在2022年收官之际，IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延携IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪和IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉一起，与媒体分享了IBM对于企业云转型的最新洞察——越来越多的企业把云转型与业务价值挂钩，云转型出现双行道。为此，IBM中国科技团队在混合云与AI解决方案的基础之上，为企业降本增效、提升可持续性和数据安全等需求，划出了重点产品，同时结合IBM独特的客户成功专家资源，助力企业拨开转型路上的迷雾，加速技术价值的转化。
混合云方法成主导，但缺乏整体战略，技术能力、网络安全和合规是三大挑战
IBM委托独立研究公司Harris Poll进行全球调研并于近期发布的《IBM企业转型指数：云现状》[i] 报告显示，77%的受访企业采用了混合云方法，但只有不到1/4的企业能够全面管理其混合云环境。中国的研究数字显示，82%的中国受访高管认为，没有整体的混合云战略，就无法释放数字化转型的潜能。
IBM 副总裁、IBM 中国总经理 缪可延IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延认为，混合云战略的推进是一个递进的过程。今天，尽管国内客户非常认可混合云的技术方向，但对于推进进程、自身业务的回报价值仍持一定的观望态度。技术能力、网络安全和合规这三大挑战阻碍了企业的混合云转型步伐。
在技术能力方面，企业缺乏把生态合作伙伴整合到自身云环境的关键技术能力。这一挑战在中国尤甚，超过一半（58%）的受访中国企业表示缺乏这一关键技术能力。在网络安全方面，59%的受访中国企业认为网络威胁是其生态系统创新的一大隐忧，阻碍了他们将生态系统合作伙伴整合到自身云环境的步伐。此外，监管合规性也是很多行业重点关注的问题，全球53%的受访企业认为确保云中合规非常困难，监管合规性问题是整合跨私有和公有IT环境工作负载的主要障碍，这一挑战在新加坡、中国、印度和日本尤为普遍。
来源：《IBM企业转型指数：云现状》云转型出现双行道：性能、安全、供应商锁定、成本是"云回迁"的四大根因
缪可延认为，企业对于云转型技术路线的考量，已经从方向的选择转到实施和推进的层面，也更加细致和谨慎了。云转型首先一定要和业务价值挂钩，没有一家企业会仅为了技术创新而进行转型，实现业务价值才是企业转型的最终目标。
企业开始认真盘点自己的工作负载和数据，然后战略性地选择哪些应该上云，哪些应该留在本地。 此次接受调研的全球3000多位对企业数字化转型有决策力的高管当中，有80%表示已经考虑或正在考虑将企业已经部署到公有云上的工作负载迁回私有的基础设施。他们考虑"云回迁"的四大原因，第一是为了改善性能和减少延迟；第二是出于安全与合规的原因；第三是为了避免供应商锁定；第四是为了降低成本。出于安全原因率先考虑将工作负载迁出公有云的行业包括制造业、电信业和金融服务业。企业会选择把回迁回来的工作负载放在他们私有云以及包括主机在内的本地设施之上。
企业对于IBM所倡导的混合云与AI战略的逐步推进和成熟，也体现在IBM的业绩成长当中。以今年第三季度IBM的业绩为例，营收总额达141亿美元，按固定汇率计算增长15%；过去12个月来IBM混合云的营收达222亿美元，年增长20%；所有类别的IBM软件收入均获增长；不仅如此，IBM主机和分布式基础设施均取得高速增长；咨询业务在所有业务线和所有地区都取得两位数增长。业务的普遍增长也推动了营收绩效，为IBM带来稳定的41亿美元的自由现金流。
"对于IBM这样的全球公司，实现15%的双位数增长，真的不容易。百分之十几的增长，在我们这个行业是在成长的黄金年代才有的。这样的业绩，只有在企业的核心战略得到广大客户认可的情况下才能做到，这说明了IBM混合云与AI战略的正确性。"缪可延说。"进入2023年，企业的混合云转型、数字化转型会更加与业务价值挂钩，呈递进式发展。"
