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2018-10-25 投资部 白双 程洁 阅读

大数据板块

政策、知识、技术

PaaS的概念和分类

PaaS是开发者平台,为软件开发人员提供了构建应用程序的环境,给企业提供了软件开发、测试、运维的统一工具。实现简化开发和操作,标准统一,互联互通,更好得调配底层资源(IaaS)并支撑上层应用(SaaS)。目前PaaS的服务对象包括两类,2D和2B。2D指的是To Developer,服务于软件者或者软件开发商(ISV),2B指的是服务企业IT部门或者业务部门。

表1:PaaS解决的问题

问题

具体描述

应用全生命周期管理

应用开发:开发者使用供应商提供的运行环境,编程语言框架,服务以及工具等来构建应用。其价值是应用对中间件服务的获取自动化,软件开发自动化。  

应用托管:可将开发者创建或拥有的应用部署到云基础设施上。其价值是应用对基础设施资源的获取自动化。  

应用运维:应用的运维无需管理或控制底下的基础设施(计算、网络、存储、OS等),可以控制已部署的应用,并有可能对应用托管的环境、其配置进行控制。其价值是应用的运维管理(伸缩,配置,升级等)自动化。  

中间件云服务

提供丰富的预集成服务,如分布式数据库服务,分布式消息队列服务,分布式缓存服务等。把通用的软件能力服务化,使得应用能快速拥有分布式的高用性,高可扩展性。同时在中间件云服务层,不同的租户可参共享或隔离不同的服务资源。  

基础资源的高效利用

对底层资源的抽象,可以按用户要求分配的相应用资源部署实例。大规模的应用部署在云基础设施上,PaaS可能通过调度算法,把应用实例调度到不同的资源上运行。通过资源层的隔离,尽可能地共享或平摊资源,以提高资源整体使用率,从而降低基础设施的投入。  

PaaS大幅度提升IT生产力。在企业IT预算相对有限,但企业对IT部门的响应速度和数据处理量要求却与日俱增,PaaS将很好得帮助企业IT部门提升生产力。1>PaaS可以最大程度降低IT人员的低附加值工作,比如减少硬件层的配置调试、基础设施日常运维,而更加专注于软件层面的创造性的开发工作。根据Rackspace Hosting的调查,IT人员仅采用30%的时间开发,50%以上的时间用于等待系统响应和维护基础设施,这样造成开发人员时间资源的浪费;2>PaaS可以集结开发者智慧,减少重复性工作,产生规模效应。PaaS平台积累IT开发模块,插件,模型等,使得“代码写一次就能最大程度推广”,大幅度减少IT人员的基础功能模块的编写时间。3>PaaS具备SaaS集成功能,并与互联网链接。目前市面上SaaS数量很多,但SaaS应用开放的API接口普遍不够多,导致企业用户在租用多个SaaS服务后很难集成,在企业内部仍形成一个个的信息孤岛。PaaS有助于SaaS的集成,解决企业的互联互通的痛点。

随着云计算的深入发展,PaaS已经呈现多样形态,在灵活性和易用性上不断地提升。同时多形态并存,旨在大规模的云基础设施上,提供更多的高性能的云服务,更高效的资源使用方式。

根据Gartner,PaaS大体可分为高效能PaaS和高控制PaaS。 

高效能PaaS内嵌较多的设计模式、样板和插件,可以大幅减少应用软件的编写时间,简化操作。这种PaaS平台具备较强的客户粘性,但缺点是对底层资源的调度能力弱。一般SaaS软件厂商提供的PaaS较多是高效能PaaS:1>软件公司在不断的SaaS开发过程中积累了常用的插件模块,可为开发者提供便捷性和易用性;2>SaaS厂商关注于软件产品功能的延展(如Force.com平台支撑Salesforce的CRM软件)和不同SaaS之间的集成;而对于复杂的功能如底层设施资源的调度、并发性设置、内存计算等关注较少。

图1:高效能PaaS大幅节省开发时间 

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高控制PaaS平台灵活性更好,相比于高效能PaaS,开发者能控制的部分更多,可选择性更强,且可以更好得调度底层基础设施的资源,对于复杂和大规模应用的支撑能力更好,同时可以较顺利得进行不同平台之间的代码移植。但开发者不太能节约开发时间,需要从较原始的代码开始进行开发,并且需要遵守云计算的代码编写规则。较多的IaaS厂商开发的PaaS属于高控制PaaS;IaaS厂商因为提供基础设施服务,更加关注底层资源的最优化管理,也在底层资源调配方面更有优势。典型案例包括:亚马逊AWS、微软Azure等。

