腾讯云apm（腾讯云app叫什么名字）

本文目录一览：

• 1、Elasticsearch数据迁移与集群容灾
• 2、【技术类汇报】05 | 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？| 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？' title='【技术类汇报】05 |

  【技术类汇报】05 | 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？| 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？' title='【技术类汇报】05 |

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  【技术类汇报】05 | 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？| 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？' title='【技术类汇报】05 |

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• 3、云计算第三次浪潮洪波涌起

Elasticsearch数据迁移与集群容灾

本文讨论如何跨集群迁移ES数据以及如何实现ES的同城跨机房容灾和异地容灾。

在ES的生产实践中，往往会遇到以下问题：

根据业务需求，存在以下场景：

如果是第一种场景，数据迁移过程中可以停止写入，可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类：

如果是第二种场景，数据迁移过程中旧集群不能停止写入，需要根据实际的业务场景解决数据一致性的问题：

下面介绍一下在旧集群可以停止写入的情况下进行数据迁移的几种工具的用法。

elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具，github地址:

以下操作通过elasticdump命令将集群x.x.x.1中的companydatabase索引迁移至集群x.x.x.2。注意第一条命令先将索引的settings先迁移，如果直接迁移mapping或者data将失去原有集群中索引的配置信息如分片数量和副本数量等，当然也可以直接在目标集群中将索引创建完毕后再同步mapping与data

logstash支持从一个ES集群中读取数据然后写入到另一个ES集群，因此可以使用logstash进行数据迁移，具体的配置文件如下：

上述配置文件将源ES集群的所有索引同步到目标集群中，当然可以设置只同步指定的索引，logstash的更多功能可查阅logstash官方文档 logstash 官方文档 .

reindex是Elasticsearch提供的一个api接口，可以把数据从一个集群迁移到另外一个集群。

snapshot api是Elasticsearch用于对数据进行备份和恢复的一组api接口，可以通过snapshot api进行跨集群的数据迁移，原理就是从源ES集群创建数据快照，然后在目标ES集群中进行恢复。需要注意ES的版本问题：

如果旧集群不能停止写入，此时进行在线数据迁移，需要保证新旧集群的数据一致性。目前看来，除了官方提供的CCR功能，没有成熟的可以严格保证数据一致性的在线数据迁移方法。此时可以从业务场景出发，根据业务写入数据的特点选择合适的数据迁移方案。

一般来说，业务写入数据的特点有以下几种：

下面来具体分析不同的写入数据的特点下，该如何选择合适的数据迁移方式。

在日志或者APM的场景中，数据都是时序数据，一般索引也都是按天创建的，当天的数据只会写入当前的索引中。此时，可以先把存量的不再写入的索引数据一次性同步到新集群中，然后使用logstash或者其它工具增量同步当天的索引，待数据追平后，把业务对ES的访问切换到新集群中。

具体的实现方案为：

add only的数据写入方式，可以按照数据写入的顺序(根据_doc进行排序，如果有时间戳字段也可以根据时间戳排序)批量从旧集群中拉取数据，然后再批量写入新集群中；可以通过写程序，使用用scroll api 或者search_after参数批量拉取增量数据，再使用bulk api批量写入。

使用scroll拉取增量数据：

上述操作可以每分钟执行一次，拉起前一分钟新产生的数据，所以数据在旧集群和新集群的同步延迟为一分钟。

使用search_after批量拉取增量数据：

上述操作可以根据需要自定义事件间隔执行，每次执行时修改search_after参数的值，获取指定值之后的多条数据；search_after实际上相当于一个游标，每执行一次向前推进，从而获取到最新的数据。

使用scroll和search_after的区别是：

另外，如果不想通过写程序迁移旧集群的增量数据到新集群的话，可以使用logstash结合scroll进行增量数据的迁移，可参考的配置文件如下：

使用过程中可以根据实际业务的需求调整定时任务参数schedule以及scroll相关的参数。

业务场景如果是写入ES时既有追加，又有存量数据的更新，此时比较重要的是怎么解决update操作的数据同步问题。对于新增的数据，可以采用上述介绍的增量迁移热索引的方式同步到新集群中。对于更新的数据，此时如果索引有类似于updateTime的字段用于标记数据更新的时间，则可以通过写程序或者logstash，使用scroll api根据updateTime字段批量拉取更新的增量数据，然后再写入到新的集群中。

