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數(shù)字化轉(zhuǎn)型「熱」,云技術(shù)和云安全需兩手抓

本文作者: 何思思 2022-09-14 10:09
導(dǎo)語:云原生時(shí)代下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇和挑戰(zhàn)并存。

在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的賦能下,各行業(yè)正在全面擁抱云上創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑。同時(shí),云計(jì)算也為企業(yè)的海外業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)幍昧讼葯C(jī)。

“云計(jì)算給游戲行業(yè)帶來了深刻的變革,游戲公司可以借助領(lǐng)先的云技術(shù),開發(fā)高品質(zhì)的游戲,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的運(yùn)營以及乘云出海獲得先發(fā)優(yōu)勢,從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展,”亞馬遜云科技中國區(qū)數(shù)字原生事業(yè)部總經(jīng)理梁巖如是說。

可以說,云原生概念的提出確實(shí)給中國游戲行業(yè)帶來了發(fā)展的春天。

但從目前來看,經(jīng)過幾年的高速發(fā)展之后,中國云游戲市場逐漸趨于飽和,在這種情況下,諸多云游戲廠商試圖借助云計(jì)算的東風(fēng)開始將觸角伸向了海外市場。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,今年4月份Data.ai發(fā)布的2022年Level Up全球52強(qiáng)排行榜里,有17家是來自于中國,入圍數(shù)量首次超過美國,目前位列世界榜首的位置。由此可見,中國游戲行業(yè)正在經(jīng)歷新一輪的全球化浪潮,在這一過程中,諸多游戲廠商在構(gòu)建、運(yùn)行和增長三個(gè)環(huán)節(jié)也提出了新需求:

第一,游戲開發(fā)者需要專門構(gòu)建的服務(wù)和解決方案。很多大型的游戲,千萬級(jí)的并發(fā)用戶在全球共同參與游戲,這里面對(duì)整個(gè)平臺(tái)的要求、對(duì)服務(wù)的要求都是專門和特殊的。

第二,開發(fā)者需要盡可能以最低的成本將全世界各個(gè)地方的千萬級(jí)的用戶聚集在一起,這中間對(duì)整個(gè)基礎(chǔ)資源有更強(qiáng)的要求,涉及大體量級(jí)的數(shù)據(jù)的處理以及毫秒級(jí)的延時(shí)要求。

第三,越來越多的游戲廠商更愿意把精力花在如何去構(gòu)建一個(gè)更有趣的、更創(chuàng)新的游戲本身,而不愿意花過多精力維護(hù)和管理IT的基礎(chǔ)設(shè)施。

中國游戲行業(yè)的轉(zhuǎn)型知易行難,同時(shí)愛出海的大環(huán)境下也衍生出了不少困難挑戰(zhàn),以三七互娛為例,據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,三七互娛在全球化業(yè)務(wù)的拓展中就曾面臨過巨大的挑戰(zhàn):

  • 首先,運(yùn)維成本高。全球業(yè)務(wù)快速增長,導(dǎo)致服務(wù)器部署難度越來越高,運(yùn)維工作越來越復(fù)雜,成本急劇攀升。

  • 其次,標(biāo)準(zhǔn)化改造困難。不同地區(qū)游戲的策略和邏輯不同,在不同地區(qū)發(fā)行游戲,需搭建不同的發(fā)行平臺(tái)。隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展,平臺(tái)越來越多,對(duì)于一個(gè)平臺(tái)的架構(gòu)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的改造變得很困難。

  • 再者,可擴(kuò)展性遇到瓶頸。在業(yè)務(wù)快速增長時(shí),平臺(tái)的可擴(kuò)展性受阻。

但困難遠(yuǎn)不止于此,游戲行業(yè)除了以上幾項(xiàng)挑戰(zhàn)外,最大的挑戰(zhàn)在于“安全合規(guī)”。正所謂“安全是公司每個(gè)人的責(zé)任,不只是CEO的責(zé)任,也不只是公司安全團(tuán)隊(duì)的責(zé)任,而是公司每個(gè)人的責(zé)任?!?/span>

