产生活。作为科技创新的主要驱动力之一,计算也步入了崭新的阶段,那就是围绕AI、云计算、大数据、区块链、量子计算等新技术,不断创造新的应用场景和业务模式。在这样的背景下,我们将基于开放的Power技术,致力于通过自主研发,打造面向中国用户的适合多业务场景的计算解决方案,赋能企业数字化转型。”

完整的企业AI平台

数字化重构2.0的人工智能战略需要端到端的全方位人工智能,结合软硬件紧密配合、相互优化,让企业客户在使用专为人工智能设计、优化和加速的基础设施时,就能了解到性能提升的潜力,让企业更快地获得洞察价值,支持更大规模的企业级人工智能项目。

在IBM Think 2018时,运行在Power Systems 服务器上的SnapML机器学习库,在以广告为主的数据集上运行机器学习,就以超过谷歌云(Google Cloud)TensorFlow的46倍速度创下了万亿级数据集的全新纪录(从70分钟降低到91.5秒)。SnapML具有三大差异化特点:基于并行数据框架,可针对大规模数据集迅速扩展计算规模,这对大型应用来说尤为重要;与GPU硬件集成,充分利用GPU的并行计算能力,以及Power服务器的NVLINK 2.0大通道GPU-CPU数据传输技术;优化的稀疏数据架构,可以更好处理机器学习。

但SnapML的意义并不是为了比拼谷歌的TensorFlow,而是为了解决企业级计算的特殊需求,特别是实时调整模型和进行实时预测等情景,例如对于能源网络的持续***就需要实时训练或实时增量训练模型以识别全新的***模式。SnapML在2018年又进行了大量改进,包括集成新的自动化功能,让企业用户可以更容易完成模型选择和超参数调整等机器学习任务。新的SnapML自动学习架构,并在5个数据集上运行企业应用案例,如预测旅客错过航班的可能性、有人点击在线广告的可能性、求职者的最优薪酬等,Power服务器上所达到的精度高达竞争架构的10倍及以上水平。

IBM Think 2019期间,宣布一步把PowerAI Enterprise与Watson结合起来,推出了全新的Watson Machine Learning Accelerator。PowerAI Enterprise是基于Power系统的软硬优化结合的人工智能全生命周期管理平台软件,包括SnapML以及从安装、配置、模型训练一直到移入生产环境等全过程。而WatsonML Accelerator又进一步与WatsonML相结合,这样就让Power系统可以支持从开源机器学习框架一直到Watson机器学习在内的各种机器学习框架,满足企业应用的多种需求。

2019年,在中国市场,浪潮商用机器将旗下Power全新服务器产品将为企业数字化转型和数字化重构带来完整的企业AI解决方案的计算平台,助力中国企业构筑面向未来的IT新架构。浪潮商用机器全线产品均采用了POWER9处理器,每核性能较POWER8可提升40%,具备NVLink2.0、CAPI 2.0及New CAPI三位一体的领先硬件加速优势,深度学习框架性能超x86近4倍。加上SnapML、PowerAI Enterprise、WatsonML以及浪潮商用机器的国产人工智能解决方案,可帮助中国企业面向未来业务发展突破计算瓶颈,多层次推进移动互联时代的数字化转型,同时衔接未来的数字化重构。

多层次推动数字化转型和重构

在IBM Think 2019上,可以清晰地看出Power Systems的产品策略:自下而上的企业混合云计算架构和自上而下的企业AI计算架构,中间就是通过Kubernetes平台对接,以及通过Kubernetes形成跨公有云、私有云和混合云的计算与部署能力,从而多层次、多方位、多模式地满足企业用户数字化转型与数字化重构的需求。

中国企业的信息化和数字化进程与西方企业的历程不尽相同。中国企业利用IT技术分成几个阶段:第一个阶段是1990年代到2000初的企业信息化;第二个阶段是在2000年中下旬开始的数字化,数字化是因为移动技术和智能手机的出现,企业开始利用移动终端把部分信息化的功能延伸到前端;第三阶段则需要把数字化场景引入到整个企业,这就是数字化转型阶段,通过一个大数据平台把整个企业业务连起来;数字化转型之后,还需要数字化重构,也就是在企业大数据平台之上,利用人工智能、机器学习等重新优化流程、刷新客户体验、创新商业模式。

当前中国的企业处于从信息化到数字化到数字化转型和数字化重构的各个阶段,不同行业和不同企业的进程非常不一样,即使是同一家企业内部的不同部分和分公司也处于不同的阶段,对于这样复杂的局面就更需要可以渐进和可持续的企业信息基础设施。而Power服务器技术则可满足从人工智能到SAP HANA内存计算甚至到全球第一高性能计算的顶级需求,结合公有云及云集成技术,可无缝满足企业对于私有、公有和混合云环境中的各类需求。

实际上,IBM宣布IBM i、AIX及Linux等操作系统也将作为IBM公有云服务架构的一部分对外提供服务后,浪潮商用机器Power将为用户提供支持多种计算模式的混合云平台,并且更为灵活。不仅如此,还兼容传统企业IT资产以及新兴计算应用。再加上浪潮商用的国产化产品与解决方案,以及集成的浪潮云软件,将成为中国企业面向未来数字化重构的重要技术方案选型。

IBM Think 2019归来再看国内企业的AI与混合云架构,将不再是宏观的战略蓝图和布局,而是十分细致的技术产品和方案。如果说宏观的战略往往让企业掉到坑儿里,那么细致的技术产品与方案才是真正通往未来的坚实路面。2019年,面向企业IT体系重构,浪潮商用机器有限公司副总经理傅斌表示:“在企业IT架构升级中,浪潮商用机器不仅仅要帮助企业客户将传统应用与最新的POWER技术结合实现业务升级,还要携手客户,通过混合云、人工智能的方式,实现整个IT基础架构的质变和飞跃。”

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