云計(jì)算發(fā)展白皮書v1

1、云計(jì)算發(fā)展白皮書前言當(dāng)前，云計(jì)算處在快速發(fā)展階段，技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)方面，企業(yè)上云成為趨勢，云管理服務(wù)、智能云、邊緣云等市場開始興起；技術(shù)方面，云原生概念不斷普及，云邊、云網(wǎng)技術(shù)體系逐漸完善；開源方面，開源項(xiàng)目發(fā)展迅猛，云服務(wù)商借助開源打造全棧能力；安全方面，云安全產(chǎn)品生態(tài)形成，智能安全成為新方向； 行業(yè)方面，政務(wù)云為數(shù)字城市提供關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，電信云助力運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)升級轉(zhuǎn)型。本白皮書，重點(diǎn)介紹當(dāng)前云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢。白皮書首先梳理了國內(nèi)外云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及熱點(diǎn)，總結(jié)了當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)，然后從開源和安全兩個角度分別對云計(jì)算的發(fā)展進(jìn)行了分析，同時(shí)闡述了云計(jì)算在典型行業(yè)的應(yīng)用情況，

2、最后結(jié)合當(dāng)前現(xiàn)狀給出了我國云計(jì)算發(fā)展建議。目錄 HYPERLINK l _bookmark0 一、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及分析1 HYPERLINK l _bookmark1 （一）全球及我國云計(jì)算市場規(guī)模及發(fā)展趨勢1 HYPERLINK l _bookmark2 （二）全球及我國云計(jì)算政策情況5 HYPERLINK l _bookmark3 （三）我國云計(jì)算發(fā)展熱點(diǎn)分析9 HYPERLINK l _bookmark4 二、云計(jì)算技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)15 HYPERLINK l _bookmark5 （一）云原生技術(shù)快速發(fā)展，將重構(gòu) IT 運(yùn)維和開發(fā)模式15 HYPERLINK l _bookmark6

3、（二）智能云技術(shù)體系架構(gòu)初步建立，從資源到機(jī)器學(xué)習(xí)使能平臺17 HYPERLINK l _bookmark7 （三）DevOps 進(jìn)入實(shí)踐階段，行業(yè)開始探索智能化運(yùn)維20 HYPERLINK l _bookmark8 （四）云邊協(xié)同技術(shù)架構(gòu)體系不斷完善，協(xié)同管理是關(guān)鍵23 HYPERLINK l _bookmark9 （五）云網(wǎng)融合服務(wù)能力體系逐漸形成，并向行業(yè)應(yīng)用延伸24 HYPERLINK l _bookmark10 三、云計(jì)算開源發(fā)展現(xiàn)狀26 HYPERLINK l _bookmark11 （一）開源技術(shù)成為云計(jì)算領(lǐng)域主流，國內(nèi)企業(yè)初露頭角27 HYPERLINK l _bookmark

4、12 （二）國際云計(jì)算巨頭通過收購強(qiáng)化開源布局29 HYPERLINK l _bookmark13 （三）云計(jì)算與開源互相影響，推動商業(yè)模式變革31 HYPERLINK l _bookmark14 四、云計(jì)算安全發(fā)展分析32 HYPERLINK l _bookmark15 （一）廠商積極布局，不斷發(fā)展云安全產(chǎn)品生態(tài)32 HYPERLINK l _bookmark16 （二）智能安全為保障云計(jì)算平臺安全提供新方向34 HYPERLINK l _bookmark17 五、我國云計(jì)算行業(yè)應(yīng)用情況36 HYPERLINK l _bookmark18 （一）政務(wù)云：為“數(shù)字城市”轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施保障

5、36 HYPERLINK l _bookmark19 （二）金融云：傳統(tǒng)金融企業(yè)與云計(jì)算廠商共同發(fā)力金融云市場37 HYPERLINK l _bookmark20 （三）交通云：交通行業(yè)各領(lǐng)域上云全面開花39 HYPERLINK l _bookmark21 （四）能源云：能源領(lǐng)域信息系統(tǒng)較復(fù)雜，上云進(jìn)度慢40 HYPERLINK l _bookmark22 （五）電信云：助力通信運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)升級轉(zhuǎn)型42 HYPERLINK l _bookmark23 六、我國云計(jì)算發(fā)展建議44 HYPERLINK l _bookmark24 （一）持續(xù)創(chuàng)造良好的云計(jì)算發(fā)展環(huán)境44 HYPERLINK l _bo

6、okmark25 （二）著力發(fā)展云原生技術(shù)能力及應(yīng)用實(shí)踐44 HYPERLINK l _bookmark26 （三）穩(wěn)步構(gòu)建開源風(fēng)險(xiǎn)管理和治理體系45 HYPERLINK l _bookmark27 （四）不斷加強(qiáng)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作46 HYPERLINK l _bookmark28 （五）持續(xù)增強(qiáng)傳統(tǒng)行業(yè)供需雙方信任度47 PAGE 47一、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及分析（一）全球及我國云計(jì)算市場規(guī)模及發(fā)展趨勢全球云計(jì)算市場規(guī)模總體呈穩(wěn)定增長態(tài)勢。2018 年，以 IaaS、PaaS 和 SaaS 為代表的全球公有云市場規(guī)模達(dá)到 1363 億美元，增速增長率SAAS（億美元）PAAS（億美元）

