云计算基础架构

数字化转型是一个复杂且系统的大工程，将企业的数字化转型分为三个阶段，可以帮助企业诊断自己在数字化转型过程中所处的现状，对企业了解接下来它们面临的困难和挑战有所帮助，只有清楚自己处于什么阶段，才能有更大的提升空间。

第一阶段

这一阶段，企业处于信息化或系统化阶段，数字化转型的重点在硬件建设和数据能力。内容主要包括数据的标准化、规范化，以及数据的打通和整合。随着互联网技术的发展，业务流程和客户管理的线上化成为企业的工作重点，大量应用软件系统已成为众多企业的“标配”，极大地推动了企业信息化进程。信息化建设大多由企业的IT部门主导，资源局限是主要挑战。

第二阶段

接下来，企业会处于数字化或智能化阶段这个阶段重点在于业务、产品和服务优化以及协同共享，同时数据价值在企业管理决策、提升客户洞察、改善运营效率等诸多方面会发挥重要作用。由于需要跨部门之间的协同与合作，数字化需在企业集团层面全面展开，必须是一把手工程。数字化团队的建设也成为核心工作之一，但人才和数据分析能力的不足是很多企业面临的挑战。

第三阶段

最后一个阶段，强调的是转型与升级，企业需要打造持续创新能力，包括产品与服务创新、商业和管理模式创新。从根本上打破烟囱式的业务和组织架构，构建横向、纵向体系，探索新赛道，逐渐向平台与生态化发展。在这个阶段，打造软实力成为关键。

企业可以根据自己的实际情况和发展阶段，从下面几个落地领域入手：完善企业信息化建设，提高现有业务流程和客户界面的数字化程度，以及提高整个价值链的数字化水平。

烟囱的主要作用是拔火拔烟，排走烟气，改善燃烧条件。烟囱效应:高层建筑内部一般设置数量不等的楼梯间、排风道、送风道、排烟道、电梯井及管道井等竖向井道，当室内温度高于室外温度时，室内热空气因密度小，便沿着这些垂直通道自然上升，透过门窗缝隙及各种孔洞从高层部分渗出，室外冷空气因密度大，由低层渗入补充，这就形成烟囱效应。烟囱(yān cōng)是最古老、最重要的防污染装置之一。烟囱的发明极早。当原始人发现火时，同时发现了这样一个道理:哪里有火，哪里必有烟。最早的烟囱即是室内的通气孔。当把"火"带进室内做饭和取暖时烟也随之而入。这就迫使人们不得不设法在屋顶和墙壁上开些通气孔，以此来驱除屋内的烟雾。这种方法作为一种规范的人类实践活动已保留了几十万年。人类曾花了很长的时间来改进大烟囱。过去学术界普遍认为:人类文明的发源地埃及和美索不达米亚气候温暖，因而家庭取暖也就没有成为一个紧迫的问题。最后，一个法国考察队宣布他们在幼发拉底河上游挖掘庞大的废墟城市马里时，发现了一座配备着许多烟囱的约有4000 年历史的宫殿。从而使上述观点得到改变。诚然，罗马人在发展设计新颖的热气取暖系统时，也大大地改进了烟囱。但目前流行的观点仍认为，"烟囱"这一慨念是1200 多年前由叙利亚人、埃及人以及犹太商人从东方引入西欧的。

云计算不仅是技术，更是服务模式的创新。云计算之所以能够为用户带来更高的效率、灵活性和可扩展性，是基于对整个IT领域的变革，其技术和应用涉及硬件系统、软件系统、应用系统、运维管理、服务模式等各个方面。

IaaS(基础架构即服务)作为云计算的三大部分之一，将基础架构进行云化，从而更好的为应用系统的上线、部署和运维提供支撑，提升效率，降低 TCO。同时，由于IaaS包含各种类型的硬件和软件系统，因此在向云迁移过程中也面临前所未有的复杂性和挑战。那么，云基础架构包含哪些组件主要面临 哪些问题有哪些主要的解决方法呢

一、云基础架构

如图1所示，传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。

在这种架构中，新的应用系统上线的时候需要分析该应用系统的资源需求，确定基础架构所需的计算、存储、网络等设备规格和数量，这种部署模式主要存在的问题有以下两点：

硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络 等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。

