作为企业而言，数字化转型就是既要解决企业内部问题，也要打通外部业务上下游链条，让业务开展的各个环节都能在数字化管理下变得快捷、透明，从而提升企业管理运营水平以及生产能力。
这是一个数据驱动商业的时代，《日经亚洲评论》编制了一份截至2019年12月20日的亚洲以及全球公司的市值榜单，从全球公司的市值榜单来看，数据驱动型公司占据了前十榜单中的七席，分别是苹果、微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Facebook、阿里巴巴、腾讯。
德勤曾发布的一项调查显示，在数字化成熟度模型的十个指标中，中国企业在数字化供应链维度上得分最低。何谓数字化供应链？美国数字供应链研究院 （DSCI）在《供应链白皮书》中，将数字化供应链定义为： 数字化供应链是一个以客户为中心的平台模型；它可以获取并最大程度地利用不同来源的实时数据，它能够进行需求刺激 、匹配、感知和管理，以提升业绩并最大程度地降低风险。
数字化供应链是指供应链发展的主流趋势，是供应链在未来的一种形态，它需要经历两个阶段：
1）供应链的数字化，即通过ICT（Information and Communications Technology, 信息与通信技术）及IOT（Internet of Things, 物联网）等技术实现供应链全链条、全场景的透明连接和数据化；
2）在供应链数字化的基础上，通过应用大数据、AI算法等先进技术，对供应链进行持续改善和优化，以实现供应链的智能化及智慧化。
作为供应链链条上重要的一环，很多物流企业也喜欢自称为供应链企业。因此，从某种程度上来看供应链数字化也是物流企业的数字化，这类企业一旦向数字化转型不仅能够为企业管理者提供一个全新的视角和思路，也可以促进企业从传统的依靠经验管理转为依靠数据管理，最终实现智慧物流。
通往智慧物流的路径，可能会有1000条。但从技术视角看， 透明是通往智慧物流的可行路径，技术视角的透明就是“物流业务的数据化”和“物流数据的业务化”两个层面。
一：物流业务的数据化
物流业务的数据化是要解决数据有无的问题。 借助于各种先进的信息技术手段，采集物流过程各种信息，实现物流环节中人员，车辆，货物，装备，场站，门店等不同物流要素的充分物联网化。在以上物流要素的充分物联网化的基础上，再结合物流企业具体业务场景，实现物流各个业务主体，不同物流网络的互联互通和物流业务的数字化。
二：物流数据的业务化
在物流数字化的基础上，会产生大量的物流数据，对这些物流数据的挖掘和利用，会催生新的业务，这就是物流数据的业务化。 这些业务包括但不限于，物流业务优化服务、以数据为基础的调度服务、物流业务数据模拟服务、物流供应链金融服务、宏观经济分析服务等。
数据的三大价值在于：
1协调，能够明显提升效率
2优化，帮助用户优化供应链
3智能，用数据替代经验
物流企业的数字化从来都不是一蹴而就的，也不可能一劳永逸，它必然是随着信息技术的发展和企业经营的具体需求变化而持续迭代进化的。 物流企业在实施数字化的过程中，一定要量力而行，选择适合企业发展的数字化道路。规模大、实力雄厚的物流企业可以建立自己的、独立的物流数字化系统。大部分物流企业要通过接受公共服务来完成自己的物流数字化。
物流数字化并不仅仅是企业内部的数字化，并不仅仅是某项业务的在线化，它需要从全局来看，站在整个供应链的视角来审视自己的数字化。 不仅需要企业内部的数字化，也需要企业与上下游之间，与整个供应链之间实现数字化联通，打通整个供应链的数字化。只有实现了整个供应链的数字化，才能从更大的层面统筹资源，打造更加优化的客户服务方案，提供更加有竞争力的物流产品和服务。
1 数字化对于物流的价值
经过20年的发展，物流产业与信息技术的融合已愈发深入，近年的前沿技术应用，让二者的融合发展产生了质变。“数字化+”的趋势带来大量的风口机会，但也在物流行业中催生出不小的泡沫，回归业务本质务实前行，真正用技术赋能产业创新发展。
对大多企业来讲，基本都已经走过了信息化时代。那么对比即将需要走入的数字化时代，与信息化时代有哪些区别：信息化时代是以商品为中心，数字化时代是以用户为中心：企业在信息化时代，企业管理的中心是商品，也就是把以往的传统手段管理商品，升级为信息系统管理商品。这在当时环境下，极大地提升了企业的管理效率，提升了企业管理的精准。但在当前的数字化时代，需要升级企业的信息系统，由以商品为中心升级为以用户需求为中心。一切需要围绕满足用户需求、消费者需求，如何更好的提升对消费者的服务重构新的数字化信息系统体系。如果说信息化时代解决的是企业内部管理问题，数字化时代将会重点解决的是企业外部效率问题。
信息化时代各要素之间是分割的，数字化时代需要实现全要素的打通与链接：在信息化时代，总的讲企业的各个要素之间的数字关系是分割的，是不完整的，甚至有些更重要的数字如用户数字是缺失的。数字化时代一定要借助互联网的连接手段，实现企业各要素之间的数字化链接，打通企业全链路的数字化链接，实现企业内部资源与外部资源的数字化链接，通过这种链接有效提升企业的运行效率。
