KubeDL 加入 CNCF Sandbox，加速 AI 产业云原生化

2021-08-19 10:23:52KubeDL 是阿里开源的基于 KuberNetes 的 AI 工作负载管理框架，取自”Kubernetes-Deep-Learning”的缩写，希望能够依托阿里巴巴的场景，将大规模机器学习作业调度与管理的经验反哺社区。

2021 年 6 月 23 日，云原生计算基金会（CNCF）宣布通过全球 TOC 投票接纳 KubeDL 成为 CNCF Sandbox 项目。KubeDL 是阿里开源的基于 Kubernetes 的 AI 工作负载管理框架，取自”rnetes-eep-earning”的缩写，希望能够依托阿里巴巴的场景，将大规模机器学习作业调度与管理的经验反哺社区。

项目地址：

项目介绍

随着 TensorFlow, PyTorch，XGBoost 等主流 AI 框架的不断成熟，和以 GPU/TPU 为代表的多种AI异构计算芯片的井喷式涌现，人工智能正快速进入“大规模工业化”落地的阶段。从算法工程师着手设计第一层神经网络结构，到最终上线服务于真实的应用场景，除 AI 算法的研发外还需要大量基础架构层面的系统支持，包括数据收集和清理、分布式训练引擎、资源调度与编排、模型管理，推理服务调优，可观测等。如以下经典图例所展示，众多系统组件的协同组成了完整的机器学习流水线。

与此同时，以 Kubernetes 为代表的云原生技术蓬勃发展，通过优秀的抽象和强大的可扩展性，将应用层与 IaaS（Infrastructure as a Service）层的基础设施完美解耦：应用能够以“云”的范式按需使用资源，无需关注底层基础设施的复杂性，从而解放生产力并专注于自身领域的创新。

Kubernetes 的出现解决了云资源如何高效交付的问题，但对于 AI 这类本身具备高度复杂性的工作负载还无法做到很好地原生支持，如何整合各类框架的差异并保留其通用性，同时围绕 AI 工作负载的运行时去建设一系列完善的周边生态及工具，业界还在不断探索与尝试。在实践中，我们发现了 AI 负载运行在 Kubernetes 生态中面临着如下挑战：

机器学习框架百花齐放，各自有不同的优化方向和适用场景，但在分布式训练作业的生命周期管理上又存在着诸多共性，同时针对一些高级特性也有相同的诉求（如网络模式，镜像代码分离，元数据持久化，缓存加速等）。为每类框架的负载单独实现 operater，各自独立进程无法共享 state，缺乏全局视角，使得全局 Job 层面的调度以及队列机制难以实现。此外，不利于功能的抽象和复用，在代码层面存在重复劳动。原生 Kubernetes 无法满足离线任务多样的调度需求。Kubernetes 面向 Pod 调度的模型天然适用于微服务等 Long Running 的工作负载，但针对离线任务的高吞吐，Gang Scheduling 调度（All-Or-Nothing），Elastic Capacity 等多种调度诉求，社区演进出了多种调度方案。以机器学习分布式训练作业调度场景中极为常见的Gang Scheduling为例，社区目前就有YuniKorn，Volcano，Coscheduling 等调度器实现，提供不同的交互协议，我们需要有插件化的手段来启用对应的调度协议。同时，像 PS/worker 这类根据业务特有属性，不同 role 之间有启动依赖的 DAG 编排诉求，需要在控制器中实现；分布式训练的结果往往以模型作为 output，并存储在分布式文件系统中如(阿里云 OSS/NAS)，但如何从训练作业的视角去管理模型，像容器镜像那样成为AI服务的“不可变基础设施”并实现简单且清晰的版本管理与追溯，业界还缺乏最佳实践。同时，“训练”与“推理”两个阶段相对独立，算法科学家视角中的“训练->模型->推理”机器学习流水线缺乏断层，而“模型”作为两者的中间产物正好能够充当那个“承前启后”的角色；分布式训练尚能大力出奇迹，但推理服务的规格配置却是一个精细活。显存量、 CPU 核数、BatchSize、线程数等变量都可能影响推理服务的质量。纯粹基于资源水位的容量预估无法反映业务的真实资源需求，因为某些引擎如 TensorFlow 会对显存进行预占。理论上存在一个服务质量与资源效能的最优平衡点，但它就像黑暗中的幽灵，明知道它的存在却难以琢磨。随着 GPU 虚拟化技术的成熟，这个平衡点的价值越来越凸显，更优的规格能显著提供单 GPU 卡的部署密度，节约大量的成本。推理服务本身是一种特殊的 long running 微服务形态，除了基础的 deployment 外，针对不同的推理场景还欠缺一些实例与流量的管理策略，如：

