2020 云计算技术的进展

在IT领域新的技术总是层出不穷，Gartner 2020年关于云计算的技术成熟度曲线又新鲜出炉了！今年的报告里包含了36个技术领域，和2019年相比，去掉了3项技术：AI PaaS，区块链PaaS和云办公室（Cloud Office）；把API中心SaaS换成了API中心（“Headless”）SaaS；增加了14项新技术：AI云服务，商业平台即服务（BPAAS），云基础设施和平台服务（CIPS），云网络，云卓越中心（Cloud center of excellence），云管理服务，云市场，云优化硬件，系留云（Cloud-tethered compute），可组装ERP（Composable ERP），基于用量的私有部署定价（Consumption-Based On-Premises Pricing），桌面即服务（Desktop as Service），量子计算和安全访问服务边缘（Secure Access service Edge）。

看完这些名字以后，小伙伴们是不是惊呆了。
居然一年不到，Gartner又搞出了那么多新的技术名词。
对我这种在云计算里浸多年的人来说，都大呼看不懂，更不要说在行业外的小白用户了。
技术这个东西吧，就是一年一小改，三年一大改。
只有做到拳不离手，曲不离口，才能常学常新，知行合一，否则被淘汰是迟早的事情。

当然我也可以反过来吐槽Gartner，天天搞点什么新名词。
其实还不是旧瓶换新酒，挂羊头卖狗肉，搞个新概念可以玩点新花样。
这也不是我一个人的观点。
“The Register”的编辑Simon Sharwood写了一篇文章叫：“WTF is cloud-tethered compute? We're not sure either, but it just made a hype cycle for the first time”，吐槽Gartner写的新技术cloud-tethered compute，说他也不知道是个啥。
我把这个技术翻译成了系留云，待会我会做介绍。

https://www.theregister.com/2020/07/27/2020_hype_cycle_for_infrastructure_strategies/

好吧，专心一点来学习一下这些新技术吧。
Gartner写了一个需要阅读136分钟，长达78页的报告详细介绍了这些技术领域的定义，定位和应用速度的理由，用户建议，业务影响，收益级别，市场渗透和成熟度，如果有兴趣可以阅读详细的报告，今天我主要对处于幻灭期的四项技术做了简要分析，个人认为谁比较有实际商业价值的。

处于不同发展阶段的技术 ?

按照Gartner的说法，2020年云计算里处于创新萌发期（Innovation Trigger）的技术包括：组装ERP，分布式云，微云（Cloudlets），API中心（“Headless”）SaaS，云原生，私有云基于用量的定价，系留云（Cloud-tethered compute）。

处于过热期（Peak of Inflated Expectation）的技术包括：云优化硬件，边缘计算，量子计算，服务网格（Service Mesh），多云，安全访问服务边缘，网站可靠性工程（Site Reliability Engineering），AI云服务和容器管理。

处于幻灭低谷期（Trough of Disillusionment）的技术包括：BPaaS，公有云回迁（Repatriation），云市场，桌面即服务，无服务PaaS，IoT平台，云托管服务，混合云，云爆发（Cloudbursting），混合IT，云卓越中心（CCOE）。

处于复苏期（Slope of Enlightenment）的技术有：云网络，私有云，云基础设施和平台服务（CIPS），云访问安全经纪（Cloud Access Security Brokers），云计算，PaaS，云管理平台，IaaS。

而在生产力成熟期（Plateau of Productivity）的技术只有SaaS，当然还有一个非常成熟而被移出的云办公室（Cloud Office）。

想要对所有的技术都了解显然很耗费时间精力的，接下来我主要讲混合云，云管理服务，BPaaS和AI云服务，其实这几部分内容跟其他的技术也有很多相关性，我会一并提到。

混合云 ?

