青云的云計(jì)算和人工智能生意經(jīng)

時(shí)間：2023-06-25 11:39:02 | 來(lái)源：網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)

時(shí)間：2023-06-25 11:39:02 來(lái)源：網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)

青云的云計(jì)算和人工智能生意經(jīng)：

策劃｜劉海星
編輯｜楊賽
AI前線出品｜ ID：ai-front

AI 前線導(dǎo)語(yǔ)：“按照這家公司自己的話來(lái)說(shuō)，他們是一家交付底層 IT 資源的云計(jì)算公司，并不是一家交付 AI 服務(wù)能力的公司。但是一方面，這家公司有很多交付 AI 服務(wù)能力的合作伙伴與需要 AI 服務(wù)的客戶；另一方面，AI 技術(shù)以計(jì)算、數(shù)據(jù)、算法為三大基礎(chǔ)，若沒(méi)有云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的成熟，必然不可能發(fā)展到今天眾人矚目的格局，因此對(duì)于 AI 現(xiàn)狀的研究，必然繞不開(kāi)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)。

本次的 AI50 人，我們采訪了青云 QingCloud 的聯(lián)合創(chuàng)始人林源先生，一談在他們的角度所看到的 AI 產(chǎn)業(yè)在 2017 年的發(fā)展情況，以及支撐 AI 產(chǎn)業(yè)的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)在 2017 年的發(fā)展情況”。




嘉賓簡(jiǎn)介




林源（Spencer Lin），青云 QingCloud 聯(lián)合創(chuàng)始人，本科和碩士就讀于清華大學(xué)，畢業(yè)之后一直從事分布式和底層系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與研究工作。創(chuàng)建 QingCloud 之前，曾在 IBM 參與 Hadoop 相關(guān)的研究和優(yōu)化項(xiàng)目；2010 年加入騰訊搜索的圖片搜索項(xiàng)目組，參與圖片搜索的相關(guān)性算法研究與開(kāi)發(fā)、海量圖片分析和挑選等工作。聯(lián)合創(chuàng)建青云后，林源承擔(dān)了數(shù)年首席架構(gòu)師的工作，目前擔(dān)任青云的產(chǎn)品總監(jiān)兼運(yùn)營(yíng)副總裁。




InfoQ：首先，請(qǐng)您簡(jiǎn)單介紹一下你們?cè)诮衲赀_(dá)成的主要目標(biāo)？

林源：產(chǎn)品構(gòu)成方面，我們?cè)谀甑讜?huì)發(fā)布三款新產(chǎn)品?；谶@三款新產(chǎn)品的發(fā)布，我們?cè)诘讓蛹軜?gòu)上已經(jīng)相對(duì)比較完整了，因此我們提出了“全模云”的理念。

三個(gè)產(chǎn)品，一個(gè)是我們的物理主機(jī)，就是青云除了交付虛擬主機(jī)和容器主機(jī)之外也可以交付物理主機(jī)資源；第二個(gè)是 NeonSAN 共享塊存儲(chǔ)，它通過(guò) Server 集群代替?zhèn)鹘y(tǒng)存儲(chǔ)柜的功能，同時(shí)可以給到虛擬主機(jī)和物理主機(jī)去使用，非常適合 Oracle RAC 等需要偏傳統(tǒng)架構(gòu)來(lái)支撐的業(yè)務(wù)。這兩個(gè)產(chǎn)品讓我們可以更好的去支撐企業(yè)的穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)。

第三個(gè)產(chǎn)品 RadonDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，它比較適合傳統(tǒng)客戶的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)向互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的場(chǎng)景。比如我們一個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)客戶，他們?cè)诟卸鞴?jié)這天提交的訂單可能是平時(shí)的 double commission 或者 triple commission，比平時(shí)多很多。這個(gè)業(yè)務(wù)原本可能是基于 Oracle 做的，但是 Oracle 其實(shí)是不太支持這種搶購(gòu)的場(chǎng)景，所以我們提供的 RadonDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)就是應(yīng)對(duì)客戶的這一類需求，就是傳統(tǒng)客戶的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)不用經(jīng)過(guò)太大的變動(dòng)就可以上云的這個(gè)需求。




