物联网的核心在于物与物、人与物的强关联，而多数时候的彼此联系会发生在本地。也就是说，计算、存储、分析等需求响应通常在距离物理位置较近的地方完成，而不是传输到千里之外的数据中心。这种就近处理的方式耗时更短，而且足以应付本地业务交互的轻量化需求，推动着云计算向分布式延伸。

　　物联网让云离散化

　　一直以来，技术的更迭总是伴随着应用场景的变迁，从最初大型机的集中处理到后来的分布式架构，越来越多的需求趋于离散化和碎片化。如今，大型设备会集中处理大规模的核心计算，而低延迟、快响应的计算需求则会交给“边缘设备”——既可以是PC、手机、电视盒子，也可以是摄像头，甚至是ATM机。未来，当嵌入式芯片的性能不再是瓶颈，这种终端计算的方式势必将更加普遍。

　　IDC预计，到2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网，超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。如此大的数据量传输到云端，对网络带宽和存储能力都是考验，更不要说通讯过程中的安全风险。以往，前端设备会将采集到的信息传回数据中心，由后者运算处理后发送指令，再由设备执行用户的需求。这样一来，无疑加重了数据中心的负担。

　　重新定义云管端

　　既然数据产生在本地，为何不能让设备自己解决问题呢?举个例子，工业机器人对处理任务有着实时性的要求，通过云端传到数据中心可能只是不到1秒的延迟，但要是乘以整个生产线上机器人的数量，显然是一次“大面积延误”。相比之下，边缘计算不仅能够做到快速处理，还可以根据现场情况作出判断，结合软件选取最优的操作。

　　此外，边缘计算削弱了网络和存储环境的影响。当机器人在矿井下作业时，通讯信号偏弱怎么办?没有了云，物联网设备随即罢工，这显然不是人们想看到的。此时，边缘计算可以利用自身的运算和处理能力迅速作出响应。

　　架构层面，边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层，其中网络层主要实现融合和互联，它的功能除了网络连接和管理，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地实现。可以说，边缘计算重新梳理了“云管端”之间的关系，一方面提升了云资源的使用效率，另一方面也让终端有了更高的话语权。

　　边缘计算前景可期

　　从商业逻辑来看，消费者的使用感受才是边缘计算的主导，而不是企业，这不仅需要云服务商转变思路，同时也为中小企业提供了机会。云计算市场的平台化趋势加剧，核心资源和份额都掌握在巨头手中，而未来会有40%的IoT流量在边缘处理，这无疑蕴含着弯道超车的可能。

　　从长期发展来看，无论是中国制造2025还是工业4.0，物联网都将在其中扮演重要角色;同时，融合AI的软硬件加速普及，将带来更多基于终端的处理需求;再者，5G商业化的脚步正在推进，也会进一步强化边缘计算高带宽、低延迟的能力。

　　目前，一些云服务商已经推出了边缘智能计算解决方案，将边缘IoT与混合云相结合，允许用户自行定制物联网应用，在本地完成数据处理，并且兼顾了大规模云平台的配置、部署和管理功能。

　　多云模式在正在得到业界的认可，即公司会从多个云供应商那里获得不同的IT服务，而同时又会保留一部分自身本地部署的IT工作。不过当公司意识到将工作从一个云转移到另一个的过程并不像供应商所承诺的那般顺利时，各种多云模式的问题也会接踵而来。

　　不过在进行更深一步讨论前，我们有必要对多云模式先做下说明。

　　多云的定义

　　在过去的一两年内，多云的概念现在了IT行业中，其大致是指一种公司不仅使用一个到数个SaaS服务(如人力资源或邮件服务等)并同时使用PaaS服务进行软件开发，而且还有可能使用IaaS服务进行虚拟机上工作运行的模式。

　　Gartner技术和服务供应商研究部门研究总监Mattew Cheung表示，“我们看见更多的客户在同时应用多个公有云服务，因为某些云供应商在特定的工作负载方面具有更加专业化的能力”。