1) 算法科学家通常会同时部署两个甚至多个不同版本的模型实例进行 A/B Test 以验证最佳的服务效果，需要基于权重的精细化流量控制；

2) 能够根据流量请求水平和当前推理服务的 metrics 来自动触发实例的扩缩，在充分保障服务可用性的前提下最小化资源成本等等。

针对上述难题，阿里巴巴云原生，集群管理和 PAI 团队将管理大规模机器学习工作负载的经验沉淀为通用的运行时管理框架——KubeDL，涵盖分布式训练，模型管理，推理服务等机器学习流水线的各阶段，使工作负载能够高效地运行在 Kubernetes 之上。

1、分布式训练

KubeDL 支持了主流的机器学习分布式训练框架（TensorFlow / PyTorch / MPI / XGBoost / Mars 等），其中 Mars 是阿里巴巴计算平台开源的基于张量的大规模数据计算框架，能够分布式地加速 numpy，pandas 等数据处理框架的效率，帮助 Mars 作业以更 native 的方式集成进云原生大数据生态中。

我们将各类训练作业生命周期管理中的共同部分进行抽象，成为一层通用的运行时库，被各分布式训练作业控制器复用，同时用户也可以在此基础上快速扩展出自定义的 workload 控制器并复用现有的能力。借助声明式 API 与 Kubernetes 网络/存储模型，KubeDL 能够进行计算资源的申请/回收，各 Job Role 之间的服务发现与通信，运行时的 Fail-over 等，算法模型的开发者只需声明好此次训练依赖的 Job Role 及各自的副本数，计算资源/异构资源数量等，然后提交任务。另外，我们针对训练领域的痛点也做了诸多的特性设计来提升训练的效率与体验：

不同的训练框架往往包含不同的 Job Role，如 TensorFlow 中的 PS/Chief/Worker 和 PyTorch 中的 Master/Worker，Role 与 Role 之间往往隐含着依赖关系，如 Worker 依赖 Master 启动之后才能正常开始计算，错乱的启动顺序不仅容易造成资源长时间空转，甚至可能引发 Job 直接失败。KubeDL 设计了基于 DAG（Direct Acyclic Graph）的调度编排控制流，很好地解决了 Role 之间的启动依赖顺序，并能够灵活扩展。大模型的训练时长往往受制于计算节点间的通信效率，RDMA 等高性能网络技术的应用将极大地提升了数据的传输速度，但这些定制网络往往需要计算节点使用 Hostnetwork 进行互相通信，同时有些时候由于环境限制无法提供基于 Service 模式的服务发现机制。这就需要作业管理引擎能够支持 Host 网络模式下的服务发现机制，处理好各计算节点的网络端口分配，并与各训练框架的特性结合来处理节点 Fail-over 后的网络连通性，KubeDL 支持了 Host 网络模式下的高性能分布式训练。Gang Scheduling 是分布式训练作业调度场景中的常见需求，组成单个训练作业的一簇 Pod 往往要求同时被调度，避免在集群容量紧张时因作业间的资源竞争出现活锁，但 Kubernetes 强大的可扩展性也使得不同的调度器实现了不同的 Gang Scheduling 协议，如 YuniKorn, KubeBatch 等。为了避免与具体调度器实现的耦合，适应不同用户环境的差异，KubeDL 将 Gang Scheduling 的协议实现插件化，按需启用对应的插件即可与调度器相互协作，实现作业的批量调度。Job 是一次性的，但在实际的生产应用中我们经常会遇到反复训练/定时训练的场景，如每日拉取某一时间区间的离线表并进行数据清洗以及模型的 Re-train，KubeDL 提供了一类单独的工作负载—Cron 来处理定时的训练请求，并支持任意类型的训练作业（如 TFJob，PyTorchJob 等），用户可以提交 cron tab 风格的定时命令及作业模板，并在 Cron 资源的状态中追踪训练作业的历史及当前进行中的作业。针对海量离线作业元数据需要长时间保存（Job CRD 被删除后元数据即从 etcd 销毁）的诉求，KubeDL 还内置了元数据的持久化，实时监听 Job/Pod/Events 等资源对象的变化，转化成对应的>

