目录：

1.云计算的本质

2.云计算的目标

3.云计算要点总结

4.云计算关键技术

5.云计算市场格局

1. 云计算的本质就是按需服务 XaaS

如图1，企业数据中心EDC可以简单分为5层L1-L4，依次为机房设施层、IT基础设施层、数据处理层、应用服务层。自建EDC所面临的主要挑战有建设难度高，业务上线时间长，运维管理复杂，系统扩容调整不灵活，以及总拥有成本TCO（CapEx、OpeEx与OppCost）较高，而总拥有价值TVO（IT带来的价值与收益）不明显。而云计算按需服务，按量付费，弹性扩展，自动化运维等特征正好为解决以上挑战提供很好的解决方案。

云计算的本质就是按需服务，一切皆服务 XaaS。云计算有3类服务模式，基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS，以及软件即服务SaaS覆盖SaaS；其中IaaS覆盖L1、L2层，PaaS 覆盖L1-L3层，SaaS L1-L4层。云计算有4种部署模型：公有云，私有云、混合云与行业云，混合云是主要的趋势。企业从自建EDC向云计算转型，就是推动数据中心将从成本中心（降低TCO）向价值中心（增加TVO）转变。

图1：数据中心分层模型

2. 云计算的目标是像使用水和电一样使用IT

2003年美国的尼古拉斯.卡尔在《IT不再重要》中提出，IT的发展历程与电力发展会非常相似（如图2）：会经历企业自建，部分租用，统一供应三个阶段。最终IT技术会像电力、自来水一样成为无处不在，简单易用，标准化且低成本的公共服务。届时IT将逐渐工具向效用转变，IT将不再重要，因为企业只需专注于在自己的核心业务领域构建竞争力，对IT只需按需使用，按量付费即可。当然，云计算的当前发展离像使用水和电一样使用IT还有很大一段距离，但这个目标未来可期。

图2：IT与电力的发展历程

3. 云计算要点总结

企业或用户选择云计算服务首先要知道云计算区别于其他系统的5大核心特征：资源池化、弹性扩展、按需服务、泛在网络访问、服务可度量。再综合考虑业务需求、技术实力，成本与合规等因素后，选择合适的部署模型：公有云、私有云、混合云、行业云。云计算产品服务众多，都可以归类到3类服务模式之一：IaaS、PaaS和SaaS。云厂商需要提供相应的官网服务目录、控制台或API作为服务生命周期管理前端入口，后台需要实现自动化的服务编排与调度。而云服务的运行所需的大量资源，来自于通过各种关键技术对底层的物理基础设施进行处理后，形成各种虚拟资源池。如此复杂的云计算系统当然需要有非常重要且高效的运营、运维乃至多云纳管的管理系统。最后也是最重要，安全合规的要求必须贯穿于云计算系统的各个层面，进行系统化的评估与建设。

图3：云计算参考模型

4. 云计算关键技术

作为众多IT服务的集合，云计算的底层需要众多关键技术的支撑，而且还不断的有新的技术被产品化/服务化，扩展云服务的范围与边界。

1） 虚拟化技术

虚拟化就是通过软件与硬件解耦，实现资源池化与弹性扩展。主流虚拟化技术有KVM，Xen，VMware，Hyper-V等。目前KVM是最受欢迎的虚拟化技术，AWS、阿里云、华为云也都从Xen已经转向了KVM，腾讯云本身就是基于KVM。除了软件虚拟化，还有硬件辅助虚拟化（如Intel-VT或ADM-V），通过引入新的指令和运行模式，使VMM（Virtual-machine monitor）和Guest OS分别运行在不同模式（ROOT模式和非ROOT模式），解决了软件虚拟化无法模拟某些敏感指令而无法实现完全的虚拟化的问题，同时也提升虚拟化性能与处理能力。

2） 分布式技术

分布式就把同一个任务分布到多个网络互连的物理节点上并发执行，最后再汇总结果。分布式系统的扩展性，性能、容量、吞吐量等可以随着节点增加而线性增长，非常适合云计算这种大规模的系统。分布式系统遵循CAP、BASE原则，需要在可用性、一致性和分区容错性上做一些均衡，同时通过Paxos、RAFT或Gossip等算法保障分布式系统一致性，通过多副本机制保障数据可靠性等。在云上主要应用的有分布式存储、分布式数据库、分布式缓存，分布式消息队列等。

3） SDN与NFV

SDN是软件定义网络，核心是网络的控制面（网络策略）和转发面（数据流向）分离；NFV是网络功能虚拟化，是将以往需要专用且昂贵的设备提供的网络功能，比如负载均衡与防火墙，通过软件和普通的x86服务器来实现。SDN与NFV实现网络的集中配置管理与维护，同时降低设备成本。云计算的网络功能都关联到私有网络VPC上，VPC是通过网络隧道协议（GRE和VXLAN）实现逻辑隔离的虚拟网络。GRE封装在主机上做，而VXLAN封装在交换机上做。阿里云使用VxLAN、腾讯云VPC使用GRE隧道封装，在IP数据包中增加GRE/VxLAN报头（里面是VPCID）来实现多租户或不同虚拟网络之间的隔离。而华为云VPC使用VXLAN隧道封装。

