中國云計算市場未來3年展望
來源：原創(chuàng) 時間：2017-07-05 瀏覽：0 次
1、大型賣法（咨詢式團隊式解決方案式銷售）、大型客戶是云計算未來賺錢的主流。這是所有IaaS、大數據、SaaS的必然之路，因為這就是B2B市場的本質
2、主機、存儲、網絡是爆款，一旦巨頭超低價傾銷，將沒有創(chuàng)業(yè)云廠商的機會。云作為基礎設施，最終是巨頭的生意，沒有創(chuàng)業(yè)機會，而且中國創(chuàng)業(yè)云廠商大多沒有被大廠并購的獨特互補能力
3、最賺錢的是云中間件服務、云運維服務、云安全服務
4、解決方案必須包含項目總包管理、IT規(guī)劃、技術架構設計、拆分集成方案與遷移方案、專家評審服務與專家指導服務、培訓認證服務
5、第二梯隊的云計算廠商會逐步放棄大數據產品線聚焦回云計算產品線，因為不具備大數據需要的行業(yè)業(yè)務模型建模與洞察能力，必須打造行業(yè)應用合作伙伴生態(tài)，互補打單
6、云廠商做SaaS是找死，因為經營哲學和能力模型都與云計算不一樣，只能打造行業(yè)應用合作伙伴生態(tài)來互補合作
（1）中國云計算市場還處于起步期
一、看看史前云計算，整個云計算從世界來說也才十年光景
2004年我就用VMWare虛擬機，在上面裝練習環(huán)境的軟件，以便用戶在練習環(huán)境熟悉ERP軟件后好在正式生產環(huán)境上崗作業(yè)。那時候還沒有云計算的概念，虛擬機也不是云計算技術棧中的一部分。
2004年也是Google火爆的一年。IaaS層面，Google服務器數量、IDC機房建設、Google網絡技術首次公開，讓人驚嘆現(xiàn)代工程；PaaS層面，賞心悅目的Google Open API讓人可以通過API直接訪問Google的功能服務和數據，使基于云的模式編程成為可能；Gmail在4月1日愚人節(jié)橫空出世，隨后Gtalk、Google Doc、Google Earth各類互聯(lián)網產品不斷推出，構建了豐富的應用SaaS層。
2005年，Google發(fā)布劃時代的三大論文：GFS、BigTable、MapReduce。隨即，2006年，Hadoop開源項目成立。
2006年，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特首次提出“云計算”概念，但2006年Amazon也隨即發(fā)布“云計算”公有云產品，發(fā)布EC2（虛擬主機）和S3（簡單存儲）兩款正式產品。AWS最早可追溯到2002年，Amazon通過WebService技術來發(fā)布Open API，供其他互聯(lián)網企業(yè)通過Open API來調用Amazon的主數據，如商品信息。
從2006年開始正式算起，云計算已經如今十個年頭了。
現(xiàn)在回頭來看商用公有云（IaaS、PaaS、SaaS），Amazon居然比Google跑的還要快。我個人倒是覺得Google更有開展公有云計算業(yè)務的技術實力，但Google居然一直三心二意沒有強勢發(fā)力，公有云業(yè)務目前在Google都不是一項重要業(yè)務。而Google卻一路絕塵在智能硬件、無人汽車、人工智能。我想，這可能正是百度和Google的本質差異。百度把搜索當目的，而Google把搜索當做數據收集、數據處理、數據應用的一種手段，除了搜索這種手段，Google還通過各種地圖&衛(wèi)星地球、智能Android OS&智能硬件、物聯(lián)傳感&無人汽車、機器人收集大量的數據。Google收集數據處理數據為自己所用，而云計算技術只是它實現(xiàn)自己目的的一個基礎支撐手段而已，所以它沒有想著把它商用來賺錢。這種思路可能會一直影響著Google在云計算業(yè)務方面的開展。