表2:高效能PaaS和高控制PaaS的比较 

高效能PaaSHigh Productivity PaaS

高控制PaaSHigh Control PaaS

采用菜单配置,可视化模型,图形编辑插件,脚本语言进行应用软件的编写。样板和设计模式内嵌在PaaS平台当中。(Model   Driven

可以减少编写应用软件的精力和时间。缺点是灵活性和掌控力不足。

采用传统计算机编程语言可以进行开发,写程序的时候需要注意遵从云平台的某些特定规则(如Cloud-y)才能正常运行。(PaaS for   Coders) 不太能减少程序编写的时间。但可以直接将其他程序代码移植到PaaS平台上,并实现扩展性。

在高效能PaaS平台上写出的应用软件自动遵守具备云特征。

在高控制PaaS平台上写出的应用软件需要遵守一定的编写规则才能具备云特征

对开发者的编程能力强和计算机基础要求一般。爱好者、专业人士适用。更多是2B(面向企业IT部门人员和业务部门人员)

对开发者的编程能力强和计算机基础要求高。专业人士适用。更多是2D(面向开发者、企业IT部门人员)

较强的客户粘性和依赖性,较难换供应商

粘性和更换供应商的难度相对低一些

提供有限的底层资源调度控制能力,对于多数应用开发者足够即可。

提供较好的底层资源调度控制能力,规模化扩展性更好,适合大型和超大型开发者。

典型案例包括:SalesforceForce.com 平台;Service nowService Now Store。行业PaaS平台多为高效能平台。

典型案例包括:微软的Azure App Service Azure Cloud Service,亚马逊AWSSalesforceHeroku


我们认为未来两种PaaS将同时具备较大的需求。一方面,高效能PaaS简化操作,降低应用门槛,受众将越来越广泛,除了企业IT工作者,未来业务人员也可逐步普及PaaS应用(Intuit的调查显示,36%的业务人员具备前端网页界面的编程能力,8%具备开发者的技术能力),加入到定制化的行列,打造更贴合业务的定制化软件;另一方面,高控制PaaS功能丰富且灵活,能更好得调度底层资源,随着我们逐步进入到产业互联网、物联网、人工智能时代,数据量运算量大幅提升,对高控制PaaS的需求也将与日俱增。目前,部分供应商开始同时提供以上两种类型的PaaS平台,比如Salesforce继提供高效能的Force.com,也提供高控制的Heroku;微软本身提供高控制的Azure平台,但也在2015年11月发布了高效能的PowerAPPs。

图2:高效能PaaS更接近SaaS层,高控制PaaS更接近IaaS层 

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热点、趋势、动态

PaaS的重要性日益提升

云计算产业链包括IaaS、PaaS和SaaS。SaaS具备 “轻量化”的特性,从应用切入企业,用户无需进行构建和维护,即买即用十分便捷;IaaS具备“重资产”的属性,有效降低企业的固定资产投入,按需供应满足企业弹性计算的需求。SaaS和IaaS在互联网时代快速渗透,带动云计算整体产业链的发展。PaaS处于IaaS和SaaS之间,属于开发应用环境,具体包括操作系统、开发工具、数据库管理、商业分析等部分,它的发展需要一定的生态基础。

图3:PaaS提供各类支撑平台,属于应用开发环境 

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云计算发展到一定阶段之后,PaaS的重要性将日益突显。随着云计算的逐步渗透,企业越来越多的应用上云,但传统应用架构与云计算的分布式架构是不一样的,这种异构导致了传统应用上云困难。因此,传统企业业务系统要想真正实现上云,必须进行全面的架构升级。作为云计算模型中的能力层,PaaS可以帮助企业从“基础设施上云”迈向“系统和应用上云”,优化企业软件开发模式,从而成为传统企业数字化转型、进行架构升级的必然选择。根据Gartner,未来五年全球PaaS复合增速为22%,高于SaaS的增速,其中,数据管理、商业分析等子项目增速较快。

