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IBM为混合多云时代注入“AI之魂”

百家作者：智能制造IM 2020-11-16 21:25:13

纵观IBM一百多年的发展历程，你会发现这是一家内敛而沉稳的公司。特别在产业布局并购上很少做出大动作，基本都是通过小规模收购对现有的技术及产品体系进行完善补充。正因如此，当2018年IBM宣布以340亿美元收购Red Hat时，整个行业为之震惊，向来低调的IBM画风突变，说明一个新的大战略正在布局中。

对于收购Red Hat，IBM的内心是喜悦的，表情是欢快的。IBM官方给出的表态是：“这是一次里程碑意义的收购，将定义开放的混合云未来。IBM与红帽将共同推出下一代混合多云平台。”

通过收购Red Hat带来的技术优势，IBM很快推出了基于Red Hat开放容器技术和OpenShift构建的Cloud Paks混合云产品，为应用、数据、集成、自动化、多云管理和安全等六大方面提供预集成的软件和解决方案，以容器化的中间件帮助企业关键应用向任何云环境迁移。同时推出的还有预集成的一体机产品IBM Cloud Pak System，该产品预置了IBM Cloud Paks、OpenShift、VMware等软件，提供Intel、Power芯片两种硬件体系。

作为收购Red Hat之后推出的首款重磅产品，IBM Cloud Paks功能也十分亮眼：一是以容器化的中间件解决企业应用向任何云环境迁移的需求；二是实现了应用和数据在混合多云环境下安全、自由地流动。也就是说，向云平台迁移的问题解决了，又实现了数据和应用在多云环境下的自由流动。企业上云已无需考虑复杂的迁移过程，也不用担心多云环境下的业务集成难题，所有的复杂过程IBM都替企业解决了。现在企业需要考虑的是如何使用数据和构建AI应用场景。

今年8月，IBM发布了Cloud Pak for Data 3.0，这是一个全面集成的数据和AI 平台，它能让企业在IBM Cloud上构建和开发AI应用。IBM Cloud Pak for Data 3.0基于 Red Hat OpenShift Container Platform构建，旨在收集、组织和分析数据，以在整个业务中注入AI。通过数据管理、DataOps、治理、业务分析和自动化的AI，可帮助消除对成本高昂且往往相互竞争的单点解决方案的需求，同时提供成功实现 AI所需的信息架构。

从产品的功能分析，Cloud Pak for Data平台在产品构建上与SAP HANA很相似。SAP HANA是一款支持企业预置型部署和云部署模式的内存计算平台，同样推出基于Intel、ARM芯片硬件体系的一体机。但对比就会发现，两者看起来神似，还是存在较大的差异。

具体来说，SAP HANA面向业务数据处理与分析，用于加速传统数据库应用或提供基于数据仓库的海量数据分析，以加速业务应用效率并支撑企业快速作出决策。SAP HANA基于私有云、单机或集群部署，根本无法支撑复杂的混合多云环境，对AI应用场景的支撑能力则更为有限。

IBM Cloud Pak for Data则有所不同，它能实现从公有云服务向任何一种地点扩展延伸，包括企业本地数据中心、Co-location托管数据中心、边缘数据中心或设备，其中包括IBM GTS运营的本地Cloud IaaS地点，从这些分散的业务系统中收集、组织和分析数据，并为整个业务注入AI。IBM Watson AIOps则实现对混合多云环境进行自动化IT治理。

企业可在基于IBM Cloud Pak for Data部署IBM的各种功能软件来实现特定的应用功能。比如在IBM Cloud Pak for Data部署IBM Watson Studio软件，可以高性能合并数据和AI服务。从数据准备到构建和部署模型再到大规模管理模型，全程提供强劲动力和灵活性。此外，该系统还有助于提供数据和AI模型治理，包括偏差检测、漂移检测等。

企业想在云上做复杂业务分析，没问题。基于IBM Cloud Pak for Data部署IBM Netezza Performance Server软件，不仅能为企业最复杂的分析提供云原生洞察能力，通过使用数据库内分析和硬件加速功能，还可帮助企业处理最棘手的地理空间和机器学习查询，在数分钟而不是数小时或数天内获得洞察。

自国家发展改革委、中央网信办于2020年4月联合印发了《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，实际上，该方案已经成为当前中小企业数字化转型的主要指引方向。在这一过程中，IBM Cloud Pak for Data全面支撑并满足不同行业和规模企业的数字化转型需求。通过简化企业上云过程，实现跨多云环境下的业务应用集成，帮助企业更好地在混合多云环境下使用和管理数据，并提供多样化的智能软件推动AI应用场景的落地。

正因IBM Cloud Pak for Data在混合多云环境中为业务应用和数据提供强大的集成能力以及基于原生云应用的开发部署能力，为企业AI应用的实践开辟了一条“阳光大道”。目前，已经被广泛应用于智能质检、预测性维护、应用数据可视化、智能研发、智能物流和机器自我诊断等场景之中，成为混合多云时代企业推进数字化转型和智能化升级的一把“利器”。

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