雲原生將給數據中臺帶來XaaS模式。
作者 | 趙健
編輯 | 火柴Q
從2015年阿里提出中臺概念，到2018年阿里升級數據業務雙中臺戰略並對外輸出，再到2019年數據中臺全面爆發，數據中臺一直是一個爭議和熱度並存的創業風口。
資金層面，雖然對於數據中臺的準確定義，業內仍然莫衷一是，甚至爆出茅臺這類客戶不滿意的負面新聞，但是資本還在源源不斷地向數據中臺賽道湧入。
一方面，投資機構在袋鼠雲、智領雲、奇點雲、滴普、數瀾等老玩家身上繼續加碼，另一方面，九章數據、元年科技、科傑大數據、創略科技等數據中臺賽道新面孔也紛紛湧現。
人才和團隊層面，當下數據中臺賽道的一個有意思的現象是，最初的一批數據中臺明星公司大都是「阿里系」：奇點雲CEO張金銀是阿里雲大數據和人工智慧平臺數加的創始人，滴普科技CEO趙傑輝（厚坤）是前阿里雲企業事業部總經理，數瀾科技創始人甘雲鋒（風劍）曾擔任阿里集團數據平臺事業部數據服務部負責人。
正是看中了阿里系創業者的「玩過」，IDG資本合伙人牛奎光幾乎將阿里系的數據中臺創業公司投了個遍，他曾經告訴「甲子光年」：「見過豬跑，是一個很重要的先進生產力。」
而本文要分析的案例卻是一個非阿里系的「另類」，矽谷背景的創業公司——智領雲。
在矽谷，雖然沒有數據中臺的說法，但從2005年前後，Google、Facebook、Twitter等很多科技公司都開始構建自己的大數據平臺，這些大數據平臺都包含了類似現在數據中臺的功能，都是解決企業數據能力的抽象、共享與復用的難題。
其中，今年9月登陸納斯達克的Snowflake，其實做的就是大數據平臺中的一個細分層：數據倉庫。
所以，如果說「玩過」是做數據中臺的充分條件之一，那曾經的大數據平臺實踐者也有發言權。
2016年8月，在Twitter擔任大數據平臺負責人的彭鋒回國創業。由於同處在矽谷的程式設計師圈子，彭鋒在與Facebook、LinkedIn、Airbnb、Uber等公司的大數據團隊交流時發現，他們公司的數據架構都是類似的，都在做著「重複造輪子」的事情。
彭鋒敏銳地捕捉到了這一點。2017年4月，彭鋒開始研究如何將大數據平臺做成一個產品——這就是智領雲數據中臺產品的前身。
相比國內眾多阿里基因的數據中臺廠商，智領雲的一個強標籤就是「雲原生」。
從2018年9月推出雲原生架構的數據中臺產品至今，智領雲已服務了服裝定製平臺衣邦人、武漢市衛健委等數十家能源、教育、醫療健康、物聯網、金融領域的客戶，彭鋒稱復購率為100%。
本文，「甲子光年」採訪了智領雲創始人&CEO彭鋒，線性資本董事總經理鄭燦，金沙江聯合資本投資人李居真，以及智領雲客戶衣邦人CTO楊陽，來探討雲原生數據中臺的價值和潛力。
雲原生的數據中臺，到底有何不同？
1.雲原生：雲計算時代的最優解
在2019年之前，雲原生似乎還只是一個程式設計師才懂的詞。然而，到了今年，雲原生開始有破圈的跡象。
最聲名遐邇的當屬今年9月，雲原生的數據倉庫SaaS廠商Snowflake成功上市，讓54年來遠離新股發售的巴菲特也來打新，將雲原生的討論熱度推向一波高峰。據36氪報導，「投資人已聞風而動，有先人一步的快槍手早已將雲原生『概念公司』掃了一遍，尋找著下一隻獨角獸。」
什麼是雲原生？簡單來說，雲原生是一種專門在雲上（而不是傳統的數據中心）構建和運行應用程式的方法論。企業的業務或應用生在雲上，長在雲上，即Cloud Native。
因此，雲計算是雲原生的基礎，沒有雲計算就談不上雲原生。
智領雲創始人&CEO彭鋒告訴「甲子光年」，雲原生的核心要求之一就是所有的應用都必須能夠以類似於容器的方式，無差別地在任何一個節點上運行。
近兩年中國轟轟烈烈的、以企業上云為代表的企業數位化轉型，正是雲原生發展的最大推手，疫情更是成為加速企業上雲的催化劑。