2023年企业混合云与AI转型的预测
第一，业务价值回报率成为首要考量，尝试新技术、追求领先性的重要性有所回落。
以全球主机客户为例，他们包括全球财富 100 强企业中的 67 家，全球最大的50家银行当中的45家，全球10大保险公司中的8家，以及全球最大的零售商、航空公司和很多其它行业的客户。在 IBM 商业价值研究院的《主机应用现代化》[ii] 的研究当中，全球4/5的主机客户表示，他们会选择对其主机应用进行现代化改造，同时在混合云环境中将其与新应用连接，这对于推动主机及其云计算的整体数字化转型战略至关重要。他们认为IBM主机是运行他们最关键的工作负载的高度安全的平台，"主机+云" 是他们混合云转型战略的核心，而不是简单地用分布式架构去替换。主机+云，即通过战略性地将云与主机结合，可以帮助他们获得更优的创新、速度和安全优势，与采用单一的公有云的方法相比，"主机+云"可以从业务加速、开发人员生产力、基础设施效率以及合规性和安全性这四个方面，为企业带来5倍的业务价值[iii]。
第二，企业需要实施全面的安全策略，构建安全的生态系统。
企业需要全面了解其混合云环境中（本地、公共云或私有云、边缘）的数据，为未来的威胁（如量子安全挑战）做好准备。金融科技、保险科技和医疗健康科技公司会选择与成熟的技术提供商合作，以便在推动创新的同时降低系统性风险。
第三，随着全球监管要求的升温，合规也将成为未来一年企业领导的重要考量。
尤其是金融服务等高度受监管的行业，以及需要处理客户个人信息的企业，在实施现代化的同时，他们会努力降低第三方和第四方风险，他们的转型策略会更加专注于处理最关键的任务工作负载，确保数据受到保护。
第四，落实可持续发展目标成为企业数字化的重要议题。
在混合云基础架构层面，未来一年企业将更加关注其混合云环境的可持续性，更加关注提高整个IT运营的能源效率，同时又不牺牲安全性或性能。采用混合云的方法，利用云中的优化系统以及本地IT的强大功能，以较小的占用空间运行更多应用程序，从而帮助减少碳足迹，降低企业能耗。
在AI应用层面，未来一年AI至少可以从以下三方面帮助企业落实可持续目标：
帮助企业建立其环境、社会、治理（ESG）的数据基础。AI可以帮助管理、分析和利用企业运营中大量可用的环境数据，利用设施运营、能源消耗、资产维护、IT 基础设施等位于公司不同孤岛中的数据，基于混合云底座实现数据流转，帮助企业根据复杂的ESG框架向各个利益相关方报告数据。
建立更负责和更具弹性的供应链。一方面满足ESG相关监管要求，另一方面使用数据、分析和人工智能使组织能够优化工作流程并提升供应链的可见性来应对供应链挑战。同时管理企业的碳、废物、能源、水、消耗和材料效用，实时调整库存规模，帮助公司减少浪费。
应对天气变化带来的影响。企业尚未对大量有价值的天气和气候数据进行有效利用，包括对天气、气候和业务运营的实时和持续观测数据等。利用AI把这些数据用起来，可以帮助公司深入研究一些特定问题，比如确定哪些地区、建筑物或资产可能贡献了不成比例的碳排放，从而可以优先考虑改进工作。
IBM在中国：以自身的确定性，助力企业应对不确定的未来
2022年，IBM中国提出要在中国要做好三件事：服务好现有客户、把握新机遇、共创共赢新生态。这一年来，IBM信守承诺，持续为中国客户和合作伙伴提供IBM独到的见解主张与技术价值。
缪可延表示："身处2022年的变化与挑战，我们看到全球的客户在改变，中国的客户更在改变。中国客户将重心聚焦到业务价值和与生存相关的议题之上，考虑技术路线的长期可持续性，考虑技术采用的短期业务回报率。这个需求变化非常明显。在这些关键议题上，IBM有独特的观察，也有很多可以做出贡献的地方。" 他指出，IBM是一家持续经营了一百多年的科技公司，对于技术和产品的未来发展有长远的思考和规划；对企业经营的管理模式、公司文化建设、对各地法律法规的合规性有全球化的视角与实践，积累了丰富的经验，构建了广泛的生态圈。
