北京2022年12月15日 /美通社/ -- 在2022年收官之際，IBM副總裁、IBM中國總經理繆可延攜IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪和IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理朱輝一起，與媒體分享了IBM對于企業云轉型的最新洞察——越來越多的企業把云轉型與業務價值掛鉤，云轉型出現雙行道。為此，IBM中國科技團隊在混合云與AI解決方案的基礎之上，為企業降本增效、提升可持續性和數據安全等需求，劃出了重點產品，同時結合IBM獨特的客戶成功專家資源，助力企業撥開轉型路上的迷霧，加速技術價值的轉化。

混合云方法成主導，但缺乏整體戰略，技術能力、網絡安全和合規是三大挑戰

IBM委托獨立研究公司Harris Poll進行全球調研并于近期發布的《IBM企業轉型指數：云現狀》^[i] 報告顯示，77%的受訪企業采用了混合云方法，但只有不到1/4的企業能夠全面管理其混合云環境。中國的研究數字顯示，82%的中國受訪高管認為，沒有整體的混合云戰略，就無法釋放數字化轉型的潛能。

IBM 副總裁、IBM 中國總經理 繆可延

IBM副總裁、IBM中國總經理繆可延認為，混合云戰略的推進是一個遞進的過程。今天，盡管國內客戶非常認可混合云的技術方向，但對于推進進程、自身業務的回報價值仍持一定的觀望態度。技術能力、網絡安全和合規這三大挑戰阻礙了企業的混合云轉型步伐。

在技術能力方面，企業缺乏把生態合作伙伴整合到自身云環境的關鍵技術能力。這一挑戰在中國尤甚，超過一半（58%）的受訪中國企業表示缺乏這一關鍵技術能力。在網絡安全方面，59%的受訪中國企業認為網絡威脅是其生態系統創新的一大隱憂，阻礙了他們將生態系統合作伙伴整合到自身云環境的步伐。此外，監管合規性也是很多行業重點關注的問題，全球53%的受訪企業認為確保云中合規非常困難，監管合規性問題是整合跨私有和公有IT環境工作負載的主要障礙，這一挑戰在新加坡、中國、印度和日本尤為普遍。

來源：《IBM企業轉型指數：云現狀》

云轉型出現雙行道：性能、安全、供應商鎖定、成本是"云回遷"的四大根因

繆可延認為，企業對于云轉型技術路線的考量，已經從方向的選擇轉到實施和推進的層面，也更加細致和謹慎了。云轉型首先一定要和業務價值掛鉤，沒有一家企業會僅為了技術創新而進行轉型，實現業務價值才是企業轉型的最終目標。

企業開始認真盤點自己的工作負載和數據，然后戰略性地選擇哪些應該上云，哪些應該留在本地。 此次接受調研的全球3000多位對企業數字化轉型有決策力的高管當中，有80%表示已經考慮或正在考慮將企業已經部署到公有云上的工作負載遷回私有的基礎設施。他們考慮"云回遷"的四大原因，第一是為了改善性能和減少延遲；第二是出于安全與合規的原因；第三是為了避免供應商鎖定；第四是為了降低成本。出于安全原因率先考慮將工作負載遷出公有云的行業包括制造業、電信業和金融服務業。企業會選擇把回遷回來的工作負載放在他們私有云以及包括主機在內的本地設施之上。

企業對于IBM所倡導的混合云與AI戰略的逐步推進和成熟，也體現在IBM的業績成長當中。以今年第三季度IBM的業績為例，營收總額達141億美元，按固定匯率計算增長15%；過去12個月來IBM混合云的營收達222億美元，年增長20%；所有類別的IBM軟件收入均獲增長；不僅如此，IBM主機和分布式基礎設施均取得高速增長；咨詢業務在所有業務線和所有地區都取得兩位數增長。業務的普遍增長也推動了營收績效，為IBM帶來穩定的41億美元的自由現金流。

