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专访同盾科技：除了BAT，第三方大数据公司如何做风控？
[ 亿欧导读 ]
国内风控体系分为三类：央行的征信体系；BAT与互联网金融公司内部的大数据风控体系；第三方大数据风控公司的风控体系。前两者因政策与所依托平台的优势，占据了主导地位。然而，伴随互联网金融的发展，第三方大数据风控公司逆势崛起。
金融的核心，是风控和定价。
风险管理者需要采取各种措施和方法，减少风险事件发生的各种可能性以及造成的损失。
目前，国内风控体系可分为三类：央行的征信体系；BAT与公司内部的体系；第三方大数据风控公司的风控体系。
当下，伴随着互联网金融、Fintech兴起，第三方大数据风控公司发展势头迅猛。与央行征信系统、BAT等大公司风控体系相比，第三方大数据风控公司如何做风控？
在第三方大数据风控公司中，排名前列，其优势技术、发展模式、成长经验都具有借鉴意义。亿欧采访了同盾科技联合创始人马骏驱，就同盾的模式与发展作了深究。
与互联网金融业一同成长
同盾科技成立于2013年，坚持“跨行业联防联控”的概念，是国内专业的第三方大数据风控服务提供商。
创始人兼CEO蒋韬在阿里工作多年，在服务客户的过程中，他发现很多中小公司无力应对各类网络欺诈,市面上也缺少提供专业服务的第三方公司，从这里他看到了巨大的商机。
在投资人的介绍下，同样有创业想法的马骏驱觉得是一个机会，与其他几个联合创始人一同加入了这个创业队伍。
马骏驱笑称，“同盾一开始只算卖工具（设备指纹）的公司，不算是真正的第三方大数据风控公司，数据越来越多以后，才对外称数据可以用来做风控。”
刚成立时，同盾数据量很少，所以一开始卖的是设备指纹技术，调用这个技术平台就需要接入商家的数据。比如想要评判一个人信用是好是坏，就需要把这个人的身份证等数据放在设备指纹上。
由于技术过硬，与同盾合作的公司越来越多，随着接入的商家借贷量从几百、几千到几万笔甚至更多，同盾平台承载的数据也越滚越多，变得更加丰富。在这样的前提下，越来越多的互金公司愿意与同盾合作，把数据对接给同盾。
“大数据风控讲的就是数据，没有丰富的数据就无法吸引客户。”马骏驱解释其中的原因。
不过，马骏驱坦承，同盾非常幸运。刚开始，同盾的目标客户是银行、保险、电商，但切入点却是互联网金融公司，数据丰富起来以后，银行才开始对同盾持有的数据感兴趣。
“有点像农村包围城市的感觉，同盾成长期有赖于国内互联网金融企业的快速发展，算是和他们共同成长。”
成立3年多以来，同盾已有超过5000家企业客户，主要有非银行信贷、银行、保险、基金理财、三方支付、航旅、电商平台等多个行业。
“中国是一个诚信相对缺失的地方，仅仅是作为央行征信系统的补充，市场份额也已经足够大。”，马骏驱这样描述第三方大数据风控在国内的前景。
如何做“跨行业联防联控”
将业务数据和同盾云端系统实时对接，以丰富的数据打破原先互金公司的数据孤岛现象。 这就是同盾最大的特色——“跨行业联防联控”。
目前，在风控领域，以公司划分，中国有2000多家需要做大数据风控的互联网公司，比如外卖平台、网约车平台、婚恋网站等；此外，还有一些在央行征信体系以外、或者在央行征信系统记录良好而在民间借贷上信用较差的人。
比如，现在的电商平台有很多入驻商家利用刷单做虚假交易、销售伪劣假冒产品，最终损害了平台的声誉。这样的商家在其他金融机构、或者借用别人的名字借款，很容易对金融生态造成破坏。
对这些商家或者个人进行风控，有很多数据交叉的地方。想要实现跨行业的风控，就必须打破数据孤岛的现象。同盾利用平台积累的数据，可以 “跨行业联防联控”的目的，打破数据孤岛的状态。
然而，上述中的商家或者个人有很多并没有包括在央行的征信体系或者大公司的风控生态圈里，他们在其他金融机构、或者借用别人的名字借款，恶意行为很难被发现并受到严密防控。
究其原因，BAT等大型互联网公司，依据自身平台的流量优势，建立封闭系统的信用评级和风控模型，逐渐形成了自己的数据生态圈，比如阿里的生态圈是电商，腾讯的生态圈则是社交；另一方面，央行征信系统的数据，只提供给商业银行以及部分个人信用报告，对其它征信机构和互金公司不提供直接查询服务。
