随着企业将越来越多的数据迁移到云端，数据治理已成为一项关键任务。传统的数据治理方法往往过于复杂且耗时，不适用于云端的数据爆炸式增长。
为了有效地治理云服务器中的数据，至关重要的是采用自动化和集成的方法。通过自动化重复性任务和将不同的数据治理工具集成在一起，企业可以大幅提高效率和准确性。
自动化数据治理任务
数据治理过程中有许多任务可以自动化。这包括：
- 数据发现和分类
- 数据质量检查
- 数据清理和转换
- 数据保护码平台来简化自动化过程。
- 选择集成平台：选择一个集成平台，该平台可以连接不同的数据治理工具。确保该平台支持云端数据治理。
- 创建数据治理工作流：创建自动化工作流，以协调数据治理任务。利用集成平台来连接不同的工具和数据源。
- 监控和维护：定期监控自动化和集成过程，以确保其正常运行。根据需要进行调整和维护，以满足不断变化的数据治理需求。
好处
自动化和集成数据治理的好处包括：
- 提高效率
- 提高准确性
- 减少错误
- 增强合规性
- 降低成本
- 改进数据质量
- 提升数据可用性
通过采用自动化和集成的方法，企业可以破解云服务器数据治理的代码，创建更有效、更准确、更具洞察力的数据环境。
结论
随着云端数据量的持续增长，企业需要适应新的数据治理方法。自动化和集成是破解云服务器数据治理代码的关键。通过自动化重复性任务和集成不同的数据治理工具，企业可以大幅提高效率、准确性和合规性。最终，这将创造一个更好的数据环境，为组织提供更好的决策和战略优势。
IBM公司主要的几个软件产品
IBM公司作为全球领先的科技公司，其软件产品在各个领域都有着广泛的应用与影响力。
以下列举几款IBM公司主要的软件产品，为用户带来高效、稳定与安全的解决方案。
Information Management，IBM的信息管理解决方案，致力于帮助用户在复杂的数据环境中获取、存储、管理和分析数据，以驱动业务决策。
通过集成的数据管理工具，该产品提供数据集成、数据质量、数据安全和数据治理等全面的服务，帮助组织实现数据价值的最大化。
Lotus，IBM的协作软件，以强大的功能和易用性，为用户构建高效的工作环境。
Lotus产品线包括电子邮件、日程管理、任务追踪、文件共享和会议安排等服务，助力团队协作，提升工作效率。
Lotus产品凭借其稳定性和扩展性，广泛应用于各类企业，成为全球范围内广泛采用的协作解决方案。
Rational，IBM的软件开发工具，专为软件开发者提供一套全面的软件生命周期管理解决方案。
从需求分析、设计、编码、测试到部署，Rational产品线覆盖了软件开发的全过程，支持敏捷开发、模型驱动开发和持续集成等现代开发方法，提高软件开发的效率和质量。
Tivoli，IBM的IT管理软件，帮助用户实现IT基础设施的优化和自动化管理。
Tivoli产品线涵盖网络管理、系统管理、安全管理和服务管理等多个领域，提供从数据中心到云环境的全面管理解决方案，确保IT资源的高效利用，降低运营成本，提升服务质量和可靠性。
WebSphere，IBM的集成应用平台，为构建、部署和管理企业级应用提供了一个全面的环境。
WebSphere产品线支持企业应用的构建、部署、集成和管理，包括应用服务器、集成服务器、消息中间件和开发工具等。
通过WebSphere，企业可以构建灵活、可扩展和安全的业务流程，支持跨平台和跨网络的应用部署。
总之，IBM的这些软件产品，凭借其先进的技术、强大的功能和广泛的适用性，在全球范围内获得了广泛的认可和应用，为用户带来了显著的价值。
无论是数据管理、协作、软件开发、IT管理还是应用集成，IBM的产品都为用户提供了强大的支持，助力企业在数字化转型的浪潮中取得成功。
阿里微服务框架dubbo(阿里的微服务框架)
Dubbo分布式服务框架介绍
随着业务的发展、用户量的增长、系统并发访问需求越来越大，系统数量增多，调用依赖关系也变得复杂，为了确保系统高可用、高并发的要求，系统的架构也从单体时代慢慢迁移至服务SOA时代，根据不同服务对系统资源的要求不同，我们可以更合理的配置系统资源，使系统资源利用率最大化。
而Dubbo则是SOA服务化治理方案的一个核心框架。
Dubbo作为阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架，在2012年时已经每天为2000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。
Dubbo自2011年开源后，已被许多非阿里系公司使用，其中既有当当网、网易考拉等互联网公司，也有中国人寿、青岛海尔等传统企业。
Dubbo是一个高性能服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案，使得应用可通过高性能RPC实现服务的输出和输入功能，和Spring框架可以无缝集成。
作为一个分布式服务框架，以及SOA治理方案，Dubbo其功能主要包括：
Dubbo最大的特点是按照分层架构思维构建应用服务，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。
从服务模型的角度来看，Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色。
Dubbo包含远程通讯、服务集群和服务发现与注册三个核心部分。
提供透明化的远程方法调用，实现像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。
同时具备软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。
可以实现服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。
Dubbo服务组件调用关秕说明：
Dubbo框架设计一共划分了10个层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。