2 网络货运构成物流数字化总成
一：“网络货运”符合数字时代的要求
今年4月初，交通运输部发布了《网络平台道路货物运输经营管理办法(征求意见稿)》，其中，“网络货运”替代了原来“无车承运”的说法。对于这一变化，朱光辉认为，“‘无车承运’的更名反映了当今数字时代的要求，更强调了科学技术的进步，通过大数据、边缘计算等形式，更加突出了网络货运的时代特征和科学性。”
在过去很长一段时间里，很多物流企业认为，只要申请牌照就可以从事无车承运业务，但网络货运有个很重要的表现特征就是“线上化”。传统物流企业因为不想做过多的投入，往往不具备商流、物流、信息流、资金流等线上运营能力，更不具备在途监管、电子回单、电子合同、在线发票等一系列的线上化场景。无车承运不应只是开运输发票这么简单，而应在承运过程中实现交易管理智能化、运输流程场景化以及税务链条合规化，通过平台集聚效应提高物流行业运行效率、降低成本。
二：做到以票控税、数字控税
不可否认，交通运输业中的税务体系是比较复杂的。从行业形态来讲，运输业就如一个“移动的工厂”“移动的生产单位”，是一种“生意”，而生意背后就意味着要有“纳税”行为。在国家税务总局、交通运输部先后发布《关于全面推开营业税改征增值税试点的通知》、《关于推进改革试点加快无车承运物流创新发展的意见》等指导政策中，明确了网络运货平台的开票资格、税务抵扣等细则，在现有政策下，网络货运平台为货主开具9%增值税专用发票。解决了货主发货时取得增专发票难的问题，这实际上是将货主端的税务问题转移到了网络货运企业。国家提出网络货运应解决物流行业中最重要的两大问题：一是通过集约化管理，管控运输工具的安全生产，同时提高车辆运输效率；二是解决多年来实际承运人（个体司机）不纳税、不开发票，货主拿不到票的问题。营改增后，物流业已进入“以票控税、数字控税”的新阶段。在网络货运平台中的抵扣链条里，企业都要凭发票抵扣。而“数字控税”则是因为电子发票已经产生，电子化可以有效控制税务风险，发票造假变成不可能。
三：纳入生产要素、预测协同
数字能力是网络货运平台的一个关键因素，而此次数据纳入生产要素，显然对网络货运平台的发展具有重要意义。李敬泉教授表示，数据成为生产要素的一个重要前提是，这些数据是不是具备生产性，能不能产生生产力，从某种意义来说，数据分为两层含义， 一是直接具备生产性的数据 ，首先，数据是客观存在的，利用数据之间的关系保证平台功能的真实性和规范性，将物流各节点的信息实现数据化嵌入到平台运营中，可以利用数据对平台的规范性划好边界，通过触发某些节点就能够掌握信息的真实性以及运输和数据的安全。 二是促使某些数据能够具备生产性的辅助数据 ，业务数据的真实性和规范性也同样如此，诸如物流运输过程中的在途监控、路线选择等等，实际上这背后都有数据作为支撑，这两者都可以成为生产要素。
区别于传统实体物流企业，网络货运平台是通过互联网手段整合各种生产要素，进而为上下游各方创造价值的全新业态。与传统实体物流企业不同的是，网络货运平台基于数字能力，能够将整个货运物流过程进行数据化，让物流行为变得有迹可循，通过数据对物流过程中的各个环节进行定向性的分析、预测和判断，实现更高效的管理。
在数字化颠覆过程中，第一阶段为：互联网的发展使得高效的管道淘汰了低效的管道；第二阶段，平台吞食传统管道。
相比传统管道，平台享有两大重要经济优势。一是平台的生产和销售有良好的边际经济效益；二是网络效应进一步提升了平台扩大规模的能力。利用网络效应，各个平台可以建立容纳众多远程参与者的开放的电子行业生态系统。
1 构建数字化驱动模式
构建完整的数字化前台、中台、后台体系：在企业数字化转型过程中，需要搭建完整的数字化体系，重点体现小前台、强中台、大后台的系统特征。
小前台：重点体现以数字化体系支撑的前端用户的便利性、智能化。增强用户的便利性、提升用户体验。
强中台：重点是打通所有要素之间、环节之间的数字化链接，通过数字化增强企业整体的运行效率。把以往没有链接、缺乏关联的数字关系，通过中台体系，形成系统关联，特别是把企业的用户信息、产品信息、订单信息、交付信息、营销信息等形成完整的串联。发挥出更强的数字化价值与能力。
大后台：重点体现的是提升企业的系统运算能力与效率。通过云计算、机器学习、大数据算法等支撑企业的系统处理能力，使企业的整体系统更有效率、更智能化。
重构企业组织：企业需要重构以数字化为主线的企业组织。这种组织的特征需要去中间化，减少组织层级，由以往的组织驱动模式，转型数字化系统驱动模式。
对内对外的服务化形式，有些人认为只有封装成API才算是，但数据跟功能不同，其分析的灵活性和数据维度的无限性决定了你不可能封装出所有的数据服务，因此这里的服务应该是广义的服务，只要对方提供的数据能够被共享使用，在前端被业务人员或者其他机器快速方便的使用或调用，这就是对各生产要素数字化并发式应用，能同时满足多个场景同一数据的需求。
