问：云上业务部署有哪些难点？
答：企业上云，主要有以下几个难点：第一，云化架构转型，需要建立相应的组织架构及人才队伍。对此，企业应从上层管理层到中层及下层技术人员，从意识形态上接收并主动拥抱云，理解云的架构、云的特点，建立起适合云计算发展的组织架构，培养响应的人才队伍，才能更好的做云化转型；第二，原有的IT架构，难以向云端迁移。云大多以虚拟化、开源技术、分布式技术为主，而原有的大多使用了大型机或小型机、相对重量级的中间件和数据库、以闭源厂商的产品为准，因此无法把现有的系统直接搬上云，必须要做云化改造；第三，原有系统复杂，系统需要重构。由于历史的原因所建立的系统必须要做重构，采用云化架构，使用适合云部署的技术，如虚拟化、容器化、微服务化，同时基础设施要建立相应的计算、网络、存储等资源池，采用计算虚拟化、软件定义存储SDS、软件定义网络SDN等技术、容器Docker等技术，提供IaaS、PaaS、SaaS、CaaS等云服务。
问：企业上云如何避免被锁定？
答：「被锁定」的问题，其实是个实施问题，解决办法是构建一个足够敏捷的系统架构。那么，如何满足这种敏捷性？可以从以下几个方面着手：第一，在架构设计时就要考虑到灵活性和可移植性，以便于之后应用和数据在不同环境之间进行迁移，为此，使用开源的方法开发云原生应用是提升灵活性和可移植性的一种办法；第二，采用多云策略，充分了解和审视不同云服务供应商所提供云服务的优势、特点及其之间的兼容性等等，从整体上降低系统风险，提高架构等整体灵活性；第三，可以利用开源技术，打造一个足够开放的云平台，然后使用跨平台工具管理不同云平台组建，实现多云环境之间的协同。
问：如何对传统烟囱式的系统架构进行解耦？
答：归根结底，架构是为业务服务的，所以，要对架构进行解耦也可以以业务为切入点。比如，可以采用“业务功能合并同类项”的方法，对功能相近的业务进行抽象化，然后构建对应的业务组件，同时，对这些业务组件进行微服务化，通过API形式向前端业务提供服务。这样的方式可以增强可用性、可扩展性，减少企业的开发成本、提高资源的利用率，并且，可以减少服务发布对整个平台的影响，提高平台的弹性伸缩能力。而在数据层面，也可以通过统一编码的方式，实现数据的共用、共通、共享。以此增加系统之间的交互性，提升企业业务运营效率和快速创新能力。
这就是这几年来微服务架构备受企业青睐的原因。但微服务架构的采用不仅仅是个架构问题，其中还牵涉许多问题，比如技术选型、业务拆分、高可用、集群容错、配置管理、数据一致性、调度和部署等等。对此，企业需要有一个统一的部署规划，并且对于任何一个环节，都要从自身情况出发去做选型和选择，而不盲从于某种架构或技术。
问：企业如何实现一次构建，随处部署？
答：IBM Cloud Pak建立在开源技术的基础上，其中包括企业就绪型 Kubernetes容器平台红帽OpenShift和优秀的企业Linux平台红帽企业Linux等。IBM Cloud Pak是预集成的解决方案，旨在帮助客户实现随时随地运行任何应用的愿景，企业只需一次性构建关键任务应用，就可以在亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、IBM云等主流的公有云或私有云上运行。
问：如何完成多中心的自动化部署？
答：IBM混合云存储，通过Spectrum Virtualize，可以实现多中心的自动部署。在中国，有全球的大案例，整合了某大型金融行业的30多个数据中心，完成数据平台的自动部署，管理多家厂商的存储设备，真正实现了数据云平台。如果用户需要高性能，可以选择Flash System，既可以实现虚拟化整合，又可以实现高效。
问：由于RPA低代码的特性，许多企业的科技部门在导入流程机器人的过程中很少提供充分的支援；科技部门推动机器人流程自动化的优势，企业希望这机器人流程自动化发挥什么样的作用？
答：面对大环境的不确定性，企业为了实现运营规模化和加速业务创新，专注给客户带来高价值的体验，必须成为推陈出新的数字化企业，甚至用颠覆性的技术和新的商业模式给客户提供卓越的体验、更快速的响应和即时反馈的结果。
虽然RPA门槛低，但大型企业使用的信息系统数量多、且分散，往往信息的整合度不高，所以科技部的参与是非常关键的。借助科技部员工对应用系统和营运流程的熟悉和理解，帮助我们和业务人员快速厘清了细部工作中哪些流程适合智能自动化，同时避免流程机器人的工作与现行资讯系统之间互相干扰。对比以往与企业合作的经验，有了科技部门的推动，实施过程所花费的时间与成本，都远低于没有取得科技部门支持的企业。所以，对于企业来说，科技部门和业务部门的紧密合作，是日后迈向数字化企业的坚固盘石。
问：如今，企业都普遍了解如何运用RPA处理重复性的单调任务，实现任务自动化，提升日常工作效率。但是，在建设自动化过程中，企业通常会发现，只有RPA难以实现运营规模化和加速业务创新。那么，如何实现智能自动化？
答：智能自动化运行中，企业真正的挑战在于如何扩展到智能决策和数字化运营，为知识型工作实现超自动化。为了帮助企业加速超自动化之旅，IBM建议企业可以借助知识型员工，结合机器学习和端到端自动化工具的组合，增强员工和数字劳动力队伍。超自动化目标是增强人工智能导向决策，以大程度地实现业务连续性和一致性。在Gartner2020年科技发展趋势报告中，超自动化会是引领下个十年的十大科技重点之一。
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