作者 | 馬超
看懂App評論作家，長江財經智庫作家（ta已經入駐看懂App小程序，關注他可來看看懂App小程序）
在一年一度的春節假期，紅包大戰無疑是各方巨頭都會積極演出的一場壓軸大戲，2016年至2019年支付集五福的活動參與人次分別是2億、3億、3.6億、4.5億人，預計今年要超過5億，而微信在除夕夜的全球日活量預計將突破12億，而承辦今年春晚紅包的快手預計也將迎來超10億的日活。
不過細心的讀者也許會發現，作為貨幣流通樞紐的傳統銀行在此類營銷的活動中往往都是缺位的，究其背後原因肯定不是因為銀行業務部門不想做，而是在技術層面傳統銀行業的信息系統無法匹配金融雲計算。
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一、初識雲計算
為提高系統的可伸縮及擴展性，目前IT系統往往使用分布式集群的架構，集群內各節點承擔的工作份量相當，這樣系統調度起來成本最低，但是考慮硬體設備的型號和算力均會有差異，如果讓軟體系統直接面對不同型號的設備，根據其處理能力分配任務，那麼系統開銷將大幅提高。
以團隊管理為例，如果成員的能力整齊劃一，那麼按照工作量分派任務即可，管理成本極低；但是如果團隊水平參差不齊，那麼協調與溝通的成本就會急劇增加，而雲計算就是這樣一種針對分布式系統的技術，「雲」能屏蔽底層設備的能力細節，向客戶交付標準化資源，也正是因為這樣的特點使雲服務相比傳統IT架構具備更加快速，敏捷的優勢，而這恰恰也是網際網路時代對於IT技術的基本要求。
隨著金融應用場景越來越複雜，傳統IOE式的集中架構已經難以滿足在超大規模計算場景下的效率與訴求。同時隨著「雲」價值不斷挖掘，快速上線、高效運行、業務的秒級啟動等優勢也不斷被發現，這些都是金融科技未來快速占領市場，取得領先關鍵所在，而銀行業也需要儘快擁抱「雲」才能擁有未來。
去年華為雲Model Arts正式上線，極大的降低了人工智慧的技術門檻，隨後的雙11盤點時，阿里宣布雙11核心系統100%上了公共雲，而今年以來騰訊不但開源了其雲原生作業系統TencentOS kernel，還正式將QQ百分之百上雲，我們國內廠商在雲計算方面取得的成就令人嘆為觀止，我們知道在雲時代系統研發的方法論與疊代模式與之前的軟體時代是完全不同的，在科技巨頭將雲技術不斷推向新高度的背後，其實反應出傳統IOE架構的金融核心已經慢慢落後於時代了。
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二、傳統IOE架構與雲計算的時代性脫鉤
目前傳統銀行信息系統尤其是核心系統絕大部分還使用IBM大型機加傳統資料庫的IOE模式，但這種架構已經全面落後於科技巨頭，究其原因主要有以下幾點：
首先IOE架構陳舊的構建模型與雲時代分布式系統架構的要求不匹配。目前IOE架構的金融核心信息系統模型本質上都是基於銀行會計操作建立的，尤其是核心帳務系統還在日間交易、對帳處理和日終批量處理三個狀態間不斷切換。甚至在日終處理還要對日間帳進行短暫凍結並導入日終帳目後，才能對外服務。由於會計科目這個模型基本因子，本身是集中式的，這就造成傳統銀行核心系統難以運用分布式架構，只能與Oracle、As400等單機高性能資料庫綁定，而在沒有分布式的情況下，雲計算自然也成空談。
其次是很多銀行的交易渠道，無論是櫃檯、ATM、網上銀行還是手機銀行，銀行的服務入口還都是自家的設備或者APP，交易終端銀行完全自主可控，各類促銷活動也是銀行自身發起，幾乎很少存在計劃外交易量突增的情況，因此上雲的意願也不強。
而且銀行業由於各種安全要求，不能使用公有雲資源來布署信息系統，只能依靠自身力量滿足資源需求，而一旦承接的海量交易峰值過去，釋放出的資源回收後，很難再釋放給其它客戶使用，這樣的限制也難以發展雲服務伸縮自如的優勢。
但是我們也能看到銀行業已經開始意識這個問題，比如民生銀行的核心系統已經全面上雲，中信銀行的信用卡核心系統已經使用國產分布式資料庫Golden DB完成了對傳統關係型資料庫AS400的全面取代。相信隨著時代大潮的推動下，今後去IOE不再只是紙上談兵。
