云計算從 AWS 初創(chuàng )時(shí)的牛刀小試到如今巨大的行業(yè)和生態(tài)，從新鮮詞匯變?yōu)榱餍姓Z(yǔ)，它的十年發(fā)展經(jīng)歷了哪些階段?每個(gè)階段分別創(chuàng )造和發(fā)展了什么?未來(lái)云計算又將朝著(zhù)哪些方向繼續前行?此文系 QCon 十周年特別策劃《技術(shù)十年》系列文章，旨在通過(guò)回顧技術(shù)發(fā)展總結最佳實(shí)踐、為開(kāi)發(fā)者啟發(fā)技術(shù)新思路。本篇為 InfoQ 特邀國雙科技技術(shù)總經(jīng)理何愷鐸撰文，對云計算發(fā)展歷程進(jìn)行深入分析和探討。更有大數據、移動(dòng)、運維等領(lǐng)域文章敬請期待。

　　0 寫(xiě)在前面

　　科學(xué)技術(shù)的革新始終在推動(dòng)時(shí)代巨輪轟鳴向前。云計算，已經(jīng)走過(guò)十余年的風(fēng)雨歷程，從 AWS 初創(chuàng )立時(shí)的牛刀小試，到如今成長(cháng)為一個(gè)巨大的行業(yè)和生態(tài)，堪稱(chēng)是新世紀以來(lái)最偉大的技術(shù)進(jìn)步之一。“云計算”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，也早已從一個(gè)新鮮詞匯，成為了婦孺皆知的流行語(yǔ)。十年荏苒，風(fēng)云變幻，值此 InfoQ 中國籌劃發(fā)表十周年系列回顧文章之際，我們正可憶昔撫今，回顧和感受云計算領(lǐng)域的發(fā)展與變革。

　　任何事物的誕生和發(fā)展一定有其前提條件和土壤，云計算亦是如此。記得在世紀初的大學(xué)課堂上，教授們頗為推崇網(wǎng)格計算理論，該理論事實(shí)上已經(jīng)充分體現了計算資源分布式協(xié)作和統一管理的先進(jìn)思想?？上ЬW(wǎng)格計算過(guò)于學(xué)術(shù)化，最終是更接地氣也更宏大的云計算橫空出世，震動(dòng)了整個(gè) IT 業(yè)界。

　　那么，云計算誕生及蓬勃發(fā)展的原因是什么呢?在筆者看來(lái)，主要有三大因素，分別是相關(guān)軟硬件技術(shù)的成熟、巨大的社會(huì )價(jià)值和偉大的商業(yè)模式。

　　所謂軟硬件技術(shù)的成熟，指的是在技術(shù)和工程層面，構建云計算平臺的條件開(kāi)始陸續具備，主要包括超大規模數據中心建設、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò )，以及計算資源虛擬化 (Hypervisor) 和軟件定義網(wǎng)絡(luò ) (SDN) 技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟——這些基礎能力構成了云計算發(fā)展的技術(shù)前提;

　　所謂巨大的社會(huì )價(jià)值，指的是從用戶(hù)角度出發(fā)，云計算的采用使任意組織和個(gè)人得以站在巨人的肩膀上開(kāi)展業(yè)務(wù)，避免重復造輪，極大提高了軟件與服務(wù)構建各環(huán)節效率，加速了各類(lèi)應用的架構和落地，而云端按需啟用和隨意擴展的資源彈性，也能夠為企業(yè)節省巨大成本;

　　所謂偉大的商業(yè)模式，指的是云計算的產(chǎn)品和服務(wù)形態(tài)非常適合新時(shí)代的 B 端需要，訂閱制和 Pay-as-you-go 的計費方式大幅降低了客戶(hù)的進(jìn)入門(mén)檻，而技術(shù)基礎設施架構方面的穩定性需要又帶來(lái)了較高的客戶(hù)粘性，再加上多租戶(hù)高密度數據中心所能帶來(lái)的規模效應，這些因素使得云計算能夠成為一門(mén)好的生意，對應著(zhù)一個(gè)極佳的 B 端商業(yè)模式。

　　這三者缺一不可，共同促成了云計算的興起與繁榮，也吸引了不計其數的業(yè)界精英投入其中，是為云計算取之不竭的源動(dòng)力。

　　當然，同任何新生事物一樣，云計算行業(yè)的發(fā)展也并非一帆風(fēng)順。從早期被指責為“新瓶裝舊酒” 的概念炒作，到對云上數據隱私問(wèn)題的擔憂(yōu)，再到對各類(lèi)公有云線(xiàn)上偶發(fā)事故的譏諷和嘲笑，云計算的成長(cháng)亦伴隨著(zhù)各種挑戰和質(zhì)疑。其中部分負面反饋實(shí)質(zhì)上還是由于使用不當或偏離最佳實(shí)踐造成，也讓云計算背負了不少 “冤屈” 和罵名。所幸瑕不掩瑜，云計算的先進(jìn)性終究讓發(fā)展的主旋律蓋過(guò)了干擾與雜音，配合其本身持續的改進(jìn)，越來(lái)越多地得到客戶(hù)的認可，市場(chǎng)規模也不斷擴大。

　　本文會(huì )試圖從普通開(kāi)發(fā)者及實(shí)踐者的視角來(lái)回顧云計算的偉大歷程。因篇幅所限，所討論的范疇將聚焦于公有云，以 IaaS 和 PaaS 層面的技術(shù)演進(jìn)為主。

