與幾乎所有大型企業(yè)一樣，幾年前，德國(guó)汽車巨頭戴姆勒決定向自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)中心進(jìn)行投資。該公司2月20日宣布，已成功將其內(nèi)部大數(shù)據(jù)平臺(tái)遷移到微軟的Azure云，當(dāng)然這些本地?cái)?shù)據(jù)中心還不會(huì)馬上消失。這個(gè)新平臺(tái)，該公司稱之為eXtollo，是戴姆勒在其自己的數(shù)據(jù)中心之外運(yùn)行的第一個(gè)主要服務(wù)，它可能也不是最后一個(gè)。

戴姆勒卓越企業(yè)中心高級(jí)分析和大數(shù)據(jù)（corporate center of excellence for advanced analytics and big data）負(fù)責(zé)人圭多·維特（Guido Vetter）透露，該公司大約五年前開始對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生興趣?！拔覀兺顿Y了技術(shù)，以傳統(tǒng)的方式，在本地進(jìn)行了部署，并且有一部分人參與其中。我們正在研究如何利用數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)正在改變我們的整個(gè)業(yè)務(wù)?！彼f(shuō)。

到2016年，該中心的規(guī)模已經(jīng)擴(kuò)展到一定程度，需要更正式的架構(gòu)以使公司能夠在全球范圍內(nèi)處理其數(shù)據(jù)。當(dāng)時(shí)，“數(shù)據(jù)湖”（data lakes）成為流行語(yǔ)，該公司開始建立自己的分析能力。

“遲早，我們會(huì)達(dá)到極限，因?yàn)檫@些大環(huán)境的運(yùn)行不是我們的核心業(yè)務(wù)?！本S特（Vetter）說(shuō)，“靈活性和可擴(kuò)展性是人工智能和高級(jí)分析所需要的，我們的整個(gè)運(yùn)營(yíng)都沒(méi)有為此做好準(zhǔn)備。我們的后端操作是為了保持工廠運(yùn)行并確保一切安全可靠?！钡谶@個(gè)企業(yè)IT的新世界中，公司需要能夠靈活地進(jìn)行試驗(yàn)，并且如果有必要，可以快速舍棄失敗的試驗(yàn)。

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因此，大約一年半以前，維特的團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)了eXtollo項(xiàng)目，將公司所有圍繞高級(jí)分析、大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)活動(dòng)納入到Azure云。就在兩周前，在歐洲、美國(guó)和亞洲慢慢開啟微軟數(shù)據(jù)中心的解決方案后，該團(tuán)隊(duì)關(guān)閉了最后一批本地服務(wù)器。

總而言之，本地?cái)?shù)據(jù)中心與Azure云之間的實(shí)際轉(zhuǎn)換大約花費(fèi)了9個(gè)月時(shí)間。這看起來(lái)似乎并不快，但對(duì)于像這樣的企業(yè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，這算是最快的速度了（并且有一段時(shí)間，它將所有新數(shù)據(jù)同時(shí)輸入到其本地?cái)?shù)據(jù)湖和Azure中）。

如果是創(chuàng)業(yè)公司，那么所有這些行為似乎都不是什么大不了的事，但對(duì)于像戴姆勒這樣的傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，即使只是放棄對(duì)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的物理硬件的控制，也是一項(xiàng)重大的文化變革。這也需要相當(dāng)大的說(shuō)服力。最后，解決方案是采用加密的方式。

“我們需要用自己的方法保護(hù)微軟數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)，確保只有我們才能訪問(wèn)原始數(shù)據(jù)并處理數(shù)據(jù)。”維特解釋說(shuō)。最后，該公司決定使用Azure Key Vault來(lái)管理并輪換其加密密鑰。事實(shí)上，維特指出，知道公司可以完全控制自己的數(shù)據(jù)才讓該項(xiàng)目得以向前推進(jìn)。

他說(shuō)，該公司顯然也關(guān)注到微軟的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，但他指出，在功能和所需的安全功能方面，其他供應(yīng)商的報(bào)價(jià)并沒(méi)有令人信服。

現(xiàn)在，戴姆勒的大數(shù)據(jù)部門使用HD Insights和Azure Databricks等工具，覆蓋了該公司目前使用案例的90%以上。在未來(lái)，維特還希望讓經(jīng)驗(yàn)不足的用戶更輕松地使用自助服務(wù)工具來(lái)啟動(dòng)AI和分析服務(wù)。

雖然成本往往是影響云的因素，因?yàn)樽庥梅?wù)器容量并不便宜，但維特認(rèn)為這一舉措實(shí)際上可以節(jié)省公司資金，特別是在云中的存儲(chǔ)成本在比在本地?cái)?shù)據(jù)中心更便宜（作為客戶，鑒于其自身的規(guī)模和聲望，戴姆勒可能沒(méi)有像其他公司一樣按Azure服務(wù)的市價(jià)完全支付費(fèi)用）。

與許多大數(shù)據(jù)AI項(xiàng)目一樣，預(yù)測(cè)是戴姆勒大部分工作的重點(diǎn)。比如說(shuō)，查看汽車的數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤代碼，并幫助技術(shù)人員診斷問(wèn)題，或?qū)ι逃密囕v進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。有趣的是，該公司目前尚未將其工廠的任何物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)引入云端。這些都在公司的本地?cái)?shù)據(jù)中心進(jìn)行管理，如果因?yàn)楣ぞ邿o(wú)法與數(shù)據(jù)中心連接而不得不關(guān)閉工廠，該公司希望避免此類風(fēng)險(xiǎn)。

(責(zé)編：李碩)

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