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如何实现AI云化下的技术实践?
 
http://www.tyueo.com  发布时间:2019-11-29 09:38  来源:未知
 
 

伴随着 2012 年深度学习技术的突破,第三批人工智能浪潮也如期而至。然而在现阶段,随着深度学习技术发展速度的放缓,已经逐渐能够看到其天花板,以大数据为根本支撑的人工智能似乎受到深度学习技术的影响也出现了增长放缓的迹象。

因此为了寻求新的突破,AI 领域的企业也在不断寻找着新的技术支撑点。进入到 2019 年,以中台和云原生这两个各自技术领域的"当红炸子鸡"为代表的“新生代”逐渐成长起来,这两者自然也受到了来自 AI 领域的关注。那么在这两个领域下,AI 将如何与它们展开合作,如何在业务中,将 AI 与中台和云原生这两个领域结合起来,相信会是企业技术当下发展的重中之重。

2019 年 11 月 21 日北京 AICon 现场,举办了一场主题为【AI 云化下技术实践】的高端技术闭门交流会。此次闭门会,邀请了 20 余位各大企业 CTO 与技术 Leader 的参与,他们在【AI 中台架构的云端探索】以及【云原生与 AI 的融合】这两个议题下纷纷抛出自己的见解与论述。

中台边界化的探索

2019 年可以称得上是中台元年,一年的时间已经席卷了中国的大江南北,同时出现的一系列中台名词不胜枚举,业务中台、数据中台、技术中台、算法中台、AI 中台等等让人目不暇接。那么我们如何理解中台,每一家企业都需要中台吗,搭建中台的边界又在哪里?参与闭门会讨论的各位技术大咖也给出了自己的答案。

边界化问题产生的原因,在于不同公司对于业务的诉求也不尽相同。技术不是一蹴而就的,它是需要同业务一起演进的,两者不能“互扯后腿”。现在的中台体系,对于很多企业来说意义并不是很大。就拿数据中台来说,要搭建数据中台,是一定要有业务中台来做匹配的。否则,数据中台所分析后的数据没有服务对象,为了“中台”而“中台”是绝对不可取的。

因此,对于中台的边界定位一定要清晰,无论是 AI 中台、业务中台、数据中台还是算法中台,既然叫做中台,就不能将其当做平台去用。只有明确边界后,才能最大化中台的效益,也才能最大化满足企业的业务变更需求。

此外,小组内的各位嘉宾还捎带总结了架构选型以及微服务改造的话题。对于企业来说,微服务改造和是否构建中台的原因是类似的。微服务改造有没有好处?肯定是有的,但是这个好处对于企业来说,能不能大到让企业下决心去做服务拆分,这就不一定了。为什么很多大型互联网企业都在做微服务化,因为对于大型企业来说,能够节省 1% 的成本,对其就意味着节省很大一部分开支,这绝对是超值的。但是对于小企业来说,其服务以产生多少价值为主,拆分服务所带来的成本如果不能从根本上解决成本问题,的确没有微服务化的意义。

总结起来,无论是中台还是微服务,一定要量力而行,从自身的实践出发,寻找最适合企业发展的那条道路,而不是一昧跟随大厂的发展路径去走,这才是企业技术选型的核心所在。

云原生的应用落地与成本管控

云原生讨论小组的嘉宾认为,单就某一种技术的概念普及来说,云原生的普及是没有难度的。尤其是在科技发展的过往数十年中,技术本身历经了数次更迭,开发者对新兴技术的接受度还是比较高的。并且随着 CNCF 社区的发展,开发者对于云原生这一概念基本达成了理解和共识,普及并不是非常难的事情,难点在于落地。

有人把简单的认为将本地部署的单体应用迁移到云上就是云原生应用,其实不对,云原生是一系列云技术和企业管理方法的集合,涵盖 DevOps、持续交付、微服务、敏捷基础设施、容器、动态管理等标签,而不是像上云一样去只是将业务迁移到云端。

现场的嘉宾,最关注的核心点还是在于如何做到云原生场景下的成本可控。第一个是技术层面,想办法最大会提高使用率,如果可以的话尽量多复用每一个服务。同时另一个层面是考核机制的规范化,从开发到运维到 IT,做一条考核流水线。现在很多企业都是由运维 IT 部门来做成本考核,由业务部门来提需求,从而造成成本与需求的不匹配。所以需要一条完整的考核链,将每个层级的附加值分在不同的业务平台上,把每一个业务环节作为 KPI 去考量,这样就可以有效约束代码质量,同时在基础资源层面也能在一定程度上做到成本可控。

写在最后

互联网一直以来的特点是对于“大佬”盲目崇拜,只要有成功企业推出前沿的技术概念,就会有一批不在少数的盲目追随者。中台在今年之所以这么火爆,肯定是有炒作和盲目跟随的原因造成的。同理,云原生也是如此。

但是,过去这些年来互联网的规律告诉我们,软件开发领域不存在银弹,存在的只是与企业业务相匹配的技术架构,存在的只是与时俱进,不断更迭的 IT 体系。

 
 
 
责任编辑:
王国元
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