雲計算從 AWS 初創時的牛刀小試到如今巨大的行業和生態，從新鮮詞彙變爲流行語，它的十年發展經歷了哪些階段？每個階段分別創造和發展了什麼？未來雲計算又將朝着哪些方向繼續前行？此文旨在通過回顧技術發展總結最佳實踐、爲開發者啓發技術新思路。
科學技術的革新始終在推動時代巨輪轟鳴向前。
雲計算，已經走過十餘年的風雨歷程，從 AWS 初創立時的牛刀小試，到如今成長爲一個巨大的行業和生態，堪稱是新世紀以來最偉大的技術進步之一。“雲計算”這個術語，也早已從一個新鮮詞彙，成爲了婦孺皆知的流行語。十年荏苒，風雲變幻，我們可以憶昔撫今，一起回顧和感受雲計算領域的發展與變革。
任何事物的誕生和發展一定有其前提條件和土壤，雲計算亦是如此。記得在世紀初的大學課堂上，教授們頗爲推崇網格計算理論，該理論事實上已經充分體現了計算資源分佈式協作和統一管理的先進思想。可惜網格計算過於學術化，最終是更接地氣也更宏大的雲計算橫空出世，震動了整個 IT 業界。
那麼，雲計算誕生及蓬勃發展的原因是什麼呢？在筆者看來，主要有三大因素，分別是相關軟硬件技術的成熟、巨大的社會價值和偉大的商業模式。
01
所謂軟硬件技術的成熟
指的是在技術和工程層面，構建雲計算平臺的條件開始陸續具備，主要包括超大規模數據中心建設、高速互聯網絡，以及計算資源虛擬化 (Hypervisor) 和軟件定義網絡 (SDN) 技術的不斷髮展和成熟——這些基礎能力構成了雲計算髮展的技術前提
02
所謂巨大的社會價值
指的是從用戶角度出發，雲計算的採用使任意組織和個人得以站在巨人的肩膀上開展業務，避免重複造輪，極大提高了軟件與服務構建各環節效率，加速了各類應用的架構和落地，而云端按需啓用和隨意擴展的資源彈性，也能夠爲企業節省巨大成本
03
所謂偉大的商業模式
指的是雲計算的產品和服務形態非常適合新時代的 B 端需要，訂閱制和 Pay-as-you-go 的計費方式大幅降低了客戶的進入門檻，而技術基礎設施架構方面的穩定性需要又帶來了較高的客戶粘性，再加上多租戶高密度數據中心所能帶來的規模效應，這些因素使得雲計算能夠成爲一門好的生意，對應着一個極佳的 B 端商業模式
這三者缺一不可，共同促成了雲計算的興起與繁榮，也吸引了不計其數的業界精英投入其中，是爲雲計算取之不竭的源動力。
當然，同任何新生事物一樣，雲計算行業的發展也並非一帆風順。從早期被指責爲“新瓶裝舊酒” 的概念炒作，到對雲上數據隱私問題的擔憂，再到對各類公有云線上偶發事故的譏諷和嘲笑，雲計算的成長亦伴隨着各種挑戰和質疑。其中部分負面反饋實質上還是由於使用不當或偏離最佳實踐造成，也讓雲計算揹負了不少 “冤屈” 和罵名。所幸瑕不掩瑜，雲計算的先進性終究讓發展的主旋律蓋過了干擾與雜音，配合其本身持續的改進，越來越多地得到客戶的認可，市場規模也不斷擴大。
本文會試圖從普通開發者及實踐者的視角來回顧雲計算的偉大曆程。因篇幅所限，所討論的範疇將聚焦於公有云，以 IaaS 和 PaaS 層面的技術演進爲主。
PART 1/萌芽時代：2008--2011
事實上，雲計算行業的開端較難精準定義。一般認爲，亞馬遜 AWS 在 2006 年公開發布 S3 存儲服務、SQS 消息隊列及 EC2 虛擬機服務，正式宣告了現代雲計算的到來。
而如果從行業視角來看，我們也不妨視 2008 年爲另一個意義上的雲計算元年。因爲在這一年，當 AWS 證明了雲是可行業務之後，越來越多的行業巨頭和玩家注意到這塊市場並開始入局：
◆微軟在 PDC2008 上宣佈 Windows Azure 的技術社區預覽版，正式開始微軟衆多技術與服務託管化和線上化的嘗試；
◆Google 恰好也在 2008 年推出了 Google App Engine 預覽版本，通過專有 Web 框架允許開發者開發 Web 應用並部署在 Google 的基礎設施之上，這是一種更偏向 PaaS 層面的雲計算進入方式；
