大家好 换行稍微有点问题 看着好奇怪 最后就名个字我上来先解释一下就是为什么我这个话题看起来比较奇怪就是好像跟技术没有太大关系有点关系我先介绍一下背景 可能大家就会明白这个意思我这个团队叫XCloud余渊生他是在联想期团内的一个团队他的职责分两部分第一部分就是联想自身的余渊生的所有的技术的知识从运萎到架构的治理那一层呢 就是我们在去年2022年的6月份自己发生的丑合约的品牌就叫XCloud余渊生是其中一个产品线所以我们有着两个双重的身份今天的主要的话题是真的有第一个身份也就是在联想这样一个跨全球的跨各地的 跨市区的这么一个企业里余渊生的技术到底怎么样在一个IT里落地所以这件事情呢我们是从一个假帮的身份去看我们的这个余渊生的个性技术是怎么帮着我们这些IT去去更好的治理这些业务这一二三先介绍一下联想的背景首先一帮我在这儿我开个玩笑我们不是每地两星企业我们是真正正正的爱国企业因为大家正常说什么这个总部在在美国之类这个完全是往下传的联想的总部就在北京我就是在总部工作的而且联想的大量的业务其实都是为了中国的这些市场的用户那这没有几个关键的数据首先呢这数换多过就点几个五个大我们有十亿的全球的用户因为联想自己本身又做服务器又做各种这个消费机的中间设备包括了迷迹本都是大家比较熟悉的迷迹本小型派的小型等等也包括了我们的这些手机服务器等等都是由联想自己的工厂生产的所以有三十五家全球工厂那我们每年有一点五亿的智能设备的出过量然后呢因为这些都是制造业的数据所以我们有一点特别重要的就是侯英联我们在侯英联那个全球侯英联二十五枪边排第九名所以这个业务特别的复杂那在这个这么大的业务之下呢联想的IT它不是一个传统的小IT所谓传统小IT是什么呢帮大家解决一下装的操作系统帮大家解决一下这个工薪系统什么请假的系统我们不是我们从我们联想自己的年产工销服每一个生产关节都是由我们这个IT的去解决里面的问题和承担里面的所有的研发运萎的任务那我们看一下这个在全球的普局从这儿就会引出我们这个多机讯的话我们联想的其实是一个比较大的那个脾气全球82000的这个全球员工分布在全球破地那我们的数据中心呢也是有这个二十多个不同的那个所有人的数据中心那这二十多个所有人中心的主要部署在像咱们的中国然后美国还有欧洲那这一下呢其实覆盖了大部分的区域但是有一些区域是覆盖不到的所以我们就会需要有十六个工联员的专区来保证我们的覆盖率让我们的业务能用利用或更进那在这么大的普局之下呢我们最大的一个诉求就是我们都有大量的不同的K8S机群大量的不同的CSSD的机群有我们的这个代码管理的机群都是要分布在全球不同的位置然后还有一个比较重要的这个信息就是我们有两千七百家的不同的应用来服务于通销服务整个制造出气里面的每一个环节所以这个体量很大所以我们作为一个云部门压力就会非常大那我们再看一下我们的整体的新路历程最早一段时间是98年到2065年这个时候呢经历了几个比较大的变化特别早的这种上路时期就不在这整开但是我们要去highlight一点就是我们在第一天出当时有一个比较重要的事情收过iPad的名牌那这个时候呢我们收进来的是不光是新iPad的这么一个品牌同时要从iPad收来它对应的所有的IT系统它整体的IT的管理方式和对应的这些业务的研发和业务那这个对我们来说当时就挑战是最大的怎么讲呢那个时候我们连自动化连标准化都没有而且功能师只有几个肉眼可见的是我们作为运为去面对研发团队的时候从十几个研发团队一下就长到了数十个研发团队那我们当时就会有一个趋势非常下一届我们会因为每增加一个研发团队就要增加先用人数的运为人员吗我们会因为增加一些业务系要增加运为人员吗那这个时候这个运为团队可能大到没边数百人的运为团队这个在它这个任何运为这都是不可能的所以我们在那些