大中型企业传统生产应用亟待容器化这些迁移难点如何解决 附大型制造企业数字化转型的问题与对策.docx

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1、大中型企业的业务系统，对性能和可靠性都有着严苛的要求，过去只能依赖 于主机系统本身的高可靠性和高性能来支持。随着云计算技术特别是容器技术的 成熟，多的企业意识到容器平台的优势，都开始容器平台的建设。但是，企业内 部大量的应用仍然是旧的主机体系架构，基于原来传统的中间件和技术框架开 发。这些应用想要获得云原生应用的优势，需要进行迁移。由于容器平台的应用 和传统应用的设计和开发规范存在差异，所以整个迁移过程是一个复杂和容易出 错的过程。所幸，目前已经有大量的案例和平台解决方案，可以更容易的进行迁移。上 个星期，社区组织了 “大中型企业传统生产应用容器化迁移方法路径和基础架构 技术难点交流探讨”，以

2、下是部分大家特别关注的问题分析解答汇总，希望给同 行朋友带来帮助和借鉴。1、容器云平台适用哪些业务场景？传统应用有必要改造吗？【问题描述】1 .传统制造业，传统应用有必要进行容器改造吗？有哪些注意事项呢？2 .容器真正适用的业务场景有哪些呢？除了数据库类的，有哪些还是不适用 呢？传统制造业很有必须进行容器化改造，产业互联网坐上云计算的快车，容器 化是最好的助力之一。注意事项方面要摆脱传统系统集成的思路，采用云解决方 案的思路去推进，注意相应人才的引进，自动化和弱电集成以及信息化梳理清楚。应该说自动化+IOT是很好的应用场景。容器云适应的业务场景很多，它带来了开发和运维体系的变革，这种模式能 够

3、更及时地响应快速变化的业务需求，提高效率。具体到场景，互联网应用、 AI/ML,车联网，IoT,好多场景都可以用得到。1）传统制造业，业务诉求不一定传统，比如要做大规模的仿真测试，要做 车联网，或者要提高效率、降低成本，都可能采用容器技术。2）但传统应用有必要么？坦白讲，很多时候也是没必要的：如果你的业务 需求没有变化，人员、预算、成本、硬件资源都没有变化，没有必要改造传统应 用。不是为了上容器而上容器。3）其实数据库的场景也不是完全不适合。现状是：很多传统应用，是基于 传统的商用数据库、中间件开发的，业务逻辑都在里面了。如果这个商用数据库 不支持上容器，那么迁移到容器环境就是徒劳的。我们好考

4、虑到之前的业务是不 是可以完好无损的跑在新环境里，是不是曾经做过那些业务变更，这些都是迁移 中要考虑的，自然给迁移带来困难和风险，最终得到的结论便是某些业务不适合 迁移。4）单机大型应用，不是分布式，无需横向扩展，对性能要求极高，也许可 以容器化，但跑在k8s上也意义不大。2、虚拟化上的应用迁移到容器云有哪些难点，有什么解决的方法？【问题描述】要把应用迁移到容器云上，心里发虚。虚拟化上的应用迁移到 容器云有哪些难点，有什么解决的方法？这个问题其实非常体系，涉及的点非常多，我从框架层面简单的总结一下。第一，是所有平台化产品都会面临的问题。平台化要定标准。目前来说，容 器的标准相对统一，但是容器管

5、理平台的标准好几家在做，k8s只是其中一个， 谁能占上风，目前也没有一个绝对的，新的产品和技术可能也会冒出来。标准不 统一，导致大家在使用过程当中，技术选型的时候会有挑战。第二，容器的技术涉及到资源，涉及到应用内部结构，所以它具有一定的侵 入性。不像是虚拟机，交付完成后，在虚拟机内部怎么搞平台就不管了。容器要 关心这个问题，否则就没有办法做模式化了，不做模式化的话，平台的很多东西 都没有办法构建了。第三，大量传统应用需要改造。运营商市场有几百，上千个应用。这些应用 估计都是儿百上千亿的投资，不可能这批应用都不用了，全部改成容渊。而且容 器也不是银弹可以解决所有的问题。传统应用的改造适合什么样的