混合云把公有云和私有云集成在一起，统一管理。
它既包含了公有云的成本优势、敏捷、弹性等，又有私有云控制，合规，安全和可靠的特点。
一般而言，混合云提供了服务的集成，可用性，灾难恢复，跨区域的安全，基于策略的负载和优化等等。

根据Gartner的统计，全球大约有15%的大型企业和10%的中型企业实现了混合云架构的部署。
这个比例和大家平时感受到的数据可能有所不同，很多企业同时拥有公有云和私有云，但是这不是混合云。
混合云需要在统一的架构下对计算，存储等资源进行集成管理。

今天混合云可以分为两种，一种被称为打包混合（Packaged hybrid） 或者叫“like-for-like hybrid”，意思是把私有云作为一个整体打包提供给客户，并能够用系留的方法连接到公有云，这样保证私有云和公有云是一个整体。
这种混合云的概念是分布式云概念的一个很重要的组件。
另外一种被称为分层技术混合（layered technology hybrid），即在不同的技术栈上进行混合。

打包混合一般是由公有云厂商主导推进的，例如Microsoft Azure Stack或者AWS Outposts都是这种打包混合的例子。
而分层混合则是利用不同的技术将公有云和私有云统一在一起，比如通过Microsoft Azure Stack Hub，Google的Anthos，VMWare的混合云，AWS Direct Connect以及VPC，通过网络把私有云和公有云打通，统一进行管理，但是技术栈可能完全不同。
Red Hat的OpenShift和Pivotal Web Services也是通过容器和API在打造PaaS的混合云结构。

Gartner认为混合云已经处于幻灭低谷期，正在处于复苏期，而我对混合云的观点也比较类似，尤其是在中国市场，在特定行业，混合云的需求要比纯公有云大。

这里有几个概念需要注意，一个是多云，主要指的是多公有云。
另外一个概念是混合IT（Hybrid IT），主要是IT更大范围内管理资源的一种运维模型，包括私有云，公有云和多云，传统的IDC机房，边缘计算等等，和混合云没有任何关系。

还有一个就是刚才我提到的Cloud-Tethered Compute，我把他翻译成系留云，可能不是特别准确。
按照Gartner的说法，这种计算模式是把MaaS（Metal as a Service，裸金属服务），IaaS或者PaaS交付到客户控制的环境中，但是依然由公有云或者私有云供应商通过网络进行持续管理，包括计费，更新升级等等，这也是未来混合云发展的一个趋势，处于创新萌发期，接近过热区。

今天比较成熟的是分层技术混合云。
打包混合云譬如Azure Stack或者AWS Outposts还没有VMWare on AWS，RedHat OpenShift或者IBM Cloud Paks成熟，所以Gartner认为这个技术还有2到5年才能达到生产力成熟期，的确是比较合理的。

云托管服务 ?

云托管服务（Cloud Managed Service）是我的老本行，最近已经发展为一个比较主流的领域。
大家经常会看到云托管服务提供商（Cloud Managed Service Provider，Cloud MSP），说的就是这个，Cloud MSP的工作主要是对云资源提供持续的IT服务。

Cloud MSP分为专业服务（Professional Service）和托管服务（Managed Service）。
专业服务包括像咨询，迁移，实施等等工作，而托管服务则包括运维，更新升级，日常巡检，监控等等常规的基于ITIL的服务等。
MSP提供的服务内容主要有基础设施的管理，应用服务的管理，自动化和DevOps，优化，安全和合规等等。

MSP的市场增长还是非常稳定的，随着越来越的客户把IT的工作负载迁移到云上，对MSP的需求也在不断稳定增加，特别是不以IT为主业的客户，更喜欢把工作负载迁移到云上。
不过MSP服务商也面临着各种挑战。
由于服务的定制化内容比较多，同时大量的MSP服务提供商进入这个领域，大家一般都是在特定行业和特定领域实现突破，很难实现各行业各地区的垄断性的市场地位。
同时由于竞争的关系，云厂商和竞争对手会不断通过免费工具和低价进入市场，导致商业价值和利润会逐步下降，团队的满意度也会受到影响。
作为持续性的服务，Cloud MSP需要不断提高自身的服务能力，才能不断满足客户的需求，并在市场上持续赢得竞争。

从技术上而言，比较强的MSP会逐步从底层基础设施（IaaS）的服务，延伸到平台服务（PaaS），通过技术创新，例如人工智能，数据服务，自动化或者边缘计算为客户提供更多价值，通过各种工具和技术提高自身的效率。

从服务上而言，好的MSP提供商需要不断提高服务等级协议（SLA），在固定成本的基础上，不断为客户提供优质服务，并提高客户满意度。

从业务上而言，好的MSP服务商会把自身的业务模式从成本控制的角度转向收入控制，为业务部门管理数字业务，为客户创造更多收入，同时也为自己创造更多利润。

从市场竞争而言，好的MSP通过创新的服务，工具和技术在市场上获得领先，而不是靠低价。

我在热罐小角里有一篇文章叫《云管理服务的新演变》，对MSP的发展做了一个简要的介绍，今天的这一段可以说是对这篇文章的补充。

和Cloud MSP紧密相连的一个概念叫云管理平台（Cloud Management Platform），几乎所有的Cloud MSP都通过自己开发的或者第三方的工具为客户提供全面的云管理服务，这个工具在Gartner的报告里已经相当成熟，不过这个领域是一个持续长期投入而产出不是很高的领域，未来可能会被公有云厂商取代掉，而不是第三方的咨询公司或者第三方软件公司提供。
对客户而言也是锦上添花的东西。

BPaaS ?