　　1 萌芽時(shí)代 2008 - 2011

　　事實(shí)上，云計算行業(yè)的開(kāi)端較難精準定義。一般認為，亞馬遜 AWS 在 2006 年公開(kāi)發(fā)布 S3 存儲服務(wù)、SQS 消息隊列及 EC2 虛擬機服務(wù)，正式宣告了現代云計算的到來(lái)。而如果從行業(yè)視角來(lái)看，我們也不妨視 2008 年為另一個(gè)意義上的云計算元年。因為在這一年，當 AWS 證明了云是可行業(yè)務(wù)之后，越來(lái)越多的行業(yè)巨頭和玩家注意到這塊市場(chǎng)并開(kāi)始入局：微軟在 PDC2008 上宣布 Windows Azure 的技術(shù)社區預覽版，正式開(kāi)始微軟眾多技術(shù)與服務(wù)托管化和線(xiàn)上化的嘗試;Google 恰好也在 2008 年推出了 Google App Engine 預覽版本，通過(guò)專(zhuān)有 Web 框架允許開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā) Web 應用并部署在 Google 的基礎設施之上，這是一種更偏向 PaaS 層面的云計算進(jìn)入方式;而眾所周知，國內的云計算標桿阿里云也是從 2008 年開(kāi)始籌辦和起步——可見(jiàn)是從 2008 年起，云計算的時(shí)代大幕逐步拉開(kāi)，開(kāi)始形成一個(gè)真正的多元化市場(chǎng)，并隨著(zhù)眾多巨頭的加入開(kāi)始良性競爭。

　　在云計算興起之前，對于大多數企業(yè)而言，硬件的自行采購和 IDC 機房租用是主流的 IT 基礎設施構建方式。除了服務(wù)器本身，機柜、帶寬、交換機、網(wǎng)絡(luò )配置、軟件安裝、虛擬化等底層諸多事項總體上需要相當專(zhuān)業(yè)的人士來(lái)負責，作調整時(shí)的反應周期也比較長(cháng)——相信許多研發(fā)負責人都有過(guò)等待服務(wù)器到位的經(jīng)歷。云的到來(lái)，突然給出了另一種高效許多的方式：只需輕點(diǎn)指尖或通過(guò)腳本即可讓需求方自助搭建應用所需的軟硬件環(huán)境，并且根據業(yè)務(wù)變化可隨時(shí)按需擴展和按量計費，再加上云上許多開(kāi)箱即用的組件級服務(wù)，這對許多企業(yè)來(lái)說(shuō)有著(zhù)莫大的吸引力。Netflix 就是早期云計算的擁抱者和受益者，該公司在 2010 年成功地全面遷移到 AWS，堪稱(chēng)是云計算史上最著(zhù)名的案例之一。

　　技術(shù)產(chǎn)品上看，早期的云上產(chǎn)品組合雖然還比較單薄，也存在一些限制，但計算和存儲分離的核心理念已經(jīng)得到初步確立，并深刻影響了基于云上應用程序的架構模式。具體來(lái)說(shuō)，該理念一方面體現在云廠(chǎng)商紛紛將存儲服務(wù)開(kāi)辟為獨立的產(chǎn)品類(lèi)別，通過(guò)如 AWS S3、Azure Storage、阿里云 OSS 等服務(wù)清晰剝離了二進(jìn)制對象與文件的負載與管理，并且提供了豐富的接口和 API 以供應用程序進(jìn)行集成;另一方面，在虛擬機層面基于網(wǎng)絡(luò )存儲的托管磁盤(pán)服務(wù)也得到了大力發(fā)展和推廣，如 AWS 的 EBS、Azure 的 Page Blob(后封裝為 Managed Disk)以及阿里云的塊存儲(云盤(pán))，此類(lèi)托管磁盤(pán)既很好地保障了數據可靠性，又提供了豐富的容量和性能級別選擇，使得云上虛擬機的計算和存儲充分解耦，在這兩方面都能夠獨立擴展和調節。

　　在云計算的萌芽時(shí)期，另一個(gè)有趣現象是當時(shí)“云計算”和“大數據”糾纏不清的關(guān)系?？赡苁怯捎诎l(fā)展歷程上幾乎同期興起，以及在大規模數據存儲與計算上的確存在能力交集，兩者的概念和定義一度容易互相混淆。早年筆者曾購買(mǎi)過(guò)一本很不錯的 Hadoop 技術(shù)書(shū)籍，其副標題卻是“開(kāi)啟通向云計算的捷徑”，可見(jiàn)早期云計算的定義曾有較為模糊的階段。當然，隨著(zhù)后續的時(shí)代發(fā)展，這樣的歧義越來(lái)越少見(jiàn)了，云計算已多特指提供各類(lèi)云端服務(wù)與組件的軟硬一體化技術(shù)資源平臺，是一個(gè)帶有明確商業(yè)模式的綜合性載體，而大數據則是技術(shù)上處理大體量數據的方法論和實(shí)現，主要是一種技術(shù)體系——所以?xún)烧吒髯元毩⒂挚苫ハ嘁来?，比如各云計算廠(chǎng)商都陸續推出了云上大數據分析服務(wù)，如 AWS 的 EMR、Azure 的 HDInsight、阿里云的 E-MapReduce，本質(zhì)上正是開(kāi)源大數據技術(shù)在云上的實(shí)現和適配。

　　2 探索時(shí)代 2011 - 2014

　　當云計算玩家們紛紛入場(chǎng)并確認大舉投入的戰略后，行業(yè)進(jìn)入了精彩的探索時(shí)代。這一時(shí)期的各朵云在產(chǎn)品技術(shù)層面進(jìn)行了許多有益嘗試，雖然免不了在個(gè)別方向上走些彎路乃至經(jīng)受挫折，但總體而言云端服務(wù)的能力與質(zhì)量取得了相當大的進(jìn)步和提升，也為云計算贏(yíng)得了越來(lái)越多的關(guān)注和喝彩。