2 业务平台化、服务产品化
一：业务平台化
平台化的思路很重要的就是把那些有共性的资源，有共性的能力合并在一起，然后把那些面向客户的价值独立出来，这样的话，专业的人做专业的事情，并且对于企业的绩效也非常的有利，不是混杂的形态在一块了，更加的清晰，这就是平台化的思路。网络货运平台的推行是行业分工合作发生较大变化的一次变革，主要表现在：
1）高效整合货源需求和运力资源、推动行业转型升级：通过整合社会化运力资源形成运力池，连接生产端货主及货代企业，集中上游需求形成订单池，统一分发给下游运力池实现物流资源的整合优化，显著提高了存量资产的使用效率。可以说，网络货运平台这一商业模式正在推动着我国物流行业从分离走向连接、从无序走向集约，实现全行业的转型升级。于信息不对称，以及随之产生的层层转包的冗长交易链条和众多交易主体。
2）替代三方物流中间转包的环节，减少中间成本：面对行业信息不对称，以及随之产生的层层转包的冗长交易链条和众多交易主体等现象，网络货运平台去掉了黄牛、信息部等中间层层转包的主体，将货主需求直接线上化透明呈现，大大减少了这个过程中的信息不对称，有效降低了中间成本，促使物流行业实现降本增效。
3）交易环节线上化，实现透明合规：交易环节以数字化方式线上进行，方便实时记录交易数据，统一上传交通部指定监管平台，推动交易环节实现透明合规；同时系统自动完成缴税和开票等业务，实时记录税务数据，有效减少行业偷税漏税现象，方便政府税收统筹管理。
二：服务产品化
物流行业服务产品化的前提是标准稳定的服务输出，企业一定要制定从上而下的数字化供应链战略。第一步数字化战略要清晰；第二个要构建技术赋能中心；第三个是要实现业务智能运营；第四个是要重塑业务模式；第五个是要构建转型保障体系。
传统物流服务下内外部客户存在6个痛点，比如标准问题，物流服务是一个靠人来实施的服务，由于人的素质参差不齐，导致客户感受体验的物流服务感受不同，没有统一的标准。
定价问题， 物流服务不同有形产品，可以明码标价，物流服务报价的人不同，报出来的价格也不同。
评估问题或衡量问题， 由于缺乏标准，无法量化，导致无法准确评估服务质量的好坏。
个性化问题， 客户的需求是希望能量身定制的解决方案，但是这是在一种假设的前提下，那就是客户非常清楚自己的需求，同时我们也有足够的能力做到。但实际上客户不太清楚自己的需求。
一致性问题， 传统的服务一致性更多是靠服务规范或服务标准严格的执行以达成。然而人不是机器，不可能万无一失。
针对性问题。 传统的服务思维关注客户满意，而产品思维更多关注客户痛点，产品的痛点思维模式使得服务产品能很好的聚焦于客户痛点，并且持续的快速迭代和改善。
客户的个性化需求是多种多样的，稍有不慎，则服务交付就会出现问题，这也是为什么合同物流做不大的原因，另外也是合同物流在执行和运作的过程中，最简单的认知是提供仓库或运输的单一服务。 但是要做统仓统配，做同城配，需要逐步进行点到面的整合，整合后在区域的服务体系中，能够做全网化的服务，通过数字化等技术，实现整个智能决策的响应。
3 赋予生态活力
利用数字化技术所支持的供应链整合与流程创新来支持战略层面的转型与变革，建立全新的商业模式。 一个常见的新商业模式是所谓的数字化“解决方案”或“赋能”——把汇集海量数据及分析数据得到有价值的结果作为新的价值主张，向上下游合作伙伴乃至更广泛的生态圈合作伙伴提供数据分析及基于数据分析的解决方案，并从中获得新的收入来源。
那些行业领军企业会在“赋能”上下游及生态圈合作伙伴的过程中，不断学习和总结不同伙伴的需求和每次的服务提供，将一些共性的需求沉淀为标准的服务模块，同时开发更多按需配置的定制化服务模块，最终形成包括大量标准和定制模块在内的“资源池”，实现“赋能”服务的规模效应——通过各类模块的组合来快速满足各类新需求。这种服务能力会吸引越来越多的用户与合作伙伴，最终帮助企业成长为供应链+生态圈的领导者。主休体现在以下三个方面：
1）做好勾稽关系、接口与交互界面的设计
2）设计完善的合作机制与利益分配规则，精密到圆角分的利益计算，以及组织与协调不过分约束的商业伙伴关系；
3）提升构建生态圈边疆的能力——生态圈的领导者在捕捉更多机会的同时，也面临着更多风险，因此，为了平衡风险和机会，就要有动态重构市场范围、资产边界和组织结构的能力。
物流生产力占据国民生产总值约17%，这是一个巨大的行业。2018 年整车货运市场规模 3 万多亿元，零担 16 万亿元，同城货运 9192 亿元，这 3个不同的细分市场可达万亿元，远高于快递、智能快递柜、冷链配送、即时配送等市场。 在信息化层面，顺丰和四通一达所在的快递领域智能化程度已经非常高了。比如说在双11当天，快递行业可以完成上亿甚至上10亿的订单。这个成绩在这十多年里创造了奇迹。