整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用 系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大， 更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。

云基础架构的引入有效解决了传统基础架构的问题(如图2所示)。

云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上，增加了虚拟化层、云层：

虚拟化层：大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、d性的虚拟化资源池;

云层：对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。

相对于传统基础架构，云基础架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享基础架构资源池，实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，帮助用户构建IaaS(基础架构即服务)云业务模式。

二、云基础架构融合

云基础架构资源池使得计算、存储、网络以及对应虚拟化单个产品和技术本身不再是核心，重要的是这些资源的整合，形成一个有机的、可灵活调度和扩展的资源池，面向云应用实现自动化的部署、监控、管理和运维。

云基础架构资源的整合，对计算、存储、网络虚拟化提出了新的挑战，并带动了一系列网络、虚拟化技术的变革。传统模式下，服务器、网络和存储是基 于物理设备连接的，因此，针对服务器、存储的访问控制、QoS带宽、流量监控等策略基于物理端口进行部署，管理界面清晰，并且设备及对应的策略是静态、固 定的。云基础架构模式下，服务器、网络、存储、安全采用了虚拟化技术，资源池使得设备及对应的策略是动态变化的(如图3所示)。

由于部署了虚拟化，一台独立的物理服务器变成了多个虚拟机，并且这些虚拟机是动态的，随着应用系统、数据中心环境的变化而迁移、增加、减少。例 如图3中的Server1，由于某种原因(例如Server1负载过高)，其中的某个虚拟机VM1迁移到同一集群中的Server2。此时如果要保持 VM1的业务访问不会中断，需要实现VM1的访问策略能够从Port1随着迁移到Port2，这就需要交换机能够感知到虚拟机的状态变化，并自动更新迁移 前后端口上的策略。

这是一种简单的计算虚拟化与网络融合联动的例子。最新的EVB(以太网虚拟桥接)标准VEPA(虚拟以太网端口聚合，8021Qbg)即是实 现这种融合联动方案的技术标准，其包括了VDP虚拟机发现和关联、CDCP 虚拟机多通道转发等协议，通过标准化的主机与网络之间虚拟化信息的关联控制，实现虚拟化环境向物理环境的映射，使得虚拟机的服务变更可以通过网络的感知来 自动化响应。

事实上，云基础架构融合的关键在于网络。目前计算虚拟化、存储虚拟化的技术已经相对成熟并自成体系，但就整个IT基础架构来说，网络是将计算资 源池、存储资源池、用户连接组一起的纽带，只有网络能够充分感知到计算资源池、存储资源池和用户访问的动态变化，才能进行动态响应，维护网络连通性的同 时，保障网络策略的一致性。否则，通过人工干预和手工配置，会大大降低云基础架构的灵活性、可扩展性和可管理性。

三、云基础架构融合方案

如图4所示，云基础架构分为三个层次的融合。

硬件层的融合

例如上文提到的VEPA技术和方案，则是将计算虚拟化与网络设备和网络虚拟化进行融合，实现虚拟机与虚拟网络之间的关联。此外，还有FCoE技术和方案，将存储与网络进行融合;以及横向虚拟化、纵向虚拟化实现网络设备自身的融合。

业务层的融合

典型的方案是云安全解决方案。通过虚拟防火墙与虚拟机之间的融合，可以实现虚拟防火墙对虚拟机的感知、关联，确保虚拟机迁移、新增或减少时，防 火墙策略也能够自动关联。此外，还有虚拟机与LB负载均衡之间的联动。当业务突发资源不足时，传统方案需要人工发现虚拟机资源不足，再手工创建虚拟机，并 配置访问策略，响应速度很慢，而且非常的费时费力。通过自动探测某个业务虚拟机的用户访问和资源利用率情况，在业务突发时，自动按需增加相应数量的虚拟 机，与LB联动进行业务负载分担;同时，当业务突发减小时，可以自动减少相应数量的虚拟机，节省资源。不仅有效解决虚拟化环境中面临的业务突发问题，而且 大大提升了业务响应的效率和智能化。