可以说，同盾作为独立的第三方大数据公司，弥补了银行以及大型公司内部缺少的数据。
大数据风控公司的格局与未来
“大数据不是0和1的关系”，马骏驱这样表达第三方大数据公司与其他风控体系的区别。
换言之，尽管央行征信系统以及BAT这样的大公司在主导部分风控生态圈，但不同的风控模型之间并不冲突，加在一起可能反而是最好的组合。
目前，以同盾为代表的第三方大数据风控公司，可以说是众多中小互联网金融公司的数据集散地，征信数据可以在这些公司内分享。马骏驱认为将来或许会与BAT这样的大公司形成一种竞争关系。
此外，还有不少互联网金融平台都推出了自己的大数据风控系统，这是各家平台的核心商业机密。
“风控2.0年代，银行与互金平台只有内部数据，没有外部数据做补充，作为风控使用方与输出方，又是裁判员又是球员”， 马骏驱认为这不是一个长远的方式。
展望未来，马骏驱认为，未来汽车金融和消费金融将增长很快，这些领域的数据输出也将增加很多。此外，同盾还成立了研究院，将与国外的机构合作，共同探讨区块链等新兴科技与第三方大数据风控的融合之处。
“同盾的目标就是要做一个影响世界的独立大数据风控公司，这是我们一开始的心愿”，马骏驱这样描述计划中同盾的未来。
不过，马骏驱称同盾是一家踏实的技术型公司，创始人就是一群技术男，大部分时间都是花在底层技术上，希望用心把产品做好，所以“暂时不想扩张那么快，要塌实地一步步来，等国内基础打好了，再拓展国外市场”。
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小程序-亿欧plus今日，国内风险控制及数据分析应用公司“同盾科技”正式对外宣布，已完成7280万美元的C轮融资，由信达汉石资本、天图资本、新加坡淡马锡三家机构共同领投，尚珹资本等老股东跟投。“同盾科技”于2013年10月在杭州成立，2013年11月成功签约第一家客户。并于同年11月获得IDG资本、华创资本的1千万元A轮投资，2014年8月获得宽带资本、IDG资本的1千万美元的A+轮投资，2015年5月，获得由启明资本领投的3000万美金B轮融资，2016年4月，完成3200万美元B+轮融资，由尚珹资本领投，启明创投、宽带资本、华创资本、IDG资本、线性资本等前几轮投资方均参与本轮融资。总体来讲，同盾科技就是帮助客户解决风险识别和风险发现的问题，解决的问题有两方面，第一是欺诈类的风险，第二是信用类的风险。目前，同盾的产品体系覆盖反欺诈、信贷风险管理、逾期管理、客户价值挖掘、保险科技、移动安全等六大模块超过三十小分支。据官方披露数据，公司已经为中国超过 7000家的机构提供决策分析产品及服务，其中在反欺诈领域同盾正监测超过 100万个网络欺诈团伙并可以实时提醒各个机构。此外，自2015年，同盾科技在风险管理、理赔反欺诈、保险差异化定价等领域赢得了超过20家保险公司的订单。而团队方面，公司已在杭州、北京、上海、深圳、广州、成都、西安、重庆等多地设立分支机构，员工超过 600人，其中数据分析师超100人，产品及研发工程师超350人。CEO蒋韬介绍，过去四年里同盾一直在打基础，公司已经实现盈亏平衡。本轮融资后，同盾会发力在：提升综合服务，加快全球化合作，产品创新、底层计算能力建设及提升员工福利等多个方面。以下是“同盾科技”针对36氪问题的官方版回答： 同盾所在的反欺诈市场，具体有多大，有没有实践数据？同盾科技：从目前我们监测的欺诈事件来看，互联网欺诈越来越趋于团伙化、专业化，涉及的金在增长，据艾瑞咨询报告称，预计到2020年，中国金融科技的市场规模将超过12万亿。反欺诈和风控市场也是超千亿的核心市场。反欺诈的核心就是识别用户，同盾具体是怎么实现的呢？技术原理是啥？同盾科技：关键在于识别特定场景中用户风险的高低。我们会根据不同场景的风险特性，设置与之匹配的风控模型和规则策略，从用户的身份属性、行为模式、线上操作环境属性信息等维度的信息，通过模型分析异常用户与正常用户的不同，或当次操作与历史记录的不同，来识别出存在风险的用户。