"對于IBM這樣的全球公司，實現15%的雙位數增長，真的不容易。百分之十幾的增長，在我們這個行業是在成長的黃金年代才有的。這樣的業績，只有在企業的核心戰略得到廣大客戶認可的情況下才能做到，這說明了IBM混合云與AI戰略的正確性。"繆可延說。"進入2023年，企業的混合云轉型、數字化轉型會更加與業務價值掛鉤，呈遞進式發展。"

2023年企業混合云與AI轉型的預測

第一，業務價值回報率成為首要考量，嘗試新技術、追求領先性的重要性有所回落。

以全球主機客戶為例，他們包括全球財富 100 強企業中的 67 家，全球最大的50家銀行當中的45家，全球10大保險公司中的8家，以及全球最大的零售商、航空公司和很多其它行業的客戶。在 IBM 商業價值研究院的《主機應用現代化》^[ii] 的研究當中，全球4/5的主機客戶表示，他們會選擇對其主機應用進行現代化改造，同時在混合云環境中將其與新應用連接，這對于推動主機及其云計算的整體數字化轉型戰略至關重要。他們認為IBM主機是運行他們最關鍵的工作負載的高度安全的平臺，"主機+云" 是他們混合云轉型戰略的核心，而不是簡單地用分布式架構去替換。主機+云，即通過戰略性地將云與主機結合，可以幫助他們獲得更優的創新、速度和安全優勢，與采用單一的公有云的方法相比，"主機+云"可以從業務加速、開發人員生產力、基礎設施效率以及合規性和安全性這四個方面，為企業帶來5倍的業務價值^[iii]。

第二，企業需要實施全面的安全策略，構建安全的生態系統。

企業需要全面了解其混合云環境中（本地、公共云或私有云、邊緣）的數據，為未來的威脅（如量子安全挑戰）做好準備。金融科技、保險科技和醫療健康科技公司會選擇與成熟的技術提供商合作，以便在推動創新的同時降低系統性風險。  

第三，隨著全球監管要求的升溫，合規也將成為未來一年企業領導的重要考量。

尤其是金融服務等高度受監管的行業，以及需要處理客戶個人信息的企業，在實施現代化的同時，他們會努力降低第三方和第四方風險，他們的轉型策略會更加專注于處理最關鍵的任務工作負載，確保數據受到保護。

第四，落實可持續發展目標成為企業數字化的重要議題。

在混合云基礎架構層面，未來一年企業將更加關注其混合云環境的可持續性，更加關注提高整個IT運營的能源效率，同時又不犧牲安全性或性能。采用混合云的方法，利用云中的優化系統以及本地IT的強大功能，以較小的占用空間運行更多應用程序，從而幫助減少碳足跡，降低企業能耗。

在AI應用層面，未來一年AI至少可以從以下三方面幫助企業落實可持續目標：

• 幫助企業建立其環境、社會、治理（ESG）的數據基礎。AI可以幫助管理、分析和利用企業運營中大量可用的環境數據，利用設施運營、能源消耗、資產維護、IT 基礎設施等位于公司不同孤島中的數據，基于混合云底座實現數據流轉，幫助企業根據復雜的ESG框架向各個利益相關方報告數據。
• 建立更負責和更具彈性的供應鏈。一方面滿足ESG相關監管要求，另一方面使用數據、分析和人工智能使組織能夠優化工作流程并提升供應鏈的可見性來應對供應鏈挑戰。同時管理企業的碳、廢物、能源、水、消耗和材料效用，實時調整庫存規模，幫助公司減少浪費。
• 應對天氣變化帶來的影響。企業尚未對大量有價值的天氣和氣候數據進行有效利用，包括對天氣、氣候和業務運營的實時和持續觀測數據等。利用AI把這些數據用起來，可以幫助公司深入研究一些特定問題，比如確定哪些地區、建筑物或資產可能貢獻了不成比例的碳排放，從而可以優先考慮改進工作。

IBM在中國：以自身的確定性，助力企業應對不確定的未來

2022年，IBM中國提出要在中國要做好三件事：服務好現有客戶、把握新機遇、共創共贏新生態。這一年來，IBM信守承諾，持續為中國客戶和合作伙伴提供IBM獨到的見解主張與技術價值。