7、IAAS（億美元）2022E2021E2020E2019E201820170.0%0815659523414167325136 253103 19520165.0%20457650024629471910.0%34087110351000120816.74% 15.0%1500138820.0%157818.41%21.28%200019.60%25.0%23.01%250026.77%30.0%3000%。未來幾年市場平均增長率在 20%左右，預(yù)計(jì)到 2022 年市場規(guī)模將超過 2700 億美元。數(shù)據(jù)來源：Gartner，2019 年 1 月圖 1全球云計(jì)算市場規(guī)模及增速IaaS 市場保持快

8、速增長。2018 年全球 IaaS 市場規(guī)模達(dá) 325 億美元，增速為 28.46%，預(yù)計(jì)未來幾年市場平均增長率將超過 26%，到2022 年市場份額將增長到 815 億美元。PaaS 市場增長穩(wěn)定，但數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)需求增長較快。2018 年全球 PaaS 市場規(guī)模達(dá) 167 億美元，增速為 22.79%，預(yù)計(jì)未來幾年的年復(fù)合增長率將保持在 20%以上。其中，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)雖然市場占比較低，但隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展，用戶需求明顯增加，預(yù)計(jì)未來幾年將保持高速增長（年復(fù)合增長率超過 30%），到 2022 年市場規(guī)模將達(dá)到 126 億美元。CRM17%辦公套件16%ERP44%其他應(yīng)用軟件6%項(xiàng)目組

9、合管理1%商務(wù)智能應(yīng)用1%通信協(xié)作服務(wù)2%內(nèi)容服務(wù)6%供應(yīng)鏈管理7%SaaS 市場增長減緩，各服務(wù)類型占比趨于穩(wěn)定。2018 年全球 SaaS 市場規(guī)模達(dá) 871 億美元，增速為 21.14%，預(yù)計(jì) 2022 年增速將降低至13%左右。其中，CRM、ERP、辦公套件仍是主要 SaaS 服務(wù)類型， 占據(jù)了 3/4 的市場份額，商務(wù)智能應(yīng)用、項(xiàng)目組合管理等服務(wù)增速較快，但整體規(guī)模較小，預(yù)計(jì)未來幾年 SaaS 服務(wù)的市場格局變化不大。數(shù)據(jù)來源：Gartner，2019 年 1 月圖 2全球 SaaS 細(xì)分服務(wù)市場占比我國公有云市場保持高速增長。2018 年我國云計(jì)算整體市場規(guī)模達(dá) 962.8 億元，

10、增速 39.2%。其中，公有云市場規(guī)模達(dá)到 437 億元，相比 2017 年增長 65.2%，預(yù)計(jì) 2019-2022 年仍將處于快速增長階段，到 2022 年市場規(guī)模將達(dá)到 1731 億元；私有云市場規(guī)模達(dá) 525 億元，較 2017 年增長 23.1%，預(yù)計(jì)未來幾年將保持穩(wěn)定增長，到 2022 年市場規(guī)模將達(dá)到 1172 億元。增長率市場規(guī)模（億元）2016201720182019E2020E2021E2022E0.0%482170.110.0%4366920.0%1297.830.0%40.0%33.4%1731.336.7%50.0%42.1%60.0%52.8%55.7%70.0%6

11、5.2%2000.01800.01600.01400.01200.01000.0800.0600.0400.0200.00.064.37.68.49.數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，2019 年 5 月增長率市場規(guī)模（億元）2016201720182019E2020E2021E2022E22.0%21.5%21.0%20.5%20.0%0.0426.8344.8644.2525.4200.01171.621.8%787.8400.0961.9600.022.5%22.1%22.3%800.023.0%22.6%23.5%23.1%1000.024.0%23.8%1200.0圖 3我國公有云市場規(guī)

12、模及增速數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，2019 年 5 月圖 4我國私有云市場規(guī)模及增速IaaS 依然占據(jù)公有云市場的主要份額。2018 年，IaaS 市場規(guī)模達(dá)到 270 億元，比 2017 年增長了 81.8%；PaaS 市場規(guī)模為 22 億元， 與去年相比上升了 87.9%。未來幾年企業(yè)對大數(shù)據(jù)、游戲和微服務(wù)等PaaS 產(chǎn)品的需求量將持續(xù)增長，PaaS 市場規(guī)模仍將保持較高的增速；SaaS 市場規(guī)模達(dá)到 145 億元，比 2017 年增長了 38.9%，增速較穩(wěn)定。500400300200100055.342.075.17.687.4104.511.6148.7145.221.8270.

13、420142015201620172018SaaS市場規(guī)模PaaS市場規(guī)模40.2 3.826.25.2IaaS市場規(guī)模數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，2019 年 5 月圖 5中國公有云細(xì)分市場規(guī)模（億元）私有云市場中軟件和服務(wù)占比穩(wěn)步提升。2018 年私有云硬件市場規(guī)模為 371 億元，占比 70.6%，較 2017 年有所下降；軟件市場規(guī)模為 83 億元，占比為 15.8%，與 2017 年相比上升了 0.2%；服務(wù)市場規(guī)模為 71 億元，占比 13.6%，提高了 0.3%。數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，2019 年 5 月圖 6中國私有云細(xì)分市場構(gòu)成市場份額方面。據(jù)中國信息通信研究院調(diào)查