◆而衆所周知，國內的雲計算標杆阿里雲也是從 2008 年開始籌辦和起步——可見是從 2008 年起，雲計算的時代大幕逐步拉開，開始形成一個真正的多元化市場，並隨着衆多巨頭的加入開始良性競爭。
在雲計算興起之前，對於大多數企業而言，硬件的自行採購和 IDC 機房租用是主流的 IT 基礎設施構建方式。除了服務器本身，機櫃、帶寬、交換機、網絡配置、軟件安裝、虛擬化等底層諸多事項總體上需要相當專業的人士來負責，作調整時的反應週期也比較長——相信許多研發負責人都有過等待服務器到位的經歷。
雲的到來，突然給出了另一種高效許多的方式：只需輕點指尖或通過腳本即可讓需求方自助搭建應用所需的軟硬件環境，並且根據業務變化可隨時按需擴展和按量計費，再加上雲上許多開箱即用的組件級服務，這對許多企業來說有着莫大的吸引力。Netflix 就是早期雲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，堪稱是雲計算史上最著名的案例之一。
技術產品上看，早期的雲上產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得到初步確立，並深刻影響了基於雲上應用程序的架構模式。具體來說，該理念一方面體現在雲廠商紛紛將存儲服務開闢爲獨立的產品類別，通過如 AWS S3、Azure Storage、阿里雲 OSS 等服務清晰剝離了二進制對象與文件的負載與管理，並且提供了豐富的接口和 API 以供應用程序進行集成；
另一方面，在虛擬機層面基於網絡存儲的託管磁盤服務也得到了大力發展和推廣，如AWS的EBS、Azure的Page Blob（後封裝爲 Managed Disk）以及阿里雲的塊存儲（雲盤），此類託管磁盤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，使得雲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。
在雲計算的萌芽時期，另一個有趣現象是當時“雲計算”和“大數據”糾纏不清的關係。可能是由於發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。早年筆者曾購買過一本很不錯的 Hadoop 技術書籍，其副標題卻是“開啓通向雲計算的捷徑”，可見早期雲計算的定義曾有較爲模糊的階段。
當然，隨着後續的時代發展，這樣的歧義越來越少見了，雲計算已多特指提供各類雲端服務與組件的軟硬一體化技術資源平臺，是一個帶有明確商業模式的綜合性載體，而大數據則是技術上處理大體量數據的方法論和實現，主要是一種技術體系——所以兩者各自獨立又可互相依存，比如各雲計算廠商都陸續推出了雲上大數據分析服務，如 AWS 的 EMR、Azure 的 HDInsight、阿里雲的 E-MapReduce，本質上正是開源大數據技術在雲上的實現和適配。
PART 2/探索時代：2011--2014
當雲計算玩家們紛紛入場並確認大舉投入的戰略後，行業進入了精彩的探索時代。這一時期的各朵雲在產品技術層面進行了許多有益嘗試，雖然免不了在個別方向上走些彎路甚至經受挫折，但總體而言云端服務的能力與質量取得了相當大的進步和提升，也爲雲計算贏得了越來越多的關注和喝彩。
首先，IaaS 層面繼續圍繞虛擬機爲核心得到穩紮穩打的推進和增強。更強更新的 cpu 帶來了雲上虛擬機計算能力的提升和換代自不必說，早期機型內存相對偏小的問題也隨着新機型的推出逐步得到解決，新上雲端的 SSD 磁盤更是讓機器性能如虎添翼。廠商們不約而同地形成了通用型、計算型、內存型等多個虛擬機系列，通過將不同 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。當筆者瀏覽這些琳琅滿目的機型列表和參數時，恍惚間猶如來到了當年熱鬧的中關村 IT 賣場，頗有在雲端“攢機”的奇妙感覺。
