京東雲，找尋不變的“一”

編輯 | 王   潘

兩千多年前，亞裏士多德曾提出過一個哲學觀點：每個看似復雜的系統，都能被化繁爲簡，直至求得那個不變的“一”。

現如今滄海已成桑田，但這位古希臘哲人所提出的“第一性原理”，卻被後人所反復驗證。馬斯克、貝索斯等人，更是將“第一性原理”帶入了商業世界，在繁雜、流動的表象背後，尋找着各自領域的底層邏輯。

而在充斥着不確定性的當下，各行各業的玩家們都在奮力找尋自身的“第一性原理”，尤其是風雲激變的雲計算賽道。

隨着產業“數字化”向“數智化”演進，企業對雲計算的應用邏輯已從上雲、用雲變爲了用好雲，切實帶動業務增長，而雲廠商們則使出了渾身解數，試圖抓住這一輪變革。

5月9日，京東雲城市峰會在武漢召开，會上，京東雲表示，多雲多芯多活的下一代數字基礎設施是行業發展的必然形態。而這，恰好順應了其“以簡馭繁”的混合多雲理念。

不難看出，在雲計算賽道嬗變的當下，京東雲有着深深的第一性原理烙印。

雲計算賽道，已然步入了“多雲時代”。

產業數字化早期，部分企業只是純粹地爲了數字化而數字化，爲上雲而上雲——口號喊得響亮，數字化進程仍只停留在局部層面，收效甚微。

而隨着產業數字化步入深水區，越來越多的企業幡然醒悟，开始將數字化視爲“命門”，主動進行全局數字化改造。

一個簡單的例子，過去“爲上雲而上雲”時，單雲即可滿足企業的單點“數字化需求”。然而，在企業紛紛开展全局數字化改造的當下，面對千差萬別的細分業務場景，一方面單雲很難完美地承接需求；另一方面，此前企業的各個業務往往也形成了多雲的局面。

與此同時，隨着雲計算對企業的重要程度與日俱增，爲避免喪失議價權，降低業務依賴性，越來越多的企業選擇同單一雲廠商解綁。

前述種種因素，使多雲、混合雲成爲了雲計算賽道的大勢所趨，而愈發復雜的數字基礎設施，則成爲了“多雲時代”的新常態。

比如過去只需單純管理IaaS，現在則需統一管理全棧資源；或是爲松散的多雲“城邦”，構建統一的安全體系。換言之，企業在享受多雲帶來的便捷的同時，也承受着多種雲形態、多地部署、多種芯片適配、多種技術棧所給予的壓力。

面對多方面的高壓，只有少數配備有相應專業技術團隊的企業能自我“消化”，更多企業則需要一套系統，用以管理繁雜的“多雲”。

以雲托管服務商推出的多雲管爲例，作爲目前較爲常見的解決方案，其主要從資源管理的角度切入，解決多個雲之間整合的場景。

只是，多雲管所整合的場景，往往只局限於多雲間的資源管理層面，每朵雲本質上仍是一個個“煙囪”，缺乏更深入的協同聯動。因此，除了能給企業縮減必要的運維人員外，多雲管給企業帶來的價值相對有限。

除多雲管外，部分雲廠商亦推出了同構混合雲解決方案。由於技術架構、平台組件等均由單一雲廠商提供，同源同構混合雲似乎在集成、管理層面存在天然的優勢。

但也因如此，其本質仍是同單一雲廠商的綁定，繞不开“將雞蛋放在同一個籃子裏”的問題。此外，市面上的同構混合雲方案大多沒有考慮到異構多雲的場景，過於“封閉”——很難覆蓋其他雲廠商所提供的雲服務。

歸根結底，當下行業對混合多雲的理解，已然從最初的彼此孤立升至相互協同的階段。而面對產業數字化深水區的新局面，行業正苦苦等待着一個“資源層面多朵雲，業務層面一朵雲”的解法。

現階段，混合多雲領域分出了數條支流。面對行業現狀，京東雲在武漢城市峰會上表達了自身的觀點——混合數字基礎設施，是行業發展的必然形態。

在京東雲看來，混合數字基礎設施需滿足融合开放、高效協同、極致性價比、安全可控四大特徵，因循該邏輯，京東雲亦打造出了“真多雲”，試圖在數字化深水區中重塑企業的用雲思路。

其實，京東雲的“真多雲”，是生長於混合多雲環境下的京東，多年親身實踐、技術沉澱及業務場景重壓之下的產物。

時間回到2016年，彼時的京東雖已打造出自身的公有雲及同源同棧的私有雲，但二者的底層架構卻有所差別。因此，每當京東618、京東11.11這類流量洪峰到來，需將業務從私有雲拓展至公有雲時，二者的差異便會形成掣肘。

爲了打通私有雲與公有雲間的障壁，京東耗費了大量時間精力，打磨出了混合多雲操作系統雲艦的雛形。而“雛形”，自然無法全然覆蓋所有問題，比如完美解決大促高並發問題所造成的服務器資源浪費。

