云科技时代颠覆全球数据分析与AI市场，SAS与微软( 二 ) 成立于1976年的SAS公司

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SASforContainer技术把生产级SAS9和SASViya工作负载迁移到Azure；在Azure上启动经验证的SASViya云服务（还即将在Azure上发布最新的SASViya4.0）；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SAS9以及SASViya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ScottGuthrie强调，双方合作在Azure平台上原生式提供SAS技术。在SASGlobalForum2020上，专门介绍了融合SASViya、AzureSynapse和PowerBI技术为银行提供分析服务的示例：AzureSynapse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AzureSynapse的数据中无缝调用SASViya进行分析，再使用PowerBI进行可视化展示。
OliverSchabenberger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。
【云科技时代颠覆全球数据分析与AI市场，SAS与微软】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。

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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SASforContainer 。而SASforContainer也确实“名符其实” ，也就是不再区分SAS9还是SASViya ，而是把SASWorkload即工作负载容器化，无论是SAS9的工作负载还是SASViya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， SAS9.4工作负载的分布式处理执行引擎是SASLASR、SASHigh-PerformanceAnalytics（HPA）以及SASGridManager ，而SASViya的分布式处理执行引擎是CASServer——CASServer是SAS分布式内存计算技术的第三代大版本进化；而SAS9.4客户端支持不同的语言界面，如Java客户端SASEnterpriseMiner、.Net客户端SASEnterpriseGuide、web客户端SASVisualAnalytics ，而SASViya则统一支持HTML5web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SAS9.4版本或SASViya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。

云科技时代 颠覆全球数据分析与AI市场，SAS与微软( 二 )

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