天云软件张福波：国内云计算正处于爆发前沿 原创

云计算产业在全球高速发展，同时形成新的产业生态和技术方向，每年一届的中国云计算大会是一窥国内该产业态势的重要通道之一。

第九届中国云计算大会于2017年6月14-16日成功举办，本届大会以"生态构建 深化应用"为主题，现场，众多政府领导、专家学者、企业高管以及主流媒体汇聚一堂，就中国云计算大数据的产业生态完善、技术与传统产业的深度融合以及云计算大数据技术与物联网、人工智能等最新技术的结合展开讨论。其中，业界领先的云管理平台软件制造商和云解决方案提供商天云软件亮相大会现场，展示了企业私有云、混合云以及高性能计算和机器学习支撑系统解决方案。CEO张福波博士在分论坛的演讲中总结了后计算机时代的三大特征，并与会后接受至顶网记者专访，以下为专访实录：

记者：纵观近几年国内云计算市场，无论是技术层还是生态层都有非常大的改观，在您看来，国内云计算市场是呈现怎样的走势？

张福波：中国的云计算市场和全球市场是同步的，我们大家解决相同的问题，当然我们也有国内的，国情的差别。任何一个新的技术的发展，它一定经过三个阶段，一个是概念的验证阶段，中国和美国国情都一样。第二个是采用阶段，采用阶段往往是一些非关键性的业务，用户的投资也是非常谨慎的，大家用验证这个技术来试用它，当这个产品和技术相对成熟的时候，用户才会把它的生产系统放上去。任何一个新的技术，甭管是中国还是美国还是全世界，大部分生活阶段，PUC阶段，它的生产系统，上这样的技术，这是一致的。

差别在哪儿，这三个阶段花的时间的长和短，很简单，北美，像亚马逊为代表的，他们走得比较快，IT技术成熟在国外很多大型企业把IT当成生产率了，他们对安全的投入，无论是安全企业的问题有很好的基础。如果说把云计算上到生产系统，这个周期会短一点，因为他们已经有现成的东西。中国的情况不一样，我们整个的IT发展得比较迅猛还是在互联网，它直接面向市场，它需要更新换代非常快，因为有竞争的关系，所以才会有。相对于企业来说，它相对来说会发展得比这些互联网要慢一点，但是它是比较紧凑的。现在银行也好，电信运营商也好，IT实际是它的后台，非常重要的地方，不能够承担失败的后果，往往需要更多的时间去认证，去经历。

云计算真正采用的不是终端客户，用户是感知不到云的，而是企业，它的应用如何放到云上去。实际上它是一个小众市场来理解云的，云不是让所有老百姓都知道。所以在中国现阶段情况，我发现我们原来是找客户，现在发现客户来找你了，因为他们已经碰到，他们用云上生产系统，解决他的问题，他会碰到实际的问题。这个时候，中国的现在云计算是刚刚处于爆发的前沿，这是我这样一个看法。这就是我为什么把它定义成后云计算时代，后云计算时代非常重要的标志就是生产系统开始上云了，这时候市场和客户所追求的就是产品的质量和品质，还有你是不是能够解决它的可靠性的问题，他要求是成熟的方案和成熟的产品，不是几年以前做的POC，做验证系统，不能够再走这条路，这个是现在的市场。

第二个，我就发现中国从一年开始，每三年就有新的变化，云计算，后来是大数据，后来是人工智能，深度学习，甭管怎么样，这些核心的问题，IT技术没有太大的本质性的改变，核心的问题，用IT的技术解决不同的问题，理论上我们科学技术整个发展是有需求的引领，有需求才有市场，当没有需求的话，这些科学只是停留我们的科研机构，我们发表论文作为知识点来储存。我觉得后云计算时代主要还是三方面特征，一个是生产系统的上云；第二个，人工智能及深度学习真正变成落地的技术，解决性能应用问题；第三块，就是软服务，现在软件开发，我认为现在的时代这三种是很明显的特征。

记者：的确现在很多传统企业都认识到了上云的重要性，在您看来他们在上云过程中，最大的需求有哪些，遇到的最大痛点有哪些？

张福波：最大的痛点有几个方面，第一个，所有的鸡蛋放在一个筐里，资源的池化，有了信息化的技术，应用跟硬件的结合，使得你的资源可以做资源池了，这种虚拟化向（英文 10：07），SDN去储存，这种技术，这个问题已经计算机解决了。对企业来说，最大的问题是管理，当把所有的鸡蛋放到一个筐里，我认为云计算的成功是三分技术，七分是运营管理，如何来满足生产系统的QS，包括用户的满意度，这是很大的挑战，是团队、理念，管理的理念，这是最大的挑战。

其二，云化迁移，我们99%的应用是传统应用，新的应用开发不会像传统应用开发那么快。LinuX是一个很好的故事，LinuX这个软件在90年代，1997、1998年相对比较成熟，LinuX作为一个应用服务器的主流，到了2006年基本上才成为一个共识。那时候大家说服务器，都有LinuX，跨了多长时间？十年的时间，这是一个单机板的操作系统，我认为这个范围要比LinuX大的多，复杂的多。所以生产系统要上云计算作为主流，至少十年以上的事情。如果是我们把云的云年是2010年的话，那是2020年以后的事情才成为一个主流。

