主持人：歡迎各位嘉賓。在激烈的市場競爭中，把握主動是重要的，所以在我看來最重要的推手還是CIO和廠商的專家學者。
今天的主題是“云存智用，數字轉型”。
首先請北京建工集團信息管理部副部長楊震卿講一講，你們往哪轉，目前基于數據創新你們有什么樣的動作和需求？
楊震卿：我們是一個施工的傳統行業、國有企業，現在我們規模是1000多億元，有4萬名職工，北京長安街兩側80%的建筑，北京7000公里道路都是我們做的。我們做了幾個有意義的事情：北京7000公里的道路哪個部分有問題我們能抓出去維修處理。剛才談到了疫情，疫情期間的醫院，53天我們建成，在這過程當中，我們實現用BIM技術解決。
類似的案例其實還有很多，聚焦到建筑行業，今年我們和十三個部委聯合頒發了一個文件，叫做“智能建造和智能化發展”，這就是未來“十四五”期間施工類企業數字化轉型的一個重要方向，我們主要是往這個方向轉，智能建造的領域到底有什么內容，管理信息化、生產信息化、智能裝備等等都是我們要做的工作。
主持人：確實安貞醫院的建設速度讓我們感到很驚訝，也讓我們見證到了數字化的魅力。平安科技的王總，你們作為金融企業，我知道你們提到了聯邦學習的制度，你們為聯邦制度做了什么，有什么創新？
王健宗：今天論壇主題是“云存智用”，正好我的博士生導師謝長生教授也在會場，因為十年前他就帶著我們做這個方向，我也完成了國內當時最早的一批云存儲的博士生學習，就是后面的智用。
我從事金融的AI行業，對于金融來說，它對于AI的需求是相比其他行業有很迫切的需求，很重要的一點，因為以前我們做風控和用戶的推薦，比如你要到門店，要去一個企業決定他是否貸款，要到現場走，成本很高，現在我們基本上不會做這樣的工作，基本上全部是數字化，引用一個非常時髦的，數據孿生，完全是每個企業、每個人都有一個數字化的報表在我們后臺。我們一直在做相關的工作。
到現在這個階段，個人和企業的數據更多，大家也知道，整個行業的監管，包括對數據的安全保護，數據的個人公民隱私越來越重視，所以在這樣的背景下，我們就開拓了如何保證隱私的情況下做一些數據的自用和數據的挖掘、機器學習和人工智能的工作，衍生出了聯邦學習的工作。簡單講，就是我們可以應用在數據不用完全合到一起的情況下，實現數據的挖掘，機器的學習，這樣就有效的避免了因為數據隱私安全帶來法律的風險，也是重點突破的一塊，下午有一個論壇會可以詳細的匯報和介紹。謝謝。
主持人：剛才王總說到了數字孿生，我們每個人可能都有一個孿生的數據對象，想不想知道你們個人在他們的畫像里是怎么描述我們這些人的行為和習慣的，我想這就是智能應用給業務帶來的機會。在建筑設計或者整個建筑行業，現在在人工智能和智能應用方面，楊部長有什么樣的想法和需求？
楊震卿：還是比較多的，我們叫全產業鏈，或者全生命周期，從設計勘察階段，這個行業技術有一個概念模型，通過AI可以把建筑之前有多少人要被拆遷，他們的家庭情況怎么樣，怎么組合戶型圖，大體的衛生間和客廳多大，設計完了以后的成果會傳遞給施工，施工就會預知要做哪些事情不做哪些事情，哪些可以保證工程安全，因為國家在推裝配式建筑，所有的構件都是工廠里預先生產出來，哪些構件什么時間運過來，這個過程當中我們會用到大量的工程機械，運輸環節和生產環節和現場建造環節，包括民工（我們這家企業大概有十幾萬的農民工在干活施工），這些人的管控也是問題，尤其是疫情期間。
我們說，疫情期間是統計農民工數量最準的階段，因為一個人出問題會帶來巨大的連鎖反應。如何統計哪個人在哪，從哪個地方來的，和哪些人有接觸，干什么工作，是不是有上崗資格證，最后向用戶交付，以前大家買房子得到的是一個平面圖紙，現在我們給到數字，人家哪一扇窗戶更適合養花，我們都告訴。
主持人：這種設計的技術，或者建造和管理的技術，剛才王總說了數字孿生，數字孿生是用戶的數字，把居住人的數據和信息能夠跟建造過程結合在一起，大家可以想象未來有多么大的發展的空間，這就是給我們帶來的想象空間，但是所有的想象空間都離不開我們數據基礎設施的支撐。
今天一上午很多的廠商專家都介紹了存儲技術的發展，數據保護的發展，但是我還是想請浪潮的葉總稍微總結一下，就是為了支撐前面的這些數據化創新，結合現在我們的技術，如何引起現有的用戶格外的對技術的關注？
葉毓睿：首先我很高興，今天話題“云存智用”，也是浪潮存儲近幾年提出的理念，叫做“云存智用，運籌新數據”。