二、說說云計算主流技術時間表，大多是近5年內才起步
我們縱覽了一下云計算主流技術的發(fā)布時間，發(fā)現(xiàn)：IaaS主要在2011、2012年，大數據主要在2014、2015年，人工智能主要在2015、2016年。
1、IaaS
2010年，OpenStack開放給業(yè)界；
2011年，Cloud Foundry由VMWare開源；
2012年，CloudStack由Citrix開源；
2014年，Docker1.0發(fā)布；
2、PaaS
2008年，MongoDB由10gen開發(fā)并開源（也可歸入大數據領域）
2010年，Redis由VMWare資助獲得大力發(fā)展（也可歸入大數據領域）
2011年，Kafka由LinkedIn開放給業(yè)界
2008年，Zookeeper作為Hadoop的一個子項目對外開源
3、運維日志
2004年，Zabbix開源
2012年，F(xiàn)lume加入Apache開源
Logstash+ElasticSearch+Kibana
collectd+InfluxDB+Grafana
4、爬蟲、搜索、推薦
2009年，Nutch1.0發(fā)布
2000年，Lucene1.0發(fā)布
2007年，Solr1.0發(fā)布
5、大數據
2011年，Hadoop1.0發(fā)布；
2013年，大數據查詢框架Presto發(fā)布；
2014年，Spark1.0發(fā)布；
2015年，HBase1.0發(fā)布和分布式關系數據庫GreenPlum開源，
2015年區(qū)塊鏈技術OpenChain也開源了；
2016年，Storm1.0和Elastic5.0發(fā)布；
6、人工智能
2015年微軟開源了分布式機器學習包DMTK；
2015年Google開源了深度學習系統(tǒng)TensorFlow；
2016年雅虎開源了人工智能引擎Caffe On Spark；
2016年Facebook開源了圖像識別包DeepMark。
三、說說中國的云廠商，主要集中在近3年
我們發(fā)現(xiàn)，中國做云的廠商門，從2011年才開始陸陸續(xù)續(xù)起步，正式發(fā)布云，也就是2014、2015、2016這三年。真是應了那句話：中國人才還沒有規(guī)模性支撐基礎核心技術研發(fā)的能力，所以國外不開源，中國只能等著。看似AWS 2006年就開始對外公有云銷售，但中國云計算行業(yè)可以從2011年開始，這就相差了5年時間。
1、互聯(lián)網企業(yè)做云：
縱覽了一遍，中國互聯(lián)網企業(yè)做云，除了阿里云和新浪云起步較早外，其他公司都是在2015、2016年開始發(fā)布公有云。
BAT：阿里云從2009年開始做，一開始在微軟亞洲研究院出身的王堅博士堅持自主原創(chuàng)云，經過2012年天貓聚石塔項目的坑后，在2013年由章文嵩率領在開源基礎上發(fā)展，在2015年的云棲大會終于爆發(fā)；百度云經過百度相冊百度云盤這些消費類應用云產品的坑，于2016年宣布做公有云；騰訊也于2016年正式盛大發(fā)布騰訊云。
三大門戶：新浪云做了很多年，爹不疼娘不愛，不支持不打擊；搜狐不做獨立云；網易云在2016年發(fā)布，走單品精品路線；
