工业云计算的实践和思考 -行业资讯

　　战略机遇——以云计算推动工业创新能力发展
　　
　　美国在上世纪八十年代开始，就以超级计算作为推动工业发展的**手段。美国国家超算中心80年代开始的“私营企业计划”，为美国500强工业企业开发了创新的硬件和软件设施、虚拟原型制作、可视化技术、网络技术、数据挖掘等，维持了美国工业在随后全球经济中的竞争优势。
　　
　　中小型工业企业在提升企业创新能力时往往要面临工业计算软件及平台搭建、开发内部计算机建模和仿真技术、高端研发人员的培养等诸多问题，导致不能**利用计算仿真等工业计算技术降低设计制作成本，提高生产效率。基于SaaS模式的云计算服务，工业用户可通过各种客户端设备的瘦客户界面（如网页浏览器、基于网页的电子邮件）使用上述这些工业应用软件；工业用户也同时可以基于PaaS模式采用工业云计算运营商支持的编程语言和工具编写好自己的工业应用程序，然后放到云计算平台上运行。
　　
　　在提升企业信息化服务能力方面，工业用户可以基于SaaS模式获得低廉的ERP、CRM等企业信息化解决方案及服务。基于上述服务，工业用户可进行快速**的仿真模拟，降低设计与制造成本、提高原料的利用率、从而大幅缩短企业产品升级换代周期、提高产品性能、提升企业信息化能力、大幅提升工业企业的自主创新效率，并推动企业核心竞争优势的提升。新型工业化道路的本质和内涵是以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。当前，我们抓住云计算发展的战略机遇期，以云计算推动工业创新能力的发展，可以说是一条可行之路，也是一条希望之路，也是构建新型工业化道路的必然选择。
　　
　　北京工业云计算平台的前期应用实践。北京市计算中心在2009年10月建成每秒浮点运算能力达到20万亿次的工业云计算平台，并将于2010年完成100万亿次二期平台建设。该平台基于Xen、KVM虚拟化技术及LSF和ISF云计算中间件实现全局资源监控管理、全局资源调度和动态应用部署，提供服务化的Ansys、Fluent、Abaqus、BLAST、Gromacs等20余种工业计算等应用软件，可提供虚拟化服务和高性能计算服务，能够为工业用户提供SaaS、IaaS等多种服务模式。北京工业云计算平台可广泛应用于工业设计及工程计算领域，如加工工艺分析、装配工艺分析、模具设计优化、机械零部件设计与性能分析、车辆等复杂机电设备性能及装配工艺分析与设计、工程电磁兼容性分析、图形渲染、虚拟装配、虚拟焊接等诸多领域。在近三个月的试运行中，该平台已成功应用于北京长城华冠汽车公司的汽车碰撞仿真、中国京冶工程技术有限公司的钢结构虚拟装配仿真、北京生命科学研究所的生物计算研究等十几个项目。如在为京冶集团提出的“基于CAE的钢结构虚拟装配”项目中，利用CAE技术模拟仿真各种工程材料的性能，利用虚拟装配技术验证装配设计和操作的正确与否，以便及早发现装配中的问题，对模型进行修改，并通过可视化显示装配过程。该项目将为京冶集团降低设计、制造环节的成本，验证可实施性提供可靠的保证。
　　
　　成功关键——应用推动的商业模式创新
　　
　　对工业云计算未来发展的思考。当前，虽然国内云计算中心建设浪潮风起云涌，国外巨头也加快了其在中国的云计算产业相关布局，但中国云计算产业的发展目前仍处于起步阶段，不论是技术成熟度、商业模式成熟度、基础设施建设还是市场规模都需进一步完善。云计算归根结底是商业模式的创新，而国内的云计算中心建设大多把重点放在了基础架构平台的建设上，基于云计算平台的应用软件还较少；在服务模式上，大部分应用和商业模式还处于摸索阶段，尤其PaaS服务模式，还存在很多缺陷和不足。云计算对产业的拉动和潜力还没得到完全释放。如下基于北京工业云的前期应用实践从几个方面谈谈对未来云计算发展的思考。
　　
