有问题就有答案
Q1：
Q2：
Q3：
Q4：Docker公司的三款用于解决多容器分布式软件可移植部署的问题，推出的编排工具有哪些？
Docker Compose是Docker编排服务的有利工具，可以让用户在其它平台快速安装部署多个微服务和结合，可以让用户在集群中部署分布式应用。简单的说，Docker Compose属于一个“应用层”的服务，用户可以定义哪个容器组运行哪个应用，它支持动态改变应用，并在需要时扩展。
Q5：依据中国联通mec的销售策略,华为提供的产品是什么?
4月23 -25日，2019上海5G创新发展峰会暨中国联通全球产业链合作伙伴大会召开。联通发布全新5G品牌：“5Gn让未来成长”，宣布部署“7 33N”5G网络，即北京、上海等7个城市连续覆盖，33个城市热点覆盖，N个城市定制5G专网。4月26日，中国电信在深圳召开以“你好5G赋能未来”为主题的5G创新合作大会。现场，中国电信与合作伙伴共同展示了丰富的“5G”垂直落地场景应用，包括5G智能医疗、5G智能联网车辆、5G公共安全等。中国移动尚未召开5G领域的专题会议。但4月28日，在浙江省人民政府牵头、中国铁塔三大运营商、四家企业承办的“5G行动联席会议”上，中国移动表示将在5个城市进行规模试验，在12个城市建设5G测试网络，围绕31个场景搭建5G应用示范。5G战略发布后，也意味着运营商正式冲进物联网轨道。持续满足人与人之间的移动通信需求不再是5G的爆发点，而5G的爆发点在于IoT。能否有效推动物联网的发展，让垂直领域的企业深度参与5G网络的规划和建设，成为5G时代能否成功的关键。但要在IoT轨道上寻求发展，不仅需要长跑的毅力，还需要整合各种最新技术的能力和协调产业链上下游企业的号召力，其“难度系数”与以往不同。如何应对物联网的艰难挑战？物联网领域巨头的发展战略值得深入分析。因此，在这篇文章中，你会看到：运营商可能会采取什么样的物联网发展策略？华为、阿里等已经在IoT领域起步的巨头，进展如何？中小企业融入物联网生态系统有哪些不同的选择？01.联通的物联网，未来如何成长。中国联通的物联网发展战略很有代表性。对于联通的5G创新发展峰会，有业内人士评论称“感觉联通已经使出浑身解数了”。为成为“新蓝海的试验场、独角兽的孵化器”，联通与32家合作伙伴成立“中国联通5G应用创新联盟”，启动“试点计划”。其任务是：孵化工业应用产品；商业创新模式研究；推动行业标准的制定；搭建资本合作平台；联合产品营销。应用聚焦物联网关键产业，如工业互联网、智慧交通、智慧城市、智慧医疗、智慧能源。请点击图片描述在5G时代，网络建设的经济效益模式将被彻底打破，一种新的商业模式正在形成。因此，中国联通提出了非常具有前瞻性的“三联盟”业务合作范式，即联合应用开发、联合投资、联合运营。这种商业模式能够顺利落地的前提是，联通能够与合作伙伴共同探索新的产业发展空间，或者现有产业的新客户，或者现有客户的新增长案例。让我们围绕增量“做事”，从而促进众多企业的合作意愿，获得更高的回报。比如在消防领域，中国联通选择了中国消费者云、华为等行业内的头部玩家，共同发布了IoT OS白皮书和智能烟雾商用公版。中消云是一家专注于消防物联网设备研发制造、消防云平台建设运营、消防大数据挖掘应用的企业。本次公开版智能感烟方案明确了感烟产品的相关功能，大大加快了感烟项目的实施和传统感烟企业的升级进程，推动了感烟产品和方案的大规模落地。此外，中国联通也是从上游起步，与高通、联发科、华为海思、紫光展锐、怡园、广和通分别发布了《中国联通5G行业终端总体技术要求白皮书》、《5G通用模组白皮书》。根据推广进度：5月，中国联通5G行业终端开发商计划启动appl