管理层的融合

云基础架构通过虚拟化技术与管理层的融合，提升了IT系统的可靠性。例如，虚拟化平台可与网络管理、计算管理、存储管理联动，当设备出现故障影 响虚拟机业务时，可自动迁移虚拟机，保障业务正常访问;此外，对于设备正常、 *** 作系统正常、但某个业务系统无法访问的情况，虚拟化平台还可以与应用管理联 动，探测应用系统的状态，例如Web、APP、DB等响应速度，当某个应用无法正常提供访问时，自动重启虚拟机，恢复业务正常访问。

四、结束语

数据中心由传统基础架构向云基础架构的转变，极大提升了基础架构融合的必要性和可行性。通过资源池的云网融合，构建统一、融合、联动的基础架构系统，不仅提升了应用系统部署的可靠性、灵活性、可扩展性和可管理性，而且也促进了云计算的应用和实践。

目前人民检察院的信息化系统也将从传统的数据中心架构向云基础架构演进，满足检察院信息系统的快速批量部署、系统性能优化、降低管理维护工作量的需求，适应侦查信息化和装备现代化的科技强检需求，实现侦查方式战略转变、推动犯罪侦查工作和检务管理工作科学发展。

云计算系统已经在政府、教育、大企业、运营商等行业得到越来越多的成熟应用，涌现出一批国内外的具有完善解决方案的云基础架构供应商，包括华 三、VMware、微软、亚马逊等公司，尤其是国内的华三公司还可以提供集计算、存储、网络、虚拟化和云管理于一体的整体式交付的UIS统一基础架构系 统，可以显著简化检务云基础架构的部署和运维成本，而且凭借丰富的工程实施经验提供专业快捷的运维保障，将云基础架构系统的部署时间缩短70%以上。

政企业务深度上云，云计算为工作和生活带来巨大的便利。例如，通过银行APP转账汇款，去医院使用医保报销，到人社局办理业务等，都离不开背后的云服务。一朵云、一个系统能稳定可靠的长久运行，是政企上云的核心诉求，意外和灾难的发生将对业务带来巨大影响。选择华为云Stack，上云即容灾，全栈可防护，为政企提供最省心可靠的政企上云容灾方案。

三大实力，构筑稳定可靠的华为云Stack

选择理由1：业务无改造，上云即容灾

云原生业务生于云、长于云，容器、分布式数据库、应用中间件、大数据等云原生组件将代替原来传统的烟囱式架构； 政企客户在 探索 云原生双活时，要强依赖ISV设计开发从而实现容灾，而ISV的能力参差不齐，业务改造挑战很大。

华为云Stack提供从IaaS到高阶服务的云原生应用所需的全栈组件，并支持组件的容灾能力。客户无需端到端改造业务，上云即可轻松实现云原生双活以及跨地域的容灾，匹配政企从0到1、1到N的容灾建设节奏，满足不同的业务连续性需求。

获益点：

1平台级全栈容灾，业务上云更可靠

2业务不改造，成本节省50%

3数据0丢失，业务永在线

选择理由2：实例级双活，无感知切换

在传统灾备方案设计中，往往是以数据中心的基础设施为中心，应对的都是数据中心的故障场景； 这是因为由于上层应用的依赖访问关系复杂，很难拆分清楚，无法再做到更细粒度的切换。尤其在每年的灾备演练时，需要全部切换过去才敢做验证，这个一直都是做灾备运维管理者的噩梦。

针对上述情况，华为云Stack提供了实例级 双活自动切换能力 ，不论是网络、数据库、中间件都可以做到实例级的跨DC自动切换。实例切换后对外访问的IP地址都不会改变，不影响应用之前的访问关系，从而减少局部故障对整体服务的影响，不论在家还是在公司，都可以做到心里无忧。

获益点：

1从IaaS、数据库、中间件、大数据、高阶服务全栈高可用

2实例级、细粒度主备双活

3业务无感知，自动切换

选择理由3：匹配政企，租户化管理

业务云化部署，需要以应用为中心实现容灾，而非传统灾备以IT为中心的集中式管理架构。云内租户对业务管控需求增加，若依旧按照传统方式线下填写灾备申请，转嫁给IT部门的管理成本和沟通成本越来越高，这不利于一朵云的 健康 运营。

