春风快马，京东云猛追阿里云

3月28日，京东云正式发布“春风计划”，设立“10亿比价金”，承诺长期坚持比价，买贵就赔。

“春风计划” 是京东云2024城市大会深圳站期间公布的一项新计划，在产品、价格、服务三方面持续升级。在产品层面，保证产品的竞争力和开放性，成立客户服务体验调研团，根据客户反馈，持续优化产品；在价格上，设立“10亿比价金”，对标特定云厂商，承诺“在特定云服务商的最低成交价基础上，再打折10%”；在服务体验上，承诺对客户的需求分钟级响应，包括为客户免费迁移，超长产品试用等。

一时间，“价格”再次扰动了云市场。

“计算”无新事

2024年3月18日，全球投资人和科技IT领域的目光都聚焦在英伟达GTC大会上。英伟达创始人黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer论文的七位作者。Transformer论文提出新的架构，被认为奠定了大模型发展的基础。几年沉寂后，大模型在22年底刮起了一阵“龙卷风”，直到现在。

然而在开场的演讲中，黄仁勋首先谈到的，是降价。他认为1964年以来，现代计算的架构并没发生过根本性改变。但计算机的边际成本持续下降，“几十年里，计算机的成本几乎降低了一万倍，这种变化为社会带来了巨大的动力。”

“降价”也能推动社会发展？！房地产降价似乎不会，但计算机确实有“降价”的魔力。1965年，摩尔在《电子学进展的趋势》论文中提出了“摩尔定律”，即处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。此后几十年，IT产业一直沿着“摩尔定律”发展，它激励着研发人员持续技术创新，计算机价格也越来越便宜，打开了中小企业市场，进入寻常百姓家庭，改变了工作和生活，也刺激了经济发展。

如今，相似的故事开始在云计算行业上演。

过去十年中，云行业领头羊AWS已经降价了超过70次。大洋彼岸，中国云的降价也接二连三。2023年春天，阿里云率先发起价格战，腾讯云、移动云随后跟进；当年5月，京东云掀起中国云市场的首次公开比价，承诺“买贵就赔”。2024年2月，阿里云再次宣布全线云产品售价下调，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%。京东云则成为这次降价中，首家跟进的云服务商，并喊话“随便降，比到底！再低10%！”

有趣的是，无论AWS还是阿里云、京东云，这些接连降价的云服务商都脱胎于电商平台。其实，电商和云计算，有历史的必然。

电商“孵化”云

2000年，美国互联网泡沫破裂，投资人捂紧了口袋。亚马逊创始人贝佐斯有些郁闷，公司每年还要烧掉10 亿美元，其中最大的开销是数据中心昂贵的 Sun 服务器。要知道，一台Sun服务器要 10 万美元。还有一个令贝佐斯苦恼的问题，每年11、12月平台流量飙升，其余10个月服务器资源都是过剩状态。

为什么不租给其他公司呢？正是基于这样的理念，AWS在2006年正式面世，它可以将亚马逊闲置的计算资源出租给有需求的公司，弹性供给，按需购买。这标志着云计算时代正式开启。

回顾这段历史不难发现，云计算打出生起就带有解决资源闲置、优化成本、提高资源利用率的基因。而电商平台潮汐式的计算资源需求催生了云。

中国的云计算很快登上了历史舞台。2009年，阿里云诞生；2012年，京东云平台成立。虽然两家电商公司当时面临的具体难题并不相同，但云平台成立的初衷都颇为相似——把计算资源开放出来，尝试破解电商平台用户激增的算力瓶颈。

早年间，双十一和618是压在阿里云和京东云头上的“大山”。那些山呼海啸的流量冲垮了系统，宕机了服务器。此后经年，随着几代工程师的努力，云上的抢购、下单、支付最终变得“丝滑”。而云平台也越来越有信心将更多创新技术，应用到商业大促中来。2019年双十一期间，阿里宣布其核心系统已100%跑在阿里云公共云上；2015年双十一前夕，京东宣布已经完成了向云端迁移的工作；此后，京东云还推出了更多的云产品和服务，如智能客服、大数据分析、AI技术等，进一步提升了618购物节的运营效率和用户体验。

回头看，全民购物狂欢引发的泼天流量是云平台的终极大考，最终成了阿里云和京东云的试金石。而电商公司对成本控制有着严格要求，云计算在提供服务时也注重成本效益，通过规模化应用以及优化资源利用率来降低成本。