数智化物流要做好与制造业的深度融合。为此我国发布了相关政策，强调了物流枢纽建设的重要性，鼓励物流行业为制造企业打造专属供应链管理库存、线边物流、供应链一体化服务等物流解决方案。作为实体经济的一部分，数智化物流能有效降低制造业的物流成本，助推实体经济重新在经济发展中发挥中流砥柱作用。
诚如张勇所说，“ 未来的物流一定是从数字化到数智化，数智世界将是我们共同面临的时代。数智化的世界才刚刚开始，未来的新技术发展，特别是IoT的发展，不仅会带来现有物流要素的数字化，并走向智慧化和智能化，也必将会创造新一代的物流要素。只有实现整个产业链不同企业间的全面联动，数据打通，才能让端到端的整体流转效率变得更高” 当前，中国物流业正在进入全面数字化时代，整个产业链不同企业间将实现全面联动和数据打通，在此基础上，以大数据、物联网、云计算、5G特别是人工智能为核心的新技术，将推动数字化与智能化实现深度融合，现代物流体系将从数字化时代跃升至“数智化时代”
数智化物流”的一个重要特点，是通过大数据、物联网、人工智能等新技术、新模式，打造一个覆盖全国、联通全球的智能物流基础设施网络。目前，国家层面的智能物流基础设施网络，主要有交通运输部、国家发改委等部门和科研机构、物流企业等多方组建的“国家交通运输物流公共信息平台”，旨在促进物流产业链各环节信息互通与资源共享；在企业层面，主要有菜鸟联合全球物流企业打造的智能物流骨干网。一方面，智能物流基础设施网络(物流平台)要继续推进与物流企业深度融合；另一方面，物流平台和物流企业打造的智能物流骨干网，也要与国家层面的物流公共信息平台实现深度融合，形成更加完备有力的数智化基础设施支持体系。这是数智化物流要做好的第一个深度融合。
数智化物流对生活的改变云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
背景
云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
2特点
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
3形式
IaaS：基础设施即服务
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
PaaS：平台即服务
PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
SaaS：软件即服务
SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
按需计算
顾名思义，按需(on—demand)计算将计算机资源(处理能力、存储等)打包成类似公共设施的可计量的服务。在这一模式中，客户只需为他们所需的处理能力和存储支付费用。那些具有很大的需求高峰并伴有低得多的正常使用期的公司特别受益于效用计算。当然，该公司需要为高峰使用支付更多，但是，当高峰结束，正常使用模式恢复时，他们的费用会迅速下降。
按需计算服务的客户端基本上将这些服务作为异地虚拟服务器来使用。无须投资自己的物理基础设施，公司与云服务提供商之间执行现用现付的方案。
按需计算本身并不是一个新概念，但它因云计算而获得新的生命。在过去的岁月里，按需计算由一台服务器通过某种分时方式而提供。
4应用
云物联
“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
物联网的两种业务模式：
1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS；
2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求：
1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求；
2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。
云安全
云安全(Cloud Security)是一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。
“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
云存储
云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
5优缺点
优势
云开发的优势之一就是规模经济。利用云计算供应商提供的基础设施，同在单一的企业内开发相比，开发者能够提供更好，更便宜和更可靠的应用。如果需要，应用能够利用云的全部资源而无须要求公司投资类似的物理资源。
