成立于1976年的SAS公司，是全球数据分析领域的领导者。SAS公司近年来被超过30份权威市场调研机构列为市场领导者，包括分析、数据管理、高级和预测分析、客户洞察、零售分析、商业智能、欺诈侦测、安全解决方案等。根据IDC，SAS占全球高级和预测分析市场27.7%的份额，是第二名的两倍以上。2019年，SAS宣布未来三年向AI投资10亿美金，并成功进入IDC全球通用人工智能软件平台2019供应商和Gartner数据科学和机器学习平台魔力象限2020的“领导者”象限。

成立于1975年的微软是全球第一大软件公司，其操作系统Windows、服务器软件Window Server、数据库软件Access和SQL Server、办公套件Office以及ERP和CRM套件Dynamics等进入了全球超过190多个国家（几乎是全球国家的总数）。截止2020年上半年，微软还是全球最大的公有云服务商之一，Microsoft Azure被微软CEO萨堤亚·纳德拉誉为“世界的计算机”，而Office 365、Dynamics 365以及低代码开发平台Power Platform已经成为全球政企的数字化赋能与转型引擎。微软也成为了多家数据分析和AI市场调研报告的“领导者”。

2020年6月，在SAS公司的年度盛会SAS Global Forum 2020上，SAS公司与微软公司联合宣布，双方将结成深度战略合作伙伴，共塑数据分析与人工智能的未来。Microsoft Azure将成为SAS Cloud的优先云供应商，双方合作将SAS的分析产品与行业解决方案迁移到Microsoft Azure平台上。双方特别将SAS的数据分析与AI强势技术与微软的Dynamics 365、Microsoft 365和Power Platform无缝深度结合，从而通过数字化赋能进而推进数字化转型。而这种深度结合，甚至将让客户和用户感觉不到他们到底在使用哪家的技术。

SAS公司执行副总裁、首席运营官（COO）兼首席技术官（CTO）Oliver Schabenberger表示，微软坚信技术的平民化、SAS坚信分析的平民化，双方都认为分析是数字化转型的核心；而微软以构建智能平台和操作系统而著名，双方的本次深度合作将打造下一代OS：数字化转型的操作系统。
 

在去年10月的SAS Analytics Experience 2019大会上，Oliver Schabenberger就提出了对数字化转型所带来的新经济“操作系统”构想：接入资源的能力要优于构建或拥有资源的能力；分享资源的能力要优于积累资源的能力；资源分发流通的能力要优于囤积资源的能力；连接的能力要优于自有或集中的能力；整个经济从产品和组织导向，转向了消费者和用户导向。相应的，整个企业和社会的决策机制从直觉和经验式，将转向数据驱动的分析型决策。

(SAS公司执行副总裁、COO兼CTO Oliver Schabenberger)

自SAS公司初创至今40余年来，数据分析和高级分析算法作为BI商业智能，已经被嵌入到商业生产和社会经济活动中，但这仅仅是智能时代和算法经济的序幕。随着云计算、边缘计算、大数据、人工智能、5G等技术的兴起以及无处不在的计算基础设施，数字平台正在广泛嵌入到整个社会中，成为社会基础设施的一部分。相应的，嵌入到社会经济活动中的算法，将以指数级规模出现，上亿的算法模型将进入到人们的生产与生活中。

如何将分析的能力扩散到整个社会？如何让分析成为差异化竞争优势？如何将分析能力集成到解决实际问题的过程和流程中？SAS公司作为全球高级分析和预测分析第一大公司，自然在思考如何推进分析的平民化，特别是把SAS公司的产品、技术和能力带给每一个人和每一个地方。显然，在去年提出数字经济“操作系统”概念的基础上，今年SAS公司与全球第一大云和操作系统软件公司深度合作，无疑是最合情理的选择。

SAS与微软在数据分析、数据管理、AI、机器学习以及行业解决方案等领域都处于领先地位，正如Oliver Schabenberger在去年SAS Analytics Experience 2019上的所思所想——接入资源的能力、分享资源的能力、分发流通资源的能力以及连接的能力，这些才是新时代的竞争力。在之前已有的合作关系基础上，这一次SAS准备把自己所有的技术能力都扩散到Azure、Office 365、Dynamics 365以及Power Platform平台上。