同屬基礎設施的存儲類服務在初期得到了市場歡迎和認可之後，也同樣迎來了大發展。原有功能得以細化，通過引入冷、熱乃至存檔的各級分層，進一步凸顯成本優勢。爲了彌補託管磁盤在跨機器文件共享方面的不足，類似 NFS 的文件存儲類服務也逐步成爲了雲上標配，如 AWS 的 EFS、Azure 的 Azure Files 及阿里雲 NAS 等，進一步把計算存儲分離架構發揮到極致，大大方便了某些場景下的架構與實現。
與 IaaS 的高歌猛進相比，PaaS 的發展在這一時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推廣雲的方式一直不溫不火，沒有得到太多的關注。例如前面我們提到的 Google App Engine，經過幾年發展後技術上其實頗爲紮實，除 Python 外也添加了 JAVA/Go 等更多語言的支持，亦可與 Google 其他基礎設施無縫集成，但就市場而言總是處於叫好不叫座的狀態；國內率先實踐此模式的廠商是新浪 SAE，上線之初頗受關注，亮點在於支持 PHP 語言及集成 MySQL，可惜多年運營亦未達到火爆狀態；阿里雲也曾推出相似的 ACE 服務對此類產品形態進行嘗試，後也於 2016 年下線——究其原因，恐怕還是因爲 App Engine 類服務本質上是相對受限的環境，平臺的技術約束和綁定較強，出問題時也較難進行深入排查所致。
這揭示了雲的用戶固然喜歡技術實現上的便利和平臺抽象，但也同樣渴求技術靈活性、可移植性和自我掌控。在後來的 Web 類 PaaS 服務中，我們看到業界調整了策略：更多地定位爲通用運行平臺並着力於自動擴容和負載監控等專業增值服務，儘可能解除技術、語言和框架層面的限制，如 AWS 的 Elastic Beanstalk、Azure 的 App Service 等；另一種發展思路則徹底輕量化，主要面向中小客戶推廣較爲經濟的建站服務，以滿足入門級託管需求。
所幸，PaaS 中的另一重要分支——泛數據庫類服務（亦稱 DBaaS）則得到了快速的發展。由於數據庫服務較爲標準化，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採用。這裏的典型代表有 Amazon RDS、阿里雲 RDS、Azure SQL Databases和 Azure Database for MySQL/PostgreSQL等。
與自行使用虛擬機搭建相比，雲上數據庫一鍵式的創建過程，自帶的高可用性和自動備份，可謂省心省力；豐富的性能等級選項更是可根據實際負載選擇和調節，實現了成本的最優化控制。
除此之外，由於雲上數據庫按時間及容量計費的輕量特點，也給予了一些優質企業級數據庫以重要的展示和售賣渠道，降低了企業的評估和嘗試成本：例如，原本只能以昂貴的一體機方式售賣的 MPP 數據庫 SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW)，微軟將其徹底雲化之後以 Azure SQL Data Warehouse 的產品形態發佈，改變了其養在深閨人未識的狀態，使得相關技術讓普通開發人員觸手可及，也無疑大大增加了在整體數據架構中的採用可能。
讓我們回到宏觀視角。在這一百家爭鳴的探索時期，令人可喜的是中國雲計算真正如火如荼地發展了起來。除了早期入場的阿里雲和盛大雲，騰訊、百度及三大運營商等各路巨頭也都先後佈局試水，並紛紛把“雲”的品牌從一度紅火的個人網盤服務讓位於企業級雲計算；微軟 Azure 也於 2014 年在中國正式商用，標誌着外資廠商開始參與國內市場競爭。值得一提的是，這段時期獨立雲計算企業 UCloud、七牛雲、青雲等都相繼創立，分別以極具特色的產品服務和強大的自主研發能力，爲中國雲計算髮展書寫了濃墨重彩的篇章，使得國內雲計算市場更加精彩紛呈。
