撰文 | 文燁豪

　　編輯 | 王   潘

　　兩千多年前，亞里士多德曾提出過一個哲學觀點：每個看似復雜的系統，都能被化繁為簡，直至求得那個不變的“一”。

　　現如今滄海已成桑田，但這位古希臘哲人所提出的“第一性原理”，卻被后人所反復驗證。馬斯克、貝索斯等人，更是將“第一性原理”帶入了商業世界，在繁雜、流動的表象背后，尋找著各自領域的底層邏輯。

　　而在充斥著不確定性的當下，各行各業的玩家們都在奮力找尋自身的“第一性原理”，尤其是風云激變的云計算賽道。

　　隨著產業“數字化”向“數智化”演進，企業對云計算的應用邏輯已從上云、用云變為了用好云，切實帶動業務增長，而云廠商們則使出了渾身解數，試圖抓住這一輪變革。

　　5月9日，京東云城市峰會在武漢召開，會上，京東云表示，多云多芯多活的下一代數字基礎設施是行業發展的必然形態。而這，恰好順應了其“以簡馭繁”的混合多云理念。

　　不難看出，在云計算賽道嬗變的當下，京東云有著深深的第一性原理烙印。

　　云計算嬗變，混合多云時代來臨

　　云計算賽道，已然步入了“多云時代”。

　　產業數字化早期，部分企業只是純粹地為了數字化而數字化，為上云而上云——口號喊得響亮，數字化進程仍只停留在局部層面，收效甚微。

　　而隨著產業數字化步入深水區，越來越多的企業幡然醒悟，開始將數字化視為“命門”，主動進行全局數字化改造。

　　一個簡單的例子，過去“為上云而上云”時，單云即可滿足企業的單點“數字化需求”。然而，在企業紛紛開展全局數字化改造的當下，面對千差萬別的細分業務場景，一方面單云很難完美地承接需求;另一方面，此前企業的各個業務往往也形成了多云的局面。

　　與此同時，隨著云計算對企業的重要程度與日俱增，為避免喪失議價權，降低業務依賴性，越來越多的企業選擇同單一云廠商解綁。

　　前述種種因素，使多云、混合云成為了云計算賽道的大勢所趨，而愈發復雜的數字基礎設施，則成為了“多云時代”的新常態。

　　比如過去只需單純管理IaaS，現在則需統一管理全棧資源;或是為松散的多云“城邦”，構建統一的安全體系。換言之，企業在享受多云帶來的便捷的同時，也承受著多種云形態、多地部署、多種芯片適配、多種技術棧所給予的壓力。

　　面對多方面的高壓，只有少數配備有相應專業技術團隊的企業能自我“消化”，更多企業則需要一套系統，用以管理繁雜的“多云”。

　　以云托管服務商推出的多云管為例，作為目前較為常見的解決方案，其主要從資源管理的角度切入，解決多個云之間整合的場景。

　　只是，多云管所整合的場景，往往只局限于多云間的資源管理層面，每朵云本質上仍是一個個“煙囪”，缺乏更深入的協同聯動。因此，除了能給企業縮減必要的運維人員外，多云管給企業帶來的價值相對有限。

　　除多云管外，部分云廠商亦推出了同構混合云解決方案。由于技術架構、平臺組件等均由單一云廠商提供，同源同構混合云似乎在集成、管理層面存在天然的優勢。

　　但也因如此，其本質仍是同單一云廠商的綁定，繞不開“將雞蛋放在同一個籃子里”的問題。此外，市面上的同構混合云方案大多沒有考慮到異構多云的場景，過于“封閉”——很難覆蓋其他云廠商所提供的云服務。

　　歸根結底，當下行業對混合多云的理解，已然從最初的彼此孤立升至相互協同的階段。而面對產業數字化深水區的新局面，行業正苦苦等待著一個“資源層面多朵云，業務層面一朵云”的解法。

　　透視京東的“第一性原理”

　　現階段，混合多云領域分出了數條支流。面對行業現狀，京東云在武漢城市峰會上表達了自身的觀點——混合數字基礎設施，是行業發展的必然形態。

　　在京東云看來，混合數字基礎設施需滿足融合開放、高效協同、極致性價比、安全可控四大特征，因循該邏輯，京東云亦打造出了“真多云”，試圖在數字化深水區中重塑企業的用云思路。

　　其實，京東云的“真多云”，是生長于混合多云環境下的京東，多年親身實踐、技術沉淀及業務場景重壓之下的產物。

　　時間回到2016年，彼時的京東雖已打造出自身的公有云及同源同棧的私有云，但二者的底層架構卻有所差別。因此，每當京東618、京東11.11這類流量洪峰到來，需將業務從私有云拓展至公有云時，二者的差異便會形成掣肘。

　　為了打通私有云與公有云間的障壁，京東耗費了大量時間精力，打磨出了混合多云操作系統云艦的雛形。而“雛形”，自然無法全然覆蓋所有問題，比如完美解決大促高并發問題所造成的服務器資源浪費。

