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云計算迎來二次浪潮: 變革傳統(tǒng)利益鏈

作者:本站采編
來源:中國云計算
日期:2015-07-31 14:32:22
摘要:2015年7月,華為、阿里云[微博]、浪潮、金山云等一批云計算公司再次掀起了云計算的炒作熱潮。三年的成長期,讓云計算領域的市場、技術、產業(yè)鏈取得了長足進展。三年前,各地政府扮演了推動云計算的先驅。而三年后,各地政府已經成為云計算產業(yè)鏈、利益鏈的核心環(huán)節(jié)。


  時隔三年之后,云計算的炒作熱潮再度來臨。

  早在2012年,云計算就迎來了行業(yè)發(fā)展的盛況。彼時,全國大半省市都在出臺云計算規(guī)劃,并吸引了一大批云計算企業(yè)、資本的關注,宛若云計算已經成為拉動經濟增長的支柱。但當時,全社會對云計算認知薄弱,甚至建設數(shù)據中心機房都被視為云計算的主營業(yè)務,市場需求不足又導致很多資源閑置。最終,2012年甚囂塵上的云計算被主管部門掐滅了虛火。而主要的云計算公司開始依靠中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者維持生存。

  到了2015年的7月,華為、阿里云、浪潮、金山云等一批云計算公司以堪稱規(guī)模宏大的發(fā)布會再次掀起了云計算的炒作。三年成長期,讓云計算的市場、技術、產業(yè)鏈取得了長足進展,與之前已不可同日而語。但這一波云計算的浪潮中,省市政府仍然是云計算產業(yè)的中心。

  兩波浪潮的不同點是,三年前,各地政府扮演了推動云計算的先驅。而三年后,政府已經成為云計算產業(yè)鏈、利益鏈的核心環(huán)節(jié)。

  云計算“圈地”

  “前幾年推智慧城市,像智慧交通、智慧醫(yī)療等項目,每個項目都要自己搞一套云?!?月30日,華為企業(yè)云發(fā)布會上,四川省滬州市對外合作交流局局長陳琪在接受記者采訪時介紹,“以前的模式浪費資源,數(shù)據也沒法互通?,F(xiàn)在政府的規(guī)劃是一個地方建一個云就可以了?!?/p>

  陳琪認為,各類智慧城市項目、政府辦公以及城市內招商引資的企業(yè),都可以共用一個云,“云計算已經成為我們政府吸引企業(yè)投資的城市基礎設施了?!?/p>

  華為發(fā)布的“城市云”與陳琪介紹的城市發(fā)展思路基本一致。華為城市云項目負責人介紹:“城市云由華為建設、維護,可以為政府提供信息化基礎設施,政府辦公、醫(yī)療、教育、社區(qū)、交通、天氣等服務均在城市云規(guī)劃中,此外還包括了城市園區(qū)招商、城市創(chuàng)業(yè)項目、政府的信息共享平臺。”

  事實上,僅中國各地政府每年的信息化采購規(guī)模就超過500億元,除此之外,各地的醫(yī)療、教育、交通等部門,以及大型企業(yè)的IT采購也頗具規(guī)模——這些機構才剛剛嘗試云服務。

  “中國的云計算市場增長速度驚人?!盜DC中國服務部研究經理胡婷告訴記者,“政府、行業(yè)客戶已經成為一個主要推動力?!?015年1月,IDC曾統(tǒng)計得出中國2014年上半年公有云市場為3.27億美元,并預測2014年全年規(guī)模為7.17億美元。不過,在統(tǒng)計了全年數(shù)據以后,胡婷表示市場超出預期很多,IDC最新統(tǒng)計2014年中國公有云市場規(guī)模超過9億美元。該報告將在近期發(fā)布。

  可想而知,最先完成地方布局的公司,將在一個城市龐大的云計算市場里搶占先機。

  也正是因此,2012年以來,華為在全國14個城市建設數(shù)據中心,占地面積超過15萬平方米。在這些城市中,華為城市云已經開始承接醫(yī)療、教育等業(yè)務;阿里云則在杭州、青島、北京、深圳建設數(shù)據中心,此外貴州、寧夏、浙江等地方政府的云計算架構也均由阿里云承建。而且,寧夏、貴州等云計算進展較快的地區(qū),華為、阿里均有部署、競爭。

  起步較晚的浪潮則宣布投資100億元,在全國7個核心云計算數(shù)據中心、50個地市云計算中心,完成全國云中心布局,為全國200個區(qū)域政府提供云服務。

  不過在胡婷看來,華為、阿里云的定位并不相同,“一個是IT服務商的商業(yè)模式,一個是互聯(lián)網企業(yè)的屬性。”擁有全系列IT產品的華為更聚焦于提供基礎設施服務,華為輪值CEO徐直軍介紹,華為IT業(yè)務收入今年預計將超20億美元,明年有望實現(xiàn)盈虧平衡,2020年收入預計將達100億美元。

  而阿里云的目標則是政府資源,以及來自醫(yī)療、交通、能源等行業(yè)的數(shù)據。一方面,這些資源可以服務于阿里巴巴[微博]的O2O、電商、物流等戰(zhàn)略,另一方面,阿里云CEO胡曉明認為行業(yè)數(shù)據的開放可以成就“一萬個阿里巴巴”。