通过华为云Stack提供的 租户向导式自助服务 ，针对关键业务，云上一键式容灾申请，做到灾备管理可量化、可视化，实现“灾备即服务”的按需申请，避免IT管理员对灾备资源集中式低效管理，一定程度降低成本。同时，租户可通过容灾管理平台定期演练，防患于未然。

获益点：

1租户按需自助申请

2一键容灾，一键演练

3统一灾备管理，恢复效率提升100%

烟囱系统是指一种由相互关联的元素紧密结合在一起的集合，其中单个元素无法区分、升级或重构。烟囱系统会一直维持存在直到有新的系统将其完全取代。

烟囱的高度影响其通过烟囱效应将烟道气输送到外部环境的能力。此外，在高海拔地区使用烟囱的污染物扩散可以减少对周围环境的影响。

在化学腐蚀性输出的情况下，足够高的烟囱可以允许空气中的化学物质在到达地平面之前部分或完全自我中和。污染物在更大面积上的分散可以降低其浓度并促进符合法规限制。

扩展资料

烟囱工作原理如下：

热压作用下的自然通风，由于建筑物内外空气的温度差产生了空气密度的差别，于是形成压力差，趋使室内外空气的流动。

室内温度高的空气，因比重小而上升，并从建筑物上部风口排除，这时会在低密度空气原来的地方形成负压区，于是室外温度比较低而比重大的新鲜空气从建筑物的底部被吸入，室内外的空气源源不断的进行流动。这种由热压而引起的自然通风被称为烟囱效应。

烟囱最初的应用形式就是筒状的物体，安装在厨房或锅炉房等进行燃料燃烧的地方，利用热空气上升的原理，从上部出风口排出热烟气，外面的新鲜冷空气从入口被卷入，增加了燃料燃烧所需要的氧气，使燃料更加充分的燃烧，增强了火势。

参考资料来源：百度百科-烟囱

参考资料来源：百度百科-烟囱系统

数字化转型，一场物流行业被低估的“战争”

阑夕

原创

2022-5-14 10:57 · 来自河南 · 科技自媒体

作者丨语焱

监制丨阑夕

截至2021年12月8日，连续8年稳居世界第一的中国快递行业，首次年度业务量达到1000亿件。

这样意味着，仅用七年时间，中国的快递行业就完成了从百亿到千亿的十倍增长，重量超过欧美日之和。

亮眼的数字背后，中国的快递企业的日子，过得似乎并不好。

十年发展，中国快递的平均单价，则从2457元/件下降至1021元/件，揽收侧的价格一度单票被打到14元以下。

与之形成鲜明对比的是，中国的人力成本，城镇单位就业人员平均工资一项，却从十年前的年薪8750元，增长到了2020年底的82783元。

也就是说，价格打了四折，人力成本却提升了足足十倍，伴随着市场规模的急剧扩张同步发生的，是中国的快递企业夹缝之中的艰难扩张。

展望未来，在各大电商巨头纷纷入局的情况下，快递的单价难以提升，而人力成本的增加却永无止境，中国快递企业的未来，似乎只剩下了数字化，才能让快递行业“从变大，到变强”。

物流巨头的增长烦恼

连年增长的快递单量，对快递行业的巨头们来说，是甜蜜，但同时也是烦恼。

过去多年中，每年的618，德邦快递时常会面临爆炸的订单增长、物流效率的提速缓慢等问题。仅2021年618，德邦快递的平均快递单量就增长了35%，需要临时大量调配物流车辆与快递揽收人员。

