外国人回国后到底有多难？前段时间，抖音up主@萌叔大卫老师用一口流利的中英文混杂、发自肺腑的吐槽视频在网上火了一把。在中国，不想开车了可以骑共享单车、可以坐地铁、可以打滴滴；不想做饭了可以点美团、叫饿了么；想去一趟银行，溜达着分分钟搞定。“但是在澳大利亚，一切都太不方便了。”习惯了Chinese Lifestyle的@萌叔大卫老师，在回澳大利亚后就遭受了一场严重的逆向文化冲击，迫不及待地想要回到中国。
他口中这种“中国式”的幸福生活，不仅让体验过的外国友人分外羡慕，也让出国在外的游子们日夜思念。而这样的生活，主要受益于近几年来共享经济的迅猛发展。共享出行、共享厨房、共享衣橱、共享住宿、共享医疗、共享充电宝、共享雨伞……如今我们的衣食住行，无不遍布着共享的影子。
但其实，共享并不是什么新鲜概念。从广义上来说，过去朋友之间借书或共享一条信息、邻里之间互借东西，都是某种形式的共享。由于能够使资源利用率较大化、使交易或交换去中介化，共享一般都会带来成本的节约和使用的便捷。在这个时代，它已经不只是一种经济模式，更是一种理念，不仅在改变我们生活的现实世界，也在改变着属于技术的虚拟世界。
所以，在2019年的年度回顾中，我们也细品一下共享理念是如何影响技术发展的。
更广的计算共享——混合多云趋势明显
首先，不得不谈的就是云计算。云计算本质上是对计算资源的共享，这种共享方式，让用户能够根据自己的业务情况和需求，在业务高低峰不同时期灵活地选择和享用计算能力和带宽，从而对计算资源进行更有效的利用，节约IT基础设施的投入成本。
经过十多年的技术演进和发展，基本上每个企业都对云计算有了普遍的认知，或多或少都在使用和受益于云计算。同时，这也成为了一个新的赛道。除了AWS、谷歌等互联网企业，越来越多的传统IT服务商也在这方面花了大量财力、人力、物力。一般来说，大家都是从各自擅长的领域切入，再慢慢优化布局，构建生态。
或早或晚、或快或慢，如今，几乎所有的软件服务商都完成了云转型，包括微软、IBM以及甲骨文等等，而下一步，他们要抢的赛道将是“混合多云”。
这一“战”在2019年已经打响。首先，IBM在这一年完成了对红帽耗资340亿美元的收购，并称“要成为全球第一大混合云提供商”。在这样的“野心”下，IBM打造了开放混合多云平台IBM Cloud Paks，基于红帽OpenShift，通过将应用支持、自动化、数据工具、应用集成、多云管理等多种功能融合在一起，确保企业的核心业务可以在包括本地环境、云供应商提供的环境或多个云供应商和数据中心在内的任何基础架构上运行。
而对微软来说，2019年除了混合多云，还有另一个延伸关键词——边缘。2017年，微软发布了Azure Stack，向用户提供与Azure一致的混合云计算平台，让用户在私有云环境也能享有与公有云一致的服务和体验。2019年，微软进一步发布了Azure Arc，借此帮助用户将Azure的服务与管理性扩展到任何基础设施上运行，包括Linux、Windows Server，以及运行在本地、多云环境（包括其他云服务商的公有云）或者是边缘设备上的任何Kubernetes集群上，让“混合”更加彻底。
和这两者的思路不同，甲骨文在混合云部署方面似乎更加“简单粗暴”——直接进行公有云的本地化。2017年，甲骨文首度推出了Cloud at Customer，2019年又发布了2.0版本。它的亮点是允许用户用订阅的方式，在自己的数据中心内享受公有云服务的所有优势，不仅安全性更有保障，同时，也能和企业本地的应用保持直接的互动。这一模式后来也被更多云服务商借鉴，比如AWS推出的一体机AWS Outposts就是这种模式。