  利益鏈變革

  事實上,城市政府的云計算之路十分艱難。2014年7月,工信部電信研究院曾牽頭部分部委、企業(yè)制定了政府采購云服務的流程、標準方案。當時,試點方案已經編制完畢,一位方案參與者告訴記者稱,“不少政府機關都在等該方案,方案一出臺,他們就可以采購?!钡?,該方案最終卻因為“溝通沒有做好”而被叫停,至今仍未執(zhí)行。

  這種情況只是一個縮影。一位參與了國內大半智慧城市項目的公司高層向記者介紹了新疆克拉瑪依地區(qū)的醫(yī)療云案例。“醫(yī)療云的關鍵是打造一個共享平臺,讓所有醫(yī)院、患者數(shù)據可以在平臺上公開,但所有的醫(yī)院都反對這么做。最終,克拉瑪依市領導親自約談各個院長,反對者就地免職,這才推動了克拉瑪依的醫(yī)療云?!?/p>

  該人士分析,因為數(shù)據共享之后,患者的掛號、就診、拍片子、復診、處方、抓藥,可以任意選擇不同的醫(yī)院,“雖然好處明顯,但對傳統(tǒng)利益鏈的顛覆太劇烈了?!?/p>

  克拉瑪依醫(yī)療云架設在華為的城市云上。在記者咨詢這一問題時,華為云服務業(yè)務部總裁楊瑞凱表示:“是建設獨立的云,還是開放的云,客戶可以自由選擇,華為都可以提供。”不過,他也告訴記者,“在其他行業(yè),比如教育,都是如此?!?/p>

  每一類行業(yè)云的推進都消耗大量的人力和時間?!懊看味几?、行業(yè)、系統(tǒng)集成商等一大批人談?!币晃话⒗镌迫耸恳矊Υ松钣懈杏|,“在這個城市花6個月,到下個城市,差不多的內容,還是要談5個月以上?!?/p>

  為了降低溝通成本,阿里成立“云棲聯(lián)盟”,目前匯集了200多家行業(yè)合作伙伴一同推動行業(yè)云計算發(fā)展。7月29日下午,阿里云還與用友集團達成合作,開拓財務、汽車、金融、醫(yī)療、能源等領域。

  不過,前述智慧城市公司高層認為,“聯(lián)盟的形式帶來的動力并不足夠,需要探索新的商業(yè)模式,讓大家能夠更齊心協(xié)力?!痹撊耸渴窃茥?lián)盟的一員,他表示,“我們需要建設新的利益鏈,去推動傳統(tǒng)的利益鏈改革,比如成立合資公司,形成更緊密的利益共享?!?/p>

  落后國外競爭者

  困擾中國云計算產業(yè)的,并不只是利益鏈的變革,還包括很多技術、產品上的挑戰(zhàn)。

  2015年5月18日,Gartner發(fā)布最新云計算IAAS服務魔力象限報告,出現(xiàn)在魔力象限中的15家企業(yè)幾乎全部為美國公司,沒有任何一家中國云計算企業(yè)。Gartner魔力象限是全球IT行業(yè)最受認可的行業(yè)報告之一。

  這份報告中,僅亞馬遜[微博]AWS、微軟[微博]被稱為領導者,而且AWS遙遙領先于微軟。據了解,AWS占有全球云計算市場的28%份額,約為微軟的3倍。2015年Q1,AWS收入為15.6億美元,同比增長49%,超過中國2014年公有云市場規(guī)模總額。

  2014年12月的AWS技術峰會上,記者接觸到多位從國產云計算服務轉投AWS的云計算用戶,他們對記者的表示:“AWS的很多性能,尤其是穩(wěn)定性,都超越很多國內云計算公司?!碑斎?,也有從AWS轉投國產云服務的企業(yè),他們更追求“本地服務的便捷性”以及“性價比”。

  不過,需要指出的是,由于AWS未能滿足中國政府對外資云計算的監(jiān)管要求,AWS進入中國兩年來始終未能正式商用,只開放了少數(shù)“有限預覽”業(yè)務,其用戶群也主要面對擁有海外業(yè)務的中國創(chuàng)業(yè)者。即便如此,AWS在國內公有云市場也排在第五位,已經正式落地的微軟排在第四位。前三名阿里云分別為阿里云、中國電信[微博]與中國聯(lián)通(6.20,0.03, 0.49%)。

  此前,記者曾就“與AWS競爭”的問題咨詢中國電信,原中國電信北京研究院云計算產品總監(jiān)雷葆華回答記者稱:“沒法比,我們還是小學生?!背酥?,中國信息通信研究院(原工信部電信研究院)標準所所長何寶宏也曾測試大多數(shù)國產云技術服務商,他在2014年底曾告訴記者:“國產云計算絕大多數(shù)都在宣傳自己的彈性、可靠性,但測試結果顯示,沒有任何人能滿足所有自己宣傳的指標?!币舱谴祟愒?,中國信息通信研究院推出了可信云認證體系,監(jiān)督國產云計算的服務質量。

  從種種跡象來看,中國云計算的技術、產業(yè)都很難稱得上“成熟”,畢竟,云計算的本質并非資源、價格、營銷,而是可靠、穩(wěn)定、性能、便捷等技術因素,后者決定了云計算的發(fā)展。當然,今天云計算行業(yè)的競爭、造勢,也遠遠不能決定云計算市場未來的勢力分布。

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