2.1 基于云原生应用的数字化战略

在《Cloud Foundry：从数字化战略到实现》一书中，我们详细讨论过计算技术中以大型机为代表的第一代平台、以PC为代表的第二代平台和以云计算为代表的第三代平台，以及三代平台的变迁之路。三代平台的技术创新催生了不同的企业数字化商业模型。PC时代和云时代的数字化商业模式的特点如表2-1所示。

三代平台各自有其代表性技术以及背后的技术支撑公司，这些公司在时代的变迁中大浪淘沙，有成功过渡的，也有退出历史舞台的，还有正在从第二代平台向第三代平台转型的，当然还有很多后起之秀（比如，在几年前，作者所在的Pivotal公司还是一个独角兽企业，而现在已经成功登录纽约证券交易所上市，从创建到上市只用了5年时间）。对第三代平台，我们解释了I层云、P层云和S层云的定义和意义，着重强调了以Cloud Foundry为代表的P层云（亦叫作云操作系统）提出的必要性，以及如何帮助企业极大地降低云原生应用的准入门槛。

在企业数字化转型的实践方面，福特公司是一个典型代表。数字原生战略的第一个阶段是通过数字应用实现数字世界和物理世界的无缝交互。第一阶段的数字化应用强调对企业的传统业务进行数字化，从而建立在数字应用上的用户交互体验。这个阶段的主要目标是快速迭代开发应用，一方面用户通过各种APP和企业交互；另一方面，企业通过应用收集运营数据和用户的数据。应用和数据之间的关联关系如图2-1所示。

这类应用的交互方式表现为云原生应用，即后端运行在云端，前端表现为iOS程序、Web程序或者微信小程序等。后端的数据层设计也相对简单，通常为单节点的MySQL或者Post-greSQL系统管理的数据库。

随着数据量的积累，企业开始进入以数据为中心的战略。按照传统方法，企业开始建立数据仓库并把业务数据拷贝到数据仓库，在数据仓库中做统计报表或者数据挖掘。数据仓库的用户通常是企业本身的决策者而非终端用户。企业决策者根据报表或者用数据挖掘所获得的洞察来判断企业产品的改进点，然后将改进后的产品和服务交付给消费者。这样一个长链式的反馈机制，不仅因为周期长而导致反馈延迟，链中各个环节都可能因信息丢失而导致机会错失甚至决策错误。为此，企业需要建立一个新型的以大数据为基础、AI驱动的数字应用开发方式。

在AI驱动的开发模式下，企业会进入如图2-2所示的应用、大数据和模型的“铁三角”运营方式。通过在应用和数据之间引入模型，可以在应用的运营过程中，让企业根据累计的数据随时进行数学模型的创建和迭代。这些模型包括高阶的分析（Analytics）模型，甚至AI模型。模型产生的智能直接输入到应用里，给用户带来更加智能的体验。例如，现在的新闻阅读终端会根据用户阅读的内容实时推荐新的阅读内容，因此每个读者看到的内容列表是不一样的。而传统的新闻客户端则是由编辑决定内容编排，编排后的内容也是“一刀切式”地推送给所有用户。

更加高级的例子就是无人驾驶等自治应用，在这类应用里，模型根据收集的数据，结合历史的标签数据，实时判断、决定应用的输出，从而呈现出智能的效果。

这其实就是数字原生战略的第二个阶段—通过大数据平台实现数据积累，并通过数学模型支撑运行，从而实现AI驱动的开发。后面我们将着重讨论这个阶段。