　　首先，IaaS 層面繼續圍繞虛擬機為核心得到穩扎穩打的推進(jìn)和增強。更強更新的 CPU 帶來(lái)了云上虛擬機計算能力的提升和換代自不必說(shuō)，早期機型內存相對偏小的問(wèn)題也隨著(zhù)新機型的推出逐步得到解決，新上云端的 SSD 磁盤(pán)更是讓機器性能如虎添翼。廠(chǎng)商們不約而同地形成了通用型、計算型、內存型等多個(gè)虛擬機系列，通過(guò)將不同 CPU/ 內存比例搭配的機型擺上貨架，給予不同應用程序負載以更多選擇。當筆者瀏覽這些琳瑯滿(mǎn)目的機型列表和參數時(shí)，恍惚間猶如來(lái)到了當年熱鬧的中關(guān)村 IT 賣(mài)場(chǎng)，頗有在云端“攢機”的奇妙感覺(jué)。

　　同屬基礎設施的存儲類(lèi)服務(wù)在初期得到了市場(chǎng)歡迎和認可之后，也同樣迎來(lái)了大發(fā)展。原有功能得以細化，通過(guò)引入冷、熱乃至存檔的各級分層，進(jìn)一步凸顯成本優(yōu)勢。為了彌補托管磁盤(pán)在跨機器文件共享方面的不足，類(lèi)似 NFS 的文件存儲類(lèi)服務(wù)也逐步成為了云上標配，如 AWS 的 EFS、Azure 的 Azure Files 及阿里云 NAS 等，進(jìn)一步把計算存儲分離架構發(fā)揮到極致，大大方便了某些場(chǎng)景下的架構與實(shí)現。

　　與 IaaS 的高歌猛進(jìn)相比，PaaS 的發(fā)展在這一時(shí)期則顯得多少有些落寞，尤其是從希望從頂層應用框架入手來(lái)推廣云的方式一直不溫不火，沒(méi)有得到太多的關(guān)注。例如前面我們提到的 Google App Engine，經(jīng)過(guò)幾年發(fā)展后技術(shù)上其實(shí)頗為扎實(shí)，除 Python 外也添加了 Java/Go 等更多語(yǔ)言的支持，亦可與 Google 其他基礎設施無(wú)縫集成，但就市場(chǎng)而言總是處于叫好不叫座的狀態(tài);國內率先實(shí)踐此模式的廠(chǎng)商是新浪 SAE，上線(xiàn)之初頗受關(guān)注，亮點(diǎn)在于支持 PHP 語(yǔ)言及集成 MySQL，可惜多年運營(yíng)亦未達到火爆狀態(tài);阿里云也曾推出相似的 ACE 服務(wù)對此類(lèi)產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)行嘗試，后也于 2016 年下線(xiàn)——究其原因，恐怕還是因為 App Engine 類(lèi)服務(wù)本質(zhì)上是相對受限的環(huán)境，平臺的技術(shù)約束和綁定較強，出問(wèn)題時(shí)也較難進(jìn)行深入排查所致。

　　這揭示了云的用戶(hù)固然喜歡技術(shù)實(shí)現上的便利和平臺抽象，但也同樣渴求技術(shù)靈活性、可移植性和自我掌控。在后來(lái)的 Web 類(lèi) PaaS 服務(wù)中，我們看到業(yè)界調整了策略：更多地定位為通用運行平臺并著(zhù)力于自動(dòng)擴容和負載監控等專(zhuān)業(yè)增值服務(wù)，盡可能解除技術(shù)、語(yǔ)言和框架層面的限制，如 AWS 的 Elastic Beanstalk、Azure 的 App Service 等;另一種發(fā)展思路則徹底輕量化，主要面向中小客戶(hù)推廣較為經(jīng)濟的建站服務(wù)，以滿(mǎn)足入門(mén)級托管需求。

　　所幸，PaaS 中的另一重要分支——泛數據庫類(lèi)服務(wù)(亦稱(chēng) DBaaS)則得到了快速的發(fā)展。由于數據庫服務(wù)較為標準化，又是應用程序中不可或缺的重要組成，因此很快得到了廣泛支持和采用。這里的典型代表有 Amazon RDS、阿里云 RDS、Azure SQL Databases 和 Azure Database for MySQL/PostgreSQL 等。

　　與自行使用虛擬機搭建相比，云上數據庫一鍵式的創(chuàng )建過(guò)程，自帶的高可用性和自動(dòng)備份，可謂省心省力;豐富的性能等級選項更是可根據實(shí)際負載選擇和調節，實(shí)現了成本的最優(yōu)化控制。除此之外，由于云上數據庫按時(shí)間及容量計費的輕量特點(diǎn)，也給予了一些優(yōu)質(zhì)企業(yè)級數據庫以重要的展示和售賣(mài)渠道，降低了企業(yè)的評估和嘗試成本：例如，原本只能以昂貴的一體機方式售賣(mài)的 MPP 數據庫 SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW)，微軟將其徹底云化之后以 Azure SQL Data Warehouse 的產(chǎn)品形態(tài)發(fā)布，改變了其養在深閨人未識的狀態(tài)，使得相關(guān)技術(shù)讓普通開(kāi)發(fā)人員觸手可及，也無(wú)疑大大增加了在整體數據架構中的采用可能。