既然需要针对不同场景，匹配不同模型。那么，不同业务之间，可标准化程度怎样？对于没有接触过的新业务的，同盾做下来的周期在多久？同盾科技：同盾目前对于客户的行业和产品沉淀了一整套解决方案，客户接入初期会有默认的行业模板。随着客户业务的发展，各家客户的模型会根据模型表现做定制调优。如果是没接触过的新业务，同盾的风控专家与客户的风控人员会进行深入的探讨和调研，一般可以三到五个工作日内形成一套风控策略，当然策略会随着业务数据的不断丰富而不断完善。同盾的数据源有哪些？我了解到的有三方面：公开爬取，客户沉淀，以及第三方购买？同盾科技：作为一家SAAS风控软件及分析服务公司，在与合作方签订的合同中，同盾要求合作方在同盾云平台上做风险分析的时候必须取得终端用户授权，在此条件下同盾才会帮助合作方做风险分析。同盾的数据源主要是合作方上传的行为待分析数据、及在公开网络上爬取的信息。国家推出《网络安全法》后，对同盾有没有什么影响？相应的合规策略是？同盾科技：同盾作为智能风控分析服务领域的一员，其合法合规始终贯穿于全业务流程，早在网络安全法与两高解释颁布之前同盾就已经对有关保护个人信息的相关法律规定进行了深入研究，并制定、执行相应具体措施已确保同盾业务完全合法。第一，数据获取合规。同盾是一家云分析服务公司，客户向同盾提交的涉及用户个人信息的分析服务需求、数据收集、使用等均经最终用户授权（未经授权的同盾一律拒绝等），后经同盾在云端分析后向客户反馈分析结果，主要是返回一个概率的分值，及一些通过脱敏的标签。第二，数据管理合规。同盾具有完善的反欺诈数据安全管理机制，已通过ISO27001信息安全认证，且同盾反欺诈风险决策系统已通过安全等级保护三级认证。业内其他玩家的实现逻辑，有的用黑名单，有的用生物特征，哪种好？同盾科技：谈不上哪种更好，只能说在特定场景中哪种更适合。比如在线下信贷场景中，可以结合黑名单和人工面审。在线上小额现金贷场景中，可以用生物识别技术进行身份验证和反欺诈。听业内人士透露，同盾的黑名单被污染很严重？比如A产品把正常客户标黑，然后会给到同盾，为了不让B产品给用户授信、放贷之类，这样用户就只能留在A平台上。同盾科技：这个说法不是事实，我们必须辟谣，严重时候会追究造谣者的法律责任。同盾具备严格的风险名单入库检测流程，会对客户反馈的风险名单进行多维度的交叉校验、抽样检测及模型分析，确保入库名单非正常用户。其次，同盾接受的反馈名单一般发生在做反欺诈模型调优时，通过客户反馈的样本进行模型优化，若客户反馈的名单有问题，最终也会影响客户自身模型的效果，此外同盾服务的都是企业客户，如果发现有恶意行为，对企业客户的声誉也会产生影响。同赛道上可以分几个梯队，同盾处在什么位置？同盾科技：分几个梯队这个我们觉得由第三方机构来评判更合适，而同盾科技早在成立之初就首先提出跨行业联防联控理念，从各项市场数据都能显示我们是位于行业领头位置，目前我们服务超过7000家客户，其中信贷行业客户超3000家，获得了较好的市场口碑。同时我们也在不断夯实技术基础和专业能力，提高客户满意度。那么，比较同类公司，关键点看销售和技术？同盾科技：我们认为公司的核心竞争力有两点：第一，我们足够专注，金融科技企业最重要的价值就是服务客户，我们看到很多以前同行的伙伴都转型做了其他比如金融相关的业务。但同盾将一直专注于反欺诈和风控，耐住寂寞，将产品、技术和服务做精做专，从而积累搭建起技术壁垒和产品优势。第二，同盾一直非常重视人才储备，因为我们相信专业的人对于产品的设计、场景的理解、技术的掌握才能为客户创造价值。同盾的团队中，超过70%的成员是数据、技术、风控、反欺诈、人工智能等领域的资深专家。同时，行业中的精英领袖也不断加入公司，今年前万事达卡资深副总裁邱维芸女士加盟同盾成为首席产品官，前平安银行信用卡中心网络渠道部总经理李伟东加入同盾担任银行事业部副总裁，银联数据咨询部前副总经理黄晓如加入同盾成为副总裁。