年代先做的是自动化运为平台把每一个运为功能师手里边的这些这个自动化的脚本然后这些他们需要去做的操作都集中在这个平台上那这个时候我们要做的就是标准它因为你要自动化第一步要先做标准它我们把这些所有的东西都标准它这个第一步先解决了这个小问题就是我们不会再不停的增加运为人员去支持大家但是依然还是有很大的这一刻差距那么刚好在二零一五年的第一年里我们跟胡华借错了那我们这个时候我们把给我们大家非常先进的当时非常先进的OpenShift的样子你说还没有K8S的这个14年场合还没有K8S这个概念还是Gear Touch如果再做的有比较这个比较悠久的经验的这个这方面那它其实已经有容器调过的那那个时候为我们开拓了很多的眼睛我们开始在OpenShift的V2上跑一些我们的义务后来五年的时候OpenShift的V3出来的让我们一下看到的这个行业应有的未来是什么样的OpenShift的是我们非常好的老师所以我们当时好的就是毫不犹豫的就上了OpenShift的V3上了一些义务系统上去但是因为刚才我们看到了连接了这些东西有不同的研发团队位于中国美国 日本 南美那这个时候OpenShift在这个方面它有一个极好的前景的这个发展它有非常好的CISD的能力它有极好的这个K-RAS管理的能力但唯独前去的如果多机身管理的能力和在企业里面进入战士里的能力所以在这个时间节点呢我们就发现人员协作管理程度特别高这个后面我们会具体的展开当时有很多硕士所以在那个年代我们决定了OpenShift的内容我们自己所以在2015年的底2016年初我们开始K-RAS做自己的这一层把它封装按照我们整个这个按照我们这个制造业的IT的方式去把它直立起来这个时候呢我们就开发了这个叫做K-RAS当我们去解决刚才那些问题那同时呢我们也开始了DALOX平台的构建和我们WIFT平台的构建DALOX是这样的当年因为今天重点不在DALOX的WIFT我就快速过一下DALOX因为是大家分散的工具量那大家首先第一就是用户体验不一致我做一次研发从设从需求分析到设计到最后等等上线大家要等实际的不同的平台这个用户体验非常差第二就是这个数据不大通甚至连登录都没有大通没有办法都断断断的分析所以我们那个时候呢就把上面大立同平台先把认证的把里面数据大通用户体验也大通那最终呢得到一个额外的好处也是这些年大家温度的就是研发效能的之余我们因为抽到所有DALOX的这条环境所有的数抽到我们DALOX数据的户里面把这个数据户里面的数据再进行分析就可以做大效能的知识微博的平台也是当时在这个阶段我们就像我们所预测的在这个阶段我们从几十个面对的业务联发团队一下暴涨到了300到400个有内部的外部有这个有这种总包形式的外包有人类外包形式的外包有联想自己内部的联办那这个时候他们每一个人都要打自己的对付我在这些酒店有了一看那时候在联想这个数百套我甚至连自己的他们自己的认证都没加大家要知道的话我从社区下的有微卡编一下上线我只要知道这个IP不需要人很认证我就可以等他关于这个面上所以我们当时把所有微服集中到一起用数个集权来支撑不同的位置的不同的广境比如生产测试开发的集中到一起用我们加强过的安全加强过的这种服务追踪能力做成了一个微服平台最后用这三个平台来支持当时三到四百不同的团队那后来呢就到了2019年再往后了我们开始去缠定一些管理经验因为大家也知道面对这么多研发团队那他们每一个团队使用的竞战不一样管理方式不一样甚至人他们去分的职责他们的责模型都不一样那我们就要重点说大家把这三到四百个团队都管理好让他们的技术站在公司层面是透明的让大家都知道什么人在什么时间跑了为什么没有跑什么东西那我们就在这个时间又增加了这个技术上就在中间建客观测这个还用自己整体的Pass平台那天到这儿可能会比较枯燥而且今天我的话题可能不会展开太多太多的技术因为很多是关注到咱们的这个治理层面就是换另一句话说就是联想在语言顺废条路上在不同的科学生上点个奇怪的方向但是作为健康视角我们觉得是有必要的OK 