2、推理服务规格调优

GPU 虚拟化与分时复用技术的发展和成熟，让我们有机会在一块 GPU 上同时运行多个推理服务，显著降低成本。然而如何为推理服务选择合适的 GPU 资源规格，尤其是不可压缩的显存资源，成为一个关键难题。一方面，频繁的模型迭代让算法工程师无暇去精确估计每个模型的资源需求，流量的动态变化也让资源评估变得不准确，因此他们倾向于配置较多的 GPU 资源冗余，在稳定性和效率之间选择牺牲后者，造成大量浪费；另一方面，由于 Tensorflow 等机器学习框架倾向于占满所有空闲的显存，站在集群管理者的角度，根据显存的历史用量来估计推理业务的资源需求也非常不准确。在 KubeDL-Morphling 这个组件中我们实现了推理服务的自动规格调优，通过主动压测的方式，对服务在不同资源配置下进行性能画像，最终给出最合适的容器规格推荐。画像过程高度智能化：为了避免穷举方式的规格点采样，我们采用贝叶斯优化作为画像采样算法的内部核心驱动，通过不断细化拟合函数，以低采样率（<20%）的压测开销，给出接近最优的容器规格推荐结果。

3、模型管理与推理服务

模型是训练的产物，是计算与算法结合后的浓缩精华，通常收集与维护模型的方式是托管在云存储上，通过组织文件系统的方式来实现统一管理。这样的管理方式依赖于严格的流程规范与权限控制，没有从系统层面实现模型管理的不可变，而容器镜像的诞生解决的就是 RootFS 的构建-分发-不可变等问题，KubeDL 将两者进行结合，实现了基于镜像的模型管理。训练成功结束后，通过 Job Spec 中指定的 ModelVersion 会自动触发模型镜像的构建。用户可以在 ModelVersion.Spec 中约定模型的存储路径，目标的镜像 Registry 等基本信息，将每次的训练输出 Push 到对应的镜像仓库。

同时镜像作为训练的输出，以及推理服务的输入，很好地串联起了两个阶段，也借此实现了分布式训练->模型构建与管理->推理服务部署的完整机器学习流水线。KubeDL 提供了 Inference 资源对象提供推理服务的部署与运行时控制，一个完整的 Inference 服务可以由单个或多个 Predictor 组成，每个 Predictor 对应前序训练输出的模型，模型会被自动拉取并挂载到主容器 Volume 中。当多个不同模型版本的 Predictor 并存时，可以根据分配的权重进行流量的分发与控制，达到 A/B Test 的对照实验效果，后续我们还会在 Batching 批量推理和 AutoScale 上针对推理服务场景做更多的探索。

KubeDL 分布式训练在公有云上的实践

随着云计算的深入人心以及越来越多的业务都用云原生的方式进行，阿里云计算平台 PAI 机器学习团队推出了 DLC（Deep Learning Cloud）这一深度学习平台产品。DLC 采用全新的云原生架构，底层采用 Kubernetes 作为资源底座支持，而训练部分全面采用 KubeDL 进行管理，是 KubeDL 在深度学习云计算场景中的大规模实践。

DLC 在阿里集团内部内广泛支撑了众多的业务，包括淘系安全部达摩院的图像视频、自然语言、语音、多模态理解、自动驾驶等众多业务部门的深度学习计算需求。在服务于深度学习驱动的前沿业务生产中，PAI 团队在框架和平台建设方面积累了许多的经验，沉淀了兼容社区（eg，TensorFlow/PyTorch）并且具有鲜明特色的大规模工业界实践过的框架平台能力，如万亿规模参数的M6模型的训练、工业级图神经网络系统 Graph-Learn、极致资源管理和复用能力等等。

如今，PAI-DLC 的能力也在全面拥抱公有云，为开发者和企业提供的云原生一站式的深度学习训练平台，一个灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境，以及全面支持支持多种社区和 PAI 深度优化的算法框架，高性能且稳定的运行超大规模分布式深度学习任务，为开发者和企业降本增效。