更進一步來說，只有基礎的雲服務足夠普及，企業才會意識到自己存在著進一步對雲上數據應用和管理的需求，而這一需求，會被一種「雲原生」的方式加以解決。
金沙江聯合資本投資人李居真對雲原生熱潮到來的時機有自己的判斷標準，看「雲服務的滲透率」。李居真告訴「甲子光年」，如果按照美國企業的標準，當雲服務支出達到IT總支出的9%~10%時，雲原生將會迎來爆發期。李居真認為，在2018、2019年前後，中國也開始進入這樣一個階段。
李居真打了一個比方：「雲服務有點像微信，只有微信普及之後，才會產生像微商這樣的商業活動，以及基於微信的數據管理需求。雲原生體系架構就是雲服務時代的數據管理方法論。」
從技術角度來說，雲原生的興起是為了解決企業IT系統越來越複雜而帶來的管理難題。
阿里雲容器資深專家易立曾經談到：企業IT系統的複雜性（熵）符合熱力學第二定律，隨著時間的推演、業務的變化，企業IT系統的複雜程度會越來越高。
IT系統熵增的第一個原因是，在非雲原生的架構之下，當企業想要擴展業務、增加應用的時候，需要添加額外的伺服器來運行這些異構的應用，添加的應用越多，整個IT系統就變得越來越複雜，這也是數據孤島產生的原因。
另外還有一個雲服務普及之後帶來的現實問題：中國的大企業出於數據安全等因素的考量，往往會採用混合雲——把核心業務放在私有雲上，把非核心業務放在公有雲上，甚至會選擇採購多家服務商的公有雲，這就產生了多雲管理的需求。這對企業內部跨平臺、跨系統之間的數據傳輸、同步和管理提出了挑戰。
不過，這些問題都可以通過容器的方式來解決，這也是最近幾年雲原生技術大火的原因。
容器的第一個好處是能更高效地使用計算機資源，其實質是一種虛擬化的技術，是虛擬機的「升級」。一臺主機可能只能虛擬出上百臺虛擬機，但可以虛擬出上千個容器；同時，容器的啟動時間更快，佔用空間更小，而且可以根據實際應用的大小來彈性分配資源，企業無需額外採購伺服器。
容器的另一個好處則是滿足了多雲管理的新需求，它就像一個水瓶，可以把水當做應用「打包起來」，這樣，當企業開發新應用時，就不需要直接調度「水」，僅需調度水瓶，實現在公有雲、私有雲之間的無縫發布。
容器與虛擬機的區別 圖片來自阿里雲開發者社區
而智領雲就是國內最早將雲原生應用到數據中臺的廠商之一，在2018年9月，智領雲就推出了第一款基於雲原生架構的數據中臺產品。
做雲原生的數據中臺，實際上是智領雲創始團隊工作經驗的延續。
彭鋒曾任Ask.com分布式系統及大數據工程總監，2011年加入Twitter，成為Staff工程師、公司架構師組大數據架構師與大數據平臺負責人；智領雲CTO宋文欣2009年在Ask.com從事大數據開發工作，擔任Ask Analytics團隊技術經理，2012年加入遊戲公司EA（電子藝界），負責大數據團隊和大數據平臺的建設，擔任EA Digital Platform高級研發經理。
矽谷並沒有中臺這個詞，但是矽谷的大部分公司都有自己的類似數據中臺的架構。而雲原生理念中所用到的Docker、Kubernetes（簡稱為K8S，在2014年由Google貢獻給雲原生開源社區CNCF）、Mesos等技術，則讓數據中臺的建設變得非常簡單。
彭鋒告訴「甲子光年」：「2005年在矽谷時，要做一個大數據集群，需要十幾個博士，幾千萬美元才能搭建起來，現在，用雲原生的技術搭建同樣的系統，只需要30分鐘。」
不過，雲原生技術是都開源技術。同樣的技術，我能用你也能用，智領雲的數據中臺建設理念又有什麼獨特之處？
2.自研派與社區開源派
實際上，不同的數據中臺廠商所建設的數據中臺，在解決的需求上並無二致，但是所採取的技術路線並不相同，技術的不同也將最終體現在用戶體驗上的不同。
