钛媒体8月8日消息，在钛媒体和ITValue主办的2019全球数字价值峰会上，AWS云计算首席企业战略顾问张侠博士全面介绍了云计算的最新发展，对云计算如何赋能企业数字化转型做出深度解析。

张侠表示，现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟，有着非常好的支持企业数字化的功能，包括数据分析、物联网、人工智能、信息安全等方面。而张侠与听众现场的互动更说明了这一趋势，现场80%CIO所在企业已经部署上云。

据张侠透露，截至目前，亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类，基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中。

在AWS服务客户的同时，也透露出当下IT发展的趋势所在。首先在计算方面，除了使用实例之外，无服务器计算、容器也渐成主流，三者结合是计算在云时代最为明显的特点。其次是数据存储、数据库、大数据分析层面，这是数字化关键组成部分，数字是企业的重要资产，数据信息流则是企业的血液流。

在人工智能和机器学习方面。张侠表示，目前人工智能应用发展分成两类，一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务，另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具，比如用人工智能应用在安全领域。值得一提的是，人工智能已用来保护数据的安全，以AWS为例，我们提供的Amonzon Macie安全服务，可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据。

张侠最后总结说，云计算为CIO们提供了企业数字化转型和信息化建设所需的平台和工具，帮助企业敏捷创新，获取差异化的竞争优势。（本文首发钛媒体，整理/桑明强）

以下为AWS张侠发言，略经钛媒体编辑：

从“云”中来看数字化转型

数字化并不是一个新的概念，老牌从事一线的IT的工作人员都会有所感悟， 我有一个简单的说法，无论是大数据、互联网等依托云计算成为企业提供最好的IT工具，这个过程就是数字化转型过程。

当然，随着数据的作用越来越重要，数据流实际上变成一个企业的血液流，这便是我常说的一个话题。过去我们讲大数据的时候就谈数据如何从知识变成行动，最后变成价值。整个过程数据是非常重要，同时一个企业的信息流动实则是企业血液流动，这是企业活力的体现。

从业务角度来分析，怎么从业务部门一起怎么更好的服务客户，例如个性化的定制、产品服务的追踪、各种各样多渠道以及更多的产品服务，这些成为业务部门所要追求的目标所在。因此，当下IT部门面临的任务应当是如何配合业务部门把这些功能提上日程。

从IT角度来分析，我们在数字化转型的过程中看到一些新的趋势，其中有一个词——“高频”。变化频率慢，成为遗留在传统IT企业棘手问题。反过来看互联网公司，采用新技术的公司往往拥有比较快的节奏，它们十分强调敏捷性、灵活性以及迭代性，表现为快速的尝试、快速的试错以及快速的推出新东西，一个服务往往有很多版本。

以AWS云为例，在云的时代，我作为CIO，如果云是我的工具和百宝箱，我应该有什么样的手段？我的十八般兵器是什？如何应用的得心应手？亚马逊从电商到卖电子书，后来于2006年首先在全球范围内独家开始公有云的旅程，过了三四年之后才有人跟进，目前在全球范围内我们的市场份额和产品服务都处在领先的地位，而且亚马逊本身利用这些技术不断做创新，推出很多创新的东西，也因此得到了很好的回报。

亚马逊方法论更强调的是以创新为中心和试错，在这个过程中以IT技术搭建灵活的平台，这个平台保证它能快速试错，进而继续往前走。目前在全球范围内，很多企业在学习这一套创新的文化，我也应邀到很多企业给董事长、业务的CEO听这些方法论，继而再和技术配合。

从云服务解析IT发展趋势

截至目前，亚马逊提供了各种各样的云服务总计165大类，基本上外界所能想象各种IT服务都包含其中。从这些服务我们可以反推当下IT发展的趋势所在。

首先在计算方面，计算在云时代最明显的三个特点，除了用实例以外，更主要的是无服务器计算、容器，这是国外CIO普遍广泛使用的。CIO一般直接采用无服务器计算，进而直接调用组件元素，这时候，如果成功了再考虑如何部署的问题，这种部署可能是容器和虚机。

从虚机实例来说，往往提供最多的是服务，在这方面AWS提供最全面最多的虚机实例，例如GPU。如果你想做人工智能的建模，就需要用到GPU的芯片。

从容器方面来看，目前容器技术普及很多，在云上可以选择亚马逊ECS，也可以用K8S。最后要提的技术是无服务器计算，大概在五六年前我们便推出了这项技术。

无服务器计算是一段源代码，有触发的条件和时间便就可以部署，进而把整个流程串在一起，这里无需虚机也无需容器，完全是无服务器功能，这也是计算里最为时髦的。而且我告诉大家，无服务器计算可以构建很复杂的功能，例如整个大数据分析，每个步骤都可以用无服务器的方法搭建无服务器大数据架构。

接下来是第二个重要方向，首先我们看数据、数据库、大数据分析，这些都是数字化里非常关键的。数字作为信息流，本身就是十分重要的资产，在这种情况下，对数据我们有什么方法？

从数据库来说，现在主流的传统关系型数据库大概是什么时候科研设计出来的，大概可以追溯到90年代和2000年初，我们思考一个简单的逻辑，如果当下很多企业还用传统的商业型数据库，相当于用一个手机20多年前设计的产品，要知道信息时代产品的发展非常迅速。

在云上有内存里的数据库包括图形数据库，也有专门时间序列的数据库，而时间序列的数据库只有一个值和时间标签的特点，让它特别适合物联网，因为物联网大量是从传感器来的信号，所以它们都是同样一个系列。FLDE是利用区块链的技术，有着中央存储、互相认证以及将来不可修改的特点，因而特别适合记帐。

我们仔细剖析数据分析的特点，第一，实时数据的处理，我要把实时的数据传上来，通过切割快速的记录下来、存储下来进行处理，这是很重要的；第二，对数据格式还不清楚的情况下也要处理，还有一个数据湖的概念，把各种各样格式的数据全部导入进来，像一个水库蓄水一样，过去的数据是河流，而现在是洪水，想要现在一大片洼地上的数据全存下来，就要有相应的工具直接在湖里处理好，这种数据是一个企业具有能力处理还没有见过数据格式的新方法，这是一个现代化的企业必须要做的事情。

在人工智能和机器学习方面。张侠表示，目前人工智能应用发展分成两类，一类是发现并打造所在领域有价值的新产品服务，另一方面则在挖掘一些可发展为行业通用的工具，比如用人工智能应用在安全领域。值得一提的是，人工智能已用来保护数据的安全，以AWS为例，我们提供的Amonzon Macie安全服务，可通过机器学习自动发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据。

为此，我们提供了自动化的工具，从数据的搜集开始，到选模型、算法来做整个数据的培训模型，进而把参数确定，之后再做推演的机制，当新数据模型建好后工具便开始自动推算，最终利用云计算将整个机器学习从建模自动化。

比起IT成本降低和效率提高，更应该注重提高客户满意度

那么，整个云的目的是什么？现在云计算在支持企业的数字化转型已经趋于成熟，有着非常好的支持企业数字化的功能，包括数字分析物联网、人工智能、信息安全等方面。因此我们不难看出，云最主要的目的是使得你能够敏捷、快速的响应业务需求，可以通过敏捷性像新创公司一样进行创新，专注于你所获得的竞争优势，同时能减少潜在的风险。

在数字化转型过程中，IT高管有时候过多的专注于IT成本的降低以及效率上的提高，但就目前来说，我们应该把帮助企业创新和转型，帮助业务部门提供优质的产品和服务，追求客户的满意度等放在首位，进而更多的专注于与业务人员的耦合。