所以，混合多云，更确切地说，是云计算形态之间界限的模糊化，无论是通过什么样的方法来实现，它都意味着更广的计算共享。未来，这一趋势会越来越明显，数据会更加无处不在，计算会更加无处不在，机会和挑战也会更加无处不在。而企业需要的，将是一个能够跨平台统一进行管理的工具，一个能够跨平台“周旋”的生态。
代码与资源的共享——开源日益流行
云计算之下，还有另一个关键技术——开源。因为能够提供更加灵活和开放的构建方法，开源正在不断加速云应用的普及，包括AWS、谷歌云、Azure以及国内的百度云、腾讯云等主流公有云产品的IaaS平台都是基于开源开发的。
而开源，本质上也是一种共享机制——更确切地说，它是代码的共享。
基于此，开源软件最大的特点和优势应该是开放。由于开放，开发人员才能在其中更好地互动、互益，从而给技术生态带来活力和创造力。而这，已经成为如今企业快速跟上时代变化的重要推动力。与此同时，开源还解决了“重复造轮子”的问题。这意味着，资源的复用率会提高，成本会降低——这也符合共享的精神。
回顾整个发展历程，Linux可以说是非常典型并且成功的开源软件之一，在云计算的发展过程中， Linux更是一块必不可少的基石。而如今，随着开源变得越来越流行，OpenStack、Hadoop 、Spark等开源项目也在支撑着大数据、云计算领域的发展，受到越来越多人的关注。
老生常谈的是，开源不等于免费。要真正地创造价值，开源还需要与商业紧密结合，其中就涉及大量的定制开发工作，技术门槛并不低。对企业来说，这将意味着一大笔的开发和运维人员的成本投入。
而这，就是商业版开源软件存在的意义。同时，也是让红帽的“身价”一路飙升的原因。2019年7月，IBM以340亿美元的巨资对红帽的收购正式完成。要知道，在IBM做出决定的当时，红帽的预估年收入大概只有29亿美元，相当于IBM用了11倍的价格收购了红帽。
虽然红帽起家于Linux，但真正让他从小众走向大众的可能并不是RHEL（Red Hat Enterprise Linux），而是OpenShift。在如今的市场环境下，企业需要灵活变化、快速创新，因此，一个能够支持快速开发和部署云原生应用的平台也就变得“很香”。从2015年发布以来，OpenShift已经经过4个版本的迭代升级，能够解决在企业生产系统中许多复杂的容器编排问题。
如果用共享的思想来理解容器，它可以实现的就是分时的资源共享，相较来说，虚拟机则是一种分区独享资源的模式。打个比方，前者类似于分时段的公交车专用道，后者相当于全天不分时段的公交车专用道。因此，容器比虚拟机的资源利用率更高，成本也更低。同时，容器还能保证企业应用的快速上线，甚至是频繁上线，进而加速业务的创新。
所以，这也让基于容器的微服务甚至是无服务架构变得盛行起来，影响着企业应用软件的架构设计、开发和运维方式。比如，中台就是一种基于微服务架构的创新技术方法论。
经过多年的技术演进，如今市场上已经有不少成熟的中台产品，除了最早入局的阿里、腾讯，包括华为、浪潮等传统科技企业也陆续对外输出中台产品和服务。但话说回来，虽然中台具有灵活、共享、低成本、高复用等诸多优点，然而，其中的挑战也不少，比如实施难度大、时间长、复杂度高、投入大等等。因此，企业考虑是否上中台，其实应该回归自己的业务需求，考虑其中的投入产出比，应该由业务驱动，而不是由技术驱动。
更海量的数据共享——数字化转型加速
不只是中台，当下新技术、新概念越多，企业越要理性对待，以业务需求作为出发点，制定全局的战略规划，才能步步为营，实现数字化转型。
回看过去几年企业数字化转型的特点，大多数还以某一种或某几种新型技术的单点应用为主。而进入下一阶段，技术的融合会更加明显，因此，所谓的全局视角也会变得更加重要。这时候，更大范围内的数据共享将成为企业的一个努力方向。