14、統(tǒng)計(jì)1，阿里云、天翼云、騰訊云占據(jù)公有云 IaaS 市場份額前三，光環(huán)新網(wǎng)、UCloud、金山云（排名不分先后）處于第二集團(tuán)2；阿里云、騰訊云、百度云位于公有云 PaaS 市場前三；用友、金蝶、暢捷通位居公有云綜合 SaaS1市場規(guī)模為 2018 年的統(tǒng)計(jì)，主要依據(jù)企業(yè)財(cái)報(bào)、人員訪談、可信云評估、歷史公開數(shù)據(jù)等得出。對于市場數(shù)據(jù)不明確的領(lǐng)域，只發(fā)布頭部企業(yè)整體情況，不做具體排名。2因?yàn)?IaaS 和 CDN 是兩種業(yè)態(tài)，需要分別獲得互聯(lián)網(wǎng)資源協(xié)作牌照和 CDN 牌照，所以 IaaS 市場統(tǒng)計(jì)中不包括 CDN（云分發(fā)）收入，只統(tǒng)計(jì)計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)（不包括 CDN）、數(shù)據(jù)庫等純基礎(chǔ)資源服務(wù)的收入。

15、其他29.1%阿里云36.0%光環(huán)新網(wǎng)、UCloud、金山云12.4%騰訊云10.9%天翼云11.6%能力第一梯隊(duì)；中國電信、浪潮、華為、曙光則處于政務(wù)云市場前列。數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，2019 年 5 月圖 72018 年國內(nèi)公有云 IaaS 市場份額占比（二）全球及我國云計(jì)算政策情況1.國際云計(jì)算政策從推動“云優(yōu)先”向關(guān)注“云效能”轉(zhuǎn)變隨著云計(jì)算的發(fā)展，云計(jì)算服務(wù)正日益演變成為新型的信息基礎(chǔ)設(shè)施，全球各國政府近年來紛紛制定國家戰(zhàn)略和行動計(jì)劃，鼓勵政府部門在進(jìn)行 IT 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)優(yōu)先采用云服務(wù)，意圖通過政府的先導(dǎo)示范作用，培育和拉動國內(nèi)市場。2018 年，加拿大政府發(fā)布了更新后的

16、云優(yōu)先采用策略，其中提到政府部門應(yīng)優(yōu)先選擇公有云服務(wù)，在公有云無法滿足某些特定需求時(shí)可考慮私有云模式部署。同年 2 月，智利政府發(fā)布云優(yōu)先行政命令，其中明確了政府機(jī)構(gòu)使用云服務(wù)所帶來的降本增效、靈活易擴(kuò)展等主要優(yōu)勢，要求各州政府在保證技術(shù)中立、安全、合法等原則的前提下優(yōu)先考慮使用云服務(wù)。我國在 8 月發(fā)布推動企業(yè)上云實(shí)施指南（2018-2020 年），指導(dǎo)和促進(jìn)企業(yè)運(yùn)用云計(jì)算加快數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級。此外，巴林、阿根廷、新西蘭、菲律賓等國家也紛紛發(fā)布相關(guān)政策，要求政府機(jī)構(gòu)在進(jìn)行 ICT 基礎(chǔ)設(shè)施采購預(yù)算時(shí)，應(yīng)優(yōu)先評估使用云服務(wù)的可能性。2018 年 10 月，新一屆美國政府重新制定“

17、云敏捷”戰(zhàn)略。“云敏捷” 是一種新的戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略專注于為聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)提供必要的工具，使其能夠根據(jù)自身需求更好地做出信息化決策，讓各政府機(jī)構(gòu)采用具有更多先進(jìn)技術(shù)的云解決方案，簡化從傳統(tǒng) IT 基礎(chǔ)設(shè)施遷移上云的難度?？梢?，各國不僅注重云資源的使用，隨著云計(jì)算軟件和服務(wù)的發(fā)展，更加重視上云的效率，以及運(yùn)用云計(jì)算是否能達(dá)到更好 IT 信息化決策的需求，是否能賦予傳統(tǒng) IT 更好的能力。所以，“云效能”是未來國際關(guān)注的重點(diǎn)。2.國內(nèi)政策利好推動企業(yè)上云，信用管理成為監(jiān)管優(yōu)化“抓手”（1）企業(yè)上云政策陸續(xù)出臺，保障上云效果是關(guān)鍵2018 年 8 月，工業(yè)和信息化部印發(fā)了推動企業(yè)上云實(shí)施指南（2018-2

18、020 年）（以下簡稱實(shí)施指南）。實(shí)施指南從總體要求、科學(xué)制定部署模式、按需合理選擇云服務(wù)、穩(wěn)妥有序?qū)嵤┥显?、提升支撐服?wù)能力、強(qiáng)化政策保障等方面提出了推動企業(yè)上云的工作要求和實(shí)施建議。實(shí)施指南提出了企業(yè)上云的工作目標(biāo)，到 2020 年，云計(jì)算在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理中的應(yīng)用廣泛普及，全國新增上云企業(yè) 100 萬家。在實(shí)施指南帶動引導(dǎo)下，截至 2018 年 12 月，全國已有上海、浙江、江蘇、湖北等 20 多個省市出臺了企業(yè)上云政策文件，明確了工作目標(biāo)和重點(diǎn)。圖 8典型行業(yè)“十佳上云”名單同時(shí)，實(shí)施指南中指出，要制定出臺企業(yè)上云的效果評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，逐步構(gòu)建企業(yè)上云的效果評價(jià)體系。在此背景下，中國信息

