在云原生概念的讨论中，通常涉及微服务、容器等技术，但这些技术与企业容灾有何关联？企业容灾需求普遍存在，例如金融行业对容灾有强烈需求。如何构建容灾和多活能力是每家企业都需要认真思考的问题。本文旨在为大家提供相关思路。容灾系统职能演进中的多活概念实际上是容灾体系的一部分，让我们看一下整个容灾体系架构的发展：

容灾1.0阶段：在传统架构的业务系统构建中，其部署于机房中，针对紧急情况或故障处理可能仅考虑数据备份，主要采用冷备方式。除主要业务机房外，可能会考虑额外的灾难恢复机房。从系统搭建角度看，可能会选择将数据同步到另一机房以备份，在出现问题时进行切换。在实际操作中，一般不轻易切换机房，即使金融行业每年进行灾备系统演练，在生产过程中遇到问题时也不太敢切换。

容灾2.0阶段：更加重视应用层。例如在云原生或传统IOE体系中，切换不再仅是简单地将数据切换过去并启动，而希望能快速在另一机房启动应用。为避免数据复制延迟，通常会有双活要求。实现双活通常有一些要求，如同城双活需满足一定距离要求。双活多应用于AQ模式，在生产机房全面运行业务，另一机房运行其他业务。

容灾3.0阶段：致力实现异地多活。所谓多活，意味着不再限于两个机房，而是希望覆盖三个或更多机房。例如，阿里的业务分布在多个机房，如何同时支持业务外部提供支持，需要相应技术支持。异地多活意味着不受限于距离，如今机房分布全国各地。对于业务连续性和容灾概述，实际上有着系统化的方法，这在容灾系统建设中积累了多年的规范和指导。

对于业务连续性，有几个维度：1) 与传统容灾不同，多活业务选择有价值业务而非直接复制全部业务，因为实现所有业务的多活在成本和技术实施上较为困难。2) 保障实时运行，确保核心业务不会因机房断电等原因停止服务。3) M代表保障体系。不同行业可能有不同手段和管理方式，阿里将这些内容转化为技术、工具和产品，以便企业能快速基于该方法和产品构建多活业务。

BCM体系和IT容灾恢复能力指导性框架，业务连续性是目标顶部，下面是各种实现方式。如IT计划、业务连续性特殊问题处理等计划，在原容灾时会考虑，而我们是从多活角度将其纳入产品体系。常见的容灾方式包括从冷备到同城双活、同城双活到异地冷备（双活），这些是相对规范的方式。异地多活相当于在两地三中心的三个机房同时提供多活能力，相较于传统方式，建设成本更高。在构建多活能力时，会考虑业务实际情况，如需求不同的行业或仅要求实现读取双边数据。异地多活能力可实现分钟级切换，而基于冷备可能需要天级切换。

为何阿里要实现多活？与前述类似，若不采用多活而使用同城加冷备，需要建立另一机房，成本极高，因该机房仅用于数据同步，不处于运行状态，期间还需不断更新生产系统版本和灾备系统。

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什么是云原生应用？

云原生是一系列云计算技术体系和企业管理方法的集合，既包含了实现应用云原生化的方法论，也包含了落地实践的关键技术。 云原生应用利用容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API等代表性技术，来构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统，结合可靠的自动化手段可对系统做出频繁、可预测的重大变更，让应用随时处于待发布状态。 云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用，借助平台的全面自动化能力，跨多云构建微服务，持续交付部署业务生产系统。 以容器和编排体系为基础的云原生技术栈，具备几个显著的能力特点：第 一，极 致弹性能力，以容器化方式运行的应用程序，其启动和停止非常快，一般处在秒级或毫秒级。 第二，故障自愈、服务自治能力，采用容器编排框架，可以管理成千上万的应用容器，当某个应用出现故障时，编排系统能够及时发现并自动摘除问题应用，同时智能调度到有效资源上，保证了应用系统的稳定运行。 第三，大规模跨环境扩展能力，基于容器编排系统的PaaS平台，可以跨越部署到不同的环境中，包括不同的网络环境，不同的机房，不同的数据中心或不同的公有云，利用联邦集群的模式，可以让应用在跨云的环境中流转，可以让不同的云环境作为资源补充，或者创建相同的应用到不同的数据中心，以此作为容灾备份。 基于云原生以上的几个特点，在容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等等方面，时速云做的还不错，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，你可以了解一下。

腾讯钟学丹：汽车产业将基于云端定义智能、体验和新商业模式

腾讯智慧出行副总裁 钟学丹

钟学丹认为，中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。同时，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代，云作为弹性、易拓展的载体，可以帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

