歷經泡沫幻滅的低谷期，云計算正走向Gartner技術成熟度曲線的復蘇期。相比十年前的概念炒作，今天的云計算市場已經趨于成熟，并且脫離了單純的提供存儲、CDN等基礎設施服務，通過云這座橋梁，將大數(shù)據(jù)計算，AI技術等賦能于用戶。那么放眼2019，云計算會呈現(xiàn)出哪些風向變化呢？
2019，智能化、云端一體和Severless等將成云計算最大看點。
歷經泡沫幻滅的低谷期，云計算正走向Gartner技術成熟度曲線的復蘇期。相比十年前的概念炒作，今天的云計算市場已經趨于成熟，并且脫離了單純的提供存儲、CDN等基礎設施服務，通過云這座橋梁，將大數(shù)據(jù)計算，AI技術等賦能于用戶。那么放眼2019，云計算會呈現(xiàn)出哪些風向變化呢？
趨勢一：開源仍將是主流云廠商的選擇
使用開源技術仍將成為云廠商的主流選擇。無論是IBM收購Redhat以抗衡微軟Azure大量使用開源技術，還是AWS支持部署Kubernetes，都在印證開源對于云計算社區(qū)的貢獻。在國內，雖然“自主可控”和“拿來主義”之辯不絕于耳，但不可否認的是，當前云計算廠商均基于Xen/KVM虛擬化的Linux集群構建的自家解決方案，本質上仍然采用了虛擬化開源管理程序。
同時，技術開源將是云廠商吸引用戶和開發(fā)者，構建生態(tài)的重要策略。例如全球云服務商AWS為了支撐自身的混合云戰(zhàn)略，承諾開源自家微虛擬機Firecracker，為使用托管AWS Fargate容器服務或AWS Lambda無服務器計算框架的客戶更有效地隔離IT基礎設施資源。中國的百度公司在2018年底宣布將邊緣計算開源，開發(fā)人員可以借力更靈活地開發(fā)自己的邊緣解決方案和應用。同時，隨著云計算中的大量數(shù)據(jù)為機器學習、大數(shù)據(jù)等技術提供場景，主流云廠商也在以開源的方式向外界提供更具附加值的服務。
趨勢二：云端智能過渡為AIaaS（人工智能即服務）
過去一年中，云與智能成為國內外科技巨頭組織架構調整的重心。國外，微軟成立云與人工智能平臺，進一步聚焦智能云業(yè)務；國內，百度升級ABC智能云事業(yè)部為智能云事業(yè)群組（ACG）；阿里云升級為云智能；騰訊則成立云與智慧產業(yè)事業(yè)群。一系列動向表明，以云為AI的強載體，打造智能化云服務將成為今年巨頭們的重點發(fā)力方向。
事實上，在云端構建大數(shù)據(jù)分析和機器學習服務的發(fā)展策略在三年前就顯露苗頭。彼時的Build大會上，微軟正式推出認知服務，包括語音、視覺、語言理解等API接口，為開發(fā)者提供AI能力。目前，在認知服務、對話式AI和開放平臺的支撐下，微軟Azure已經成為推動AI平民化的核心窗口。
而作為全球云計算的領跑者，AWS也通過Amazon SageMaker機器學習平臺吸引數(shù)以萬計的開發(fā)者構建AI產品和服務。該平臺通過對TensorFlow框架的支持，使得將近80%的TensorFlow工具運行于AWS，截流了谷歌的大量開發(fā)者人群。同時，AWS自身迭代速度也令人側目，僅在去年就推出了130多項新的AI功能和服務。巨頭的狂奔，更加印證了智能化服務將成為未來云計算發(fā)展的關鍵變量。
趨勢三：IaaS向ML IaaS升級，云計算基礎設施重心向AI轉移
云端智能服務離不開底層設施的支撐。步入下一個十年， AI的普及將對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的計算能力提出更多挑戰(zhàn)。摩爾定律的終結也意味著傳統(tǒng)芯片的處理速度不足以應對大規(guī)模算法訓練的需求。因此，作為大規(guī)模訓練的主要載體，云計算在建設過程中，越來越需要將智能化納入對基礎設施建設的考量范圍。