19、通信研究院牽頭撰寫企業(yè)上云效果成熟度評估方法，主要從企業(yè)用云量、上云程度、上云效益、上云典型性與可推廣性四個維度考察企業(yè)上云效果成熟度，衡量上云企業(yè)的用云規(guī)模和程度、計(jì)算上云企業(yè)的 成本節(jié)約和效益提升、研究上云企業(yè)的典型性與可推廣性，作為地方 標(biāo)桿企業(yè)評選重要參考，希望能夠充分發(fā)揮優(yōu)秀案例的示范引領(lǐng)作用， 進(jìn)一步引導(dǎo)企業(yè)深度上云。同時(shí)，中國信息通信研究院組織開展了行 業(yè)“十佳上云”案例評選活動，對金融、交通、工業(yè)+能源、服務(wù)業(yè)等 四個重點(diǎn)行業(yè)中優(yōu)秀典型進(jìn)行評選，評選結(jié)果如圖所示。（2）工信部持續(xù)推進(jìn)“兩單”工作，加強(qiáng)信用管理2018 年 3 月，工信部發(fā)布關(guān)于做好電信業(yè)務(wù)經(jīng)營不良名單和失信名單

20、管理工作的通知（工信部信管201854 號，以下簡稱“兩單”）,著力于加強(qiáng)以信用管理為基礎(chǔ)的事中事后管理，在現(xiàn)有行業(yè)信用管理體系基礎(chǔ)上進(jìn)一步強(qiáng)化了信用機(jī)制的約束作用，形成了全流程信用管理機(jī)制。截至 2019 年 4 月，已公布六批次累計(jì) 8139 家電信業(yè)務(wù)經(jīng)營不良企業(yè)?！皟蓡巍钡膶?shí)行有效規(guī)范了相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營行為，也為進(jìn)行行業(yè)信用評價(jià)建立了基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。在此背景下，中國信息通信研究院牽頭成立云服務(wù)經(jīng)營自律委員會，通過制定自律規(guī)范條款，作為剛性行政監(jiān)管手段的有效補(bǔ)充和延伸，引導(dǎo)云服務(wù)企業(yè)規(guī)范市場經(jīng)營行為?；谠品?wù)經(jīng)營自律規(guī)范和云服務(wù)企業(yè)信用評價(jià)辦法，云服務(wù)經(jīng)營自律委員會組織開展云服務(wù)企業(yè)和 CDN

21、 企業(yè)信用評級，依據(jù)不良失信行為記錄情況、自律工作開展情況和服務(wù)能力可信情況等三方面開展工作。截至到 2019年 6 月，共有中國電信云公司、中國移動政企、聯(lián)通云數(shù)據(jù)、浪潮、華為、京東、網(wǎng)宿 7 家企業(yè)獲得云服務(wù)企業(yè)信用 AAA 級，網(wǎng)宿獲得CDN 企業(yè)信用 AAA 級。（三）我國云計(jì)算發(fā)展熱點(diǎn)分析1.云管理服務(wù)開始興起，助力企業(yè)管云企業(yè)上云成為趨勢，但非坦途。自去年工信部推動企業(yè)上云實(shí)施指南（2018-2020 年）推出以來，國內(nèi)企業(yè)上云成為一個不可阻擋的趨勢。然而，企業(yè)在上云過程中并非坦途，隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)向云端遷移，企業(yè)會面臨各種各樣的問題。例如，企業(yè)是將業(yè)務(wù)完全放在云上， 還是部分業(yè)務(wù)上云

22、，如何保證系統(tǒng)在遷移過程中的穩(wěn)定性，如何統(tǒng)一管理復(fù)雜的多云和混合 IT 環(huán)境等等。要解決這些問題，就必須由“專業(yè)的人來干專業(yè)的事”，因此一個新的服務(wù)領(lǐng)域-云管理服務(wù)提供商（Cloud Management Service Provider，以下簡稱云 MSP）隨之誕生。圖 9企業(yè)上云過程中面臨的問題云 MSP 助力企業(yè)上云、管云。其實(shí)，MSP 并不是一個新的概念。上世紀(jì) 90 年代，MSP 曾被認(rèn)為是企業(yè)用戶的 IT 托管服務(wù)商，其代表廠商有 IBM、HP 等。2017 年，Gartner 首次發(fā)布云 MSP 的魔力象限圖，引起人們的廣泛關(guān)注。目前，國外主要公有云服務(wù)商相繼推出了自己的云 MS

23、P 合作伙伴計(jì)劃，著力建設(shè)云 MSP 生態(tài)；國內(nèi)公有云服務(wù)商包括阿里云、騰訊云、華為云等則在咨詢、分銷、SI（系統(tǒng)集成）、ISV（獨(dú)立軟件開發(fā)商）等方面開展云 MSP 合作伙伴計(jì)劃，旨在幫助企業(yè)更好地上云、用云。國內(nèi)云管理服務(wù)市場尚處發(fā)展階段。未來，隨著新興廠商、傳統(tǒng)分銷商、軟件開發(fā)商、系統(tǒng)集成商、數(shù)據(jù)中心服務(wù)商等的進(jìn)入，我國云管理服務(wù)市場將迎來爆發(fā)式的增長。據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)，2018 年我國云管理服務(wù)市場規(guī)模達(dá) 19.95 億元，未來幾年市場復(fù)合增長率在 70%左右，到 2023 年市場規(guī)模將接近 300 億元。為促進(jìn)云管理服務(wù)市場健康有序發(fā)展，中國信息通信研究院制定了云管理服務(wù)提供商能力要

