与印孚瑟斯总裁Ravi Kumar S和IBM认知应用与生态系统高级副总裁Bob Lord进行问答环节

问题

谢谢你,鲍勃。谢谢你,拉维。我是罗希特，印孚瑟斯保险业务的主管。一个伟大的谈话。问你一个小问题，因为我们讨论了保险客户，我认为你对红帽OpenShift这个编配平台下了很大的赌注。我的问题是市场的反应如何?因为现在我们在谈论你与GCP、AWS、Azure的结合，这些提供商是如何应对编配方面的，然后是IBM Cloud的?

鲍勃的主

是的。这很有趣。所以你知道，红帽是作为一个独立的公司运营的，我认为这对每个人来说都很重要。吉姆是这家公司的首席执行官。他们运营着自己的公司，与其他云服务提供商有很多合作关系。还记得我说过的吗，我说过红帽的OpenShift平台是一个可以在所有云上运行的无处不在的平台，对吧?所以我们不仅建议IBM公共云是唯一的云，对吗?所以，任何解决方案实际上都是我们相信的，我们在我们的客户身上看到他们无论如何都在使用多种云。所以我们只是想让所有这些云资产都能协调起来。所以微软的反应和AWS实际上已经支持它,因为他们只看到Red Hat OpenShift的平台越来越播种到他们在发展中国家和他们在哪里,你知道,看云,你知道,混合云的世界,是一个3万亿美元的机会,对吧?

所以在这个混合云的世界里有很多增长。老实说，当你谈到关键任务系统时，有一种非常不同的安全云你需要一些关键任务系统来保护数据。所以会有不同的用例。我建议您，IBM云将有一个非常具体的用例，特别是围绕安全性，而基于我们的历史和我们是谁，其他许多云没有这样的用例。因此，作为CIO，您希望能够跨多个云进行协调。我认为。我认为选择一朵云然后说你将会在一朵云上的日子已经过去了。嗯,是的。可能有些新时代的公司很久以前就做出了这样的决定。他们发现他们被困住了现在他们被困在一个专有系统里。

Ravi Kumar S.

实际上他们从一个人移动，你知道，一个锁进入另一个锁进入。[BL：是]。事实上，在上次的红帽活动中，在波士顿发生，Ginni和Satya都在一起，在一个红帽事件上。所以是的，它的时间变化。

鲍勃的主

是的。它确实说了，因为这种增长是如此重要。我的意思是，我们的大使命就像，铁路之于Linux, OpenShift之于kubernetes。像这样的。这就是我们，我们需要集中精力。所以我们将要和你们一起工作的很多领域都是关于红帽OpenShift的。以及我们如何让Red Hat OpenShift在您的思维过程中更加无处不在，从而使您的开发活动更快、更安全。然后，如何在合适的地方利用IBM云包。

问题

所以我对生态系统的活动有既得利益。我很想了解你的看法，鲍勃，你知道，以红帽元素为基础。你知道，我们已经看到，很多次生态系统形成与我们的伙伴。你知道，Adobe, SAP，微软，Oracle这周刚刚宣布了一些关于VMware的东西，我认为这可能是复制了IBM在VMware上已经有的东西。但是这个机会，红帽公司把isv带到SIs，就像印孚瑟斯给经销商等等。你认为红帽收购的结果有什么改变就你对合作关系的看法而言?

鲍勃的主

是的。嗯，所以你知道，1号，红帽已经做了这么多的生态系统，对吧？当我看看吉姆建造的东西以及它们如何激活这些合作伙伴时，这是他们实际增长的根本性。所以我认为它真的是，戴夫，对你的问题，我们知道，如果我看一下红色帽子已经做了什么样的，那么他们就是那种红色帽子，他们如何发展，这些合作伙伴关系在不同类别的合作伙伴中，无论您是从GSI的角度讨论，当您谈论ISV或您是否谈论VAR和VADS时，所有这些都有不同的方法。嗯，我们将如何前进，在建立这些实践领域的情况下我们与您做的事情会与我最终与嵌入式的ISV不同于我们使用vars和Vads的方式不同。但最重要的是，我认为这是从根本上改变的事情是所有的领先者都有红色帽子露出。我们现在是IBM有一个产品，我们都在谈论红帽OpenShift和这些云包。因此，现在这是一个非常简单的故事，这种方法可能是不同的，我们与您建立的练习领域是重点与我用嵌入式ISV的做法都不同。但最终目标是将我们的基础设施置于种子中，因为这最终是Red Hat OpenShift的增长策略，在我们所有的企业和所有客户中都建立了。 Then my Sterling application, which I'm going to be launching October 8th, right? That's going to be based on Red Hat OpenShift is a natural end supply chain product for somebody to look at because you're going to be able to containerize your data strategy across the Red Hat OpenShift platform. So that's the, that's the growth strategy to go after. And I think it's a very fundamental change for IBM to really think about that one's product strategy going forward.