说到成本，由于云服务遵循一对多的模型，与单独的桌面程序部署相比，成本极大地降低了。云应用通常是“租用的”，以每用户为基础计价，而不是购买或许可软件程序(每个桌面一个)的物理拷贝。它更像是订阅模型而不是资产购买(和随之而来的贬值)模型，这意味着更少的前期投资和一个更可预知的月度业务费用流。
部门喜欢云应用是因为所有的管理活动都经由一个中央位置而不是从单独的站点或工作站来管理。这使得员工能够通过Web来远程访问应用。其他的好处包括用需要的软件快速装备用户(称为“快速供应”)，当更多的用户导致系统重负时添加更多计算资源(自动扩展)。当你需要更多的存储空间或带宽时，公司只需要从云中添加另外一个虚拟服务器。这比在自己的数据中心购买、安装和配置一个新的服务器容易得多。
对开发者而言，升级一个云应用比传统的桌面软件更容易。只需要升级集中的应用程序，应用特征就能快速顺利地得到更新，而不必手工升级组织内每台台式机上的单独应用。有了云服务，一个改变就能影响运行应用的每一个用户，这大大降低了开发者的工作量。
不足
也许人们所意识到的云开发最大的不足就是给所有基于web的应用带来麻烦的问题：它安全吗基于web的应用长时间以来就被认为具有潜在的安全风险。由于这一原因，许多公司宁愿将应用、数据和IT *** 作保持在自己的掌控之下。
也就是说，利用云托管的应用和存储在少数情况下会产生数据丢失。尽管可以说，一个大的云托管公司可能比一般的企业有更好的数据安全和备份的工具。然而，在任何情况下，即便是感知到的来自关键数据和服务异地托管的安全威胁也可能阻止一些公司这么做。
另外一个潜在的不足就是云计算宿主离线所导致的事件。尽管多数公司说这是不可能的，但它确实发生了，亚马逊的EC2业务在2008年2月15日经受了一次大规模的服务中止，并抹去了一些客户应用数据。(该次业务中止由一个软件部署所引起，它错误地终止了数量未知的用户实例。)对那些需要可靠和安全平台的客户来说，平台故障和数据消失就像被粗鲁地唤醒一样。更进一步讲，如果一个公司依赖于第三方的云平台来存放数据而没有其他的物理备份，该数据可能处于危险之中。
6评估
云服务性能
企业考虑云计算的关注点之一就是性能。实现应用程序在云中的高速交付是一个涉及多方面因素的挑战性命题，其中包括一个整体的接入方法和一个对应用程序“请求-响应”路径的端到端查看。
性能问题包括：应用程序与数据相对于最终用户的地理位置，云中、云内外以及计算机层和数据存储多层次之间的I/O访问速度。当今，诸如CloudSleuth和CloudHarmony之类的众多服务研究报告试图通过从不同地理位置和采用不同应用程序的方法来度量和评估云计算供应商所提供服务的性能。
云服务技术堆栈
一直以来，一些云计算供应商都致力于提供特定软件堆栈的服务。通常，这就意味着他们从基础设施即服务（IaaS）转变至平台即服务（PaaS）。不同堆栈特定云可与其他的大多数流行软件堆栈相配合。
其典型代表包括：Heroku和Engine Yard的Ruby；VMforce和Google应用程序引擎（GAE）的Java/Spring（其中GAE还支持Python）；PHP Fog的PHP以及微软公司Windows Azure的NET。
如果你的应用程序使用以上堆栈之一进行构建，你可能需要考虑这些云计算平台。他们能够帮助你处理低层次基础设施的安装和配置工作，从而节省在时间和费用方面的巨大支出。另一方面，他们往往会要求开发商在进行架构和编写应用程序时遵循某些推荐的要求，以便于创建高等级的供应商级同步。
云服务服务级别协议
有些云供应商做出了提供更高等级服务的承诺，以示与其他行业竞争对手的不同。比如Rackspace提供更高等级云服务SLA，从而展开与云计算业内的巨头Amazon公司的竞争。
请注意，SLA通常只是当服务发生故障时结果的一个指示，而不是实际服务的可靠性。其典型代表是GoGrid 10000%确保的SLA。换而言之，GoGrid做出了100%正常运行时间的承诺。如果它无法满足这一级别的可靠性，它将赔偿用户100倍停机时所需支付的费用。
虽然SLA是评估所有供应商承诺等级的一个有效指标，但了解特定云供应商的实际正常运行时间是一个更为棘手的难题。大多数供应商都提供了一个用于表明服务正常运行的状态页面，但是这些页面显示的数据通常只是数天前甚至更早时候的。为了获得实际具有可靠性和可用性的长期数据，用户最好依赖于客户反馈以及诸如CloudSleuth和CLoudHarmony的比较服务。
云服务API：同步、社区以及生态系统
选择合适云供应商的另外一个关键因素在于开放应用程序编程接口（API），它为访问基础设施和执行 *** 作（例如配置服务器或解除服务器配置）提供外部调用方法。从很多方面来说，API都是重要的。
首先，一个API可得到多个供应商同时支持，同时供应商也为用户提供了更大的功能扩展自由度。因为当从一个供应商转向另一个供应商，或同时与多个供应商合作时，基本上不用对应用程序做重大修改，所以显得更为容易。