互聯(lián)網：樂視云于2016年正式發(fā)布，主打視頻技術云；金山云主打游戲云；360云于2015年低調發(fā)布產品，但看起來還非常單薄，特色也不太明顯。
電商：京東云于2014年對外開放公有云，經過云擎（Web快速開發(fā)平臺）、云峰（移動App開發(fā)平臺）、云匯（應用市場）的坑，2015年又經過物流云、智能云的坑，2016年走上基礎IaaS云、大數據云、SaaS電商云；美團云于2015年低調發(fā)布，目前看起來也是比較單薄，特色也并不太明顯。而且美團沒有上市，缺乏雄厚資金支持，云計算是一個初期極需要巨大投入基礎設施的行當。另外，電商搞云，一定要甄別好云業(yè)務對于電商業(yè)務的戰(zhàn)略地位，否則一直會搖擺不定蹉跎了歲月。Amazon AWS是無心插柳柳成蔭之作，并無一定的對照性。
2、創(chuàng)業(yè)做云：
Ucloud和七牛，創(chuàng)始人都出自盛大云，UCloud主打主機，七牛主打存儲。兩家都成立于2011年。
青云創(chuàng)始人出自IBM，在IBM時就在進行云計算相關的研發(fā)。青云成立于2012年。
OpenStack云，如有云、九州云、海云捷迅、EasyStack等等，有很多，大多成立于2012、2013年。
Docker云，如DaoCloud、靈雀云、時速云、數人云、希云等等...，也很多，大多創(chuàng)辦于2014、2015年。
3、傳統(tǒng)IT商做云：
他們一般會集中在政府機關、政府公共事業(yè)部門、央企、地方大國企開拓市場，以私有云、專屬云、混合云的方式進行銷售、部署、維護。
電信云：電信天翼云、中國移動云、聯(lián)通沃云，華為云、新華三
老牌IT商如浪潮、神碼、中科曙光、華勝天成，也開始做云
國際巨頭也都結合中國政府政策，逐步和國內廠商進行合資合作進行托管運營，于今年開始本地運行，如微軟Azure落戶世紀互聯(lián)、Amazon AWS落戶寧夏中衛(wèi)。而Oracle這類既有硬件服務器，又有數據庫和中間件產品，又有ERP應用套件的廠商，他們往往會主推軟硬一體機的私有封閉解決方案。
四、說說云產品，大家在IaaS這層都還沒有建設完成，更別說解決方案
我們發(fā)現(xiàn)，IaaS領域大家都產品線差不多，其他在大數據技術平臺、人工智能引擎、PaaS中間件引擎、大數據應用、應用云、云生態(tài)，都差異性很大。也就是說，經過5年的建設，中國云計算廠商的產品線還有待補齊。
在2014、2015這兩年，我們看到大家在各個技術大會出現(xiàn)，講云計算中涉及到的技術來突出自己的公司品牌。在產品宣傳方面在2016年才開始。直到2016年下半年才開始產品深度宣傳，有了產品在性能、安全、穩(wěn)定、可集成方面的測評。
相信2017年，各家云計算廠商會在客戶應用成功案例標桿樹立、云計算產品組合應用場景解決方案、重點行業(yè)解決方案方面會努力投入。
只有這樣一步步走，到2018年，可能才會涉及到售后服務的比拼，如業(yè)務咨詢、IT規(guī)劃、專家評審專家指導、培訓認證、日常運維、突發(fā)異常技術支持等等
從這樣來看，中國云計算市場確實還處于起步期。
1、IaaS
云主機：虛擬機、Docker容器
云網絡：域名注冊與備案、CDN、負載均衡、DNS云解析；專用虛擬網絡、專用高速通道
云存儲：文件系統(tǒng)、對象存儲、塊存儲
云數據庫：關系數據庫(MySQL/PostgreSQL/SQLServer/Oracle)；NoSQL(memcached/Redis/MongoDB)
云運維：流量統(tǒng)計、性能監(jiān)控；資源管理；備份恢復；