　　基于此，京東再度將目光移向問題的根源，引入了Kubernetes以重構技術棧，并搭建出阿基米德智能調度系統，從底層往上逐層升級。

　　此后，京東云支持京東自身業務線在重要節點上不斷爬高，一方面消化了京東此后數次諸如618、11.11等極端復雜的業務場景，并輕松扛下了堪稱全球最大規模流量洪峰的央視春晚;另一方面則不斷打通著同其他云廠商的邊界，從而修煉出強悍的混合多云能力，在支撐京東業務高速發展方面發揮了重要的作用。

　　時至今日，京東曾經種種技術解法，已然被提煉為京東云產品矩陣的核心能力，向千行百業輸出。以其自研的統一存儲平臺“云海”為例，除百萬級IOPS，延遲低至百微秒外，借助存算分離技術架構，其還能節省超30%的整體基礎設施成本。

　　再比如混合多云操作系統“云艦”，在前述阿基米德智能調度系統的支撐下，云艦已然實現了自我“進化”，能實現超千萬核資源的秒級調度，以及超大規模異構基礎設施資源的敏捷調度。

　　值得一提的是，云艦兼容多家云服務商資源，亦能適配不同云服務商所采用的不同底層架構，并在應用層面實現跨云、跨芯片間的平滑遷移，在不同的應用和集群間高效完成動態調度，可謂將“開放”的理念融會貫通。

　　換言之，在京東云來看，當下的各種“云”已不再是單純的、分散的IT資源，而是隨取隨用的“水電煤”。京東云將繁雜的混合多云融合為“一朵云”，則有如在兩點之間畫出一條線，這正是其與第一性原理的遙相呼應。

　　從歐式幾何的“線段公理”，到經典力學體系的牛頓三大定律，再到愛因斯坦的E=mc²，“簡一律”將人類帶離了“神話時代”，指引著文明走向追求事物本質的道路。

　　而京東云“以簡馭繁”的理念，或許也意味著云計算行業正在脫離天花亂墜的“故事時代”，轉而服務于企業更實際的訴求。

　　產業數字化的京東敘事

　　同產業綁定甚深的京東，深知產業數字化的盲點與痛點。基于此，面對不同產業的玩家的數字化難題，京東云總是能精準地定位“病灶”，給出“藥方”。

　　中化能源，作為一家規模龐大的集團型企業，除在能源領域有著濃厚的底蘊之外，業務亦覆蓋制造、倉儲物流等諸多領域。

　　通常來說，體量是企業實力的體現，但在數字化改造過程中，過于龐大的體量以及獨立的各部門、子公司業務系統卻形成了一道道數據鴻溝，阻礙著這一巨頭內部的信息共享與互聯互通。

　　為此，京東云拆解了中化能源繁雜的業務脈絡，將病灶定位在智能管控有待提升、業務系統獨立運作、平臺共享能力缺失三個方面，利用云艦為其打造了“中化能源基礎數字技術平臺”，低成本、低風險地完成了數字化技術服務能力建設。

　　“中化能源基礎數字技術平臺”的作用下，中化能源得以統一為各BU提供信息系統的建設和運維服務，減少重復建設，提高共享能力，可謂“藥到病除”。

　　再比如AI賽道的老牌玩家科大訊飛，隨著AI行業愈發火熱，其業務不斷迭代拓寬。在此背景下，科大訊飛過去使用的自建單機房“捉襟見肘”，難以滿足其對對IT資源的需求。

　　為此，京東云基于云艦，為其構建了訊飛投放平臺混合多云體系，兼具公有云的快速創新及私有云的可管可控，以“一朵云”理念提升了科大訊飛IT基礎設施的敏捷性。

　　除了中醫所擅長的“調養”，京東云亦具備西醫所強調的“見效”能力。

　　以國內某消費金融企業為例，其雖早已通過大數據+AI實現數字化，但隨著業務高速增長，其背負著存儲集群規模擴張所帶來的巨大成本壓力。

　　究其所因，作為消費金融企業，其數字化場景往往聚焦熱數據分析，計算資源需求增速遠低于儲存，可是該企業大數據分析系統采用的卻是存算一體架構——計算同儲存耦合在一起，二者無法單獨擴容。

　　這意味著，一旦其擴容存儲，便會同時擴容計算，從而造成嚴重的資源浪費。此外，該企業冷熱數據均采用同一套管理機制，使大量分析價值較低的冷數據“淤積”，抬高存儲成本。

　　為此，京東云對癥下藥，一方面通過「存算分離」的“云海”，在不影響業務的前提下實現存儲與計算解耦，使其存儲資源與計算資源可按需靈活擴容，進而活用資源;另一方面則為其提供了冷熱數據全生命周期管理服務，有效降低存儲成本。

　　數據顯示，在京東云的助力下，該企業存儲集群規模大幅縮減，從原來的上千臺降至400余臺，綜合降本超過60%，效果可謂立竿見影。

　　截至目前，京東云已服務超95%的大型央企、2048家大型企業，914家金融機構和超207萬家中小微企業，“最懂產業的云”形象深入人心。

　　這一切，正是京東云在云計算嬗變的當下，面對行業趨勢變化做出敏捷反應的最佳例證。而在這條數字基礎設施“從可用到好用”的演變道路上，京東云顯然已經跑在了前面。