"可持续性已经从一个公司文化融合的概念推进到整个公司对于各种产品技术条线的选择，这是一个很大的一个变化。比如说，我们重要的银行客户，他们有上云的需求，有走向分布式的需求，有信创的需求，面临各种技术选择。过去在经济蓬勃向上发展的时候，客户对于新技术的投入可能会不计成本，但是当盈利性降低的时候，就必须考虑成本，这是可持续的一部分。在信创的背景下，中国本土技术研发的未来发展前景是很好的，但是与世界的连接，与整个广泛生态系统的一致性和未来技术发展的一致性，也是需要统一考虑的。我认为这点是可持续发展的一个很重要的部分，我们可以把自己的优势贡献给世界，也要吸收这个世界给我们带来的经验。我们也要降低与其它经济体和其它客户、其它市场用户沟通的难度，这是很重要的点。"缪可延强调。
对于很多关键行业的老客户，他们在评估向云端迁移关键和复杂的工作负载时，不只是优化与迁移的问题，IBM还致力于帮助他们从企业的应用、团队和技术等各个方面都做好准备，帮助这些客户在尝试"搬新家"的过程中，始终保持系统的稳定和安全生产。
这一年，IBM在中国也在积极探索新的市场机会，对于民营企业、传统制造业、需要处理庞大数据量的互联网企业，以及需要应对复杂而严格的行业监管的中小银行，IBM都在利用其成熟的产品和领先技术，去支持他们的转型和发展。
这一年，IBM在中国确立了携手共创可持续未来的策略，积极推进我们的合作伙伴生态战略。以前IBM有庞大的渠道、有很多在市场上销售IBM产品及服务的合作伙伴，今天IBM更加关注的是把IBM的能力搭建在合作伙伴的产品和方案中，也就是ESA（嵌入式软件合作）的合作方式。"今天我们的合作伙伴，包括头部的技术提供商，重新开发一个系统性软件、或者在某个技术点上自己重新去开发一个全球最好的技术方案的意愿和可能性都没有那么高。所以他们选择IBM是合理的，因为IBM有可持续的成熟技术，把IBM的技术嵌入自己的方案，再通过自己很好的渠道和行业影响力推向市场，真正创造双赢甚至多赢的局面。我们2023年会加大这方面的投入和资源，会在重点地区和重点渠道推出，会有专人负责。"缪可延强调。
IBM重推"最后一公里"实现云转型业务价值的黑科技产品
"IBM通过收购红帽，基于红帽OpenShift可以为客户提供一个开放的混合云平台，使客户可以从一个云到另外一个云，或者从一个云到它的机房，不用重新开发应用就能轻松灵活地在他混合云的IT环境里把他的应用搬来搬去。IBM Cloud Paks平台，简单地说，是为不同的IT领域提供AI能力的平台，比如说为自动化领域、安全领域、集成领域提供一个很好的以AI驱动的能力平台。"IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪用尽可能简单的方式，来解释IBM混合云与AI的技术策略。
IBM大中华区科技事业部技术销售总经理 陈国豪红帽OpenShift的混合云平台可以打通企业内部混合异构的IT环境、连接外部生态合作伙伴，从而实现安全和规模化的数据共享与敏捷创新；而全面融入了IBM企业级AI能力的Cloud Paks可以帮助企业的IT团队以预集成、模块化、可插拔的方式，"一次性构建应用，随处运行"，从而简化和加速企业"上云、用数、赋智"的数字化转型。
随着越来越多的企业把业务价值与云转型挂钩，把降本增效、提升可持续性和数据安全的需求作为企业数字化转型的重要目标，IBM中国科技团队在混合云与AI解决方案的基础技术能力之上，重点推出帮助企业走好最后一公里，快速解决他们迫切的业务难题的黑科技产品，例如——
能够很好地解决企业降本增效难题的业财一体化绩效管理平台IBM Planning Analytics （PA）、能够帮助解决企业绿色可持续性难题的资产预测性维护和智能管理产品Maximo等，这些都是用来解决以AI驱动的企业经营的问题。
