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2018-12-29 17:28 出處:其他 作者:zhangcha 責任編輯:zhangcha1

  經過2017的調整與震盪,雲計算不僅找到了新的技術及商業方向,更進入了市場的放量增長狀態。在整個2018年中,容器技術已經受到了市場的廣泛認可及支援,而以此為基礎,眾多CSP更在PaaS的構建方面展現出了更多創造力。另一方面,隨著市場玩家數量的逐漸穩定,雲計算市場的競爭格局也從簡單的價格比拼向更深層次發展。

  那麼接下來,我們就從過去一年中紛繁的全球雲計算事件中梳理出雲行業的五大發展趨勢,然後一窺即將到來的2019。

  百萬中國企業上雲催生行業雲大發展

industry cloud

  沒有人能夠否認政策因素對中國市場的強大影響。2018年8月,工業和資訊化部印發了《推動企業上雲實施指南(2018-2020年)》。指南明確提出,到2020年,雲計算要在企業的生產、經營、管理中廣泛普及,全國新增上雲企業100萬家。而面對即將開始上雲旅程的百萬中國企業,中國雲計算市場中的CSP們早已摩拳擦掌。

  作為中國公有雲市場上的絕對主力,由互聯網起家的BAT們早已不滿足原有的互聯網雲計算業務,紛紛開始強化自身的企業級服務能力,構建更完善、更符合企業用戶需求的產品及服務。另一方面,以華為雲為代表的傳統企業級CSP們則更是看準了這一即將到來的爆發期,開始了大規模的產品強化和市場營銷,力圖在逐漸到來的風口之上繼續引領潮流。與此同時,浪潮雲、紫光雲、金山雲等眾多特色鮮明的CSP也逐漸成勢,抓住巨頭們爭搶頭部市場的時間差,積極扎根行業和領域,試圖在龐大市場規模所帶來的長尾效應中圈住自己的一塊地盤。

  百萬企業和眾多政府機構在未來兩年的集中上雲會帶來大量需求,這些需求一方面會釋放給頭部的通用市場,另一方面,如此海量需求的集中爆發也會迅速形成足夠細分的行業雲市場。而這種迅速形成的細分行業雲需求也會催生市場內對應CSP的快速形成。

  目前,國內已經有浪潮雲,紫光雲等一批有著明確目標行業和用戶的CSP,而在整個行業細分加速的大背景下,相信在未來一段時間內會有更多新玩家入局,同時,已有的頭部CSP也會加速在垂直領域的佈局。

  當AI遇到雲計算

AI

  要說2018年企業圈最火的名詞,那麼非“AI”莫屬。雖然AI技術能夠在很大程度上提升企業的經營管理效率,實現眾多場景和應用的自動化,但從總體來看,投身AI領域的企業數量還是相對較少的。分析主要原因,除了人才儲備的不足之外,AI研究與開發所需的巨大投入和較長時間的環境及設備準備是主要原因。而這對於正處在跑馬圈地時代的AI領域來說是完全不能忍的。過去無數的經驗已經證明,在新藍海中,速度就意味著市場、速度就意味著未來。

  另一方面,在AI類應用部署上,用戶也同樣需要昂貴的硬體來實現對應的性能,這也無疑會拉高整個方案的部署周期、硬體及運維成本。顯然,這對於用戶來說也是不友好的。

  種種需求催動之下,雲計算一如既往的承擔起了為應用賦能的重任,只不過這次被賦能的是AI。

  過去,由於驅動及框架問題無法解決,GPU的虛擬化應用相當有限。不過隨著驅動更新以及大量研發資源的投入,目前各大主流虛擬化平台都已經能夠實現完整的GPU虛擬化功能。由此,大多數主流CSP也將對應的AI應用框架API集成進了自己的PaaS。用戶只需調用對應的API或購買資源便可以實現對應的功能或應用。

  對於企業用戶來說,這種將AI算力和框架集成近PaaS的方法大大加速的AI應用和研究的普及,並降低了AI研究及部署所需的時間和資金成本;同時,門檻的降低也在很大程度上提升了AI領域的活力。

  未來,越來越多的終端設備和應用都可以調用雲端AI算力及框架,為AI在未來的大規模商用鋪平道路。而作為CSP,AI 領域的熱度在持續增加的同時也會為自身帶來更高的收入。

  遠在邊緣的新戰場

edge computing

  天下大勢,合久必分,分久必合;IT也是一樣。10年前,雲計算開始嶄露頭角,超大型數據中心的模式倣佛就是IT界的聖經。所有人都沉浸在更大、更高、更強的願景中。

  在當時的技術背景下,雲計算、虛擬化配合集中式的建設和管理確實能夠給IT運維帶來翻天覆地的變化,但隨著IT設備的大規模集中,雲計算數據中心也面臨著新的挑戰。

  拜計算的虛擬化以及分散式存儲所賜,一個完整的業務往往需要數據流在數據中心堥茼^跑上幾百上千遍。這種流量模式在南北方向上來說並不可怕,櫃頂交換機通常都能夠比較輕鬆的應對這種業務需求。但這種大範圍內的數據流動對於數據中心內或數據中心之間的東西流量來說卻構成了極大的負擔。數據的存儲、備份和讀取、虛擬機的漂移、HA等帶寬消耗大戶使得數據中心不得不尋求更貴、更複雜的技術來解決東西流量問題。