公有云的 DLC 作为阿里巴巴集团机器学习平台最佳实践的透出，在产品细节、框架优化、平台服务等方面都吸取了工程实践中的宝贵的经验。除此之外，DLC 产品在设计之初就充分考量了公有云场景中的独特属性，提供了竞价实例、自动 Fail-Over、弹性扩缩等功能，为客户努力降低 AI 算力成本。

进一步的，DLC 也与 PAI 的其他公有云产品相结合，比如说服务于算法工程师建模的 DSW、服务于企业级 AI 全流程的、自动化的 AutoML、在线推理服务 EAS 等，打造全流程的 AI 标杆性产品。

```水```问题

H2O水水（H2O）是由氢、氧两种元素组成的无机物，在常温常压下为无色无味的透明液体。 水是最常见的物质之一，是包括人类在内所有生命生存的重要资源，也是生物体最重要的组成部分。 水在生命演化中起到了重要的作用。 人类很早就开始对水产生了认识，东西方古代朴素的物质观中都把水视为一种基本的组成元素，水是中国古代五行之一；西方古代的四元素说中也有水。 水的性质水在常温常压下为无色无味的透明液体。 在自然界，纯水是罕见的，水通常多是酸、碱、盐等物质的溶液，习惯上仍然把这种水溶液称为水。 纯水可以用铂或石英器皿经过几次蒸馏取得，当然，这也是相对意义上纯水，不可能绝对没有杂质。 水是一种可以在液态、气态和固态之间转化的物质。 固态的水称为冰；气态叫水蒸汽。 水汽温度高于374.2℃时，气态水便不能通过加压转化为液态水。 在20℃时，水的热导率为0.006 J/s·cm·K，冰的热导率为0.023 J/s·cm·K，在雪的密度为0.1×103 kg/m3时，雪的热导率为0. J/s·cm·K。 水的密度在3.98℃时最大，为1×103kg/m3，温度高于3.98℃时，水的密度随温度升高而减小 ，在0～3.98℃时，水不服从热胀冷缩的规律，密度随温度的升高而增加。 水在0℃时，密度为0.×103 kg/m3，冰在0℃时，密度为0.9167×103 kg/m3。 因此冰可以浮在水面上。 水的热稳定性很强，水蒸气加热到2000K以上，也只有极少量离解为氢和氧，但水在通电的条件下会离解为氢和氧水。 具有很大的内聚力和表面张力，除汞以外，水的表面张力最大，并能产生较明显的毛细现象和吸附现象。 纯水有极微弱的导电能力，但普通的水含有少量电解质而有导电能力。 水本身也是良好的溶剂，大部分无机化合物可溶于水。 在-213.16℃，水分子会表现出现厌水性。 [1]水的来源地球是太阳系九大行星之中唯一被液态水所覆盖的星球。 地球上水的起源在学术上存在很大的分歧，目前有几十种不同的水形成学说。 有观点认为在地球形成初期，原始大气中的氢、氧化合成水，水蒸气逐步凝结下来并形成海洋；也有观点认为，形成地球的星云物质中原先就存在水的成分。 另外的观点认为，原始地壳中硅酸盐等物质受火山影响而发生反映、析出水分。 也有观点认为，被地球吸引的彗星和陨石是地球上水的主要来源，甚至现在地球上的水还在不停增加。 水和水体的作用对气候的影响水对气候具有调节作用。 大气中的水汽能阻挡地球辐射量的60%，保护地球不致冷却。 海洋和陆地水体在夏季能吸收和积累热量，使气温不致过高；在冬季则能缓慢地释放热量，使气温不致过低。 海洋和地表中的水蒸发到天空中形成了云，云中的水通过降水落下来变成雨，冬天则变成雪。 落于地表上的水渗入地下形成地下水；地下水又从地层里冒出来，形成泉水，经过小溪、江河汇入大海。 形成一个水循环。 雨雪等降水活动对气候形成重要的影响。 在温带季风性气候中，季风带来了丰富的水气，形成明显的干湿两季。 此外，在自然界中，由于不同的气候条件，水还会以冰雹、雾、露水、霜等形态出现并影响气候和人类的活动。 对地理的影响地球表面有71%被水覆盖，从空中来看，地球是个蓝色的星球。 水侵蚀岩石土壤，冲淤河道，搬运泥沙，营造平原，改变地表形态。 