智能化的应用性能可观测性产品Instana、以及Turbonomic 、QRadar产品，国内很多金融、零售业、制造业企业都会用到，可以为企业提供安全的混合云资源管理、安全运维和智能运维的解决方案。
而IBM MyInvenio、AIP-Connect则可以帮助客户实现业务集成与自动化，整合他们的上下游，利用流程挖掘，使他们的流程更舒畅，提升人员的生产效率。API- Connect已经被用于解决汽车行业、制造行业、能源行业的业务集成与自动化场景，包括生产排程、供应链的弹性、平台的运维、业务洞察、供应链生态整合等。
全面融入了可持续性和AI能力的IBM 技术产品和服务正在帮助客户解决业务问题，实现业务价值。IBM软件帮助客户走好从IT到业务的最后一公里，实现业务价值最大化；IBM硬件通过大规模算力整合和多用途存储，帮助企业构建弹性安全的混合云绿色IT，实现云化价值的最大化；IBM全生命周期、一站式多品牌运维服务助力客户实现数据中心一体化，提供多品牌、全生命周期IT支撑，以最大程度简化混合环境下绿色IT运维。
以具体的产品为例，IBM Maximo平台共创可持续发展。在AI 驱动企业经营的场景中，国内某全球领先的智慧能源技术服务提供商，也是目前业内装机规模最大和业绩时间最长的智能风机供应商，正面临着大量风机设备缺乏数据拉通能力、全球化运营合规要求升级等挑战。自引入IBM Maixmo 资产设备全生命周期管理解决方案后，不仅提升人员效能 10%，还实现了现场账实一致率和风机档案的可追溯性和准确性。此外，合规监管和现场工作计划管理能力也得到进一步提升。
IBM PA平台共创业财一体化。国内某大型整车制造企业采用IBM Planning Analytics平台全面替换该企业原有的系统，并基于这一平台搭建起从集团、工厂到各部门的全面预算系统，提供预算编制全过程的目标下达、在线编制提交汇总，多上多下的审批管控过程能力。同时，建立了关键指标监控和自动化分析，利用强大的分析能力来增强预算过程的管控和纠偏，支持经营目标的落实。在此基础上，双方还计划继续推进二期、三期项目，业务场景包括整车经济性、装备经济性和材料成本分析等。
IBM AIOps平台共创智能运维。国内领先的企业云服务与软件提供商用友网络科技股份有限公司（以下简称"用友网络"），利用智能自动化工具优化微服务运维，采用IBM Obervalility by Instana APM部署微服务运维监管平台，提升云原生生产环境的可观测性，使应用程序故障的定位与排除提速10倍。
IBM安全及存储共创弹性安全和高性能的数据基础设施，通过AI 驱动的安全洞察和多级高性能存储，建设全面可靠数据基础设施。如国内北方某银行采用了典型的三站点容灾架构，为了进一步增强其数据安全保护，采用了IBM存储解决方案，增加Air Gap（气隙隔离）保护，对于人为错误、逻辑错误、入侵勒索保护等威胁，实现了3天内的数据的快速检测和快速恢复，恢复颗粒度小于4小时；超过3天的数据则使用磁带库进行恢复。
IBM针对中国客户最为迫切需求的几个应用场景重点划出以下匹配的产品和推荐方案：
针对绿色可持续，IBM在负责任的算力和绿色IT层面，有LinuxONE服务器；在资产的预测性维护和智能管理方面，有Maximo；
针对数据与AI驱动的降本增效业务场景，重点推荐IBM的业财一体化的绩效管理平台IBM Planning Analytics；
针对智能化的IT运维场景，IBM有智能IT运营平台Cloud Pak for Watson AIOps，新一代应用性能管理平台IBM Observability by Instana APM，自动应用资源管理平台Turbonomic Application Resource Management (ARM)；
针对混合云环境下的安全、弹性、高性能的数据存储场景，则重点推荐FlashSystem，高性能并行存储系统-Spectrum Scale /ESS，存储虚拟化 Spectrum Virtualize，结合领先的安全产品IBM QRadar，协同保护客户数据，应对不断激增的网络威胁和勒索软件带来的数据安全挑战。