问题

确定。嗨，我的名字是杰米。受欢迎的。在印孚瑟斯的枢纽战略中，我们看到了很多区域经济影响，从影响大学课程到创造新的就业机会，这些都是以前不存在的。所以，我对大雇主和科技公司之间令人兴奋的合作关系产生积极的经济影响充满热情。你提到了一条评论，那就是打破那些，以社会为导向的发电站的竖井，但是，在你的大量旅行中，你知道，还有，呃，访问了很多不同的公司。通过IBM或其他公司，你能进一步说明你所看到的经济影响吗?

鲍勃的主

是的,所以你知道的,我爱我做什么爱什么IBM是它的传奇的过去,嗯,我们所做的,在教育领域,嗯,我其实只是与拉维谈论,我们有一个项目叫做P技术或技术途径。金尼·罗梅提非常明确我们需要提高劳动力的技能让他们能够大规模地接受技术，无论你身处哪个经济领域。我们现在有超过200所，呃，P技术学校，都是高中学校。如果你再增加一年，你就会成为一名开发人员，云原生开发人员，你可以在IBM找到一份工作，也可以在其他地方找到一份工作。对吧?所以你可以把它看做一个职业项目。你要在学校多待一年。嗯,我,我们,我们的合作伙伴一起,你的创新中心是我们可以从P科技项目或我们的学徒计划或任何这些项目,并把它与你通过这个创新中心我们可以共同互相帮助。因为我们的项目，它们已经到位，它们已经被证明，我们知道它们是如何工作的。这是我们可以共同推动的事情来加速你们在当地所做的一些事情。 Um, and, are we training program? You know, we're, we're taking people who have jobs at Starbucks and retraining them. We have mothers who have been out on maternity leave for a period of time and they're afraid to come back because they may not know the technology. We basically give them, you know, a back to work period of time, like six months of training. So they feel good about when they come back into work to IBM. So there's a lot of programs I think we could potentially leverage together through the partnership, specifically in the six, you know, centers and areas where you guys are focused, where maybe we're not or where we've overlapped. For example, Raleigh, we overlap. So how are we actually helping to lift all boats together? And I think that's an exciting opportunity for us to explore together.

问题

我觉得这很有意思。有了职业学校，但不是每个人都能参加这个项目。你知道，这里人太多了。因此，对于那些可能已过了上学年龄或无法参加这个项目的人来说，我在《毕业生》中是这样想的:达斯汀·霍夫曼正在努力寻找自己的出路。答案是塑料。对吧?这可能不是真的,但是今天的人,这就像,你知道,还有,有这么多,你知道的,不同的语言,不同的体系结构,类似这样的事情在宏观层面上,如果有人想开始,然后,然后真的专注,你能给一些指导吗?

鲍勃的主

天啊，这是个很宽泛的问题。我确实看到了发展和数据科学的融合。我不确定如果没有一些数据科学技能你能成为一名优秀的开发人员而如果没有核心的开发技能，你也不可能成为一名优秀的数据科学家。我的意思是，这是对你的问题的一个非常宽泛的回答，但是在这个数据科学的世界里，没有足够的人，了解数据科学的基础知识来进行机器学习，来弄清楚我们如何负责任地使用人工智能。我认为那是一个非常非常丰富的领域。比方说，几年前你是数学专业的学生，比如，温习数据科学的技能，学习新的语言。

这是一个我认为我们做不到的领域，我们有足够的技能来应对。数据将改变我们作为人类的本质。就像我提到的代码调用，他们在那里做的很多数据工作都是在看我们拥有的天气公司的天气数据。他们看着天气数据来做预测模型是否会有自然灾害,是否你真的必须填满,你知道,更多的药物进入系统或从红十字会得到血液供应受影响地区在飓风来袭之前。正确的。这些都是基于数据的，都是基于数据科学的。好吧。

Ravi Kumar S.

非常感谢。谢谢鲍勃。这是一个非常令人兴奋的问答。