在当今快速发展的数字时代，企业必须拥抱创新和技术进步才能保持竞争力。云计算已成为实现这一目标的关键手段，而定制化云服务器开发更是将云的优势发挥到极致的利器。
定制化云服务器开发的优势
定制化云服务器开发为您提供以下优势：
- 灵活性： 定制化云服务器可根据您的具体需求进行配置，为您提供最大限度的灵活性，以满足不断变化的业务需求。
- 可扩展性： 云服务器可以轻松扩展或缩减，以满足您业务的波峰和波谷，从而避免不必要的成本支出。
- 可靠性： 云服务器由分布式基础设施提供支持，确保高可用性和数据冗余，最大程度地减少停机时间。
- 安全性： 云服务提供商通常提供先进的安全功能，例如数据加密、入侵检测和防火墙，以保障您的数据免受威胁。
定制化云服务器开发的用例
定制化云服务器适用于广泛的用例，包括：
- 电子商务： 为高流量网站提供可扩展、安全的托管，并支持个性化购物体验。
- 大数据分析： 处理和分析海量数据集，为数据驱动的决策提供见解。
- 人工智能和机器学习： 构建和部署需要大量计算能力和存储空间的 AI 和 ML 模型。
- 媒体流： 提供稳定的流媒体服务，满足不断增长的对视频和音频内容的需求。
定制化云服务器开发的步骤
定制化云服务器开发过程涉及以下步骤：
- 需求评估： 分析您的业务需求，确定您需要的计算能力、存储空间、带宽和安全性级别。
- 供应商选择： 研究不同的云服务提供商，并根据他们的产品、定价和服务水平协议 (SLA) 进行比较。
- 基础设施配置： 根据您的需求选择合适的虚拟机实例、存储类型和网络配置。
- 操作系统和软件安装： 安装所需的服务器操作系统和应用程序，以支持您的业务运营。
- 安全配置： 实施安全措施，例如防火墙、入侵检测和数据加密，以保护您的数据和系统。
- 性能监控： 定期监控您的云服务器性能，并根据需要进行调整以优化性能并避免停机时间。
结论
定制化云服务器开发是一项战略性投资，具有为您的业务铺平创新之路的巨大潜力。通过 tận dụng云计算的灵活性、可扩展性、可靠性和安全性，您的企业可以快速适应市场变化，提高效率，并获得竞争优势。如果您正在寻求拥抱云计算并释放其全部潜力，那么定制化云服务器开发是值得考虑的解决方案。
企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？
由社交媒体、移动设备、物联网和大数据引发的数字化趋势不仅改变了人们的生活方式也要求企业重新思考设计原来的运作模式。
在现实生活中，数字化是可以感知的，比如，我们上网浏览新闻时，就是媒体内容的数字化。
数字化进程的演进使得“数字化”已经跳脱了二进制化的概念，成为一种人类与世界互动的新方式。
如今我们生活在一个数据驱动发展的时代，不能顺应时代发展进步的企业就会落后和淘汰。
一个新技术时代应运而生，一个数据主导的数字企业时代也必将应声而至。
数字化转型是企业顺应时代的必然要求早在1996年Nicholas Negroponte就在被誉为二十世纪信息技术及理念发展圣经的《数字化生存》中预言到了今天的数字化时代：数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式。
在数字化生存环境中，人们的生产方式、生活方式、交往方式、思维方式、行为方式都呈现出全新的面貌。
如，生产力要素的数字化渗透、生产关系的数字化重构、经济活动走向全面数字化，使社会的物质生产方式被打上了浓重的数字化烙印，人们通过数字政务、数字商务等活动体现出全新的数字化政治和经济；通过网络学习、网聊、网络游戏、网络购物、网络就医等刻画出异样的学习、交往、生活方式。
2017年，“数字经济”正式被写入党的十九大报告。
中国信息化百人会联合埃森哲、国家信息中心等多家机构组成的课题组日前发布的《2017年中国数字经济发展报告》显示，2016年中国数字经济总量达到22.6万亿元人民币，占GDP的比重为30.3%。
