今天的公有云市場正處于高速增長態(tài)勢，根據(jù)IDC最新發(fā)布的《中國公有云服務市場（2019上半年）跟蹤報告，2019上半年中國公有云服務整體市場規(guī)模（IaaS/PaaS/SaaS）達到54.2億美元，其中IaaS市場增速穩(wěn)健，同比增長72.2%，PaaS市場增速有所回落，同比增長92.6%。

今天的公有云市場正處于高速增長態(tài)勢，根據(jù)IDC最新發(fā)布的《中國公有云服務市場（2019上半年）跟蹤報告，2019上半年中國公有云服務整體市場規(guī)模（IaaS/PaaS/SaaS）達到54.2億美元，其中IaaS市場增速穩(wěn)健，同比增長72.2%，PaaS市場增速有所回落，同比增長92.6%。但是，公有云市場競爭也非常激烈，技術投入的廣度和深度都今非昔比，從數(shù)據(jù)中心基礎設施到處理器芯片，從數(shù)據(jù)庫、容器、AI、5G到IoT，競爭已經(jīng)幾乎在云計算所有技術棧上展開，競爭的背后都離不開真金白銀的投入。不難預料，未來公有云服務的行業(yè)集中度還會繼續(xù)提高，門檻會越來越高。

競爭下沉到芯片

IT市場一直以來專業(yè)分工非常明確，芯片、存儲、主板都有專業(yè)的廠商負責。在云計算普及早期也遵循這樣的原則，然而隨著云計算的普及，云服務商體量越來越大，為了追求更好的性能和更低的成本，它們開始涉足更多領域，從服務器的定制逐漸深入到主板到定制底層的CPU等芯片，到今天自己獨立設計芯片。

在不久前AWS舉辦的re:Invent大會上，AWS推出了下一代微處理器Graviton 2，該處理器將為EC2實例提供支持，是由AWS根據(jù)Arm參考架構設計的。Graviton 2采用7納米制造工藝，其核心技術來自于 4年前被亞馬遜收購的Annapurna Labs，這是一家以色列芯片代工廠，4年前被亞馬遜收購。Annapurna去年推出第一代Graviton，此前Annapurna還研制了Inferentia，AWS去年公布了這款針對機器學習進行優(yōu)化的處理器，今年已經(jīng)宣布Inferentia被用于 Inf1實例。

與AWS之路相似，今年的云棲大會上阿里巴巴旗下的平頭哥發(fā)布了基于RISC-V的處理器IP核玄鐵910，雖然這并不是一款通用CPU，而是主要應用于5G、人工智能以及自動駕駛等領域的一款芯片，但芯片自研顯然已經(jīng)成為阿里的技術路線之一。另外，有媒體報道阿里達摩院正在研發(fā)一款神經(jīng)網(wǎng)絡芯片——Ali-NPU。

處于國際貿(mào)易爭端風口浪尖上的華為，目前已經(jīng)研發(fā)了自由的鯤鵬和昇騰兩大芯片系列，今年發(fā)布了發(fā)布鯤鵬云服務，鯤鵬云服務基于華為自研的芯片和硬件設備、支持多款國產(chǎn)服務器操作系統(tǒng)。

AWS和阿里云等云服務商都在做的還有服務器的定制。眾所周知，虛擬化是云計算的核心技術之一，而虛擬化會帶來一定的性能損失，隨著容器流行，不少業(yè)務變成了虛機+容器，雙重的虛擬化加大了性能的損失;另一方面，部分計算密集型業(yè)務或者一些傳統(tǒng)業(yè)務希望直接跑在裸金屬服務器上。為降低服務器計算性能損失，同時也方便統(tǒng)一管理，不少云服務商都設計了自己的服務器架構。比如，AWS的Nitro架構和阿里云的神龍架構，它們將虛擬機的管理程序轉移到專門的硬件上，用專門的硬件來管理資源的調(diào)度。目前它們都已經(jīng)在廣泛使用，采用這種架構后虛擬機性能甚至超過了物理機。

云原生技術備受關注

今天大多數(shù)公有云的用戶買的是IaaS服務，最常見就是買云主機，主要原因在于，IaaS允許用戶能以一種非常簡單的方式上云：購買云主機，把應用搬到云主機中（不做或者做不多的修改）。其使用體驗和自己的服務器上使用區(qū)別并不大，學習成本低，而收益（節(jié)省成本、彈性等）則很明確。因此 IaaS很快就成為最受歡迎的云服務模式。