PART 3/發展時代：2014--2018
當整個雲計算行業一定程度走過蹣跚探索時期之後，開創者們積累了越來越多的經驗，對市場反饋和客戶需求有了更清晰的瞭解與洞察，業務模式與商業運營也駕輕就熟起來——雲計算行業終於進入高速發展時代。在這一時期，不論是總體市場規模，還是雲計算的產品與服務，都得到了極大的增長和豐富。
首先，IaaS 方面的繼續進步體現在服務的特異性和多樣性上，不斷推出細分領域和特定場景下適用的虛擬機實例：如基於物理隔離的專屬實例、可運行 SAP HANA 等大型負載的超高配實例、採用 CPU 積分制的性能突增實例、適用於機器學習與 AI 的 gpu 實例等。此類細分服務在雲端出現的背後，是不少廠商針對性地研發和定製了適用於雲的專屬配套硬件。這些新一代的服務器不僅是簡單的配置升級，而且在設計之初就是爲雲端負載而生，與雲計算產品理念及底層軟件技術棧高度融合匹配。
另外在虛擬機計費規則方面，除了經典的按使用時長計費方式，各廠商也相繼推出更爲靈活的計費模式：包年包月、預留實例、競價實例等，可有效幫助降低使用成本。這些 IaaS 方面的諸多進展，進一步滿足了各場景的細分需求，減少了許多客戶的上雲阻礙。
在存儲服務方面，雲計算的步伐也在加快，除立足於核心對象存儲服務的增強外，開始以一體化方式進攻部分垂直市場，擠佔傳統廠商的市場空間。最典型的例子莫過於 CDN：阿里雲自 2015 年起在 CDN 領域大舉擴張，多次主動大幅降價搶佔市場，其他雲計算廠商也紛紛跟進，這是原本波瀾不驚的 CDN 領域的標誌性事件。
面對雲計算廠商的競爭，網宿、藍汛等老牌 CDN 廠商頓時立感壓力，市場份額也開始發生相應變化。在國外，AWS CloudFront 和 Azure CDN 等雲服務同樣與 Akamai 這樣的傳統巨頭進行着激烈角逐。當然，得益於 CDN 的架構融合特性，傳統廠商也可選擇與雲廠商合作，從上游的基礎設施方面作爲雲的供應商存在，不失爲合作共贏之道。
但無論如何，事實說明雲的參與和擠壓是相關市場發展的必然趨勢。而且從技術層面來看，服務之間的一體化協同效應是雲計算廠商進入 CDN 這樣的單一領域的獨到優勢。例如，雲廠商的 CDN 可以與自家的對象存儲服務聯動，用戶只需要輕點鼠標，即可將對象存儲中的文件映射至雲 CDN 的邊緣節點網絡來對外服務，免去了搭建傳統回源站點的麻煩。
PaaS 方面在這個大發展時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複用中間件，並與其他 IaaS/PaaS 設施進行組合與聯動——這一思路迅速得到開發者和架構師們的歡迎，隨着特性完善其採用率開始穩步上升。典型的例子包括 API 網關、負載均衡器、消息隊列等。
更進一步地，這一階段的 PaaS 服務在與 IaaS 虛擬網絡集成方面有了較大進步——這是以往 PaaS 服務常爲人詬病的短板，即只提供面向互聯網的公開端口，遊離於 IaaS 的虛擬網絡和架構體系之外——這一現狀也通過兩種方式得到了相當程度的解決：
一種可稱之爲 PaaS-in-VNet，即允許 PaaS 服務直接部署到現成的虛擬網絡之上，例如 Azure 上的 App Service Environment (ASE)，就是將 App Service 部署到私有虛擬網絡的服務形式；
另一種方式則是所謂 PaaS-to-VNet，爲 PaaS 與虛擬網絡之間提供私有通道，在不開放公開訪問的情況下允許雙向網絡互通，同樣以 Azure App Service 爲例，用戶可通過開啓服務內置的 VNet Integration 特性來配置與私有網絡的安全通信。