“云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。未来，汽车行业将基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式。”钟学丹表示。

腾讯将以云为核心，为汽车产业提供数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的行业解决方案，助力车企构建围绕厂、店、人、车等不同场景，构建车云一体化的数据驱动闭环。

今年是腾讯布局汽车行业的第五年，数据显示，已经有100多家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务，在汽车行业的用云量已超过25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB。

以下为演讲实录

各位领导、各位嘉宾，媒体朋友们，

大家好！

今年上半年，汽车产业经历了短期的震荡，但并没有影响智能网联汽车长期向好的发展态势。我们看到几大核心的变化：

第一个核心变化，智能电动化正在推动汽车产业结构化的变革。中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。

今年一季度统计，L2级自动驾驶在我国乘用车市场的新车渗透率已经达到23.2%。同时，近期多款新车已经搭载了高算力计算平台、激光雷达等面向L3级以上的硬件配置，并且价格已下探至20-30万元区间。可以说，2022年或将成为中国准L3自动驾驶量产开端之年。

这背后也伴随着巨大的研发和运营投入。如何更高效、更低成本的进行数据管理、算法迭代和体验优化，成为摆在大家面前的一大课题。在这样的背景下，车云一体化、数据驱动的IT基础设施成为必然。

第二个核心变化，用户对于智能科技的付费意愿和要求在不断增长。如何拓展新的服务模式，创造新的商业增值空间，成为车企的新考验。

德勤的一项调查显示，有90%以上的中国消费者愿意为车联网服务付费。好的体验不再是堆砌配置，而是要求以用户为导向，以数据为驱动，通过云端能力不断升级迭代，为用户提供按需服务，这背后还有非常多的商业空间值得挖掘。

第三个核心变化，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代。

一方面，新冠疫情反复、国际局势动荡等不确定性因素频发，对供应链、销售端都造成了一定的挑战。

另一方面，相关法律法规、行业标准、监管体系密集出台，也正引导汽车产业向更标准、更安全和更有序地发展，对企业的数据合规、自主可控提出了更高的要求。

在这样的背景下，云可以作为一个弹性、易拓展的载体，帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

综上变化，我们可以看到，云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式

一方面，软件占比的大幅提升，也促进汽车研发体系的重新构建。整车制造研发体系和智能座舱、自动驾驶的研发运营体系是完全不同的系统架构，后者需要构建数据驱动的敏捷研发和运营架构，如何实现大规模、分布式的软件协同效率提升，结合实时感知、场景理解、算法迭代等持续优化运行效率，将是新的核心竞争力。

从用户角度，用户对智能化极致体验是不断刷新的。用户对汽车的体验要求，不再是买车的时候有什么功能特性，而是在用车的过程中，是否能够及时的获得新鲜的场景体验，最新的数字化内容，不断与时俱进的新交互和功能，以及越来越懂用户的使用体验和服务等。

具体而言，云端协同所带来的核心价值可以概括为三个点：不断优化的研发运营效率，不断革新的汽车服务体验，并随之带来企业业务韧性的不断增强。

优化研发效率

智能化、电动化的发展趋势下，对软件能力提出更高的要求。研发效率是决胜的重要关键因素之一。

自动驾驶、智能汽车技术更快速的进化，除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外，还有一个非常重要的因素，就是云端的数据管理平台和算法训练平台。

工程实践中，获得一个算法模型，大约70-80%的人工时间花费在数据处理上，约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见，数据和计算，是驱动研发效能提升的两大关键。

海量的数据存储和访问，如何降低存储成本、提升访问效率？我们基于腾讯云业界领先的存储加速服务———GooseFS，相比传统存储的接入和访问模式，加速性能提高了10倍，可以很好的满足汽车自动驾驶场景对海量数据访问所遇到的瓶颈。

在算法开发方面，我们提供的一站式算法开发、训练框架——TI-One，可以帮助大量节约算法训练的成本。在模型训练环节，算法开发TCO（总体拥有成本）至少降低50%，进一步节约计算成本，提高训练效率。

针对研发体系繁杂、架构不统一的情况，腾讯还可提供多云管理、多云调度的平台，并提供DevOps、AIOps、低代码平台等一站式的开发基础设施，加速软件开发效率和灵活性。

同时，我们认为，更高效、低成本的上云，一定是“专云专用”、符合行业特定需求的行业云。为此，我们在上海设立了一个智能汽车云专区，从云专区的硬件选型，到云上组件都是高度结合智能汽车行业特殊需求进行配置和优化。在智能汽车云上，我们打造了完整的自动驾驶、仿真训练、高精地图、座舱等云上自动化工具链等，为车企带来开箱即用的专有化云端服务，让车企可以更专注于算法优化和体验改善。