图4:Gartner对全球云计算市场规模的预测(单位:十亿美元)  

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同时,随着企业级应用市场的爆发和成熟,SaaS应用之间对细分、跨层、效率、协作、打通的要求越来越高,PaaS作为平台层的重要性凸显。而随着企业的积极上云,新的多样化的需求和特征也随之表现出来,从以往单一的建设私有云到转变为大胆采用公有云加私有云的混合云架构,或者从多个云厂商采购异构资源的多云架构,企业的云架构正在逐步向混合云、多云等更为复杂的系统转变,强大的PaaS平台有助于管理和调配多种类型的底层IaaS资源。

图5:统一的开发PaaS架构和平台可以管理底层云资源和上层应用

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PaaS是云计算壁垒最高的产业链环节。我们认为PaaS的壁垒在于技术和生态。一方面,PaaS是开发者平台,对应传统IT当中的操作系统、数据库、中间件等基础软件,也承载了人工智能、大数据、物联网、行业云等功能应用,技术壁垒相对于IaaS和SaaS较高;另一方面,PaaS平台同时服务客户和第三方开发者(ISV)等,具备双边的网络效应(而IaaS和SaaS更多是单边的网络效应)。微软曾经驰骋IT界十余年,也是因为Windows操作系统奠定的生态基础。所以PaaS是具备生态壁垒的产业链环节。 

PaaS虽然市场规模相对较小,但战略作用显著,“得PaaS者得天下”。在公有云体系中,PaaS相比于IaaS和SaaS的市场规模相对小。但PaaS作为云计算产业链壁垒最高的一个环节,在产业链的战略作用显著。 

1)如今IaaS厂商的基础计算、存储、网络等服务的同质化程度高,IaaS厂商通过降低基础服务的价格进行竞争,并将核心的差异化战略聚焦在PaaS层面,不断推出PaaS层的新功能,IaaS和PaaS的界限不断模糊化; 

2)SaaS厂商的应用能满足客户的单点的需求,但是要争取到定制化程度高的大客户,需要有PaaS层面的技术支持才能方便自身SaaS产品的定制,并扩展到其他应用领域,做大做强。所以SaaS厂商的天花板(客户天花板+产品天花板)也取决于自身的PaaS能力。

图6:PaaS战略地位高,厂商向产业链上下游延伸  6.jpg


PaaS业务种类众多,厂商呈现多元化分布。PaaS按照商业模式和技术特点可以分为私有云PaaS和公有云PaaS。私有云PaaS厂商帮助企业从传统IT架构升级到云架构,从而助力企业数字化转型。公有云PaaS分类较多,本文在后面的部分会详细阐述。按照作用,PaaS也分为通用型PaaS和行业型PaaS。行业型PaaS把构建上层行业应用场景的能力抽象化、产品化和产业化,降低重复造轮子的风险和成本,促进云计算从“企业上云”向 “行业上云”升级。

表3:PaaS厂商的分布情况 


私有云PaaS

公有云PaaS

通用型PaaS

RedHatPivotalIBM

产业链扩展IaaSPaaSAmazon

产业链扩展SaaSPaaSSalesforceServicenowWorkdayIntuitSAP

本身PaaS能力较强的:MicrosoftGoogleOracle

专业/行业型PaaS


TwilioGE Predix


投资并购重组

数澜科技完成1.45亿元A轮融资,云峰基金领投

6月21日消息,专注于企业数据资产化及应用增值的大数据服务公司“数澜科技”宣布完成1.45亿元A轮融资,本轮融资由云锋基金领投,IDG资本、浙商产融及洪泰基金跟投。数澜科技表示,A轮资金将主要用于数栖平台及行业应用产品的研发和创新、人才引进及营销渠道拓展。

此前,数澜科技曾在2017年1月获得由洪泰、顺融领投,IDG、湖畔山南跟投的4500万元Pre-A轮融资。

数澜科技成立于2016年6月,旗下有自主研发的一站式大数据应用平台——数栖平台(DW.DaaS):具体包括Data-Mapping可以把企业内外部数据进行连接;Data-profile 将数据连接后变成的资产打标签、组织;最后的应用部分由Data-Service 体系来提供数据服务。