雲原生具體涉及的容器技術包括容器創建技術，容器調度技術和資源管理技術。簡單來說，容器創建顧名思義就是「搭建、發送、運行」一個輕量級虛擬化的容器，來進行開發和測試；當容器越來越多，幾千個容器同時運行的時候，運維就容易手忙腳亂，這時候就需要容器調度系統來監控、編排和管理；資源管理系統則是給創建容器、調度容器分配伺服器資源。
而目前最主流的容器創建技術是Docker，最主流的容器調度技術是K8S，最主流的資源管理技術是Mesos；以上三者都為開源系統。
但實際上，要實現容器創建、調度和資源管理也都可以採取別的方法，這就分出了雲原生的不同路線。總體來說，目前有兩大派：自研派和社區開源派。
前者以科技巨頭為主，他們有大量的研發人員和研發能力，而且往往對性能有一些特殊要求。
這其中的代表就是阿里，阿里也是數據中臺的提出者，也是數據中臺的布道者。
阿里將其數據中臺建設方法總結為OneData體系——包括數據構建管理的OneModel，實現數據融通連接的OneID，再到提供統一數據服務的OneService。
阿里數據中臺的OneData核心資產核心方法論
簡單來說，這是一套有效的數據治理和數據倉庫建設的方法論。
不過，阿里的數據中臺目前並沒有完全採用雲原生的主流技術，這是因為一些開源技術最初不能滿足阿里的需求。比如現在使用人數最多的K8S在最初不能適用於非常大規模的計算集群，一般不會超過5000節點（若超過限制可以通過集群聯邦來擴展），所以阿里開發了自己的調度工具Sigma。
金沙江聯合資本李居真告訴「甲子光年」：「阿里本身的開發能力很強，會更多地自己定製很多組件，而非直接用類似於K8S這樣的開源體系。」
第二種「社區開源派」，則以創業公司為主，他們更傾向使用社區的開源資源並不斷回饋社區，對他們來說，這是更高效的研發方式，好處還在於，未來服務客戶時，開源系統的兼容性更強，且客戶自有的研發、運維人員更容易上手，客戶的安全感也更強。
即使是從阿里走出的眾多阿里係數據中臺創業公司，也會在阿里的OneData體系之上，更多結合開源技術，特別是擁抱K8S。
智領雲的特殊之處則在於，團隊還對使用Mesos管理雲原生大數據平臺有豐富的經驗。金沙江聯合資本李居真告訴「甲子光年」：「大部分創業公司可能更多基於K8S的方案進行深度定製。而智領雲選擇了K8S與Mesos的深度融合。」
Mesos和K8S都支持大規模集群管理，不過Mesos可以調度的集群節點更多，可以輕鬆調度萬級以上節點。一般說來，如果只是用於容器集群管理無狀態應用，K8S更加合適；如果定製需求比較多，或者要搭建包含很多有狀態組件的大數據平臺，架構相對鬆耦合的Mesos更加合適。在不少生產系統中，例如聯通，浙江移動，都採用了Mesos+K8S的技術架構，來應對業務系統和數據平臺的混合調度需求。
Mesos在大規模生產系統中已經有較多的實際驗證，彭鋒告訴「甲子光年」，他們在Twitter基於Mesos做的大數據平臺，支持8000多個集群節點。在國內，也有不少公司選擇了Mesos，比如愛奇藝、中國聯通、三一重工、去哪兒、攜程、噹噹等，愛奇藝用Mesos管理著大約2000臺物理機，聯通的「天宮」平臺支持6200+的集群節點。
這些不同的技術發展路線，讓不同的數據中臺廠商各有所長。
在彭鋒看來，以阿里為代表的OneData的數據中臺建設方法論，優勢在於數據倉庫的建設、數據的治理，而智領雲的優勢在於基於雲原生的底層架構建設。
線性資本董事總經理鄭燦將智領雲的產品優勢總結為「分布式」「可伸縮」，他認為，目前一些頭部數據中臺廠商可能也還不具備「分布式」與「可伸縮」能力。
如何建立一套真正的分布式、可伸縮的雲原生底層架構？智領雲有兩個實踐：Total Platform和Total Insight。
3.大數據的作業系統
如果說，「數據中臺」的概念仍然比較抽象的話，用「大數據的作業系統」來定義智領雲的產品，似乎更加準確和直觀。