地球表层水体构成了水圈，包括海洋、河流、湖泊、沼泽、冰川、积雪、地下水和大气中的水。 由于注入海洋的水带有一定的盐分，加上常年的积累和蒸发作用，海和大洋里的水都是咸水，不能被直接饮用。 某些湖泊的水也是含盐水。 世界上最大的水体是太平洋。 北美的五大湖是最大的淡水水系。 欧亚大陆上的里海是最大的咸水湖。 地球上水的体积大约有 1 360 000 000 立方公里. 当中海洋占了的1 320 000 000立方公里(或97.2%)。 冰川和冰盖占了25 000 000立方公里(或1.8%)。 地下水占了13 000 000立方公里(或者0.9%)。 湖泊，内陆海，和河里的淡水占了250 000 立方公里(或0.02%)。 大气中的水蒸气在任何已知的时候都占了13 000立方公里(或0.001%)。 对生命的影响地球上的生命最初是在水中出现的。 水是所有生物体的重要组成部分。 人体中水占70%；而水母中98%都是水。 水中生活着大量的水生植被等水生生物。 水有利于体内化学反应的进行，在生物体内还起到运输物质的作用。 水对于维持生物体温度的稳定起很大作用。 水的种类不同的学科对水有着一些不同的称呼：根据水质的不同，可以分为：软水：硬度低于8度的水为软水。 硬水：硬度高于8度的水为硬水。 硬水会影响洗涤剂的效果，硬水加热会有较多的水垢。 &Nbsp;饮用水根据氯化钠的含量，可以分为：淡水。 咸水此外还有：生物水：在各种生命体系中存在的不同状态的水。 天然水：土壤水：贮存于土壤内的水地下水：贮存于地下的水超纯水：纯度极高的水，多用于集成电路工业结晶水：又称水合水。 在结晶物质中，以化学键力与离子或分子相结合的、数量一定的水分子。 重水的化学分子式为D2O，每个重水分子由两个氘原子和一个氧原子构成。 重水在天然水中占不到万分之二，通过电解水得到的重水比黄金还昂贵。 重水可以用来做原子反应堆的减速剂和载热剂。 超重水的化学分子式为T2O，每个重水分子由两个氚原子和一个氧原子构成。 超重水在天然水中极其稀少，其比例不到十亿分之一。 超重水的制取成本比重水还要高上万倍。 氘化水的化学分子式为HDO，每个分子中含一个氢原子、一个氘原子和一个氧原子。 用途不大。 与水相关的化学反应水的电离与溶液pH值水是一种极弱的电解质，它能微弱地电离: H2O+H2O↔H3O++OH- 通常H3O+简写为H+水的离子积 Kw=[H+][OH-]25度时，Kw=1×10-14pH=－log10([H+])pH<7，溶液为酸性，pH=7，溶液为中性，pH>7，溶液为碱性。 能溶于水的酸性氧化物或碱性氧化物都能与水反应，生成相应的含氧酸或碱。 酸和碱发生中和反应生成盐和水。 水在电流的作用下能够分解成氢气和氧气。 碱金属和水接触会发生燃烧。 在催化剂的作用下，无机物和有机物能够与水进行水解反应：有机物的水解：有机物分子中的某种原子或原子团被水分子的氢原子或羟基(-OH)代换，例如乙酸甲酯的水解：无机物的水解：通常是盐的水解，例如弱酸盐乙酸钠与水中的H+结合成弱酸，使溶液呈碱性：此外，水本身也可以作为催化剂。 淡水短缺问题与对策地球上水总储量约为1.36x1018m3，但除去海洋等咸水资源外，只有2.5%为淡水。 淡水又主要以冰川和深层地下水的形势存在，河流和湖泊中的淡水仅占世界总淡水的0.3%。 世界气象组织于1996年初指出：缺水是全世界城市面临的首要问题，估计到2050年，全球有46％的城市人口缺水。 对于水资源稀少的地区来说，水已经超出生活资源的范围，而成为战略资源，由于水资源的稀有性，水战争爆发的可能性越来越高。 为让全世界都关心淡水资源短缺的问题，第47届联合国大会确定每年3月22日为世界水日。 水文化请参看水文化水滴扬起水在科学、哲学、宗教、文学、美术、体育、神话等中都有所体现。 