其次，API得到了社区开发人员的广泛支持，供应商可基于它构建一个具有配套服务和功能的完整生态系统。由Amazon web服务与应用（AWS）和Vmware云计算产品提供的API周围已形成庞大的生态系统，其中包括管理工具（如enStratus）、监控和管理工具（如Cloudkickh和RightScale）以及形成其完整云服务的其他服务。
Vmware本身不提供云服务，但是不同的供应商使用Vmware的堆栈和API，特别是vCloud。例如Terremark和Savvis。
Amazon公司和WMware公司以及Windows Azure都允许用户使用自己的堆栈和API实施内部云，从而使用户能够很容易地在混合云上管理和运行应用程序。所谓混合云是指由供应商托管，且在公司内部数据中心中运行的云。以Amazon公司为例，使用AWS启动通过Eucalyptus的API为私有云提供软件堆栈。
业内的一个最新发展是Rackspace公司与美国航天局（NASA）合作，两者协同众多厂商和云供应商在其一个称为OpenStack的项目中对其软件堆栈公开了源代码。它最有可能被视为行业标准，因此此举将有助于创建一个有望替代Amazon和Vmware生态系统的实际可行标准。
云服务安全性和法规遵从
公司考虑实施据云计算的两大障碍依然是安全性与法规遵从。Zenoss公司在2010年第二季度进行的调查显示，接近40%的受访者在被问及他们对云计算的最大关注问题时都选择了安全性。而紧随其后的选项是管理，它占受访者的265%。Zenoss的调查结果与其他云计算相关调查的数字是一致的。
而企业真正关注的问题并不是实际的安全威胁，而是他们无法遵守与安全相关的标准，如PCI。作为回应，当今许多云供应商都在吹嘘和炫耀他们所拥有的SAS-70 II型审计、安全白皮书和其他标准的证书。
正在发展的云供应商Logicworks推出了具有法规遵从的云计算产品，即遵守一级PCI的云产品。
云服务成本
一个比较云供应商的简单直接方法似乎就是成本。问题在于考虑到客户实际使用的资源和支付的费用，在供应商中并不具备可比性。供应商提供虚拟机（VM）资源，但其内存容量、CPU时钟速度以及其他功能却各异。此外，实际提供给客户的部件也是虚拟的，这也造成难以对客户实际使用的资源进行度量以及其他同在云中客户如何影响这些资源。
Amazon公司拥有EC2计算部门，Heroku向Dynos提交而其它厂商则创建自己的度量部门。度量评估不同云供应商成本和性能比的唯一真正可靠方法是使用相同的应用程序对多个供应商的服务进行试验，并比较运行结果。
费用对比
云计算的安全和管理问题是众所周知的，除此之外，关于云服务的计费也是一个不小的挑战。云服务供应商们总是喜欢吹嘘说他们的服务使用起来有多么的简单，实际上，广大IT经理们都已发现云计算服务的计费并不简单。
云服务的计费是基于许多因素的，从所需的存储空间，到所使用的时间周期，再到每个月的流量分配，等等这些因素都可能成为计费参考。实际上还不止这些，一些云服务供应商还会基于SLA之内的一些隐性条款来收费。为了弄明白一项云计算服务的总费用，用户需要了解供应商账单上的每一项服务要素，以及其计费方式。
服务的计费项目
另一个决定服务真正费用的关键因素是所需的服务类型。对于一些企业而言，所谓的云服务可能只是服务器托管、专用服务器租赁，或是将应用运行在云中。而对于其它一些企业而言，云服务可能就是基于云的数据备份、业务持续性的维持，或是基本的存储托管。
对于广大用户而言，要弄明白云计算服务最简单的方式就是将注意力放在最主要的服务项目上。大多数云服务供应商都会将它们的服务分为三个基本类型：云中服务器、云存储、云工作站和云应用。每一项服务都有其自己的计费方式。
云中的服务器主要分为两种形式：虚拟服务器和物理服务器。换句话说，你既可以在虚拟服务器（与其他人共享物理硬件）上购买使用时间，也可以在专用服务器（你是该服务器唯一的租户）上购买使用时间。表1所示的就是云服务的计费方式：
三大主流IaaS云服务计费方式对比
整张实际上就是在对比不同云服务供应商的服务价格和计费方式。图中列出的每个供应商都会对一些额外的服务和功能征收额外的费用。此外，每项服务的价格也会随着协议长短、总的带宽需求或者所需存储规模的大小而有所变化。在许多情况下，用户是可以和供应商进行讨价还价的。
不同的服务类型
并不是说所有的云服务供应商都是一样的，如果你仔细观察一下供应商之间的区别以及他们各自处理用户需求的方式，就会发现这种差别是很明显的。为了给大家做一个对比，我们挑选了最为知名的三家云架构供应商：
GoGrid将负载均衡服务放在其服务器产品当中，而且不收取额外的费用，此外，他们还免费提供20GB的存储空间；
Rackspace使用的是一种完全不同的计费机制，随着使用量的增长，他们会降低每十亿字节带宽的费用。此外，该公司还在一些虚拟服务器上提供免费的备份服务；