6、技术，怎么改 变，这就是我们非常大的挑战。这些挑战在我们产品技术选型时，能多多少少都 会涉及一些。涉及内容较多，我简单说明几点：1、应用中间件选型，看要迁移应用中间件是否支持容器化；2、应用无状态还是有状态；3、数据库连接池设置；4、服务间接口调用使用TCP还是HTTP协议；5、应用配置；6、应用日志；7、应用数据缓存；8、应用是否使用固定的服务监听端口。3、老旧系统如何迁移上云，尤其是那种重新部署难度较大的，有没有专用 的迁移工具？没用迁移工具。改造了几百套系统，无关乎老旧，但有几条经验：1、tomcat、weblogic、nginx、叩ache的老旧系统可以直接上，获益明显2、关注容器云的

7、网络规范，主要是IP规则与port规则3、投产前需压力测试我们所说的迁移，是综合评估利弊得失，结合企业数字化转型发展阶段，迁 移上云。不是为了迁移而迁移，不是一刀切地将老旧系统迁移上云。红帽针对一 些典型的企业级应用，有指导迁移的方法论以及实施步骤，也有一些案例。4、为了能够顺利地将传统生产应用容器化，在容器化前，应用系统责任人 应该提前储备哪些知识？以便在迁移前做好准备工作及迁移过程中打好配合。为了能够顺利地将传统生产应用容器化，太保容器平台的设计理念是：让应 用负责人不用储备知识。总结一下几点：1、平台功能防呆，高级功能默认折叠2、撰写部署需求模板，要求应用负责人填写3、组织专门小团队（3

8、-5人），从开发第一环节介入部署4、实现应用整体导出，实现傻瓜导入式部署在现有的回复基础上做一些补充1、一定要注意组织协作能力，容器化后，支撑层前置，已经不仅仅是基础 架构的事情了，研发、测试、运维的知识体系必须要包括容器云平台的知识。2、怎么管理容器云，手动肯定不行的。因为容器生命周期的高度短暂性， 手动管理容器是不现实的;因此，部署容器应用，往往都是通过CLI（命令行）或 API（应用程序编程接口）进行的，以实现应用的自动化部署和管理。3、要有目标价值，必须通过容器化来达到既有的目标，比如，解决现有业 务的主要痛点，创造可量化的成本节约机会。4、应用程序的改造，要适配容器化，从简单的开始再

9、到复杂的，监控和保 障同时要跟上。5、传统生产应用容器化后，应用系统责任人在日常维护中需要关注的维护 点有哪些？关注自愈记录，协同开发增强鲁棒性，建议以周为单位统计。1、自愈成功次数2、自愈失败，应用陷入不可用状态的次数3、掌握全链路监控排摸手段除了日常需要关注的以外，个人建议还需要关注以下内容。1、数据是否会因为上云后导致新的风险而发生数据泄露，建议匹配相对于 的安全措施。2、业务连续性依赖容器云平台，尤其组件级和容器级，需要有新的学习成 本。3、企业内部和云上的应用的数据交互方式存在了变化，要提前介入适配。4、上云业务是否会因监管条例出现问题，这个格外要关注。以上4点作为补充。6、在开源k

10、8s平台上的应用迁移到OpenShift平台是否可以提供较快捷的 迁移方案？【问题描述】对于采用docker的已经容器化的应用和一些部署在开源k8s 平台上的应用迁移到openshift平台是否可以提供较快捷的迁移方案，在迁移过 程中开发和运维主要的重点和难点在哪里？红帽服务支持团队往往会根据客户的现状提供适合的、快捷的迁移方案。总 的来说：1) OpenShift是基于k8s的，与k8s是兼容的，已经容器化的应用是可以很 好地运行在上面的；2) OpenShift是k8s的超集，在k8s的基础上增加了 s2i, CI/CD等，有预集 成的监控、日志等方案，那么你原来跑在k8s上的应用，可能有