我知道，王總是聯邦學習團隊在整個國內也非常出名，可以看成一個智的代表，今天咱們的四位剛好是分別代表了云、存、智、用，是一個很大的巧合。浪潮存儲作為一個基礎設施的提供者，舉例子，比如說我們經常會去出差的時候，會有一個14天行程跟蹤，作為用戶的體驗，我們希望達到什么程度，我覺得剛好是可以體現整個數字化轉型的過程，比如一剛開始我們還是需要去手動的填寫，首先你要完成信息化，信息化之后需要去把數據實時的在線，才能做數據的處理，以及數據的流動和數據的共享。這些都做完了以后，才能去上升到智能部分，進行決策和分析，包括數據的呈現。
比如現在14天行程，你去到哪個地方自動的推送，就不需要我們輸入了，這些都會使得我們整個使用過程里，生活當中有很大得便利。
這里對基礎設施會提出什么樣的挑戰，如實時在線，就需要我們的數據能夠云化，在做這樣的決策和分析的時候，需要做一些AI的訓練， AI的推理，對于存儲的挑戰，比如說在存儲層要和云化做對接，公有云做混合云的數據的流動，比如有云網關和云備份的機制，在私有云化里，要匹配是商業的云管或開源的云管，對接云的接口，比如DevOps和STD，比如云化容器化的部分，要對接CSI等等的接口。
在AI訓練部分，我們發現，海量的小文件以隨機的讀為主，其實它對存儲也有一些挑戰，比如說存儲可以支撐很高的OPS需求。另外在AI的推理會希望你能夠快速的響應，對于存儲的低延時高性能也要相關的要求，浪潮存儲在這方面也做了相應的解決方案
主持人：所以最重要的首先是涉及數據采集，采集了以后要支持上云業務的應用，不同的應用系統之間怎么共享數據，大量的數據怎么樣去滿足機器學習和人工智能應用的需要，這些應用基礎的變化，都需要后臺的基礎設施支撐系統要考慮到這個應用，不同的應用有不同的特征，但是你的技術不要成為整個數據應用的瓶頸，這個非常重要，也需要考慮特別多。
今天我們說數據創新，今天說AI，離不開云，是不是所有的數據往云里存，其實是不是只有公有云，是不是還有混合云，應該有公有云和私有云，在云的應用方面，可能阿里比較有代表性，請講講怎么在云的方面考慮一些問題？
吳忠杰：我給大家講一講，因為剛才大家說的是數據驅動，實際上數字化轉型是各行各業都在搞的，跑得比較快的就是阿里巴巴的電商和螞蟻金服，這些是完全數字化驅動的。
剛剛過去了雙十一就會體會到，今天就是一臺大型的無人值守的機器在那做雙十一，這就是完全數據驅動。從后臺的感覺來看，沖擊還是很大的，實實在在的改變了我們的社會的運作模式，把這種方式在延伸到其他的行業，可能會發生很多質的變化。
從數字化轉型來看，它需要云的基礎設施，阿里云就是做基礎設施這一塊的，目標就是把它做成水電煤，分為計算、存儲、網絡，計算就是云原生，網絡就是全球互通的一張網，而且是虛擬化的網絡，存儲我會重點講，尤其是剛才提到的問題，是說云存儲到底和以前的存儲有什么樣的差別。
我是做技術的，從技術的角度來看，這兩個是完全不一樣的東西，主要有兩個因素。
第一個，由于在設計云存儲系統的時候，面臨的物理場景不同，因為面臨的是數據中心不是一個單一的孤立的數據中心，是一個全球的數據中心，這樣使得以前的存儲系統設計的時候，可能是面向一些集群的服務器，或者說一些定制化的硬件，它的規模等等都不一樣，這是第一。
第二，它面臨的場景不同，傳統的存儲在設置的時候，可以做一些垂直化的設計，垂直化設計可以做很深度的面向業務的特定的優化，包括軟硬件的優化，但是云存儲是一個平臺，所以我都不知道它上面跑什么樣的應用，比如說數據庫應用，數據庫對延遲要求很低，還有一些大數據的應用，大數據應用吞吐帶寬要求很高，雙十一的搜索應用，要求就是峰值要求很高，所以這種應用在云上面都是要解決的，事先我也是不知道它的應用特征。
云有一個很重要的特征，就是彈性，所以它對云存儲的技術架構來講，你必須得做到有一個很好的彈性、可擴展性，必須是一個統一的平臺，如果不是統一，改天有新的業務出來，我不可能再去垂直化的打造一個系統，可復制性很差，所以新的業務出來后，我一定會是在現有的架構上增長出來的，所以這是一個和傳統存儲或者說以前做存儲架構的時候很大的區別。
主持人：你談的云存儲更多是公有云的存儲，其實阿里不能用公有云來看，因為阿里也在往傳統的混合云做，也在傳統的公有云私有化部署，您說的存儲一定也包括私有云存儲，私有云存儲是用什么樣的方式構建的。
吳忠杰：所有的公有云和混合云都是一套架構，所以以前阿里云有說是公有云私有化，就是統一架構的意思，所以不會做不同的垂直化的架構。