2019年底，模块和终端产品入库，采购一定数量的商用模块产品。各种实践表明，为解决物联网领域碎片化、项目落地周期长的困境，联通试图在物联网领域——拉通从芯片、模块、终端、平台、应用到服务的全产业链跨越。具体到业务模式，中国联通提出了三大类，即：智能连接流量产品、网络融合运营产品和服务、开放平台应用产品。1.智能连接流量产品：这种模式最为人熟知，类似于“收话费送手机”。5G前期，4G时代的标准模式还会延续，流量会根据使用情况定价。但是在5G时代，流量会进一步细分，比如实时流量和非实时流量，或者可靠流量和不可靠流量。流量的价值可以根据数据传输的质量、速度和可靠性来评估和定价。然而，这种商业模式仍然没有跳出运营商的思维惯性。从现有的合作案例来看，虽然5G的应用场景逐渐转向B2B，网络价值和网络特性将更符合B2B的要求，但商业模式并没有脱离“充送手机”的各种变体。2.网络融合运营产品和服务：Gartner研究指出，5G最大的收入潜力是网络切片开发。有必要了解什么是网络切片。网络切片是一种按需联网的方式，它允许运营商在统一的基础设施上切割出多个虚拟端到端网络，以适应各种类型的业务应用。理解切片，两个关键点，一个是具体的专网，另一个是相同的基础设施。使用网络切片构成了一个非常有吸引力的业务场景：面对复杂多样的行业用户，切片为电信运营商提供了一把万能钥匙，可以为用户定制各种特定的“专属”网络，使网络即服务(NaaS)成为可能。提供网络切片的方式有三种，分别是：运营商托管集成应用的开放运营能力和现有系统的集成。由于合作伙伴有机会被授予更深层次的网络运营权，行业企业驱动的网络建设可能会出现，垂直领域的用户会更早参与5G的应用场景规划。不过，有业内人士认为，这种商业模式仍然没有跳出运营商的“管道思维”。以前单纯卖语音/流量，5G时代卖网络切片，本质没变。3.开放平台应用。类产品：这种商业模式挑战最大，需要拉通整个产业链条。比如淘宝、Facebook、APP Store都可以认为是开放平台。开放平台上，应用的收费模式正在发生变化。过去软件和应用是以许可证的方式收费，而现在越来越多的应用采用订阅式收费。这些新型SaaS应用，通过更好的满足现有需求，或者激发新的需求和场景，体现价值。在这种模式中，模组、终端、平台、应用、服务等各类企业通力合作，针对联网设备和相关数据，基于开放平台开发或提供应用和服务，以供用户使用，并在这个过程中完成商业闭环。虽然这一商业模式充满想象力，但有研究者认为，开放平台模式下，价值创造与价值实现出现了分离。也就是说，创造价值的主体并不必然获得商业利益。在某些场景中，这种商业模式有可能是伪命题。无论哪种商业模式最终将会展现最旺盛的生命力，联通在IoT发展战略中传递的诚意十足，以“合作不设限，共筑新生态”为理念，合作内容和领域均不设限，打造新生态的试验场。“领航者计划”将进行多重赋能，助推行业发展：网络/平台赋能，包括5G+AI能力、边缘计算能力、IoT使能平台能力、云能力等。产业孵化赋能，包括网络及产品开放测试、过万测试终端、超过200名专家支撑。商业创新赋能，建设商业模式联合创新研究中心，开展超过1000场次联合商业推广。营销资源赋能，提供中国联通全国四级营销网络、超过6万个营销队伍支持。创投资本赋能，组织百亿级资金用于孵化5G项目，并进行联合投资及运营。联通的IoT发展战略能否得到有效的推进和执行，还有待于跟踪观察：运营商以属地为主体，联通是否能将属地的存量和资源，转化为IoT发展优势?营销队伍是否能够支撑IoT业务的推广?联通如何协调与合作伙伴之间的关系，满足用户需求的前提下，在平衡和博弈的过程中，建立新的合作范式?联通是否能够与产业链上下游企业一起，共同摸索出新的增量空间和商业模式?前路充满挑战。02、华为IoT，驱动行业数字化转型如今，在IoT赛道上角逐的“选手”颇多，展开来谈又是一个很大的话题。为了帮你更好的提炼巨头们在IoT领域的发展策略，在这里仅以两家典型企业作为范例：代表ICT企业的华为，以及代表互联网企业的阿里。2017年底，华为确定了与IoT紧密相关的新愿景：“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界”。