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华为云CTO张宇昕详解华为云技术发展路线与愿景

2018-10-15 12:52  

基本信息

令业界惊艳的华为全栈全场景AI解决方案在第三届HUAWEI CONNECT 2018正式亮相,华为云BU CTO张宇昕系统介绍了华为云的技术发展路线。
 
 
张宇昕入职华为19年来一直从事研发工作,从工程师到IT产业线研发总裁,负责过操作系统、虚拟化、存储等技术。去年,随着华为把公有云业务从IT产品线中剥离成为一个独立部门,张宇昕也从IT研发总裁的岗位转出任云BU的CTO,负责云BU整个技术和研发工作。

华为进入公有云市场虽然较晚,但在短短不到2年的时间内,从技术到市场的发展大有不鸣则已,一鸣惊人之势,张宇昕娓娓道出了其中的秘密。
 
进入公有云市场正逢其时

华为进入公有云真的晚了吗?任何企业的战略都是在有限资源下的选择。华为认为,任何技术发展不畅的原因都是由于与生产系统融合度还不够充分。笔者从2008年就开始举办云计算沙龙的多年经历对此也深有体会,云计算从一种技术发展成为真正能够引领企业商业模式的驱动力是需要一定时间的。随着Cloud2.0时代的来临,张宇昕指出:“过去云计算厂商受益于流量红利的发展模式已成为过去,2.0时代掌握数据红利者为王,华为进入公有云市场正逢其时。”
 
站在华为巨人肩膀上快速前行

张宇昕介绍,华为公司的技术创新可分为三类。

第一类是没有行业特征的基础技术创新。比如计算、存储、网络、芯片等;软件方面的操作系统、数据库、虚拟化、分布式等;以及再往上的大数据、AI等能力。华为公司在没有成立云BU之前这些能力都已经具备,在运营商业务中积累了很多能力,2011年进入企业和消费领域,更多技术得到充分的积累。而且华为作为一个跨国的大型企业,自身的运营也需要强大的技术能力。

第二类是面向长期的技术创新。华为内部有一个“三代战略”,即应用一代、开发一代、研究一代。面向未来,华为的投入非常大,在市场上展露出来的只是冰山一角。从2009年到现在,华为的研发投入将近4000亿元人民币,2017年的研发资金将近900亿人民币。国内的研发中心暂且不谈,在北美地区大约就有将近20个研发中心,欧洲已经有30多个研发中心。可以说,世界上TOP100的学校、最顶尖的学者和教授,华为都通过各种形式进行研发投入和课题资助。去年华为的研发投入在全球高科技公司里已经排名第六,这些技术上的投入和积累都可以为云BU所利用。

第三类是面向客户场景的技术创新。包括业务场景下的工程方案和使能技术。2011年,华为由单一的运营商业务拓展到企业和消费业务,形成了“端、网、云”协同的优势,在中国企业市场迅速成为第一,在全球也是主要玩家,在金融、政府、医疗、教育、互联网等领域积累了丰富的行业经验。
这三方面的技术叠加起来,能促使Cloud BU能够站在华为巨人的肩膀上快速前进。
 
华为的互联网基因

很多人也许觉得华为没有互联网基因,其实,Vmall.com华为商城如今已经成为中国最大的电商平台之一,华为消费者云的用户去年已经达到5亿,今年将会突破6亿,它们都是承载在华为云上典型的互联网应用,对于华为云的发展贡献了很好的经验积淀。
 
运营商服务的经验

运营商服务的丰富经验,为华为云的技术发展留下了深深的烙印。

Cloud1.0时代的技术可以简单总结为分布式、自动化、大规模弹性等大家常见的名词。“在Cloud 2.0时代,如何支持更高的可靠性和安全性,满足企业关键应用的上云,则是云服务商首要思考的问题。”张宇昕说。

在网络方面,华为开创性地提出Internet智能专线技术,就是来源于对高可靠要求的客户的预判和了解,借助了华为在电信领域网络高可靠理念,如果没有跨界的经验是做不出来的。