毕马威预测，到2030年时，这一比例将会达到77%，超过153万亿人民币的GDP贡献将来自于数字经济。
2018年3月，政府工作报告提出“发展壮大新动能”，“为数字中国建设加油助力”。
国家对于数字经济的定位不只局限于新兴产业层面，而是将之提升为驱动传统产业升级的国家战略。
身处数字化时代洪流中的企业也必须与时俱进，与时代同频共振才能免于成为时代的弃儿。
数字化企业是企业信息化发展的必然阶段从历史及发展趋势上看，我国企业信息化进程大概可以分为以下几个阶段：第一阶段：业务操作电子化。
电子化是指将企业日常手工事务性繁重的工作转变为机器的工作以提高个体工作效率的过程。
该阶段为信息技术单项应用和企业上网前的准备阶段。
主要表现在计算机在办公、财务、人事和部分生产经营环节等方面的单项应用，如财务电算化、生产制造自动化和CAD/CAM、MIS等信息技术的初步应用等。
第二阶段：业务流程信息化。
信息化即通过企业的管理重组和管理创新，结合IT优势将业务流程固化。
该阶段是企业信息化、尤其是网络化建设与应用的导入阶段。
在各类企业扩大计算机应用和推动企业上网，建立电子邮箱，鼓励企业利用信息网络技术开展经营活动和改进管理。
广泛开展流程梳理和信息化建设，如ERP、MES、SCM等系统。
这个阶段重点关注整个组织的流程，提升组织的效率。
第三阶段：业务和管理的数字化。
是应用数字技术，整合企业的采购、生产、营销、财务与人力资源等信息，做好计划、协调、监督和控制等各个环节的工作，打破“信息孤岛”现象，系统形成价值链并按照“链”的特征实施企业的业务流程。
对环境的变化作出灵活的反应，业务流程持续改善，全面提升执行力，获得持久的竞争力。
它是现代数字技术与企业管理相结合的产物。
第四阶段：业务决策智慧化。
智慧化是指在企业的已有知识的基础之上，能够智能创造、挖掘新知识，用于企业业务决策、企业日常管理等，形成自组织、自学习、自进化的企业管理体制。
该阶段中，人工智能、专家系统的先进的思想将应用在企业管理领域中。
数字化既是信息化的产物，也是信息化的演进阶段之一，更是构建智慧企业的首要前提。
数字化转型是企业打造竞争力的必然选择企业都会思考为什么要做数字化转型？笔者认为有内部和外部两种因素驱使。
外部因素：在数字化转型大潮中，企业如逆水行舟，不进则退。
如果不进行数字化转型，那么企业将会被用户抛弃、被竞争对手超越、被市场边缘化，以致最终出局。
内部因素：数字化转型可以捕获新的市场机会，尝试新的商业模式，在未来商业市场中提前占位。
从企业看，以客户为中心是企业在市场竞争中存活下来的关键。
数字化浪潮的到来，用户信息不对称的地位得到极大改观，客户感知价值最大化成为导向，从根本上改变了传统以生产为主导的商业经济模式，给企业的经营带来了巨大的挑战，也带来了新的机遇。
有别于传统工业化发展时期的竞争模式，数字经济时代企业核心竞争能力从过去传统的“制造能力”变成了“服务能力+数字化能力+制造能力”。
企业要具备开展技术研发创新的能力，加快研发设计向协同化、动态化、众创化转型，是要具备生产方式变革的能力，加快工业生产向智能化、柔性化和服务化转变，企业要具备组织管理再造的能力，加快组织管理向扁平化、创客化、自组织拓展，企业要具备跨界合作的能力，推动创新体系由链条式价值链向能够实时互动、多方参与的灵活价值网络演进。
数字化转型是企业降本增效的内在需求应用数字技术可以降低企业的成本。
去年国际供应链大会上世界经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出，79.9%的制造业企业和85.5%的物流企业认为，在不考虑金融影响的前提下，数字化转型将产生积极影响，数字化变革将使制造业企业成本降低17.6%、营收增加22.6%，使物流服务业成本降低34.2%、营收增加33.6%，使零售业成本降低7.8%、营收增加33.3%。
应用数字技术可以提升企业的效率。
互联网集中了大量数字技术资源和服务，通过大幅提高应用效率而产生经济价值。