云安全：主機安全、Web應用防火墻、網絡安全、內容安全、數據安全；SSL證書管理、密鑰管理
2、PaaS
API網關
分布式應用中間件
消息隊列
日志處理
爬蟲、搜索、推薦引擎
3、大數據
數據歸檔與備份服務
主數據管理
大數據倉庫與ETL工具、可視化報表與圖表
大數據開發(fā)套件、大規(guī)模計算套件
流計算、內存計算
區(qū)塊鏈
數據交換交易平臺、OpenAPI市場
4、人工智能
自然語言處理：機器翻譯、OCR識別
語音識別
圖片識別
人臉識別
機器學習
5、大數據應用
營銷：主數據畫像、點擊流與用戶行為分析；精準搜索、精準推薦、精準排名、精準廣告投放、精準EDM推送
電商：智慧采購、智慧比價、智慧定價、智慧促銷、智慧倉儲規(guī)劃、智慧物流配送規(guī)劃
風控：反欺詐、反刷單；惡意用戶、惡意訂單、惡意點評
安全：大數據驅動Web應用防火墻、網絡DDoS狙擊、內容綠網、數據脫敏、數據防篡改
6、應用云
智能物聯(lián)云
視頻云：直播、點播；轉碼、存儲、緩存、分發(fā)
通訊云：IM云、音頻視頻通信云、客服云
消息云：移動App消息推送；短信驗證、郵件驗證
地圖位置服務
支付服務
電商接口
7、云生態(tài)
企業(yè)軟件：OA、IM、CRM、財務、HR；電商；企業(yè)云盤、企業(yè)郵箱、企業(yè)建站
運維：預裝服務器環(huán)境、培訓與認證、服務器代運營、數據遷移備份恢復、故障排查、安全測試與安全監(jiān)控
（2）中國客戶與典型應用場景
一、中國客戶
政府
1、政府機關
2、政府公共事業(yè)單位：工商、稅務、海關、社保、衛(wèi)生、公安法院檢察院、國土資源、農業(yè)局、水利、安全監(jiān)督質量監(jiān)督食品監(jiān)督、財政、審計
大客戶
3、央企：石油天然氣煤炭、電力電網、鋼鐵有色金屬、銀行保險證券、電信；汽車、鐵路、民航、船舶；航天、核工業(yè)、軍工；建筑工程；糧油、鹽業(yè)
4、中國企業(yè)500強、中國民企500強
中型企業(yè)
5、地方中等規(guī)模性：國企、合資企業(yè)、民營企業(yè)
中小客戶
6、中小企業(yè)、小微企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)
互聯(lián)網客戶
7、互聯(lián)網企業(yè)：互聯(lián)網（媒體/社區(qū)/文學/視頻/音樂/漫畫/游戲等等）、電子商務（B2B/B2C/O2O/垂直行業(yè)服務電商等等）、互聯(lián)網金融（信貸/保險/理財/眾籌等等）、企業(yè)服務（互聯(lián)網營銷/招聘/企業(yè)福利與社保/企業(yè)SaaS應用等等）、智能硬件（智能手機電視路由器/無人設備無人飛行器/VRAR/人工智能設備等等）
按照2B市場特點：
1、政府、大客戶企業(yè)：需要總部銷售甚至總部實施總部服務支持，而且還得分行業(yè)事業(yè)部來
2、中型企業(yè)：可以直屬區(qū)域分公司銷售和實施服務
3、中小企業(yè)、小微企業(yè)：可以全國分銷
二、典型應用場景
云計算啊，本質其實是個典型的B2B重型業(yè)務，大家以后會越來越有這種感受。未來，企業(yè)必須建立解決方案咨詢部、實施顧問部、專家服務部，進行咨詢式團隊式解決方案式的銷售，售前顧問、銷售經理、IT應用專家、技術架構師、實施項目經理、實施顧問、技術支持顧問都得組團講標，幫助客戶進行目前IT現(xiàn)狀梳理、IT入云規(guī)劃、IT實施藍圖與實施遷移方案，如何把現(xiàn)在的應用進行拆分、遷移、集成，這都需要一個個客戶踏實調研與落地實施的。誰也逃不了。你以為把服務器、網絡帶寬、存儲、數據庫放到網上人家就可以購買了？沒門。誰還沒有一星半點的過去IT包袱啊。
