在這充滿變化的年代，數字技術在快速發展，數字化發展已成為全球重要的共識。

今天，全球已經有超過170個國家發布了國家數字戰略。各行各業的數字化轉型需求從未像今天這么迫切。對于企業尤其是傳統行業的企業而言，數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題。

但是，對于如何踏上數字化轉型之路，不同國家、不同企業、不同行業由于所處階段不同，所面臨的挑戰不同，造成各有各的道，進而認識不同，采取的戰略不同、節奏不同、方案不同。要真正實現數字化，還有相當長的路要走。

當一個企業發生數字化轉型，這個企業IT部門就會發生巨大的變革。原來企業IT和企業財務、法務、人力資源都是支持部門、成本中心，但是現在他們開始變成了企業運營和實現價值、實現增長的核心抓手。在這樣一個大背景之下，傳統IT必然會面臨多方面的需求和挑戰。

首先，大量新增企業應用的運維。以往運維的應用主要是ERP、財務、OA系統，數字化轉型時代，大量新興數字化業務的數量可能帶來幾何級的增加。

第二，不斷增長的企業自研應用。以前企業更多通過采購獲得新的IT能力，但是現在數字化業務和企業核心業務息息相關，是企業競爭力的來源，結合業務需求不斷打磨、自研才是可行途徑。像房地產、工業制造這類相對傳統的企業也在向“軟件企業”轉型，Gartner指出2020年企業有75%的業務來自于自研而非采購。

第三， 業務復雜度導致業務必須要解耦。傳統業務系統，更多是基于信息的記錄，但是在數字化的今天，系統更多是基于交互。因此業務系統越來越復雜，傳統單體架構在功能開發、軟件交付、測試更新等各方面都不能勝任。從單體式架構解耦變成小服務甚至微服務才是良策。

這些也是“敏態IT”的需求，敏態IT對傳統IT意味著強烈的“破壞性”、“顛覆性”?；谶^去標準構建的IT運維和運營體系在敏態IT的面前變得疲于應對、捉襟見肘。這就需要一些新的思維方式、新的技術體系來解決敏捷IT問題，這個解決方法就是云原生。

受新冠疫情影響的這兩年，產品和服務的數字化進程進一步提速，據麥肯錫的調研數據顯示，全球的數字化進程整體提前了7年，其中，亞太地區更是提前了10年。

毋庸置疑，數字化是中國經濟轉型升級的一個重點，但也是痛點。中國數字經濟的快速發展為中國經濟巨輪劈波斬浪前行注入新動力，但中國數字經濟依然大而不強，面臨著高速增長和高質量發展的雙重攻堅任務。

雖然目前各行業的數字化轉型進度并不統一，但很多企業的數字化轉型已經取得了階段性成果。隨著各行業數字化轉型的深入，它們完成“上云”之后，發現其數字應用更加豐富、也更加復雜。資源彈性與簡化運維的價值依然是企業上云的基礎，傳統云服務已經遠遠不能適應企業的需要。

資源極致彈性、應用敏捷開發迭代正在發展成為云服務的新常態。因此，“火爆”的云原生也成為互聯網企業和傳統政企的共同選擇，云原生不僅掀起了云計算時代一股新浪潮，也開辟出一條企業數字化轉型的最佳路徑。隨著云原生應用深入企業各個業務場景，跨云、跨地域統一協同治理，保證一致應用體驗等新的需求日漸突出。

對于傳統政企應用，除了自身云原生改造獲得資源和敏捷收益，更要充分與大數據、AI等新的云原生能力相結合，創造更大的價值。以政務云場景為例，首先，各局辦委的OA應用重復建設，需要應用市場的統一管理。應用更新發布難，需要在各個局點部署安裝，面臨原生云應用分發的挑戰。其次，資源獨享，不支持共享池，ISV應用獨立建設平臺，平臺廠商綁定導致重復建設，資源利用率低。再次，現有的平臺缺乏應用的高可用和連續性保障、缺乏業務安全防護機制。最后，市民類業務越來越多，市民服務類業務往往都有彈性的需求，缺乏彈性，無法應對突發的流量。各省、地市、縣不同級別的各類單位需要全局統一的業務分發與資源管理能力。

以金融場景為例，很多金融企業進行了“多云”的部署。其中，金融監管較弱的業務(消金、互金、三方支付的核心系統和行情等)和面向互聯網的敏態業務部署在公有云上，主要面臨著無法極速擴容和支持大規模治理、難以有效應對流量沖擊等算力方面的挑戰;金融監管最強的數據敏感業務(證券/銀行風控，銀行核心)、時延敏感業務(資管，證券核心)和信創部署在IDC中，難以滿足資管衍生品定價和風險定價等業務的高性能要求，例如每次請求有100TPS并發度，需要95%的時延能在5秒內返回。在營業廳、關鍵安防等節點，無法有效管理海量終端，實施有效監管和運營，缺乏統一體驗(云邊協同)?？傮w來說，金融場景缺乏統一的多云/多中心聯邦治理能力，金融數字化新核心需要多地多中心架構，跨中心監控與治理，業務實例秒級跨云遷移成為新需求。

以汽車制造的場景來看，傳統制造行業數字化轉型的痛點十分突出，財務、ERP、考勤等傳統穩態業務資源利用率不高，基礎資源無法有效整合、資源協同性差;車聯網等創新業務部署在公有云上，面臨著彈性能力無法滿足海量并發接入需求，難以保障業務就近接入、訪問時延高等挑戰;智慧門店和數字工廠等業務存在分布式集群業務交互入口分散，面臨運維困難，用戶體驗差等問題。

那么，落地到具體的業務場景，企業要想切入云原生賽道，應該從何處入手？其實并沒有統一答案。有公司是從開發部門開始，有公司是從運維開始，而有公司則從整個平臺的架構設計端導入，不同企業要結合自己的業務狀況，根據企業的發展階段以及業務特點來選擇。

比如金融行業客戶，有自己的開發團隊，一般開啟云原生的方式會從開發部門開始，從微服務、容器化和Serverless開始導入，然后逐漸推廣。再比如制造業企業，一般沒有自己的開發團隊，更多是從第三方軟件采購商那里獲得云原生應用。并且，除了應用外，還有大數據、人工智能等很多數據處理平臺，這些平臺本身已經云原生化。就像在工業領域應用比較廣泛的深度學習框架tensorflow，就有和kubernetes相結合的項目，叫做Kubeflow，很多客戶通過這種方式來落地。另外，還有一些政府類的客戶，在構建新的平臺的時候，直接按照云原生的方式來實施和部署。

總體來看，在傳統應用架構下，網絡流量大多是南北走向，但是到了云原生平臺時代，會變成東西走向，這對整個數據的傳輸、存儲和計算產生非常大的壓力。為了讓數據移動得更快，存儲得更多，適應更廣泛，幫助企業快速走向云原生時代。

可以預測，在未來企業加快數字化轉型過程中，云原生一定會變成現代業務的基礎應用，其廣度和深度會遠遠超過當年的虛擬化，最終變成企業應用現代化之旅的堅實底座。

本文來自微信公眾號“科技云報道”（ID:ITCloud-BD），作者：科技云報道，36氪經授權發布。