　　这些专业化的服务包括很多关键的企业应用，比如Microsoft Azure中的SQL服务器，Google Cloud中的人工智能(AI)和数据分析服务。而像AWS这样的巨头也具有众多的特定的功能和服务，而且每年还在不断地推新。

　　“混搭”的云方案

　　在上云的早期阶段中，很多公司会通过“升级和转移”的方式进行IaaS服务的使用，以实现将工作负载从本地模式中移出。这种模式往往是公司配置虚拟机以取代传统服务器，实际上是在云的架构中对本地部署的环境进行了复制。

　　无论是无意还是有意为之，很多公司都会在多个IaaS平台上进行工作的部署。这可能是因为数据主权、反绑定或冗余问题。

　　那些兜售混合云产品和服务的供应商会承诺这些都不是问题，当用户发现更好的云服务或引入其他公司所需要的新功能或服务时，工作可以很轻易地从一朵云转移到另一朵云中。

　　但是，如果公司觉得要上的那朵云并不适合自己工作负载时，迁移的工作还会这么容易吗?混合云方案的供应商总是试图让人们相信迁移的工作就像复制粘贴一样简单，但实际上这一过程中困难重重。

　　击破多云模式的神话

　　首先，不同供应商的服务器实例(数据库)的特性可能会截然不用，而且尽管具有像打包和虚拟机映像这样开放格式的服务，但它们在实践中却很少使用。另外，传统的三层模式的应用通常需要进行单独服务器集群上的数据库的访问，这也让迁移工作变得更加复杂。这就说明，如果我们想要将工作从云端迁移到另一个云端，那么虚拟机并不是一个很理想的选择。

　　当然，公司还有一个选择, 容器。自从Docker技术及其同名平台出现以来，容器为开发人员提供了一种简单的应用程序代码的封装方式，并允许人们进行发布以供本地或云端的运行。

　　相较于虚拟机，容器具有很强的便携性优势。容器的大小通常只有数十兆字节，而虚拟机会包含整个操作系统以及应用程序，一般会有几千兆字节。

　　总的来说，容器实际上是一种Linux技术(除了最近推出的Windows容器之外), 其主要应用于运行那些在公有云上所谓本地部署的工作负载，而不是那些如今在公司所有系统中运行的传统企业应用程序。

　　相比于虚拟机，目前容器技术更加不成熟，因此其整个生态正在迅速的构建中，而围绕着安全性、高可用性以及关键资源容器厂商也提供着很多不同的方案。

　　不过，根据Cheung所述，即使在这种情况下，简单地从一个云中提取工作负载并将其转移到另一个云中的可能性依然很低，因为人们并不看好工作负载会很完美地运行在虚拟机或容器上。相反，人们倾向于依靠其他的功能和服务。由于不同云平台之间的差异相当明显，所以很难简单地将工作负载转移到不同的云上，除非该工作负载非常简单和独立。“今天，在不同公有云之间转移工作负载真的非常困难”，Cheug说道。

　　Red Hat的OpenShift平台就是一个很典型的案例，其使得用户可以使用Docker及容器以构建和部署应用程序，而且其不仅允许用户进行本地的部署，而且还支持在Microsoft Azure、AWS和Google云平台上面的工作部署。 理论上，OpenShift应该可以允许用户在这些平台间进行任意应用程序代码的转移。 不过，这依然具有依赖性的问题。如果用户的应用依赖于某一的云平台特定的功能或服务，那么他们就很难将这些应用迁移到其他平台中。而且这同时也阻碍了用户去使用一个更为方便的功能或服务，因为供应商锁定的问题会让其无功而返。

　　无服务器计算的空头支票

　　除了PaaS服务外，公司还可以关注下所谓的无服务器计算，这是一种以应用程序按使用次数而计费的模式，即“功能即服务”或“FaaS”。AWS中的Lambda就是其中的一个例子。