1、輕資產、專注主營業(yè)務
這類客戶的訴求一般會去購買基礎IaaS產品，這樣可以快速上線、快速部署，不用漫長的采購選型、申請批款、安裝部署、基礎運維。
而且云計算廠商會自帶硬件設備以及IaaS系統(tǒng)軟件的運維服務、安全服務，運維專業(yè)、穩(wěn)定，不用企業(yè)客戶操心，企業(yè)客戶可以把人才團隊專注投入到主營業(yè)務支撐上。
2、快速開發(fā)
這類客戶的訴求是有豐富的分布式中間件。這類中間件，從研發(fā)、運維部署、運維監(jiān)控、異常處理，都挺復雜。不少企業(yè)沒有這么強的研發(fā)團隊實力，但是又想使用這些高技術，正好云計算廠商開放了，直接Open API調用就能享受到。如各種PaaS引擎、人工智能引擎、大數據計算引擎、應用云服務，都具有很高的粘性
3、高可擴展性
很多企業(yè)客戶想到上云，關鍵是聽說云計算能無限擴展、快速在線擴展、彈性擴展。這可解決了企業(yè)客戶頭疼的性能問題。
其實這個認識是有誤區(qū)的，如果你的企業(yè)IT應用是鐵板一塊，你上了云也是鐵疙瘩一塊。想高可擴展性，得拆分。比如應用代碼和數據進行分離、動靜資源分離、OLAP和OLTP應用模塊分離等等。
但鐵疙瘩一塊的IT系統(tǒng)，還跑得是核心業(yè)務，如何拆分，如何遷移上云，如何集成，這需要云服務廠商提供專家服務，進行拆分遷移集成解決方案分析設計、軟件拆分架構設計、軟件部署架構設計、難點聯(lián)合診斷與攻關、拆分集成過程中的方案評審與指導。否則極為容易拆了連不上，或者拆的自己都亂成一團麻了。
拆完后，盡量使用云的分布式中間件PaaS引擎、大數據技術平臺，這又得需要專門的技術培訓和專家指導，方便企業(yè)有合格熟練的技術人員能夠和這些分布式云中間件進行對接完成過去的技術引擎需要。
這樣做后，以后的擴展性就很強了。
4、混合云
這類客戶有些應用（如互聯(lián)網社區(qū)、電子商務平臺）跑在公有云上，但是還有自己的核心ERP運行在自己企業(yè)內部，如何內外打通，但是還要保證安全。所以他們需要混合云。
他們在以下方面多有需求：
專用虛擬網絡、專屬服務器、專屬存儲區(qū)塊、虛擬機技術、容器技術
數據同步、高速數據傳輸通道、遠程備份、數據歸檔、
多地多活、API網關、負載均衡分流
通過專屬技術，可以在網絡層、服務器層、存儲層劃分為專屬，其他企業(yè)無法侵入；通過虛擬機技術和容器技術，企業(yè)的應用跑在這些虛機里，在以后不管是在私有云環(huán)境還是在公有云環(huán)境，都非常容易遷移、復制、備份；通過負載均衡分流來做到多地多活；通過APPI網關做到內網應用和外網應用的安全接口調用。
5、私有云
不少大型客戶擔心不受控或者國家政策不允許，所以要求部署私有云。其實私有云從實現(xiàn)角度來說，還是那套軟件、那套后臺監(jiān)控運維平臺、那套日常運維團隊。在系統(tǒng)基礎設施IaaS層面并不做定制開發(fā)（一般也不需要）。只不過是客戶自己的IDC機房、自己的網絡、自己的服務器、自己的存儲，用統(tǒng)一的IaaS軟件屏蔽、統(tǒng)一運維，云計算服務商仍然和管理自己所有權的那些硬件資源是一樣一樣的。在這類唯一的差異性可能就是那些安全產品、安全服務、安全策略。
6、產業(yè)云