互联网服务直接引起计算服务、信息服务的集中，并进一步促进了各类服务资源的集中，使得集中式、开放型服务平台有了很大发展空间。
基于互联网的共享服务云平台不仅使中小企业能够以很低的成本享受先进的信息技术应用和服务，也能使大企业的技术装备得到充分的应用，从而提高产品利用率。
数字化信息和知识是遵循边际效益递增的工具，通过增大使用规模实现效益累积增值。
数字化信息和知识具有可共享、重复使用、低成本复制等特点，对其使用和改进越多，创造的价值越大。
根据研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，通过形成自动化数据链，推动生产制造各环节高效协同，大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性，其生产力普遍可以提高5%—10%。
数字化转型是企业流程再造的必由之路在数字化环境下，企业之间处于纵横交错的网络关系，面对分散的网络节点，整合多方资源的平台型产业组织应运而生，企业价值创造模式由传统线性向链条式、网络化转变，使得传统企业之间竞合方式趋于生态化、平台化。
如，GE与苹果达成合作，把Predix平台的开发工具和微服务开放给苹果，吸纳开发者加入工业APP开发，这将帮助把Predix平台打造成一个工业领域超级商店、一个知识交换中心，促进基于平台的开源社区生态繁荣。
如，阿里云依托“ET工业大脑”平台，集聚江苏省内30家信息服务企业技术能力，为300家制造企业提供系统解决方案服务，推动大中小企业的合作从简单的技术传递向可交易、可协作的服务生态转变。
各项经济社会活动与数据的产生、传输和使用密不可分，数据作为独立的生产要素在价值创造过程中加速流动，数据流动强调信息系统的互联互通和综合集成，挖掘了智慧组织、管理与服务的新价值。
信息技术的发展使得数据的流动不必再遵循自上而下或自下而上的等级阶层，这种无差别、无层次的数据流动方式极大地颠覆了企业传统的金字塔型管理模式，驱动企业组织结构的变革、业务流程的优化和工作内容的创新，企业组织管理逐渐由以流程为主的线性范式向数据驱动的扁平化协同化范式转型，形成信息高效流转、需求快速响应、创新能力充分激发的组织新架构。
解析云原生 2.0 架构设计的 8 大关键趋势
云原生2.0是企业智能升级新阶段，企业的云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，当一切应用都生于云，长于云，云架构的迭代也会进入一个新的阶段。
围绕云原生2.0，华为云首席架构师顾炯炯提出了8个关键模式： 分布式云，混合调度，应用驱动基础设施，存算分离与数据治理自动化，可信、平民化DevOps，基于软总线的异构集成，多模态可迭代AI模型，全方位立体式云安全。
分布式云
随着云化和数字化渗透到制造类、工业互联网类场景，5G技术在to B领域应用的快速成熟，以及物联网 、AI技术的成熟，现在云的服务对象不仅是企业的后台IT支撑系统，它延伸到了前端的“现场”，类似于工业场景里的近场计算。
如果还是将所有的数字化应用系统都放在集中的数据中心，它的时延无法满足实时生产系统的要求。
另外，有一些行业的敏感数据不能从现场或者数据产生地直接简单的上传到云端，它存在数据安全、隐私保密的问题。
再比如医疗里的基因大数据、视频监控等场景，如果所有数据都上传到云端，带宽的成本非常高昂。
所以，我们必须要引入云边端协同的分布式概念，构建分布式云的架构。
这个架构可以和核心侧架构配合，覆盖核心区域、热点区域、本地机房、业务现场等不同接入时延敏感度，数据隐私合规要求及数据上云带宽成本的应用上云场景。
举个例子，通过这样的方式，可以把云端的很多算力和计算逻辑，甚至是训练好的AI模型推送到更加靠近用户数据产生地的位置上，进行就近的计算，将海量的数据做一定的收敛、分析、脱敏等，再发送到云端进行闭环的处理和控制反馈。
混合调度
在很多算法专家的努力下，华为云通过瑶光调度平台大大提高了资源的分配效率，达到甚至超过了80~90%的程度，已经接近于业界的领先水平。