图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为双方都用到的接口。
下面，结合Dubbo官方文档，我们分别理解一下框架分层架构中，各个层次的设计要点：
从上图可以看出，Dubbo对于服务提供方和服务消费方，从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口，构建整个服务生态系统（服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的）。
根据官方提供的，对于上述各层之间关系的描述，如下所示：
Dubbo协议
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架远程调用框架，在网络间传输数据，就需要通信协议和序列化。
Dubbo支持dubbo、rmi、hessian、http、webservice、thrift、redis等多种协议，但是Dubbo官网是推荐我们使用Dubbo协议的，默认也是用的dubbo协议。
先介绍几种常见的协议：
缺省协议，使用基于mina1.1.7+hessian3.2.1的tbremoting交互。
连接个数：单连接
连接方式：长连接
传输协议：TCP
传输方式：NIO异步传输
序列化：Hessian二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。
适用场景：常规远程服务方法调用
1、dubbo默认采用dubbo协议，dubbo协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况
2、他不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视频等，除非请求量很低。
配置如下：
dubbo:protocolname=dubboport=/
dubbo:protocolname=“dubbo”port=“9090”server=“netty”client=“netty”codec=“dubbo”
serialization=“hessian2”charset=“UTF-8”threadpool=“fixed”threads=“100”queues=“0”iothreads=“9”
buffer=“8192”accepts=“1000”payload=“”/
3、Dubbo协议缺省每服务每提供者每消费者使用单一长连接，如果数据量较大，可以使用多个连接。
dubbo:protocolname=dubboconnections=2/
4、为防止被大量连接撑挂，可在服务提供方限制大接收连接数，以实现服务提供方自我保护
dubbo:protocolname=dubboaccepts=1000/
Java标准的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：TCP
传输方式：同步传输
序列化：Java标准二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，消费者与提供者个数差不多，可传文件。
适用场景：常规远程服务方法调用，与原生RMI服务互操作
RMI协议采用JDK标准的.*实现，采用阻塞式短连接和JDK标准序列化方式。
基于Hessian的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：表单序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，提供者比消费者个数多，可用浏览器查看，可用表单或URL传入参数，暂不支持传文件。
适用场景：需同时给应用程序和浏览器JS使用的服务。
1、Hessian协议用于集成Hessian的服务，Hessian底层采用Http通讯，采用Servlet暴露服务，Dubbo缺省内嵌Jetty作为服务器实现。
2、Hessian是Caucho开源的一个RPC框架：，其通讯效率高于WebService和Java自带的序列化。
基于http表单的远程调用协议。参见：[HTTP协议使用说明]
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：表单序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，提供者比消费者个数多，可用浏览器查看，可用表单或URL传入参数，暂不支持传文件。
适用场景：需同时给应用程序和浏览器JS使用的服务。
基于WebService的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：SOAP文本序列化
适用场景：系统集成，跨语言调用
序列化是将一个对象变成一个二进制流就是序列化，反序列化是将二进制流转换成对象
为什么要序列化？
Dubbo序列化支持java、compactedjava、nativejava、fastjson、dubbo、fst、hessian2、kryo，其中默认hessian2。
其中java、compactedjava、nativejava属于原生java的序列化。
hessian2序列化：hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式。
但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的，它是dubboRPC默认启用的序列化方式。