這類客戶是希望打造產業(yè)鏈服務IT平臺。要打造這樣的平臺，首先要有一套統(tǒng)一的IT平臺，從IT IaaS平臺，到PaaS平臺，到大數據平臺，都需要。在這些平臺基礎上來開發(fā)或集成產業(yè)鏈上下游的各類IT系統(tǒng)。
在集成眾多的產業(yè)鏈上下游IT系統(tǒng)時候，還需要兩個東西幫忙，一個是Open API平臺，一個是數據交換平臺。所以API網關、Open API Store、主數據標準管理/主數據更新/主數據變更日志/主數據API服務/主數據復制分發(fā)這套，是打造產業(yè)云的必備平臺。
7、大數據云
這類客戶第一需求是用新的分布式架構的大數據倉庫技術產品代替過去的商業(yè)智能數據倉庫產品，提升存儲和計算性能。把歷史數據導入到大數據倉庫中，緊接著的需求就是要求服務商提供商業(yè)分析應用模型。
要滿足這類客戶，需要服務商建立行業(yè)生態(tài)合作伙伴體系、建立業(yè)務咨詢/IT咨詢/IT項目總包管理團隊。通過業(yè)務咨詢來建立商業(yè)分析應用模型，通過行業(yè)生態(tài)合作伙伴來進行集成對接、抽取數據。
三、不同規(guī)模的客戶，關注重心不一樣
對于創(chuàng)業(yè)小公司，一般這樣選型云計算：
1、域名便利：方便域名注冊、域名綁定、域名備案
2、支付便利：如支付寶、微信支付，掃碼付款即可
3、價格低廉：如一個月100多元，一年才1000多元
4、有AE包：可以網上選擇、網上付款，甚至0元促銷，直接一鍵安裝。很容易就把自己的程序部署上去
5、提供基礎應用：如免費的企業(yè)郵箱。如果有免費的wordpress和企業(yè)模板，不用安裝，直接開通，直接域名綁定，企業(yè)的官網就有了。一個企業(yè)的架子就很快搭起來了，從外面看來很像一家正規(guī)公司了
對于中公司選型云IaaS：
1、各種引擎很重要。中公司，自己的應用做的很好，但是大部分研發(fā)力量主要都投入到應用研發(fā)上了，他們沒有能力來研發(fā)以及運維大規(guī)模的基礎引擎，所以如果云計算廠商能提供好多底層的引擎，他們就會直接使用。如搜索推薦引擎、人工智能引擎、大規(guī)模日志引擎、大數據技術平臺。又不用自己研發(fā)，又有現(xiàn)成的高科技給自己主力，多好
2、價格。又想吃好肉又想價格低，所以只能隨業(yè)務增長量來收費，這樣容易接受。但是因為所有業(yè)務應用都受基礎引擎支撐，所以想遷走就基本不可能了，只能細水長流
3、有比較保障的云安全：至少不能動不動就被DDoS攻擊、被安裝了肉雞木馬、被感染了病毒。中公司的研發(fā)人都主要偏向于應用研發(fā)，一般沒有專門的安全技術力量。
對于大公司選型云IaaS：
1、穩(wěn)定很重要。如網絡穩(wěn)定、存儲穩(wěn)定、內存CPU主板穩(wěn)定、電力穩(wěn)定。這是需要云計算廠商投大錢的，錢沒投上，只選擇低端貨，那自然不穩(wěn)定，性能也不高
2、解決方案很重要。大公司一般應用復雜，要求異地多備份、多地多活、流量分流、快速切換，這需要云計算有很強大的技術解決方案能力。甚至有些大公司為海外提供服務，所以也非常看重云計算廠商在世界各地如香港、日本、東南亞、歐洲、美國的云計算資源能力
3、技術支持很重要。出了問題，可以快速響應，快速查找到問題根源，快速修復或快速升級。這對云計算廠商的技術團隊的規(guī)模、技術能力、自動化工具、跨部門之間的良好協(xié)作，要求很高。
4、技術服務團隊的服務態(tài)度也很重要。本來客戶出了問題已經很著急，如果技術服務團隊的態(tài)度散漫、態(tài)度不和藹，甚至欺騙客戶、拖延時間、內部協(xié)調不了，那客戶就爆了。