可参考的logstash配置文件如下：

实际应用各种，同步新增(add)的数据和更新(update)的数据可以同时进行。但是如果索引中没有类似updateTime之类的字段可以标识出哪些数据是更新过的，目前看来并没有较好的同步方式，可以采用CCR来保证旧集群和新集群的数据一致性。

如果业务写入ES时既有新增(add)数据,又有更新(update)和删除(delete)数据，可以采用6.5之后商业版X-pack插件中的CCR功能进行数据迁移。但是使用CCR有一些限制，必须要注意：

具体的使用方式如下：

如果业务是通过中间件如kafka把数据写入到ES， 则可以使用如下图中的方式，使用logstash消费kafka的数据到新集群中，在旧集群和新集群数据完全追平之后，可以切换到新集群进行业务的查询，之后再对旧的集群下线处理。

使用中间件进行同步双写的优点是：

当然，双写也可以使用其他的方式解决，比如自建proxy，业务写入时向proxy写入，proxy把请求转发到一个或者多个集群中，但是这种方式存在以下问题：

随着业务规模的增长，业务侧对使用的ES集群的数据可靠性、集群稳定性等方面的要求越来越高，所以要比较好的集群容灾方案支持业务侧的需求。

如果是公司在自建IDC机房内，通过物理机自己搭建的ES集群，在解决跨机房容灾的时候，往往会在两个机房 部署两个ES集群，一主一备，然后解决解决数据同步的问题；数据同步一般有两种方式，一种方式双写，由业务侧实现双写保证数据一致性，但是双写对业务侧是一个挑战，需要保证数据在两个集群都写成功才能算成功。另外一种方式是异步复制，业务侧只写主集群，后台再把数据同步到备集群中去，但是比较难以保证数据一致性。第三种方式是通过专线打通两个机房，实现跨机房部署，但是成本较高。

因为数据同步的复杂性，云厂商在实现ES集群跨机房容灾的时候，往往都是通过只部署一个集群解决，利用ES自身的能力同步数据。国外某云厂商实现跨机房部署ES集群的特点1是不强制使用专用主节点，如上图中的一个集群，只有两个节点，既作为数据节点也作为候选主节点；主分片和副本分片分布在两个可用区中，因为有副本分片的存在，可用区1挂掉之后集群仍然可用，但是如果两个可用区之间网络中断时，会出现脑裂的问题。如下图中使用三个专用主节点，就不会存在脑裂的问题了。

但是如果一个地域没有三个可用区怎么办呢，那就只能在其中一个可用区中放置两个专用主节点了，如国内某云厂商的解决方案：

但是重建节点的过程还是存在问题的，如上图中，集群本身的quorum应该为2，可用区1挂掉后，集群中只剩一个专用主节点，需要把quorum参数(discovery.zen.minimum_master_nodes)调整为1后集群才能够正常进行选主，等挂掉的两个专用主节点恢复之后，需要再把quorum参数(discovery.zen.minimum_master_nodes)调整为2，以避免脑裂的发生。

当然还是有可以把无法选主和脑裂这两个可能发生的问题规避掉的解决方案，如下图中国内某云厂商的解决思路：

创建双可用区集群时，必须选择3个或者5个专用主节点，后台会在一个隐藏的可用区中只部署专用主节点；方案的优点1是如果一个可用区挂掉，集群仍然能够正常选主，避免了因为不满足quorum法定票数而无法选主的情况；2是因为必须要选择三个或5个专用主节点，也避免了脑裂。

想比较一主一备两个集群进行跨机房容灾的方式，云厂商通过跨机房部署集群把原本比较复杂的主备数据同步问题解决了，但是，比较让人担心的是，机房或者可用区之间的网络延迟是否会造成集群性能下降。这里针对腾讯云的双可用区集群，使用标准的benchmark工具对两个同规格的单可用区和双可用区集群进行了压测，压测结果如下图所示：

从压测结果的查询延时和写入延时指标来看，两种类型的集群并没有明显的差异，这主要得益与云上底层网络基础设施的完善，可用区之间的网络延迟很低。

类似于同城跨机房容灾，异地容灾一般的解决思路是在异地两个机房部署一主一备两个集群。业务写入时只写主集群，再异步地把数据同步到备集群中，但是实现起来会比较复杂，因为要解决主备集群数据一致性的问题，并且跨地域的话，网络延迟会比较高；还有就是，当主集群挂掉之后，这时候切换到备集群，可能两边数据还没有追平，出现不一致，导致业务受损。当然，可以借助于kafka等中间件实现双写，但是数据链路增加了，写入延迟也增加了，并且kafka出现问题，故障可能就是灾难性的了。