4） 云原生技术

容器、微服务和DevOps号称云原生三驾马车，是实现技术中台的重要组件。容器是非常轻量秒级部署的虚拟化技术，通过Linux命名空间、Cgroups与rootfs构建进程隔离环境，将应用软件及其运行所依赖的资源与配置打包封装，提供独立可移植的应用运行环境，主要理念就是一次封装，到处运行。当前最火的容器引擎是docker，、Kubernetes负责容器编排与集群管理。微服务架构是对SOA升华，将将应用解耦成更加轻量化，独立自治、敏捷开发、部署与治理、可通过HTTP方式访问的服务。微服务部署可以基于虚拟机、容器或Serverless函数。开源的微服务框架主要有Dubbo、Spring Cloud，新出现的Service Mesh通过Sidecar智能代理方式让不同应用可以不用修改代码即可接入微服务平台，被称为微服务2.0。 DevOps就是敏捷开发运维，通过持续集成与持续部署CICD等自动化工具与流程，打通应用开发、测试、发布、运维的各个环节，以大幅提升系统效率与可靠性。

5） 云安全技术

环境由于规模巨大，组件复杂，用户众多，其潜在攻击面较大、发起攻击的成本很低，受攻击后的影响巨大。所以云安全形势还是非常严峻，涉及主机安全、网络安全、应用安全、业务安全，数据安全等，各厂商在相关领域都有比较成熟的产品和技术。2019年12月1日刚生效的等保2.0对云安全提出了全面详细体系化的要求和指导，目前已经成为一个条必须满足的合规要求，金融政府等重要企业单位的IT系统都要求达到等保三级以上。其重点就是一个中心（安全管理中心）三重防护（计算环境安全，通信网络安全、区域边界安全）。

6） 人工智能/大数据

马化腾说互联网的未来就是在云端通过人工智能处理大数据，可见大数据和人工智能关系很是很密切。如果大数据是原油，人工智能就是高端的开采和炼油技术，两者结合才会发挥巨大的效用。大数据具有4V特征：Volume（数据量大）、Value（价值密度低）、Velocity（产生速度快）、Variety（数据类型多）。大数据的收集、传输与存储与处理对系统要求比较高，需要专门的组件支持，比如HBase、HDFS、Spark等。人工智能有5大关键要素：大数据、算法、计算力、边界清晰和应用场景。海量的大数据是根本，然后通过机器学习、智能模拟等算法对数据进行加工处理，需要使用GPU、TPU、FPGA提供强大的计算力；主要的限制在于机器只能对边界相对清晰的事务进行学习和判断，同时找到合适的应用场景才能更好地发挥价值，如语音处理、图像识别、智能驾驶等。

7） 云管理平台

云计算是一个非常复杂的系统，对整个云平台进行敏捷高效的管控运维非常重要。云管理通常涉及四个层面：一是租户端管理，让用户能有效管理使用基本的云服务；二是运营管理，涉及云服务运营策略，如资源管理、计量计费，消息通知等；三是运维管理：涉及云平台的可用性与可靠性保障，如自动化运维，监控告警、运维排障等。四是多云纳管，当前对于很多企业混合云是一个趋势，私有云+公有云，或者引入和均衡多个云厂商。所以需要提供能够统一纳管多种云，以及传统IT环境的管理平台。OpenStack是一个开源的云管平台，各个云厂商都有自己的管控平台，还有一些专门做多云纳管的厂商，比如博云、骞云、飞致云等。

当然，云计算还有很多重要的技术，比如边缘计算、IoT、区块链等，以后再聊。

5. 云计算市场格局

1） 市场趋势大好

2） Gartner 预计2019年云计算支出占IT总支出的5.6%，只有20%的企业工作负载迁移到了云端。根据亿欧智慧提供的2019年中国云计算行业发展研究报告：2019年中云计算市场规模突破1000亿，市场渗透率将首次突破10%，未来将加速提升。公有云增速每年30%以上，私有云增速每年20%以上，其中IaaS增速最快，PaaS、SaaS还有很大的开发空间。可见，云计算的市场前景非常乐观。

图4：中国云计算市场空间

根据Gartner评估，2019年全球TOP云厂商综合实力排名依次是AWS、Azure、GCP，Aliyun， Oracle，IBM。而中国市场有阿里云、腾讯云、电信云、华为云、百度云、金山云、青云、七牛云等。目前云计算TOP厂商格局已基本确立，市场份额逐步向头部厂商聚集，起步晚或中小云厂商市场空间将会被不断压缩。作为一个重资产、重投入、重研发的产业，要打破既有格局并不容易，最好的出路要么与大厂联盟或被收购，要么找到并深耕合适的细分领域。

图5：中国云计算产业图谱

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