书生云王东临：大数据催生产业变革

　　原有的存储架构都是为了机械硬盘而设计的。例如：为了减少寻道时间，需要把连续数据存放在一起。而一旦闪存替代机械硬盘，机械运动的瓶颈瞬间消失，给IT基础架构带来的冲击大致相当于当年蒸汽机对工业的冲击，不仅现有的存储系统都被淘汰，甚至连网络、驱动、虚拟化等都会受到巨大的冲击。

　　5、软件定义一切

　　随着技术的成熟，软件可以定义的内容越来越多。包括软件定义网络、软件定义存储、软件定义SSD甚至软件定义数据中心等等。

　　软件定义降低了对复杂硬件的需求，硬件层只需要高效地做好互联互通，控制逻辑由软件完成。例如从底层抽象出一个灵活的“虚拟硬件组织形式”，这种虚拟硬件组织形式可以随着需求的变化而被重新定义，而不用真的修改硬件的联通方式。

　　这就像在公司内部根据人员和业务结构，可以由软件定义一个网络组织方式。而当人员或业务发生变化时，可以重新定义一套新的网络架构，在代码层面更新了硬件的组织方式。

　　未来所有的硬件组织形式，都会以软件定义的形式出现。

　　从理论上来说，由于增加了抽象过程，软件定义硬件可能存在着一定的性能损耗，而这一点正与下一个趋势密切相关。

　　6、重塑软件架构、解放硬件性能

　　●硬件性能飞速发展(大约10年100倍)，软件制约了系统性能

　　落后的生产关系制约了生产力的发展

　　需要调整生产关系，以适应生产力的发展

　　●重塑软件架构

　　做减法，重新规划路径将红绿灯减到最低

　　将红绿灯改建成立交桥

　　7、企业级产品消费品化

　　企业级客户也需要用户体验：

　　工业设计

　　友好的用户界面

　　简捷的操作

　　无需培训就能上手

　　个人用户对于产品的外观和用户体验的关注，远远大于产品可以实现的绝对功能。而王东临认为，未来所有的企业级产品，也会向消费品化发展。

　　CITE(Consumerization of IT in the Enterprise)是王东临从硅谷学到的理念。做了20年2B业务和10年2C业务的王东临很快就接受并认可了这一理念。

　　一个企业产品需要在命令行中输入命令，需要专业工程师才能操作。这些傻大笨粗的企业系统在未来都会消失。简单易用、界面友好也逐步成为企业级系统的衡量标准之一。

　　王东临据此把书生云的机柜做成了“颜值爆棚”的样子。他告诉我们：书生云的实践证明，即使是企业产品，即使是可能被放在机房中并不会被每天观赏的产品，用户也需要出色的工业设计和易用的界面。

　　8、超融合

　　对于超融合，有一个简明的比喻：

　　如果需要建造一幢房子，最基础的方法是一砖一瓦地现场砌。而有一种更加快速有效的方式就是，提前做好预制件，在现场只需进行必要的组装。

　　对于 IT 系统的部署，同样适用这个原理。如果在企业内部现场部署，需要把服务器安装上架，连接电缆，安装软件，调试配置。这个流程往往需要几个星期甚至几个月。

　　在超融合方面尝试比较成功的，就是刚刚上市的美国企业级云服务Nutanix。

　　Nutanix 的超融合，是把计算和存储融合在一起。如果用户需要私有云服务，需要至少购买三个节点，就可以组成分布式系统。但是他们的超融合并没有融合网络，他觉得这还是半融合。

　　真正的超融合是加入了网络的超融合。把所有的网络拓扑结构全都放进一个机柜。这也是书生云在做的尝试。

　　正如上世纪八十年代大型机成为PC机的那一次浪潮，如今云计算以简单易用的形态进入普通企业，是王东临技术人预见的未来。而正在发生的事实也证明，云计算的技术正在改变 IT 的基础架构。基于此，新的产业分工正在形成。而这正是所有尊重云计算核心技术企业的春天。

　　●精彩问答：

　　①问：目前云结合一体机是已经上线，价格与传统的竞争力怎么样?未来的大数据卖给谁?怎么变现?

　　王东临：第一个问题，现在已经开始给用户提供发货，应该是南方电网，还有东风汽车马上也要用，我们还有很多小客户，以前没有条件用云的，一个单位都没有IT部门，更没有CIO，只有两个网管，都有很多的购买意向。有意向的定单应该有几十亿了吧。

　　第二个问题是很专业的问题，就像流量怎么变现，这是一个很复杂的问题。比较好一点的是从数据里面去统计、去分析，然后把分析后的结果拿出来卖，比如说像我们在有时候做医学，什么样的病例，什么样的医生都出来。我投了一家公司，人的面部特征和罕见病的关系。实际上具体情况来说，这个一定赚钱很难说，但是你真的要去看自己有什么数据，或者你没有数据，但是有分析能力，再去找有数据人去合作。现在的情况下，总体出来的数据量其实还是不够的，因为现在才开始有企业有意识地去积攒一定的数据，数据量还不够大，所以现在可能相对于更靠谱一点，现在大家把数据都先存储起来，这个基础工作有了，然后后面才有能力去做更多的。因为我讲的东西的运用，必须要有大量的数据才能有用。所以现在可能做数据分析的运用肯定是好的，包括我前面讲的，用数据分析去建模都用，可能先把各种数据先存起来，把这个服务做好了，为后面的大数据分析提供支持更现实一点，我说得不一定对，供你参考。