繆可延表示："身處2022年的變化與挑戰，我們看到全球的客戶在改變，中國的客戶更在改變。中國客戶將重心聚焦到業務價值和與生存相關的議題之上，考慮技術路線的長期可持續性，考慮技術采用的短期業務回報率。這個需求變化非常明顯。在這些關鍵議題上，IBM有獨特的觀察，也有很多可以做出貢獻的地方。" 他指出，IBM是一家持續經營了一百多年的科技公司，對于技術和產品的未來發展有長遠的思考和規劃；對企業經營的管理模式、公司文化建設、對各地法律法規的合規性有全球化的視角與實踐，積累了豐富的經驗，構建了廣泛的生態圈。

"可持續性已經從一個公司文化融合的概念推進到整個公司對于各種產品技術條線的選擇，這是一個很大的一個變化。比如說，我們重要的銀行客戶，他們有上云的需求，有走向分布式的需求，有信創的需求，面臨各種技術選擇。過去在經濟蓬勃向上發展的時候，客戶對于新技術的投入可能會不計成本，但是當盈利性降低的時候，就必須考慮成本，這是可持續的一部分。在信創的背景下，中國本土技術研發的未來發展前景是很好的，但是與世界的連接，與整個廣泛生態系統的一致性和未來技術發展的一致性，也是需要統一考慮的。我認為這點是可持續發展的一個很重要的部分，我們可以把自己的優勢貢獻給世界，也要吸收這個世界給我們帶來的經驗。我們也要降低與其它經濟體和其它客戶、其它市場用戶溝通的難度，這是很重要的點。"繆可延強調。

對于很多關鍵行業的老客戶，他們在評估向云端遷移關鍵和復雜的工作負載時，不只是優化與遷移的問題，IBM還致力于幫助他們從企業的應用、團隊和技術等各個方面都做好準備，幫助這些客戶在嘗試"搬新家"的過程中，始終保持系統的穩定和安全生產。

這一年，IBM在中國也在積極探索新的市場機會，對于民營企業、傳統制造業、需要處理龐大數據量的互聯網企業，以及需要應對復雜而嚴格的行業監管的中小銀行，IBM都在利用其成熟的產品和領先技術，去支持他們的轉型和發展。

這一年，IBM在中國確立了攜手共創可持續未來的策略，積極推進我們的合作伙伴生態戰略。以前IBM有龐大的渠道、有很多在市場上銷售IBM產品及服務的合作伙伴，今天IBM更加關注的是把IBM的能力搭建在合作伙伴的產品和方案中，也就是ESA（嵌入式軟件合作）的合作方式。"今天我們的合作伙伴，包括頭部的技術提供商，重新開發一個系統性軟件、或者在某個技術點上自己重新去開發一個全球最好的技術方案的意愿和可能性都沒有那么高。所以他們選擇IBM是合理的，因為IBM有可持續的成熟技術，把IBM的技術嵌入自己的方案，再通過自己很好的渠道和行業影響力推向市場，真正創造雙贏甚至多贏的局面。我們2023年會加大這方面的投入和資源，會在重點地區和重點渠道推出，會有專人負責。"繆可延強調。

IBM重推"最后一公里"實現云轉型業務價值的黑科技產品

"IBM通過收購紅帽，基于紅帽OpenShift可以為客戶提供一個開放的混合云平臺，使客戶可以從一個云到另外一個云，或者從一個云到它的機房，不用重新開發應用就能輕松靈活地在他混合云的IT環境里把他的應用搬來搬去。IBM Cloud Paks平臺，簡單地說，是為不同的IT領域提供AI能力的平臺，比如說為自動化領域、安全領域、集成領域提供一個很好的以AI驅動的能力平臺。"IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理陳國豪用盡可能簡單的方式，來解釋IBM混合云與AI的技術策略。