BPaaS的全称是Business Platform as a Service，也就是业务平台即服务。
它把基础设施，应用和商业流程统一在一起提供给客户，为客户基于数字化的业务，全面更新相应的内部和外部流程。
随着数字化转型的逐步推进，BPaaS为客户提供了技术的基础，降低软件开发的成本，让业务人员也能够通过BPaaS平台实现定制化流程管理。

在技术领域，BPaaS是落在SaaS之上的，也就是说基于SaaS的基础进一步进行定制化的流程改造和开发。

流程自动化改造的方法主要有三种：一种是全面推倒重来，通过API的方式实现自动化，这种方式成本最高。
第二种是使用一些自动化的工具加速流程，节省人工，例如通过机器人自动化流程（RPA）在现有系统上进行流程再造。
最后一种就是基于BPaaS，通过低代码开发的方式，让非IT技术人员也能够按照自己的想法实现想要的流程。

BPaaS供应商有很多，包括在Salesforce的基础上可以自定义销售流程的管理，更加综合性的平台例如微软的Power Platform或者IBM的Blueworks Live。
低代码开发平台是快速实现BPaaS的基础，

当然BPaaS今天还存在很大挑战，依然处于幻灭期早期，最主要的原因还是在于低代码开发平台还无法实现复杂的业务流程改造，RPA前期的定制部分的人力成本依然很高，不过相信随着平台的逐步成熟和技术的稳定，BPaaS的应用将会越来越广泛，预计会在2-5年进入成熟期。

这里要注意的一个概念是Serverless PaaS，无服务的PaaS提供的是更基础的底层无服务器的计算，存储服务等，BPaaS主要是从业务角度分析的，他们分别属于两个不同的层次，不能混淆。

AI云服务 ?

AI云服务其实在公有云厂商里已经推出很久了，最近火热的OpenAI 推出的第三代通用预训练转换器（General Pretrained Transformer-3，GPT-3）又在自然语言处理领域上让大家兴奋了好一阵，可以自己写文章，写博客，做菜谱，甚至生成网页代码。

其实人工智能和云的发展是相辅相成的，正是由于有了云的巨大的计算和存储能力，基于深度学习训练的人工智能才能获得长足的进步。
GPT-3拥有的1750亿个参数，耗费了耗费了大约 3640 个 Pflops-day 的算力。
（ 一个 Pflops-day 接近十的二十次方个浮点计算）。
计算成本1200万美元，如果不是有了云的支持是不可能实现的。

AI云服务就是在公有云上提供的AI相关的模型构建工具，API和中间件，能够进行人工智能模型的创建，训练等等。
包含了自动机器学习（Auto ML），自然语言处理，计算机视觉等等服务。

提供AI云服务的供应商包括微软，IBM，AWS，Google，百度，阿里等等，由于人工智能训练需要用大量的计算资源，这决定了只有通过公有云平台才是效率最高的。
刚才提到的GPT-3就是在微软的Azure平台上实现的，通过海量数据和超高性能的计算，是AI云服务最重要的价值。

当然这个领域刚刚过了过热期，预计过段时间会逐步滑入幻灭低谷期，当然也有可能直接跳到复苏期，这个取决于技术的创新和市场的具体发展情况，在不同的区域也可能不同。

总结 ?

Gartner关于2020年云计算技术成熟度曲线里总共包含了36个技术领域，我选择了处于幻灭低谷期的4项技术进行了分析和讨论，因为从商业角度而言，处于创新萌发期的技术看不清楚，而处于过热期的技术会导致太多人的关注，最好的就是看那些处于幻灭低谷期但又不至于消亡的技术，这些技术在商业上存在的价值最大，无论从商业还是从技术角度，都是比较值得研究的方向。

（来源：神州数码(000034)）