利用IBM独特的客户成功专家资源，拨开转型迷雾，加速技术价值转化
根据麦肯锡的数据，企业数字化转型的成功率仅为16%，失败率高达84%。企业的数字化转型知易行难，迷雾重重。IBM大中华区客户成功管理部总经理朱辉认为，企业数字化转型面临技术与非技术的双重挑战。
IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理 朱辉从技术角度来看，数字化转型对于企业的自身企业级数据的质量和治理的成熟度有很高的要求，这是企业数字化转型成败的关键。如果没有把数据治理作为数字化转型当中的必经一环，而且是必须要做好的一环，那很多工作是无法进行的。而数据治理是与数据相关的项目当中难度极高、复杂度极高、时间跨度极长、投入极大的一类项目，也是企业数字化转型前期碰到的巨大挑战，甚至是失败的原因。
从非技术的角度来看，数字化转型是在充分释放数据价值和利用人工智能能力的前提下，重新打造一家企业的过程。如果企业把数字化转型理解成是在现有的组织架构、业务流程、企业状况之下，简单的利用技术实现降本增效的过程，那么，从开始的认知上就已经出现了较高的风险。因为很多进行数字化转型的企业最后会发现，他要做的是组织架构的调整，是职位岗位的调整，是员工技术技能的转换或改变。因此，文化的、组织架构的、流程的改变，也是企业数字化转型过程当中碰到的巨大障碍，也是很多企业最后做不下去的原因。"换句话说，企业数字化转型必须要有一个全面的战略和技术能力，如果其中某一个点是短板的话，那极有可能成为失败的导火索。"朱辉强调。
这也是为什么IBM做了大量投入，成立售前的车库创新体验团队（Client Engineering)和售后的客户成功管理团队的主要原因。利用IBM独特的车库创新方法，帮助客户在转型初期就能从战略、组织和文化的层面做好准备，共同定义出用技术解决业务问题的最小可行性方案，以最小的成本实现规模化的创新，提高转型的成功率。已经采购了IBM技术的客户，通过与IBM客户成功团队技术专家的共创，能够开发更多行业应用场景，实现技术价值的最大化，同时为行业贡献领先的应用方案。
例如，在金融行业，IBM客户成功团队助力国内某大型股份制商业银行，利用新一代应用性能管理及可观测性分析平台——IBM Observability by Instana APM，有效实现了云上应用的可观测性。
该银行此前已经建立了自主可控的全栈云平台，支持分布式、云原生、微服务等技术，其应用也在进行云原生化改造和上云。在其分布式、容器化、 Kubernetes环境下，有上百个服务和上千个实例在运行，运维团队急需理解整个系统当中微服务应用间的相互调用关系，应用开发团队则需要及时发现、定位和解决快速迭代和发布新版本的各种问题。
客户利用IBM Instana 实现了传统和云原生环境下不同技术栈的自动发现和监控，全面关联相关信息并定位故障，提供全面的可观测性。 因此，不管是开发人员还是运维人员，都可以通过Instana快速了解当前系统和应用的运行情况，及时发现问题、可视化展现问题并快速定位根因。Instana提供高保真数据，可追踪每一条请求，满足了客户对应用系统的360度无死角监控的诉求，可以采集到每一条错误调用，每一笔响应时间异常的交易。开发人员可以通过Instana进一步对应用性能进行深度钻取，定位到具体耗时长的应用代码或者慢SQL语句，并最终完成对应用性能的调优。
在汽车行业，延锋汽车基于IBM Watson Discovery构建AI决策大脑，实现通用订单到内部订单的自动转换，降本增效。
延锋国际汽车技术有限公司是全球汽车零部件供应商，在全球20多个国家拥有9家研发基地，240多个工厂，为全球整车制造商提供汽车零部件的设计开发制造。这样一家企业，每天收到整车厂和下游厂商的订单量是特别巨大的。他们需要通过人工根据经验把通用订单转为内部订单，每个工厂每天需要两名工作人员花150分钟进行手工分类。即使在这样的人工投入下，仍伴随15%的分类错误，给延锋汽车带来成本和效率的双重挑战。