　　几乎所有的无服务器平台都支持Python语言，因此使用该语言编写的应用程序可以较为容易地实现在不同无服务器平台上面的迁移。不过当不同的云支持不同的功能时，问题会再次出现，除非有一种通用的代码，而且公司能够避免链接到任何云特定的功能或服务，否则迁移的过程就不会是无缝的。

　　实现云端可移植性承诺的另一个障碍来自于实际数据。由于合规性或监管的原因，将某些类型的信息迁移出本地基本不可能实现。

　　另外，由于数据中心所在的位置，或者由于只有有限数量的供应商能够达到运行特定工作负载所需的认证级别，所以在进行其他云供应商平台选择时，公司也会遇到很大的问题。

　　更重要的是，所涉及到的数据量也可能会成为一个问题。当然今天的用户可以享受到相对较快的互联网连接速度，但是由于种种的限制(如网络攻击、地理位置、网络稳定性等)，通过互联网传输数据的过程可能会耗费数天甚至更多的时间。

　　将数据从本地迁移到云端的工作可以通过基于磁盘的设备来完成，只需要将相应的设备运送到云供应商的数据中心中，比如AWS的Snowball就是这样的解决方案。 但是将数据从一个云平台转移到另一个云平台的过程不可能这么容易，因为不同的云服务商使用不同的API和数据存储标准，在数据提取与传输中这会造成很大的障碍。而同时云供应商间不同的定价模式也可能会增加用户提取与传输数据的成本。

　　就目前而言，云平台之间的工作负载与数据的移动性依然是一个很重要的问题，尽管容器等技术正试图攻克这一难关。因此，公司在制定云策略时应该保持谨慎与小心，因为如果决定使用不同的云服务，那么在不同云服务商之间进行工作负载的转移可能会相当困难而且代价高昂。

　   咨询机构IDC近日发布《IDC MarketScape：中国政务云市场厂商评估，2017》。报告显示，经过近十年的发展，中国云计算市场从“概念普及”真正进入“全面拥抱”阶段，需求端从个人开发者、中小型企业、初创公司等成本敏感性客户转向各行业亟待数字化转型的传统巨擘。政务云作为助力政府行业数字化转型、服务化转型的关键支撑平台，成为政府客户的关注重点，也成为各大云计算厂商的“必争之地”。

　　中国政务云市场发展迅速且商机巨大，特别是2014年以来，中国政务云市场实现了连续高速增长，2016年中国政务云市场基础设施投资规模已经接近百亿元人民币，并将在未来5年继续保持快速增长态势，年复合增长率预计将达到20%。巨大的商机带动了政务云厂商的迅猛发展，市场呈现“百家争鸣，割据一方”的总体竞争态势。

　　这份报告从政务云平台的技术创新性、解决方案的完整性、厂商能够提供的支持以及未来持续发展能力等方面，对现有主流政务云厂商进行评估，希望能为政务云的购买方提供一定参考。

　　研究发现，数字化技术提供商“集体跨界”。报告选取的11家典型政务云厂商为例，有ICT整体解决方案提供商、IT技术服务提供商、互联网厂商、智慧城市应用服务提供商、传统软件集成服务商五种类型。政务云作为政府社会治理、城市智慧发展的基础设施，迎来各类厂商的“集体跨界”。

　　购买服务成为政务市场新的商业模式。在发展初期，政务云的采购继承原有政府信息化项目的特征，以一次性交付的云计算技术方案为主，但随着市场的成熟和不断发展，云计算“服务化”的本质开始主导市场，以标准服务目录为基础的购买服务模式成为主要趋势。从2016年开始，超过80%的省市县政务云项目以购买服务的模式进行采购。