Amazon的大多数服务随着使用量的增加都提供打折优惠，但是对于存储服务的启用和终止都会收取一定费用。
如果你考虑一下最为简单的云存储服务概念，就会很明显地发现这几种计费方式及供应商业务的区别（图2）。再次强调一下，这张图只是对比不同供应商的计费方式。像其它云服务一样，云存储服务的价格也会受到协议时间长短、总的带宽需求或是说所需存储容量大小的影响。此外，这些服务的价格也有足够的讨价还价的空间。
三大主流IaaS云服务计费方式对比
对于使用其服务器托管服务的用户，GoGrid最初提供20GB的免费存储空间，而且他们只为服务器托管用户提供云存储服务。独具特色的是，随着用户所购买的存储容量的增加，GoGrid的服务可以提供打折优惠。GoGrid的云存储服务是以一种定量的方式提供，目前为止还不提供用于启动或停止其它命令的Web服务应用程序接口。
Rackspace试图让它的存储服务计费方式变得尽可能的简单化。他们对于云存储服务的采购提供按比例增减的模式，随着总量的增加，服务的单价也会有所下降。此外，如果文件的大小超过250KB，他们不会收取存取费用。
Amazon S3对于已删除数据不进行收费，根据所需存储总量的增加还会提供一定折扣。对于那些试图将价格稳定下来的公司，他们提供定价合同。对于一些规模较大的文件传输公司，他们建议使用其输入和输出服务，这样可以节省成本。
理想地讲，云计算服务的计费模式应该和选择所需的存储功能和服务器计算资源没什么差别。而事实上，大多数IT经理都发现这种理想很难实现。他们必须仔细去考虑一些“隐性成本”，或是计费标准的变化，从而确定某项服务的真正费用。
更大的挑战来自于一些“非技术”的因素，用户必须考虑到那些独立于谈判条款之外或是隐藏于SLA协议之中因素。
解决这一问题的技巧就是用清晰而又精确的语言将每个合同期内每项服务的总费用写在纸上，这样才能明白真正的总预算金额。[1]
7相关技术
1、编程模式
2、海量数据分布存储技术
3、海量数据管理技术
4、虚拟化技术
5、云计算平台管理技术
8相关问题
数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善
数据安全性：有些数据是企业的商业机密没数据的安全性关系的企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。
用户的使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而且艰巨的挑战。
网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低切不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。
缺乏统一的技术标准：云计算的美好前景让传统IT厂商纷纷向云计算方向转型。但是由于缺乏统一的技术标准，尤其是接口标准，各厂商在开发各自产品和服务的过程中各自为政，这为将来不同服务之间的互连互通带来严峻挑战。现如今，智能家居市场火爆，作为智能家居的一员，智能锁的市场表现同样异常抢眼。从2015年开始中国智能门锁的增长速度逐年以翻倍式增长，到2018年根据全国制锁中心发布的《2018年中国智能锁行业白皮书》显示，2018年的智能锁销售量近1500万套。而在《门锁世界》的实际调研中，有许多小品牌、小作坊年产销量不足3000套，甚至有不少企业月出货量突破1000套就已是烧香拜佛。因为大中小企业鱼龙混杂，品控把关往往不到位，所导致的质量隐患。亦是如灯光下的阴影，常常被人们忽视。
“一把钥匙开一把锁”，它不仅指钥匙与锁之间的惟一性，更表明了锁的安全性与重要性。随着时间的流逝，智能锁的不断地推陈出新，反而让消费者变得茫然，选购使用更是难上加难。能谈起的品牌少之又少，能简单谈及功能优劣的亦是凤毛麟角。
在实际购买中，消费者关心的往往只有价格是否超出预算，与自己家门的颜色是否搭配，可以说仅仅只停留在对外观的理解上。一般只有销售人员主动和消费者谈起性能优劣消费者才会注意。而这一说法得到装修公司员工及行业人士的认同。
而在业界中，智能锁并没有传统机械锁的安全级别 那种 一目了然的级别分类（既A/B/C三个国家认证等级）。导致一些中小企业往往以次充好，通过虚假的宣传蒙骗消费者，再加之消费者本身不具有分辨能力，从而导致了消费者买到手中的智能锁并没有 想像 中的那么安全。
以智能锁民用最多的指纹锁为例，公安部认证机构目前为北京一所与上海三所，而两座认证机构所需认证材料并不一致，北京一所需要锁头本身有认证同时要求提供100把锁进行测试，上海三所要求指纹模块有认证没有认证需先做模块认证。