从应用场景上看,带有行业属性的产品“因地制宜”,主要服务地产、政企、新零售、金融等行业大型客户,例如旗下产品“域见”,现已能为地产业客户提供选址分析、案场导购、智慧物业等全方位的运营服务。“贸数”帮助购物中心研究客流变化、客流分布规律、客群画像;为政企客户提供大数据可视化产品——城市数据澜图等服务。

数澜科技的创始人兼董事长是甘云锋,花名风剑,在阿里巴巴之前,曾在华为、金蝶等科技公司任职。创业前,曾负责过阿里最重要的三款数据产品,DMP、TCIF、ID-Mapping,曾负责阿里巴巴集团的大数据、阿里云创新数据工作室及人工智能业务,服务过超20个领域的客户。

大数据营销咨询公司AIO获数百万美元天使轮融资

7月30日消息,大数据营销咨询公司AIO近日获得数百万美元的天使轮融资,投资方为Remark Holdings。

据悉,本轮融资将用于泛娱乐AI 平台的研发,国际娱乐传播研究,以及好莱坞电影市场的拓展。

AIO 成立于2016年,是一家专注国内外影视公司的全周期数据监测以及咨询服务的大数据营销公司。曾服务华纳、迪士尼、漫威等好莱坞电影娱乐公司,为《美国队长》、《正义联盟》、《古墓丽影:源起之战》等影片提供过数据咨询服务。

AIO 有一套全流程的人工智能引擎,AI 应用在泛娱乐营销的每一环节,从自动发现并抓取关联内容、数据的清洗和除噪、数据挖掘和迭代建模、基于AIO 的星球系统生成策略、投放和自动创意生成、根据投放效果和票房反馈进行改进,全流程可实现零人工参与。

创始人闻泰麟表示,公司在过去1.0 阶段,提供报告型的数据服务;2.0 阶段,提供全周期的数据监测及咨询服务;下一步3.0 阶段,AIO 计划完善目前的AI 平台,测试营销策略的有效性,提供更智能化的营销和广告投放策略。借助大数据,用最高效的方法,在最合适的渠道,最大范围投放给最具购买潜能的用户。

大数据分析服务商“神策数据”获新一笔投资

“神策数据”是一家大数据分析服务公司,公司针对企业客户提供大数据分析产品、大数据相关咨询和完整解决方案。

根据工商信息了解到,“神策数据”近期已获得新一笔融资,投资方为华平投资、晨兴资本和襄禾资本。官方宣称C轮融资还在进行中,并未完成交割。此前,公司已获得3轮投资,投资方包括DCM资本、红杉资本、明势资本、线性资本和天使投资人薛蛮子,融资金额总计约1600万美元。

2018年1月10日,神策网络科技(北京)有限公司工商信息发生变更,注册资本由1000万元扩充至1255.9199万元人民币,投资人新增Xiang He Fund I,L.P.、Fox Landing Investment Ltd、Reem Ventures Limited、上海晨熹创业投资中心(有限合伙)和Morningside TMT Holding IV Limited。具体情况见下图:

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其中,Xiang He Fund I,L.P.为襄禾资本投资实体,上海晨熹创业投资中心(有限合伙)和Morningside TMT Holding IV Limited为晨兴资本投资实体。另据神策网络科技(北京)有限公司董事变更记录显示,董事新增丁毅,为华平投资合伙人。

“神策数据”致力于为客户提供深度用户行为分析平台及专业的咨询服务和行业解决方案。官网介绍,“神策数据”立足大数据及用户行为分析技术,业务现已覆盖互联网、金融、零售快消、高科技、制造等10余个主要行业,并可支持企业多个职能部门。公司在大数据领域积累的核心关键技术,包括海量数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、安全与隐私保护等领域。

其主要产品为“神策分析(Sensors Analytics)”,是一款用户行为分析产品,可实现基础数据采集与建模,并提供私有化部署和SaaS两种部署方式,且可作为PaaS平台二次开发。该产品主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。

创始人兼CEO桑文锋曾表示,私有化部署能够让企业客户接入后端数据,并打通一切系统、无限制地无缝访问明细数据,能够实现更有效的数据共享与利用。因此,公司采用SaaS+私有化部署形式展开业务,并采取程序替代人工操作的方法,形成一键式标准部署方案,客户可在1-3小时内即完成部署。据官方数据统计,截至2017年8月,“神策数据”客户71%选择私有化部署解决方案,其中,中大型客户占比为65%。