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三、艱難的輝煌——國產雲的初創之路
雖然「雲」的好處很多，但其發展也並非一帆風順。我們剛剛提到了雲計算最大的好處是可以快速、高效的向客戶交付整齊化一的標準化虛擬設備，但在這個虛擬化的過程會產生一定損耗。雲計算就好比鏢局總鏢頭，他將鏢局的所有鏢師的內力集中起來，統一傳輸給標準規格的虛擬鏢師，再由虛擬鏢師對外提供服務，在這個功力傳輸的過程中損耗難以避免。因此在十年前雲計算還被業界認為不適合用在高強度、大規模計算的場景。
國內首個雲計算的團隊-阿里雲團隊也正是在這種眾人懷疑的目光中成立，據稱初創階段挫折不斷，2014年以前新加入的工程師每年流失率高達六成以上，而一切的轉機來自於2014年問世的12306，在創辦之初12306被網友怒噴為世界上最爛的網站，因為它被戲稱永遠在搶票時刻顯示「該網頁無法打開」。
但是馬雲在2015年達沃斯論壇時說的：「我告訴阿里的年輕人，去支援12306，不收一分錢。因為我不想看到農民工兄弟買不到火車票。這不是為了錢，不是為了政府，是為了那些兄弟不用在雪夜等待買票，只需要通過手機、電腦就能順暢購買。」用上了阿里雲服務的12306，真是有了脫胎換骨般的改變，再沒出現頻繁的宕機現象，人們也不禁驚呼原來「雲」真的可以解決問題啊。
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四、自主掌控、厚積薄發——國產雲技術的大發展
筆者認為目前國內廠商雲計算的發展態勢可以用「開創發揚於阿里，運用發展於騰訊，人工智慧於華為」來進行總結。
阿里巴巴：可能是由於創始人馬雲的原因，阿里總是帶有強烈的武俠情節，在王堅院士帶領下阿里雲團隊竟然把與雲計算虛擬層的消耗降到了0。這其中的秘決在於阿里神龍伺服器上這塊完全自研的MOC卡，正是MOC的居中調度讓阿里神龍伺服器不再使用寶貴的CPU資源進行虛擬化層的調度工作。
阿里還完全自研了可同時調度上百萬台設備的飛天作業系統，將雲的規模效應發揮到極致。飛天與神龍的雙劍合璧，也讓阿里雲在世界範圍內取得了市場份額第三成績。
騰訊：做為全球社區的巨頭騰訊，其QQ類的社交軟體面對著比其它應用多出幾倍的流量短暫時突發場景，在面對這樣的問題時，以虛擬機為單位補充資源，還是浪費資源。
因此我們看到騰訊在更輕量級的資源分配形式-容器化方面做了很多細節工作，以滿足這種突發、短時的彈性需求。
而騰訊近期開源的TencentOS Kernel在容器運行所需的資源調度彈性、系統性能及安全等層面做了很多優化，可謂是開源+「容器雲」的典範。
華為：目前AI+雲計算已經漸漸成為各大雲廠商的主戰場，如亞馬遜的AWS、微軟的AZURE都提供較強的AI雲算力支持。不過憑藉強大的硬體設備能力，華為在這方面是不遑多讓，先是自主研發了號稱AI算力最強的昇騰910晶片、打造出基於昇騰910的Atlas900人工智慧訓練集群，後又在此基礎上發布AI雲平台ModelArts2.0。華為的理念是打造一站式的開發平台，支撐用戶從數據到應用的全流程開發過程，包含數據處理、模型訓練、模型管理、部署等操作，並且提供AI市場功能，能夠在市場內與其他開發者分享模型、API和數據集。
ModelArts主要優勢就是開放，並且預置多種模型，而且支持零代碼開發，簡單操作訓練出自己的模型。用戶完全可以不寫一行代碼，完成如車輛識別的模型訓練，實際體驗相當不錯。
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五、後記
在十年前IT界普遍流傳著一句話叫做「代碼正在吞沒世界」，而現在人們才真正醒悟原來雲計算才是背後的那個大BOSS，凡是不使用雲的都將落後，跟不上時代。可以說「雲」才是春節紅包大戰的主戰場。
隨著雲原生和無伺服器計算模式的普及，雲服務模式正在被重新定義。雲原生讓資源交付變得越來越標準化，企業用戶及開發者只需專注應用開發，無需關注基礎設施及基礎服務，大大加快軟體疊代速度。我國的科技廠商在雲計算方面已經能做到自主掌控，甚至在某些方面還能領先世界，相信今後我國的雲計算也能像春節紅包一樣，繼續蓬勃發展。