　　讓我們回到宏觀(guān)視角。在這一百家爭鳴的探索時(shí)期，令人可喜的是中國云計算真正如火如荼地發(fā)展了起來(lái)。除了早期入場(chǎng)的阿里云和盛大云，騰訊、百度及三大運營(yíng)商等各路巨頭也都先后布局試水，并紛紛把“云”的品牌從一度紅火的個(gè)人網(wǎng)盤(pán)服務(wù)讓位于企業(yè)級云計算;微軟 Azure 也于 2014 年在中國正式商用，標志著(zhù)外資廠(chǎng)商開(kāi)始參與國內市場(chǎng)競爭。值得一提的是，這段時(shí)期獨立云計算企業(yè) UCloud、七牛云、青云等都相繼創(chuàng )立，分別以極具特色的產(chǎn)品服務(wù)和強大的自主研發(fā)能力，為中國云計算發(fā)展書(shū)寫(xiě)了濃墨重彩的篇章，使得國內云計算市場(chǎng)更加精彩紛呈。

　　3 發(fā)展時(shí)代 2014 - 2018

　　當整個(gè)云計算行業(yè)一定程度走過(guò)蹣跚探索時(shí)期之后，開(kāi)創(chuàng )者們積累了越來(lái)越多的經(jīng)驗，對市場(chǎng)反饋和客戶(hù)需求有了更清晰的了解與洞察，業(yè)務(wù)模式與商業(yè)運營(yíng)也駕輕就熟起來(lái)——云計算行業(yè)終于進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)代。在這一時(shí)期，不論是總體市場(chǎng)規模，還是云計算的產(chǎn)品與服務(wù)，都得到了極大的增長(cháng)和豐富。

　　首先，IaaS 方面的繼續進(jìn)步體現在服務(wù)的特異性和多樣性上，不斷推出細分領(lǐng)域和特定場(chǎng)景下適用的虛擬機實(shí)例：如基于物理隔離的專(zhuān)屬實(shí)例、可運行 SAP HANA 等大型負載的超高配實(shí)例、采用 CPU 積分制的性能突增實(shí)例、適用于機器學(xué)習與 AI 的 GPU 實(shí)例等。此類(lèi)細分服務(wù)在云端出現的背后，是不少廠(chǎng)商針對性地研發(fā)和定制了適用于云的專(zhuān)屬配套硬件。這些新一代的服務(wù)器不僅是簡(jiǎn)單的配置升級，而且在設計之初就是為云端負載而生，與云計算產(chǎn)品理念及底層軟件技術(shù)棧高度融合匹配。另外在虛擬機計費規則方面，除了經(jīng)典的按使用時(shí)長(cháng)計費方式，各廠(chǎng)商也相繼推出更為靈活的計費模式：包年包月、預留實(shí)例、競價(jià)實(shí)例等，可有效幫助降低使用成本。這些 IaaS 方面的諸多進(jìn)展，進(jìn)一步滿(mǎn)足了各場(chǎng)景的細分需求，減少了許多客戶(hù)的上云阻礙。

　　在存儲服務(wù)方面，云計算的步伐也在加快，除立足于核心對象存儲服務(wù)的增強外，開(kāi)始以一體化方式進(jìn)攻部分垂直市場(chǎng)，擠占傳統廠(chǎng)商的市場(chǎng)空間。最典型的例子莫過(guò)于 CDN：阿里云自 2015 年起在 CDN 領(lǐng)域大舉擴張，多次主動(dòng)大幅降價(jià)搶占市場(chǎng)，其他云計算廠(chǎng)商也紛紛跟進(jìn)，這是原本波瀾不驚的 CDN 領(lǐng)域的標志性事件。面對云計算廠(chǎng)商的競爭，網(wǎng)宿、藍汛等老牌 CDN 廠(chǎng)商頓時(shí)立感壓力，市場(chǎng)份額也開(kāi)始發(fā)生相應變化。在國外，AWS CloudFront 和 Azure CDN 等云服務(wù)同樣與 Akamai 這樣的傳統巨頭進(jìn)行著(zhù)激烈角逐。當然，得益于 CDN 的架構融合特性，傳統廠(chǎng)商也可選擇與云廠(chǎng)商合作，從上游的基礎設施方面作為云的供應商存在，不失為合作共贏(yíng)之道。但無(wú)論如何，事實(shí)說(shuō)明云的參與和擠壓是相關(guān)市場(chǎng)發(fā)展的必然趨勢。而且從技術(shù)層面來(lái)看，服務(wù)之間的一體化協(xié)同效應是云計算廠(chǎng)商進(jìn)入 CDN 這樣的單一領(lǐng)域的獨到優(yōu)勢。例如，云廠(chǎng)商的 CDN 可以與自家的對象存儲服務(wù)聯(lián)動(dòng)，用戶(hù)只需要輕點(diǎn)鼠標，即可將對象存儲中的文件映射至云 CDN 的邊緣節點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )來(lái)對外服務(wù)，免去了搭建傳統回源站點(diǎn)的麻煩。

　　PaaS 方面在這個(gè)大發(fā)展時(shí)代也找到了崛起之道，不再尋求大一統的應用程序框架，而是更多提供標準的可復用中間件，并與其他 IaaS/PaaS 設施進(jìn)行組合與聯(lián)動(dòng)——這一思路迅速得到開(kāi)發(fā)者和架構師們的歡迎，隨著(zhù)特性完善其采用率開(kāi)始穩步上升。典型的例子包括 API 網(wǎng)關(guān)、負載均衡器、消息隊列等。更進(jìn)一步地，這一階段的 PaaS 服務(wù)在與 IaaS 虛擬網(wǎng)絡(luò )集成方面有了較大進(jìn)步——這是以往 PaaS 服務(wù)常為人詬病的短板，即只提供面向互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)端口，游離于 IaaS 的虛擬網(wǎng)絡(luò )和架構體系之外——這一現狀也通過(guò)兩種方式得到了相當程度的解決：一種可稱(chēng)之為 PaaS-in-VNet，即允許 PaaS 服務(wù)直接部署到現成的虛擬網(wǎng)絡(luò )之上，例如 Azure 上的 App Service Environment (ASE)，就是將 App Service 部署到私有虛擬網(wǎng)絡(luò )的服務(wù)形式;另一種方式則是所謂 PaaS-to-VNet，為 PaaS 與虛擬網(wǎng)絡(luò )之間提供私有通道，在不開(kāi)放公開(kāi)訪(fǎng)問(wèn)的情況下允許雙向網(wǎng)絡(luò )互通，同樣以 Azure App Service 為例，用戶(hù)可通過(guò)開(kāi)啟服務(wù)內置的 VNet Integration 特性來(lái)配置與私有網(wǎng)絡(luò )的安全通信?？梢钥吹?，無(wú)論是 PaaS-in-VNet 還是 PaaS-to-VNet，其本質(zhì)都是試圖解決 PaaS 和 IaaS 的融合問(wèn)題，這無(wú)疑增加了 PaaS 在整體架構中被采納的可能。