一种比较常见的异步复制方法是，使用snapshot备份功能，定期比如每个小时在主集群中执行一次备份，然后在备集群中进行恢复，但是主备集群会有一个小时的数据延迟。以腾讯云为例，腾讯云的ES集群支持把数据备份到对象存储COS中，因为可以用来实现主备集群的数据同步，具体的操作步骤可以参考 。

在6.5版本官方推出了CCR功能之后，集群间数据同步的难题就迎刃而解了。可以利用CCR来实现ES集群的异地容灾：

CCR是类似于数据订阅的方式，主集群为Leader, 备集群为Follower, 备集群以pull的方式从主集群拉取数据和写请求；在定义好Follwer Index时，Follwer Index会进行初始化，从Leader中以snapshot的方式把底层的segment文件全量同步过来，初始化完成之后，再拉取写请求，拉取完写请求后，Follwer侧进行重放，完成数据的同步。CCR的优点当然是因为可以同步UPDATE/DELETE操作，数据一致性问题解决了，同步延时也减小了。

另外，基于CCR可以和前面提到的跨机房容灾的集群结合，实现两地多中心的ES集群。在上海地域，部署有多可用区集群实现跨机房的高可用，同时在北京地域部署备集群作为Follwer利用CCR同步数据，从而在集群可用性上又向前走了一步，既实现了同城跨机房容灾，又实现了跨地域容灾。

但是在出现故障时需要把集群的访问从上海切换到北京时，会有一些限制，因为CCR中的Follwer Index是只读的，不能写入，需要切换为正常的索引才能进行写入，过程也是不可逆的。不过在业务侧进行规避，比如写入时使用新的正常的索引，业务使用别名进行查询，当上海地域恢复时，再反向的把数据同步回去。

现在问题就是保证上海地域集群数据的完整性，在上海地域恢复后，可以在上海地域新建一个Follower Index，以北京地域正在进行写的索引为Leader同步数据，待数据完全追平后，再切换到上海地域进行读写，注意切换到需要新建Leader索引写入数据。

数据同步过程如下所示：

1.上海主集群正常提供服务，北京备集群从主集群Follow数据

2.上海主集群故障，业务切换到北京备集群进行读写，上海主集群恢复后从北京集群Follow数据

【技术类汇报】05 | 逻辑顺序-内在结构：如何避免上司听完就“忘记”？

前面说到，在金字塔原理中有时间、重要性、内在结构三种顺序。说起来，我自己最喜欢的是内在结构，为什么呢？ 先说说什么是内在结构？ 用云计算举例的话，IaaS，PaaS，SaaS就是云计算的内在结构， IaaS再分解，CPU/GPU虚拟化，磁盘虚拟化，内存虚拟化，网络虚拟化就是IaaS的内在结构。看起来，内在结构的顺序逻辑其实就是整体到部分的拆解，而这种拆解要符合后面思考篇才具体介绍到的MECE原则，简单说就是要求部分组合起来能还原整体。这要求，能给定了一个明确的标准。符合标准，对于我这个略带处女座特性的完美主义的人来说，其实会让人很安心，但是对于上级/客户，乃至听众有什么价值呢？其实一个价值就是容易记，哪怕只是记得一个部分，例如只记得磁盘虚拟化，但这就像提示语一样提示着构成整体的其他部分。但是这么好的内在结构顺序，却非常难。这需要我们会事物有足够的理解，才能自己建构内在结构，怎么建构，以及其更深层次的架构，我们会在后面的思考篇提到。而比起自己构建，这里我们先介绍下如何站在巨人肩膀上。

我始终相信，在计算机领域，很多技术的内在结构的思考绝对不是新鲜事。下面来介绍几个涞源

之前我写过一本书，《Andorid移动专项实战》，在构建书本的大纲的时候，其实就是在构建内在结构。所以对于大部分的书来说，书籍的目录或者前面1～2章节其实会让你对这个技术有一个从整体到局部的认识。举个例子，如文稿上的目录截图，这是我前一阵阅读的《性能之巅》的目录，这里能就清晰地看到Linux性能优化方法的内在结构。