11、自己集成的CI/CD, 监控，日志等，那么，到了 OpenShifl平台上，这些不用自己做了，当然，这个 迁移过程要涉及到一些改动。3)原来在开源的k8s上，为实现某些业务需求，如果自己在不同层面改了 开源代码，而这些代码是没有回馈到社区的，而这些，要考虑一下在OpenShift 上如何实现。如前所述，OpenShift相当于超集，有些改动对应的功能在OpenShifl 上可能已经实现了，因此，要对相关的业务需求再好好地梳理一下。4) OpenShift涉及到一些新的命令与功能，初次使用者还是要熟悉一下。 OpenShift跟k8s社区跟的也比较紧，有些新功能新实现，比如operator,如果

12、在 之前的环境中没接触过，也是要熟悉一下。开发上：具体看你原有k8s的使用方式了，如果应用交付采取了 helm,那 基本上不用做什么改动，可以直接部署到openshift上。运维端的化：Openshift4已经和k8s有了一定区别，比如coreos和cri-o等技 术堆栈都不同，coreos作为不可变基础设施对原有的操作系统运维是个挑战，运 维团队需要做出一定改变,这一方面我们也在做尝试,还没有很多经验贡献出来。7、应用带数据库要从虚拟机迁移入OpenShift,如何保证数据不丢失？OpenShift里面也可以有持久化的数据存储，PV,容器重启，数据还在。但 迁移过程中，数据丢不丢失，就要看之

13、前是不是做好分析、规划、以及很好的备 份方案了，还有就是这个应用本身适不适合迁移。迁移本质上是个实施问题。8、OpenShifl 中可以部署 Oracle database、Db2、Weblogic Websphere MQ 等软件吗？技术上只要可以被容器化都可以在OpenShift上运行，问题是有些软件并没 有做运行在容器环境上的认证，而它又是个闭源的商用软件，企业来用只能在它 认可的平台上运行才有保障。OpenShift上是有很多开源替代方案的，比如上面 提到的weblogic/websphere - JBOSS EAP。当然，任何迁移，都要充分分析好 现有系统及应用的特点，做好规划，找有

14、经验的实施团队。9、OpenShift如何实现两地三中心的双活和容灾？应用上OpenShift现在已经可以支持多集群管理，我们通过一个叫ACM的 产品来实现。数据上，OpenShift本身是不碰数据的，OpenShift可以对接不同的 存储产品，备份/容灾产品，上面也可以跑不同的数据库。所以要看双活、容灾 要从哪个层面上实现，然后OpenShift需要与不同的产品和解决方案整合。10、OpenShifl迁移解决方案能解决哪些问题？相比VMware PKS的迁移方 案如何？红帽的迁移方案可以解决的问题包括：从VMware虚拟化到红帽虚拟化、应 用的现代化、传统应用容器化等。迁移是在方法论的指导下

15、从规划到实施的一个 服务交付过程。11、openshift和开源的k8s的区别，优势在哪？最主要的区别，k8s更多的是面向运维的，OpenShift提供了从开放到运维一 体化的解决方案，原生集成了 s2i, CI/CD等。另外，从OpenShift 4开始,OpenShift 和底层操作系统结合更紧密，如master节点引入RHEL CoreOS,以及从操作系 统到应用的全栈式的安全加固等，总体上可以理解为在原生k8s基础上集成了更 多的企业级特性并经过红帽的工程化验证以及红帽可以提供企业级服务。试析大型制造企业数字化转型的问题与对策摘要：我国制造行业发展水平参差不齐，众多制造企业在自身数字化

16、转型上 更是没有得到统一发展。部分龙头企业已经逐渐完成业务的数字化升级，而部分 企业仅能在一些主营业务中做信息化改进。大型制造企业因自身体量因素，进行 数字化转型则存在更高难度。本文针对大型制造企业的数字化转型问题进行详细 剖析，并提供相应解决对策，旨在为制造行业实现全面数字化升级贡献力量。关键词：制造企业;数字化转型;解决对策前言：我国是制造业大国，且正处于高速发展阶段。据计世网对于制造业数 字化转型研究，我国在2020年已有超过2400亿元的市场规模，未来将会以9% 的速度稳定发展。我国制造业虽然拥有庞大规模与完整体系，但是整体数字化水 平却和欧美等发达国家存在较大差距。如果制造行业无法实