主持人：平安科技的角度，對剛才講的所謂的統一架構混合云的部署，你們是怎么樣看的，你們的應用過程會用到這種架構嗎？還是按照你們自己部署自己的架構？
王健宗：從我以前研究云存儲的經驗來看，統一架構肯定是大勢所趨，包括通過微服務的方式，包括云原生的方式，其實每個私有云都要去搭一個架構，這樣對企業來說，成本太高了；服務成本太高了，要有一個統一的彈性架構，相當于云存儲的超市，每個企業選購的時候，要公有私有不同的能力和不同的存儲介質和需求，你挑就可以了，已經是這樣的方式，這樣才能規?；目焖俚牟渴饛椭?，并且能夠運營，這應該是大勢所趨。
主持人：剛才也說到了統一架構，建工集團怎么看？
楊震卿：我們有一些想法，但是付諸實踐還是有點少，方向來說，就是混合云的方向，當然我們希望統一架構最好，但我們面臨一些現實問題，因為我們自身產業線條會垂直比較多，之間會有壁壘，同時我們服務不同的甲方，比如說我們為海航服務，每一家也有自己的選擇，這個時候我們的選擇實際上還要根據甲方的選擇走，因為我們更多的是希望這些架構能能把上層打通好，不能應所有的供應商，是要供應商適應我們的業務需求。
宋家雨：統一架構到底統一到什么地方去，這是一個非常有意思的話題，是統一到行業云，還是統一到阿里云，混合云，其實剛才王總說了一個重要的話題，統一到一個非常重要的概念里，微服務化，其實微服務化的架構會把我們所有的領域打通，不一定要統一到某一個具體的場景方案上，但是用微服務化的方式，通過容器化的方式，解決標準化和業務快速發展，葉老師，從你們的角度，對于混合云和剛才我們談到的話題，您怎么看的？
葉毓睿：首先我很贊同宋總提到的容器趨勢，因為我有一個團隊也是解決方案架構師，我們也觀察到很多的行業，比如說像互聯網通信行業，還有自動駕駛以及物流，以及看到用戶確實有需求，在容器化的部署，所以我們存儲也應對這樣的挑戰去開發了CSI容器存儲接口，很好的可以去部署。
剛才提到了統一架構，從私有云的存儲角度也提一下浪潮的看法。浪潮數據中心分兩大平臺，一個是集中式存儲，還有一個是分布式存儲，從我們接觸用戶的感覺來觀察，在比較長的時間內，集中式存儲和分布式存儲會并駕齊驅，都會存活很長的時間，核心的原因是什么？比如說集中式存儲已經出現了很長的時間，有二三十年了，它的穩定性可靠性，包括用戶的使用習慣都會使得它會依賴這樣的存儲，尤其是當一些數據庫，比如一些關鍵性的交易，或者一些關鍵性的生產系統，仍然選擇集中式存儲，包括在這里積累了一些習慣，通常我們把它叫做是小快數據，比如隨機的小IO，但是要求延時很低，訪問速度很快。
主持人：我們習慣上也可以叫做私有云。
葉毓睿：還有一部分是大量的非結構化數據，今天有嘉賓分享80%都是非結構化數據，音頻視頻文檔等等，它的資料很大，這個時候它所適合的就是分布式存儲，比如浪潮的AS13000，對存儲的挑戰就是希望有一個彈性的擴展，包括數據海量進來以后，可能涉及到的一些數據的重構，都可以很好的處理問題。
越來越多的用戶會應用AS13000的特性，它支持多合一，支持文件對象和塊，通信行業的用戶，有一些智慧城市政務云的用戶，有大量的海量的日志和記錄的文件，可以采用對象的接口，比如我們在金融的影像平臺，就有相關的用戶，但是它同樣還是有一些老的音頻和視頻形態的文件，用文件的接口支持，它也會有一些因為云化的需要去跑虛擬化的，比如他的客戶操作系統的，可以通過塊的接口，我們發現用戶有些時候就把浪潮的AS13000看成是一個云的存儲，但是就回到剛才所分享的，我們看小的塊的數據，集中式的存儲，海量的需要擴展的是一個分布式存儲，未來是不是融合，也是可以值得探索的。
比如說網絡的技術，RDMA，包括NVMe，能夠成本降低，大規模普及，是不是可以走到一個新的形態，像分布式全閃，可以拭目以待。
主持人：今天我們說的技術，集中式也好，分布式也好，全閃也好，還有很多的技術其實核心要做一個基礎支撐，支撐了以后要用云的形態交付。
剛才談到了很多關于未來應用的拓展，未來應用的創新，基于數據的創新，目前要實現快速的迭代和微服務化的發展，應用需求的改變，云的發展趨勢和基礎架構的融合，其實是5G融合在一起的。關于這些內容，我知道還有很多的爭論和話題。
今天時間的關系，我想今天臺上的討論就到這里，因為還有很多分論壇，希望我們大家也能夠根據更多的交流。
上午的對話就到這里。謝謝大家！
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