未来，同盾会持续引入更多国际顶尖的专业人才，成为一家立足中国、影响世界的智能数据分析公司。现阶段，怎么获客？同盾科技：主要通过直销模式获客。收费上，行业常规是按照接口调用次数和项目制，同盾怎么做的？有没有按照效果？同盾科技：目前主要是按照客户对接口的调用量进行收费，也会收取一些专业服务的费用。实践中，银行客户一般怎么给同盾定价的？风控这块占客户技术总支出比重多少？同盾科技：这块看所使用的产品、模块、以及量而定。什么是银行客户的刚需？同盾科技：银行业都在拥抱金融科技变革，在消费升级的背景下，一方面在加强零售业务，尤其是大力发展消费金融，获客渠道和风控技术手段都在发生变化，线上渠道的比例在提高，风控需要依靠大数据、人工智能等技术实现智能化、实时化等；另一方面，银行信用卡的网申比例也在逐渐提高，但面临着很大的欺诈风险和信用风险。所以，我们认为银行客户一方面在传统验证三要素的基础上，还需要更多的数据维度补充，尤其来自互联网端的、传统征信体系没有覆盖的、特定细分场景中的数据。另一方面，也需要有能够深入理解银行业务需求，同时具备专业的数据分析与建模经验的风控专家。客户评价同盾的关键指标是？要看误杀率吗？同盾科技：我们主要关注两方面：一个是风控服务的效果，这一点根据各家客户的风险偏好不同，可能体现在不同的指标上，比如模型的ks值、自动审批通过率、模型的精准率、召回率等。另一方面，我们非常关注客户满意度，这个指标体现了客户对我们的售后服务水平、专业能力、系统稳定性、风控服务效果等多维度的整体感受。列举1-2个目前服务的案例？同盾科技：【股份制银行合作案例】在某家股份制银行不同业务流程中，同盾科技匹配了相应的合作内容。一是用户进入银行阶段。用户通过银行出于获客需要自建的App，或者是其他获客应用的合作渠道，被引流到这家银行，在此阶段后期，同盾科技通过数据分析将用户分层，开展精准的用户画像。二是用户在银行发生业务阶段。用户进入银行之后会发生一些业务。如，用户申请一张信用卡，做消费分期，申请一笔车（房）贷款。与此同步，同盾科技帮助银行对申请用户定制欺诈分、信用分，最终做出信用评分，包括授信策略、风险定价。当然，银行有自己的风控系统，也会与其他三方分析机构开展合作，此外，同盾科技配合银行开展风控业务的同时，后者也会去调取中国人民银行的征信报告，综合建立符合自身业务特点的风控模型。三是贷后监控阶段。同盾科技出具催收模型，开展流失预警。从合作成效来看，基于阶段性配置的解决方案的实施，有效地帮助这家银行控制了信贷违约风险。【互联网消费金融平台合作案例】一段时间以来，校园分期消费吸引了专业诈骗团伙的注意。此前，一起分期诈骗案就是诈骗团伙仅花费300元，购买学生的虚假资料，实施了行骗。此外，诈骗团伙经常在线上套取用户账户密码，通过分期购业务网购手机“套现”。2014年8月，同盾科技与某大型互联网消费金融平台开展了监控、评级、借款、注册和审核事件等诸多场景的合作。同盾科技向该互联网消费金融平台提交的信贷风险解决方案，有效保障平台在对抗身份冒用、虚假申请、盗卡支付、信用卡套现等风险。同盾目前服务的客户，目前看更多是To C的，未来有没有考虑做To B的？针对中小企业做风控，因为金融机构也缺这部分数据。同盾科技：同盾科技的业务基本都是面向企业客户的，主要客户有非银行信贷、银行、保险、三方支付、航旅、电商、等多个行业，帮助这些企业评估个人的风险，提升效率的同时有效降低风险。同时，同盾在2016年入股了一家做企业征信的公司。特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
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https://img2.cache.netease.com/f2e/wap/common/images/weixinfixed1200low.jpg您访问的页面不见了！同盾技术总监张新波：从零打造千万级实时风控云服务的秘籍
发表于 05:44|
来源作者投稿|
作者张新波