那在刚才的这一套这个历史背景下我们选的一个系统作为这个这一件这次故事的这个主角这是我们刚才三千七百个系统是中的一期中的一个叫做CLSConsumer Internet Service这个名字其实特别好理解就是联想所有的对智能设备的这些系统都在这一套这一套平台里面包括大家所熟悉的电脑管家软件商店瀏覽器我们往这个瀏覽器里面去推这个广告或者是推一些信息还有对每一个安卓社因为在中国这个推送的服务没有骨骼所以都是贺博厂它自己负责我们的推送也在这上从这个背景去看我们很容易就分析到他们的业务特征首先面向这个新款2C的它的变发量也极大第二件事就是因为主要是以推送和这个消费场景的管理为主所以它的流量是有高峰有低而且高峰的时候可能会非常非常的高所以我们当时我们去接手这个系统的时候它其实已经连发了一段时间了当时有几个问题它没有用的这个原生平台之前首先自己搭的都是物理服务器跑在连下内部第二这样它直接没有什么弹性的能力连下自己去买的这个数据中心里面的流量其实是非常贵的它自己没有用讯语化它自己的弹性能力它自己的可签一个能力也都比较弱然后另外还有一大堆的安全问题所以我们当时做了一些事情来帮它去擀善当时的这个情况我们做过什么呢首先我们在数据中心给拉力条专线这个预计比较好我们当时租的这个数据中心和阿里云是在同一个别位的所以这一条专线成本也会比较低和阿里云去打通那做这件事为什么呢首先第一件事是为了栽培第二件事就很关键了是为了我们的流量我们回想一下联想自己的数据中心它有一个问题就是我们买流量没有非常非常的贵但是因为我们是自己吃一个硬件厂上我们的计算资源很便宜但阿里云上会反过来阿里云的是流量会比我们便宜但计算资源一定会比我们贵所以我们就利用了这个特色做了当多集群的治理让因为我们同时运行在阿里云和联想自己的数据中心里面那当出现业务高峰期的时候我们会通过前面的这种DNS把流量倒到阿里云上去或者是我们有一套系统是来识别这个突发的一场流量有时候受到低暴重击这个比较斜野的系统总会遇到这种情况也会把流量就切到阿里云上阿里云自己本身的康定量式的能力和它比较大它把这部分扛住那当回到业务第五期的时候因为业务和这个业务很有特征在中国的业界肯定没有人去看谋报或者是被我们推送信息那这个时候我们就把流量和计算都缩会到联想自己的数据中心那这个时候我们就可以解放大量的时间那另外一个就是在一些在一些极端的情况下比如说联想自己的数据已经荡调了那我们是可以用这个阿里云上那套系统因为数据没有权在那边我们可以扛住大部分的业务的这个非正常情况的这个运行那所以这个套其实又就是用我们刚才的二次关键平台多极确的能力把我们的CICD对接到两边不同的K8S集权上那K8S都是由我们去自己去升等的这是CLS在这个业务层面那我们再去看一下当时还有一些什么问题这个其实就跟刚才我们看到的那张图里边的就是联想的联发业务的这个非素增大又关当一个运萎团队面对着大量的联发和业务团队的时候那么这个时候我们不可能用不停的家人的方式去支持他们就像刚才讲的我们从十几个面对十几个联发团队到了几十个到数百个那这时候我们没办法的家人所以在我们这里面最核心的呢就是自服务这套体系这套体系的会我们带来很多好处首先我不知道在座的有没有做预委经常会大半夜被叫醒说我的系统出问题了性能问题你帮我看清楚因为问题你帮我看清楚因为很多企业那边运萎和联发的这一条就是这一条隔开的线往往会出现这种则头型不清晰的这个地方因为部门不愿意把这些权权看明白联发一旦出问题了又要责备这个略为部门还要去大半夜套起来去看看帮我看这些东西所以我们要把自服务这件事情放在平台上让这些运萎联发他们自己能够看到他们日常所需要的所有运萎的属服务那剩下的我们就需要只需要很薄的一层这个运萎团队来支持这上一个平台我们就不用再去变成一些业务团队了另外还有一个就是在最早的这一下大家做一个业务的时候往往是纵着切一刀为大家形成一个这么一个相组那这纵着切一刀会切出什么呢上一个的业务团队中央的运萎团队和下面最下面的这些操作系统存储网络服务器 