　　勢頭頗佳的 DBaaS 方面的進(jìn)展，主要體現為從經(jīng)典關(guān)系型數據庫拓展到新興的各類(lèi) NoSQL 數據庫及大數據領(lǐng)域的云服務(wù)。MongoDB、Redis、Kafka、ElasticSearch——這些耳熟能詳的開(kāi)源數據庫，我們幾乎能在每一個(gè)云上找到其對應的托管服務(wù)，輕松地一鍵搭建所需集群。云上數據庫的開(kāi)箱即用是如此的便捷與誘人，不斷獲得市場(chǎng)，甚至引起了開(kāi)源廠(chǎng)商的不滿(mǎn)：MongoDB 近期將開(kāi)源協(xié)議從 AGPL 調整為新推出的 SSPL，是一時(shí)關(guān)注度頗高的社區新聞，其矛頭正是直指開(kāi)源軟件被直接包裝為云服務(wù)牟利的狀況(部分網(wǎng)友戲稱(chēng)此為“插管吸血”)。

　　在此，我們對各方抱有商業(yè)目的的行為不做傾向性評價(jià)，但從產(chǎn)品技術(shù)層面來(lái)講，實(shí)力雄厚的云廠(chǎng)商并不乏應對之道：一是基于開(kāi)源版本作分叉并開(kāi)始自行維護和迭代，二是完全自行實(shí)現數據內核和引擎，僅在客戶(hù)端協(xié)議方面與主流數據庫進(jìn)行兼容。目前，后者這類(lèi)自研云數據庫越來(lái)越成為一種新趨勢：廠(chǎng)商可以放開(kāi)手腳，充分利用云的特點(diǎn)進(jìn)行重新設計，同時(shí)又兼容流行協(xié)議，這一方式迅速取得了市場(chǎng)和開(kāi)發(fā)者認同，此類(lèi)數據庫的杰出代表是 AWS Aurora 和 Azure CosmosDB。其中 AWS Aurora 完全兼容最流行的 MySQL，同時(shí)實(shí)現了計算存儲的高度分離和近乎無(wú)限的擴展，而 Azure CosmosDB 則是一款多模式數據庫服務(wù)，提供 SQL、MongoDB、Cassandra、Gremlin 等多種開(kāi)放協(xié)議或查詢(xún)語(yǔ)言的兼容，同時(shí)實(shí)現了全球分布、按需擴容、一致性保障等特性。

　　所以，無(wú)論是 Aurora 還是 CosmosDB，一經(jīng)推出都迅速攻城略地，取得了不俗的戰果。在國內，以阿里、騰訊為代表的大廠(chǎng)商也同樣在自研數據庫方面不斷加碼，陸續推出了阿里云 PolarDB、騰訊云 CynosDB 等重磅服務(wù)。

　　在這樣的局面下，也許開(kāi)源軟件廠(chǎng)商可以參考同為創(chuàng )業(yè)公司的 DataBricks 的做法。DataBricks 作為大數據處理領(lǐng)域事實(shí)標準 Spark 框架的實(shí)際掌舵者，一方面主導把控 Spark 開(kāi)源版本不斷進(jìn)步，另一方面也開(kāi)始推出性能更佳、交付節奏更快的商業(yè)版本 Databricks Runtime。更重要的是，Databricks 積極地同云廠(chǎng)商合作，將自身的解決方案融入到公有云平臺之中，成為了平臺上原生的 PaaS 服務(wù)，例如與微軟深度合作推出的 Azure Databricks。盡管云上已有基于純開(kāi)源方案的大數據服務(wù)如 AWS EMR 和 Azure HDInsight，但基于 Databricks 商業(yè)級解決方案的 PaaS 服務(wù)有自己獨到的優(yōu)勢和特點(diǎn)，已初步獲得了不錯的發(fā)展勢頭。我們由衷希望，出色的開(kāi)源軟件公司能夠像 DataBricks 這樣尋找到一種與云合作共贏(yíng)的商業(yè)模式，畢竟業(yè)界既需要一站式的整合平臺，又應當保護開(kāi)源與創(chuàng )新的良性環(huán)境。