　　政务云发展即将进入新阶段。从省市级政务云平台的视角来看，报告发现超过65%的省市已建有政务云平台，政务云基础架构的建设市场即将进入尾声，迎来以“服务化重构”、“混合云主导”、“PaaS层加速建设”、“大数据应用创新”的新阶段。

　　该机构研究经理闫海伦认为： “经过三年的快速发展，中国政务云市场迎来了爆发式增长，预计到2020年，中国政务云IaaS层的投资将超过160亿元。多厂商的竞争格局和政府数字化成熟度的提升将推动政务云市场的快速发展，为政府数字化转型、服务化转型的成功提供助力。”

　   云计算技术正在创造一种全新的、不同的商业机会，全新的东西需要我们不断地学习，不断地改善我们的运作方式，甚至是思维方式也需要与时俱进，才能去更好地发展，固守成规只能换来淘汰。换句话说，转换或者死亡。

　　这是由甲骨文公司副总裁Ashish Mohindroo和Fast Company联合创始人兼创始人Bill Taylor所传达的强有力、严肃的信息。传统数据中心将无济于事，是时候该以新的方式思考，新型数据中心在云计算中将不会重现本地部署和实现的复杂性。

　　时代的转变

　　IT行业目前正处于每20年一次的构造转变之中，从上世纪90年代的客户机/服务器计算到互联网的转变，如今正被向云计算的转型所取代。这场巨变是深远的，也是不可能避免的。

　　现如今，没有行业能够脱离开网络，云计算技术是近十年来的创新，是对网络的优化，包括人工智能、机器学习、区块链、自动软件、物联网和人类交互界面设计的改进。

　　企业当今面临的一个潜在问题是，现有的IT基础设施和战略并不是为了利用新技术、支持新业务模型、进行足够的管控，而是为了迅速地完成工作，也就是所说的“拔苗助长”。传统的数据中心以一种孤立方式建造，只考虑到最大容量和高峰负荷，但是随着信息量的增大、社会需求增多，什么样是最大容量和最高负荷呢，并没有设计成有弹性的、综合的或灵活的网络。

　　更加复杂的是，每一个孤立服务都不与其他进行交流，且可能是建立在不同的标准之上，这为数据中心之间互联互通带来了巨大困难。所以，不管什么样的平台、什么样的网络，底层是需要厂商中立的和明确的：对于存有的企业，必须经过包括必要的云基础服务转变：数据服务(DaaS) ，软件即服务(SaaS)，平台即服务(PaaS)和基础架构即服务(IaaS)，这些服务需要基于开放技术和标准，包括SQL和NoSQL数据库。时代在变幻，需求在增多，需要作出创新和改变。

　　六条云部署实现路径

　　Oracle定义了六种不同的进入云途径，每个途径有着不同的吸引力如下：

　　优化现有本地数据中心，计划迁移。

　　防火墙后台安装完整的云基础架构。这样做的好处是防火墙后的安全性和即付即用模式。

　　将现有工作负载以最小的优化方式转移到云基础架构中，通常称为提升和转移。这种流行方案的主要挑战是处理不太理想的I/O瓶颈。

　　创建使用PaaS和IaaS技术开发的云应用程序，以完全取代过时的传统应用程序，DaaS将取代传统本地数据库。该模型的优点包括为应用程序开发、数据管理、分析和集成的服务，同时支持虚拟机、可移植性性的容器化以及用于编排的Kubernetes。

　　使用基于订阅的第三方SaaS应用程序替换核心传统应用程序。与第四条类似，该模型提供了用于定制的应用程序开发工具，以及相同的AI和机器学习技术。

　　选择一个“云计算”模式，对于没有传统IT运营或应用程序的新公司来说，将是一个合理选择。

　　改变你的思维方式

　　IT员工甚至是所有人需要扩展视野，超越技术。你确保你现在所知道的事情不会限制你的未来想象吗?你能学的和世界变化一样快吗?深入了解你所使用构建的云应用程序，或者了解每种新的云计算技术和编程语言。世界变化如此之快，回想之前20年，你绝对无法想象到如今的网络世界竟然发展的如此之快!这需要不断转换自己的思维，跟上新时代、新创新、新改变的节奏，才能立于不败之地，否则只能被新时代所淘汰!