但是资源的实际利用率仍然处在一个比较低的水平，当然业界平均也不是特别理想，领先者差不多20%左右。
为了解决这样的问题，华为云引入混合调动、柔性计算的能力，将在线和离线的不同优先级的业务，进行QoS感知的智能调用，实现资源利用率最大化。
柔性计算不仅仅具备弹性的特征，保证了横向的资源扩展，而且它也能实现纵向资源规格的可大可小。
目前，消费者云已经在内部验证了柔性计算的能力，可以在不改变上层业务的前提下提高利用率，实现性能的倍增。
关于柔性计算的更多内容参考 华为云首席架构师顾炯炯：敢为人先，探索架构创新之路如何走。
应用驱动的基础设施
如今，软硬件的垂直整合，特别是靠近操作系统底层的硬件和云服务基础设施层的服务软件之间的纵向整合能力，成为新的趋势，它把基础设施服务底层的硬件和相应的服务封装层打包在一起。
云服务厂商可以设计研发定制芯片，比如存储和网络的硬件卸载的芯片、匹配深度学习逻辑处理框架的芯片等等。
如果有能力构建这样的软硬件垂直整合的能力，就能拥有相比其他云服务商更优的价格优势，也得以呈现自身独特的硬件、芯片优势。
有了应用驱动的基础设施之后，根据应用的性能SLA需求，来定义是使用与软件完全解耦的通用硬件资源，还是匹配应用场景特殊诉求的软硬件深度协同的卸载卡或异构计算资源。
这也能发挥华为软硬件兼长的优势，我们在硬件领域有不少核心创新：一个是 SDI， 叫软件驱动的基础设施，也就是把分布式存储\分布式网络，还有Hypervisor的一些系统能力从服务器卸载到PCI卡上，也即SDI/擎天卸载卡。
二是鲲鹏硬件支撑云存储和数据湖的处理， 鲲鹏单核处理能力虽弱于X86，但核密度则达到X86 CPU的2倍，因此在对IO及内存带宽作为其性能瓶颈的大数据及分布式存储场景，是比X86更好的选择。
同时，我们也在用自研的升腾NPU取代GPU构建AI平台， 它在深度学习的训练推理中体现出更高的能效比。
存算分离和数据治理的自动化
未来企业的所有的数据孤岛都将汇聚到云端的数据湖，进行统一生命周期的治理和管理，所以必须要解决数据计算分析的资源需求。
数据湖里有各种各样的结构化、半结构化、非结构化的数据，但这些数据的分析计算和底层的存储容量之间的需求，并不是线性匹配的关系。
比如对于深度学习的场景，数据量需要不断的计算迭代，它需要更多的计算能力，相对较少的存储需求。
因此在不同的业务场景下，数据分析计算和存储的要求是不一样的，最终一定要走向存算分离。
在存算分离领域里面，华为云已经积累优势，从最早的去中心化的分布式存储引擎FusionStorage开始，七年磨一剑，我们从内部验证到向外部的推广，从块存储延伸到对象存储、文件存储、分布式的集群数据库，把原先在开源架构里五花八门的底层存储技术引擎架构实现了统一。
经过实际的测试，在业界同样支持存算分离数据湖架构的云场景中，华为云体现了领先30-60%以上性能优势。
再就是数据治理自动化。
现在的数据治理的还是人力密集型工作，整个过程非常低效，很难满足很多行业的要求。
所以在这个架构模式里面，除了存算分离的数据库，还要构建数据治理自动化。
通过引入AI的技术，将数据的获取、清洗以及最终数据知识的提取，主题库的建立、数据目录的发布，都实现完全的自动化。
用户只需要指定入湖的数据源和所属业务主题域，系统自动化创建入湖任务，底层资源根据入湖数据量自动扩缩容，智能完成入湖数据的安全等级、分级分类、隐私等级等数据标签的自动识别打标。
这个能力对企业数据资产的快速沉淀能力的构建是至关重要的。
可信、平民化DevOps
通过将一系列安全可信措施嵌入到敏捷开发运维模式， 构建所谓的DevSecOps流水线，实现敏捷快速迭代与严格质量管控兼顾；并通过低代码/无代码实现更多行业应用资产的沉淀， 将行业应用的开发效率再上一个新台阶。
Devops实现了应用的敏捷开发，但在面向政企时，还需要满足应用质量和安全可信的要求。
因此在遵循DevOps的同时，将安全能力集成到其中，升级成为DevSecOps。