延锋汽车利用Watson Discovery强大的自然语言学习能力构建AI模型，从1.8亿历史数据、200多种排列组合、结构化数据和非结构化文本混合数据中，学习通用订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，变身智慧大脑，实现运营自动化。实现了全自动执行流程，无需人工操作，且订单分类正确率从85%提升到97%，大大减少了返工时间。
IBM客户成功团队没有止步于此，与延锋汽车一起开发出新的业务场景，利用IBM Cloud Pak for Integration – Aspera构建了企业级文件传输解决方案，帮助延锋汽车的智能制造部门实现降本增效。
为了实时掌握分布在中国和全球240多个工厂众多车间的零部件库存使用情况，延峰汽车在各工厂的监控摄像头将千上万张的实时照片快速地传回总部。用传统复制粘贴的方法来传输批量的照片文件，这给延锋汽车的智能制造部门带来巨大的业务挑战：传输速度慢、网络延迟明显或丢包比较严重的情况下，需要多次分批次手工选择对应照片文件进行复制, 耗时且容易误操作；无法断点续传、无法自动重连、无法自定义传输速度, 无法在不影响核心业务系统向外发任务的前提下, 充分利用主干网的传输带宽。
IBM Cloud Pak for Integration中的 Aspera 组件可提供高速安全可靠的文件传输解决方案。在总部搭建 Aspera 服务器, 在分部工厂车间搭建 Aspera 客户端。 部署 IBM Cloud Pak for Integration -Apsera组件后，延锋汽车的传输速度平均提高了10 倍，不仅避免了漫长的人工等待时间和人工复制粘贴的误操作，还实现了断点续传和自动重连，并且可以动态配置传输带宽和限速，在不影响 ERP 核心系统性能的前提下而最大程度上提高实时监控文件的传输效率。
在政府水利行业，IBM车库创新体验团队与客户成功团队一道，携手上海水利科技和同济大学土木工程专家，利用IBM Watson Discovery 构建水利工程知识库，打造高效的智慧工地，为构建国家水利行业"大江大河大湖数字孪生、智慧化模拟和智能业务应用"贡献力量。
国家"十四五"新型基础设施建设规划提出，要推动大江大河大湖数字孪生、智慧化模拟和智能业务应用建设。长江三角洲区域一体化发展规划纲要等，都对数字孪生流域建设提出了更加具体明确的要求。上海水利科技响应水利部号召，以数字化、网络化、智能化为主线，与IBM以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为总体路径，共同探索以数据与AI赋能的数字孪生水利工程建设。据此，上海水利科技提出了两个应用场景，即构建智慧大脑提高工作效率和构建水利枢纽工程安全模型。
首先是工作效率，水利建设是一个庞大的工程，需要遵守严格的流程，需要严谨的科学理论做支撑。各种类型的文档及文本数据涉及到很多业领域，使得信息查询耗时耗力。尤其当工程人员在工地上时，特别困难。通过使用IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Discovery Cartridge解决方案所提供的智能文本搜索、数据科学和机器学习预测技术，水利科技为工程人员提供了统一平台，在一个整体视图中搜索与访问所需文档信息。通过简单关键字输入，就可以实现从众多非结构化文档（如PDF和图片）中快速定位信息。利用机器学习模型辅助文档分类和标注，为文档提供建议。借助自然语音处理（NLP）技术对非结构化数据进行分析，从文本中提取有效信息，帮助工程人员高效获取知识，辅助水利工程建设智慧决策。