　　容器與微服務(wù)，可以說(shuō)是近年最重要的技術(shù)趨勢之一。作為新技術(shù)的擁抱者和試驗田，公有云自然不會(huì )袖手旁觀(guān)。事實(shí)上各大云在容器服務(wù)方面的嘗試由來(lái)已久，在早期廠(chǎng)商們就各自推出了如 AWS ECS、Azure ACS、阿里云容器服務(wù)等基礎設施，提供基于底層 IaaS 的容器運行環(huán)境，同時(shí)包含開(kāi)源或自研的編排引擎。而當 Kubernetes 在編排大戰中逐步勝出并成為事實(shí)標準后，各大廠(chǎng)商又不約而同地對 Kubernetes 提供更加定向和深度的支持，紛紛推出 AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)、Azure Kubernetes Service (AKS) 等新一代容器服務(wù)。另一類(lèi)容器托管服務(wù)則進(jìn)一步屏蔽了底層細節和調度麻煩，讓容器作為獨立計算單元直接在共享基礎設施上運行，如 AWS Fargate、Azure Container Instance、阿里云 ECI 等，頗得無(wú)服務(wù)器計算思想之精髓。當然，經(jīng)典的無(wú)服務(wù)器計算一般指 FaaS，例如也在同步發(fā)展的 AWS Lambda 和 Azure Functions，它們雖在編程框架和范式方面有所限制，但得益于更高層抽象，可讓開(kāi)發(fā)者聚焦業(yè)務(wù)邏輯，在合適的場(chǎng)景中使用得當可大幅提高研發(fā)效率。

　　讓我們的視角再從技術(shù)回到商業(yè)。隨著(zhù)云計算行業(yè)體量越來(lái)越巨大，市場(chǎng)競爭也愈發(fā)激烈，價(jià)格戰屢見(jiàn)不鮮。雖然說(shuō)云計算有著(zhù)相當不錯的商業(yè)模式，但這畢竟是一個(gè)重投入長(cháng)周期的行業(yè)，因此陸續有中小玩家力不從心、陷入困境。例如國外的 Rackspace，原本入場(chǎng)頗早也有相當積累，一度曾在市場(chǎng)中占先，但當巨頭紛紛入場(chǎng)后就顯得后勁不足，現已跌出市場(chǎng)占有率前五名。也許當云計算進(jìn)入巨頭角力時(shí)代后，中小玩家還是需要著(zhù)力發(fā)展自己特色，深耕細分市場(chǎng)，或是尋求聯(lián)姻以共享能力與資源。

　　客戶(hù)方面，云計算在這一時(shí)期開(kāi)始明顯地從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)向傳統行業(yè)進(jìn)行滲透。為了拿下更多傳統行業(yè)客戶(hù)，組織架構和流程的匹配也是必做的功課。走在前面的云廠(chǎng)商相應地完善了云上的多賬號管理、組織架構映射、資源分組、細粒度權限管控等企業(yè)級功能。例如阿里云就在不斷地更新升級其企業(yè)控制臺，幫助用戶(hù)更好地管理人員、資源、權限及互相之間的關(guān)系。

　　至此，經(jīng)歷了大發(fā)展的云計算已然成長(cháng)為幾乎承載一切、包容一切的巨大平臺，是一艘提供企業(yè)信息化和數字化整體解決方案的航空母艦。云計算無(wú)疑已經(jīng)全面走向成熟，成為了參與和推動(dòng) IT 業(yè)界向前發(fā)展的重要力量。

　　4 繁榮時(shí)代 2019 - ?

　　時(shí)間終于進(jìn)入 2019 年?；谶^(guò)去十年發(fā)展的良好態(tài)勢，我們沒(méi)有理由不相信云計算將進(jìn)入繁榮熱潮。來(lái)自 Gartner 的分析報告顯示，2019 年的全球公有云市場(chǎng)規模將超越 2 千億美元，并將繼續保持穩定增速。而國內由于起步相對較晚，市場(chǎng)滲透率還不高，將擁有更高的增速。“上云”將成為各類(lèi)企業(yè)加快數字化轉型、鼓勵技術(shù)創(chuàng )新和促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng)的第一選擇甚至前提條件。對于企業(yè)而言，更多的不會(huì )是上不上云的問(wèn)題，而是要考慮上哪家云、怎么上云的問(wèn)題，是如何遷移重構以適配云端的問(wèn)題，是如何讓云更好地服務(wù)生產(chǎn)的問(wèn)題。因此，我們對云的未來(lái)理應充滿(mǎn)信心，同時(shí)也抱有更高的期待。接下來(lái)，我們不妨結合企業(yè)的需求和云廠(chǎng)商的投入方向，大膽預測未來(lái)云計算發(fā)展的若干趨勢。

　　趨勢之一：云計算將進(jìn)一步成為創(chuàng )新技術(shù)和最佳工程實(shí)踐的重要載體和試驗場(chǎng)，走在時(shí)代進(jìn)步的前沿。這是得益于云產(chǎn)品本身的 SaaS 屬性，非常適合快速交付與迭代，能夠較快地把新產(chǎn)品、新技術(shù)推向業(yè)界?？梢钥吹?，當下的熱點(diǎn)技術(shù)，從 AI 與機器學(xué)習、IoT 與邊緣計算、區塊鏈到工程實(shí)踐領(lǐng)域的 DevOps、云原生和 Service Mesh，甚至未來(lái)感十足的量子計算，都有云計算廠(chǎng)商積極參與、投入和推廣的身影。以人工智能為例，不論是前面提到的 IaaS 中 GPU 計算資源的提供，還是面向特定領(lǐng)域成熟模型能力開(kāi)放(如各類(lèi)自然語(yǔ)言處理、圖像識別、語(yǔ)音合成的 API)，再到幫助打造定制化 AI 模型的機器學(xué)習平臺(如 AWS SageMaker、Azure Machine Learning Service、阿里云 PAI 等)，云事實(shí)上從各個(gè)層面都有力地支持和參與了 AI 相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。就最終效果而言，云上的資源和產(chǎn)品讓人工智能等新興技術(shù)變得觸手可及，大大降低了客戶(hù)的探索成本，也加快了新技術(shù)的驗證和實(shí)際交付，具有極高的社會(huì )價(jià)值。