（3）中國云計算的銷售模式
一、云計算是典型B2B生意，B2B生意模式并未改變，IBM的模式是對的
前幾年IBM被互聯(lián)網企業(yè)做云打的有點懵，就如同在上世紀90年代IBM遇到了Linux服務器操作系統(tǒng)開源免費一樣。但IBM不愧是老司機啊。
在IaaS層面，IBM是OpenStack的最大支持商。把一臺高性能主機通過虛擬機來切分成N份，這并不損害IBM在主機市場的利益。IBM最怕的是分布式中間件，用N臺廉價的X86服務器構建分布式云。
在人工智能方面，IBM收購了大量人工智能公司，但是在大數據方面，IBM卻沒有大的聲音（可能和IBM的DB2與Congos產品利益沖突）。很可惜的是，人工智能沉沉浮浮三十年，這次又一次犯活，主要是大數據收集和大數據運算的提升，驅動了人工智能的進一步精準。沒有大數據的支撐，人工智能玩不轉。但IBM靈活的很，仍然很積極的擁抱開源，取來業(yè)界的Hadoop、HBase、Spark使用。反正IBM有很強項的咨詢業(yè)務，而大數據的計算和存儲技術不成為門檻之后，商業(yè)數據應用分析模型的構建才是最重要的，這又回到了IBM的手里。
IBM作為一家IT系統(tǒng)基礎設施提供商，有硬件設備、有操作系統(tǒng)、有數據庫、有中間件、有BI套件、有人工智能產品，它最適合的套路就是：
1、IBM做總包：通過咨詢引路，打動企業(yè)客戶CEO和CIO。并且構建商業(yè)分析模型、商業(yè)KPI指標、商業(yè)流程，進行了業(yè)務頂層設計；而且通過分包模式，引入IBM自己的合作伙伴，IBM做好項目進度管理、質量驗收管理、成本管理、風險管理；對于合作伙伴系統(tǒng)之間協(xié)同工作，IBM做好IT規(guī)劃、IT架構設計、接口設計、數據標準規(guī)范設計。這就是總包的定位與價值。大量的利潤都被IBM總包拿走，其中落地干活的都是苦逼賺錢。
2、IBM銷售基礎設施：如硬件設備、操作系統(tǒng)、數據庫、數據倉庫、大數據技術平臺、中間件、BI、人工智能套件等等。這些通用軟硬件又占了企業(yè)采購的最大份額。
3、IBM通過業(yè)務咨詢和IT咨詢，在全世界各地網絡了一大幫各個級別的垂直行業(yè)應用軟件商、解決方案集成商、實施商、培訓商、定制開發(fā)商、技術服務支持商。這就是生態(tài)合作伙伴體系，一線臟活累活都是他們干。IBM不用去開拓更多的各行各業(yè)應用級的產品和服務。
這套模式，在B2B的IaaS、PaaS、SaaS、大數據、人工智能這些領域中，仍然適用。過去是客戶一次性購買買斷，現(xiàn)在是分期租用，只是收費周期長短的問題，模式的核心并未改變。所以IBM一定還會犯活。
二、用友的渠道建設值得借鑒
用友的渠道是建設的很立體的：
1、從產品線來說，ERP為主線，分為股份（針對大型客戶/中大）、優(yōu)普（中大/中/中?。?、暢捷通（中小/小/小微/創(chuàng)業(yè)）。ERP還細分為一些重點行業(yè)的解決方案，如制造業(yè)、現(xiàn)代農業(yè)、煤炭能源等等。
2、再從產品線來說，用友還通過收購或控股，對OA、HR、CRM進行了布局。也是通過收購或控股，對重點行業(yè)的領先IT企業(yè)，如汽車、地產、醫(yī)療、煙草等等進行了控制。
3、從渠道來說，大的客戶有本部事業(yè)部，區(qū)域大客戶有區(qū)域分公司，其他客戶有渠道代理商罩著。
4、再從渠道來說，現(xiàn)在用友也擁有SaaS云服務，所以在網絡直銷、電話直銷方面也有展開。