json序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里的fastjson库，另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库，但其实现都不是特别成熟，而且json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
java序列化：主要是采用JDK自带的Java序列化实现，性能很不理想。
阿里研发后开源，Dubbo成Apache基金会顶级项目
近日，基于Java的开源远程过程调用框架ApacheDubbo正在逐渐从Apache孵化器升级到顶级项目（TLP）。
该项目最初是由阿里开发的，并于2011年开源。
它于去年年初进入了Apache孵化器。
Apache软件基金会表示，Dubbo框架可以指定可跨分布式或微服务系统远程调用的方法，其主要功能是：基于接口的远程调用；容错和负载均衡；自动服务注册和发现。
最近加入TLP排名的其他项目包括基于标准的客户数据平台ApacheUnom和用于创建和管理大数据的可扩展工作流自动化和调度系统ApacheAirflow。
dubbo和eureka的区别
dubbo和springcloud区别是：
1、初始定位不同：
SpringCloud定位为微服务架构下的一站式解决方案；Dubbo是SOA时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用和治理。
2、生态环境不同：
SpringCloud依托于Spring平台，具备更加完善的生态体系；而Dubbo一开始只是做RPC远程调用，生态相对匮乏，现在逐渐丰富起来。
3、调用方式：
SpringCloud是采用Http协议做远程调用，接口一般是Rest风格，比较灵活；Dubbo是采用Dubbo协议，接口一般是Java的Service接口，格式固定。
但调用时采用Netty的NIO方式，性能较好。
4、组件差异：
例如SpringCloud注册中心一般用Eureka，而Dubbo用的Zookeeper，SpringCloud生态丰富，功能完善，更像是品牌机，Dubbo则相对灵活，可定制性强，更像是组装机。
5、SpringCloud：
Spring公司开源的微服务框架，SpirngCloud定位为微服务架构下的一站式解决方案。
阿里巴巴开源的RPC框架，Dubbo是SOA时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。
两者的生态对比：
1、SpringCloud的功能很明显比Dubbo更加强大，涵盖面更广，而且作为Spring的旗舰项目，它也能够与SpringFramework、SpringBoot、SpringData、SpringBatch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。
2、使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心。
3、而SpringCloud就像品牌机，在SpringSource的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础原理有足够的了解。
目前比较流程的微服务开发框架是?
SpringBoot的设计目的是简化新Spring应用初始搭建以及开发过程，2017年有64.4%的受访者决定使用SpringBoot，可以说是最受欢迎的微服务开发框架。
利用SpringBoot开发的便捷度简化分布式系统基础设施的开发，比如像配置中心、注册、负载均衡等方面都可以做到一键启动和一键部署。
SpringCloud是一个系列框架的合计，基于HTTP（s）的RETS服务构建服务体系，SpringCloud能够帮助架构师构建一整套完整的微服务架构技术生态链。
Dubbo是由阿里巴巴开源的分布式服务化治理框架，通过RPC请求方式访问。
Dubbo是在阿里巴巴的电商平台中逐渐探索演进所形成的，经历过复杂业务的高并发挑战，比SpringCloud的开源时间还要早。
目前阿里、京东、当当、携程、去哪等一些企业都在使用Dubbo。
Dropwizard将Java生态系统中各个问题域里最好的组建集成于一身，能够快速打造一个Rest风格的后台，还可以整合Dropwizard核心以外的项目。
国内现在使用Dropwizard还很少，资源也不多，但是与SpringBoot相比，Dropwizard在轻量化上更有优势，同时如果用过Spring，那么基本也会使用SpringBoot。
Akka是一个用Scala编写的库，可以用在有简化编写容错、高可伸缩性的Java和Scala的Actor模型，使用Akka能够实现微服务集群。
.x/Lagom/ReactiveX/Spring5
这四种框架主要用于响应式微服务开发，响应式本身和微服务没有关系，更多用于提升性能上，但是可以和微服务相结合，也可以提升性能。
相关微服务框架
是专门针对模块化微服务架构设计的，是跨平台应用程序开发框架，是微软开发的第一个官方版本。
ServiceFabric是微软开发的一个微服务框架，基于ServiceFabric构建的很多云服务被用在了Azure上。
Surging是基于RPC协议的分布式微服务技术框架，基于而来。
MicrodotFramework用于编写定义服务逻辑代码，不需要解决开发分布式系统的挑战，能够很方便的进行MicrosoftOrleans集成。
微服务之架构技术选型与设计
本文主要介绍了架构技术选型与设计-微服务选型，Springcloud实现采用的技术，希望对您的学习有所帮助。
架构技术选型与设计-DUBBODubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点(阿里巴巴现在使用架构为HSF)。于2012-10-24最后版本2.5.3成为最后一版本，由当当接手维护，命名为dubbox；2017年突然继续dubbo进行维护，最后更新版本时间为2017-10-1122:21