此外,团队还提供定制化服务,包括全端数据采集和PaaS服务。平台分析师在与用户交流业务指标后,帮助用户进行指标拆解,选择适合企业业务发展的采集方式和分析方法,提供个性化实施方案。客户也可基于数据进行PaaS二次开发。

官网显示,在数据分析方面,“神策数据”基于客户业务特点和多部门符合需求,建立数据指标体系,并将数据抽象为“事件+用户”双表事件模型。依托八大分析模型,多维度、多指标交叉分析,支撑各团队的日常数据分析需求。

目前,公司服务客户包括中国银联、万达集团、良品铺子、华泰证券、阳光人寿、百度视频等,截至2017年8月累计用户数量300余家。

据介绍,团队核心成员均来自百度大数据部,在大数据分析领域有10年积累,实战经验丰富。创始人兼CEO桑文锋曾在百度任职8年,从无到有构建了百度用户日志大数据平台。

上市公司/标杆企业分析

东方国信:半年报业绩增长稳健 工业互联网平台领军

东方国信的大数据业务从电信拓展到金融、工业、政府等领域,是目前A股纯正的大数据龙头标的。通过并购进入工业大数据,子公司16年进入全功重工业节能改造领域。

半年业绩增长稳健,全年有望持续增长。公司半年报实现净利润1.06亿元,同比增加了2.48%,业绩增长稳健。考虑到行业收入季节性的影响,公司的主要客户在下半年才开始项目实施与项目验收,因此公司的经营业绩主要集中在第四季度进行确认,下半年公司盈利能力将加强。另外,公司在持续拓展电信与金融领域的业务,不断加强大数据、云计算、人工智能等领域的技术研发,随着各项经营计划的有序开展,公司全年的利润情况有望持续增长。

工业互联网平台业界领先,两大项目入选国家级名单。公司自主研发的工业互联网平台Cloudiip技术实力业界领先,目前在全球2,172家大型工业企业推广应用,接入炼铁高炉、轨道交通装备、工业锅炉、风电设备、数控机床等20大类60余万台设备,涵盖制造全生命周期应用场景。今年6月工信部公示的支持项目名单中,公司的Cloudiip工业互联网平台和流程行业(钢铁)工业互联网平台入选了国家级工业互联网平台试验测试项目,体现出公司在工业互联网平台领域的能力得到了高度认可。公司在核心平台上的发力布局将助力自身在未来的行业竞争中占据先机。

深化大数据上游延展布局,发力行业应用云计算。公司8月7日收购大数据软件及云计算公司德昂世纪和北京顺诚,迈出了公司在大数据产业链向上游拓展的重要一环。鉴于公司已经在运营商、金融、工业领域积累多年,通过此次收购更将为重点行业(如工业、医疗、金融等)后续拓展行业云服务来提供基础设施,降低运营成本。随着公司不断提升云计算运营能力,将有利于在大数据领域的长期发展。

东方网力:

安防平台龙头企业,国内领先的视频监控产品与解决方案提供商。公司凭借产品带来的市场优势,发展视频大数据与智能服务机器人项目。从产品到数据再到应用,可以说是从数据源、到数据应用的全产业链布局。

东方网力2018年上半年实现营业收入8.88亿元,较上年同期增长20.15%;营业利润1.45亿元,较上年同期增长24.96%;归属于上市公司普通股股东的净利润为1.28亿元,较上年同期增长22.60%。

视频管理业务稳健增长,拓展新领域值得期待

单从以上数据来看,东方网力上半年的业绩似乎还不错。

作为一家视频管理平台提供商,东方网力的业务一直很明确——

面向公安领域,输出视频结构化、视频联网平台、图像解析系统、车辆大数据、合成作战、合成指挥、智能安防社区系统、视侦2.0系统等产品和解决方案。东方网力在今年上半年营收与利润上涨,便是得益于这一部分。

面向轨道交通领域,东方网力输出自动化以及信息化系统行业解决方案,包括地面PIS、地面CCTV、现代有轨电车自动售票系统、弓网视频监控系统、车载WIFI系统、智慧地铁APP、地铁客流分析系统等产品。