这又成为电商云能够持续降价的新故事。

“降本”才能“降价”

说来也巧，京东云成立一年后，容器引擎Docker就面世了；此后不久，支持容器编排Kubernetes架构也正式发布。因为没有历史包袱，京东云在云原生领域的投入更坚决。目前，京东云运营着全球规模领先的Docker集群、Kubernetes集群，也是目前全球容器化最彻底的科技企业之一。

云原生和容器化能改变什么呢？答案是成本。

上文讲过，电商平台大促时应用的峰值会是平时的好几倍，因此需要额外的服务器来扩容。额外的服务器如果全部采购，会大幅度增加IT成本；大促之后空闲，造成浪费。解决方式有两种，一种是将新购买的机器通过云的方式售卖算力，回收成本；一种方式就是不购买机器，通过混部的方式极限压榨计算机性能，应对流量洪峰。

混部，是指混合部署，就是将离线任务和在线任务部署在一起，两种任务共享算力，从而提高CPU的整体利用率。“离线任务”是指不需要实时处理的数据，例如大量数据分析。“在线任务”是指需要实时或近实时处理的用户交互和数据，以提供即时的服务和响应。例如电商平台搜索、下单、支付等。两种任务都是通过“容器”的方式完成部署的。

然而混部技术大规模应用，存在诸多难点：例如由于在线任务和离线任务的调度方式不同；离线任务CPU抢占能力太强，影响系统稳定性；混部使得专线带宽压力大等等。

针对这些问题，京东经过长期的研发及实践，逐一完成了突破：例如京东云混部系统底座云舰兼容K8s，离线任务通过Yarn on K8s的方式，离线以极小的代价就运行在云舰上面。通过定制内核的方式，在内核上实现了优先级的时间片调度算法；保证在时间片分配上，可以保障在线任务比离线任务有绝对的优先级。设计端到端的网络QoS方案解决带宽问题，通过限制离线容器单机总带宽等方式，保证在线应用的TP99。

在2024年总台春晚保障期间，京东云通过规模化混部技术，实现了混部计算集群 CPU 利用率在春晚活动期间整体60%左右，最大峰值可达85%，充分利用了计算资源。在线应用0故障，离线任务运行正常。

要知道，在线任务计算集群的CPU利用率通常在20%~30%。计算集群CPU 利用率提高，就意味着计算成本的大幅度降低。这也是京东云能够保持低价的原因之一。

“低价”不是全部

在京东云3月28日的2024城市大会深圳站期间，中化能源、中国建设银行、开泰银行、东风柳汽等相继亮相。

与中化能源的合作中，京东云依托混合多云操作系统“云舰”，为中化能源打造了“中化能源基础数字技术平台”，低成本、低风险地完成了数字化技术服务能力建设，实现了集团各部门及下属公司的互联互通，减少了重复建设、提高了共享能力。

中国建设银行构建大模型训练平台。京东云云海极致的产品性能较好满足大模型训练场景下对数据存取的极致性能需求，大幅提升训练效率，降低算力成本。

开泰银行是泰国四大商业银行之一。京东云的混合多云平台和高性能分布式存储平台，全面提升了开泰银行数据的开发与管理水平、数据灾备能力、数据分析能力；为上层业务提供稳定、可靠、安全的数据支撑。

京东科技与东风柳汽于2023年签订战略合作，双方合作主要聚焦在营销增长板块。未来，双方还将在数据模型、AI算力、国产化等领域探索合作。

消息人士称，2023年，京东云实现了外部收入和利润的翻倍增长。在当前的行业现状中，这已实属难得。京东云在不断扩展其市场份额的过程中，始终在争取客户群体的增长。通过规模化应用，京东云有效地分摊固定成本，提高资源利用率，从而实现成本的进一步降低。这种成本优势使得京东云能够提供更具竞争力的定价策略，吸引更多的客户。

但仅有价格优势还不够，只有全方位的体验提升，才能让云计算真正成为“水电煤”，让用户全心全意去发展业务。所以京东云“春风计划”包含了产品、价格、服务三个“飞轮”——更多客户带来了更大规模；规模效应降低了成本，提高营收；营收再投入产品和服务，吸引更多客户。

在主论坛演讲期间，京东云相关负责人特意指出，京东云不认为“全网比价”是一场“价格战”，而是基于在内外部的大规模实践中磨砺出的技术创新，逐渐累积出的底气。但由比价引起的竞争呢？“京东云当然也会积极应对。”