在實際行動上，為了擺脫對Nvidia、Intel等廠商的依賴，也出于對自身業(yè)務適配性的考量，谷歌、微軟、亞馬遜等巨頭都將自研定制化芯片作為算力升級的主要途徑。谷歌推出TPU以擺脫GPU的限制，微軟的FPGA已經成為Azure的基礎設施，亞馬遜在近年大舉收購了一批芯片制造商，為研發(fā)定制化芯片做足技術積累。
在國內，BAT也在加碼對AI芯片研發(fā)的投入力度，以期在博采各廠商技術特點的同時，依托后發(fā)優(yōu)勢走出自己的差異化路線。以百度為例，百度推出云端全功能AI芯片“昆侖”，從量級上提升百度大腦算力。作為百度大腦的云化，百度智能云在博采GPU和FPGA優(yōu)勢的同時，也自主研發(fā)了XPU為PaddlePaddle提供算力支撐。
趨勢四：無服務器計算將成為企業(yè)的主流選擇
無服務器化是云計算致力于發(fā)展的方向之一，它的好處主要在于成本和效率。傳統(tǒng)的云計算中，對計算資源的使用以虛擬機為單位。而依托severless計算，企業(yè)級客戶對于計算資源的管理將細化到以函數(shù)（功能）為單位，這對正處于經濟寒冬中的企業(yè)，尤其是中小創(chuàng)企業(yè)來說是具有誘惑的選擇。
另一方面，通過無服務器計算，企業(yè)客戶將能夠把云資源管理和按需擴展資源的責任委托給云服務商，減輕自身IT運維的負擔和可能出現(xiàn)的業(yè)務風險。同時，毫秒級的自動化部署將極大提升應用擴展效率，滿足企業(yè)對敏捷部署的需求。
作為Severless理念的首倡者，AWS推出的無服務器產品Lambda已經有10多萬家企業(yè)級客戶使用。無需在云端環(huán)境中專門配置服務器，客戶可以直接通過Lambda運行應用程序。去年，AWS無服務器計算應用庫的發(fā)布再度加快了云市場的Severless進程。為了跟上趨勢，微軟、IBM也相繼推出無服務器計算服務。Research and Markets則預測，一個所謂“功能即服務”的新產業(yè)將走過概念階段，到2021年將達到每年77.2億美元的規(guī)模。
趨勢五：云端一體化，邊緣智能加速AI向產業(yè)落地應用
隨著IoT技術的普及，包括工業(yè)控制器、傳感器等越來越多的設備接入云端，傳統(tǒng)的以云為中心的模式將不足以對海量的設備數(shù)據(jù)進行實時處理。在工業(yè)現(xiàn)場等要求時延
相應的，“邊緣智能”也將成為未來科技巨頭博弈的焦點之一。在這方面，微軟捷足先登，早在17年就將智能云（Intelligent Cloud）與智能邊緣（Intelligent Edge）作為并行發(fā)展的兩大戰(zhàn)略，這也是“云邊協(xié)同”戰(zhàn)略的最初體現(xiàn)。去年Build大會上，全球首個推出邊緣計算產品的微軟宣布正式開源Azure IoT Edge，并展示了大疆無人機如何通過邊緣計算套件檢測鋼管異常。
百度智能云在中國開了邊緣計算落地的第一扇窗。去年5月，國內首款邊緣計算產品BIE（Baidu Intelligent Edge）開啟了國內邊緣計算熱潮，年底，百度智能云宣布開源OpenEdge，成為國內率先全面開源邊緣計算技術的廠商。目前，百度智能云的智能邊緣產品已經部署于工業(yè)質檢、無人機植保等場景。隨著云端智能走向邊緣智能成為現(xiàn)實，未來的產業(yè)實踐中，我們將看到越來越多擁有自主決策的硬件終端。
從早期的虛擬化、效用計算、網格計算，到今天的無服務器化、智能化，云計算已經走過十多年的發(fā)展歷程。隨著IaaS格局初定，智能服務和萬物互聯(lián)的崛起，在下個十年中，云計算廠商將逐步升級為集數(shù)據(jù)、算力和AI能力于一體的技術廠商。市場爭奪的重心將逐漸由算力走向算法，由中心走向邊緣，通過云將AI落地應用到產業(yè)升級的每一個角落。
來源：網絡整理
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