水的利用水是人类生活的重要资源，特别是农业需要大量水进行灌溉，人类文明的起源大多都在大河流域。 早期城市一般都在水边建立，以解决灌溉、饮用和排污问题。 在人类日常生活中，水在饮用、清洁、洗涤等方面的作用不可或缺。 随着科学技术的发展，人们兴修水利，与水涝害和洪水等自然灾害作斗争。 因此形成了一些专门与水有关的研究领域，如水力学，水文科学，水处理等，甚而产生了以水为生的产业水产业。 工业生产和化工生产大量使用这种廉价的原料。 但未经处理的废水的任意排放就会造成水污染。 为了解决这一问题，污水的处理就变得十分必要。 (见水污染和污水处理。 )古代世界观中的水在文明的早期，人们开始探讨世界各种事物的组成或者分类，水在其中扮演了重要角色。 古代西方提出的四元素说中就有水；佛教中的四大也有水；中国古代的五行学说中水代表了所有的液体，以及具有流动、润湿、阴柔性质的事物。 水崇拜在人类的童年时期，对于水兼有养育与毁灭能力、不可捉摸的性情，产生了又爱又怕的感情，产生了水崇拜。 通过赋予水以神的灵性，祈祷水给人类带来安宁、丰收和幸福。 中国传统上的龙王就是对水的神格化。 凡有水域水源处皆有龙王，龙王庙、堂遍及全国各地。 祭龙王祈雨是中国传统的信仰习俗。

什么是资本运营

所谓资本运营，就是对集团公司所拥有的一切有形与无形的存量资产，通过流动、裂变、组合、优化配置等各种方式进行有效运营，以最大限度地实现增值。 从这层意义上来说，我们可以把企业的资本运营分为资本扩张与资本收缩两种运营模式。 资本运营创新模式的探索1、TCL集团—整体上市模式2004年1月，TCL集团的“阿波罗计划”正式得以实施。 即TCL集团吸收合并其旗下上市公司TCL通讯，实现整体上市。 原TCL通讯注销法人资格并退市， TCL集团向TCL通讯全体流通股股东换股并同时发行TCL集团人民币普通股，TCL通讯的全部资产、负债及权益并入TCL集团。 整体上市为TCL集团筹资25.13亿元，这将给公司带来产业扩张的新契机，也为其带来一个新的资本运作平台。 这是企业集团资本运营的一个里程碑。 集团整体上市将给集团以更大的运作平台。 企业要面对全球化竞争，要做大做强，这都需要资金，金融资本集资是最有效的方式，集团上市后无疑可以让集团更加有效地通过集资发展。 而在行业整合、产业重组方面，让大集团完全靠现金收购来进行产业重组显然不大现实，整体上市可以让大集团通过股权收购实现更有效的扩张，这对蓝筹大集团来讲极具意义。 2、德隆集团—行业整合模式一个产业规模很大、很分散，怎么整合？德隆的选择是，把资本经营作为产业整合的手段。 通过资本经营，收购同行业中最优秀的企业，然后通过这个最优秀的企业去整合和提升整个行业。 德隆把资本经营与产业整合相结合、二级市场与一级市场相结合。 德隆现在控股5家上市公司，他们的做法是，把证券市场作为企业整合的一个手段。 德隆一般不孤立投资一个项目，其投资某个项目，是为了整合整个行业。 例如为了整合新疆水泥行业，首先控股屯河70％以上，然后把屯河的水泥生产能力卖给天山，用所卖得的钱买天山集团对上市公司的控股股权，从而控股天山，通过天山整合整个新疆的水泥业。 而屯河做红色产业，在国外与亨氏合作，进入欧洲的蕃茄酱市场，变成亚洲最大番茄酱生产和出口企业；在国内控股汇源果汁公司，迅速打开国内饮料市场。 3、海尔集团--产融资本结合模式当产业资本发展到一定阶段时,由于对资本需求的不断扩大,就会开始不断向金融资本渗透；而金融资本发展到一定阶段时,也必须要寻找产业资本支持,以此作为金融产业发展的物质基础。 于是,产业资本与金融资本的融合就成为市场经济发展的必然趋势。 2002年9月，海尔集团财务有限责任公司正式成立，这标志着海尔集团全面吹响了进军金融业的号角。 同年12月，海尔集团与全球最大的保险公司之一美国纽约人寿保险公司携手，成立海尔纽约人寿保险有限公司。 