那么，人从哪里招？618结束后，如何消化多余运力？新人的效率如何保证？用户的体验如何维持？一系列的问题也就接踵而来。

此外，仅后端IT系统一项，面对庞大的集团与业务规模，为了应对618的爆炸式单量增长，往往需要提前至少一个季度就要开始紧张而忙碌的备战。

德邦快递是中国物流企业的缩影，在很长的一段时间里，中国的快递物流企业，都被困在冰火两重天的618与双十一中。

一方面，是不断增加的行业需求；另一方面，则是用户对效率的日益严格要求；在应对高速增长的同时，收录件速度要保证、提升配准确率不能下滑、破损要尽量避免……

当一个又一个棘手的难题摆在眼前，增长也成为了一个“甜蜜”的困扰。

精耕细作，通过数字化解决效率问题，从传统模式向互联网模式演进，从自动化向智能化演进，从人力密集向人才密集演进，这似乎是一条不错的出路。

但数字化却往往并没有我们想象得那么简单。德邦快递在数字化过程中同样苦于整体研发流程不敏捷、研发流水线工程能力不足等难题，同时，所使用的系统由第三方公司基于开源组件开发，“烟囱式”应用系统较多，存在安全隐患、数据库故障、运维困难、耗时耗力等问题，给业务层面埋下了无法控制的突发情况带来的风险。

以需求管理举例，急需多平台协同处理，但当前需求模型单一、场景覆盖少、权限自定义能力不足。在部署管理上，得依靠手工下载上传，流程线上化程度不高，会出现回滚信息断层等状况。另外，在研发流程上，审批流程比较复杂，一个新项目需要多层审批，生产部署要手动转包，在测试阶段需要多次创建申请单，然后等待审核；研发的工程能力上，支持的开发语言也不全面，流水线还不支持公有云容器的开发与部署。

大而不强，快而不精，以及背后直指的数字化能力不足，成为了困扰德邦快递乃至当前中国快递物流行业的根本难题。

跨界的牵手

数字化变革迫在眉睫，但作为传统行业的物流企业的数字化能力却还有待提高，中国的快递行业注定只能在夹缝中继续艰难求生了吗？

实际上，以德邦快递为代表，数字化技术与快递企业、物流行业，通过上云达成的深度融合，已经可以去改变这种现状。

就拿前面我们提到的德邦快递所面临的研发不敏捷还有工程能力不足来说，如果你是德邦快递的一个工程师，在2018年之前，你使用原本德邦快递的系统，想要提出一个新的需求，那么你需要遵循这样一个流程：

首先，哪怕只是提出一个很小的内部优化，那即使在审批环节，也需要至少走完五个步骤；好不容易审核通过了，研发也做好了，你还需要测试，测试环节，你需要分别申请SIT测试申请单、UAT测试申请单，然后等待漫长的QA审核；好不容易审核结束了，要发布了，但对不起，构建和发布其实是两个 *** 作入口，如果是主机类的生产发布，你还需要手动转包才能部署。

总之，漫长的审批与测试流程，会耽误掉你大部分的宝贵时间，各种不产生直接效益的手工 *** 作的繁琐程度，不亚于你每个月上班，需要花半天时间贴发票，然后再花一天写月报。

但这些棘手的难题，在2019年之后，通过上云，使用华为云软件开发生产线DevCloud，已经可以被轻而易举地解决。

华为云软件开发生产线DevCloud，提供全流程敏捷、安全可信的DevSecOps交付能力，从需求接纳、开发到代码提交、编译构建，测试验证、发布部署到运维运营，打通了应用的全生命周期交付路径。重点着眼效率、质量、安全、组织认知四个方面，全面赋能德邦快递高效敏捷的应用现代化能力，快速实现数字化转型，当前已完成德邦快递上百个系统的上云工作。

在效率提升上，提供应用开发全生命周期敏捷协同、跨团队管理、可视化的全景规划、多维度的度量统计等需求，优化研发流程敏捷，实现了德邦快递一站式全面高效的管理，也大幅度提升了德邦快递的经营效率。

质量保证层面，提供全流程、高度协同的自动化测试能力，代码检查门禁、精细化的测试用例管理，10+维度测试指标度量全方位决策等，帮助德邦快递从无到有构建自动化测试能力，提升测试流程线上化和测试效率，质量问题快速反馈，快速修复。下一步会落地724h持续工作的测试自动化工程，实现精准命中问题并高效分析修复。

安全可信方面，提供代码安全、数据安全、服务安全能力保障，搭建了安全及可靠性全面加固过的一站式软件持续交付生产线，以及安全高可靠的研发过程服务，帮助德邦快递产品生产过程消除高可用及备份威胁，提升平台韧性，支持误删除及时恢复，工具维护成本全面降低，问题修复速度全面提升，当天可修复，全面有效降低安全风险。