24、求系列標(biāo)準(zhǔn)，從咨詢、遷移、管理等方面對云 MSP 進(jìn)行規(guī)范，并將能力水平分為高、中、低 3 個等級。2.“云+智能”開啟新時(shí)代，智能云加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能云是智能化應(yīng)用落地的引擎，縮短研究和創(chuàng)新周期。人工智能技術(shù)能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展動能。然而， 人工智能技術(shù)能力要求高且資金投入量大，在一定程度上地限制了人工智能的落地進(jìn)程。因此，企業(yè)希望“云+智能”共同為產(chǎn)業(yè)賦能，根據(jù)各類業(yè)務(wù)場景需求匹配，以云的方式獲得包括資源、平臺以及應(yīng)用在內(nèi)的人工智能服務(wù)能力，降低企業(yè)智能化應(yīng)用門檻。國內(nèi)廠商紛紛布局智能云市場，積極開放自身智能化技術(shù)能力。以騰訊云、阿里云、華為云、天翼云、第四范式為代表

25、的廠商智能云產(chǎn)品戰(zhàn)略布局如圖所示。其中，以 GPU、FPGA 云服務(wù)器為代表的基礎(chǔ)資源服務(wù)為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和預(yù)測提供算力支撐，虛擬化技術(shù)讓 GPU/FPGA 計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)即買即用，彈性伸縮，節(jié)約平臺建設(shè)成本；以機(jī)器學(xué)習(xí)平臺為代表的使能平臺服務(wù)為智能化應(yīng)用開發(fā)提供算法模型的快速訓(xùn)練上線，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)企業(yè)在該方面人才和技術(shù)積累的不足，降低企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型門檻；人臉識別、語音識別以及自然語言處理等較為成熟的智能云應(yīng)用服務(wù)可以直接應(yīng)用于新零售、金融、工業(yè)以及醫(yī)療等企業(yè)智能化業(yè)務(wù)場景，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供新動力。圖 10國內(nèi)主流廠商智能云服務(wù)布局智能云服務(wù)落地多個行業(yè)應(yīng)用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在零售領(lǐng)域，

26、通過對用戶消費(fèi)行為進(jìn)行智能分析，制作客戶畫像，精準(zhǔn)識別客戶需求，從而大幅度提升轉(zhuǎn)化率。以阿里“新零售”、蘇寧“智慧零售”和京東“無界零售”等理念為代表，提出打造智慧營銷解決方案， 以提升消費(fèi)者體驗(yàn)為核心，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。在金融領(lǐng)域，借助大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行智能反欺詐預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)控制。例如，銀行及其它金融機(jī)構(gòu)在征信及授信過程中，利用智能反欺詐等服務(wù)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證、反欺詐和授信等貸前評估工作、用戶行為和市場情況等貸中監(jiān)控以及還款記錄、行為打分等貸后反饋工作，解決欺詐問題，避免逆向選擇，做好風(fēng)險(xiǎn)控制。在醫(yī)療領(lǐng)域，遠(yuǎn)程診療平臺、輔助診療系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像分析等依靠圖像識別技術(shù)大大提升醫(yī)生的診斷效率，并在一定程度上提高醫(yī)療

27、較為落后地區(qū)的診療能力。3.云端開發(fā)成為新模式，研發(fā)云逐步商用云端開發(fā)成為軟件行業(yè)主流。傳統(tǒng)的本地軟件開發(fā)模式資源維護(hù)成本高，開發(fā)周期長，交付效率低，已經(jīng)嚴(yán)重制約了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。通過采用云端部署開發(fā)平臺進(jìn)行軟件全生命周期管理，能夠快速構(gòu)建開發(fā)、測試、運(yùn)行環(huán)境，規(guī)范開發(fā)流程和降低成本，提升研發(fā)效率和創(chuàng)新水平，已逐漸成為軟件行業(yè)新主流。云端軟件開發(fā)的優(yōu)勢體現(xiàn)在：降低企業(yè)成本。云計(jì)算利用虛擬化技術(shù)對軟硬件資源采取集中式、動態(tài)化管理，用戶可彈性管理所需資源，按需投入， 隨時(shí)擴(kuò)大計(jì)算能力，滿足復(fù)雜的計(jì)算需求，降低企業(yè)成本。覆蓋軟件開發(fā)全生命周期。云平臺集成端到端管理工具服務(wù)， 全面實(shí)現(xiàn)云中協(xié)作、需求分

28、析、編碼調(diào)試、測試、部署、運(yùn) 維等一體化流程。實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)協(xié)同。云開發(fā)平臺集成語音、消息、會議等一站式協(xié)同平臺，聚焦核心內(nèi)容，使團(tuán)隊(duì)隨時(shí)隨地可高效溝通， 完美解決開發(fā)、測試、運(yùn)維等跨地域協(xié)作效率低的問題。軟件開發(fā)趨于結(jié)構(gòu)化。軟件即服務(wù)（SaaS）將傳統(tǒng)開發(fā)和集成中的低端任務(wù)，抽象成標(biāo)準(zhǔn)化的構(gòu)件，實(shí)現(xiàn)即裝即用，在云計(jì)算分布式的軟件體系結(jié)構(gòu)下，不同的軟件可共享構(gòu)件， 使軟件開發(fā)過程更加靈活。軟件開發(fā)一體化云平臺逐步商用。目前業(yè)界頂尖的軟件企業(yè)均致力于軟件開發(fā)云的建設(shè)和應(yīng)用，陸續(xù)推出集成需求管理、架構(gòu)設(shè)計(jì)、配置管理、代碼開發(fā)、測試、部署、發(fā)布、反饋、運(yùn)維等全自動化的DevOps 持續(xù)交付云平臺，給用