17、现全面产业升级，将 会对我国未来综合国力的进一步提升造成严重影响。为解决这一问题，需要以大 型制造企业为改革角色，对其数字化转型展开系统性研究。1制造业展开数字化转型意义身为农业、工业之后的一种新型经济模式，数字经济把数据资源当成生产资 料，并将数字化转型作为行业动力，实现企业生产力和生产要素的变革，稳步推 动经济建设。随着云计算、大数据、5G、人工智能等新技术的出现，把新型信 息技术与传统制造业进行相互结合，实现智能化制造，重塑制造业未来发展方向， 已经成为数字经济重要的战略方向。美国、德国等具有发达工业基础的国家，因为其拥有稳定的制造业，数字化 应用也保持较高水平，所以在数字化转型中重点关

18、注生产资料网络化、数据化与 设备智能化。德国的工业4.0计划，就是要利用信息物体系统将生产中的供应、 制造、销售信息进行数据化、智慧化革新，实现快速、有效、个性化的产品供应。 而美国也将工业互联网作为制造业未来方向。但是我国多数制造型企业基础较为薄弱，当前发展仍处于较低水平，若想在 短时间内追赶发达国家步伐，就需要让处在工业1.0、2.0两个阶段的众多企业， 凭借数字化转型方式，进入工业3.0规划。而已经完成工业3.0计划的龙头企业, 则要把大数据、AI等信息技术应用在原材料供应、产品制造、客户服务等诸多 环节，借助数字化渠道与数字化交易，进入工业4.0。2我国制造也数字化转型当前情况与具体问

19、题2.1 转型情况我国自从决定针对制造业进行数字化转型，就制定相应政策，大力扶持整个 制造业，并为其创造符合数字化转型的良好环境。一些身为行业龙头的大型制造 企业，在工业互联网方面积极探索具体应用方向。可以将我国制造业当前情况整理为以下几点：制度环境进一步完善。国务院 从2015年就印发多份政治文件，专注制造业未来转型，并针对环境展开全面部 署，对于整个行业发展起到良好推动作用。我国制造业整体正在从工业2.0迈向 工业3.0,对于部分大企业，正处于工业3.0至工业4.0的过渡阶段。我国制造业生产设备已经达到接近45%的数字化革新，而且有接近31%完 成联网作业。这对于整个行业未来发展具有重要意

20、义。作为数字化转型的最前端 技术应用，工业互联网已经变成诸多工业强国未来在制造业发展的首选目标。我 国当前工业互联网拥有万亿元的产业规模，对内打造工业互联网平台，实现企业 的智能制造、智慧运营，对外聚焦于产品深度开发、客户专业服务等。例如三一重工集团一直在探索离散工业的操作系统，打通供应链，实现数字 驱动和智能决策;小米企业则针对智能家居展开系统性研发，稳定提升产品附加 价值。2.2 现有问题虽然我国制造业在数字化转型方面已经拥有一定成效，但是仍然存在一些影 响行业发展的严峻问题有待解决。首先，数据标准难以形成行业统一。对于众多制造企业，每天企业运营中都 会产生、消费大量数据。但是，由于工业设

21、备拥有诸多种类，不同设备还拥有不 同的使用场景，这造成工业协议难以达成有效统一，数据格式也存在巨大差异， 许多数据无法通过常规方法转变成可用资源。虽然我国也有针对智能制造相应的 标准，但是在数据的标准研究方面仍处于起步阶段，无法在短时间内覆盖整个行 业。其次，数据安全成为生产的首要问题有待解决。对于工业数据，其在安全方 面要拥有比居民消费数据更高的要求。因为工业数据涉及到设备、运营诸多内容， 一旦在信息采集、数据应用时发生泄露，对于企业的运营会造成严重影响，对于 用户信息安全也会带来一定威胁，严重时还可能会对我国社会造成一定影响。最后，我国当前数据共享能力还不足以承担制造企业的数字化转型服务。

