• 作者：阿里云智能-全球技术服务部
• 来源：华章科技

01 云计算的发展现状

1. 云计算市场的马太效应

云计算已走过十几个年头，从异军突起到百花齐放再到巨头崛起，云计算市场同样出现了马太效应。

当前的云计算市场有以下几个比较明显的态势。

• 聚类分化：由于云计算是一个规模性业务场景，只有达到一定规模后，边际成本才会出现，所以近年来，云计算出现了有趣的变化。一方面，一些企业不断做大做强，同时把规模化的技术红利反哺到市场和客户，让最终消费者享受到云计算的好处。另一方面，一些中小型云计算厂商聚焦在特色、优势行业里深耕，垂直做深做厚，另一些中小型云计算厂商则转型为提供云计算技术咨询、实施的服务厂商。整个云计算行业一改当初所有云计算厂商都扎堆IaaS的局面。
• 增速趋稳：历经多年的高速增长，随着各家云计算厂商的规模越来越大，增速也逐步趋稳。
• 差距收窄：几个头部云计算厂商你追我赶，彼此之间的差距不断收窄，特别是微软和AWS之间的差距收窄最明显。云计算厂商之间的竞争进一步加剧。
• 区域化差异明显：在亚太区有很明显的区域效应，作为发源于亚太区的阿里云，市场占比明显高于其他区域；而在欧洲和美国区域，AWS、微软、谷歌则占据绝对优势。

如图1-14所示，我们可以在Cannalys咨询公司提供的云计算咨询报告里看到，全球主要云计算厂商从2018年到2019年的变化如下：

• AWS的市场占比从2018年的32.7%下降到2019年的32.3%，其年度增速为36%。
• 微软Azure则保持了63.9%的高速增长，而且市场占比也在增长，从2018年的14.2%提升到了2019年的16.9%，增长势头迅猛。
• 谷歌云是几个厂商中全年增速最快的，全年增速为87.8%。
• 阿里云在保持高速增长的同时，市场占比也有0.8%的增长。
• 其他云计算厂商综合出现了下滑，从2018年的44.8%下降到2019年的40.1%。

图1-14 云计算市场的占比变化

2. 云计算市场的细分领域

随着巨头时代的到来，很多中小型甚至创业型云计算厂商积极寻找生存空间，采用云计算爆发之初那种大而全的做法已经越来越不现实，所以在行业中出现了很多细分领域的云计算厂商。

从技术角度来讲，很多中小型云厂商目前集中在以下几个细分领域。

• 容器：通过容器技术简化客户的云原生改造，目前主要集中在PaaS层的管理和DevOps方面。
• 视频：随着直播、短视频社交模式的流行，视频技术的要求越来越高，很多云厂商聚焦在视频技术领域不断深挖。
• 大数据：聚焦于某些垂直行业的大数据智能化解决方案。
• 智能园区：提供智能楼宇、社区生活、设备互联、人车管理、创业孵化等方面的行业性云产品和服务。
• CDN：为了使用户有更好的互联网体验，一些厂商聚焦于提供CDN服务，目前与云计算技术结合后可进一步优化服务体验和质量。

02 云计算的未来

1. 北向扩展——行业化云与智能化云

目前，IaaS、PaaS领域的技术已经越来越成熟，而且这部分技术相对通用。相比之下，SaaS服务具有很强的行业属性和定制化需求，虽然目前已经有了Salesforce这样非常优秀的SaaS云服务商，但是离满足市场需求还有很大的差距。

云计算会继续向行业化方向拓展，今天已经出现的众多行业化的云还是粗粒度的，未来会进一步细分，以便更好地满足客户的精准需求。例如，金融云未来可能进一步细分为银行云、证券云、保险云。业务中台也可能进一步细化成汽车行业业务中台、能源行业业务中台、银行行业业务中台等。