而在过去的一年时间里，海尔已先后控股青岛商业银行、鞍山信托、长江证券。 如此，海尔在金融领域已经涵盖了银行、保险、证券、信托、财务公司等业务。 海尔投资金融业是真正地开始搭建一个跨国公司的框架，由于金融业本身良好的资金流动性，产融结合将为海尔的资金链加入润滑油，加速其资金融通，为海尔冲击世界500强提供强劲的资金动力。 资本运营形成的原因即有企业内部的动因，也有企业外部环境的支持。 重视资本运营的战略地位，借鉴成功的运营模式，并在现实的运作中不断地探索和创新

什么叫资本全运营?

所谓资本运营，就是对集团公司所拥有的一切有形与无形的存量资产，通过流动、裂变、组合、优化配置等各种方式进行有效运营，以最大限度地实现增值。 从这层意义上来说，我们可以把企业的资本运营分为资本扩张与资本收缩两种运营模式。 资本运营创新模式的探索1、TCL集团—整体上市模式2004年1月，TCL集团的“阿波罗计划”正式得以实施。 即TCL集团吸收合并其旗下上市公司TCL通讯，实现整体上市。 原TCL通讯注销法人资格并退市， TCL集团向TCL通讯全体流通股股东换股并同时发行TCL集团人民币普通股，TCL通讯的全部资产、负债及权益并入TCL集团。 整体上市为TCL集团筹资25.13亿元，这将给公司带来产业扩张的新契机，也为其带来一个新的资本运作平台。 这是企业集团资本运营的一个里程碑。 集团整体上市将给集团以更大的运作平台。 企业要面对全球化竞争，要做大做强，这都需要资金，金融资本集资是最有效的方式，集团上市后无疑可以让集团更加有效地通过集资发展。 而在行业整合、产业重组方面，让大集团完全靠现金收购来进行产业重组显然不大现实，整体上市可以让大集团通过股权收购实现更有效的扩张，这对蓝筹大集团来讲极具意义。 2、德隆集团—行业整合模式一个产业规模很大、很分散，怎么整合？德隆的选择是，把资本经营作为产业整合的手段。 通过资本经营，收购同行业中最优秀的企业，然后通过这个最优秀的企业去整合和提升整个行业。 德隆把资本经营与产业整合相结合、二级市场与一级市场相结合。 德隆现在控股5家上市公司，他们的做法是，把证券市场作为企业整合的一个手段。 德隆一般不孤立投资一个项目，其投资某个项目，是为了整合整个行业。 例如为了整合新疆水泥行业，首先控股屯河70％以上，然后把屯河的水泥生产能力卖给天山，用所卖得的钱买天山集团对上市公司的控股股权，从而控股天山，通过天山整合整个新疆的水泥业。 而屯河做红色产业，在国外与亨氏合作，进入欧洲的蕃茄酱市场，变成亚洲最大番茄酱生产和出口企业；在国内控股汇源果汁公司，迅速打开国内饮料市场。 3、海尔集团--产融资本结合模式当产业资本发展到一定阶段时,由于对资本需求的不断扩大,就会开始不断向金融资本渗透；而金融资本发展到一定阶段时,也必须要寻找产业资本支持,以此作为金融产业发展的物质基础。 于是,产业资本与金融资本的融合就成为市场经济发展的必然趋势。 2002年9月，海尔集团财务有限责任公司正式成立，这标志着海尔集团全面吹响了进军金融业的号角。 同年12月，海尔集团与全球最大的保险公司之一美国纽约人寿保险公司携手，成立海尔纽约人寿保险有限公司。 而在过去的一年时间里，海尔已先后控股青岛商业银行、鞍山信托、长江证券。 如此，海尔在金融领域已经涵盖了银行、保险、证券、信托、财务公司等业务。 海尔投资金融业是真正地开始搭建一个跨国公司的框架，由于金融业本身良好的资金流动性，产融结合将为海尔的资金链加入润滑油，加速其资金融通，为海尔冲击世界500强提供强劲的资金动力。 资本运营形成的原因即有企业内部的动因，也有企业外部环境的支持。 重视资本运营的战略地位，借鉴成功的运营模式，并在现实的运作中不断地探索和创新，这对我国企业集团的发展有着深远的意义。