IBM大中華區科技事業部技術銷售總經理 陳國豪

紅帽OpenShift的混合云平臺可以打通企業內部混合異構的IT環境、連接外部生態合作伙伴，從而實現安全和規模化的數據共享與敏捷創新；而全面融入了IBM企業級AI能力的Cloud Paks可以幫助企業的IT團隊以預集成、模塊化、可插拔的方式，"一次性構建應用，隨處運行"，從而簡化和加速企業"上云、用數、賦智"的數字化轉型。

隨著越來越多的企業把業務價值與云轉型掛鉤，把降本增效、提升可持續性和數據安全的需求作為企業數字化轉型的重要目標，IBM中國科技團隊在混合云與AI解決方案的基礎技術能力之上，重點推出幫助企業走好最后一公里，快速解決他們迫切的業務難題的黑科技產品，例如——

能夠很好地解決企業降本增效難題的業財一體化績效管理平臺IBM Planning Analytics （PA）、能夠幫助解決企業綠色可持續性難題的資產預測性維護和智能管理產品Maximo等，這些都是用來解決以AI驅動的企業經營的問題。

智能化的應用性能可觀測性產品Instana、以及Turbonomic 、QRadar產品，國內很多金融、零售業、制造業企業都會用到，可以為企業提供安全的混合云資源管理、安全運維和智能運維的解決方案。

而IBM MyInvenio、AIP-Connect則可以幫助客戶實現業務集成與自動化，整合他們的上下游，利用流程挖掘，使他們的流程更舒暢，提升人員的生產效率。API- Connect已經被用于解決汽車行業、制造行業、能源行業的業務集成與自動化場景，包括生產排程、供應鏈的彈性、平臺的運維、業務洞察、供應鏈生態整合等。

全面融入了可持續性和AI能力的IBM 技術產品和服務正在幫助客戶解決業務問題，實現業務價值。IBM軟件幫助客戶走好從IT到業務的最后一公里，實現業務價值最大化；IBM硬件通過大規模算力整合和多用途存儲，幫助企業構建彈性安全的混合云綠色IT，實現云化價值的最大化；IBM全生命周期、一站式多品牌運維服務助力客戶實現數據中心一體化，提供多品牌、全生命周期IT支撐，以最大程度簡化混合環境下綠色IT運維。

以具體的產品為例，IBM Maximo平臺共創可持續發展。在AI 驅動企業經營的場景中，國內某全球領先的智慧能源技術服務提供商，也是目前業內裝機規模最大和業績時間最長的智能風機供應商，正面臨著大量風機設備缺乏數據拉通能力、全球化運營合規要求升級等挑戰。自引入IBM Maixmo 資產設備全生命周期管理解決方案后，不僅提升人員效能 10%，還實現了現場賬實一致率和風機檔案的可追溯性和準確性。此外，合規監管和現場工作計劃管理能力也得到進一步提升。

IBM PA平臺共創業財一體化。國內某大型整車制造企業采用IBM Planning Analytics平臺全面替換該企業原有的系統，并基于這一平臺搭建起從集團、工廠到各部門的全面預算系統，提供預算編制全過程的目標下達、在線編制提交匯總，多上多下的審批管控過程能力。同時，建立了關鍵指標監控和自動化分析，利用強大的分析能力來增強預算過程的管控和糾偏，支持經營目標的落實。在此基礎上，雙方還計劃繼續推進二期、三期項目，業務場景包括整車經濟性、裝備經濟性和材料成本分析等。

IBM AIOps平臺共創智能運維。國內領先的企業云服務與軟件提供商用友網絡科技股份有限公司（以下簡稱"用友網絡"），利用智能自動化工具優化微服務運維，采用IBM Obervalility by Instana APM部署微服務運維監管平臺，提升云原生生產環境的可觀測性，使應用程序故障的定位與排除提速10倍。