但云主機并不是上云的唯一途徑，在很多場合PaaS可能更為合適。與購買云主機相比，直接使用PaaS服務（比如數(shù)據(jù)庫服務RDS）運維更簡單、也更安全。比如，購買云主機還是不能完全擺脫系統(tǒng)的運維問題，而PaaS服務則只需關心云服務本身;而且PaaS服務在彈性伸縮上可以做得更好，成本更節(jié)約。另外，PaaS服務對外暴露的只有服務自己，大大減少了被攻擊的機會，有更高的安全性。只是這種PaaS服務對應用的架構和開發(fā)都有一定要求，要求用戶具有一定技術能力，也具有一定的學習成本，需要一段適應期。

談到PaaS的崛起就不得不提及云原生技術，這也是今年的一大技術熱點。云原生技術將會對軟件行業(yè)產(chǎn)生深遠的影響，從軟件需求設計到研發(fā)到發(fā)布到構建分發(fā)到運維等，會重塑整個軟件生命周期。在云原生技術中，容器和K8s是核心支撐性技術。其中，容器為應用的快速開發(fā)和彈性奠定了基礎，而K8s為容器的大規(guī)模模式和運維提供了保證。

Gartner曾預測，到2022年全球有75%的企業(yè)會使用基于云原生的容器技術構建它們的應用系統(tǒng)。而市場也有了一些跡象，IDC 發(fā)布的2019年第一季度公有云市場數(shù)據(jù)，IaaS市場增速有所減緩，同比增長74.1%;PaaS市場依然保持高增長，增速為101.9%。

各大云服務商已經(jīng)在云原生市場發(fā)力，AWS、微軟Azure、谷歌云、阿里云都推出了容器相關服務，并作為重點市場。AWS從2014年開始支持容器，推出了彈性容器服務ECS，2018年6月又推出了EKS，實現(xiàn)大量EC2實例的自動部署和調(diào)度。微軟于2015年推出ACS，2017年又發(fā)布了AKS替代了ACS，微軟已經(jīng)宣布今年會停止ACS服務。谷歌也有GKE。阿里云容器服務從2016年5月開始正式商業(yè)化，今天，阿里云對外提供兩種容器服務：一個是ACS（Ali Container Service），另一個是容器服務的Kubernetes 版ACK（Ali Container Service for Kubernetes）。

另外，云服務商還在數(shù)據(jù)庫領域開始較量，以AWS的Aurora為開端，多家云服務商也有了自己的產(chǎn)品，如阿里云2018年正式商用的PolarDB具有匹敵AWS Aurora的性能，華為的高斯數(shù)據(jù)庫也給了中國云計算行業(yè)很強的信心。

總體來看，與IaaS相對標準化、競爭異常激烈相比，PaaS市場目前競爭還沒有充分展開，但PaaS的發(fā)展勢頭很猛，尤其是K8s的普及后，不出預料，隨著各大云服務商的支持力度不斷上升，云上容器相關的應用必定會出現(xiàn)快速增長?？紤]到IaaS同質(zhì)化，服務商們要提高用戶粘性這一需求，PaaS市場有望迎來市場的高速增長。

擁抱混合云

作為公有云服務商，無論是AWS還是阿里云都是堅定的公有云支持，但理想不得不讓位于現(xiàn)實：出于各種不同的原因（比如政策規(guī)定、保密或者僅僅是習慣）不少客戶會堅守私有云。而更多客戶選擇的則是混合云，即公有云與私有云并存：部分核心業(yè)務運行在私有云上，其他業(yè)務運行在公有云上。如何滿足這些用戶的需求是云服務商需要考慮的？

微軟早在幾年前就推出了Azure Stack，采用與Azure云完全同樣的軟件棧，來保證應用在Azure Stack和Azure之間自由遷移和統(tǒng)一管理。微軟不做服務器，Azure Stack是與指定的幾家服務器廠商合作進行硬件認證，戴爾、華為、聯(lián)想等都是Azure Stack的認證合作伙伴。公有云老大AWS則是直接推出了一體機——AWS Outposts，AWS 在2018年的re:Invent大會上首次推出，今年Outposts的實體機已經(jīng)亮相。與Azure Stack相比，Outposts非常激進，幾乎就是AWS公有云的一個延伸。服務器屬于AWS，運維用戶無需關心，用戶只是訂閱了云服務。順便一提的是，這種模式其實不新鮮，甲骨文早就已經(jīng)這么做了，其Cloud@Customer服務就是這種模式。

在中國市場，阿里云也有類似的操作。阿里云4年前推出了專有云Apsara Stack，也是與阿里云同樣的技術架構。不過，與同為公有云服務商的微軟、AWS等相比，阿里云的Apsara Stack出發(fā)點有很大不同。Apsara Stack從一開始就立足于線下，以服務線下場景為主，主要面向中大型客戶，而并不是現(xiàn)有的阿里云公有云客戶。因此Apsara Stack部署規(guī)模普遍為100臺以上服務器，而不是像其他幾家的“Stack”規(guī)模普遍比較小。