InfoQ：你們現(xiàn)在營(yíng)收的來(lái)源比例如何？

林源：從業(yè)務(wù)構(gòu)成來(lái)說(shuō)，青云當(dāng)前有五塊主要業(yè)務(wù)：公有云、私有云、混合云和托管云，以及骨干網(wǎng)。今年來(lái)說(shuō)，骨干網(wǎng)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)是比較快的。從骨干網(wǎng)客戶的行業(yè)構(gòu)成來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融客戶是占比最大的，包括泛金融領(lǐng)域如保險(xiǎn)證券這些領(lǐng)域的客戶，他們今年的互聯(lián)需求比較多。

骨干網(wǎng)要解決的是端和云互聯(lián)的問(wèn)題，這個(gè)端可以是終端設(shè)備，也可以是機(jī)房。骨干網(wǎng)首先要解決的是資源的問(wèn)題，但是目前資源是已經(jīng)存在的，但是缺乏互聯(lián)。在這種情況下，我們需要跟專線供應(yīng)商打交道，比如做煤氣管道的公司、做高速公路的公司，以及在每個(gè)城市的專線供應(yīng)商，因?yàn)榭赡苊總€(gè)城市都有不同的公司在本地掌握比較多的資源。另外一個(gè)需要解決的問(wèn)題是調(diào)度能力，這個(gè)是比較有技術(shù)含量的，所以這個(gè)需要我們來(lái)做，我們會(huì)加入我們的智能控制節(jié)點(diǎn)和控制邏輯，把這些網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度起來(lái)。

2015 年，我們建成骨干網(wǎng)的杭州節(jié)點(diǎn)；2016 年，我們建成杭州節(jié)點(diǎn)；2017 年，我們建成廣東節(jié)點(diǎn)以及小規(guī)模的亞太節(jié)點(diǎn)，所以現(xiàn)在我們自己在四個(gè)地區(qū)有自己的骨干網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，在其他地區(qū)就用合作伙伴的節(jié)點(diǎn)。有了骨干網(wǎng)之后，客戶的體驗(yàn)跟以前是很不一樣的，我舉兩個(gè)例子。

一個(gè)是我們?cè)谖鞑氐囊粋€(gè)客戶，他們需要跟杭州做互聯(lián)，也需要跟在杭州有合作的銀行做互聯(lián)。傳統(tǒng)做法是什么？西藏到杭州、西藏到杭州分別拉光纖。現(xiàn)在的做法不一樣了，西藏的客戶可以連到我們?cè)谖鞑氐暮献骰锇榈墓?jié)點(diǎn)，杭州的銀行可以連到我們?cè)诤贾莸墓歉删W(wǎng)的毛細(xì)血管節(jié)點(diǎn)，這兩段連接我們找資源提供方讓它做最后一公里的對(duì)接就行，其余的對(duì)接我們跟我們的合作伙伴都已經(jīng)做好了。

第二個(gè)是銀行要做掌上生活這樣的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，在每個(gè)城市都要提供服務(wù)。以前他們也能做到，但是很痛苦，因?yàn)橐\(yùn)營(yíng)商一個(gè)一個(gè)談合作——談好了線路、實(shí)際運(yùn)營(yíng)之后才發(fā)現(xiàn)帶寬不足，例如做秒殺和推廣的場(chǎng)景——這個(gè)時(shí)候還得和運(yùn)營(yíng)商提交申請(qǐng)，這完全不是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，下單之后可能要有層層審批，要找關(guān)系，一家不夠還要找多家，要做冗余，諸如此類種種問(wèn)題。但是有了骨干網(wǎng)之后，用戶可以自由靈活的對(duì)使用的資源進(jìn)行細(xì)粒度的控制和調(diào)度，按需使用，按需交付，用戶使用骨干網(wǎng)就會(huì)和現(xiàn)在使用云資源一樣的方便。

骨干網(wǎng)，我們叫做連接資源，跟機(jī)房里的計(jì)算資源一樣，需要用技術(shù)把它更好的抽象出來(lái)、交付出來(lái)。所以青云說(shuō)白了就做兩個(gè)事情：交付云、交付網(wǎng)。我們做的就是這些底層的臟活兒、累活兒。骨干網(wǎng)業(yè)務(wù)今年上漲得很快，因?yàn)榭蛻舻男枨蟠_實(shí)很高。




InfoQ：自建骨干網(wǎng)在成本方面會(huì)不會(huì)很高？

林源：其實(shí)也不一定需要投很多錢。雖然我們的確自建了幾個(gè)點(diǎn)，投了很多錢，但更多的資源不需要我們?nèi)ネ?，我們有合作伙伴。就好像我們不需要去投?IDC 一樣，因?yàn)橹袊?guó)遍地都是 IDC?，F(xiàn)在 IDC 都在轉(zhuǎn)型。專線供應(yīng)商也是一樣。