本次宣布的SAS与微软深度战略合作，将首先体现在四大类产品与服务上：基于Azure提供SAS环境的托管和远程管理服务；利用SAS for Container技术把生产级SAS 9和SAS Viya工作负载迁移到Azure；在Azure上启动经验证的SAS Viya云服务（还即将在Azure上发布最新的SAS Viya 4.0）；将SAS零售与CPG云分析服务迁移到Azure上。简单理解，SAS将自己最核心的SAS 9以及SAS Viya技术都迁移到了Azure中，除了提供公有云服务外也提供托管和远程管理服务，也就是企业客户可以在Azure中无缝使用SAS的任何计算实例。

而双方还在更多领域探讨如何将SAS技术融入微软云中，微软云与AI执行副总裁Scott Guthrie强调，双方合作在Azure平台上原生式提供SAS技术。在SAS Global Forum 2020上，专门介绍了融合SAS Viya、Azure Synapse和Power BI技术为银行提供分析服务的示例：Azure Synapse是微软在去年底发布的无限分析服务（前身为SQL数据仓库），它将数据仓库与大数据分析结合在一起，满足实时BI与机器学习的需求。而现在可以在Azure Synapse的数据中无缝调用SAS Viya进行分析，再使用Power BI进行可视化展示。

Oliver Schabenberger强调，双方还在混合云、IoT等多个领域探索深度合作，共同为企业数字化转型提供带有高级分析和AI能力的“操作系统”。
 

与微软深度合作数字化转型的“操作系统”，这仅是SAS“操作系统”设想的一部分。虽然微软Azure是世界第一大操作系统、Office套件和云服务等供应商，但在微软之外还有很多的操作系统、Office套件、云服务等需要覆盖，这就是SAS自2019年开始大力推进自身软件容器化和云原生化的重要原因。

实际上，今天的企业云计算架构是经历过了一段时间才逐渐走向成熟，而在分析和AI技术以及开源技术之下的基础设施与架构中，仍存有大量混合了云原生与非云原生的IT技术。有些应用仍依赖于带有宿主操作系统的虚机架构，有些则无法扩展或者必须只能使用某一种云资源。正是因为云计算技术经过了混乱的发展阶段，才导致这些应用在不同时期根据当时云计算技术的特点而重新开发或被重新架构到新技术中。

（容器化软件架构与部署图。来源：SAS公司）

与其它企业级软件一样，SAS的软件产品也经历了物理金属服务器和虚拟机时代，而到了云原生的容器和Kubernetes时代，SAS耗费了巨大的精力按微服务、容器和Kubernetes架构重写了自己的软件产品，这就是SAS for Container。而SAS for Container也确实“名符其实”，也就是不再区分SAS 9还是SAS Viya，而是把SAS Workload即工作负载容器化，无论是SAS 9的工作负载还是SAS Viya的工作负载，都可以容器化方式运行在公有云、私有云和混合云环境中。这样，就不再是本地版本与云版本的区别，而仅仅是不同执行引擎以及技术细节的区别。例如，SAS 9.4工作负载的分布式处理执行引擎是SAS LASR、SAS High-Performance Analytics（HPA）以及SAS Grid Manager，而SAS Viya的分布式处理执行引擎是CAS Server——CAS Server是SAS分布式内存计算技术的第三代大版本进化；而SAS 9.4客户端支持不同的语言界面，如Java客户端SAS Enterprise Miner、.Net客户端SAS Enterprise Guide、web客户端SAS Visual Analytics，而SAS Viya则统一支持HTML5 web界面；等等。

这样，企业可以真正随心所欲的利用合适的分析技术，把数据转换为决策、根据需求进行扩展以及在各种公有云、私有云和混合云中灵活部署。具体来说，企业把SAS 9.4版本或SAS Viya的执行引擎打包到容器中，并运行在支持Docker的任何平台上，从而让IT可以实现“一次构建、处处部署”。而SAS高级分析算法也可以从Python、R、Lua或SAS等开发平台调用，让SAS技术可以被整个数据科学社区轻松获取。进一步，可以向SAS容器中加入附加引擎或数据库内代码加速器，这样就可以利用co-located云数据中心等广泛的数据资源，或直接把计算推进到数据库中。

值得强调的是，SAS还支持定制化容器。也就是说，企业客户可以选择带有固定配置的SAS软件容器并直接部署，还可以选择具备基础“配方”的SAS软件容器以创建适配特定环境的定制化容器，例如获取特定数据源、数据库内代码和打分加速器或特定的分析能力。这种支持定制化的容器，让企业客户可以选择最适合自己的SAS技术，同时也满足企业IT容器管控的要求。