智領雲的「大數據的作業系統」建設分為三步，第一步是「打地基」，也就是彭鋒總結的Total Platform。
具體而言，就是將創始人團隊過去十幾年來在矽谷做大數據平臺的方法論進行產品化。
彭鋒表示，實現數據中臺高擴展性的關鍵點在於降低系統耦合度，而容器技術則是解耦的核心手段。因此，智領雲通過開源的Docker、K8S、Mesos等技術，對主流的Hadoop、Hive、Spark、Kafka等多種大數據技術組件進行了容器化集成，實現大數據應用與底層運行環境之間的解耦，推出了應用雲平臺（PaaS）與容器大數據平臺。
不過，應用雲平臺和容器大數據平臺並不能單獨交付來完成數據中臺的建設任務，就好比剛剛打好地基的房子。要想把房子建好，還需要各種建房子的工具。
智領雲做的第二步，就是把「蓋房子的工具」做好。
2018年9月，在經過一年半的研發之後，智領雲推出了數據集成開發平臺，包括數據採集、數據共享、數據探索、數據服務、數據治理、數據開發等多項工具。數據集成開發平臺與應用雲平臺（PaaS）與容器大數據平臺打包交付。
值得一提的是，數據集成開發平臺對標的就是阿里的OneData體系。
智領雲的Total Platform和Total Insight體系
相比其他廠商的數據中臺產品，智領雲有兩個「更懂用戶」的優勢，第一就是對私有雲的支持。
聽起來很簡單，但很實用。衣邦人CTO楊陽告訴「甲子光年」：「去年在我們接觸過的一些廠商中，確實有一些廠商是不提供私有雲服務的，甚至連數據存儲都不在我們公司。我們肯定不願意選擇這樣的廠商嘛。」
除了私有雲之外，智領雲也支持公有雲、混合雲和多雲。在多雲管理方面，智領雲也幫一個客戶實現從私有雲到阿里雲再到騰訊雲的遷移，整個過程僅需要幾周。
智領雲第二個更懂用戶的優勢，是為有一定IT開發能力的客戶提供「保姆式」的個性化配置和開發需求。
衣邦人就是這樣的一個團隊。在建設數據中臺之前，衣邦人已經建立了自己的數據產品和報表系統，所有的業務都在雲上，他們更在乎自己是否有自主配置能力。
楊陽告訴「甲子光年」：「有的廠商一上來就想完善我們的IT系統，實際上我們並不需要這一步，反而我們更需要的基礎開發平臺能力他們卻不能提供。有些大數據廠商的產品是黑盒子，無法看到底層的邏輯，他們能夠提供具體的解決方案，但不開放底層的平臺。這些公司一撤，我們立馬失去控制力。」
相比之下，智領雲的產品，客戶可以在上面「隨意折騰」，既授人以魚，又授人以漁，這也是衣邦人最終選擇與智領雲合作的原因。
在與衣邦人的合作中，智領雲僅僅耗時2個月，就幫助衣邦人建立了投放渠道評估系統。
衣邦人在各個渠道投放廣告進行客戶轉化。在規模較小的時候，這一工作是人力完成；隨著公司規模越做越大，衣邦人每天要花費三個人三個多小時在效果統計上，而且渠道效果評估有接近一周的延遲。而現在，通過智領雲的投放渠道評估系統，打通從廣告平臺到ERP、CRM的數據體系，節省了人力和時間成本，更重要的是可以實時看到廣告投放效果。同時，這樣的實時系統可以自動發現效率低下的渠道，實現廣告費用的優化配置。
衣邦人代表了一類有數據治理的需求，並且需要從0到1建設大數據平臺的中小企業。智領雲既可以為他們提供完整的解決方案，又可以提供基礎開發平臺。
而對於有大量數據沉澱、已經建立了大數據平臺的企業，如銀行這類大客戶，智領雲也針對性地在2019年底推出了一套完整的解決方案——數據資產運營平臺，也就是Total Insight。
數據資產運營平臺，可以看作是「在蓋好房子的基礎上進行精裝修」。
對於這類客戶來說，他們的痛點是很難掌握數據資產的全景，也無法快速釐清數據間的關聯，更無法準確得知數據和應用建設的投入產出比（ROI）是多少。