此外，随着云原生技术的不断发展，容器、Serverless、AIOps等技术的不断涌现和成熟，云会进一步智能化，具体体现在以下几个方面。

• 业务配置化：微服务、服务网格、业务中台、数据中台等理念和技术的出现，使业务的新增与裁减变得更简单，可以通过插拔的方式进行业务的灵活调整。
• 资源透明化：Serverless逐步发展、演进成FaaS（功能即服务），当前主要集中在把IaaS资源透明化方面，未来会进一步拓展到把业务能力抽象化、透明化方面，从而进一步向上发展，提供更强大的无服务器编程和编排能力，进一步优化基础资源、降低应用系统的使用成本。
• 故障自愈化：通过AIOps进行监控并利用数据分析、机器学习等技术，在故障发生时可以进行自我诊断、自我修复，在机器无法完成自我修复的复杂情况下，可以通知工程师进行人工干预。
• 扩缩容自动化：云计算本来就具有很强的扩容/缩容能力，容器的大规模使用进一步提升了这方面的能力。根据长期业务的实际运转情况设定相应的扩缩容规则，可实现一定程度上的自动化容量管理，进一步提升资源使用率，降低成本。

2. 南向融合——云计算、物联网、区块链的融合

前面讲到，一方面云计算在北向往业务和数据服务方面拓展，另一方面云计算在南向不断地加深与物联网、区块链等底层技术侧的融合。

特别是通过与物联网的结合，云把触角延伸到了端，原来需要全部在中心化的云上进行计算的数据中，有很大一部分可以分解到端上做第一级的计算，不用每次都上传下行地对全部数据进行传输，这样，一方面缓解了中心化的云的计算负担和无效数据传输造成的带宽浪费，另一方面大幅提升了端的自主性和时效性。

3. 去中心化的云

目前，主流的云计算都是高度中心化的云，云计算厂商利用海量的服务器、存储、网络设备提供资源共享能力，用户按需购买资源。这种方式提供了非常强大的计算能力，用户可以用相对低廉的价格购买到所需资源并进行使用。

除了这种中心化的计算资源外，全球仍然存在海量的闲置的计算资源，比如个人电脑、手机等移动设备等。目前，有些机构开始尝试通过分布式技术把这部分资源利用起来，BOINC（伯克利开放式网络计算平台）就是其中的一个典型代表。

不过，这种模式也存在天然的缺陷，由于提供闲置计算资源的个体无法从中获得相应的收益，激励机制不明确导致志愿者较少，而区块链的出现为解决这一问题带来了曙光。区块链通过贡献证明协议提供可证明的共识和可溯源的信任机制，从而形成有效的激励机制。

云计算从诞生之初就有一个长期发展的目标，那就是“可信、可靠、可控制”，这与区块链的信任机制高度一致。区块链和云计算结合会带来一种新的服务体验。

目前，已经出现了一些尝试利用闲置硬盘、手机空闲计算能力等的区块链云计算服务。例如，大家可以把空闲硬盘贡献出来，通过区块链的规则并按照云计算的服务方式，将大量闲置的计算资源整合成超级计算机/计算池，租用给用户使用。类似的厂商有storj、迅雷等。

当然，区块链也有需要解决的自身性能问题，所以未来将是云计算巨头和众多的基于区块链的小云并存的云时代。

关于作者：阿里云智能-全球技术服务部（Global Technology Service，简称GTS），一支面向云智能客户提供完整生命周期服务的技术服务团队。GTS旨在通过专业化的交付实施、系统化的中台支撑及标准化的服务产品能力，运用云和科技的力量，与生态伙伴一起帮助客户实现业务价值。

本文摘编自《云上数字化转型》（ISBN：978-7-111-70483-6），经出版方授权发布。

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推荐语：本书以指导企业云上数字化转型为目标，系统呈现当前主流云上数字化转型的技术方案和理念，包括云原生、云上高可用和容灾设计、业务中台、数据中台、企业数字化转型等，并结合阿里云的实战案例，剖析这些技术的精髓和应用要点。