具体来说，在数字化的第一阶段，企业实现的是内部资源和信息的联动，而在下一阶段，企业还要眼睛向外，与客户、合作伙伴，甚至是过去的竞争对手进行连接和互动，构建产业链生态平台，将闲散需求和资源进行整合，并通过共享让每个单体企业获得规模效应的红利。这也就是所谓的产业互联网。
在这方面，IT服务商们也在努力。
比如，今年“画风突变”的甲骨文就提出了新的使命——帮助人们以新的方式看待数据，挖掘洞察力并创造无限可能。通过甲骨文从IaaS、PaaS到SaaS全面的云服务，企业可以更好地实现系统间的集成，打破数据壁垒，挖掘数据的价值。而面向具体行业，甲骨文也有新尝试——与和合谷、外婆家、兜约、美味不用等、哗啦啦等餐饮企业、餐饮应用软件供应商和数据平台服务商共同发起成立了餐饮行业数据联盟，基于此建立餐饮行业数据标准，为餐饮行业全面数字化铺设基础。
对此，SAP则从另一个角度思考，提出了“体验管理”的理念————通过整合体验数据（X 数据）与运营数据（O 数据），衡量并提升企业的客户体验、员工体验、产品体验和品牌体验。基于系统的集成、云端的打通，运营数据的获取是SAP作为管理软件厂商的传统优势，它帮助企业了解的是自己的员工、客户和合作伙伴正在做什么；而现在，SAP又进一步把体验数据嵌入到CRM、ERP、 HCM等系统应用中，则是为了帮企业进一步了解为什么他们会这么做，然后有的放矢地优化用户体验，完善业务流程。
也就是说，接下来不仅更大规模的数据会被连接在一起，它们还会在更多维度上交叉组合，重构新的商业世界。而要对如此海量数据进行处理分析和预测，就需要高阶的算法、更大的算力，以及更先进的人工智能技术。
如今，在软件领域，人工智能基本上以“嵌入式”的方式存在。比如，IBM发布的数据及人工智能平台Cloud Paks for Data中就嵌入了大量的Watson AI服务，包括Watson Knowledge Catalog、Watson Studio、 Watson ML、Watson Openscale、Watson Assistant等等。此外，微软今年也进一步深化了人工智能在Microsoft 365和Dynamics 365中的应用。举例来说，在其最新发布的Project Cortex中，就能够借助人工智能构建的知识网络，对企业内的数据进行推理分析，为用户提供洞察；而将Cortana引入商用领域，也能够为用户提供更简单便捷的操作。
技术价值的共享——从商业回报到科技向善
当然，技术的不断更迭与创新，除了改变商业，同时也在改变社会发展，为人类造福。在这方面，我们在2019年也看到了一个高频词——科技向善。
举几个例子：IBM与联合国、红十字会以及其他GNO组织共同发起了名为“CALL FOR CODE（代码集结号）”的项目，号召全球开发者贡献自己的编程力量，一起应对地震、泥石流、火山爆发、飓风等自然灾害带来的网络瘫痪、建筑坍塌、疾病蔓延等灾后困境；微软亚洲互联网工程院的技术团队与专门服务视力障碍人群的公益组织红丹丹视障文化服务中心合作，将深度神经网络语音合成技术应用于为盲人朋友生产高品质的有声内容，让视障人士可以随时随地通过聆听来进行学习；百度通过 AI 寻人计划利用人脸识别技术帮助寻亲家庭找回丢失的亲人。
除此之外，英特尔也在其发起制作的纪录片《你好 AI》中也呈现了许多AI向善的真实案例，比如：在非洲撒哈拉沙漠附近，AI机器人模拟火星勘探任务；在中国敦煌，敦煌研究院用AI为文物打造“数字档案”，与侵蚀洞窟的风沙和生物“拼速度”；以及利用AI技术拯救濒危动物、攻克医疗难题、提升农业水平、变革交通出行等诸多实例。
可以看到，让技术价值造福于人，既是科技的起点也是归属。而人，才是科技的尺度，人类的价值观、道德观与责任感将决定科技的未来。如果每个人、每个企业、每个机构都能所思如此，那么人与科技将建立起更稳固的信任基础，未来将变得更可期，我们也将走得更远。