　   编者按：之前OpenAI前研究科学家Andrej Karpathy提到深度学习正在将软件引领到2.0时代。但改变软件开发的并不只有AI而已，以区块块为首的去中心化技术也将让软件开发方式改头换面。Blockstack创始人Muneeb Ali提出了他对去中心化计算未来的设想。

　　技术突破一般都是先缓慢发生然后突然爆发的。在iPhone出来之前的10年时间来大家就在积极地攻关移动计算。我们低估了一项突破性技术达到充分和得到采用所需要的时间，但是我们也低估了一旦爆发那种颠覆性的规模。

　　我认为去中心化计算将标志着云计算大势已去，而去中心化计算将是下一波计算浪潮。其中的一些核心组件已经开发了8年的时间了。

　　去中心化计算应该是什么样的?

　　我想象的去中心化计算未来应该是这样的：

　　数字化生活的物理密钥：在现实世界里，我们有钥匙限制对自有财产的访问。你的房子有钥匙。你的车有钥匙，你的钱柜也要有钥匙开。在数字化世界里我们将看到几乎搜有东西都会有基于物理硬件的访问控制。你的电子邮件、银行账号、数字令牌等都需要一把有着验证凭证的物理密钥。

　　安全是首要关切：在计算的早期，软件只要(勉强)能用就够了。为了得到想要的功能早期采用者几乎愿意忍受其他一切。到了2000年代，随着用户数的增长，东西的“便利性”开始变得重要起来。主流用户喜欢便利。东西应该“能用”，而云计算模式正好满足这种要求。随着我们从云计算走向新趋势，我认为“安不安全”将会成为用户的首要关切;因为破解攻击永远也不会停止。

　　两全其美：早期互联网和桌面为我们提供了IRC，云给我们带来了Slack。App的去中心化和中心化版本各有优缺点，聊天应用就是例子。我相信去中心化计算能够两全其美，它结合了这两个世界最好的优势：像Slack这样的app的便利性和可靠性，以及像IRC这样的协议的开放性和自由。

　　技术架构标准化。任何重大技术突破在早期的时候都属于竞争性架构。比方说，1980年代声名狼藉的RISC(精简指令集计算机)与CISC(复杂指令集计算机)架构之争。最后是RISC取得了胜利，今天许多年轻的工程师甚至都不知道发生过这么一场论战。我们现在正在目睹区块链和去中心化计算推出了许多的实验和方案。实验是正确的做法，不出10年，标准就会出现。我们Blockstack认为将区块链的复杂性排除在外的一个简单的底层应该是未来的希望。

　　打破人为边界。今天，如果你希望在Facebook(打个比方)数据的基础之上进行创新的话，你需要成为一名Facebook的工程师或者必须跟Facebook有着紧密的业务联系。我相信在去中心化计算的未来此类人为设置的障碍将会开始消失。一支全球化的劳动力也许能够发扬我为人人，人人为我的精神，对去中心化的公共基础设施、协议和app做出贡献并从中受益。可以设想为“功能请求”或者甚至“初创企业请求”设立奖金。

　　闭源被视为有害。开源软件跟去中心计算是齐头并进的。在去中心化计算的世界里用户无法信任任何的远程服务器和未经核实的软件。到那时候我们回顾那段习惯于在自己的设备上运行闭源软件代码的“疯狂岁月”是完全有可能的。你怎么能信任没有经过审计的代码呢?在去中心化计算中，闭源代码也许就是这种“不可信的东西”，被视为跟恶意软件无异。

　　这些就是我的前瞻性预测，就像所有的技术预测一样，很有可能事情未必会朝着这个方向发展。但是未来就应该大胆想象。