百度云副總經(jīng)理謝廣軍：打磨穩(wěn)定高效IT基礎設施，重在場景化落地

按：和每一個從無到有再到繁榮的產(chǎn)業(yè)相類似，云計算產(chǎn)業(yè)也是一面高速前行，一面修補糾偏。行者必近而后遠，這也是各大云廠商都在不斷打磨基礎云產(chǎn)品能力的原因所在，基礎云產(chǎn)品距像水電一樣的基礎設施能力仍有很長的路要走，在具體實踐中，上層應用反過來對基礎云產(chǎn)品提出更多的訴求，百度云如何打磨基礎云產(chǎn)品能力，對話負責百度云基礎技術和安全等方向產(chǎn)品規(guī)劃及研發(fā)業(yè)務的百度云副總經(jīng)理謝廣軍，獲悉百度云的一些思考。

百度云副總經(jīng)理謝廣軍

百度云基礎架構三步走

在近日落幕的2018百度云智峰會上，百度云將媒體戰(zhàn)略更新到3.0版本，總結起來就是“最落地的AI、最安全的大數(shù)據(jù)和最先進的云”，媒體+IoT是百度云新一代計算架構。百度副總裁兼百度云總經(jīng)理尹世明強調，媒體不僅是A+B+C，還是一套可擴展的架構，能夠將各種技術靈活地嵌入其中，形成媒體+的擴展能力。

謝廣軍表示，百度云基礎架構主要經(jīng)歷了三個階段，第一代產(chǎn)品包括主機類、存儲類產(chǎn)品，早已基于大規(guī)模分布式技術平臺。了解到，百度在2003年已經(jīng)將搜索技術全部換到分布式計算系統(tǒng)；第二階段，基于敏捷開發(fā)、快速上線需求，百度云建立支持微服務的架構。

當下是第三個階段，即異構計算階段，大數(shù)據(jù)、人工智能等應用場景需要更大規(guī)模算力，更好計算并發(fā)性，百度云除了提供CPU的能力，還提供GPU、FPGA，甚至在自研做XPU芯片，通過中間件調度硬件匹配計算任務，形成一個算力池，即異構計算。

就目前百度云情況來說，需要加強的方面包括兩點，其一是邊緣或者云+端的融合計算模式。隨著5G技術的大規(guī)模應用，物聯(lián)網(wǎng)時代腳步漸進，云+端+邊緣如何融合成一個計算模式，未來可能有更統(tǒng)一的基礎架構問世。其二是區(qū)塊鏈，謝廣軍介紹道，百度云希望把區(qū)塊鏈也做成基礎架構，目前在探索當中，應用場景還不夠豐富，但在存證、定損、催收等場景已經(jīng)有落地的方案。

目前大型公有云廠商在產(chǎn)品層面頗有“貪大求全”的競爭意味，謝廣軍提到，產(chǎn)品多可以將整個場景覆蓋的更全。但是對于基礎產(chǎn)品而言，多只是其中的一個點，并不代表全部競爭力。對基礎產(chǎn)品來講，更多的是內在的穩(wěn)定性、安全性，本身的性能，以及研究如何更適應于應用場景。

“百度云要快速開發(fā)、搭建產(chǎn)品，有很多的開源軟件可以實現(xiàn)，輸出多種類的產(chǎn)品其實很容易。但實際運營當中產(chǎn)品的打磨是非常重要的，對于各家云廠商都是如此”，謝廣軍表示。

近期多發(fā)的云服務廠商宕機事件也給業(yè)界提了個醒，安全能力仍然是評估云廠商綜合能力重要維度。百度云在穩(wěn)定性和風險防控等層面也做了不少工作。在技術方面，百度云自查架構單點，考量分布式技術是否成熟，同時也做假想故障演練。另外針對業(yè)內出現(xiàn)的故障，百度云收集新問題并通過其他架構解決。

對于一個多客戶的系統(tǒng)來講，人工操作的比例越低越好。另外從整個流程規(guī)范上來講，所有的變更，實效性或者靈活性和穩(wěn)定性有可能是矛盾的，開發(fā)效率、迭代效率可能會高，但會帶來很多風險性的問題，百度云所有的變更要有回滾方案，不能回滾的要經(jīng)過嚴格的審批和更嚴格的測試?！鞍俣仍撇幌奚撵`活性，換來穩(wěn)定性的加強和提升”，謝廣軍表示。