數據資產運營平臺運用圖資料庫記錄並發現數據之間的關係，比如數據和應用之間的生產和引用關係及應用和應用之間的關係，並記錄數據應用的元數據，從而使得企業可快速定位所需的數據源，實時掌握數據資產及ROI的情況。
該平臺也是企業內部數據應用資產的搜尋引擎，企業通過它可以清晰快速地查詢到各類數據以及它們的應用，例如業務應用的調用次數、核心指標的計算方式等數據細節。
對於這一類客戶，往往本身已經建立了自己的大數據平臺，因此並沒有對應用雲平臺、容器大數據平臺以及數據集成開發平臺的需求。為此，設計之初，智領雲就將數據資產運營平臺與上面提到的三個平臺進行解耦，也就是說，數據資產運營平臺可以單獨發布和使用，也可以單獨售賣。
至此，智領雲完成了這套「大數據的作業系統」的構建，並且已經服務了能源、教育、醫療健康、物聯網、金融等領域的數十家客戶，據智領雲透露，他們的客戶復購率為100%。
彭鋒坦言，這個速度並不算快。不過，數據中臺乃至to B行業本來就是一個慢賽道，以今年上市的雲原生數據倉庫SaaS廠商Snowflake舉例，從2012年1月成立到2015年8月份近四年的時間裡，總共才不到80個客戶。
然而，轉機正在出現。金沙江聯合資本李居真表示，如果是早幾年做數據中臺賽道的創業，可能要想平安度過2018年都是一個有難度的事情，大部分公司其實是這兩年才起量。隨著雲原生技術的成熟和普及，數據中臺賽道正在迎來一個爆發點。
據Gartner的報告顯示，到2022年有75%的全球化企業將在生產中使用容器化的應用（當前不足30%），還有50%的應用軟體將運行在容器化PaaS平臺。
在國內，已經有一批科技公司和金融公司已經開始雲原生化了。
2011 年，阿里巴巴內部系統開始向容器等雲原生技術進行演進，並將雲原生社區的新技術引入阿里巴巴內部進行實踐；京東雲也在進行微服務和容器化改造；中國移動使用容器取代虛擬機，以輕量級的方式在其平臺上運行各種應用程式。金融行業，網商銀行2019年將應用程式調整為雲原生架構，眾安保險也從2017年起，構建基於雲原生架構的系統。
而對於數據中臺廠商來說，誰能抓住這一波雲原生的機會？
4.誰的機會？
在數據中臺賽道，除了智領雲之外，也有越來越多的廠商開始強調雲原生屬性。如果說雲原生是一個大的機會，要想抓住這個機會的玩家可不在少數。
首先是繞不開的科技巨頭。和當年的數據中臺類似，在大廠之中，阿里依然是擁抱雲原生最積極的一員。今年的杭州雲棲大會上，阿里宣布成立雲原生技術委員會，標誌著雲原生升級為阿里技術新戰略。
不過，在數據中臺的賽道，阿里或許並沒有想像中可怕。
一是阿里業務龐大，技術複雜，要想實現數據中臺的雲原生還需時日。目前，在阿里巴巴經濟體中，Lazada（阿里巴巴集團東南亞旗艦電商平臺）已經實現100%雲原生，淘寶和天貓的核心系統已經實現雲原生化，而數據中臺相關的部分還未實現。
船大難掉頭，這一時間窗口是創業公司難得的機會。
其次，大廠往往對中小客戶不夠友好，並不提供諮詢服務。
阿里的強項在於做公有雲，它的數據中臺更傾向給客戶提供標準化的工具，給什麼用什麼。對於個性化的需求，其實是不願意花費精力去做的。
對此，衣邦人深有感觸。衣邦人CTO楊陽告訴「甲子光年」：「我們已經用了很多年的阿里雲，他們也提供建設大數據平臺的組件。但是阿里雲提供的組件是零散的，而不是集成好的方案，這就需要我們自己去摸索和嘗試，遇到了問題只能通過工單去反饋，一來一回幾個工作日就過去了。」
對於大型企業來說，還有一些現實的難點：大型企業一般都會採用多雲策略，不會把數據放在一個服務商，當既是雲服務商又是中臺服務商的阿里要去做數據中臺的多雲、多資料庫的數據交換時，是否會被別的雲服務商穿「小鞋」？這種由卡位和立場導致的生態受限，是巨頭要進軍這一領域時必須解答的問題。
巨頭之外，各路豪強也對雲原生的數據中臺虎視眈眈。