值得一提的是，混合云是一個公認的發(fā)展趨勢，因此，不止是公有云服務商，私有云廠商也對混合云發(fā)力。不過，各自有不同的出發(fā)點，以AWS、阿里云、微軟等公有云服務商為代表，力推的是將其技術架構延展到私有云中，讓用戶在自己的數(shù)據(jù)中心中部署一套與公有云同樣架構的云。而以VMware、各OpenStack服務商為代表的私有云廠商，則是將自己的私有云與公有云集成，或者將私有云架構直接部署到公有云中。比如，VMware Cloud on AWS就是將基于VMware的云部署到AWS公有云上。

云的未來：與行業(yè)深度融合

今天，企業(yè)上云越來越普及。要不要上云已經(jīng)不是問題，問題是如何用好云。實際上，隨著云計算的普及，越來越多的用戶開始將重點轉到如何讓云計算為新業(yè)務發(fā)展帶來效能，為業(yè)務發(fā)展助力，尤其是中大型政企用戶。這就要求云服務商能給用戶提供端到端的解決方案，能真正滿足業(yè)務場景需求。這種改變的直接后果是對云服務商的生態(tài)系統(tǒng)提出了更高要求，需要能夠幫助客戶化繁為簡，幫助解決具體的業(yè)務場景要落實到什么樣的云架構、什么樣開發(fā)平臺或者什么樣的智能化的平臺等。因此，未來云生態(tài)系統(tǒng)的建設將成為給大云服務商的重點工作之一。

當下，中國正在進行產(chǎn)業(yè)轉型升級和供給側改革，而有效利用云計算、人工智能等新技術，通過數(shù)字化轉型，對推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)效率、創(chuàng)新能力和資源利用率提升、發(fā)展模式變革具備有重要意義。2019年6月，工信部已經(jīng)向三大電信運營商和中國廣電發(fā)布5G商用牌照，5G的廣泛覆蓋不會太遙遠。5G能帶來更大的帶寬、更低的時延、更低的設備連接數(shù)量——過去這些都是限制云計算向行業(yè)滲透的重要因素。隨著5G時代的到來，任何人、任何企業(yè)、在任何時間地點都可以保持連接，同時獲取充沛的算力。5G不僅會帶來更大的數(shù)據(jù)量，同時還必然會催生出一批新的應用，這些應用也會對連接、計算能力提出更高的要求，進而加速云計算的普及。而另一方面，云計算技術也是5G落地的最有力支撐，只有云化的數(shù)據(jù)中心、云化的網(wǎng)絡才能夠支持5G的全面落地商用。

同樣，人工智能與云計算的融合也有利于進一步綻放各自的能力。算法、算力和數(shù)據(jù)是人工智能的三大要求，這三個方面云計算都能提供充分的支持：云計算讓計算隨時可得、自由擴展;云計算還讓更先進的算法可以為更多人可用;云計算催生了更多的應用、產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，方便了數(shù)據(jù)的收集。今天，在很多應用場景中這兩種技術已經(jīng)密不可分了。

到目前為止，云計算、人工智能、5G、大數(shù)據(jù)等新興技術的融合才剛剛開始，而未來隨著融合的深入，一定會孵化出更多的新產(chǎn)業(yè)、新應用，共同推動各個行業(yè)向智能化的轉型升級。而在這個過程，云計算所扮演的將是基礎是底座，是核心的支撐。

寫在最后

公有云市場是一個重資產(chǎn)、高投入的行業(yè)，從公有云市場的發(fā)展趨勢來看，未來的競爭會越來越激烈，行業(yè)集中度越來越高，進入的門檻會越來越高。因此，對于非頭部的服務商而言挑戰(zhàn)會越來越大。但是，公有云也有細分領域，對于眾多中小服務商而言，避開頭部服務商的鋒芒，從行業(yè)云等細分領域突破或許是一個不錯的選擇。

而對公有云的用戶而言，如何充分將云的優(yōu)勢與自己的業(yè)務相結合，以充分實現(xiàn)價值的最大化是要關心的問題。從這個角度出發(fā)，用戶不能只是滿足于IaaS層的資源簡單使用，而應該綜合利用IaaS、PaaS以及SaaS各自的優(yōu)勢，以更好地服務于企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略，讓云成為企業(yè)業(yè)務的發(fā)展動力和引擎。

展望2020，讓我們共同期待！

責任編輯：ct