云計算能力大多脫身于云服務商自身的IT實踐，謝廣軍的工作分為幾部分，第一是百度內部更大規(guī)模的技術架構，這支撐著百度搜索等巨量用戶產(chǎn)品線；第二以整個基礎架構能力為基礎，對外做云服務，謝廣軍主要做基礎云產(chǎn)品，包括計算、存儲、網(wǎng)絡、安全、分發(fā)，像媒體云這樣的場景；第三則是行業(yè)落地，比如金融行業(yè)解決方面的落地。

場景化落地實踐

基于基礎云產(chǎn)品，謝廣軍負責百度云金融行業(yè)解決方案的落地，用他的話來說，這是“探索”。

其實百度在金融行業(yè)的探索已經(jīng)形成了一套打法，云智峰會上百度云進一步發(fā)布了數(shù)據(jù)庫金融一體機（Fdata）——高性能TPS、高安全、低成本、開箱即用一體機交付。該產(chǎn)品已經(jīng)投產(chǎn)并落地于百信銀行、度小滿金融；這款數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品完全基于X86體系，通過軟硬件綜合優(yōu)化，引入GPU+RDMA高性能設備優(yōu)化，5個9高可用、1萬+的TPS、系統(tǒng)配置安裝時間縮短 80% 、支持等保4級；同等算力情況下，TCO對比傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫＋小型機＋高端存儲解決方案降低70%。

謝廣軍表示，新技術驅動智能金融時代的到來，這其中有兩層含義。第一，智能金融從提高效率、降低成本的角度，演進到使用以人工智能為代表的新技術，比如說智能客服，可以減少大量的人工客服、接線員的工作；第二，新技術能夠啟動金融的產(chǎn)品模式和業(yè)務模式本身的創(chuàng)新。比如智能投顧，保險行業(yè)的智能定損，以前沒有金融方面的模式，今天將成為一種可能。

人工智能為何能夠在產(chǎn)業(yè)落地，驅動整個產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新？謝廣軍表示，首先是人工智能的算法創(chuàng)新，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡，深度神經(jīng)網(wǎng)絡，DNN等算法的創(chuàng)新；其次是大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理能力的提升，人工智能離不開大數(shù)據(jù)；最后是硬件、計算能力的跨時代變革。金融就是應用媒體能力的典型代表，驅動整個產(chǎn)業(yè)模式降本增效的提升。

不光是百度云，金融行業(yè)因為本身數(shù)據(jù)資源充分，更容易引入AI，另外隨著業(yè)務系統(tǒng)逐漸上云，金融企業(yè)和機構擁抱云計算的趨勢越來越明顯，不少云服務商都在掘金這一高地。

目前金融行業(yè)上云難題分布于各個層面，在基礎架構方面，金融云，由IOE轉向更開放的云架構需要更嚴格的合規(guī)，在業(yè)務系統(tǒng)不間斷情況下，把存量業(yè)務從傳統(tǒng)IOE架構遷移，是另一個痛點。

“人工智能實際在行業(yè)落地，還是存在著非常多的定制化，這些是需要我們有非常多的資源才能實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地的。我覺得定制化來源于兩方面，一方面是人工智能要實現(xiàn)較好效果是強依賴于數(shù)據(jù)，而且依賴于場景化的數(shù)據(jù)。通用的模型再好，還是要結合客戶的數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)場景落地，這一點實際就是一種定制化。第二方面需要對接到它原有業(yè)務系統(tǒng)上，這里面也需要有定制化，這就是我們行業(yè)的痛點”，謝廣軍表示。

了解到，百度云給金融客戶提供多種方案，混合云、私有云以及專有云，百度專有云是指金融合規(guī)的資源池，每個租戶物理上是隔離的，但所有的用戶在統(tǒng)一管控之下。另外一體機模式提供了更輕量的方案，即插即用，百度云把已經(jīng)做好的基礎模型，比如人臉、語音、聲紋等能力，集成于一體機。

據(jù)百度云公布數(shù)據(jù)，與去年相比，百度云用戶數(shù)增加了三倍，合作伙伴數(shù)量增加了三倍，收入增加了四倍，流量增加了五倍。

“很多行業(yè)最終需要的是更偏向于場景的一個或多個解決方案，不是一個主機產(chǎn)品或者數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。我們還有大量的沒有形成特別明確、特別可復制的解決方案。百度云也有團隊在做探索，一旦我們覺得是比較成型的解決方案，我們就會把它分出來獨立的把這個場景打深、打透，這是行業(yè)化的探索”，從基礎云產(chǎn)品到場景化解決方案，已經(jīng)成為云服務廠商的新競爭路線，百度云同樣由近及遠開拓戰(zhàn)場，媒體 3.0強調的更是場景化和行業(yè)化的落地。