29、戶帶來一站式的云端軟件交付新體驗(yàn)， 并將軟件定制化服務(wù)深入到企業(yè)應(yīng)用場景中，幫助企業(yè)在提升軟件開發(fā)效率的同時(shí)專注于業(yè)務(wù)創(chuàng)新。圖 11軟件開發(fā)一體化云平臺例如，華為的軟開云 DevCloud 平臺，與華為云緊密集成，簡化部署、發(fā)布和應(yīng)用上云，讓軟件開發(fā)變得更加簡單高效，其全方位安全加固的系統(tǒng)對核心研發(fā)數(shù)據(jù)加密傳輸和存儲，全面保障企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)的安全。阿里云的云效平臺，將敏捷開發(fā)、流式實(shí)時(shí)交付、分層自動化等 DevOps 理念落地實(shí)踐，提供覆蓋從需求開發(fā)到產(chǎn)品上線運(yùn)維的端到端提效工具，提供穩(wěn)定的分布式代碼托管服務(wù)、多中心、去存儲、強(qiáng)依賴的運(yùn)維監(jiān)控及全面的自動化質(zhì)量保證，自動識別發(fā)布異常并采取合理措施

30、。騰訊的藍(lán)鯨平臺提供了從代碼構(gòu)建、集成到最終交付部署的完整自動化工具鏈，同時(shí)支持多云并發(fā)、海量高效的運(yùn)維操作，實(shí)現(xiàn)了真正的開發(fā)運(yùn)維一體化云平臺。軟件開發(fā)云通過互聯(lián)網(wǎng)的模式改革企業(yè)的研發(fā)過程，促進(jìn)企業(yè)向云化的進(jìn)一步轉(zhuǎn)型，使 DevOps 實(shí)現(xiàn)從理念到工具，再到實(shí)踐的真正落地，打造出 DevOps 研發(fā)運(yùn)營一體化的生態(tài)圈。4.云邊協(xié)同打造分布式云，是物聯(lián)應(yīng)用落地的催化劑物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和云服務(wù)的推動使得邊緣計(jì)算備受產(chǎn)業(yè)關(guān)注，在各個應(yīng)用場景中，雖然邊緣計(jì)算發(fā)展如火如荼，但只有云計(jì)算與邊緣計(jì)算通過緊密協(xié)同才能更好地滿足各種需求場景的匹配，從而最大化體現(xiàn)云計(jì)算與邊緣計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值，云邊協(xié)同已成為主流

31、模式。在智能終端、5G 網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛的時(shí)代，云+邊+協(xié)同的分布式云方便了最終物聯(lián)應(yīng)用的管理和部署，作為物聯(lián)網(wǎng)場景中各種技術(shù)的紐帶，將成為實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的最后拼圖。分布式云分為中心管理平臺（中心云）和分布式云節(jié)點(diǎn)（邊緣云、邊緣智能終端等）。在分布式云中，中心管理平臺負(fù)責(zé)大規(guī)模整體數(shù)據(jù)分析，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，大數(shù)據(jù)存儲，同時(shí)對分布式云節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理； 分布式云節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)小規(guī)模局部數(shù)據(jù)輕量處理，小數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)控制，快速進(jìn)行決策等動作。統(tǒng)一的操作系統(tǒng)、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等能力，將會是中心管理平臺與分布式云節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同的重要指標(biāo)。圖 12云+邊+協(xié)同示意

32、圖二、云計(jì)算技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)（一）云原生技術(shù)快速發(fā)展，將重構(gòu)IT運(yùn)維和開發(fā)模式過去十年，云計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展，云的形態(tài)也在不斷演進(jìn)?；趥鹘y(tǒng)技術(shù)棧構(gòu)建的應(yīng)用包含了太多開發(fā)需求（后端服務(wù)、開發(fā)框架、類庫等），而傳統(tǒng)的虛擬化平臺只能提供基本運(yùn)行的資源，云端強(qiáng)大的服務(wù)能力紅利并沒有完全得到釋放。云原生理念的出現(xiàn)在很大程度上改變了這種現(xiàn)狀。云原生是一系列云計(jì)算技術(shù)體系和企業(yè)管理方法的集合，既包含了實(shí)現(xiàn)應(yīng)用云原生化的方法論，也包含了落地實(shí)踐的關(guān)鍵技術(shù)。云原生專為云計(jì)算模型而開發(fā)，用戶可快速將這些應(yīng)用構(gòu)建和部署到與硬件解耦的平臺上，為企業(yè)提供更高的敏捷性、彈性和云間的可移植性。經(jīng)過幾年的發(fā)展，云原生的理念不斷豐

33、富，正在行業(yè)中加速落地。圖 13云原生關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)圖以容器、微服務(wù)、DevOps 為代表的云原生技術(shù)，能夠構(gòu)建容錯性好、易于管理和便于監(jiān)測的松耦合系統(tǒng)，讓應(yīng)用隨時(shí)處于待發(fā)布狀態(tài)。使用容器技術(shù)將微服務(wù)及其所需的所有配置、依賴關(guān)系和環(huán)境變量打包成容器鏡像，輕松移植到全新的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上，而無需重新配置環(huán)境，完美解決環(huán)境一致性問題。這使得容器成為部署微服務(wù)的最理想工具。通過松耦合的微服務(wù)架構(gòu)，可以獨(dú)立地對每個服務(wù)進(jìn)行升級、部署、擴(kuò)展和重新啟動等流程，從而實(shí)現(xiàn)頻繁更新而不會對最終用戶產(chǎn)生任何影響。相比傳統(tǒng)的單體架構(gòu)，微服務(wù)架構(gòu)具有降低系統(tǒng)復(fù)雜度、獨(dú)立部署、獨(dú)立擴(kuò)展、跨語言編程的特點(diǎn)。頻繁的發(fā)布更新帶來了