可以看到，無論是 PaaS-in-VNet 還是 PaaS-to-VNet，其本質都是試圖解決 PaaS 和 IaaS 的融合問題，這無疑增加了 PaaS 在整體架構中被採納的可能。
勢頭頗佳的 DBaaS 方面的進展，主要體現爲從經典關係型數據庫拓展到新興的各類 NoSQL 數據庫及大數據領域的雲服務。MongoDB、Redis、Kafka、ElasticSearch——這些耳熟能詳的開源數據庫，我們幾乎能在每一個雲上找到其對應的託管服務，輕鬆地一鍵搭建所需集羣。雲上數據庫的開箱即用是如此的便捷與誘人，不斷獲得市場，甚至引起了開源廠商的不滿：MongoDB 近期將開源協議從 AGPL 調整爲新推出的 SSPL，是一時關注度頗高的社區新聞，其矛頭正是直指開源軟件被直接包裝爲雲服務牟利的狀況（部分網友戲稱此爲“插管吸血”）。
在此，我們對各方抱有商業目的的行爲不做傾向性評價，但從產品技術層面來講，實力雄厚的雲廠商並不乏應對之道：
一是基於開源版本作分叉並開始自行維護和迭代，
二是完全自行實現數據內核和引擎，僅在客戶端協議方面與主流數據庫進行兼容。
目前，後者這類自研雲數據庫越來越成爲一種新趨勢：廠商可以放開手腳，充分利用雲的特點進行重新設計，同時又兼容流行協議，這一方式迅速取得了市場和開發者認同，此類數據庫的傑出代表是 AWS Aurora 和 Azure CosmosDB。其中 AWS Aurora 完全兼容最流行的 MySQL，同時實現了計算存儲的高度分離和近乎無限的擴展，而 Azure CosmosDB 則是一款多模式數據庫服務，提供 SQL、MongoDB、Cassandra、Gremlin 等多種開放協議或查詢語言的兼容，同時實現了全球分佈、按需擴容、一致性保障等特性。
所以，無論是 Aurora 還是 CosmosDB，一經推出都迅速攻城略地，取得了不俗的戰果。在國內，以阿里、騰訊爲代表的大廠商也同樣在自研數據庫方面不斷加碼，陸續推出了阿里雲 PolarDB、騰訊雲 CynosDB 等重磅服務。
在這樣的局面下，也許開源軟件廠商可以參考同爲創業公司的 DataBricks 的做法。DataBricks 作爲大數據處理領域事實標準 Spark 框架的實際掌舵者，一方面主導把控 Spark 開源版本不斷進步，另一方面也開始推出性能更佳、交付節奏更快的商業版本 Databricks Runtime。
更重要的是，Databricks 積極地同雲廠商合作，將自身的解決方案融入到公有云平臺之中，成爲了平臺上原生的 PaaS 服務，例如與微軟深度合作推出的 Azure Databricks。儘管雲上已有基於純開源方案的大數據服務如 AWS EMR 和Azure HDInsight，但基於 Databricks 商業級解決方案的 PaaS 服務有自己獨到的優勢和特點，已初步獲得了不錯的發展勢頭。
我們由衷希望，出色的開源軟件公司能夠像 DataBricks 這樣尋找到一種與雲合作共贏的商業模式，畢竟業界既需要一站式的整合平臺，又應當保護開源與創新的良性環境。
容器與微服務，可以說是近年最重要的技術趨勢之一。作爲新技術的擁抱者和試驗田，公有云自然不會袖手旁觀。事實上各大雲在容器服務方面的嘗試由來已久，在早期廠商們就各自推出瞭如 AWS ECS、Azure ACS、阿里雲容器服務等基礎設施，提供基於底層 IaaS 的容器運行環境，同時包含開源或自研的編排引擎。而當 Kubernetes 在編排大戰中逐步勝出併成爲事實標準後，各大廠商又不約而同地對 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。另一類容器託管服務則進一步屏蔽了底層細節和調度麻煩，讓容器作爲獨立計算單元直接在共享基礎設施上運行，如 AWS Fargate、Azure Container Instance、阿里雲 ECI 等，頗得無服務器計算思想之精髓。