22、在 数字经济快速发展的今天，制造企业除内部数据外，也需要通过合法、合规的渠 道，收集来自社会、客户的外部数据，例如产业链上下游涉及到相关企业的具体 信息、客户基本信息等。把这些数据采用合适方法进行整合，才能让数据产生真 正的使用价值。而且，社会数据也涉及到数据共享的安全范围，这些内容都缺少 完整规定，导致数据收集存在一定困难，数据难以被充分利用，数据价值未能真 正体现。3推动大型制造企业全面落实数字化转型的有效对策3.1 对现有鼓励政策进一步完善若要让制造企业展开全面数字化转型，政府部门就需要针对鼓励政策进行完 善。可以从生产工厂的搬迁补助、设备的加速折旧、贷款项目减息贴息等方式， 鼓励并引导

23、众多制造企业进入数字化改造大军中。政府部门也可以选择向制造企 业购买相应服务，让大型企业可以成为中小企业的引导人，和相应服务平台展开 全方位的合作。并且，借助数据云端升级，稳定提高企业的数字化质量。由试点 示范，大力培养工业互联网的信息平台，让优势企业可以承担起大型企业的责任, 带领整个行业摸索工业互联网未来使用方向，从而推动网络化合作制造，落实个 性化定制服务，实现生产模式的创新创造。3.2 推动工业数据行业标准的制定与应用政府部门还需要积极引导行业展开应用标准的制定工作。由组织、企业等作 为研究主力，针对工业生产数据制定有关行业标准。同时，强化标准体系认可工 作，让应用标准可以尽快作用于实

24、际生产中。政府部门也要对公共数据向全社会 开放的速度做进一步提升，推动数据资源在制造业得到有效利用。并要制定规范 明确企业的数据采集、适用范围，从源头上避免公共数据成为部分不良企业的盈 利工具。针对信息垄断则要严厉管理，保证市场可以实现数据共享，进一步推动 应用标准在整个制造行业的有序使用。3.3 建立数据安全保障体系对于数据安全，则要从工业数据的有效保护和个人信息安全保障两个方面落 实。既要保证数据在应用时，提供者可以获得信息保护的有利条件，也要让使用 者履行信息保护相应责任。并且，要对数据安全强化检查力度，严格监督执法， 对于使用数据非法牟利的不法分子则要强化惩罚力度，让制造行业可以无顾虑

25、获 取和应用数据。同时，针对不正当竞争行为要严厉惩处，避免这种不良行为在大 型制造企业中形成趋势，降低数据使用风险。同时，政府部门还需要积极引导大 型制造企业遵规守纪，在日常工作中可以实现自我管理，避免产生严重信息泄露 风险，提升数据使用安全性。3.4 强化企业自身综合能力对于制造企业的数字化转型，政府部门仅可以创造一个相对稳定的外部环 境，实际工作仍需要由制造企业自身完成。通过提高企业的综合能力，真正实现 数字化转型。第一、企业要拥有支撑数字化转型的组织和文化保障。大多数传统 制造业内部壁垒严重，对于跨部门的端到端场景难以找到愿意和能够整体牵头业 务变革的负责人;在数字化转型公共事务的承接上

26、，各部门也还难以形成踊跃承 接任务的驱动力。因此如果没有将数字化转型列为一把手工程，全员数字化转型 认知不到位，则数字化转型很难成功;第二、进行数字化技术的引进，鼓励研究 并打造新一代自主可控的工业操作系统，充分利用5G、大数据、边缘计算、人 工智能、视觉系统等新技术，提高人机交互水平，让其成为企业经营的有效工具， 倒逼现有制造水平的提升，让制造企业可以大胆投入到转型业务中，加快自身发 展速度;第三、建立数字化转型人才培养体系。识别企业核心能力，建立能力体 系;识别各业务领域的骨干和潜力人才，向业务领军人才方向培养;识别架构、设 计、AI、大数据等技术方向的人才，向技术领军人才方向培养。设置转型远景、 配置专业队伍、辅以权力、给予容错，鼓励承担重要使命性任务并达成目标。结论：本文虽然对于制造企业的数字化转型提供相应策略，但是在实际应用 时仍要根据企业真实情况为准，对于企业当前面临的具体问题详细剖析，调动企 业可利用资源，全力推动转型工作，从而推动企业高质量可持续发展。参考文献1李辉，梁丹丹.企业数字化转型的机制，路径与对策.贵州社会科学， 2020, 370 (10)： 121-126.