同时，安全是工程建设的核心要素，水利工程需要依托实景三维模型和有限元计算模型作为数据模型资产，对大坝及其围堰结构进行分析，通过采集和管理水利工程的多维监测数据。基于IBM Cloud Pak for Data，运用数据科学和机器学习算法，在传统土木工程模型的基础上构建水利枢纽工程安全模型，实现数据模型优化和在线推演预测，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用，从而实现工程安全分析预警、综合决策等上层业务。
在信息技术行业，IBM助力上海宝信软件信息服务事业本部实现数据库监控管理现代化，赋能核心系统稳定运行、高效运维。
上海宝信软件信息服务事业本部所属的宝信软件是中国宝武集团下属IT企业，也是IBM长期的ESA合作伙伴，历经40余年发展，致力于推动新一代信息技术基础设施的创新。在他们的解决方案里，现代化数据库架构采用了Db2+HADR（Highly Available Disaster Recovery) 等高可用部署方式，在高质量的保证数据库运维7*24不间断稳定运行遇到了很大的挑战。
宝信软件信息服务事业本部借助IBM Db2 Data Management Console（DMC），这一集监控配置和性能调优于一体的原生工具，为数据库运维人员提供智能化的专家建议。应用机器学习、SQL、RESTful API等技术，实时监控企业内多版本多架构的数百个DB2数据库，分析问题并提出自动修复和优化建议。通过实时监控跟踪数据库各种指标，通过智能警报，将DB2数据库的问题及时通知运维人员和数据库管理员（DBA），并辅助根因分析，提升分析和解决问题的效率，并提供大量针对工作负载性能问题的分析和建议调整方案，简化运维人员和DBA的工作。
宝信软件通过提升自身运维服务和云服务的核心竞争力，可以更好地服务其各个行业的终端客户。未来，IBM也将继续携手宝信软件这样的"老伙伴"，一起迈向新征程。
朱辉强调，技术只是手段，只有客户成功了，技术才有存在的价值。"我们要继续把IBM最新的技术能力落到客户具体的业务场景中去，和客户以及他们的合作伙伴携手共同创新，解决他们的业务问题，实现他们他们的业务目标。未来，IBM会更加清晰地把技术和产品价值传递给客户，携手共创解决客户的实际问题，积极应对不确定的环境，携手共创一个可持续的未来。"
[i] 研究方法：由Harris Poll代表IBM在12个国家（美国、加拿大、英国、德国、法国、印度、日本、中国、巴西、西班牙、新加坡、澳大利亚）进行在线调查，时间为2022年6月8日至7月17日。该调查是针对年收入超过5亿美元的公司中的3014名IT和业务专业人士进行的，他们对其组织的云战略有深刻了解。《IBM转型指数：云现状》是综合了针对9个云计算相关维度的25个以上不同格式题库，由行业专家提供信息输入的数据而制定的。 [ii] 详情参阅：《IBM 发布全新 IBM Z 与云现代化中心》 [iii] 5倍数的业务价值—— 此数据基于 IBM IT Economics 业务价值模型。此模型涉及了业务效率的四个方面：业务加速、开发人员生产力、基础设施效率以及合规性和安全性。此模型将使用IBM 主机的 IBM 混合云方法与使用单一公有云的方法进行了对比，研究混合云方法带来的预计业务增长机会和 IT 成本下降。该研究的对象为金融服务客户，其年收入为100 亿美元，IT 预算为10 亿美元，拥有 64000 MIPS IBM 主机环境和分布式数据库软件，每核均获许可，共运行1024 个 x86 核。500 台 x86 服务器被 11 台 LinuxONE III LT2 服务器取代，减少了占地面积和能耗。公有云和 IBM 混合云业务价值数据基于IBM 商业价值研究院开展的IBM 内部跨行业评估（https://www.ibm.com/downloads/cas/QMRQEROB ），集成了IBM主机的混合云方法和预计的业务价值基于IBM IT Economics 在针对IBM 主机客户环境进行评估时获得的数据。业务价值因公司规模、基础设施和工作负载类型而异。 |