當然，經典的無服務器計算一般指 FaaS，例如也在同步發展的 AWS Lambda 和 Azure Functions，它們雖在編程框架和範式方面有所限制，但得益於更高層抽象，可讓開發者聚焦業務邏輯，在合適的場景中使用得當可大幅提高研發效率。
讓我們的視角再從技術回到商業。隨着雲計算行業體量越來越巨大，市場競爭也愈發激烈，價格戰屢見不鮮。雖然說雲計算有着相當不錯的商業模式，但這畢竟是一個重投入長週期的行業，因此陸續有中小玩家力不從心、陷入困境。例如國外的 Rackspace，原本入場頗早也有相當積累，一度曾在市場中佔先，但當巨頭紛紛入場後就顯得後勁不足，現已跌出市場佔有率前五名。也許當雲計算進入巨頭角力時代後，中小玩家還是需要着力發展自己特色，深耕細分市場，或是尋求聯姻以共享能力與資源。
客戶方面，雲計算在這一時期開始明顯地從互聯網企業向傳統行業進行滲透。爲了拿下更多傳統行業客戶，組織架構和流程的匹配也是必做的功課。走在前面的雲廠商相應地完善了雲上的多賬號管理、組織架構映射、資源分組、細粒度權限管控等企業級功能。例如阿里雲就在不斷地更新升級其企業控制檯，幫助用戶更好地管理人員、資源、權限及互相之間的關係。
至此，經歷了大發展的雲計算已然成長爲幾乎承載一切、包容一切的巨大平臺，是一艘提供企業信息化和數字化整體解決方案的航空母艦。雲計算無疑已經全面走向成熟，成爲了參與和推動 IT 業界向前發展的重要力量。
PART 4/繁榮時代：2019--？
時間終於進入 2019 年。基於過去十年發展的良好態勢，我們沒有理由不相信雲計算將進入繁榮熱潮。來自 Gartner 的分析報告顯示，2019 年的全球公有云市場規模將超越 2 千億美元，並將繼續保持穩定增速。而國內由於起步相對較晚，市場滲透率還不高，將擁有更高的增速。
“上雲”將成爲各類企業加快數字化轉型、鼓勵技術創新和促進業務增長的第一選擇甚至前提條件。對於企業而言，更多的不會是上不上雲的問題，而是要考慮上哪家雲、怎麼上雲的問題，是如何遷移重構以適配雲端的問題，是如何讓雲更好地服務生產的問題。因此，我們對雲的未來理應充滿信心，同時也抱有更高的期待。接下來，我們不妨結合企業的需求和雲廠商的投入方向，大膽預測未來雲計算髮展的若干趨勢。
01
趨勢之一：
雲計算將進一步成爲創新技術和最佳工程實踐的重要載體和試驗場，走在時代進步的前沿。這是得益於雲產品本身的 SaaS 屬性，非常適合快速交付與迭代，能夠較快地把新產品、新技術推向業界。可以看到，當下的熱點技術，從 AI 與機器學習、IoT 與邊緣計算、區塊鏈到工程實踐領域的 DevOps、雲原生和 Service Mesh，甚至未來感十足的量子計算，都有云計算廠商積極參與、投入和推廣的身影。
以人工智能爲例，不論是前面提到的 IaaS 中 GPU 計算資源的提供，還是面向特定領域成熟模型能力開放（如各類自然語言處理、圖像識別、語音合成的 API），再到幫助打造定製化 AI 模型的機器學習平臺（如 AWS SageMaker、Azure Machine Learning Service、阿里雲 PAI 等），雲事實上從各個層面都有力地支持和參與了 AI 相關技術的發展。就最終效果而言，雲上的資源和產品讓人工智能等新興技術變得觸手可及，大大降低了客戶的探索成本，也加快了新技術的驗證和實際交付，具有極高的社會價值。