2018年3月，阿里高调宣布全面进军物联网，IoT一跃成为阿里巴巴集团层面的第五大主赛道。此后两家企业都在IoT领域你争我赶，大展拳脚。他们立足于过去多年积累的传统优势，以推进垂直领域基础架构的变革为切入点，进行应用系统的重构、合作关系的重构和商业模式的整合。在这里，我们不妨从合作关系和商业模式这两个基本维度入手，观察两家企业在IoT赛道中的身姿。先看华为。在2018年，同样是瞄准智慧城市、工业互联网、智能家居、智能网联汽车等垂直领域，但华为在各个领域的打法和触及深度，各不相同。1. 首先在智能公共事业、智能环境监测、资产追踪等领域，华为的战略定位是聚焦芯片、网络、平台等基础设施，帮助合作伙伴构建相对完整的生态。2016年6月，窄带蜂窝物联网NB-IoT标准核心协议冻结。NB-IoT的技术优势是覆盖广、功耗低，而实现这两个目标的关键在于终端芯片，它是整个产业链的核心技术难点所在。NB-IoT芯片一旦达到成熟商用条件，会对整个产业下游的应用创新起到巨大的推动作用。因此华为的策略是，以物联网PaaS平台为抓手、南向以芯片和LiteOS聚集生态，北向以平台赋能各类应用，中间以强大的管道进行串接，不碰模组研发、终端设备、设备销售、应用开发、系统集成等环节。从现有情况来看，NB-IoT的确获得了快速发展。我们常听到的一句话是，在2018年，NB-IoT仅用1年，就走完了当年2G网络6年发展之路。如今NB-IoT愈发成为智慧城市的基础配置。2. 其次在智慧园区、产业互联网、智慧安防等领域，华为进入到边缘计算设备、智能安防摄像头、智能家庭连接类硬件等终端领域，策略性的进入设备研发、终端销售、系统部署等环节，与各类合作伙伴在博弈中协同发展。以边缘计算设备为例，2019是5G商用元年，在这一趋势下，华为在边缘计算服务器方面，正在进行更大布局，满足5G移动边缘计算MEC的需求。华为在这个过程中，除了考虑适应边缘计算的整体发展，研制出性能更高、成本更低的产品，还得不断进行技术突破和创新，利用软件的功能和性能来体现竞争优势。比如2018年底，华为宣布将公有云上的智能边缘计算服务IEF部分开源，贡献了边缘计算管理框架KubeEdge，帮助各行各业加速向云原生迁移。请点击输入图片描述我们以某垂直领域边缘硬件的产业链为例。通过分析各个环节的价值与利润分配，可以看到华为软件、硬件、平台一体化的策略，不仅有利于在商业上获得成功，形成的协同效应还能增加利润回报。3.最后在智能网联汽车领域，华为在今年4月初，终于公布了自己的汽车战略和定位。这次华为的姿态不同以往，是以Tier1的身份登台亮相。Tier1意为给设备厂商供货的一级供应商，也就是说，华为将自身定位为产品直接供应整车厂的汽车零部件供应商。“未来自动驾驶能力的电动汽车，除了底盘，4个轮子，外壳和座椅外剩下的都是我们拥有的技术。”华为轮值CEO在内部表态。请点击输入图片描述在智能化汽车领域，华为进行了芯片、模组、终端、管道、云平台的全面布局，构建整个产业闭环，成为全球少数能够提供涵盖“芯-端-管-边-云”全方位解决方案的C-V2X厂商。芯片，华为拥有全球首个支持V2X的多模芯片巴龙5000;模块，华为最新推出业界首款5G车载模组MH5000;管道，华为掌握了最新的5G技术和网络;云端，华为拥有OceanConnect物联网平台。另外，华为还是C-V2X的标准发起人之一，并深度参与了工信部“2019年车联网(智能网联汽车)标准项目计划”。为什么智能网联汽车领域如此不同?因为智能化汽车，可能将复制智能手机在移动互联时代的辉煌，成为IoT时代人们离不开的工具。不像IoT在其它垂直行业中所面临的碎片化困境。汽车这个市场，产业高度集中，也相对容易标准化，最为适合华为这种选定并聚焦于主航道，持续向同一个方向不断冲锋的战术。美国咨询机构IHF曾预测：到2035年全球智能汽车销量将突破1000万辆。麦肯锡预测，2025年智能汽车的市场规模将达到1.9万亿美元。