Dubbo核心部件:Provider：暴露服务的提供方。
Consumer：调用远程服务的服务消费方。
Registry：服务注册中心和发现中心。
Monitor：统计服务和调用次数，调用时间监控中心。
（dubbo的控制台页面中可以显示）Container：服务运行的容器。
Dubbo服务集群-集群容错模式
架构技术选型与设计-微服务选型
架构技术选型与设计-DUBBO
架构技术选型与设计-DUBBO
架构技术选型与设计-微服务选型SpringCloud，从命名我们就可以知道，它是SpringSource的产物，Spring社区的强大背书可以说是Java企业界最有影响力的组织了，除了SpringSource之外，还有Pivotal和Netfix是其强大的后盾与技术输出。
其中Netflix开源的整套微服务架构套件是SpringCloud的核心。
如果拿Dubbo与Netflix套件做对比，前者在国内影响力较大，后者在国外影响力较大，在背景上可以打个平手；但是若要与SpringCloud做对比，由于SpringSource的加入，在背书上，SpringCloud略胜一筹，但是在高并发上dubbo曾经在阿里的运营中实际承载过过亿用户同时在线的，而Netflix并没有实际的上线应用中体现过。
SpringCloud下面有19个子项目（可能还会新增）分别覆盖了微服务架构下的方方面面，服务治理只是其中的一个方面，一定程度来说，Dubbo只是SpringCloudNetflix中的一个子集。
但是在选择框架上，方案完整度恰恰是一个需要重点关注的内容，当然从高可用和高并发一起考虑，SpringCloud无疑是最佳选择。
1、SpringCloudConfig配置中心，利用git集中管理程序的配置。
2、SpringCloudNetflix集成众多Netflix的开源软件
3、SpringCloudBus消息总线，利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起，用于在一个集群中传播状态的变化
4、SpringCloudforCloudFoundry利用PivotalCloudfoundry集成你的应用程序
5、SpringCloudCloudFoundryServiceBroker为建立管理云托管服务的服务代理提供了一个起点。
6、SpringCloudCluster基于Zookeeper,Redis,Hazelcast,Consul实现的领导选举和平民状态模式的抽象和实现。
7、SpringCloudConsul基于HashicorpConsul实现的服务发现和配置管理。
8、SpringCloudSecurity在Zuul代理中为OAuth2rest客户端和认证头转发提供负载均衡
9、SpringCloudSleuthSpringCloud应用的分布式追踪系统，和Zipkin，HTrace，ELK兼容。
10、SpringCloudDataFlow一个云本地程序和操作模型，组成数据微服务在一个结构化的平台上。
11、SpringCloudStream基于Redis,Rabbit,Kafka实现的消息微服务，简单声明模型用以在SpringCloud应用中收发消息。
12、SpringCloudStreamAppStarters基于SpringBoot为外部系统提供spring的集成
14、SpringCloudTaskAppStarters
15、SpringCloudZookeeper服务发现和配置管理基于ApacheZookeeper。
16、SpringCloudforAmazonWebServices快速和亚马逊网络服务集成。
17、SpringCloudConnectors便于PaaS应用在各种平台上连接到后端像数据库和消息经纪服务。
18、SpringCloudStarters（项目已经终止并且在2后的版本和其他项目合并
）19、SpringCloudCLI插件用Groovy快速的创建SpringCloud组件应用。SpringCloud共集成了19个子项目，里面都包含一个或者多个第三方的组件或者框架！
1、springcloud：一个云应用工具，为云应用开发的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁定、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作
2、springcloudconfig：配置管理开发工具包
3、springcloudBus：事件消息总线用于集群（例如：配置变化时间）中传播状态变化，与springcloudconfig联合实现热部署
4、springcloudNetflixEureka：云端负载均衡基础，一个基于Rest的服务，用于定位服务，以实现云端的负载均衡和中间层服务器的故障转移
5、springcloudNetflixHystrix：容错管理工具，旨在通过控制服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力
6、NetflixZUUL：边缘服务工具，提供动态路由、监控、弹性、安全等边缘服务
7、springcloudsleuth：日志收集工具包、封装Purpose、Zipkin和Trace
8、SpringCloudSecurity：安全工具包，为应用程序添加安全控制，主要是OAuth2
9、springcloudturbine：聚合服务器发送时间流，监控集群下Netflix和metrics情况
Springcloud配置中心
Springcloud注册中心
Springcloud网关:服务路由、安全认证、会话共享、客户端负载均衡、统一异常处理、跨域请求
Springcloud断路由
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。