革新汽车服务体验

通过基于云端的互联服务，我们还在帮助拓展汽车服务新模式，探索创新的服务增值空间。

出行是一个场景驱动服务的体验模式，及时感知场景的变化和需求，为用户提供恰当的服务选择，可以极大的提升用户驾乘体验，而服务的碎片化、本地化需要有一个好的云端框架可以更便捷的将互联网服务快捷上车，方便用户无需下载安装，就可以更即时地、按需地获取这些丰富的内容和服务。

当然，好用的服务不在于多，而在于精。如何更好的结合用户具体的用车场景，解决用户当下所需呢？通过腾讯新一代的场景引擎，可以将车端对场景的实时感知，与云端的AI和数据能力相结合，让用户更清楚地获知身处何地、周边有什么、我想要的服务在哪里。我们重点围绕诸如停车、充电、etc等用户普遍关注的用车场景，去打磨的智能场景化的能力，帮助提升车载服务的活跃度。现在，腾讯也开放了场景引擎和智能推荐体系，助力车企打造自主可控的云端场景引擎一体化平台。

在自动驾驶场景和高级别辅助驾驶场景下，我们推出新一代智能驾驶地图，通过云端实时连接和一体化的数据架构，我们首创性地实现了高精地图、ADAS地图、SD地图的数据同源“一张图”，可以针对人工驾驶、辅助驾驶和自动驾驶的不同驾驶模式自动切换地图形态,从车道级精度到路径级精度，多种比例尺无缝切换。这种车-图-云一体化的形态，可以助力解决目前行业内普遍存在的各种地图之间数据不匹配，智能驾驶系统人工接管频率高，地图更新频率难以统一等制约智能驾驶功能实际应用等问题。同时，通过多模态的交互方式，为用户提供更沉浸、更鲜活的导航探索体验。

通过极致体验的打造和持续运营，腾讯愿与车企共创订阅制的商业模式，基于腾讯用户运营的经验，结合车企构建的车辆和用户数据闭环，助力车企打造和培养用户不但愿意使用，也愿意为体验付费的商业模式。

增强业务韧性

车云一体化带来的第三个价值，是增强业务韧性。

汽车产业目前正在经历结构性的变化，也进入到强监管、安全合规发展的时代，对企业的安全建设、数字化的运营能力，实时地事故处理能力，提出了更高的要求。

随着联网车辆的不断增长，如何构建更健壮和弹性的网络架构体系，及时解决接入、数据处理、扩容、灾备等问题，都是需要面对的新挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性，可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配，助力车企随时应对突发的业务，提升业务敏捷性，有效降低整体运营成本。

在这方面，我们基于云和数字化实践的经验，结合汽车行业的业务特点，可以借助云平台的数字底座，实现研发智能化、生产智能化、管理智能化、运营智能化，持续助力汽车产业增强业务韧性。

腾讯为汽车产业提供“车云一体化”的基础设施

在车云一体化的趋势下，腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的业务解决方案，助力车企构建自己的数字化底座和完整的业务服务能力。

首先，腾讯基于自身敏捷的云原生体系，打造沉淀出坚实的底层云基础设施，通过灵活部署的IaaS，以及云原生、Devops、开放的云上工具平台，帮助车企和合作伙伴灵活、快速、低成本的构建起车云一体化的基础，支撑汽车行业数智创新和快速变革。

在底层智能汽车云作为核心底座的基础上，向上连接起汽车产业链研发-生产-销售-服务等核心场景，实现车云一体化的数据驱动、场景闭环。帮助车企在软件定义汽车时代，构建新生产力。

基于开放强大的智能汽车云平台，通过中间的IPaaS应用集成连接器、IDaaS账号连接器、微搭低代码应用连接器等，可快速支撑厂、店、人、车等多端的不同场景，通过端云一体化实现数据驱动的新场景，创造汽车行业新生产力。

为100家车企和出行科技公司提供云服务

今年是腾讯发力汽车赛道的第五年，目前，已经有100家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务。

面向汽车行业，一方面，我们持续夯实云底座能力。目前，腾讯云在汽车行业的用云量达到25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB，帮助车企增量超过70%。

同时，在腾讯云底座之上，我们还面向汽车行业各环节的特殊需求进行专有化定制开发，围绕智能汽车云、数字营销、办公一体化、工业制造等场景，联合600+生态合作伙伴，推出了130+个云上行业解决方案。