InfoQ：青云在 2012 年開(kāi)始做的時(shí)候，那時(shí)候說(shuō)做云計(jì)算，主要就是說(shuō)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、再加上安全四個(gè)大的組成部分?，F(xiàn)在再看云平臺(tái)的發(fā)展，產(chǎn)品種類更多了。您感覺(jué)這個(gè)過(guò)程中最大的變化是什么？最大的不變是什么？

林源：我們專注的事情是我們交付資源的能力，我們的核心是我們的資源調(diào)度的能力，在這個(gè)能力里面我們會(huì)不停的去深挖，去演進(jìn)。

公有云上線的時(shí)候 SDS（軟件定義存儲(chǔ)）是 1.0 版本，到 2.0 版本有一個(gè)很大的變化，這是來(lái)自容器的興起，要面對(duì)一個(gè)新型的場(chǎng)景。我們認(rèn)為容器跟虛擬化是一個(gè)互補(bǔ)的關(guān)系，1.0 的架構(gòu)只能去運(yùn)行虛擬主機(jī)，2.0 的目的就是要同時(shí)支持虛擬主機(jī)與容器主機(jī)，所以它需要底層的變化作支撐。也不能說(shuō)容器就一定是 Docker，或者一定是 Kubernetes，因?yàn)闀r(shí)代是要變化的，它現(xiàn)在火，可能哪天你看可能又不火了，但是你要看到這些不同的都有應(yīng)用場(chǎng)景，就好像現(xiàn)在還有人在用物理主機(jī)，它們是互補(bǔ)的關(guān)系，所以我們就都得支持。

網(wǎng)絡(luò)我們也有一個(gè)從 SDN 1.0 到 SDN 2.0 的變化。1.0 我們大量用了 OVS 的技術(shù)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)用戶規(guī)模上來(lái)之后性能就很差，這是圈內(nèi)人都知道的事情。所以 2.0 我們就把 OVS 給摒棄了。

不變的事情是，我們還是去交付基礎(chǔ)設(shè)施的能力。變化的事情是用戶的需求，他對(duì)你底層的能力要求會(huì)越來(lái)越高，我們會(huì)不停隨著用戶的需求把青云變得更加豐富。

用戶的視角也已經(jīng)變了。兩年前談業(yè)務(wù)，用戶會(huì)問(wèn)你虛機(jī)什么價(jià)格、存儲(chǔ)什么價(jià)格、帶寬什么價(jià)格?，F(xiàn)在談業(yè)務(wù)，用戶會(huì)說(shuō)我想做一個(gè)風(fēng)控業(yè)務(wù)，你能不能給我一個(gè)解決方案？你有沒(méi)有什么 AI 的算法？這就到了業(yè)務(wù)層面。但你會(huì)發(fā)現(xiàn)越往上的業(yè)務(wù)層，每一個(gè)行業(yè)的語(yǔ)言都不一樣，青云做不了這么多行業(yè)的東西。

所以 AppCenter 對(duì)我們來(lái)說(shuō)是很重要的事情，非常重要，這是未來(lái)。在未來(lái)，青云的客戶看不見(jiàn)青云，他們消費(fèi)的是我們合作伙伴提供的服務(wù)。這些服務(wù)在青云的平臺(tái)上會(huì)以 App 的形式去展示，但客戶如果直接從合作伙伴那里得到服務(wù)，其實(shí)也不需要知道青云有個(gè) AppCenter，甚至不需要知道有青云的存在。




InfoQ：能否介紹一個(gè) AppCenter 比較成功的合作案例？比如有沒(méi)有 AI 方向的？

林源：可以。我們有個(gè)客戶是一個(gè)交通集團(tuán)，他們其中一項(xiàng)業(yè)務(wù)是高速公路的收費(fèi)業(yè)務(wù)。以前的收費(fèi)模式很簡(jiǎn)單，就是一進(jìn)一出一收費(fèi)，這樣每個(gè)收費(fèi)站自己獨(dú)立計(jì)費(fèi)就好了。但是現(xiàn)在要改革，不能再這樣粗粒度的計(jì)算費(fèi)用，而是要精確按照每輛車的路徑來(lái)收費(fèi)，這就要求把收費(fèi)站都串成一個(gè)系統(tǒng)，而且要有智能識(shí)別的能力。