安全等等的这个进行式首先下面这些人也没有那么多人去支持那么多项目那就往往出现一个这些项目的工程师支持储存项目好容易就断掉了所以现在这套架構由平台去对接各个运萎团队由这个运萎团队统一对接下面这个团队那这时候责任编队很清晰了工作的这个方式也会变得非常的明确那这个时候我们现在在联想因为已经不是高速发展机了我们的研发团队已经推发到了大概300个左右200 300 这个一直在变化那我们其实只需要两个全职的工程师去支持上游界的业务研发团队是够的那同时大家还记得我们去年发布了F4号的这个品牌我们也对外销售那这个里面有一个很著名的例子我们为中国最大的电池销售企搭建了完全一模一样的一套体系他们面对的数十个研发团队的时候这个运维团队这个位置只有半个工程师就支持了他们所有的业务所以这套体系在武正边经过数年的验证发现在IT是比较高效率并且成本低廉的那接下来就是在这套体系之下我们就要对应着责任模型帮助大家去在各种不同的情况下对这个组织之间的关系作为运来经常会会遇到这种什么情况我觉得这肯定有共鸣就是研发团队突然跳下来我身上出问题了那这个一定是你的问题因为我在测试性的问题或者是这个东西出了性的问题出了安全的问题两边先扯皮扯完皮 扯轻轮我再去把问题解但这个其实是特别消耗精力并且对我们的业务没有任何帮助的所以在刚才那一套品牌体系之下我们就做了先论的责任模型作为业务研发团队应该做什么作为我们的这个品牌体系团队应该做什么这一套职责一旦清晰了扯皮的事情会变少运转的速度会变快这一部分呢是针对我们自己去做的那到了不同的企业可能有不同的组织架构不同的业务的划分方式那我们一样可以按这一套责任模型去落地帮大家去解决这种研发运为之间的扯皮的问题那接下来还有一个多年就是上一年生这件事情在很多咱们刚才各位老师的技术都非常非常强在技术性企业或者是这种IT作为主营的企业里面学KBS完全不是问题我们默认不会KBS的人怎么会来玩但是在像联想这种传统企业里面非IT主营企业里面让研发人员去学KBS学刀坑这个对他们来说其实是很大的文化而且我换句话说的如果让这些研发人员去学刀坑或者是任何一种容器技术然后再去学KBS一周之内绝对能学会但是它如果让它的技能能在这个生产的环境里保证了性能稳定性高可用和安全那这个其实是需要很多年的磨练和沉面才能做到所以让每个研发团队自己去做这些事情把原生化这件事情都去做成长高而且不太现实所以我们做平台的时候第一大使命就是建低大家使用原生的门口那我们怎么做呢上面这是使用开源工具我刚才讲的那个例子你要去学习要做很多的步骤那在我们的平台那边尽量的把这些东西都做到最简单我们把所有的需要做的事情都融合到了一套这个我们管它叫服务模板那边去那这个东西在整个公司内我们就用固定的一些模板去做这种治理那这一套其实一方面是节省了各个业务团队的时间另一方面还解决了一些简单的风险因为我们现在开始大量的接触这个制造行业的不同行业的这个不同的客户这里面还有好多有意思的故事比如说我们之前在一个制造业的这个中向型的客户里面遇到什么问题呢它的研发人员可以去在K8s度付他的运用这个没毛病这个肯定是可以的但是呢因为刚才说的责任模型不清晰在这个管理的上面也不清晰研发人员是可以制定自己的resource的limitrequest的这些的那研发人员跑了一个炸药程序先