　　全球大部分超算中心规模并不庞大，如美国国家超算中心164万亿次、美国俄亥俄州超算中心46万亿次、西班牙巴塞罗那超算中心94万亿次、芬兰超算中心76万亿次。公共云计算平台到底要建多大，未必越大越好，也未必小才是最美的。建设大规模的公共计算平台，一方面如果应用的规模跟不上，会造成硬件资源的闲置，作为公共计算平台核心部分的服务器节点，其生命周期也就是五年，国内部分公共计算平台建成后并没有全部投入使用就是很好的例子。另一方面，大规模公共计算平台其对能源的消耗也是巨大的，以上海超算200万亿次曙光5000A为例，其总体峰值功耗达到960千瓦，每年的电费近千万，这是一笔不小的财政支出。在评估公共云计算平台建设规模时，要充分考虑其服务的区域经济结构特点和区域经济的总量。
　　
　　云计算的成功最终决定于商业模式的创新和成功，而商业模式的成功又和应用的提升和推动密不可分。没有应用的提升，没有应用的拉动，去谈云计算产业的发展是一句空话。当前中国正在掀起建设云计算中心的浪潮，但这些中心的建设往往很少考虑应用的问题，很少考虑其所服务的区域经济的结构特征，最终导致其仅是形象工程、政绩工程，导致云计算中心建设和运营两张皮的现象。
　　
　　当前中国建成的计算中心普遍应用水平较低，以上海超算中心为例，其200万亿次的公共计算平台，拥有30720颗CPU核，占用160核以上的应用作业仅仅占到1%，而美国橡树岭实验室1000万亿次的公共计算平台，拥有150152颗CPU核，占用3万核以上的作业占50%。美国在80年代建立的几个超算中心也都以推动应用的发展为已任，如**亚哥超算中心，定位为生物信息、地理信息应用研究支撑平台，匹斯堡超算中心主要定位为推动计算化学、生物医学、工程计算等应用为主，美国国家超算中心定位为工业计算支撑平台。上述超算中心虽说规模不大，但都有一批有经验的、多学科领域专家组成的技术团队，能够为上述应用的深度研究、发展提供技术支撑及平台保障工作，从这个方面来说，中国目前的超算中心和云计算中心尚还有很远一段路要走，因为其绝大多数都以计算资源按机时租赁、数据存储服务为主，很少能支持领域应用的深入研究。
　　
　　利润之道——集中优势资源攻占垂直细分领域
　　
　　无论是八十年代的计算中心，抑或是九十年代的超算中心还是当下的云计算中心，其服务的本质都是提供两种服务能力，即计算服务能力和数据处理服务能力。对云计算中心来说，计算服务能力包括传统高性能计算服务能力（HPC in Cloud）、工业计算服务能力（Industrial computing in Cloud），工程计算服务能力（Engineering Computing in Cloud）；数据处理服务能力包括个人及企业数据服务、商业计算服务能力(Business　Computing in Cloud)。当前绝大部分云计算服务提供商以提供数据处理服务能力为主，包括个人及企业数据存储备份服务、在线客户关系管理、在线ERP系统等商业计算服务。传统的高性能计算、工业、工程计算服务从其业务模式、用户使用模式、服务特征上来说，也属于云计算服务的范畴，但目前并没有被业界纳入到云计算服务的主流范畴。云计算服务市场其定位是对大规模计算服务能力和海量数据处理能力需求旺盛的个人及企业用户市场，这一市场正伴随信息技术的发展和产业结构的调整而日益庞大，并最终会分化为许多垂直细分的领域，如：工业云计算领域、生物云计算领域、政务云计算领域等等。对当前的云计算服务提供商来说，集中优势资源在狭窄的云计算垂直细分领域建立起强势的核心竞争优势和知名度是一种**和可行的选择。
　　
　　未来几年，以SaaS为代表的云计算服务产业将高速增长。根据计世资讯统计，2009年中国云计算市场规模已达到403.5亿元，增长率为28%，其中SaaS为354.2亿元，网络游戏和搜索占据绝大份额，以工业计算等垂直细分领域为代表的SaaS市场目前尚处在起步阶段，伴随产业结构的进一步深化调整，工业计算等垂直细分领域的SaaS市场将有井喷式的增长。
　　
　　未来几年，中国的云计算中心应在可靠的市场分析基础上，集中技术和市场资源在几个主要应用领域上建立起竞争优势，并在相关比较优势领域拓展业务范围。基于精细化的现代化企业治理结构，实现软件服务化、服务内容的多样化、标准化、规模化。并通过计算服务的经验积累，以及自身市场运作能力的提升，逐渐形成以高技术附加值的差异化的专业服务来获得企业价值和较高利润的能力。
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