他們從兩年前開(kāi)始用青云的公有云，我們幫它做了很多功能，比如圖片存儲(chǔ)，他們每天的流量有兩百萬(wàn)的車輛，哪怕只算一進(jìn)一出，每天也會(huì)有四百萬(wàn)張圖片放在我們的 QingStor 對(duì)象存儲(chǔ)里面。

但是這些圖片我們只能存儲(chǔ)，那些車牌識(shí)別、車輛外觀識(shí)別、駕駛員人臉識(shí)別的能力，我們提供不了，或者說(shuō)我們不愿意自己有這個(gè)能力。那在這個(gè)領(lǐng)域，商湯、Face++ 等都是我們的合作伙伴，所以我們會(huì)把他們的能力跟我們的存儲(chǔ)對(duì)接起來(lái)，然后這個(gè)能力可以通過(guò)兩個(gè)平臺(tái)來(lái)提供給客戶。一個(gè)是放到 AppCenter 里面，通過(guò)商湯、Face++ 的界面去使用；還有一個(gè)就是可以變成我們存儲(chǔ)的開(kāi)放框架里面的一個(gè)附加功能，把圖片存進(jìn)去，取出來(lái)的時(shí)候自動(dòng)調(diào)用接口，就會(huì)在給我圖片的同時(shí)給我一個(gè)結(jié)果。

這是一個(gè)三贏的結(jié)果。我們相信這個(gè)社會(huì)一定是多元的，每個(gè)人都有他的價(jià)值，每個(gè)公司都有他的價(jià)值、他的細(xì)分領(lǐng)域，每個(gè)人做事都要專注。

上回有個(gè)合作伙伴跟我說(shuō)，說(shuō)覺(jué)得我們的思路是有問(wèn)題的，數(shù)據(jù)一定要抓在自己手上，他說(shuō)一定要有數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)就是金礦。

我們知道數(shù)據(jù)是金礦，但是為什么我們作為一個(gè)工具的供應(yīng)商要去碰客戶的數(shù)據(jù)？我們要保持中立性。如果我們的合作伙伴是給客戶提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)的，那么他可以去碰這個(gè)數(shù)據(jù)；但我是提供計(jì)算和存儲(chǔ)能力的，這個(gè)事情一定要分開(kāi)，要不然說(shuō)不清楚，我又當(dāng)裁判又當(dāng)運(yùn)動(dòng)員，就會(huì)讓客戶很沒(méi)有安全感。所以這就是我們金融客戶很多的原因。客戶越信任你，才會(huì)把更多的業(yè)務(wù)放上來(lái)。做企業(yè)不要貪婪對(duì)不對(duì)？我覺(jué)得這是人最應(yīng)該去控制的一個(gè)欲望。

算法，我們也不直接提供，我們提供算法平臺(tái)。我們能做完所有的算法嗎？不同的行業(yè)有不同的算法，我沒(méi)有這么多的人去做。這是我們做 AI 的一個(gè)理念。

我們招 AI 的人才，除了更多的支持好合作伙伴的 AI 應(yīng)用之外，更多是為我們自己內(nèi)部服務(wù)，比如我大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，需要更好的優(yōu)化自動(dòng)化運(yùn)維系統(tǒng)的穩(wěn)定性。




InfoQ：介紹一下你們現(xiàn)在內(nèi)部使用 AI 的情況？

林源：目前我們的 P2P 機(jī)器人更多的還是自動(dòng)化運(yùn)維，就是用相對(duì)固定的邏輯去處理那些已知的錯(cuò)誤，基本上 90% 的常規(guī)故障都能覆蓋。智能化是去解決那剩下的 10% 的事情，要能夠去預(yù)測(cè)那些非常規(guī)的故障，也是目前比較熱門的 AIOps 的概念。

這個(gè)目前我們也在做，我們線上的服務(wù)器也有一定的規(guī)模了，我們正在把這些服務(wù)器的日志收集起來(lái)做分析，并從這些日志分析中更快地發(fā)現(xiàn)和定位異常。在這個(gè)工作過(guò)程中，我們也會(huì)引入合適的合作伙伴來(lái)合作。這一套工具除了給我們自己使用之外，我們還會(huì)交付到我們應(yīng)用中心中，給我們的客戶使用，因?yàn)橛幸恍┍容^大規(guī)模資源使用量的客戶也遇到類似的需求。




InfoQ：你們對(duì)于現(xiàn)在市面上的各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架是什么看法？會(huì)把哪個(gè)框架作為青云平臺(tái)上的一等公民嗎？