而华为基于类NP架构在全球首发单芯片100G云智能网卡,也是得益于在运营商领域的业务经验。
 
创新的哲学发生了变化

传统的ICT创新以产品为核心,周期长,需要3-5年甚至5-10年的提前预判,提前投入。

云时代,需要长期积累的底层、通用技术,仍然需要采用这种方式进行创新。华为素以敢于投资未来而著称。以芯片为例,绝不可能是今天想做明天就出来了,投入一定是长周期的。华为公司董事、战略Marketing总裁徐文伟曾透露华为芯片发展的四大阶段,从1991年开始的第一阶段,华为因对集成度高、成本低的需求而开启芯片之旅;第二阶段,发现商业芯片或者贵或者买不到而持续投入;第三阶段开始做3G芯片是愿景的驱动;现在进入第四阶段,认清AI是大方向,但是市场上没有同时满足云、边、端的芯片,只能自己进行研发。

在面向企业关键应用的云存储方面,华为开创性的EC Turbo技术也是源于在数学和算法上多年持续的投入。华为早期在俄罗斯开设了第一个数学研究所,接着在法国开设了巴黎数学所,随后又在东欧继续开了新的研究所,在EC核心算法方面的每一步小的突破,逐渐积累成业界领先的水平。

而接近客户的创新,因为节奏和形态越来越多样化,需要交互、迭代式的创新模式。例如AI面向业务领域的一些算法闭门造车是不行的,所以华为采取了与客户进行联合创新的模式,由华为提供专业的数据工程师和科学家,帮助合作伙伴和客户抽象业务模型、做数据标记、训练初始模型,快速验证调优,再放到客户业务系统中采用。比如与金融领域的工行、招行、建行,医疗领域的金域、贝瑞等都有很好的合作。
 
全栈的意义

全栈意味着覆盖芯片、云、边、端等各个领域,这对于华为而言是相当自然的选择,因为华为的业务范围覆盖广,已经在各领域早有研究,全栈能力则是华为内部众多团队协同努力的成果。

另外,华为对客户的需求非常了解,在现实社会中,场景之间需要相互关联,才能更好地满足客户需求,更好地获得回报。全栈意味着全能力,云计算如果只有存储、计算的基础能力,价值是不够的,有了AI,就有了数据分析的能力,而全栈AI支撑全场景,达芬奇架构正是在这样的需求中而诞生。
全栈带来生态的交互与创新,华为在arm方面的研发投入也是同样的道理。Arm与X86架构各有千秋,华为希望通过arm的使用形成多元计算的形态。
例如,边缘意味着设备的形态小、功耗低,这是arm的优势;arm的core相对比较多的优势,非常适合某些场景下HPC等需要高并发的场景。而通过云电脑、云手机,华为把原来手机上的生态通过arm引入到云中,使端、边与云的生态进行融合。

把适合arm的计算交给arm,把适合X86的计算交给X86,通过不同生态的交互,为企业提供创新的应用,这就是华为的想法。

“华为从不把领先作为目标,认为盯着对手是没有出息的行为。而是要以客户为中心,以技术创新服务好客户,实现客户、技术的双轮驱动。” 张宇昕说。

基于平台+AI+生态战略,华为发布众多产品的一条最重要的宗旨是支撑合作伙伴。

华为推出AI全栈解决方案和AI芯片后,可以打造出普惠AI的虚机和容器实力,AI处理器的共享可以充分提升利用率,大幅降低AI使用的单位成本,再结合华为AI平台所提供的算法,全链条的AI开发环境,可以帮助客户更好地开发AI应用,甚至把现有应用迁移到AI系统之上,这样就能够引发AI应用的井喷,让AI快速进入各个行业,这才是普惠AI的价值。

眼界高时无物碍,心源开处有波清。华为云以勇立潮头的技术创新,为血拼越来越激烈的云计算市场,带来令人眼前一亮的一股清流。
 
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