在组织运作上，提供专业标准的敏捷Scrum项目协作和看板流程，支持多项目管理，在工具、业务、文化三大方面持续深化运营DevOps，从会用到用好，旨在发挥华为云软件开发生产线DevCloud更大的业务价值。

华为云软件开发生产线DevCloud给德邦快递带来的好处是显而易见的。

通过华为云软件开发生产线DevCloud，德邦快递的业务需求，被简化到只通过一步审批，就对接到需求池；测试阶段，一次迭代只需创建一个统一的测试计划，最后的交付环节，也不再需要重复上传，代码提交后，就会触达流水线执行与转包，不仅降低了工作量，还极大提升了工作效率。

单在审核这一个环节，你要走的流程，就可以从之前的9个审核节点，需求、分支、测试、发布4个环节；被精简到三个节点，仅涉及业务需求审核、分支申请审核和生产发布申请3个环节。

相应地，原本上云前，新业务上线，每个版本需要一个专业工程师花费整整一天时间走流程。上云后，半天时间就能搞定。以每月上新520个需求来说，仅审核一个环节，每个月就可以帮节省260个工作日出来。

不仅在研发环节，上云为德邦快递带来的，还有从后端研发到前端快递站点，从快递员取件到货运司机运输各个环节的全面变革。

据德邦快递官方统计，目前在德邦快递已通过华为云软件开发生产线DevCloud管理产品80个、上百个系统上云工作，实现一站式全面高效的需求管理。

此外，在普通用户可知可感的站点与物流层面，德邦快递还展开了智慧物流园区的建设，推动了用OCR智能识别快递单号文字，用机器视觉监督站点仓库防止暴力分拣等变革的实现。

总体来说，通过上云，德邦快递实现了总体成本下降15%，管理成本下降25%，暴力分拣行为减少50%，快递破损同比下降143%，零担破损也下降111%。2020年到2021年，德邦快递的快递员日均收派效率从5209件/天提升到了6141件/天，中转站的分拣产能也提升了足足225%之多。

从前让各个快递企业头疼的618，也从需要提前三四个月备战IT架构准备扩容，变成了随时随地上云，按需购买的d性使用。

管中窥豹，中国的快递物流行业，随着上云的步伐加快，数字化程度正在加深，正逐渐从做大走向做强。

为什么是华为云？

上云，无疑是快递物流企业开启数字化变革的不二之选，但选择哪一朵云，如何选云，对于快递物流企业而言，依旧棘手。

因为对于万千快递物流企业来说，选择一家云服务巨头，不仅是意味着选择他们的技术能力，也是选择了这家企业的企业文化，为自己的数字化转型寻找参考坐标。

这不仅考验云服务企业最基础的IaaS、PaaS能力，更加考验的是他们的及时响应交付、行业理解能力以及解决方案能力。

就拿快递物流行业来说，虽然都被划在一个大行业之中，ToC物流和ToB物流之间的区别，就存在着非常显著的差异。

其中，ToC物流主要面对的是电商与个人市场，不仅效率第一，往往也是各大电商集团的一个重要支撑部门，因此，整体的数字化水平处于相对领先的地位；而ToB物流方面，全国有数百万家物流企业，178万家重卡运输公司，两千多万卡车司机，他们彼此的基础设施割裂，往往一票货需要经手多家公司，其间的繁琐且不提，由于缺乏统一的电子运单，信息流转并不公开透明成为了最“卡脖子”的难题。

这就需要云服务企业，能够敏锐地觉察到ToC和ToB物流之间不同的痛点，并且有能力为其提供“定制化”的方案支持。

而这些，对于硬科技起家的华为来说，并不是难题。

作为一家通讯起家的科技巨头，及时响应交付几乎是华为刻在骨子里的企业基因。相同的基因体现在云服务领域，德邦快递回忆，面对90多个共创需求，华为云的接纳率可以达到92%以上，投入超过两千多人天；80%的使用问题都能做到当天响应，100%一周内修复……