从产品上看,PVG网络视频管理平台占总营业收入的44%,网络硬盘录像机占9%,前端设备占7%,轨道交通信息系统占26%,余下部分为技术服务及其他。其中,PVG网络视频管理平台和轨道交通信息系统的营业收入相比去年增幅较多,而网络硬盘录像机与前端设备则有一定程度的下滑。

在政府大力推行“雪亮工程”与“天网工程”的时代,PVG网络视频管理平台的销售向好乃是预料之中的事情。PVG即以统一的架构为公共安全领域提供视频、图片、WiFi、GPS和RFID等设备的管理服务服务,具体包括数据跨网、 接入、存储、管理以及共享。到目前为止,通过该产品接入的视频总路数约160万路,其中包括8个省级联网平台、63个市级联网平台,约占国内视频专网已联网总数1/3。

然而另一方面,与海康威视、大华股份、宇视科技等拥有软硬件一体化解决方案的厂商不同,东方网力似乎一直做硬件不太感冒。自2000年成立之初,便埋头于视频联网、视频分析等软件系统的研发工作。今年5月,IHS Markit发布Video Surveillance Intelligence Services2018报告。报告中显示,东方网力在2017年的VMS(Video Management Software)市场占有率位居中国第一,全球第三。纵然不少业内人士对于IHS Markit所定义的VMS概念表示不认同,但不可否认,在视频管理平台这一细分领域,东方网力的实力还是不可小觑的。

在去年,为应对初创公司带来的市场竞争,同时也顺应智慧城市建设的进程,东方网力重点对视频图像解析系统、智能安防社区、视频侦查2.0、智能IPC这四大项目进行了研发投入。从今年的财报来看,投入回报可人,智能安防社区等项目均已试点或进入推广阶段。

社区已经成为当下城市安防的主战场之一。然而这一场景却面临着人口流动性大、综合治理难度大、基础数据治理不够、安全和便利性难以兼顾这四大挑战。为此,东方网力提出了解决问题的两个思路:一是依托深度学习等技术实现智慧精细化管理;二是通过多元信息感知和数据综合分析技术来解决社区治理问题。基于此,东方网力研制出一套包含了人脸识别、视频结构化、大数据等多项技术融合的智能安防社区系统。解决安防最后一公里,实现 1+ 1 > 2的融合。

行业竞争加剧,子公司表现不佳

营收与净利润相比去年同期都有超过20%的增长,看似可喜。可若是对比其他安防上市公司,东方网力不免显得有些逊色。

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海康大华在安防的市场份额上一直高居不下,离不开这两家公司一直坚持软硬件同时发展的策略,从监控、安防、可视化、大数据、人工智能到综合物联网,一路摸着石头过河,却也令人望尘莫及。而东方网力,似乎在走一条软件自主研发,硬件“买买买”的路。

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东方网力对风向把握的很好,早在人工智能还没有被政府和资本买账的时候便已经开始了布局。从2015年至2017年,东方网力共投资了14家不同领域的硬件公司。其中,苏州华启主要为轨道交通提供产品技术、系统集成、运营服务和技术咨询;广州嘉崎则聚焦于公安视频侦查业务;动力盈科主要从事社会化视频监控运营及安防系统集成服务;深网视界主要在视频监控领域提供智能分析产品和服务。西安赛能主要从事安防监控产品的研发、生产、制造。

不如人意的是,这些布局尚未进入到收获期,或者说,所投公司的表现不如预期,大多数还处于孵化阶段。财报显示,广州嘉崎上半年亏损近158万元,西安赛能亏损约28万元,深网世界亏损约569万元。

另一方面,东方网力的大本营——视频管理分析领域,涌入了商汤科技、 旷视科技等一批在人工智能算法上有特色的公司。人工智能的代表性技术计算机视觉识别,在视频结构化方面能够发挥极大的作用。从一定程度上也为监控人员做到增效,为公安部门做到降本,落地的场景条件也已经备齐。尤其在近年来多层神经网络技术让识别技术的效率大大提高的背景之下,针对公共安全领域的视频监控,不仅涌现了大批的CV算法相关提供商,华为等通讯行业的龙头公司也开始了跨领域作战。

总体来说,东方网力上半年表现稳定,在视频管理平台等主营业务方面能够持续增长并不断寻找新的业务扩张点。



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