云計算的發(fā)展現(xiàn)狀及未來

作者：阿里云智能-全球技術(shù)服務(wù)部 2022-08-11 16:32:45

云計算 一方面云計算在北向往業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)方面拓展，另一方面云計算在南向不斷地加深與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等底層技術(shù)側(cè)的融合。

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一、云計算的發(fā)展現(xiàn)狀

1. 云計算市場的馬太效應(yīng)

云計算已走過十幾個年頭，從異軍突起到百花齊放再到巨頭崛起，云計算市場同樣出現(xiàn)了馬太效應(yīng)。

當(dāng)前的云計算市場有以下幾個比較明顯的態(tài)勢：

• 聚類分化：由于云計算是一個規(guī)模性業(yè)務(wù)場景，只有達(dá)到一定規(guī)模后，邊際成本才會出現(xiàn)，所以近年來，云計算出現(xiàn)了有趣的變化。一方面，一些企業(yè)不斷做大做強(qiáng)，同時把規(guī)模化的技術(shù)紅利反哺到市場和客戶，讓最終消費(fèi)者享受到云計算的好處。另一方面，一些中小型云計算廠商聚焦在特色、優(yōu)勢行業(yè)里深耕，垂直做深做厚，另一些中小型云計算廠商則轉(zhuǎn)型為提供云計算技術(shù)咨詢、實施的服務(wù)廠商。整個云計算行業(yè)一改當(dāng)初所有云計算廠商都扎堆IaaS的局面。
• 增速趨穩(wěn)：歷經(jīng)多年的高速增長，隨著各家云計算廠商的規(guī)模越來越大，增速也逐步趨穩(wěn)。
• 差距收窄：幾個頭部云計算廠商你追我趕，彼此之間的差距不斷收窄，特別是微軟和AWS之間的差距收窄最明顯。云計算廠商之間的競爭進(jìn)一步加劇。
• 區(qū)域化差異明顯：在亞太區(qū)有很明顯的區(qū)域效應(yīng)，作為發(fā)源于亞太區(qū)的阿里云，市場占比明顯高于其他區(qū)域；而在歐洲和美國區(qū)域，AWS、微軟、谷歌則占據(jù)絕對優(yōu)勢。

如圖1-14所示，我們可以在Cannalys咨詢公司提供的云計算咨詢報告里看到，全球主要云計算廠商從2018年到2019年的變化如下：

• AWS的市場占比從2018年的32.7%下降到2019年的32.3%，其年度增速為36%。
• 微軟Azure則保持了63.9%的高速增長，而且市場占比也在增長，從2018年的14.2%提升到了2019年的16.9%，增長勢頭迅猛。
• 谷歌云是幾個廠商中全年增速最快的，全年增速為87.8%。
• 阿里云在保持高速增長的同時，市場占比也有0.8%的增長。
• 其他云計算廠商綜合出現(xiàn)了下滑，從2018年的44.8%下降到2019年的40.1%。

▲圖1-14 云計算市場的占比變化

2. 云計算市場的細(xì)分領(lǐng)域

隨著巨頭時代的到來，很多中小型甚至創(chuàng)業(yè)型云計算廠商積極尋找生存空間，采用云計算爆發(fā)之初那種大而全的做法已經(jīng)越來越不現(xiàn)實，所以在行業(yè)中出現(xiàn)了很多細(xì)分領(lǐng)域的云計算廠商。

從技術(shù)角度來講，很多中小型云廠商目前集中在以下幾個細(xì)分領(lǐng)域：

• 容器：通過容器技術(shù)簡化客戶的云原生改造，目前主要集中在PaaS層的管理和DevOps方面。
• 視頻：隨著直播、短視頻社交模式的流行，視頻技術(shù)的要求越來越高，很多云廠商聚焦在視頻技術(shù)領(lǐng)域不斷深挖。
• 大數(shù)據(jù)：聚焦于某些垂直行業(yè)的大數(shù)據(jù)智能化解決方案。
• 智能園區(qū)：提供智能樓宇、社區(qū)生活、設(shè)備互聯(lián)、人車管理、創(chuàng)業(yè)孵化等方面的行業(yè)性云產(chǎn)品和服務(wù)。
• CDN：為了使用戶有更好的互聯(lián)網(wǎng)體驗，一些廠商聚焦于提供CDN服務(wù)，目前與云計算技術(shù)結(jié)合后可進(jìn)一步優(yōu)化服務(wù)體驗和質(zhì)量。

二、云計算的未來

1. 北向擴(kuò)展——行業(yè)化云與智能化云

目前，IaaS、PaaS領(lǐng)域的技術(shù)已經(jīng)越來越成熟，而且這部分技術(shù)相對通用。相比之下，SaaS服務(wù)具有很強(qiáng)的行業(yè)屬性和定制化需求，雖然目前已經(jīng)有了Salesforce這樣非常優(yōu)秀的SaaS云服務(wù)商，但是離滿足市場需求還有很大的差距。