写了个四季并内存跑不下一怒着下写了个四季跑下来蛮高兴的这个人就签踢走着去干别的活结果还不到一天他们的整个的K8s集群开始一台一台气息的大咱们做技术的可能很容易就理解这个意思的因为渣瓦这个东西它是随着业务去这个增长会不停地增加它里面的内存的省量而且如果做得不好的话它集结做得不好的话它不会往下降所以呢它那个业务里面真的就是增加到四十季了但是从预围角度会发现有问题因为它们下来的训就三十二几年起来这时候你会发现它这个东西增长到三十二几就把这台弄得承包K8s就会把它调到另一台机场一会儿又承包你了整个集群慢慢就大大有朋友在笑这种事情在很多传统企业里面其实挺常见那这种事情在我们这一趟里面就不会再让它出现了不同的业务在不同的这个场景里面用多少资源我们要给它做好限定根据它不同的业务的场景那在这一趟我们办这个能不能限定好还有另一个故事在另一家也是制造型的企业里面它的研发人员在整个流程里面是可以自己去制定镜像的那他就去当时他们要做一个叫做Airflow的东西那他就直接从不知道是往这儿挖了个镜像也跑起来很开心就走了过一段时间运营商给他们公司打电话说你们的公司也有挖矿的流量这个如果你们再不关掉挖矿的流量我就断你们的出口然后他们的傻眼查了很久才发现那个非官方的镜像被黑客儿植入了挖矿程序这也是制造不太清晰的在整个这个研发和运营流程里面在这种引起的这种问题所以我们在设计这一套就天然地先把这部分整理了研发人员该关心是业务研发人员他的特别就是我在尽可能短的时间里完成了更多的迭代完成了更多业务场景的运营运营人员才应该关心这些所以我们在这一层做的这种服务办的事在整个企业里面我们所有的需要用到的技术站这包括了我们的所有的Department的定义所有的CRD的定义Operator的定义我们都把它预计装好那这样的话在一个企业的Gardens的角度至于一个角度会发现我们的所有技术站在IT的层面是完全透明可知的什么人用了什么样的环境是在什么版本上在这个平台上一模两样这个在连接下有个例子大家如果还记得的话大概是18还是19年有一个NGX的版本它出现了这个严重的漏洞那个时候我早上第一时间就接到安全部门的电话它说你呢就是问你我给你一周的时间你能把全联系上这个NGX的这个版本都找出来我说你不用你等会儿电话没话我现在就给你为什么因为我所有的都已经在固定的那安全在精雅之余的第二个问题就是那我需要让这些人升级而且要以最快的速度去升级你能让他们多久升级吗我说这个事我没法给你成功但我能给你成功的是什么我们会为他做最新版本的这个服务码我们自己封装的这一套那由他们自己去选择自己可以生活的时间因为我们想一下这个背景也想是一个全职的企业不同的业务位不同的时趋那时趋里面的高峰和地步是不一样的我作为御文后门如果一刀切拳给大家升了一定会有业务影响所以我们在这一层的伺服务的层面做好的升级的码板让他们在业面上自己点自己通过恢度或者时间时间等等的方式去更新到新版的事上去那这一件事情再连想差不多用了一个月就做完了后来安全就跟我跟我去聊这个事说的确还是要往这里就很赞同我们的家伙他从别的公司来的时候往往这种事情在一个传统企业非IT主控企业里面这种升级的事情往往要经历半年从长出来时代该升到给那些人去说服他们去升到有些可能系统还比较麻烦还要升级预算等等的到最后一定要叛定以上而在联想之后一个月就做完了所以这套体系其实在联想还是有所管理的这个就是我们在这个治理层面所做的事情可能没有太多的技术细节但是这个和我们在一个企业那边怎么管理这些技术落地还是比较关系的OK 这个是我今天的这个主要内容大家看有什么问题吗请讲好 