就中国市场而言，20年内中国交通面貌或将焕然一新。到2040年，55%的乘客里程将用于电动汽车、自动驾驶汽车和共享汽车。随着汽车行业转向电动汽车和自动驾驶汽车，中国很可能将占据主导地位。面对碎片化市场、块状市场和高度集中市场，华为的策略可以说大相径庭。由于触及的深度不同，华为与各个垂直领域的合作伙伴关系，自然也有所区别。在此使用一张图做简单概括。请点击输入图片描述在很多领域，华为非常克制，放弃了很多种发展的可能性。不过，每次当华为列出“不做什么”的时候，才更加体现出保留“做什么”的思考和坚决。这种放弃之后的坚决，也是华为在很多领域卓有建树的必然。03、阿里IoT，打造商业操作系统再看阿里。作为互联网企业的典型代表，阿里看待IoT的视角自成一体。在阿里眼中，IoT是互联网由上而下在产业落地的必然，是以云平台为中心，由内而外层层展开的外延。因此在阿里推进物联网过程中，是采用一种自顶向下的世界观。在这种视角中，行业属性并不是最重要的，商业模式是优先要务。由于阿里和亚马逊的世界观颇为相同，我们不妨先看看国外科技评论人Ben Thompson所描述的亚马逊眼中的世界。其实在亚马逊眼中，打包后ICT基础设施和打包后的电商包裹，没有本质区别。电商包裹中的各个“基元”，包含来自各个供应商的产品。通过中间层亚马逊强大的电子商务分销和中转渠道，提供给最终消费者。打包后的ICT基础设施，各个“基元”将能力模块化封装，有效地将原始数据中心组件转变为存储、计算、数据库等，通过AWS公共云平台，为开发者提供了最大限度的灵活性。请点击输入图片描述其中黄色的中间层，有几个关键特征：建设的过程中，蕴含巨大的固定成本，但建成后将大大受益于规模经济。虽然投入巨大，但是构建中间层的成本仍旧是合理的。因为它首先为内部业务提供支持，还可以将现有的能力“原封不动”的提供给外部开发团队使用。外部团队仅需要较少的投资就可以享受中间层的资源，同时帮助亚马逊扩大了市场份额，实现双赢。如果将中间层的内涵进一步扩展，可以看作是某种程度上的操作系统。如此我们再进一步递推到阿里在2019年1月提出的全新商业操作系统，就更容易理解。根据报道，CEO张勇认为，阿里已从一个电商公司，转型为充满活力的数字经济体，并整合成为了一个可对外赋能的操作系统。底层的“基元”包含重构之后的“人”、货、场。制造、销售、营销、渠道、服务、金融、物流供应链、信息管理系统等企业运营中的11大商业要素。传统企业通过阿里商业操作系统中提供的各类云化基础设施，可以率先实现业务在线化，进而全面推进数字化。请点击输入图片描述这个商业操作系统，在各个行业和地域落地，形成了不同的版本。2018年8月，阿里云联合重庆南岸区政府、赛迪研究院，三方共建“飞象”工业互联网平台计划3年内接入100万工业设备，助力重庆4000家制造企业实现“智造”。2018年11月，阿里云正式发布飞龙工业互联网平台，立足广东，辐射粤港澳大湾区，帮助广东打造新能源、电气装备等8大工业互联网产业集群。2019年1月，阿里云宣布旗下的生活物联网平台“飞燕”连接数已经过亿，平台连接的智能设备覆盖了全球200多个国家、100多个品类、2000多个品牌。从垂直领域的选择上看，阿里最先触碰到的，是靠近零售端的小b。没错，同样都是针对B2B领域，但是大家定位的B，类型差异极大。远离零售端的企业，往往是大B，以基础设施和传统工业企业为主，特征是体量较大，产业格局相对集中，具备较高的智能化水平和管理决策能力。而靠近零售端的企业，往往是小b，特征是数量巨大，市场格局相对分散，效率提升、质量改进和供应链改造等蕴含巨大机会。比如阿里对淘工厂类型小b的改造，一家100人左右的工厂，改造的硬件成本在5万左右，这个价格能被大部分工厂都能接受。改造之后，工厂排产效率提升6%，由于链路透明并且按需生产发货及时，整个供应链上的库存可以降低10%。目前阿里已完成超过100家“淘工厂”的部署。最近，阿里商业操作系统的“mini版本”，被应用于四川省成都市郫都区的“数字郫都”项目。