林源：我們對(duì) TensorFlow、MXNet、Torch 這些都會(huì)去兼容，不會(huì)特別傾向于哪一個(gè)，因?yàn)槲覀儾皇且涂蛻糇鰶Q策，我們要更通用，不同的用戶需要的不一定是同一個(gè)框架。




InfoQ：那么在硬件芯片層面，你們現(xiàn)在已經(jīng)推出了 GPU 集群。是否在考慮引入其他一些新的硬件？

林源：GPU 我們現(xiàn)在只能用 NVIDIA 的卡，因?yàn)?NVIDIA 的開(kāi)發(fā)生態(tài)最好。但 Nvidia 家的卡確實(shí)貴。從我們的角度，GPU 業(yè)務(wù)的用量還是比較小的，沒(méi)有看到很大的增長(zhǎng)，當(dāng)然這可能也跟價(jià)格有很大關(guān)系，畢竟 AI 的計(jì)算在 CPU 上也是可以跑的，GPU 主要是在一些特定的場(chǎng)景可以加速計(jì)算。

像 FPGA，我們未來(lái)也會(huì)提供，這里更多的是用戶需求的考量，比較目前它沒(méi)有 GPU 那么容易被大家接受。其實(shí)我們不會(huì)做太多的“跟著熱門走”的事情，因?yàn)槲覀冇杏膲毫?。不是說(shuō)技術(shù)能達(dá)到的事情我們都要去提供。

其實(shí)跟合作伙伴合作也是這么一個(gè)原則，比如 AppCenter，直觀的想法可能是 App 越多越好，這樣顯得生態(tài)很大對(duì)吧？但其實(shí)不是的，你要換一個(gè)角度去考慮這個(gè)問(wèn)題。你跟一個(gè)合作伙伴合作，最終的目的是要幫他賺錢，是要滿足我們客戶最急迫的需求。不能說(shuō)客戶火急火燎或者信心滿滿的上來(lái)，結(jié)果讓他很灰心很失望。必須讓他第一次就感到很滿意，這個(gè)很重要。




InfoQ：拋開(kāi)青云的立場(chǎng)不談，您個(gè)人怎么看待今天整個(gè) AI 業(yè)界的發(fā)展趨勢(shì)？

林源：對(duì)于 AI 的整體趨勢(shì)，我現(xiàn)在感覺(jué)好像更多是帶著技術(shù)去找場(chǎng)景。我現(xiàn)在去參加 AI 的一些展會(huì)，感覺(jué)千篇一律都那么幾個(gè)場(chǎng)景——做機(jī)器人的、智能音箱、智能手表，美國(guó)可能自動(dòng)駕駛還多一些，然后圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、金融反欺詐這些場(chǎng)景?？偟膩?lái)說(shuō)，能落地的場(chǎng)景還不算特別多。

理論上，AI 是能照顧所有行業(yè)的，我覺(jué)得現(xiàn)在 AI 還沒(méi)有被廣泛使用是因?yàn)樗捏w驗(yàn)還太差。比如一個(gè)語(yǔ)音助手，應(yīng)該可以任意的做斷句，助手需要去理解我，而不是我在那里一個(gè)字一個(gè)字的說(shuō)完之后它說(shuō)它不理解。

現(xiàn)在 AI 在固定場(chǎng)景還是可以的，比如車輛識(shí)別的準(zhǔn)確率還是很高的，但是像這種 to C 端的體驗(yàn)，我覺(jué)得 AI 可能不會(huì)這么快成熟。

但我覺(jué)得技術(shù)一定是在進(jìn)步的，就跟我們?cè)?2012 年做云計(jì)算一樣，不是說(shuō) 2012 年技術(shù)不成熟我們就不應(yīng)該去做云計(jì)算，我們是應(yīng)該去做的，但是我們沒(méi)有辦法讓所有的人在 2012 年去接受云計(jì)算。這就是我的觀點(diǎn)，就是很多時(shí)候它做得不夠并不代表這個(gè)趨勢(shì)不對(duì)。AI 現(xiàn)在的情況就是炒得很熱，但是很多底層很多沒(méi)有配套，你會(huì)覺(jué)得它上層強(qiáng)壯但是底層薄弱。現(xiàn)在大量的資本流入這個(gè)行業(yè)可能會(huì)催化很多的泡沫，畢竟投資人的投資都要有預(yù)期回報(bào)的，如果場(chǎng)景不是很多，無(wú)法支撐一個(gè)很好的現(xiàn)金流、很好的盈利點(diǎn)的話，可能很多的創(chuàng)業(yè)公司就堅(jiān)持不下去。當(dāng)然，有資本流進(jìn)這個(gè)產(chǎn)業(yè)，總的來(lái)說(shuō)是件好事，畢竟有資源才有可能做成一些事情。