摘要：同盾科技联合创始人&技术总监张新洪在一个技术沙龙中阐述了同盾是如何从零开始打造千万级实时风控云服务，具体介绍了同盾系统平台构建过程中主要需要解决的三大难题，以及解决这些问题的具体时实践过程。
同盾科技，是由阿里、Paypal&反欺诈专家创建的，国内第一家风险控制与反欺诈云服务提供商，其涉及领域包括电商、B2B、互联网金融、游戏等。同盾技术总监张新波在&UPYUN&Open&Talk第二期“移动时代互联网金融的架构趋势”中阐述了同盾是如何从零开始打造千万级实时风控云服务，具体介绍了同盾系统平台构建过程中主要需要解决的三大难题，以及解决这些问题的具体时实践过程。
同盾的后台系统是一套非常强大的，规则灵活配置的管理系统，搭建这个平台同盾主要面临了以下几个难点：
同盾提供的云服务需要直接嵌入到用户的业务流程中，比如说登录，客户的网站接受用户的登录请求后，客户调用同盾提供的的服务，等我们的服务做出响应后再决定下一步行为。通常情况下，客户给我们的时间是500毫秒左右，除掉网络开销，基本上我们必须在200毫秒内做完所有的数据分析计算，给客户响应。同时每次调用都需实时计算，且参与计算的数据量非常庞大，会涉及大量的指标运算。如何在短时间内完成计算，对整个系统来说是一个较大的挑战。
和其他云服务商一样，我们提供7×24小时的服务，如果系统挂了，对客户的系统会造成比较大的影响，如果某台服务器挂掉，导致服务不可用或不稳定，这种情况客户也是不可接受的。是否有完善的灾备和紧急备选方案，保证在各种异常情况下，整个系统都可持续使用，这是另一个难点。
3. 可扩展性
同盾是为企业提供服务，很多大的客户接进来数据量可能是上百万的流量，随着客户的增多，对系统要求的处理能力会越来越大，所以我们整个系统架构设计要求具备随时可进行线性扩展的能力，比如说现在能够处理500万，流量增加一倍的话，能够通过简单的加机器可以把处理能力提升到1000万，这也是一个难点。
系统搭建前期工作
这是最开始我们的系统架构。我们做的一些对用户的管理，最主要的是策略配置，比如说我们在针对借贷风险场景做一系列的规则配置，这些配置会直接写到数据库里面。我们提供的API，可以加载一些客户自己定的策略，用户请求的时候可以通过执行策略和规则，得到风险评估的结果。
具体流程见上图，可以看到，这里所有的流程几乎都需要直接和 MySQL 交互，导致&MySQL 压力非常大，系统性能一直很差。针对这个问题我们做了两方面的改进。
首先是读优化，通过使用&Guava&Cache，对用户校验和查找策略做了缓存处理，并在系统启动时预先加载全部用户数据和策略数据，并通过定时刷新缓存，保证请求基本不需要访问&mysql，全部在内存中进行计算。
然后是写优化，应用写数据时并不直接操作&mysql，而是通过本地任务队列异步保存数据。这里我们使用的本地队列是&Berkeley&DB。Berkeley&DB&是一个内存数据库。我们用它主要考虑到Berkeley&DB&支持持久化，以及本身处理性能高。如果我们写入的数据，消费端没有及时刷新数据库，或者写到其他地方处理完毕，数据将会堆积，如果全放在内存里，会把内存撑爆。Berkeley&DB&的持久化性能，刚好可以解决这个问题。
在完成这两项优化后，系统性能已经有了很大提升，但在性能上还是不能满足我们的要求，后面加上了&memcached&的缓存，将数据通过&base64&加&Gzip&进行压缩后存到&memcached&当中，请求进来后，执行策略需要做指标计算时，可以很快从cache中取到数据，减少与&MySQL&的交互。因为热点数据比较少，为了提高缓存利用率我们将数据的过期时间从一天提升到一周，这样大部分都可以命中缓存，无需再用&MySQL&读取，对性能有较大提升。
系统前期处理好后，还存在很多单点问题，为了保证整个系统的可用性，得将所有的单点问题消灭掉，首先做了MySQL主备，主机宕机之后用&Keeplived&自动切换到备机。另外Memcached&也是单点，有些应用出现问题会导致系统无法效应，为了消除单点故障，做了Memcached&集群。