如果论文都没有？那么我们可以获得一些套之万物皆准的内在结构。这类结构，得到App上的如精英日课等课程总能偶遇到。例如戴明环中的计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、处理（Act），就与专项测试中的发现、分析、解决、度量很相似。

下面来说几个，其他通用的内在结构

同样的一个事情，我们有许多很多不同的逻辑顺序，不同的逻辑顺序对不同的人有不同的价值。假如我要汇报腾讯云QAPM性能监控的建设情况，面对不同的人就会有不同的逻辑顺序

对于直接上级 ，按照时间顺序来汇报建设的进度；

对于客户 ，按照发现、分析、解决、度量的内在结构来说明我们如何提升研发效率；也可以按照交互类性能与资源类性能的内在结构来说明我们对于应用的质量是如何确保的；

对于财务负责人 ，按照QAPM采集的性能数据的上报、存储、分析的内在结构来评估对于服务架构造成的压力、支撑的机器数量以及对应的成本；

对于大老板/投资人 ，按照QAPM的功能，已经对应的PV/UV来说清楚投资回报；按照重要性来描述后续建设的重点；

另外，大家可以结合前面我们提过“结论先行”来思考，演示文稿的内容通常也可以作为小标题的论据，所以也可以理解为从什么维度（逻辑顺序）来论证最有力。下一节我们会

云计算第三次浪潮洪波涌起

找报告，就上发现报告！云计算的发展正在经历第三次浪潮：第一次浪潮是IaaS，用户是专业IT人员；第二次浪潮是SaaS，用户是销售、财务、HR等专业人员；第三次浪潮是PaaS，用户是IT开发人员，但低代码让人人都能编程，低代码和PaaS结合，让PaaS为每个人赋能，正在引发云计算第三次浪潮。云计算的第三次浪潮市场更广阔，对我们带来的变革更深刻更持久。

“云”——这一虚无缥缈的词让很多人都是丈二和尚摸不着头脑，究竟什么是云计算？它到底有什么用？相比传统计算，它有什么特别之处？...报告酱整理了相关报告，梳理出云计算行业的全部面貌，希望为你呈现一个云计算行业全景图，并清晰了解行业的上下游产业链，以及一二级市场的投资机会。

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT（Information and Communications Technology）信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。说白了，就是一种新型的计算资源获取方式。相比传统计算，云计算的资源获取方式从“买”变成了“租”。

专业解释是：云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成。

①云计算 按服务类型可以分为三类

1）基础设施即服务IaaS(Infrastructure as a service)

2）平台即服务PaaS(platform as a service)

3）软件即服务SaaS(software as a service)

我们可以用自己建房子自己住来类比云计算的三种服务类型。

首先是基础设施即服务IaaS，之前公司要建信息系统，基础设施从哪里来呢？需要自己建机房、服务器、网络以及配套设施。就好比你自己建房子，需要自己买土地，买材料，设计房子结构，建房子。那现在基础设施即服务告诉你，你不用自己 建房子 了，我这有现成的，你直接租就好了。

其次是平台即服务PaaS，之前公司在自己建好信息系统之后，还要自己搭建操作系统、配置环境。就好比你盖好房子之后还要你自己装修房子，那现在平台即服务告诉你，你不用自己 装修 房子了，我这能提供装修服务，你直接买就好了。

最后是软件即服务SaaS，之前公司在把操作系统、环境配置好之后还要自己开发各种应用软件。就好比你房子硬装完成后还要进行 软装 ，配备休闲 娱乐 设施、运动健身设施等等，那现在软件即服务告诉你这些应用设施我这都有现成的，你也可以直接租用的。

分别是公有云、混合云、私有云。

这张图就很好地帮我们解释了云的概念， 公有云强调弹性和共享 ，小到1核1G的单一云主机，大到数十万核的计算集群，都可以 按需调配 。

私有云属于安全的专用基础设施，更适合有一定规模而且 对安全性要求较高 的企业与传统的On-Premise（本地部署）模式不同， 私有云强调“云化” ，基于一系列的虚拟化和自动化技术，私有云可以提供类似公有云的“弹性”和“敏捷”体验，同时又能提供更灵活的功能和更可控的安全。对使用者来讲， 起步门槛低，灵活可调整，适用于从无到有、快速成长型的企业或者创新业务 。