34、新的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，DevOps 提供統(tǒng)一軟件開發(fā)和軟件操作，與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合，在軟件構(gòu)建、集成、測試、發(fā)布到部署和基礎(chǔ)設(shè)施管理中提倡自動化和監(jiān)控。DevOps 的目標(biāo)是縮短開發(fā)周期，增加部署頻率，更可靠的發(fā)布。用戶可通過完整的工具鏈，深度集成主流的工具集，實(shí)現(xiàn)零成本遷移，快速實(shí)踐 DevOps。云原生技術(shù)正加速重構(gòu) IT 開發(fā)和運(yùn)維模式。以容器技術(shù)為核心的云原生技術(shù)貫穿底層載體到應(yīng)用中的函數(shù)，衍生出越來越高級的計(jì) 算抽象，計(jì)算的顆粒度越來越小，應(yīng)用對基礎(chǔ)設(shè)施的依賴程度逐漸降 低，更加聚焦業(yè)務(wù)邏輯。容器提供了內(nèi)部自洽的編譯環(huán)境，打包進(jìn)行 統(tǒng)一輸出，這為單體架構(gòu)的應(yīng)用像微服務(wù)拆分提供了途徑，也為服

35、務(wù) 向函數(shù)化封裝提供了可能。容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)了封裝的細(xì)粒度變化，微服 務(wù)實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用架構(gòu)的細(xì)粒度變化，隨著無服務(wù)器架構(gòu)技術(shù)的應(yīng)用推廣， 計(jì)算的粒度可細(xì)化至函數(shù)級，這也使的函數(shù)與服務(wù)的搭配會更加靈活。在未來，通過函數(shù)的封裝與編排將實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的開發(fā)部署，云原生技術(shù) 軸將會越來越靠近應(yīng)用內(nèi)部，顆粒度越來越小，使用也越來越靈活。根據(jù)中國信息通信研究院云原生相關(guān)評估數(shù)據(jù)顯示，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)正在帶動政府、金融、能源等傳統(tǒng)行業(yè)試水云原生技術(shù)，現(xiàn)階段多集中在互聯(lián)網(wǎng)化應(yīng)用的部署階段，尚未觸及核心應(yīng)用。云原生技術(shù)已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈等場景上廣泛應(yīng)用，大幅降低了這些技術(shù)的使用門檻，促進(jìn)了復(fù)雜應(yīng)用的普世化。（二）智能

36、云技術(shù)體系架構(gòu)初步建立，從資源到機(jī)器學(xué) 習(xí)使能平臺人工智能技術(shù)正在逐漸實(shí)現(xiàn)從理論概念到場景落地的轉(zhuǎn)變，然而其高學(xué)習(xí)門檻、對資源的高要求以及復(fù)雜的場景需求定位使大多數(shù)企業(yè)用戶望而卻步。當(dāng)前，以云計(jì)算使能人工智能應(yīng)用為理念的智能云技術(shù)體系逐漸成型，在此背景下，中國信息通信研究院制定了智能云服務(wù)技術(shù)能力要求系列標(biāo)準(zhǔn)，對智能云體系做了詳細(xì)剖析，將智能云體系劃分為基礎(chǔ)資源、使能平臺、應(yīng)用服務(wù)三大部分進(jìn)行了詳細(xì)的描述，并提出了相應(yīng)的技術(shù)要求。圖 14智能云體系架構(gòu)圖異構(gòu)計(jì)算嶄露頭角，云化進(jìn)程持續(xù)深入。當(dāng)前人工智能的持續(xù)火熱，其對于算力的需求早已超過了通用 CPU 摩爾定律發(fā)展，以 GPU、FPGA、ASI

37、C 為代表的異構(gòu)計(jì)算成為方向和趨勢，異構(gòu)計(jì)算業(yè)已在一些大型企業(yè)自建的數(shù)據(jù)中心嶄露頭角。但異構(gòu)計(jì)算的硬件成本及搭建部署成本巨大，使用門檻較高。云化將異構(gòu)資源變成一種普適的計(jì)算能力，通過將異構(gòu)算力池化，做到彈性供給，即業(yè)務(wù)高峰期召之即來， 業(yè)務(wù)低谷時(shí)揮之即去，輕松應(yīng)對大量的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，便捷的服務(wù)于更多的人工智能從業(yè)者，進(jìn)而推動產(chǎn)業(yè)升級。在今年中國信息通信研究院舉辦的第二屆 MAXP 大賽中，眾多高校參賽隊(duì)伍借助云服務(wù)商提供的 GPU 云服務(wù)器、FPGA 云服務(wù)器等異構(gòu)計(jì)算資源完成了計(jì)算量巨大的科研項(xiàng)目。據(jù)統(tǒng)計(jì)，大賽提供的高性能異構(gòu)計(jì)算云資源幫學(xué)生節(jié)約了 90%的計(jì)算時(shí)間成本。目前異構(gòu)計(jì)算云化進(jìn)程中，

38、GPU 云主機(jī)占據(jù)主流地位，隨著 FPGA 云主機(jī)生態(tài)的建立和逐步完善以及 ASIC 芯片的逐漸成熟，未來異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域?qū)尸F(xiàn)三分天下的局面。云服務(wù)商需根據(jù)不同芯片的特長和應(yīng)用場景，打造特定的云化解決方案。使能平臺搭載云原生技術(shù)，共同助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。行業(yè)中有很多業(yè)務(wù)落地場景如搜索推薦、人臉識別、交易風(fēng)控反作弊等對于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)有著強(qiáng)烈需求。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺缺乏完善的資源隔離和限制，同節(jié)點(diǎn)任務(wù)容易出現(xiàn)資源沖突，并且缺乏彈性能力，造成訓(xùn)練性能低下、資源利用率低且成本極高等問題。針對機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中落地時(shí)的性能、效率和成本三個核心問題，各大公有云廠商紛紛推出了基于云原生技術(shù)搭建的機(jī)器學(xué)