郫都区川味食品产业与阿里天天特卖、步科公司深度合作，建设数字化食品工厂，打造川味食品云，更好的实现产供销协同，以数字化、智能化技术助推产业转型升级。通过新型商业模式，阿里汇聚上下游合作伙伴，创建新型合作关系。04、建立对IoT认知的坐标系小长假归来第一天，坚持看到这里的你，着实不容易。为了便于记忆，我用一张图示意性的归纳华为、阿里在IoT赛道中的前进“姿势”。请点击输入图片描述最后，中小企业应该如何融入巨头们纷纷布局的IoT生态呢?首先，看清巨头的思路，不要与其形成正面竞争。其次，还可以看到巨头受制于战略、成本和机制，短期内是没有办法在主航道之外的行业里深扎的，中小企业机会巨大。在这个过程中，打造自身的独特优势尤为重要。或许你可以借助“第二层次思维”。什么是第二层次思维?举个例子，第一层次的思维说，大家都在做SaaS、大数据和人工智能，我们也不能落后。第二层次的思维说，大家都在做SaaS、大数据和人工智能，但是人人都做，技术层面的领先性差距越来越小，不能形成真正的壁垒，让我们抵御诱惑，另辟蹊径吧。人多的地方，不一定好。第二层次思维偏好冷静分析，独立思考，进而选定自身定位，尤其是想好什么不做，哪些事情不碰。IoT领域的玩家，虽然大家最初的切入点不同，但很有可能最终殊途同归，都是面向用户提供软硬件一体化的解决方案和服务。在这当中，能够形成差异的部分在于对场景、对行业know-how、对数据的理解，进而沉淀出的软件、应用和服务。前路充满挑战，前进不会停止。本文小结：1. 联通成立“中国联通5G应用创新联盟”，提出“三联合”商业合作范式，即：联合应用开发、联合投资、联合运营。具体到商业模式，联通提出3个大类，分别是：智能连接+流量类产品、网络集成+运营类产品服务，以及开放平台+应用类产品。2. 面对碎片化市场、块状市场和高度集中市场，华为的策略大相径庭。尤其在智能化汽车领域，华为成为了全球少数能够提供涵盖“芯-端-管-边-云”全方位解决方案的C-V2X厂商。3. 阿里整合成为了一个可对外赋能的操作系统，从垂直领域上来看，阿里选择从新零售入手，率先推动靠近零售端的小b完成数字化改造。4. 中小企业在融入巨头们布局的IoT生态时，首先，避免与巨头形成正面竞争;其次，建议深扎行业，基于对场景、对行业know-how、对数据的理解，沉淀出具备独特优势的软件、应用和服务。
Q6：企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？
为什么要做数字化转型？原因如下：1。中国经济增速放缓，增速放缓将带来各行业的大调整；2.行业内竞争加剧，行业间的差距随着智能化程度的提高而加大；3.企业商品和服务同质化越来越严重，创新难度和技术突破难度越来越大；4.信息是透明的，用户的需求也越来越苛刻，对个性化的要求也越来越高。企业数据升级可以使企业准确了解用户需求，为用户提供定制化服务，留住用户。同时，数字化可以帮助企业优化决策，改善资源配置。它在降低成本和提高竞争力方面发挥着重要作用。数字化转型是一项艰巨的挑战，但成功的转型可以给企业带来不可估量的价值。当前，世界经济正处于从工业经济向数字经济的大转型时期。我国企业有自己的优势，如巨大的人才库、完整的产业体系和完整的互联网生态系统。但也存在基础薄弱、创新不足、组织管理过于僵化等挑战。如何扬长避短，实现企业的顺利转型升级，也需要企业之间的通力合作。信息数字化一般包括采样、量化和编码三个阶段。采样的作用是对某一频率的连续模拟信号进行采样，得到一系列有限的离散值。采样频率越高，获得的离散值越多，越接近原始模拟信号。量化的功能是将采样样本值的范围划分为有限数量的段，并用相同的值表示落入一个段中的所有样本值。它是一种映射操作，用有限的离散数值代替无限的连续模拟量。量化位数越高，样本值的确定越精细。编码的作用是将离散的数值按照一定的规则转换成二进制码，即数字信号。数字化过程有时包括数据压缩。