敏捷迭代，解锁云上增长新路径

从“上云”，到“云上”，业务数字化的增长驱动正在发生变化。对于企业而言，“上云”只是驱动业务数字化增长的第一步，让技术手段结合业务产生价值和长远帮助才更具备价值。同时，在解决企业云上多场景业务和应用的有效落地上，“敏捷迭代”是关键一步。

在上个月，火山引擎召开的“数字新引擎，云上新增长”为主题的2022火山引擎FORCE原动力大会上，对全线云产品解决方案进行新一轮全面升级，并将“云上增长新动力”三个核心要素总结为：敏捷迭代、数据驱动、体验创新。敏捷迭代，在当下最佳实践是云原生，它为数字业务的灵活性和可用性负责；数据驱动，则通过发挥数据资产价值，为决策和运营的科学性负责；体验创新，通过丰富内容和交互为最终用户的体验负责。

其中，敏捷迭代，作为驱动以上数字化方法论的最基础底座，不仅要求在技术架构层面，对涉及到的计算、存储、网络，乃至硬件层面进行持续性能和稳定性上的升级，以支撑来自内外部用户不断变化的诉求，同时，还要与数据增长和体验内容化/视频化运营两个板块进行联动，对整体产品效能产生一种核心推力。

当业务要敏捷、要创新，云原生成为最短路径

敏捷迭代，源自互联网行业，其最本质的涵义和目的其实是相较于瀑布式开发，从需求到设计上线每个阶段兼顾一定质量的前提下追求更高的效率，更注重以较小的成本快速试错、小步快跑，以响应客户侧不断变化的诉求。如今，敏捷迭代思想已经广泛渗透到各个领域、场景，包括业务也包括商业模式，并不局限于研发模式本身。于是，当“变化”才是市场新常态的背景下，企业需要“敏捷响应”的意识和“高效迭代”的能力。

但正如深势科技创始人兼首席科学家张林峰所言：“敏捷不是一个你意识到就能做到的事情，需要一系列基础支撑进行能力的构建。”

2018年成立之初，深势科技希望能够将人工智能和分子模拟算法，应用到医疗药物研发和工业材料设计两大领域。作为一家面向科研领域提供技术服务的企业，保持自身科学算法的领先性和业务场景的扎实落地，是非常明确的。

例如，深势科技搭建的新一代药物计算设计平台Hermite，融合了蛋白结构预测Uni-Fold、自由能微扰计算Uni-FEP等核心算法，目前已为数十家知名上市药企提供服务。

技术层面，毋庸置疑，AI+蛋白结构预测的领域研究发展非常迅速，势必要构建更大规模的算力平台、承载更为密集的数据量，以加快算法模型的突破；业务层面，使用该平台的用户恰恰是对药物、材料研发追求科研效率的B端企业科学家们，问题的本质仍然是用计算代替科学实验；竞争层面，时间和效率直接影响了深势科技在激烈竞争环境中的先发优势……这些，都迫使深势科技从诞生之初，就需要一种非常敏捷的能力，至少能让创新成功的概率变得更高。

对于深势科技而言，其中一项关键选择是，很早就开始接触云计算解决方案，利用云上高弹性等特点，对底层资源调度遇到的一系列瓶颈进行了突破。这个过程历经从算法阶段，到软件工程化阶段，再到产品商业化阶段的转变，在张林峰看来，“每个阶段都有鲜明的特征，需要有的放矢，抓住关键部分进行快速迭代。随着业务规模的增长，企业的需求逐渐变成云原生概念带动下的需求点，如云原生的科学计算、云原生的工业生产等。”

而上云，继而走向云原生，在深势科技早期看似是一种被业务需求“推着走”的实践，但实质是经历了由源于业务，到先于业务的路径演变。2022年，深势科技选择与火山引擎合作，基于GPU加速科学计算解决方案，提升了其在弹性扩缩容和超高并发吞吐的能力，降低了运维成本，让深势科技得以专注在构建应用本身，无需直接购买和管理底层服务器等基础设施。

“现在中国处于高速发展中，尤其在移动互联网，我们已经走在了世界前列，现在能做的就是不断快速试错，找到创新的方向，唯快不破。”火山引擎总裁谭待说道。

这意味着要效率，问谁要效率？过去是问管理、问供应链要效率，但原有条件下的效率提升已经接近极限。例如想要再进一步提高组织运营效率、提升企业内外部上下游整个链路的合作效能，传统IT既不具备连接多源异构的泛在算力，也无法承载海量数据，更不能多触点高效连接客户。

此刻，唯有在云上才能打造一个新的基本盘。企业的敏捷、创新，如何从云计算的命题里找答案？

在谭待看来，敏捷很重要的一点就是云原生。云原生被看作是云计算2.0，此时，企业不再单纯为了上云而上云，而是关注在云上如何构建应用敏捷迭代和业务创新的能力。“云原生”成为企业提升创新效率、进行敏捷迭代的最短路径。

例如在生物信息医疗领域，随着AI蛋白质测序、基因分析等业务对互联网云技术应用的持续加深，以及医疗基础数字化建设的推进，企业需要越来越多的算力，构建更加敏捷的应用系统。

深势科技恰恰代表了这一类企业，自身具备非常强的IT研发能力，对一切能够降低成本、提升业务敏捷性和创新能力的因素都非常关注，一开始就通过云上资源来实现自己的最佳实践。同时，企业存有对极致性价比云技术的追求，当业务发展到较大规模后，出于价格考虑甚至会考虑从购买云服务转向自建云基础设施，相当于从租房变为买房自住。这种选择其实也是受制于当下算力难题的一种被迫选择。

但对于更多企业和研究机构而言，他们上云仍仅停留在应用和系统上，简单实现了成本的降低和效率的提高，未能通过云敏捷、可扩展等特性建好基础，这导致企业的试错成本也会非常高，机会窗口也逐渐减少。

云原生的出现，让每家企业都可以获取到对云和极致弹性能力的调取，这是一个普适性能力的释放。

自我进化，不断优化方法论

如果从技术路径理解，“云原生”其实更偏向底层逻辑，如容器、微服务、CI/CD等一系列技术，站在最终用户层面仍是极难感知的。如何将只有CTO、IT运维人员才会敏感的事情，转化为贴近客户业务需求的问题？

根据信通院刚刚发布的《云计算白皮书(2022年)》，互联网和信息服务业作为云计算应用的第一梯队，已经基本实现云的应用深化，这些行业自身具备IT属性的先天优势，可将AI、大数据等新兴技术与云原生能力融合，提升企业业务智能化水平。第二梯队的金融、政务、交通等行业，则普遍采用云原生技术进行底层架构云化升级，构建敏捷高效的研发运维体系，加大云原生应用重构能力。

相对来讲，能源、医疗、工业等行业仍然对云化改造有待深入，绝大多数行业企业，当迈过“是否上云”的阶段，最现实的思考是：“用什么方式上云、什么业务先上云、上一朵或几朵怎样的云”等等。

结合这几个层面，火山引擎给出了自己的方法论：

一是在极致性价比的云基础设施之上，提供云原生的平台、融合化的新技术体系、面向行业场景的定制PaaS、以及安全等全栈云原生解决方案。

1. 云原生基础平台。包括容器、微服务等底层基础设施，可提供高密度、大规模、高弹性的服务。

2. 融合化的新技术体系。如果将企业业务看做是一个大型负载，那么涉及大数据处理、模型训练等新应用场景时，将会出现云原生数仓、云原生机器学习平台、容器化Serverless等云原生概念泛化下的新技术体系。

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