站在汽车产业结构升级的重大时期，腾讯坚持做好数字化助手角色，专注自身所长三个领域：第一，深耕云、图为核心的基础设施；第二，发挥好C2B连接价值；第三，共建开放生态。

从单车智能到车云一体，再到智慧交通、智慧城市，腾讯将充分发挥好以上三个维度的能力，将人、车、路、云都能够连成一张网，在云端实现人车路的实时计算，让交通运营管理体系之间信息畅通，让企业一体化管理和运营效率更高，让用户服务更及时、更极致。

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如何克服数字化转型过程中IT系统所面临的困难和挑战？

麦肯锡全球调查发现，只有不到30%的受访企业能够将技术转化为竞争优势。那么，是什么限制了企业在这方面取得成功呢？以下是企业面临的7个数字化转型挑战，以及克服这些挑战的方法：

目标明确：数字化转型是通过技术实现长期业务目标。对于公司来说，了解为什么要将现有系统彻底改造为数字化，哪些垂直领域需要升级，以及它将如何帮助实现业务目标是至关重要的。这将帮助他们确立一个明确的方向，避免混乱或来自企业的阻力。有了明确的数字化转型战略，企业也将能更好地与关键利益相关者(员工、合作伙伴和客户)沟通。

敏捷性：那些适应能力差、遗留流程复杂的企业在数字化转型方面往往存在滞后现象。遗留系统使用过时的技术，可能使其难以跟上时代要求并适应业务环境的快速变化。公司还必须通过敏捷性来克服文化障碍。当跨部门的人员和流程能够快速适应时，数字化转型就会顺利进行。多学科、自主、跨职能的团队有助于在企业中实现成功的数字化转型。

C级高管一致性：这是执行数字化转型战略的技术领导者遇到的最大挑战之一。虽然许多CXO支持数字计划，但有时他们是孤立的，或缺乏对共同目标的共同问责制，这可能会影响转型过程。孤立的计划无法实现共同的业务目标，因为每个计划都将专注于自己的问题。成功的数字化转型是由高管团队领导的，他们共同努力实现目标，享受成果，并始终站在同一战线上。

数字技能缺口：拥有配套数字技能的劳动力是数字化转型的必要条件。但这也可能是一个挑战，因为缺乏人才。数字技术专家在市场上的薪水也很高，因此招聘成本也很高昂。企业可以培训现有的人才库，并向他们保证技能提升的好处；然而，就时间、精力和金钱而言，这对公司来说是一项巨大的投资。数字化转型的技能再培养计划对于技术、云计算、协作工具、数字体验和基于数据的决策都是必要的。缺乏IT专业人员的公司也可以选择将上述工作外包。

安全：许多匆忙开展数字化转型的公司发现他们的业务面临网络安全风险。实现这种转型需要企业将数据移至云端，这使得它们容易受到客户数据盗窃、隐私泄露和其他风险的影响。企业可以通过关注数据隐私和保护，并在网络安全专家的帮助下实现最佳实施，来克服网络安全威胁的挑战。

以客户为中心：进行数字化转型的企业必须适当地了解其客户基础和客户需求、期望和市场趋势。忽视其中任何一个因素都可能导致数字化转型举措的收益降低。将客户置于成本效率之上的企业在数字化转型之旅中更加成功。专注于新市场、增长或增加客户参与度等目标，会带来更可持续的转型，使公司比其他公司更具竞争优势。企业还需要迅速适应或改变更新的技术，以满足不断变化的客户需求，并确保自身免受来自数字原生公司的竞争。

预算限制：数字剧变的预算供应也需要从传统方法转向更灵活的方法。实施数字化转型可能代价高昂，企业必须做好预算限制的准备，或者根据自身能力进行更长期的升级。这将帮助企业避免在最后期限和结果上妥协。另一方面，资金不足也会阻碍或破坏转型进程，这是不可取的。致力于长期目标并做出基于数据的决策将有助于实现目标。

虽然这些都是一些关键的挑战，但在当前的业务环境中，数字化转型对大多数公司来说仍然是必要的，因此，消除障碍对所有利益相关者来说都是必要的。成功的数字化转型需要可以在整个企业中发挥作用的解决方案，而非局限于某个部门或业务地点。这也应该以企业及其客户的一套共同目标为指导，其次是充分的准备和灵活性，以应对新出现的问题和风险。企业可以通过持续转型来创造更好的收入和服务，并增强其长期弹性，从而成为数字领域的领导者。

标签： 互联网数据中心、 IDC、 数据备份、 IDC、

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