公有云和私有云组合起来，一部分业务使用公有云，一部分业务使用私有云，这就是混合云。严格来讲， 混合云不是一种云的形态，而是一种部署模式 ，但企业需要一些技术来实现两朵云的统一管理、监控、调度、数据同步等等。与只使用一种形态的云相比，混合云部署更复杂。

按照产业结构来看，云计算产业链的上游供应商为第三方IDC企业，以及包括服务器厂商、网络运营商和网络设备厂商在内的基础设备提供商，同时，IDC厂商也需要向基础设备提供商采购。产业链下游为云生态，包括基础平台和云原生应用等，云计算厂商负责提供IaaS、PaaS和SaaS等服务。

按 服务的类型划分 ，IaaS厂商可以分为服务器供应商、IaaS厂商和专业云计算服务提供商。其中，IaaS厂商又包括了大型IaaS厂商、主流IaaS厂商和运营商。而 专业型云计算服务 提供商细分种类较多，包括了云安全厂商、分发CDN厂商、Docker厂商、云存储厂商、视频云服务厂商以及性能APM厂商。各大IaaS厂商竞争力差距的主要来源于云计算基础服务的创新性、行业解决方案的成熟度以及服务实施效果，因此， 建立整体云生态，聚合产业链上下游合作伙伴，是提高IaaS厂商的市场竞争力的重要途径 。

全球及中国云市场整体呈高速增长；2017年美国占全球59.54%的市场份额，其次是欧洲占21.50%，亚洲仅占12.04%；全球云计算市场SaaS占比约2/3，PaaS市场规模最小；中国云计算市场IaaS占比最大，其次是SaaS，最小是SaaS。

国际云计算发展相对成熟， 公有云是市场的主要构成 。经历了多年的发展之后，行业市场规模依然保持平稳较快增长。Gartner报告显示，2019年公有云市场规模为1883亿美元，同比增长21%；2020-2023年平均增速预计为17.6%。

国际市场上，SaaS服务所占份额最大。国际云服务市场中，IaaS建设已经增长较为缓慢，SaaS层是市场的主导。其中，SaaS层中，ERP、CRM、办公套件、内容服务和通信协作等应用市场占比排位靠前。

IaaS行业具有超强的“马太效应”，资本壁垒和规模经济（服务器利用率提升以及资源的耦合配置）是最主要的影响因素。2016年中国公有云IaaS市场总容量为100亿元，阿里云一家独大，2017年，排名前五的厂商分别是阿里云、腾讯云、 金山云、中国电信和Ucloud， 合计份额高达68%。

在云计算的渗透过程中，客户首先聚集到了 IaaS 和 SaaS 上，IaaS和SaaS的龙头厂商具备先发优势，所以Salesforce和AWS的市占率在公有云PaaS中是前二。

2017年上半年数据显示，中国PaaS竞争格局， 阿里云以 27%的份额保持压倒性领先 ，Oracle占比 9.7%，AWS占比 9.7%，Microsoft占比 6.8%，IBM占比4.6%。

PaaS市场TOP5中除阿里云外均为国外厂商，亚马逊、Oracle、IBM等国际巨头纷纷通过中国国内企业合作的方式抢夺中国市场。例如， IBM同世纪互联合作将Bluemix PaaS平台落地中国；Oracle与腾讯云战略合作，将企业级云服务解决方案引入中国，全面覆盖SaaS、PaaS和IaaS三层云服务。

从产商销售比来看，全球SaaS市场，2015年，Salesforce占11%销售比，Microsoft尾随其后，占8%，排第三的为Adobe，占6%；中国SaaS市场，2017年上半年，金蝶占7%，Oracle和微软紧随其后，均为5%。

从服务细分领域市场份额来看，全球SaaS里CRM份额最大，占39%，其次是ERP和网络会议/社交软件，占16%和10%。

随着未来IaaS市场规模的进一步扩大，相关产业生态将广泛受益，推荐从 IDC、服务器、交换机以及光模块 等产业挖掘投资机会。

（1）在IDC领域，云计算需求回暖叠加5G商用将带动流量爆发，第三方IDC服务商成长性确定。在未来IDC超大型化和边缘化进程中，掌握一线城市核心IDC资源、同时拥有较强的扩张能力以及产业议价能力的IDC服务商更能持久稳定发展。