再看行业理解，相比国内几家电商起家的云服务巨头，外界对华为云或许一直存在一个误解，那就是华为云不理解物流行业。

但要知道，华为可是一个拥有每年百万量级订单，业务覆盖170多个国家， 50多个 EMS 工厂、上万家供应商，全球七万多条运输线路的企业，如果物流供应链做不好，会影响公司业务的发展。

早在2014年起，华为就通过云计算、大数据、物联网、AI等技术变革自身的供应链，将业务流、信息流、货物流、资金流全部打通，将全流程库存周转率提高28%、仓储面积优化30%、人员减少23%、供应体系综合成本率降低 033%。

渐渐地，华为将这套经验与技术沉淀到华为云，华为云还推出了整套快递物流行业的解决方案。研发侧变革，以华为云软件开发生产线DevCloud构建出物流企业的应用全流程敏捷研发能力，做到标本兼治。应用方面，华为云以端边管云的架构实现在物流园区、物流+大数据、物流+IoT、物流+区块链、物流+EI等物流场景的应用。

而针对ToC物流与ToB物流之间的巨大差异，华为云同样提供了两套具有针对性的解决方案。

面对ToC物流，华为云通过分布式云原生基数设施，大数据，IoT，AI，DevCloud等技术，来帮助技术团队服务于前台部门，做好用户体验以及降本增效。而针对ToB物流，华为云则基于自身经验，联合国家部委以及行业协会，联合定义行业标准，提供从数字化转型咨询到行业解决方案落地的端到端能力。

也是因此，选择华为云，并不只是选择其过去三十多年所积累的ICT经验与先进技术，更是选择用全面上云去赋能德邦快递整体科技产品的研发，让数字化逐渐成为德邦快递的核心生产力之一。

结尾

从高速发展，到稳坐全球第一，中国物流行业过去几十年的发展，一定程度上，直接与我们的经济增长挂钩。最底层，物流首先需要成千亿万亿的资金投入基础的干线建设；最上层，需要繁华的贸易，支撑起产业的高速增长。

物流兴，则经济兴。物流高速增长背后，是普通人生活质量的提升，是无数就业的承载，也是无数中国式电商奇迹、中国式基建奇迹的映射。

但根本上，过去多年中，中国的物流行业，一直都在遵循着变大的逻辑发展。

不过，随着越来越多像德邦快递一样积极开展数字化转型的行业玩家参与，以及越来越多像华为云一样愿意将能力外溢的先进云服务提供商带动，中国的物流行业从变大到变强，也正以一种加速的方式蝶变。

从大到强，这不仅物流行业正在经历的变革，其实也正是整个中国经济，中国时代发展的隐喻。

现代企业的商业法则--以客户为中心。 企业数字化转型必须遵循这个法则，否则就是本末倒置。所以，数字化转型的前提必须实施企业平台化改造。

“以客户为中心”已经是商业通识，而如何遵循这个法则，却是企业高层需要思量的问题。以客户为中心，其本质就拥有用户响应力，有了这种能力企业才能在商业战争中追随甚至引领用户的脚步，而始终与市场同步。至此，有一种观点，企业只有平台化，才能赋予了或加强了企业这种能力。

那企业平台化到底是什么鬼？

企业平台化通俗来讲就企业扁平化，将传统的科层明确、封闭的组织体系向偏平化、开放的平台生态系统转变，平台内的员工、合作方都作为平台上的资源整合单元，是自由责任、效率集约、结构组合、文化共识的全新生态系统。

其特征是，平台上的各个单元可选择对自己最有利的平台合作伙伴或资源支持；平台以其灵活、有效激发平台上单元、个体的积极性、迅速扩大平台规模和影响力。

按照华为的企业平台化实践，企业平台化包含了五个层面：最上一层的是面对消费这者体验的服务创新，第二层是面对面对业务编排的效率优化，第三层是面对核心业务流的服务共享，第四层是基于数字技术的能力支撑，第五层是贯穿整个企业经营活动的实时治理。

显然，通过五个层次的平台化改造，企业得以实现以客户中心为基础，以数字科技为引领，在统一愿景下建立了实时战略机制和敏捷生态的生机型组织。所以，企业必须是平台化，这也恰恰是现代企业生存的最基本法则。

