用Docker作为PaaS的替代方案是否完美无缺

随着数字技术的普及，越来越多的企业面临着海量数据。虽然企业都希望用大数据掘金，然而数字化能力的缺失也使企业极易淹没在这片无边无际的数据海洋里。互联网使得数据的流动和共享成为了可能，云计算技术的发展使数据分析向更加全面的方向迈进。

作为云计算的三种服务形式之一，PaaS似乎一直不温不火，裹足不前。Docker的出现似乎又带来了一种新的选择，而且对于开发者来说更加灵活、便捷、易用。既然用户可以直接在Docker上运行，PaaS是否还有应用场景?面对企业繁杂的应用环境，用Docker作为PaaS的替代方案是否完美无缺?

Pivotal大中华区总经理刘伟光先生在接受51CTO记者采访时这样说道：“Docker和PaaS间的关系应该是融合，而不是竞争。”

Pivotal公司由EMC和VMware联合成立，自2013年4月开始独立运营。2015年对于Pivotal全球和中国来讲，是里程碑的一年，其基于开源PaaS平台打造的PCF(Pivotal CloudFoundry)在中国市场增长率超过300%。2016年Pivotal继续在中国本土发力，将“植根于中国市场，发力于高端企业”作为发展的战略主题。

对刘伟光的采访让记者了解到全球争相进行数字化转型的背景下，Pivotal本地化战略背后的意义；以及中国本土企业上云的过程中，该以怎样的视角看待Docker和PaaS。

全球范围的数字化转型变革

从德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”到“中国制造2025”，数字化转型引领的企业IT革命正在全球各地拉开序幕。数据是数字化转型的核心。在中国大数据概念虽然已被热炒多年，但在传统行业中的实际应用结合上仍与欧美国家还是有一定差距。如农业、制造业等许多传统行业的大数据项目还停留在初级阶段，即使是在我们IT水平强大的金融和电信行业中，我们仍然可以看到很多大数据平台的项目仍然难以摆脱原有的数据仓库、数据集市的影子。

归根结底，这还是国家生产力的区别。美国的、医疗、卫生、制造业、农业，零售业，海洋探测等许多行业已经将大数据跟生产力相结合。通过利用传感器技术和机器学习的技术实现多种数据源的采集、管理，分析以及决策支持，产生新的商业价值，极大促进了生产力的发展。

我国的大数据项目不比那些欧美国家少，但是我们大部分还是围绕在传统项目的更新、升级。虽然中国也是制造业大国，但在这些行业当中，大数据和云计算项目的启动度、实施周期，相比我们的金融、电信、互联网还是要慢一些的。但是假以时日，我相信中国在电信、金融、互联网、电商、物流等领域的积极探索和实践一定会带动整个产业链走向数字化转型的潮流。

PaaS开始成为企业IT刚需

企业的云化之路往往经由两种路径之一――“平台先行”或是“应用先行”。

当一个企业IT足够强大，将IT视为其生命力时，IT部门往往会先于业务部门考虑业务创新，对企业发展起主导作用。通过吸收更多来自新兴技术的想法，拥抱优秀的开源技术，计划如何构建云计算、大数据平台等技术手段，应对未来可能出现的爆发型增长需求。这也就是“平台先行”的路径。

平台先行带来的好处在于构建统一的IaaS和PaaS平台后，企业所有的硬件资源和工具软件资源被整合到一起，底层数据实现统一融合。这样不仅简化了维护的复杂度，缩短程序的开发成本周期，实现了多种应用开发部署平台的统一，也提高了企业内部人员的响应速度，提高生产效率，同时降低了维护成本云经济效应逐渐凸显。

但我们所看到的中国绝大部分企业还是走了应用先行的路线。移动互联网的崛起使企业应用开发不得不忙于追赶市场趋势的脚步，这在造成软件开发成本和硬件资源消耗急剧上升的同时，今天几乎所有的企业的应用系统建设的脚步都在加快，传统应用的升级换代仍在进行，新的移动应用层出不穷，开发模式不同带来的挑战,应用的管理和维护的复杂度提高趋势越来越明显。这时候云计算到了必须推动其变革的阶段。在PaaS的层面带来的益处恰好就是实现DevOps是最为行之有效的办法，它能让整个开发设计测试部署的周期变得缩短，有效降低了管理维护难度，提高了系统面向市场压力的产品更新速度。