TapTap開發(fā)者服務(wù)負(fù)責(zé)人江宏提到,“安全合規(guī)是讓游戲出海開發(fā)者非常頭疼的問題,不同地區(qū)、國家都有各自不同且嚴(yán)格的法律法規(guī)要求。對(duì)于游戲等需要使用大量云服務(wù)的行業(yè)而言,選擇在安全合規(guī)方面最有保障的云提供商,能夠讓自己需要做的事情變得最少,后面可能的風(fēng)險(xiǎn)變得最低。所以我覺得這將是一種趨勢,頭部的云提供商將會(huì)獲得更多的用戶?!?/span>

計(jì)世資訊首席分析師任偉巍對(duì)此表示,“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,安全和合規(guī)是上云和用云的基石。越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到構(gòu)建云安全戰(zhàn)略是一項(xiàng)持續(xù)性工作,需要有自上而下的頂層設(shè)計(jì),要以安全為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建云上應(yīng)用。

云原生概念出來后,大量行業(yè)選擇將業(yè)務(wù)遷至云上,安全合規(guī)顯然就成了各行業(yè)老生常談的話題,對(duì)于游戲廠商甚至于其他行業(yè)的企業(yè)而言,找一家靠譜的云服務(wù)商就顯得尤為重要。

據(jù)了解,三七互娛從自身遇到的困難出發(fā),在亞馬遜云科技覆蓋全球的云基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)同步解決方案和應(yīng)用加速服務(wù)非常便利地實(shí)現(xiàn)了“全球同服”的游戲后臺(tái)架構(gòu)部署。37Games把整個(gè)平臺(tái)遷移到全球平臺(tái)在使用了Amazon CloudFront之后,歐洲的法國、德國和美國的用戶訪問新加坡的節(jié)點(diǎn),中位數(shù)的延遲能夠降低600毫秒,加速保證各地玩家都能獲得幾乎一致的順暢體驗(yàn)。

大幅降低運(yùn)維成本,采用亞馬遜云科技的托管服務(wù),管理數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)實(shí)例,大大降低了運(yùn)維的管理成本,提高了組件的穩(wěn)定性。

對(duì)此,念力科技CEO范子瑜提到,基于亞馬遜云科技,我們僅花費(fèi)1周時(shí)間遷移至Arm架構(gòu),將云游戲的調(diào)度成本降低了20%,云游戲的運(yùn)行成本降低了30%。

實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化改造,37Games對(duì)整個(gè)架構(gòu)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化改造,摒棄了原來基于IDC的架構(gòu)方案,最大化地應(yīng)用云原生和標(biāo)準(zhǔn)性的架構(gòu)。在完成架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化之后,37Games還利用Amazon Redshift等服務(wù)搭建了大數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和對(duì)一些比較大的報(bào)告的離線分析,提升了對(duì)游戲數(shù)據(jù)分析的效率和整個(gè)平臺(tái)的競爭力。

快速擴(kuò)容,基于亞馬遜云科技的全球統(tǒng)一架構(gòu)以及公有云的彈性能力,37Games實(shí)現(xiàn)了快速擴(kuò)容。

相對(duì)于游戲行業(yè)而言,汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是相當(dāng)火熱的一個(gè)話題。艾瑞咨詢研究總監(jiān)、云服務(wù)產(chǎn)業(yè)研究部門負(fù)責(zé)人王成峰表示:“汽車行業(yè)在近些年發(fā)生了深刻的變革,正在從以往的交通工具逐漸升級(jí)為更多智能終端屬性的產(chǎn)品,從而推動(dòng)了汽車產(chǎn)業(yè)從研發(fā)設(shè)計(jì)到營銷運(yùn)營等全場景的革新。