IBM安全及存儲共創彈性安全和高性能的數據基礎設施，通過AI 驅動的安全洞察和多級高性能存儲，建設全面可靠數據基礎設施。如國內北方某銀行采用了典型的三站點容災架構，為了進一步增強其數據安全保護，采用了IBM存儲解決方案，增加Air Gap（氣隙隔離）保護，對于人為錯誤、邏輯錯誤、入侵勒索保護等威脅，實現了3天內的數據的快速檢測和快速恢復，恢復顆粒度小于4小時；超過3天的數據則使用磁帶庫進行恢復。

IBM針對中國客戶最為迫切需求的幾個應用場景重點劃出以下匹配的產品和推薦方案：

• 針對綠色可持續，IBM在負責任的算力和綠色IT層面，有LinuxONE服務器；在資產的預測性維護和智能管理方面，有Maximo；
• 針對數據與AI驅動的降本增效業務場景，重點推薦IBM的業財一體化的績效管理平臺IBM Planning Analytics；
• 針對智能化的IT運維場景，IBM有智能IT運營平臺Cloud Pak for Watson AIOps，新一代應用性能管理平臺IBM Observability by Instana APM，自動應用資源管理平臺Turbonomic Application Resource Management (ARM)；
• 針對混合云環境下的安全、彈性、高性能的數據存儲場景，則重點推薦FlashSystem，高性能并行存儲系統-Spectrum Scale /ESS，存儲虛擬化 Spectrum Virtualize，結合領先的安全產品IBM QRadar，協同保護客戶數據，應對不斷激增的網絡威脅和勒索軟件帶來的數據安全挑戰。

利用IBM獨特的客戶成功專家資源，撥開轉型迷霧，加速技術價值轉化

根據麥肯錫的數據，企業數字化轉型的成功率僅為16%，失敗率高達84%。企業的數字化轉型知易行難，迷霧重重。IBM大中華區客戶成功管理部總經理朱輝認為，企業數字化轉型面臨技術與非技術的雙重挑戰。

IBM大中華區科技事業部客戶成功管理部總經理 朱輝

從技術角度來看，數字化轉型對于企業的自身企業級數據的質量和治理的成熟度有很高的要求，這是企業數字化轉型成敗的關鍵。如果沒有把數據治理作為數字化轉型當中的必經一環，而且是必須要做好的一環，那很多工作是無法進行的。而數據治理是與數據相關的項目當中難度極高、復雜度極高、時間跨度極長、投入極大的一類項目，也是企業數字化轉型前期碰到的巨大挑戰，甚至是失敗的原因。

從非技術的角度來看，數字化轉型是在充分釋放數據價值和利用人工智能能力的前提下，重新打造一家企業的過程。如果企業把數字化轉型理解成是在現有的組織架構、業務流程、企業狀況之下，簡單的利用技術實現降本增效的過程，那么，從開始的認知上就已經出現了較高的風險。因為很多進行數字化轉型的企業最后會發現，他要做的是組織架構的調整，是職位崗位的調整，是員工技術技能的轉換或改變。因此，文化的、組織架構的、流程的改變，也是企業數字化轉型過程當中碰到的巨大障礙，也是很多企業最后做不下去的原因。"換句話說，企業數字化轉型必須要有一個全面的戰略和技術能力，如果其中某一個點是短板的話，那極有可能成為失敗的導火索。"朱輝強調。

這也是為什么IBM做了大量投入，成立售前的車庫創新體驗團隊（Client Engineering)和售后的客戶成功管理團隊的主要原因。利用IBM獨特的車庫創新方法，幫助客戶在轉型初期就能從戰略、組織和文化的層面做好準備，共同定義出用技術解決業務問題的最小可行性方案，以最小的成本實現規模化的創新，提高轉型的成功率。已經采購了IBM技術的客戶，通過與IBM客戶成功團隊技術專家的共創，能夠開發更多行業應用場景，實現技術價值的最大化，同時為行業貢獻領先的應用方案。

例如，在金融行業，IBM客戶成功團隊助力國內某大型股份制商業銀行，利用新一代應用性能管理及可觀測性分析平臺——IBM Observability by Instana APM，有效實現了云上應用的可觀測性。