另外值得一提的是，雲在新技術的發展過程中還保持了某種程度的中立性，對於技術趨勢持有普遍包容和適應的態度——最典型的例子莫過於容器化和開源框架（如 Spring Cloud）支持下的雲原生架構，它們事實上同部分雲端 PaaS 服務存在競爭關係，甚至有助於用戶解除廠商鎖定，但云廠商並不會厚此薄彼，而是進行不遺餘力的支持與適配，更多地把選擇權留給客戶。
02
趨勢之二：
雲計算將順應產業互聯網大潮，下沉行業場景，向垂直化產業化縱深發展。隨着通用類架構與功能的不斷完善和對行業客戶的不斷深耕，雲計算自然地滲透進入更多垂直領域，提供更貼近行業業務與典型場景的基礎能力。
典型的垂直雲代表有視頻雲、金融雲、遊戲雲、政務雲、工業雲等。以視頻云爲例，它是將視頻採集、存儲、編碼轉換、推流、視頻識別等一系列以視頻爲核心的技術能力整合爲一站式垂直雲服務，不僅適用於消費互聯網視頻類應用的構建，更重要的是配合攝像頭硬件和邊緣計算節點進軍廣闊的線下安防監控市場。
再如金融雲，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、風控、審計等業務組件。可以預計，隨着消費互聯網紅利耗盡，產業互聯網將逐步受到重視並興起，其規模之大、場景之多，將給予雲計算廠商極大的發展空間；而云計算作爲賦能業務的技術平臺和引擎，也非常適合承載產業互聯網的願景，加快其落地與實現。
03
趨勢之三：
多雲與混合雲將成爲大中企業剛需，得到更多重視與發展。當企業大量的工作負載部署在雲端、對於雲的應用進入深水區之後，新的問題則會顯現：
雖然雲端已經能提供相當高的可用性，但爲了避免單一供應商出現故障時的風險，關鍵應用仍須架設必要的技術冗餘；
另一方面，當業務規模較大時，從商業策略上說也需要避免過於緊密的廠商綁定，以尋求某種層面的商業制衡和主動權。
因此，越來越多的企業會考慮同時採購多個雲廠商的服務並將它們結合起來使用——這將催生多雲架構和解決方案的興起，以幫助企業集中管理協調多個異構環境，實現跨雲容災和統一監控運維等需要。
例如華爲雲不久前發佈了商用級的多雲容器平臺 MCP，可對跨雲跨區域的多個容器集羣進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；在網絡基礎設施層面，也有如犀思雲這樣專注於雲交換服務的企業，提供雲與雲、網與網之間的快速互聯，幫助多雲互聯在穩定性延遲等方面達到生產要求。
除同時使用多個公有云之外，合規和隔離性要求更高時的另一選擇是私有部署雲基礎設施，並與相應公有云專線連接形成混合雲架構。
從目前市場態勢看，主要有公有云廠商主導的混合雲方案和私有云廠商主導的方案兩類。筆者個人更看好前者的發展，是因爲公有云廠商方案讓混合雲的私有部分成爲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。
此類服務的代表有微軟的 Azure Stack，以及阿里雲 Apsara Stack，包括之前只專注公有云的 AWS 終於在 re:Invent 2018 大會上推出了 AWS Outposts，也加入了混合架構的行列。
04
趨勢之四：
雲的生態建設重要性不斷凸顯，成爲影響雲間競爭的關鍵因素。當某個雲發展到了一定規模和階段後，恐怕不能僅僅考慮技術和產品，同樣重要的是建立和培育具有生命力的繁榮生態和社區，此爲長久發展之道。
因爲一朵雲再大再豐富，也必有覆蓋不了的場景和完成不了的事情。這就需要大量的第三方服務提供商，以合作伙伴的身份基於雲平臺提供各類解決方案。此舉既方便了用戶，又增加了雲的粘性，也可保證應用提供商的市場空間，可謂三方共贏。所以在當下各大雲平臺上，我們都能夠找到應用市場和合作伙伴計劃，這正是廠商們着力建設的第三方解決方案平臺。
例如，國內大數據領域的明星創業公司 Kyligence 擁有以 Apache Kylin 爲核心的企業級大數據 OLAP 解決方案，通過其 Kyligence Cloud 套件深度適配了多個雲端，先後登陸了包括 Azure、AWS 和阿里雲在內的多個雲市場與平臺。