现在我认为云计算还是在爆发的前沿，所以说对用户来说，回答你的问题，最重要问题，我还是这句话，人是不会消耗IT资源的，而是应用，所以说一个云计算的成功就是考验有多少应用跑到了云上去，你这个云如何支持应用，云平台、云技术的核心，解决资源是不要条件的，它的充分和最最有价值的部分是支撑应用，帮助应用做云化改造和应用运行在云上，这是它的核心。

记者：刚才您谈到中国的云计算市场正处于爆炸的前沿，我们发现国内的云服务商越来越多，天云软件是作为其中的一员，是如何向客户提供这种差异化的服务呢？它的核心竞争力在哪里？

张福波：像我们手机一样，国产手机和苹果手机功能性差别不会很大，为什么花5000块钱去买一个苹果手机，而不是买山寨的手机，它的差别在于质量。

作为天云来说，我们相信一点，一个软件的成熟度不是靠人工开发出来的，是用出来的，所以我们的竞价优势在于质量，我们做云计算从2011年做到现在，是市场上做云最早的一个团队。天云最大的优势是我们已经上到生产系统上了，可靠性要比别人走的更早，这是一个。

第二，原来背景的创业者，原来就是在大的企业里面解决企业私有云，而且是企业IT的部门，所以我们对行业的应用了解比较深刻，会少走很多弯路，不需要用很多的经验教训去学会这种教训来解决用户的问题，因为我们就知道，如果你生产，你会碰到什么问题，我认为第二个就是我们的经验，这么多从业的，20多年在IT方面的经验。当时我们做这个工作，世界500强，70%是我们的客户，我们是解决处理、服务大企业的经验，我不怕企业大，只怕太小，太小，我的价值就小，越大，我的价值就越大。我们在2002年、2004年，三星，一个集群就是三千的计算值，我们就是MD，一个集群是2万台计算机，我们在零几年就有这种经验了。现在在中国的云计算，我们还没有碰到几万台计算机的一个集群，在十年以前我们已经有这个经验去管理，去解决几万台计算机的一个IT系统，这是我们的优势，别人它没碰到，它就没有。

记者：在云计算大会中，或者很多行业IT大会都会提到一个词叫人工智能，包括人工智能技术及深度学习，这些新兴技术的发展，是不是也是天云软件在未来部署的一个重要的方向？

张福波：人工智能，它有几个方面组成，第一个是算法，第二个是大数据，第三个就是要有计算能力的配套，天云软件的核心在人工智能就是解决计算能力问题，计算平台的问题。人工智能，特别是深度学习，它是高性能计算和云计算的结合体，这个市场上，我们认为是有非常大的优势。我前面的15年，14年，做的是高性能计算，后面大概有六七年做的是云计算，恰恰这种经验对人工智能学习的，关于计算平台我们是很有经验，因为人工智能机器学习，它的任务并发度是上百万的并发度，所以这个要求是很高的，不是所有的学计算机人他都会的，什么叫高性能计算，什么叫API，什么叫调度，这些都是需要积累的，这是我们很好的一种优势。回答你这个问题，在云计算当中，我们还是致力于支撑人工智能机器学习的平台，或者是高性能计算，或是人工智能机器学习的平台如何放到云上去学习。

记者：今天也是我们大会的第二天，昨天的大会，您谈谈对本届大会的观感有哪些？

张福波：我这个后云计算时代，在今年年初提出来，这是我们天云软件，一家资源，来这儿之前，我也担心说提出后云计算时代，大家会不会认同，昨天开会很多的嘉宾都提到了，叫云计算的下半场，这个道理是一样的。我不是每年都参加，但是我参加过几次，所以说现在的云计算已经落地了，因为大家已经有很多的经验，不管是好的经验，还是失败的经验，大家都可以来分享，我认为这是现在的云计算大会更加实际一点，不再是一个未来，现在就是当下，我们云计算技术解决什么问题，用户市场都有实在的需求，这是一个特点。

第二个特点，云计算它是一个技术平台，看万达广场，它是个基础设施平台，所有的应用都和云相关，甭管是人工智能还是大数据，都和云相关。像我们开一个门店，它是一个广场但是这里边有不同的门店，以后我相信云将是一统天下，所有的IT全是云计算，所有的应用都要跑在云上，一个应用对我们的高性能计算也是应用，人工智能对我们也是一个应用。作为天云来讲，我们不是说我们做这个应用，我们是支撑不同的应用，所以我们跟这些云都会接触，很显然做云计算的时候，它的内容将会不断增长，在几年以前没有人提到人工智能与机器学习，最早的时候还没有提到大数据，后面几年才有大数据，所以云它是一个支撑性的，现在大会的特点，我说这是一个比较大的特点，就是落地，云最终解决的是应用的问题，大家是有共识的。

记者：最初我们谈的是概念，到后面我们谈的落地，深度到行业？

张福波：原来大家都想开店，但是店里卖什么东西，大家不清楚，现在店开起来，卖什么东西知道了，这个是一个落地的过程。内容是最重要的。

记者：今天非常荣幸请到张福波张总来到我们的专访间，他对于我们国内云计算市场的一些看法，以及对天云软件一些详尽的分享。谢谢张总。