該銀行此前已經建立了自主可控的全棧云平臺，支持分布式、云原生、微服務等技術，其應用也在進行云原生化改造和上云。在其分布式、容器化、 Kubernetes環境下，有上百個服務和上千個實例在運行，運維團隊急需理解整個系統當中微服務應用間的相互調用關系，應用開發團隊則需要及時發現、定位和解決快速迭代和發布新版本的各種問題。

客戶利用IBM Instana 實現了傳統和云原生環境下不同技術棧的自動發現和監控，全面關聯相關信息并定位故障，提供全面的可觀測性。 因此，不管是開發人員還是運維人員，都可以通過Instana快速了解當前系統和應用的運行情況，及時發現問題、可視化展現問題并快速定位根因。Instana提供高保真數據，可追蹤每一條請求，滿足了客戶對應用系統的360度無死角監控的訴求，可以采集到每一條錯誤調用，每一筆響應時間異常的交易。開發人員可以通過Instana進一步對應用性能進行深度鉆取，定位到具體耗時長的應用代碼或者慢SQL語句，并最終完成對應用性能的調優。

在汽車行業，延鋒汽車基于IBM Watson Discovery構建AI決策大腦，實現通用訂單到內部訂單的自動轉換，降本增效。

延鋒國際汽車技術有限公司是全球汽車零部件供應商，在全球20多個國家擁有9家研發基地，240多個工廠，為全球整車制造商提供汽車零部件的設計開發制造。這樣一家企業，每天收到整車廠和下游廠商的訂單量是特別巨大的。他們需要通過人工根據經驗把通用訂單轉為內部訂單，每個工廠每天需要兩名工作人員花150分鐘進行手工分類。即使在這樣的人工投入下，仍伴隨15%的分類錯誤，給延鋒汽車帶來成本和效率的雙重挑戰。

延鋒汽車利用Watson Discovery強大的自然語言學習能力構建AI模型，從1.8億歷史數據、200多種排列組合、結構化數據和非結構化文本混合數據中，學習通用訂單對應的內部訂單背后蘊藏的規則，變身智慧大腦，實現運營自動化。實現了全自動執行流程，無需人工操作，且訂單分類正確率從85%提升到97%，大大減少了返工時間。

IBM客戶成功團隊沒有止步于此，與延鋒汽車一起開發出新的業務場景，利用IBM Cloud Pak for Integration – Aspera構建了企業級文件傳輸解決方案，幫助延鋒汽車的智能制造部門實現降本增效。

為了實時掌握分布在中國和全球240多個工廠眾多車間的零部件庫存使用情況，延峰汽車在各工廠的監控攝像頭將千上萬張的實時照片快速地傳回總部。用傳統復制粘貼的方法來傳輸批量的照片文件，這給延鋒汽車的智能制造部門帶來巨大的業務挑戰：傳輸速度慢、網絡延遲明顯或丟包比較嚴重的情況下，需要多次分批次手工選擇對應照片文件進行復制, 耗時且容易誤操作；無法斷點續傳、無法自動重連、無法自定義傳輸速度, 無法在不影響核心業務系統向外發任務的前提下, 充分利用主干網的傳輸帶寬。 

IBM Cloud Pak for Integration中的 Aspera 組件可提供高速安全可靠的文件傳輸解決方案。在總部搭建 Aspera 服務器, 在分部工廠車間搭建 Aspera 客戶端。 部署 IBM Cloud Pak for Integration -Apsera組件后，延鋒汽車的傳輸速度平均提高了10 倍，不僅避免了漫長的人工等待時間和人工復制粘貼的誤操作，還實現了斷點續傳和自動重連，并且可以動態配置傳輸帶寬和限速，在不影響 ERP 核心系統性能的前提下而最大程度上提高實時監控文件的傳輸效率。

在政府水利行業，IBM車庫創新體驗團隊與客戶成功團隊一道，攜手上海水利科技和同濟大學土木工程專家，利用IBM Watson Discovery 構建水利工程知識庫，打造高效的智慧工地，為構建國家水利行業"大江大河大湖數字孿生、智慧化模擬和智能業務應用"貢獻力量。