在亞馬遜云看來,自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、軟件定義汽車代表著汽車產(chǎn)品數(shù)字化三大最重要的場景,同時(shí)這三大場景也將對(duì)整個(gè)汽車企業(yè)提出嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

“無論你是利用自動(dòng)駕駛、還是車聯(lián)網(wǎng),或者軟件定義汽車,最終目標(biāo)是希望跟客戶有更直接的互動(dòng),拿到更多的數(shù)據(jù),并通過這些數(shù)據(jù)來指導(dǎo)在車輛生命周期里如何提供客戶真正會(huì)買單的服務(wù)。” 亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡認(rèn)為,在車廠和客戶之間的整個(gè)生命周期里,給客戶不斷提供增值服務(wù),是很多車廠正在探索的方向。

那么,整車廠如何站在客戶的角度去思考,如何以反向思維能力提供車輛的全生命周期服務(wù),可能會(huì)涉及到三個(gè)技術(shù)路線:

  1. 向新的集中化的汽車電子電氣架構(gòu)去轉(zhuǎn)變,真正讓車端的算力達(dá)到一個(gè)非常高的級(jí)別;

  2. 在一個(gè)新的電子電氣架構(gòu)基礎(chǔ)上有一個(gè)軟件定義汽車的平臺(tái),真正跨車和云做大量的軟件開發(fā)工作;

  3. 更好的利用數(shù)據(jù),無論是車聯(lián)網(wǎng)還是自動(dòng)駕駛,其實(shí)本質(zhì)上都是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件開發(fā)流程。

簡言之,傳統(tǒng)整車廠會(huì)從原本的汽車制造和銷售向在整個(gè)用戶車輛生命周期里面去提供各種服務(wù)的模式轉(zhuǎn)型。

其實(shí)現(xiàn)在有很多整車廠已經(jīng)有了明顯優(yōu)勢,比如市場保有量、品牌知名度、產(chǎn)品線豐富度、產(chǎn)品的影響力以及銷售服務(wù)渠道等。當(dāng)然,在面臨“新四化”的趨勢里,整車廠在一些方面需要借助外力來完成,比如說軟件開發(fā)能力、軟件的迭代速度、DevOps、算法、軟件應(yīng)用的生態(tài)構(gòu)建的過程等。

那么,在技術(shù)相好的發(fā)展趨勢下,汽車行業(yè)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提供更貼近用戶體驗(yàn)的全生命周期服務(wù)?

在亞馬遜云科技看來,助力汽車行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新加速和轉(zhuǎn)型,在汽車的研發(fā)、創(chuàng)新、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈到市場營銷,到智能網(wǎng)聯(lián),再到終端用戶的服務(wù)和應(yīng)用等方面都能提供相關(guān)服務(wù)。

以自動(dòng)駕駛為例,麥肯錫報(bào)告預(yù)測,到2040年,自動(dòng)駕駛汽車和相關(guān)的移動(dòng)出行市場會(huì)達(dá)到2萬億美元,這是非常大的市場。同時(shí),在這一過程中自動(dòng)駕駛行業(yè)的應(yīng)用范圍也在從乘用車擴(kuò)展到干線物流,甚至最后一公里的交付。

但實(shí)際情況是,理想中的自動(dòng)駕駛的成熟度和今天看到的現(xiàn)實(shí)相比,實(shí)際上還是有很長的路要走。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也在經(jīng)歷從早期的實(shí)驗(yàn),到中長期的規(guī)?;a(chǎn)的過渡。

因?yàn)樽詣?dòng)駕駛是基于深度學(xué)習(xí)的,既然是基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛的算法,就需要持續(xù)不斷地去收集長尾里面的一些不常見案例Corner case的數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)像燃料一樣去喂給算法、去不停迭代算法。所以基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛軟件,一定是一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán),反復(fù)迭代。