使用安全左移、默认安全、运行时安全、安全服务自动化/自助化、基础设施即代码（IaC）等技术， 实现管理与协同、设计与开发、CI/CD、应用管理、运维、安全可信等各个环节的一体化趋势。
此外，由于传统政企开发投入有限，需要通过低码化无码化，来实现对应用进行快速构建及改造。
华为云低代码平台AppCube可支持多种页面类型和丰富的组件能力，基于它的服务能力编排和业务流程无代码定制，可实现灵活流程触发方式、多种权限配置方式、自定义业务编排等。
基于软件总线的异构集成
即帮助企业构建可平滑演进的IT架构， 实现老旧应用与新建云原生应用，线上与线下应用的平滑融合集成。
云原生下，企业很多应用都要进行微服务解耦，遵从微服务的治理架构，进行水平扩展的架构的设计，甚至把原来的单体架构逐步进行拆解。
但这个过程不是一蹴而就的，尤其是那些包袱比较重的传统行业，他们还面临很多现实的挑战。
所以我们要在企业传统IT架构和云原生架构之间搭建无缝的桥梁，在确保企业业务连续性最大化的前提下，实现平滑的切换和演进。
以Roma Connect为例，它可以通过软总线的形式，把云原生和非云原生的传统世界无缝的连接起来，支持异构的应用和数据库源的对接，也可以对接到云上开发平台、数据湖，实现无缝互通。
在架构的平滑演进中，首先需要将传统非云原生应用封装为REST接口与云原生应用对接，通过统一接口服务层APIC进行开放，业务云原生应用通过标准接口即可获取老系统信息。
同样的机制可以将线上线下，及部署在多云环境上企业IT系统的无缝互通。
其次传统Oracle/Sybase等传统数据库及中间件与设备协议接入上云：云上云原生应用通过云上标准API调用、数据库访问、消息订阅等方式即可获取传统数据。
最后，通过全生命周期的API管理能力，包含从设计、发布、上架、治理的全过程，帮助企业构建整个跨地域，跨组织、跨部门的应用网络，并沉淀行业应用资产。
多模态可迭代的AI模型
AI在行业落地面临的问题是能够获取到的训练数据是非常有限的，单纯的依赖数据驱动的深度学习训练，使得行业AI模型是非常难以泛化、通用化。
预训练大模型是解决AI应用开发定制化和碎片化的重要方法。
通过一个AI大模型实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，赋能AI开发由作坊式转变为工业化开发，比如华为云之前推出的盘古大模型。
另外也要引入知识计算的能力， 类似于把知识图谱这样的能力和基于感知计算的数据驱动的AI模型互补结合起来。
也就是说把知识模型和数据模型，在数据样本相对缺少的情况下结合在一起，更好服务于行业AI的落地。
帮助企业打造自己的知识计算平台，整合分散在不同系统、多种形态的企业数据，形成带有建议性的知识体系。
全方位的立体式云安全
1.0阶段的云安全服务更多的是孤立的安全能力：虚拟化安全，hyporvisor防逃逸能力，云防火墙能力其实都是割裂的，并没有跟所有的云服务形成互锁。
全方位的立体式运营安全通过打通离散的云安全服务能力，将其与其他云服务及客户应用形式互锁， 构建安全Build-in的云原生应用，以及引入可信智能计算，解决跨行业数据隐私保护与流通碰撞、价值挖掘之间的矛盾。
首先通过可信智能计算提供四个核心能力，进行安全可信的数据计算。包括：
1、跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方横向与纵向联邦学习建模；
2、支持对接主流数据源和深度学习框架；
3、支持安全多方计算（例如同态加密，差分隐私等），并支持用户自定义隐私策略；
4、基于区块链的数据计算轨迹的可追溯可审计。
此外，为了全方位安全，还需要将全栈云（及其子集）下沉部署（连线/非连线），彻底解决敏感行业上云安全顾虑，以及将全栈云服务、企业新开发云原生应用、aPaaS/SaaS等与全栈云安全能力互锁，为用户构建体系化的云安全平台。
本文分享自华为云社区，作者：技术火炬手。