  另一方面,物聯網的崛起也讓數據中心開始變得不堪重負。每年IDC或Gartner都會在各類場合講解全球數據總量的巨幅增長,而這海量數據中的很多都是由遍佈全球的各種物聯網終端及傳感器產生的。而對於擁有巨大市場潛力的自動駕駛和智慧交通來說,數據量的產生率更是高的驚人。如果所有的源數據都需要傳回數據中心進行處理再傳回終端的話,數據中心的網路將遭受更大的挑戰,所謂的數據即時性更是無從談起。

  為此,邊緣計算的概念應運而生。透過在業務前沿部署一定的計算能力,各類體積龐大的源數據可以在生產端就被快速的處理和加工,大幅降低數據中心與邊緣之間的通訊量,為數據中心網路減負、降低通訊成本。而在2018年之中,這一理論也被多數IT廠商和用戶所接受、認可。

  既然要在邊緣部署計算能力,那麼雲端必須要提供對應的管理、監控以及各類應用和數據接口,只有將這些提前準備好,CSP們才能在即將到來的5G時代為爆發的物聯網應用提供更好的支援。

  從公有雲到私有雲,界線逐漸模糊

hybrid cloud

  2018年底,AWS在re:invent大會上宣佈即將推出AWS Outposts業務,讓用戶可以自己的數據中心堻☆p與AWS相同結構的私有雲。

  顯然,憑藉AWS多年以來的運營經驗以及完善的軟體及管理堆疊,Outposts很自然的可以滿足那些對混合雲有所期待的用戶。透過採用與AWS雲端版本一致的軟體,用戶的雲化基礎設施可以實現與AWS的無縫對接,讓業務和數據在雲端和本地之間更自由的流動,從而實現傳統結構無法比擬的靈活性。

  對於市場來說,AWS的業務絕非獨創, 2017年底微軟就推出了能夠與Azure無縫對接的私有結構Azure Stack。而在接下來的一年多時間內,Azure Stack則在很大程度上幫助微軟提升了市佔率和季度營收。有了Azure Stack的探路,AWS Outposts的前途也有了充分的保證,畢竟AWS在全球市場的市佔率已經超過1/3。

  回到國內市場,在PaaS平台的開發、產品化和對企業用戶的理解方面,國內這些互聯網出身的BAT們還略顯稚嫩,很難在短期內推出符合市場需求的混合雲產品。但在需求端,國內用戶對混合雲的需求卻一點都不比國外少。因此,更多用戶只能選擇青雲這樣體量較小,性價比表現也一般的CSP及其對應產品;或者選擇一些解決方案提供商所提供的第三方插件來實現對應功能。

  很明顯,無論是在市佔率、產品化程度、易用性等方面如青雲一般的國內中小型CSP們完全不是Azure或AWS們的對手,前期的先發優勢也很容易被大廠們趕超。縱然如青雲一樣的中小型CSP們正在竭力完成自身產品的場景化、細分化,但面對混合雲市場撲面而來的強力競爭,其未來一段時間內的營收仍舊會受到一定影響(畢竟賣硬體比賣服務能產生更大的現金流),而這對於正處於上市準備期的青雲來說則不是個好消息。

  容器、編排與微服務

container

  在很多情況下,企業對可用性追求最直接的反應便是應用與作業系統的一一對應關係,而企業要為這種一一對應關係付出高昂的軟硬體及維護成本。為何不能像普通PC一樣讓多個應用運行在一套作業系統之上呢?Docker就這樣誕生了。

  透過共享底層的硬體及作業系統,容器技術能夠在保證應用之間隔離性的同時大幅度降低開銷,提升硬體利用率。同時,基於容器的打包和分發也能夠極大的提升部署速度,提升IT效率。

  而在更高級的形態當中,運行在不同容器之中的微服務經過詳細的編排可以形成完整的應用。這些微服務可以隨時進行擴容或陞級,從而使整個應用在迭代和擴容方面穫得更高的靈活性。

  當這一思路深入人心,容器、微服務及編排工具就成為了CSP們在2018年發力的主要方向。多數CSP早在2016年甚至更早的時候就已經開始支援容器技術,此後,以Kubernetes為代表的編排工具和微服務支援就成為了主要的發展方向。目前,絕大多數CSP都已經提供了自己的基於Kubernetes的容器編排服務以及對應的serverless微服務結構,而他們中的一些甚至已經在此基礎上已經迭代了數個版本。用戶可以透過一系列基於容器的工具和服務極大的提升應用部署的效率和速度,真正讓雲變得多、快、好、省。

  2019,雲市場仍舊值得期待

  總結2018年的雲計算市場,雖然能夠看到很多趨勢的形成和高漲,但我們也應該清楚的認識到,這些趨勢還遠沒有結束。因此,在2019年,以上五大方向仍舊會是業內討論和研究的重點。

  但與此同時,仍舊有一些新的技術和應用思路正在行業內嶄露頭角,DevSecOps、5G與雲計算的深入結合、kubeflow……

  面對充滿未知的2019雲計算市場,我們將仍舊保持敬畏與期待。

 
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