國家"十四五"新型基礎設施建設規劃提出，要推動大江大河大湖數字孿生、智慧化模擬和智能業務應用建設。長江三角洲區域一體化發展規劃綱要等，都對數字孿生流域建設提出了更加具體明確的要求。上海水利科技響應水利部號召，以數字化、網絡化、智能化為主線，與IBM以數字化場景、智慧化模擬、精準化決策為總體路徑，共同探索以數據與AI賦能的數字孿生水利工程建設。據此，上海水利科技提出了兩個應用場景，即構建智慧大腦提高工作效率和構建水利樞紐工程安全模型。

首先是工作效率，水利建設是一個龐大的工程，需要遵守嚴格的流程，需要嚴謹的科學理論做支撐。各種類型的文檔及文本數據涉及到很多業領域，使得信息查詢耗時耗力。尤其當工程人員在工地上時，特別困難。通過使用IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Discovery Cartridge解決方案所提供的智能文本搜索、數據科學和機器學習預測技術，水利科技為工程人員提供了統一平臺，在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息。通過簡單關鍵字輸入，就可以實現從眾多非結構化文檔（如PDF和圖片）中快速定位信息。利用機器學習模型輔助文檔分類和標注，為文檔提供建議。借助自然語音處理（NLP）技術對非結構化數據進行分析，從文本中提取有效信息，幫助工程人員高效獲取知識，輔助水利工程建設智慧決策。

同時，安全是工程建設的核心要素，水利工程需要依托實景三維模型和有限元計算模型作為數據模型資產，對大壩及其圍堰結構進行分析，通過采集和管理水利工程的多維監測數據。基于IBM Cloud Pak for Data，運用數據科學和機器學習算法，在傳統土木工程模型的基礎上構建水利樞紐工程安全模型，實現數據模型優化和在線推演預測，實現結構變形預測及異常監測預警等實時應用，從而實現工程安全分析預警、綜合決策等上層業務。

在信息技術行業，IBM助力上海寶信軟件信息服務事業本部實現數據庫監控管理現代化，賦能核心系統穩定運行、高效運維。

上海寶信軟件信息服務事業本部所屬的寶信軟件是中國寶武集團下屬IT企業，也是IBM長期的ESA合作伙伴，歷經40余年發展，致力于推動新一代信息技術基礎設施的創新。在他們的解決方案里，現代化數據庫架構采用了Db2+HADR（Highly Available Disaster Recovery) 等高可用部署方式，在高質量的保證數據庫運維7*24不間斷穩定運行遇到了很大的挑戰。

寶信軟件信息服務事業本部借助IBM Db2 Data Management Console（DMC），這一集監控配置和性能調優于一體的原生工具，為數據庫運維人員提供智能化的專家建議。應用機器學習、SQL、RESTful API等技術，實時監控企業內多版本多架構的數百個DB2數據庫，分析問題并提出自動修復和優化建議。通過實時監控跟蹤數據庫各種指標，通過智能警報，將DB2數據庫的問題及時通知運維人員和數據庫管理員（DBA），并輔助根因分析，提升分析和解決問題的效率，并提供大量針對工作負載性能問題的分析和建議調整方案，簡化運維人員和DBA的工作。

寶信軟件通過提升自身運維服務和云服務的核心競爭力，可以更好地服務其各個行業的終端客戶。未來，IBM也將繼續攜手寶信軟件這樣的"老伙伴"，一起邁向新征程。

朱輝強調，技術只是手段，只有客戶成功了，技術才有存在的價值。"我們要繼續把IBM最新的技術能力落到客戶具體的業務場景中去，和客戶以及他們的合作伙伴攜手共同創新，解決他們的業務問題，實現他們他們的業務目標。未來，IBM會更加清晰地把技術和產品價值傳遞給客戶，攜手共創解決客戶的實際問題，積極應對不確定的環境，攜手共創一個可持續的未來。"