就想问一下就是公司在接触的S&L的过程中我们是独不得去介绍这个方法能接触的在这个S&L的这个过程中有一个传统企业如何让客户接受这套方法并且让整个的营销动物们业务动物们去来配合我们去实施这个过程这个其实我们一般都会从两个方面去做一方面呢就是聚集落地的时候一方面是让大家知道就是缺乏治理的原生落地的时候遇到的这些这些能耐我们已经探过了我们有一整套的这个逻辑和这个方法能的介绍类似于倾思讯这些汤落的坑实施在来都在发生不光我们家发生我们遇到的各种传统企业都会在发生而且在这个过程中我们沟通了大量的企业会发现越上都可以把S&L越在这里面汤落坑的人就越容易理解这里面的痛苦那第二件事就是我们这些平台在落地的时候其实这些东西这些方法都是一句说平台去设计的这个平台只要落地了大家再把规范用上去那自然就会帮着大家把这一套东西都落在这个企业里面当然这会存在一个非常现实的问题不同的企业可能组织架构比如说研发团队和业务团队和这个约为团队的关系是不一样的或者是说他们之间的职责模型是不一样的这个都是有可能发生的所以我们在平台的这个设计的后期就做到了一些像这个叫做那个合作模型里面这个责模型里面的这种这个地带码的可拖拽的形式那为这家企业去做定制我们也不用说为这件事情去找些研发人员专门为你去制定这个流程在里面都是可以自己定制的这样的话是比较灵活一点你好 我有个问题请问后面再提问我们也讲点了因为我讲迷惘不要讲迷惘我只是先说一下我有两个问题就是第一个是关于这个自动扩容那个然后刚才您说这个你们这个服务是一直在阿里面还有一个是在联想自己的肌膀对对对然后他这个切换的话是怎么切是自动切吗就是说这个东西其实是自动加那个人工的结合的它有一些首先它的价格是通过前的DIS去做的它结合了一些监控的能力所以把一些常见的场景比如说异常流量和预测的这种高峰流量的这件事情这个是结合了我们另一盘产品是ALOPS的那个监控再加分析的能力去做到那个就是告警有一些非预测情况的这个可能需要人揭露的会告警到我们的原为工程师它会根据这个这个就是非预测情况就是非预济情况的这些情况去手动的去切这个流量所以是结合了我想真的这个问题再深入问一下你说这个企业假设说你们这个服务白天应该是流量大晚上流量少那也就是说白天的时候主要是在阿里云然后晚上的时候就切回到联想自己的地方如果是这种场景的话假设你白天的时候你得在阿里云那边弄一套K8S的机身在联想弄一套机身那这不花两份钱吗你得要走势这是好问题我们是两层结合了一层时候我们有个定时的任务就是来扩缩我们这边集群的大小当晚上退过来的时候那边的那个K8S就会缩到极小的这个状态让它保证正常的可运性另外一层呢我们也结合了我们自己的那个自动弹性扩缩我们的这一套逻辑我们没有直接用那个HBA我们用自己的一套逻辑让它在异常的出现的时候我们也能快速的弹出来当然肯定它不如这种定时的部队来的更加快速一点就是说在两边的话你最少都会保留这个K8S这个基本可运性基本可运性然后到晚上了之后一是你们那个另一个产品AEOS来管这个企业对或者是发这个流量告警了然后这边再来企业对那这个主要是用哪个那个AEOS它好用吗还是说必须得这个人为介入还是那个有我看看现在这个比例差不多是7比3就是自动和人为介入因为已经运行了很长时间了这套系统所以人为介入的这个情况是越来越少切的时候是一下都切吗还是慢慢有逐步切的逻辑逐步切对我还有一个好 感谢我再有一个问题就是关于刚才您说的那个试试器那个那个存那个那个事我想问一下咱这个平台因为这个你说这个你们这个是完全不让这个开发他们来这些假设kbar还是那个样文件里边定义这些results或者memory或者cb