从疯涨的房租说起，聊聊资源优化配置那点事儿

Posted 2021-01-09 fastone

房子，毫无疑问是一种资源。而围绕房地产交易所存在的公司，不论传统的中介公司也好，还是新涌现的长租公司也好，其本身存在的价值应该是降低买卖双方的信息不对称程度，撮合供需两端，从而达到房子这种资源的“最优”配置。

然而反观过去这几年所谓的互联网创业，虽然都打着“共享一切”和“优化市场资源“的旗号，但似乎都走上了另外一条路。以滴滴为代表的共享出行也好，以”瓜子二手车“为代表的二手车直卖也好，直到最近火热的”自如“长租公寓，每一家创业都采用了所谓的”互联网思维“，力图在极短的时间内，利用资本的杠杆，迅速占领市场，形成垄断，从而获得市场定价权，而这些公司都选择性的忽视了创业的初衷 —— 优化资源配置的需求。

现在“滴滴“打车越来越贵就是一个很好的例子，司机抱怨生意难做，乘客抱怨打车难比以前更加剧，其根源在于”滴滴“垄断了打车市场的信息交换，因此可以不断的提高抽成费用，从而损害了司机和乘客的利益。

同理，目前的长租公寓模式也并没有促进租房市场的发展。房东作为资源的供给方，并没有因为长租公寓的出现，而获得更多的收益（当然短时间内所谓房租的提升会有一定收益，但这是烧资本的钱实现的，绝对不可持续），而租客作为需求方，更是发现租房价格比直接找房东还要贵很多，那么“自如”们这样的资源调配方，对社会的价值在于哪里?

其实，回归市场的本质，“自如”们还是有很多有价值的模式可以尝试，关键在于要把客户的利益和市场的需求放在第一位去考量自己的产品和商业模式的设计。

举个例子，现在一线城市租房住的租客，绝大部分是在公司里打工的各种白领。而作为雇主，开出给员工的工资也隐含的受到房租等生活成本提升的影响而上涨，从而影响到了企业自身的利润。对于一个拥有百名有租房需求的企业而言，雇主也许可以想到，我们是不是可以统一租下一批便宜的房子给员工住，同时少支出一部分工资呢？这样岂不是双方都得利？

针对这个“刚需”，其实作为资源调配方出现的“自如”们大有可为。比如，“自如”可以在市场上去收集老旧便宜的房源，经过标准化的简单装修，然后统一批发给企业来使用。看上去这个模式与现在的长租公寓没什么不同，其实本质上，这样做才是真正做到了资源的最优配置。

几个关键词：

“老旧便宜”意味着这些房源不太好出租，基本属于半闲置浪费的资源。

“标准化的装修”意味着房子的使用体验得到统一，租客们不必再去关心每间房子的品质，只需要搬进去住就行了。

“统一批发”意味着企业可以一次性获得大批量可用的房源来提供给员工，从而降低企业运营的成本，而员工也不再需要自行去租比较昂贵的商品房，并且可以在短时间内解决大量员工的租房难题。

说到这里，咱们说回IT行业。本质上说，IT行业和房地产是相同的——“算力”也是一种资源。既然是资源，就需要有人去做优化配置，而FastOne存在的价值则是专门针对有海量计算需求的企业客户，去最优化的获取“算力”资源。类比上面企业租房的例子，我们很容易理解FastOne的价值。

“便宜”的算力，其实是随处可见的，但又是难以有效利用的。比如，以AWS，AliCloud为代表的公有云玩家，会将其数据中心里闲置的算力，以及其便宜的价格销售给客户。AWS Spot Instance的价格往往只有On Demand的10-20%。而便宜一定是有代价的，第一，便宜的算力不是随时都有，其价格随供需变化而上下波动，这会造成很多使用上的困扰。第二，便宜的算力一定不是“被保证可用的（Guaranteed）”, 有比你出价高的客户，那公有云厂商肯定会收回你正在使用的资源。第三，便宜的算力一定是“分散的”，因为便宜的算力都是闲置资源，“闲置”意味着单点资源池的规模都不会很大。FastOne的一大价值，就是从市场上去统一收集和管理这些便宜的算力，形成使用体验一致的资源池，从而便于企业客户使用。

“标准化的装修”，算力的规模很重要，而算力的利用率也同样重要，过去几十年的IT发展史，也可以看作是资源浪费史，太多的计算机常年工作在30%以下的负载情况，这绝对是极大的浪费。如何提高算力的利用率呢？FastOne给出的答案就是——“serverless”。通过构建无服务器架构，使得上层应用与算力充分解耦，每一份计算作业都可以尽可能的“压榨”现有算力，从而获得更好的性价比。

“统一批发”，一个应用如果只使用一台服务器，显然不是最优的，因为这样无法充分利用到资源池里的算力。通过Serverless框架，将算力变成一种如电力一样的资源，使得随取随用成为可能。而在应用端，将应用改造成Cloud Native的运行模式，能够实现充分的并行化和原子化，也是必要条件之一。FastOne的Application Compiler的出现，使得应用改造的过程尽可能的自动化和程序化，从而使得应用能够真正享受到大规模算力带来的全新体验！

好了，本期的杂谈就先聊到这里，有兴趣的小伙伴可以关注我们的公众号哦!

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