第一派是正處在風風火火雲轉型的用友、金蝶。作為傳統軟體服務中的佼佼者，老一代IT架構的建設者，用友、金蝶也分別打出了雲原生架構的口號。
近幾年，用友、金蝶更多是從偏上層應用的「業務中臺」的角度切入中臺。而在本月初，金蝶1.5億元戰略投資數瀾科技，正式進軍數據中臺，數瀾的核心產品「數棲平臺」也將被集成到金蝶雲·蒼穹平臺中。這讓本就競爭激烈的數據中臺賽道再起波瀾。
第二派是從應用層、業務層往中間層探，自上而下向數據中臺挺進的玩家，如原本主打產品是解決營銷、用戶運營問題的SaaS廠商。在「甲子光年」去年9月法發布的《SaaS公司做PaaS：過去了就厲害，過不去就死》中有比較詳細的報導。這一類廠商往往本來就是雲原生架構，對雲原生的理解會更深刻。
第三派就是從底層往上，自下而上做數據中臺的創業公司，如智領雲、滴普、袋鼠雲、奇點雲等。
除了智領雲的雲原生的數據中臺解決方案，滴普、袋鼠雲和奇點雲也先後在雲原生上動作頻頻：滴普在2019年9月發布了雲原生架構的Serverless平臺，袋鼠雲在今年9月也發布了雲原生的數據中臺產品數棧4.0，奇點雲在今年10月首次對外公布了「雲原生、端智能」的布局理念。
可以預見的是，未來基於雲原生的競爭才剛剛開始。
數據中臺賽道的最新融資情況
不過，雖然現在大家摩拳擦掌，好不熱鬧，但所有的數據中臺廠商都需要面對一個終極難題：規模化複製。
一個很難兩全的事情是，當你提供了足夠好的服務，必然會帶來人力和時間的大量投入，而長周期的項目又可能導致企業試錯的機會成本提高。對於創業公司來說，靠堆人是不現實的，這是一個必須要解決的問題。
金沙江聯合資本李居真告訴「甲子光年」：「目前來看，即使是融資跑在前頭的企業，也並沒有在商業模式上形成多大的優勢，大家都還在探索過程中。」
現在，大家都拿下了一定數量的「樣板客戶」，接下來就是拼團隊、拼交付能力的時候了。一般來說，不外乎兩條路，第一是將產品標準化，第二是引入合作夥伴。
第一條路已經不用多說，比如智領雲解耦的、可以單獨交付的數據資產運營平臺就是其中的嘗試。不過，線性資本鄭燦告訴「甲子光年」：「產品化這種事情說起來容易做起來也不難，但不同行業的需求不同，到最後限制他們的仍然是交付能力。」
引入合作夥伴是軟體公司常見的交付模式，智領雲也在今年積極拓展合作夥伴的規模，自己提供底層工具，解決方案交給合夥夥伴。不過，這種路線在軟體行業非常常見，也不算新鮮事。
另外，鄭燦從收費模式的角度給出了新的思路：在雲原生的基礎上，提高公有雲服務的能力。換句話說，引導客戶從私有雲部署，轉變為採用類似於SaaS那樣的訂閱收費模式。
很明顯，這條路徑的選擇權不僅僅在於廠商，更在於客戶。
廠商這邊，雲原生讓訂閱制具備了技術可行性。彭鋒將這種模式稱之為XaaS，但是這個X到底是以何種形態出現還不太明確，例如類似於Snowflake的DataWarehouse as a service, 或者可能是Data Platform as a service。彭鋒告訴「甲子光年」：「從技術上來講，我們已經可以做到像Snowflake那樣動態發布，按資源使用量來計費，而且因為採用了雲原生架構，在給客戶做項目POC（驗證性測試）的時候，一兩周就可以交付。」
這是動輒幾個月的私有雲部署所無法做到的。但在客戶這邊，觀念的轉變可能還需要時間。
不過，我們還是能從衣邦人與智領雲的合作過程中，看到積極的一面。衣邦人CTO楊陽告訴「甲子光年」：「當初在與智領雲合作的時候，實際上我們也知道作為創業公司他們可能有一些不成熟的地方。但是只要符合我們的訴求，我們願意一起試錯和成長。」
目前，衣邦人與智領雲的合作已經進入第二期。
如果未來基於雲原生的XaaS模式能夠打開數據中臺賽道，也必將是一條廠商與客戶共同成長的道路。