InfoQ：您覺(jué)得你們現(xiàn)在的客戶們面臨的最主要的技術(shù)挑戰(zhàn)有哪些？

林源：之前有一個(gè)很大的挑戰(zhàn)就是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上云的運(yùn)行問(wèn)題，因?yàn)閭鹘y(tǒng)業(yè)務(wù)跑在那樣的傳統(tǒng)硬件環(huán)境上，云都是分布式的架構(gòu)，跑起來(lái)總覺(jué)得比較別扭。我們推出全模云，就是希望能解決這個(gè)問(wèn)題。

另一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)是，上了云之后，IT 管理方式就跟傳統(tǒng)的 IT 管理方式不一樣了，需要新的 IT 管理方式。所以今年云管平臺(tái)也挺火，就是把這些虛擬資源、硬件資源等異構(gòu)資源統(tǒng)一的管理起來(lái)。第一件事是能在一個(gè)界面里面看到所有的東西，第二件事就是要聯(lián)動(dòng)不同角色的人，每類角色能看到不同的視圖——比如可能業(yè)務(wù)部門進(jìn)來(lái)可以看到業(yè)務(wù)運(yùn)行的情況、落在哪些集群上面、底層某個(gè)故障影響到哪些業(yè)務(wù)，基礎(chǔ)設(shè)施部門進(jìn)來(lái)就能夠看到網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控、虛機(jī)監(jiān)控、物理機(jī)監(jiān)控等等。

另外就是，以前傳統(tǒng)業(yè)務(wù)可能半年才迭代一次，現(xiàn)在可能一個(gè)月、一周就有一個(gè)迭代，這也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

IT 管理的問(wèn)題，其實(shí)公有云也面臨一樣的挑戰(zhàn)，就是管理界面要更好用，管理賬戶的二級(jí)權(quán)限、三級(jí)權(quán)限的劃分要更清晰，我怎么去支持客戶作為一個(gè)賬戶購(gòu)買服務(wù)、登陸進(jìn)來(lái)，能夠?qū)崿F(xiàn)他的管理需求。就是說(shuō)，現(xiàn)在的問(wèn)題不是說(shuō)我怎么去支撐客戶的業(yè)務(wù)，而是我怎么去支撐客戶的管理。




InfoQ：就青云自身而言，現(xiàn)在面臨的主要挑戰(zhàn)又是什么？

林源：現(xiàn)在的青云，產(chǎn)品很多，有幾十個(gè)，而且都更新得很快。我主要思考的第一個(gè)挑戰(zhàn)就是，我怎么在研發(fā)層面把控，確保每一個(gè)產(chǎn)品最終都能去滿足客戶的需求？第二個(gè)挑戰(zhàn)就是，這些產(chǎn)品做出來(lái)了，怎么能夠用客戶能理解的語(yǔ)言去傳遞這些產(chǎn)品能夠提供的價(jià)值？可能客戶就提了一個(gè)很簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)需求，但這個(gè)需求可能就要用到我們的云管平臺(tái)、骨干網(wǎng)、我們?cè)谀硞€(gè)城市的合作伙伴的資源等等，那我們就要有打包解決方案的能力給到客戶，這對(duì)人的要求很高，既要了解每個(gè)產(chǎn)品的核心是什么、邊界在哪里、跟哪些產(chǎn)品之間有怎樣的關(guān)系，還能讓客戶明白這個(gè)事情是做什么的。應(yīng)該說(shuō)這是做 toB 業(yè)務(wù)都會(huì)面對(duì)的挑戰(zhàn)吧。

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人工智能已不再停留在大家的想象之中，各路大牛也都紛紛抓住這波風(fēng)口，投入AI創(chuàng)業(yè)大潮。那么，2017年，到底都有哪些AI落地案例呢？機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、NLP、圖像識(shí)別等技術(shù)又該如何用來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題？

2018年1月11-14日，AICon全球人工智能技術(shù)大會(huì)上，一些大牛將首次分享AI在金融、電商、教育、外賣、搜索推薦、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音交互等領(lǐng)域的最新落地案例，應(yīng)該能學(xué)到不少東西。目前大會(huì)8折報(bào)名倒計(jì)時(shí)，更多精彩可點(diǎn)擊閱讀原文詳細(xì)了解。

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