云計算會繼續(xù)向行業(yè)化方向拓展，今天已經(jīng)出現(xiàn)的眾多行業(yè)化的云還是粗粒度的，未來會進(jìn)一步細(xì)分，以便更好地滿足客戶的精準(zhǔn)需求。例如，金融云未來可能進(jìn)一步細(xì)分為銀行云、證券云、保險云。業(yè)務(wù)中臺也可能進(jìn)一步細(xì)化成汽車行業(yè)業(yè)務(wù)中臺、能源行業(yè)業(yè)務(wù)中臺、銀行行業(yè)業(yè)務(wù)中臺等。

此外，隨著云原生技術(shù)的不斷發(fā)展，容器、Serverless、AIOps等技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和成熟，云會進(jìn)一步智能化，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

• 業(yè)務(wù)配置化：微服務(wù)、服務(wù)網(wǎng)格、業(yè)務(wù)中臺、數(shù)據(jù)中臺等理念和技術(shù)的出現(xiàn)，使業(yè)務(wù)的新增與裁減變得更簡單，可以通過插拔的方式進(jìn)行業(yè)務(wù)的靈活調(diào)整。
• 資源透明化：Serverless逐步發(fā)展、演進(jìn)成FaaS（功能即服務(wù)），當(dāng)前主要集中在把IaaS資源透明化方面，未來會進(jìn)一步拓展到把業(yè)務(wù)能力抽象化、透明化方面，從而進(jìn)一步向上發(fā)展，提供更強(qiáng)大的無服務(wù)器編程和編排能力，進(jìn)一步優(yōu)化基礎(chǔ)資源、降低應(yīng)用系統(tǒng)的使用成本。
• 故障自愈化：通過AIOps進(jìn)行監(jiān)控并利用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，在故障發(fā)生時可以進(jìn)行自我診斷、自我修復(fù)，在機(jī)器無法完成自我修復(fù)的復(fù)雜情況下，可以通知工程師進(jìn)行人工干預(yù)。
• 擴(kuò)縮容自動化：云計算本來就具有很強(qiáng)的擴(kuò)容/縮容能力，容器的大規(guī)模使用進(jìn)一步提升了這方面的能力。根據(jù)長期業(yè)務(wù)的實際運(yùn)轉(zhuǎn)情況設(shè)定相應(yīng)的擴(kuò)縮容規(guī)則，可實現(xiàn)一定程度上的自動化容量管理，進(jìn)一步提升資源使用率，降低成本。

2. 南向融合——云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈的融合

前面講到，一方面云計算在北向往業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)方面拓展，另一方面云計算在南向不斷地加深與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等底層技術(shù)側(cè)的融合。

特別是通過與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，云把觸角延伸到了端，原來需要全部在中心化的云上進(jìn)行計算的數(shù)據(jù)中，有很大一部分可以分解到端上做第一級的計算，不用每次都上傳下行地對全部數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，這樣，一方面緩解了中心化的云的計算負(fù)擔(dān)和無效數(shù)據(jù)傳輸造成的帶寬浪費(fèi)，另一方面大幅提升了端的自主性和時效性。

3. 去中心化的云

目前，主流的云計算都是高度中心化的云，云計算廠商利用海量的服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供資源共享能力，用戶按需購買資源。這種方式提供了非常強(qiáng)大的計算能力，用戶可以用相對低廉的價格購買到所需資源并進(jìn)行使用。

除了這種中心化的計算資源外，全球仍然存在海量的閑置的計算資源，比如個人電腦、手機(jī)等移動設(shè)備等。目前，有些機(jī)構(gòu)開始嘗試通過分布式技術(shù)把這部分資源利用起來，BOINC（伯克利開放式網(wǎng)絡(luò)計算平臺）就是其中的一個典型代表。

不過，這種模式也存在天然的缺陷，由于提供閑置計算資源的個體無法從中獲得相應(yīng)的收益，激勵機(jī)制不明確導(dǎo)致志愿者較少，而區(qū)塊鏈的出現(xiàn)為解決這一問題帶來了曙光。區(qū)塊鏈通過貢獻(xiàn)證明協(xié)議提供可證明的共識和可溯源的信任機(jī)制，從而形成有效的激勵機(jī)制。

云計算從誕生之初就有一個長期發(fā)展的目標(biāo)，那就是“可信、可靠、可控制”，這與區(qū)塊鏈的信任機(jī)制高度一致。區(qū)塊鏈和云計算結(jié)合會帶來一種新的服務(wù)體驗。

目前，已經(jīng)出現(xiàn)了一些嘗試?yán)瞄e置硬盤、手機(jī)空閑計算能力等的區(qū)塊鏈云計算服務(wù)。例如，大家可以把空閑硬盤貢獻(xiàn)出來，通過區(qū)塊鏈的規(guī)則并按照云計算的服務(wù)方式，將大量閑置的計算資源整合成超級計算機(jī)/計算池，租用給用戶使用。類似的廠商有storj、迅雷等。

當(dāng)然，區(qū)塊鏈也有需要解決的自身性能問題，所以未來將是云計算巨頭和眾多的基于區(qū)塊鏈的小云并存的云時代。

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