而目前国内智能锁标准主要包括2001年发布的《GA374-2001电子防盗锁标准》;2007年发布的《GA701-2007指纹防盗锁通用技术条件》。在锁与盗，矛与盾日新月异的较量中以是心有余而力不足。目前在部分智能锁论坛中，出现了一种特斯拉线圈开启工具（俗称小黑盒 ）能快速开启大多数智能锁，而购买不需要任何手续，可随意向兜售“小黑盒”的商贩进行购买。大多数智能锁在“小黑盒”面前可以说是形同虚设。虽然针对“小黑盒”已完成修订的《防盗保险柜》(GB10409)和《电子防盗锁》(GA374)标准中，对于电子防盗锁参照国际先进标准提出了高安全性要求，据可查资料 截至 去年十月公安部科信局未批准两项标准的发布。
近3 年来，智能锁面板和锁体存在较严重的结构性需求缺口，其中面板结构性短缺约20%，锁体结构性缺口约30%，产业链产能不足。
目前智能锁产品多数以执手形为主，多数公司主打的这类推拉行智能锁难以带动天地钩，严格意义上说并不符合目前中国的国情要求。
其次大多数智能锁的应急锁芯多为A级锁一字锁，仅有一排d珠结构。在2014年12月1日中消协便发布消费警示称，A级锁几十秒甚至几秒就能打开。转眼五年过去，市面上大多数智能锁依旧在用五年前便被淘汰的A级锁做为应急锁。A级锁防盗性能差、防技术开启和防破坏开启性能差。在极端情况下，往往安全性极低尚不如已经经过多次更新换代的传统机械锁。
而这还仅仅只是冰山一角，现如今市面上常见的智能锁多为亚克力材质，对抗暴力开启显得力不从心，往往破坏外壳找到离合器将电源搭上便可轻易盗开。智能锁防护结构薄弱，对于简单的把手杠杆加力破坏几乎不设防。且智能锁并没有传统的通过猫眼对锁进行盗开的抗性，也就是说机械门锁怎么通过猫眼盗开，智能锁一样可以盗开。而现如今智能锁安装同样是通过原本门上所带的螺丝孔进行固定，进而导致实际上两点结合并不牢固，从而给犯罪分子可乘之机。
而根据2018年底，国家市场监管总局公布的抽查报告显示，此次抽查的34家电子门锁企业的34批次产品中11批次不合格，不合格检出率达到324%。其中标称企业为“亚萨合莱佳卫安防 科技 有限公司”、标称所在地为“浙江省”、标称生产日期为“2018-07-05”的一款电子门锁（智能防盗锁）被检测出“抗电强度,电源性能（欠压）,防破坏报警功能”不合格；标称企业为“中山市普鑫智能家居 科技 有限公司”、标称所在地为“广东省”、标称规格型号为“ZW8210”、标称生产日期为“2018-07-23”的一款电子门锁（指纹锁）被检测出“防破坏报警功能”不合格；标称企业为“深圳市欧莱斯顿智能技术有限公司”、标称所在地为“广东省”、标称规格型号为“A5红古铜 左外开”、标称生产日期为“2018-07-06”的一款电子门锁（欧莱斯顿智能锁）被检测出“抗电强度”（即抗特斯拉线圈）不合格。这还仅仅只是抽查了市面上常见的34家，很难保证并无漏网之鱼。
由此可见，目前智能锁行业仍处于黎明前的黑暗，在其头上仍有数座大山需要搬走。同时打铁还需自身硬，做不好品质的提升为消费者带来安全，做不到对以真诚的心来对待消费者，做不出物美价廉的产品以回报消费者，注定被消费者淘汰。只有怀着一颗感恩的心，做到品牌质量两开花才能让企业在智能锁的市场中独占鳌头。
本文转自智安物联网。转载目的在于传递更多信息，并不代表赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与我们联系，我们将在第一时间删除内容！
有很多观点说智能家居是非刚需，其实往回推20年，电视背景墙是刚需吗？吊顶是刚需吗？空气净化器，新风，地暖，这些东西哪一个是刚需，等市场有部分人都去做了，那就变成了刚需，因为你有，我也要有。智能家居吸引力巨大，得以消费者对未来生活的向往和舆论宣传的充分。国内产业界也对此充满期待，舆论声势浩大。对于国内的互联网企业来说，试图通过互联网来颠覆每一个传统企业，家居行业也不例外。
随着5G网络的全面覆盖，人工智能必将长足发展。智能家居肯定会普及广泛应用，前景一片光明。然而现阶段（近五年内）涉足智能家居领域为时尚早，若没有强大的财力支撑只能成为革命的先行者，智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电以及三表抄送等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、窗帘控制。
还有一个比较重要的原因是当下九零后都30岁了，未来20年内市场主导肯定是属于九零后的，包括我自己也是90后，生于互联网时代，时刻都被互联网围绕，有什么理由不去关注接受智能家居。看你怎么做，现在还不是很普及，市场上很多做智能家居的也不全面，我觉得以后肯定全是智能。第一，你做自己有兴趣，不断体验新产品。第二，自己家先做，然后朋友，只收成本。第三选择好的产品。
随大流只会增加自己的竞争对手，加大营销难度。明确智能家居的市场有哪些？商用市场、家用市场、宠物市场、医用市场等等，不要局限自己的想法，选择适合自己的目标细分市场。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）