　　另外值得一提的是，云在新技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中還保持了某種程度的中立性，對于技術(shù)趨勢持有普遍包容和適應的態(tài)度——最典型的例子莫過(guò)于容器化和開(kāi)源框架(如 Spring Cloud)支持下的云原生架構，它們事實(shí)上同部分云端 PaaS 服務(wù)存在競爭關(guān)系，甚至有助于用戶(hù)解除廠(chǎng)商鎖定，但云廠(chǎng)商并不會(huì )厚此薄彼，而是進(jìn)行不遺余力的支持與適配，更多地把選擇權留給客戶(hù)。

　　趨勢之二：云計算將順應產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大潮，下沉行業(yè)場(chǎng)景，向垂直化產(chǎn)業(yè)化縱深發(fā)展。隨著(zhù)通用類(lèi)架構與功能的不斷完善和對行業(yè)客戶(hù)的不斷深耕，云計算自然地滲透進(jìn)入更多垂直領(lǐng)域，提供更貼近行業(yè)業(yè)務(wù)與典型場(chǎng)景的基礎能力。典型的垂直云代表有視頻云、金融云、游戲云、政務(wù)云、工業(yè)云等。以視頻云為例，它是將視頻采集、存儲、編碼轉換、推流、視頻識別等一系列以視頻為核心的技術(shù)能力整合為一站式垂直云服務(wù)，不僅適用于消費互聯(lián)網(wǎng)視頻類(lèi)應用的構建，更重要的是配合攝像頭硬件和邊緣計算節點(diǎn)進(jìn)軍廣闊的線(xiàn)下安防監控市場(chǎng)。再如金融云，可針對金融保險機構特殊的合規和安全需要，提供物理隔離的基礎設施，還可提供支付、結算、風(fēng)控、審計等業(yè)務(wù)組件?？梢灶A計，隨著(zhù)消費互聯(lián)網(wǎng)紅利耗盡，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將逐步受到重視并興起，其規模之大、場(chǎng)景之多，將給予云計算廠(chǎng)商極大的發(fā)展空間;而云計算作為賦能業(yè)務(wù)的技術(shù)平臺和引擎，也非常適合承載產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的愿景，加快其落地與實(shí)現。

　　趨勢之三：多云與混合云將成為大中企業(yè)剛需，得到更多重視與發(fā)展。當企業(yè)大量的工作負載部署在云端、對于云的應用進(jìn)入深水區之后，新的問(wèn)題則會(huì )顯現：雖然云端已經(jīng)能提供相當高的可用性，但為了避免單一供應商出現故障時(shí)的風(fēng)險，關(guān)鍵應用仍須架設必要的技術(shù)冗余;另一方面，當業(yè)務(wù)規模較大時(shí)，從商業(yè)策略上說(shuō)也需要避免過(guò)于緊密的廠(chǎng)商綁定，以尋求某種層面的商業(yè)制衡和主動(dòng)權。因此，越來(lái)越多的企業(yè)會(huì )考慮同時(shí)采購多個(gè)云廠(chǎng)商的服務(wù)并將它們結合起來(lái)使用——這將催生多云架構和解決方案的興起，以幫助企業(yè)集中管理協(xié)調多個(gè)異構環(huán)境，實(shí)現跨云容災和統一監控運維等需要。

　　例如華為云不久前發(fā)布了商用級的多云容器平臺 MCP，可對跨云跨區域的多個(gè)容器集群進(jìn)行統一資源與應用管理，提供一站式的接入、管控和調度能力;在網(wǎng)絡(luò )基礎設施層面，也有如犀思云這樣專(zhuān)注于云交換服務(wù)的企業(yè)，提供云與云、網(wǎng)與網(wǎng)之間的快速互聯(lián)，幫助多云互聯(lián)在穩定性延遲等方面達到生產(chǎn)要求。除同時(shí)使用多個(gè)公有云之外，合規和隔離性要求更高時(shí)的另一選擇是私有部署云基礎設施，并與相應公有云專(zhuān)線(xiàn)連接形成混合云架構。從目前市場(chǎng)態(tài)勢看，主要有公有云廠(chǎng)商主導的混合云方案和私有云廠(chǎng)商主導的方案兩類(lèi)。筆者個(gè)人更看好前者的發(fā)展，是因為公有云廠(chǎng)商方案讓混合云的私有部分成為了公有云在自有數據中心的自然延伸，提供了與公有云端高度一致的能力和使用體驗。此類(lèi)服務(wù)的代表有微軟的 Azure Stack，以及阿里云 Apsara Stack，包括之前只專(zhuān)注公有云的 AWS 終于在 re:Invent 2018 大會(huì )上推出了 AWS Outposts，也加入了混合架構的行列。

　　趨勢之四：云的生態(tài)建設重要性不斷凸顯，成為影響云間競爭的關(guān)鍵因素。當某個(gè)云發(fā)展到了一定規模和階段后，恐怕不能僅僅考慮技術(shù)和產(chǎn)品，同樣重要的是建立和培育具有生命力的繁榮生態(tài)和社區，此為長(cháng)久發(fā)展之道。因為一朵云再大再豐富，也必有覆蓋不了的場(chǎng)景和完成不了的事情。這就需要大量的第三方服務(wù)提供商，以合作伙伴的身份基于云平臺提供各類(lèi)解決方案。此舉既方便了用戶(hù)，又增加了云的粘性，也可保證應用提供商的市場(chǎng)空間，可謂三方共贏(yíng)。所以在當下各大云平臺上，我們都能夠找到應用市場(chǎng)和合作伙伴計劃，這正是廠(chǎng)商們著(zhù)力建設的第三方解決方案平臺。例如，國內大數據領(lǐng)域的明星創(chuàng )業(yè)公司 Kyligence 擁有以 Apache Kylin 為核心的企業(yè)級大數據 OLAP 解決方案，通過(guò)其 Kyligence Cloud 套件深度適配了多個(gè)云端，先后登陸了包括 Azure、AWS 和阿里云在內的多個(gè)云市場(chǎng)與平臺。