可以看出，SAS for Container并不是一般的软件产品容器化，而是体现了SAS更宏大的愿景：数字化转型“操作系统”——把分析与AI的能力推向所有的平台。在去年10月与Red Hat合作OpenShift适配的基础上，SAS for Container体现了SAS在容器方面深刻的理解以及最坚决的“All In”。
 

无论是与微软的全开放合作，还是全面All In容器与云原生，SAS都在进行一场“豪赌”式转型：放弃已经运行了40余年的专有软件形态与封闭式商业模式，转而拥抱一个全开放的软件形态与商业模式，把未来“赌”在接入、分享、分发流通以及连接资源的四大能力上。这背后是怎样的思考呢？

(SAS公司高级副总裁、CIO Jay Upchurch)

Jay Upchurch是SAS公司的高级副总裁、CIO，也负责SAS新产品形态的技术支撑工作。他作为企业CIO，深知CIO的痛点：过去5-10年内，CIO一直在经受用更低的成本实现更多信息化的挑战，其注意力一直集中在成本控制或成本降低；而在云和数字化转型时期，CIO还要时刻关注新兴技术的成熟度以及判断对现有业务的影响。在数字化转型时期，有些公司的董事会愿意倾听、学习和投资，有些则拒绝理解但却在后期强迫CIO向技术更领先的竞争对手学习。于是，今天的CIO就必须在维护现有企业架构运营以及驱动数字化颠覆业务的投资之间不断平衡。

对于今天的CIO来说，已经不再是坐在办公室里盯着大屏、确保企业IT无虞的技术专家；而必须要深入集成到业务中，带领变革且孜孜不倦地向企业所有人员和部门沟通数字化变革。CIO们必须通过与业务部门的协作、信任和真正理解业务部门的需求，以推动企业的数字化转型和数字化变革。而数字化转型并不是CIO先天的权利，CIO们必须从数字化赋能做起，通过点滴变化的成功进而推动企业整体的数字化颠覆和转型。

Jay Upchurch强调，对于任何企业来说，变化和变革都是非常困难的。虽然有些CIO可以强迫推进数字化转型，但这只会增加公司内部业务部门的抵触和摩擦，而成功的CIO需要采取咨询顾问式或服务领导者模式。对于Jay Upchurch来说，SAS公司内部业务部门就是他的客户，他的工作就是把公司投资与资源相协调以实现公司的战略目标。他也花费了大量时间，用于与业务部门积极沟通和建立合作伙伴关系，通过倾听、学习和协作以确认业务部门如何在未来中获得更好的状态。Jay Upchurch强调，当业务部门的每个人都认识数字化转型的重要性，转型工作的推进就顺利得多；而一旦数字化技术开始赋能业务部门后，数字化颠覆就会自然而然到来。

以最新版本的SAS Viya 4.0为例。SAS Viya 4.0强调的是成为云原生的产品，这包括采用微服务、容器和Kubernetes技术等。为了实现云原生的愿景，SAS公司的R&D就必须做出重大改变，包括采用新技术、重整代码、解构服务等，然后采用CI/CD（持续开发持续集成）的DevOps模式，再通过内部的Customer Zero项目（也就是自己开发的新产品先由内部业务部门使用），内部用户再实时反馈给R&D团队。R&D完成后，再经由定价、产品打包、销售、市场营销、服务交付、技术支持以及SAS Cloud运营，最终交付用户手中。在这个过程中的每个关键环节，都用新技术重新进行了构建。

Jay Upchurch强调，今天的SAS公司以前所未有的速度快速前行，而且这种快速的状态贯穿到了公司的每一个部门。而SAS自身的数字化转型不仅让SAS成为了一家更好的公司，也为SAS分析平台和解决方案带来了更好的用户体验。

总结来看：面向智能时代和算法经济，SAS通过深度联合微软、All In云原生，打造具备原生分析与AI能力的数字化转型“操作系统”，把分析与AI的能力推向所有的技术平台“底座”；而与微软的深度合作还进一步强调了技术赋能，在微软的Office 365、Dynamics 365以及Power Platform上用分析与AI技术真正赋能业务部门，最终推动整体的数字化转型。无论是SAS与微软这两大分析与AI巨头的联手，还是SAS通过彻底的云原生把分析与AI能力推向每一个地方，这些最终都将颠覆全球分析与AI市场格局。SAS与微软通过实际行动告诉整个业界，在智能时代与算法经济下，只有彻底的开放才是真正的成功之道。

责任编辑：杨勇