雲生態的另一個重要方面是面向廣大開發者、架構師和運維工程師的持續輸出、培養和影響。只有贏得廣大技術人員的關注和喜愛，才能贏得未來的雲計算之仗。我們之所以敢下這個判斷，是因爲以下幾點原因：
●其一，雲的採購具有彈性特徵，不論是 Pay-as-you-go 還是年單方式，都可隨實際項目效果和生產運行情況進行調整，此時一線研發人員和架構師會頗具發言權，可將使用端的實際情況反推至商務決策層面並影響續約；
●其二，從歷史上來看，部分較爲失敗的雲上功能，往往是失之於理想化和簡單化，或是過多地從管理或宣傳視角考慮而忽略了落地細節，最終導致了實操效果受限、口碑下滑甚至無人問津，因此從開發者的角度思考產品設計對於雲而言至關重要；
●其三，如若能培養龐大的技術愛好者和粉絲羣體，形成傳播效應，相信對應的雲服務自然不愁業務的增長，還能進一步收集到更多產品反饋，形成良性循環。
由上種種，所以當下各大廠商，都開始空前重視開發者關係，並視之爲核心競爭力。雲廠商們不但努力地建設豐富的文檔體系和在專業媒體頻繁發聲，還會積極舉辦各類論壇和參與業界開發者會議，並新增如 Developer Advocate 這樣的佈道師職位，專注於在開發者羣體中擴大影響力。
這裏我們不妨簡單分析一個例子：IBM Cloud(原 BlueMIx)。總體上 IBM 雲歷來相當注重和依賴企業端的龐大銷售體系和客戶資源，但在贏得開發者和社區方面投入相對不足，所以在大多數人的印象中，IBM 雲總顯得有些遙遠和陌生。
一旦“脫離了人民羣衆”，久而久之就難免在市場競爭中處於頹勢。恐怕這也能夠解釋爲什麼 IBM 去年斥 340 億美元巨資收購紅帽：IBM 不僅僅是看重 Red Hat 深厚的開源技術積累及其 OpenShift 雲平臺，也一定包含了對於其開發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，“創新、垂直、混合、生態”這四大趨勢，將伴隨雲計算走向繁榮。對於雲計算的美好未來，我們已迫不及待。
最後再作一個小小的預判：隨着雲的高度複雜化和差異化，企業會愈發需要面向雲端各個層面的解讀、判斷與幫助，除了第一方廠商支持團隊的助力之外，獨立的雲計算諮詢與託管服務會成爲新的需求熱點——這將催生一個不小的雲增值業務市場，即 Cloud MSP (Managed Service Provider)。在國外，Cloud MSP 已有一定的關注度，Gartner 也開始爲此領域發佈觀察報告及繪製魔力象限，目前埃森哲處於行業領先地位；在國內，我們也欣喜地看到如雲角信息（已被神州數碼收購）、雲宿科技、新鈦雲服等廠商中立的雲 MSP 不斷出現，且發展勢頭頗爲良好。能否爲客戶持續創造價值，並形成合理的商業模式，將是決定 Cloud MSP 這一雲衍生行業未來的關鍵。
寫在最後
雲計算走過了激盪十年，可謂勢不可擋，風雨兼程。它如此巨大和豐富，雖萬字不足以道其一二。限於篇幅，本文無法覆蓋雲計算的更多角度與話題，還請讀者見諒。另外，本文對於雲計算髮展的分代方式僅供參考，事實上技術的發展更迭總是互相交織和持續進行的。
雲計算歷史性地對 IT 硬件資源與軟件組件進行了標準化、抽象化和規模化，某種意義上顛覆和重構了 IT 業界的供應鏈，這是一個巨大的革新與進步。如今，雲計算正迎來最好的時代，在中國這片廣闊熱土更是如此。我們由衷希望，雲計算行業不僅取得商業上的成功，更能紮實服務各行各業，爲社會經濟發展提供數字化引擎和強大動力。讓我們繼續與雲計算同行，與偉大的數字時代同行。
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