　　云生態(tài)的另一個(gè)重要方面是面向廣大開(kāi)發(fā)者、架構師和運維工程師的持續輸出、培養和影響。只有贏(yíng)得廣大技術(shù)人員的關(guān)注和喜愛(ài)，才能贏(yíng)得未來(lái)的云計算之仗。我們之所以敢下這個(gè)判斷，是因為以下幾點(diǎn)原因：

　　其一，云的采購具有彈性特征，不論是 Pay-as-you-go 還是年單方式，都可隨實(shí)際項目效果和生產(chǎn)運行情況進(jìn)行調整，此時(shí)一線(xiàn)研發(fā)人員和架構師會(huì )頗具發(fā)言權，可將使用端的實(shí)際情況反推至商務(wù)決策層面并影響續約;

　　其二，從歷史上來(lái)看，部分較為失敗的云上功能，往往是失之于理想化和簡(jiǎn)單化，或是過(guò)多地從管理或宣傳視角考慮而忽略了落地細節，最終導致了實(shí)操效果受限、口碑下滑甚至無(wú)人問(wèn)津，因此從開(kāi)發(fā)者的角度思考產(chǎn)品設計對于云而言至關(guān)重要;

　　其三，如若能培養龐大的技術(shù)愛(ài)好者和粉絲群體，形成傳播效應，相信對應的云服務(wù)自然不愁業(yè)務(wù)的增長(cháng)，還能進(jìn)一步收集到更多產(chǎn)品反饋，形成良性循環(huán)。

　　由上種種，所以當下各大廠(chǎng)商，都開(kāi)始空前重視開(kāi)發(fā)者關(guān)系，并視之為核心競爭力。云廠(chǎng)商們不但努力地建設豐富的文檔體系和在專(zhuān)業(yè)媒體頻繁發(fā)聲，還會(huì )積極舉辦各類(lèi)論壇和參與業(yè)界開(kāi)發(fā)者會(huì )議，并新增如 Developer Advocate 這樣的布道師職位，專(zhuān)注于在開(kāi)發(fā)者群體中擴大影響力。這里我們不妨簡(jiǎn)單分析一個(gè)例子：IBM Cloud (原 BlueMix)?？傮w上 IBM 云歷來(lái)相當注重和依賴(lài)企業(yè)端的龐大銷(xiāo)售體系和客戶(hù)資源，但在贏(yíng)得開(kāi)發(fā)者和社區方面投入相對不足，所以在大多數人的印象中，IBM 云總顯得有些遙遠和陌生。一旦“脫離了人民群眾”，久而久之就難免在市場(chǎng)競爭中處于頹勢?？峙逻@也能夠解釋為什么 IBM 去年斥 340 億美元巨資收購紅帽：IBM 不僅僅是看重 Red Hat 深厚的開(kāi)源技術(shù)積累及其 OpenShift 云平臺，也一定包含了對于其開(kāi)發(fā)者人氣和社區基因的考量，可以很好地彌補自身短板。

　　綜上所述，“創(chuàng )新、垂直、混合、生態(tài)”這四大趨勢，將伴隨云計算走向繁榮。對于云計算的美好未來(lái)，我們已迫不及待。最后再作一個(gè)小小的預判：隨著(zhù)云的高度復雜化和差異化，企業(yè)會(huì )愈發(fā)需要面向云端各個(gè)層面的解讀、判斷與幫助，除了第一方廠(chǎng)商支持團隊的助力之外，獨立的云計算咨詢(xún)與托管服務(wù)會(huì )成為新的需求熱點(diǎn)——這將催生一個(gè)不小的云增值業(yè)務(wù)市場(chǎng)，即 Cloud MSP (Managed Service Provider)。在國外，Cloud MSP 已有一定的關(guān)注度，Gartner 也開(kāi)始為此領(lǐng)域發(fā)布觀(guān)察報告及繪制魔力象限，目前埃森哲處于行業(yè)領(lǐng)先地位;在國內，我們也欣喜地看到如云角信息(已被神州數碼收購)、云宿科技、新鈦云服等廠(chǎng)商中立的云 MSP 不斷出現，且發(fā)展勢頭頗為良好。能否為客戶(hù)持續創(chuàng )造價(jià)值，并形成合理的商業(yè)模式，將是決定 Cloud MSP 這一云衍生行業(yè)未來(lái)的關(guān)鍵。

　　5 寫(xiě)在最后

　　云計算走過(guò)了激蕩十年，可謂勢不可擋，風(fēng)雨兼程。它如此巨大和豐富，雖萬(wàn)字不足以道其一二。限于篇幅，本文無(wú)法覆蓋云計算的更多角度與話(huà)題，還請讀者見(jiàn)諒。另外，本文對于云計算發(fā)展的分代方式僅供參考，事實(shí)上技術(shù)的發(fā)展更迭總是互相交織和持續進(jìn)行的。

　　云計算歷史性地對 IT 硬件資源與軟件組件進(jìn)行了標準化、抽象化和規?；?，某種意義上顛覆和重構了 IT 業(yè)界的供應鏈，這是一個(gè)巨大的革新與進(jìn)步。如今，云計算正迎來(lái)最好的時(shí)代，在中國這片廣闊熱土更是如此。我們由衷希望，云計算行業(yè)不僅取得商業(yè)上的成功，更能扎實(shí)服務(wù)各行各業(yè)，為社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展提供數字化引擎和強大動(dòng)力。讓我們繼續與云計算同行，與偉大的數字時(shí)代同行。
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