（2）在IT基础设备领域，流量增长带动数据计算、存储、传输、安全等需求快速提升，直接驱动云厂商Capex投入增加，IT基础设施和网络设备作为IaaS的基础与核心，全面开启拐点向上趋势。

相关受益标的包括：通信设备龙头中兴通讯；数据中心交换机及企业级路由器市占率领先的紫光股份；数通及无线业务稳健增长的星网锐捷；中国第一服务器品牌浪潮信息。

（3）在光通信领域，云计算市场与电信市场共振，日益增长的需求持续推动速率的提升，光通信领域400G时代正在开启，产业链即将迎来升级及增量机遇。

光环新网二十年耕耘与发展，积累了丰富的行业经验和数据中心资源，公司在一线城市区域提供安全、高效、便捷、可信赖的企业级IDC和云服务。公司未来将加快IDC产业升级，大力发展云计算业务，不断提升研发、技术、服务水平，以专业性的产品和服务为用户提供互联网一站式综合解决方案。我们认为公司目前不断拓展北京、上海及周边IDC 项目，投产后将会对公司股价产生较大有利影响，同时疫情期间，短期需求增加，公司机柜上架率提升，利好公司。

浪潮信息长期专注于国内服务器市场，2019年市场份额已达到全球第三、中国第一。公司的云计算客户占比高，有望受益于设备国产化率的提升和云资本开支的回升，实现超越行业平均的成长。

浪潮在云计算客户资源、战略定位及生产成本等方面具备竞争优势。1）客户资源优渥：浪潮2011年便明确了云计算战略，在云计算领域具备一定的先发优势，携手头部云厂商积极推动开放计算基础架构，更深度绑定BAT等头部客户。这种对行业的判断领先市场，经过接近10年成长，我们估计公司当前在国内云计算市场份额占比约为50%，云计算客户占公司的收入比例也在60%。2）战略定位灵活：业务集中于服务器市场的浪潮，在低成本和差异化的两极战略象限中，倾向于采取更中位的战略去积极获取市场份额，灵活应对来自品牌厂商和白牌厂商的竞争；3）成本控制有力：浪潮产品ASP约为6000美元，低于其他头部品牌厂商，公司与Intel之间按照战略协议价格采购CPU，以及公司的信息化管理等为公司带来了低价保障。

中科曙光是中国领先的高端服务器生产商，具备全国产化产业链布局及国家研发经费支持，我们认为公司有望受益于服务器需求提升和产业链国产化趋势，实现超越行业的成长。理由如下：服务器市场有望在云资本开支回暖及技术更新迭代的双重驱动下实现快速成长。随着国内疫情有效控制，服务器作为百行百业的数字经济底座将迎来需求全面回暖。服务器上游核心供应商正在推动CPU从14nm向10nm升级，创造下游产品迭代需求。中科曙光在服务器全产业链布局完整，受益于国产化调整及国家对信创产业链的支持。

新华三作为公司核心资产，传统企业网路由器交换机全球领先，同时拓展服务器、存储业务补齐IT全产业链。借势5G网络IT化转型切入运营商数通及新网络（SDN/NFV）市场，业务、技术全面对标思科、华为，空间广阔竞争力突出份额有望再提升。凭借独特优势，布局私有云边缘云、小基站、安防等多个千亿赛道，业务边界扩张：利用超融合技术优势剑指私有云边缘云，与Intel合作布局5G小基站，借力人工智能、云计算、大数据、大安全等网络后端技术积累引领安防智能化。

科创板上市，主要产品包括公有云、私有云、混合云、数据可信流通平台安全屋。中移动是它第四大股东，也是重要的合作伙伴。2019年有15亿的营收，其中约12亿是公有云收入，是比较纯正的云计算服务商。优刻得创始团队对行业风口有较好的把握能力，在细分领域能够形成自己的特色优势，同时公司采取与大型公有云厂商差异化的策略，通过“铁三角”团队实现客户粘性与价值。

主营业务包括信息安全以及云计算。云计算主要向企业级用户提供云终端、桌面云一体机、超融合一体机、软件定义存储、云计算平台、私有云、专属云、混合云等多款产品、服务和解决方案。2019年云计算营收12亿，占比26%。2020年以来，公司发布了5款爆款新品，分别为信息安全领域的访问控制系统aTrust、SangforAccess；云计算领域的ARM超融合；IT基础架构领域的大数据智能平台aBDI、数据库运维平台DMP。

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