虽然，企业平台化改造体现在组织结构上和业务层面上，但最终还得映射到IT架构上，必须借助IT才能得以实现。至此，IT2B领域有共识：企业要平台化，必须建设自己的中台。因为，传统的“前台+后台”的平台化架构已经不能满足企业发展的要求。分析如下：

因为企业长期积累下来的后台更多解决的是企业管理效率与风险问题，已经不能很好地支撑如今前台快速创新与响应用户的需求，由此往往形成创新业务与既定流程的矛盾。

比较常见的现象是，大多数企业已有的后台，要么变更速度跟不上前台业务变化的节奏。要么前台根本就用不了，要么不好用。

其原因是，前后台之间已经存在不可调和的僵局：由于后台⾯对的是相对稳定的后端资源，⽽且往系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规审计等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。而前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好。随着时间推移，前后台的速率失衡越来越大。

我们看到的很多企业的后台系统，由于在创建之初的目标，并不是主要服务于前台系统创新，而更多的是为了实现后端资源的电子化管理，解决企业管理的效率问题，逐渐变得越来越笨拙，而且年久失修，一身的补丁，需要每年支付大量的服务费，已经成为企业所谓的“遗留系统”的重灾区。

总之，前后台这种“匹配失衡”的特征就两个字“慢”和“贵”，对业务的响应慢，动不动改个小功能就还要花一大笔钱。造成后台修改的成本和⻛险较⾼，而随着企业业务的发展壮大，驱使企业不得不选择保持后台系统的稳定性情况下，还要响应用户持续不断的需求，这就导致将大量的业务逻辑(业务能力)直接塞到了前台系统中，引入重复的同时还会致使前台系统不断膨胀，变得臃肿，形成了一个个⼤泥球的“烟囱式单体应用”。

所以，依靠传统的前后台系统不能够实现“以客户为中心”平台改造诉求，而是需要建设自己的中台层（同时包括IT中台，业务中台和组织中台）；

如下图所示，中台作为变速齿轮，链接了用户与企业核心资源，并解决了配速问题。

中台的思路是打破原来树状结构，小前台距离一线更近，业务全能，这样便于快速决策、敏捷行动；支持类的业务放在中台，扮演平台支撑的角色。至此，“中台”横空应时出世：为前台而生！

中台的横空出世，也让前台通用能力沉降到中台：有了中台，企业可以将早已臃肿不堪的前台系统中稳定通用业务能力“沉降”到中台层，为前台减肥，恢复前台的响应力；让后台能力炮火通过中台支援到前台：有了中台，又可以直接将后台系统中需要频繁变化或需要被前台直接使用的业务能力“提取”到中台层，为前台提供更为强大的“能力炮火”支援。

这种前台+中台+后台的架构，我们可以在Gartner在2016年提出的一份《Pace-Layered Application Strategy》报告中得到理论支持。恰恰在《Pace-Layered Application Strategy》报告中，按照“步速”将企业的应用系统划分为三个层次（正好契合前中后台的三个层次），不同的层次采用完全不同的策略。

然而，中台并不是新概念，中台的实践已久。

中台这个概念早期是由美军的作战体系演化而来的，技术上所说的“中台”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。对于企业而言，中台的目标是为了解决效率问题，同时降低创新成本，并通过制定标准和机制，把不确定的业务规则和流程通过工业化和市场化的手段确定下来，以减少人与人之间的沟通成本，同时还能最大程度地提升协作效率。

然而，中台到底是什么不重要，最重要的是如何持续提高企业对于用户的响应⼒。⽽平台化或是中台化，只是恰巧走在了这条正确的道路上：

1、以用户为中心的持续规模化创新为目标：企业的业务响应能⼒和规模化创新能力，是互联网时代企业综合竞争⼒的核心体现。中台化只是帮助企业达到这个目标的过程，并不是目标本身。

2、解决企业响应⼒困境为宗旨：为了弥补创新驱动快速变化的前台和稳定可靠驱动变化周期相对较慢的后台之间的⽭盾，提供⼀个中间层来适配前台与后台的配速问题，沉淀能⼒，打通并顺滑链接前台需求与后台资源，帮助企业不断提升用户响应。

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