在这个过程中还进行了其他优化，主要包括：
MySQL服务器硬盘从&SAS&RAID5&升级到&SSD&RAID10，保证较快的读写速度。
数据库从&MySQL&5.1&系统升级到&MySQL&5.6，以及对参数进行优化&。
客户数据记录单表更改为&按客户分表&，提升读写性能和防止表过度膨胀。
Apache&改成了&NGINX，利用它的动态修改upstream&server的组件，在发布时将机器自动摘除，发布完成之后再加入到处理集群中，避免系统性能抖动问题。
另外利用好各种&JVM&工具，如&jstat、jstack、MAT&以及BTrace可以方便地进行JVM的问题排查和优化。
灾备和应急方案
应用放在一个地方的话，总是会遇到各种各样的一些问题，所以，为了保障服务的稳定性，我们在阿里云上部署了一套简化版的服务，如果在主机房不能正常提供服务，还有最基本的应急方案。
关于应急方案，我们在最前端&Nginx&的&lua&脚本中添加全局开关，如果某个后台应用出现问题，可以立即通过全局开关禁用，以免因为某个服务异常而导致整体响应时间过长。同时也可以针对特定用户设定开关，如果某个用户访问有异常，也可以通过开关直接关掉。通过后台界面和定制脚本，在出现紧急情况时，可以做到一两分钟之内切快速切换开关。
为了保障实时了解整个系统线上运行情况，需要一个完善的监控系统。同盾选择了&Zabbix。
Zabbix&本身就有很完备的监控体系，并且还支持很多插件，可以较方便的搭建一套完整的监控报警系统。
Zabbix&主要从几个基本层面来完善监控报警。硬件层面，通过&Load、Memory、Disk、IO&等来判断。应用层面，每个应用都有一个默认接口，在&Zabbix&上调用，看应用是否正常返回来检测。JVM&层面，通过&Heap&使用情况、GC&情况来监控。其他，可以通过&Memecached、Nginx、MySQL&的专有插件，来监控专门的应用，比如&Nginx的&QPS，Memcached&的命中率等。
Zabbix&对内部的监控还是很强力的，但外部的，诸如&IP，Zabbix&监控不到。因此在&Zabbix的基础上搭配了360&的云监控，对&DNS、公网IP&等所有暴露在外部的接口都监控起来。
在完成上面的优化后，承载线上百万级的容量没有太大的问题。但随着业务量的增加，我们首先面临的最大问题是存储的问题，因为&MySQL&存储有限，在数据增长过快的情况下，分库分表已经不能很好的解决问题，所以我们又对系统架构做了一次调整：
通过引入&Cassandra&来实现自动水平扩展，整个系统承载能力又得到了一次提升。
最后，从同盾这一年来的经验来说，尽量在选用一些熟悉、成熟和社区活跃的开源技术，在创业初期，以解决业务问题为主，先满足业务需求再做优化。作为第三方云服务商，需要监控报警和应急预案放在非常重要的位置，如果出现问题能做出最快相应。系统的演变迭代是一起复杂的过程，且会遇到很多问题，要搭建真正的能承载大数据访问的系统，还需多实践，在这个过程中不断进行优化。
UPYUN&Open&Talk是&UPYUN&发起主办的行业技术沙龙，旨在以邀请各行各业优秀的企业技术负责人分享介绍自己工作过程中的技术架构经验的方式，推动整个移动互联网时代的企业员工的个人技术成长，从“人”这个关键点的个人成长提升去帮助推动企业的快速成长。
张新波：同盾科技联合创始人&技术总监，负责公司的技术研发。原阿里集团安全部技术专家，国际站风控体系的核心创建人。
【约稿倡议书】
这几年，云计算成为了助力企业转型的核心驱动力，不但让企业的 IT
基础架构管理焕然一新，还为企业带来了更加智慧的运算方式。与此同时，云计算还引领着行业的变革，改变着人们的生活方式。虽然云计算处在快速的发展当中，
但从起步、研发、应用、推广等各个环节上来说，在中国的发展时间都比较晚，其中存在的问题诸多，可谓是机遇与挑战共存。为了推动云计算技术发展、更好的服
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