基於此，京東再度將目光移向問題的根源，引入了Kubernetes以重構技術棧，並搭建出阿基米德智能調度系統，從底層往上逐層升級。

此後，京東雲支持京東自身業務线在重要節點上不斷爬高，一方面消化了京東此後數次諸如618、11.11等極端復雜的業務場景，並輕松扛下了堪稱全球最大規模流量洪峰的央視春晚；另一方面則不斷打通着同其他雲廠商的邊界，從而修煉出強悍的混合多雲能力，在支撐京東業務高速發展方面發揮了重要的作用。

時至今日，京東曾經種種技術解法，已然被提煉爲京東雲產品矩陣的核心能力，向千行百業輸出。以其自研的統一存儲平台“雲海”爲例，除百萬級IOPS，延遲低至百微秒外，借助存算分離技術架構，其還能節省超30%的整體基礎設施成本。

再比如混合多雲操作系統“雲艦”，在前述阿基米德智能調度系統的支撐下，雲艦已然實現了自我“進化”，能實現超千萬核資源的秒級調度，以及超大規模異構基礎設施資源的敏捷調度。

值得一提的是，雲艦兼容多家雲服務商資源，亦能適配不同雲服務商所採用的不同底層架構，並在應用層面實現跨雲、跨芯片間的平滑遷移，在不同的應用和集群間高效完成動態調度，可謂將“开放”的理念融會貫通。

換言之，在京東雲來看，當下的各種“雲”已不再是單純的、分散的IT資源，而是隨取隨用的“水電煤”。京東雲將繁雜的混合多雲融合爲“一朵雲”，則有如在兩點之間畫出一條线，這正是其與第一性原理的遙相呼應。

從歐式幾何的“线段公理”，到經典力學體系的牛頓三大定律，再到愛因斯坦的E=mc，“簡一律”將人類帶離了“神話時代”，指引着文明走向追求事物本質的道路。

而京東雲“以簡馭繁”的理念，或許也意味着雲計算行業正在脫離天花亂墜的“故事時代”，轉而服務於企業更實際的訴求。

同產業綁定甚深的京東，深知產業數字化的盲點與痛點。基於此，面對不同產業的玩家的數字化難題，京東雲總是能精准地定位“病竈”，給出“藥方”。

中化能源，作爲一家規模龐大的集團型企業，除在能源領域有着濃厚的底蕴之外，業務亦覆蓋制造、倉儲物流等諸多領域。

通常來說，體量是企業實力的體現，但在數字化改造過程中，過於龐大的體量以及獨立的各部門、子公司業務系統卻形成了一道道數據鴻溝，阻礙着這一巨頭內部的信息共享與互聯互通。

爲此，京東雲拆解了中化能源繁雜的業務脈絡，將病竈定位在智能管控有待提升、業務系統獨立運作、平台共享能力缺失三個方面，利用雲艦爲其打造了“中化能源基礎數字技術平台”，低成本、低風險地完成了數字化技術服務能力建設。

“中化能源基礎數字技術平台”的作用下，中化能源得以統一爲各BU提供信息系統的建設和運維服務，減少重復建設，提高共享能力，可謂“藥到病除”。

再比如AI賽道的老牌玩家科大訊飛，隨着AI行業愈發火熱，其業務不斷迭代拓寬。在此背景下，科大訊飛過去使用的自建單機房“捉襟見肘”，難以滿足其對對IT資源的需求。

爲此，京東雲基於雲艦，爲其構建了訊飛投放平台混合多雲體系，兼具公有雲的快速創新及私有雲的可管可控，以“一朵雲”理念提升了科大訊飛IT基礎設施的敏捷性。

除了中醫所擅長的“調養”，京東雲亦具備西醫所強調的“見效”能力。

以國內某消費金融企業爲例，其雖早已通過大數據+AI實現數字化，但隨着業務高速增長，其背負着存儲集群規模擴張所帶來的巨大成本壓力。

究其所因，作爲消費金融企業，其數字化場景往往聚焦熱數據分析，計算資源需求增速遠低於儲存，可是該企業大數據分析系統採用的卻是存算一體架構——計算同儲存耦合在一起，二者無法單獨擴容。

這意味着，一旦其擴容存儲，便會同時擴容計算，從而造成嚴重的資源浪費。此外，該企業冷熱數據均採用同一套管理機制，使大量分析價值較低的冷數據“淤積”，擡高存儲成本。

爲此，京東雲對症下藥，一方面通過「存算分離」的“雲海”，在不影響業務的前提下實現存儲與計算解耦，使其存儲資源與計算資源可按需靈活擴容，進而活用資源；另一方面則爲其提供了冷熱數據全生命周期管理服務，有效降低存儲成本。

數據顯示，在京東雲的助力下，該企業存儲集群規模大幅縮減，從原來的上千台降至400余台，綜合降本超過60%，效果可謂立竿見影。

截至目前，京東雲已服務超95%的大型央企、2048家大型企業，914家金融機構和超207萬家中小微企業，“最懂產業的雲”形象深入人心。

這一切，正是京東雲在雲計算嬗變的當下，面對行業趨勢變化做出敏捷反應的最佳例證。而在這條數字基礎設施“從可用到好用”的演變道路上，京東雲顯然已經跑在了前面。