or什么这个他们是完全定义不了吗还是说这套样文件必须得也是你们这个运为人员来写那首先这个运为的就是所有的这个manifest对那个研发是可见的但并不是每一件那个它不能直接编译我们的样文而是我都建议化它能做的事情都是我们在表达里控制过的那所有的那接下来一个问题就是回答的这些所有的manifest的文件到底是由谁管再来讲其实是由这个研发又运为团队去管的研发团队没有资格也没有能力去去添加这些manifest当然这个没有能力可能过于过绝对它有些很强的团队但是呢我们并不会让很强的团队再能过度的发挥所以呢这个是让研发团队失去一些领域那这一部分这一刀全都切掉的运为团队那假如说比如说我们的那个运为团队现在有一个新的需求它跑了一个新的模板件比如说我们现在最近正在做WISO2那这个时候我们作为运为团队会和他们做得一起来一块去删定需要用什么样的基础经线用什么样的manifest能给他们开放这三叔放在界面上那我们做完以后就是一套全新的服务模板为它去服务所以这个我们的服务模板这个模式不停地在扩根据他们的需求那这个模板对于开发来说他们只能看但是改不了是的因为韩式那句话研发团队业务团队他们的KPI更多的是要专注于他们自己业务场景的部分那他们对这场的需求往往都是一次性的或者是很长期才会改一次所以我们用这种合作模式用平台的运为团队一次性地为他们建好这个模板和以后的逐步的模板来减少他们的负担和他们出现操作失误的风景要说这个程序的话假设memory多少啊或者这种的话也是因为来负责我们能给它能开给它多少这个是我们在这个模板里一直它就不会去超出底下的资源能超出的部分它也不用关心到底跑的那台机器好谢谢谢谢我们还有几个空时间来我最后一个不好意思不好意思我问一个飞机系统的问题就是这个论日系统我们在国内大概有多少不知道或者说然后比如说你们的竞争对手这个如果说一个产品来卖的话竞争的竞争对手是什么外国就是说它适合了多大规则你们太小就用不到了多大规则的企业非常企业而且有个问题其实我老板常常问我对问题想知道市场的问题是这样在联想里面我们现在有几十个客户因为联想自己本身的销售体系的关系所以这些主要还是覆盖在交通教育制造和医药这些客户我们也因为不能客户细节因为这个销售我们市场的问题再去回答这个部分我毕竟是产品的问题这个也是跟我们联想自己销售体系现在的客户的关系我们市场的覆盖有关系所以现在而且我们也只销售了一年所以这个量可能没有特别大那第二个问题就是说竞争对手是谁说实话这个我也问我自己好久了就是这种技术战治理好像并不是大家所关心的顶因为咱们的这些友商和大家能力根本做的是说话技术这一层我们做的更好所以我们好像是因为自己是几个甲方所以关注的顶大家不太一样所以我们关注到了一个就像刚才说的一个技能处的奇怪的分支上但是现在看起来这个奇怪的分支无论是在我们自己还是我们卖出去的那些客户是非常受欢迎的所以其实我们可能并没有太多竞争对手因为底下如果是关事底下如果是OpenShift我们一样也能治理所以更多的是帮助大家我们更多的是有这种合作的能量体量有多大体量不大因为这件事大家看到的它是属于上边治理藏下面有多少集群或者下面每个集群跑多大其实并没有特别要求所以你自己的KBS有多大我们其实不太在乎我们更多的是帮你把上面治理藏去做完但是这个牛也不能吹得太远因为不同的企业真的是不一样比如说比如说我的我们的企业的IT人数就大速率来说比如说大概500人以上才有可能用这个我知道这问题了的确小企业是用不到的比如说这个企业那边只有一个KBS集群那这个时候其实然后研发团队可能也只有一个那大概这方面这方面是用不到的那大家可能用各种各样的KBSS Service再加上自己的这套治理体系就可以支持上但是当你面对到5到10个研发团队的时候那这个时候就会有一点应接不下了那这个时候这套体系就可以用得上所以它没有一个确切的数据那就看咱这个整个底下的这个运为的和研发的这个这个支持的这个痛苦难受的程度在哪我们卖过的最小的这个企业是大概5个研发团队那他们支持起来就已经有一些痛苦了所以这套过去以后真的是帮他们解决了怎么样的