從數(shù)據(jù)的采集到存儲(chǔ),到數(shù)據(jù)的預(yù)處理分析,到數(shù)據(jù)的標(biāo)注、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證,再到最后的部署發(fā)布,會(huì)涉及一系列的工具鏈。另外,無論是自研還是整合現(xiàn)有的工具,都會(huì)面臨一個(gè)挑戰(zhàn),那就是工具鏈之間的割裂和數(shù)據(jù)孤島問題,而基于云,或者說圍繞數(shù)據(jù)湖去整合工具鏈的時(shí)候,可以從容應(yīng)對(duì)自動(dòng)駕駛開發(fā)流程過程中遇到的挑戰(zhàn)。

開發(fā)的環(huán)節(jié)中使用到的工具就是工具鏈,亞馬遜云科技認(rèn)為,工具鏈的效率會(huì)決定自動(dòng)駕駛的開發(fā)效率。對(duì)于很多車企來說,開發(fā)工具鏈并不應(yīng)該是它的核心競爭力,有一些車企希望更快地整合現(xiàn)成的工具鏈,把Data Pipeline快速跑通。

同時(shí),無論是自研還是整合現(xiàn)有的工具鏈,都會(huì)面臨一個(gè)挑戰(zhàn),就是工具鏈之間的割裂和數(shù)據(jù)孤島,而當(dāng)在云上圍繞自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖去整合工具鏈的時(shí)候,就可以有效地解決數(shù)據(jù)孤島的問題。

此外,在自動(dòng)駕駛開發(fā)流程中也會(huì)遇到一些具體的挑戰(zhàn),比如海量的數(shù)據(jù)和傳輸、海量數(shù)據(jù)的低成本存儲(chǔ)、預(yù)處理和分析、復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證。

以復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練為例,當(dāng)數(shù)據(jù)處理完成以后,下一步是數(shù)據(jù)標(biāo)注,無論是做2D、3D的標(biāo)注、聯(lián)合標(biāo)注還是車道線的標(biāo)注,在以深度學(xué)習(xí)為主的感知模型中,需要向模型“喂養(yǎng)”海量的標(biāo)注為有“真值(Ground Truth)”的數(shù)據(jù)。當(dāng)然,標(biāo)注里最頭疼的是質(zhì)量價(jià)格比。

‘拿自動(dòng)化輔助標(biāo)注再配合專業(yè)的人力資源,去提升質(zhì)量價(jià)格比’是業(yè)界比較流行的方法。

而在模型開發(fā)階段,無論是從特征工程、模型訓(xùn)練,再到超參的調(diào)優(yōu)和模型的調(diào)試,其實(shí)需要非常復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端的集成開發(fā)環(huán)境,同時(shí),你會(huì)發(fā)現(xiàn)需要花大量的人力和經(jīng)驗(yàn),針對(duì)多個(gè)訓(xùn)練任務(wù),針對(duì)一堆的GPU的計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)度、管理,聽起來都非常麻煩。

Amazon SageMaker就是一個(gè)全托管端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)集成開發(fā)環(huán)境,它可以幫助自動(dòng)駕駛公司或者是車企,把復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練的超級(jí)復(fù)雜的工作流串起來,真正的目的是讓算法工程師把精力投入在高質(zhì)量的模型的構(gòu)建和迭代上,不浪費(fèi)時(shí)間去管底層的資源,真正做到把好鋼用在刀刃上。

除此之外,亞馬遜云科技在存儲(chǔ)、計(jì)算、數(shù)據(jù)湖、AI/ML、CI/CD等方面都有了豐富的應(yīng)用,可以為車企和自動(dòng)駕駛公司在整合工具鏈的時(shí)候提供強(qiáng)大的平臺(tái)支持能力。諸如豐田、Mobileye、Uber、Lyft、Zoox等都使用了亞馬遜云服務(wù)。

無論是今天我們提到的游戲行業(yè),還是汽車行業(yè),其數(shù)字化轉(zhuǎn)型和出海都不是一蹴而就的,都需要時(shí)間的反復(fù)驗(yàn)證的實(shí)踐去論證和解決。

(雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng))

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