云计算·十年

工业和信息化部统计数据显示，“十二五”期间，国内云计算产业年均增长率超过30%，2015年已达1500亿元，2018年有望达8000亿元产值规模。2006年是云计算的元年，亚马逊利用虚拟化技术开创了硬件即服务的商业模式，要让计算资源可以像水电一样提供给公众使用。过去十年中，不论何种规模的公司，从福布斯 500 强巨头到小小夫妻店都使用云计算来实现了一定功能。



 云历程 
　　“2006年是云计算的元年，亚马逊利用虚拟化技术开创了硬件即服务的商业模式，要让计算资源可以像水电一样提供给公众使用，可以说是云计算时代的开始。”5月18日，在第八届中国云计算大会上，《中国信息化周报》记者聆听了上海交通大学副校长、中国科学院院士梅宏回顾云计算的十年发展之路。

　　在梅宏看来，回顾过去十年，云计算的发展可以分为三个阶段：

　　第一阶段是概念探索期，人们在争论“云到底是什么”。从2007年到2010年，云计算硬件即服务的商业模式得到广泛认可，硬件资源虚拟化以及其管理技术迎来繁荣发展，同时这期间云基础设施开始采用开源。

　　第二阶段是技术落地期，共识基本形成，开始大众化。从 2010年到2015年，OpenStark开始成为云服务和管理的重要技术手段。对涵盖计算存储网络的全硬件资源进行软件定义成为基本共识。云资源管理全面走向软件定义，对规模化资源进行高效管理，包括软件定义计算、软件定义网络、软件定义的存储。

　　第三阶段是应用繁荣期。从2015年开始呈现云计算应用繁荣景象，如何应对复杂多样的应用需求成为云计算重要的关注点，也是API经济的起点。 2015年云计算开始考虑大数据处理，按相关统计，基于云的大数据投入增长速度是基于企业自建的大数据投资的三倍，大数据成为云计算的重要应用。

　　在这十年里，国家发布了一系列推动云计算及相关发展政策，各部委、各地方发起了各种云活动、云计划、云项目，大量企业也进行有效云实践，推动了我国云计算的发展。

　　对于未来云计算发展趋势以及展望，梅宏用“三化一提升”来概括。

　　应用领域化 应用领域化是指面向不同领域的各种应用需求的云不断出现。比如电力云、医疗云、交通云等。能不能提供面向不同领域的按需开发，提供支持云开发运行的API解决方案，从而支撑更多应用，是未来云发展在应用繁荣方面面临的重要挑战。

　　在这方面，云感知软件服务正成为一种新形态。软件即是服务概念已经提出很久，以前信息系统都是紧耦合、一体化的，而SOA出现之后带来了松耦合的分布式应用。现在，越来越多的应用运行在云中，通过基于云的服务或者微服务进行构建，充分利用各种API感知云环境中各种资源的变化。

　　资源泛在化 从桌面到后台，从客户端到服务器端，新型的计算机构让云和端融合形成新的架构，两边的软件资源、硬件资源、能耗资源可以合理分布，数据可以在两端合理分布并有效共享。这样，云端不仅可以支撑包括智能手机在内的移动端，甚至可以包括各种物联网设备。

　　在这种态势之下存在一个挑战就是泛在化环境下对新硬件、新介质的虚拟化管理，以及它们与原有系统资源的无缝管理。

　　在泛在化云资源下，云呈现出多种模式，包括公有云、私有云、混合云。怎样通过云计算将各种资源联合管理起来，从单云到多云，云之间的开放协作，多方云的深度合作，怎样方便定制云服务、获取云价值也是一种挑战，同时也是泛在的重要内容。

　　系统平台化 现在的云操作系统还没有到达我们所期望的形态和态势。操作系统是什么?目前云操作系统主要管理云的资源，上面支撑各种操作系统运行，而未来云操作系统除了管理云资源之外，还要管理云上面各种各样的作业，包括各种应用容器、中间件来支撑各类云服务，从而达到向下无限管理所有云端、终端的所有资源，向上对多种多样的资源应用按照需求提供相关的API服务。

　　云操作系统面临一系列挑战：一是复杂多样的应用需求与传统应用如何实现无缝云化，支持基于互联网多终端的交互，实现云内海量资源的管理;二是如何支持新的编程语言、新的编程方式、新的技术体系，云作业如何统一调度和管理跨云资源，服务协同的相关模式等。

　　所以，在新资源定制方面，软件定义是重要途径，要透过软件定义的方式完成深度定制，管理各种资源，实现分布式资源高效融合。

　　服务质量的提升 服务质量的提升用三个词语概括来讲，就是“更高、更快、更强壮”。“更高”意味着支持高吞吐，聚合大规模资源提供海量处理能力实现高吞吐并发访问，比如阿里巴巴双“十一”的交易，12306网站高峰时候的点击，还有其他各种大规模社交网络的访问等。

　　在高吞吐前提之下，同时还要“更快”做到快速响应，形成新的用户体验，提升服务质量。

　　“更强壮”体现在可靠可用上。通过各种技术方案来实现高可靠和高可用的云计算系统，比如非意识的存储机、内存数据处理、分布式UPS保证电源供给、数据并行、虚拟机容器动态迁移、冗余技术等。
(本文不涉密)
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