39、習(xí)使能平臺。智能云使能平臺集合了眾多智能開發(fā)必備工具，為用戶提供一站式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺服務(wù)。平臺支持當(dāng)前主流算法框架，并內(nèi)置豐富的算法庫，涵蓋了當(dāng)前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可供用戶選擇使用；數(shù)據(jù)處理方面，支持多數(shù)據(jù)源的采集和處理，包括特征提取、標(biāo)注等全流程處理方式；可視化操作界面簡化了用戶構(gòu)建任務(wù)工作流的復(fù)雜度，拖拽式的開發(fā)模式能使用戶自由的對各種數(shù)據(jù)源、組件、算法、模型和評估模塊進(jìn)行組合；平臺的模型管理提供了模型導(dǎo)入導(dǎo)出、部署、上線、版本管理、調(diào)度方式等功能，大大縮短了模型從訓(xùn)練到落地的周期。此外，使能平臺還借助公有云的彈性能力，解決了不同業(yè)務(wù)時(shí)期的資源使用效率低下的問題；利用 Docke

40、r 和 Kubernetes 等云原生技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源管理，高效便捷的實(shí)現(xiàn)了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)調(diào)度、管理、監(jiān)控等工作，既免去了人工管理的成本，還使得企業(yè)能深入業(yè)務(wù)層面進(jìn)行調(diào)優(yōu)，提升業(yè)務(wù)實(shí)踐性能。云原生技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的結(jié)合極大地提高了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。智能云服務(wù)定制化程度高，著力建設(shè)完善 SaaS 生態(tài)圈。隨著異構(gòu)計(jì)算以及機(jī)器學(xué)習(xí)賦能云平臺在眾多垂直領(lǐng)域得到應(yīng)用，使得越來 越多的智能化 SaaS 服務(wù)呈現(xiàn)出極高的定制化特點(diǎn)，如人臉識別、圖像 OCR、語音轉(zhuǎn)寫、輿情分析等服務(wù)，針對用于對于特定場景的需求高度定制化，做到即買即用，極大地降低了用戶部署及運(yùn)維難度。云服務(wù)商著力建設(shè)完善的 Sa

41、aS 生態(tài)圈，吸引更多的開發(fā)者與用戶參與到生態(tài)建設(shè)中來，開發(fā)者可以提交垂直領(lǐng)域的解決方案以獲得利潤， 同時(shí)用戶也有更多更豐富的定制化智能 SaaS 方案可選擇。（三）DevOps 進(jìn)入實(shí)踐階段，行業(yè)開始探索智能化運(yùn)維DevOps 從概念炒作向落地實(shí)踐演進(jìn)。IT 行業(yè)與市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相連，而 IT 配套方案能否及時(shí)、快速的適應(yīng)市場變化，已成為衡量組織成功與否的重要指標(biāo)，提倡持續(xù)高效的交付使 DevOps 成為一種趨勢，正在企業(yè)中加速落地。中國信息通信研究院 DevOps 能力成熟度評估結(jié)果顯示，DevOps 的敏捷開發(fā)和持續(xù)交付階段已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)、金融行業(yè)、運(yùn)營商和制造業(yè)等行業(yè)得到廣泛的落地實(shí)踐

42、。隨著敏捷開發(fā)理念在企業(yè)的深入實(shí)踐，借助容器、微服務(wù)等新技術(shù)支撐，以及目前市場已具備相對成熟的 DevOps 工具集，協(xié)助企業(yè)搭建協(xié)作、需求、構(gòu)建、測試和部署一體化的自服務(wù)持續(xù)交付流水線，加速DevOps 落地實(shí)踐。對應(yīng)持續(xù)交付各階段市場上的 DevOps 主流工具包括：用于協(xié)作和需求管理的 JIRA、Confluence，用于代碼編譯和構(gòu)建階段的 GitHub、Maven、Gradle、Apache，測試階段的 JMeter、JUnit，部署階段的 Docker、Puppet、Ansible 等 DevOps 基本工具，借助具備良好兼容性和插件功能的自研平臺或持續(xù)集成工具 Jenkins，創(chuàng)

43、建完整可視化的 pipeline，實(shí)現(xiàn)代碼提交后的全自動化構(gòu)建、打包、自動化驗(yàn)證、測試、分發(fā)部署等功能，促進(jìn)企業(yè)向云化的進(jìn)一步轉(zhuǎn)型，打造 DevOps 研發(fā)運(yùn)營一體化生態(tài)圈。借助 DevOps 工具集打造持續(xù)交付流水線的同時(shí)，企業(yè)也需切實(shí)加強(qiáng)自身實(shí)力。據(jù)中國 DevOps 現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告（2019 年）顯示，DevOps 落地實(shí)踐的企業(yè)普遍存在自動化測試投入不足、度量可視化與驅(qū)動改進(jìn)能力薄弱等問題，未來企業(yè)亟待解決這些問題。未來，采用容器技術(shù)、提升微服務(wù)架構(gòu)采用率和 DevSecOps 將是重點(diǎn)發(fā)展方向。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)紛紛探索智能化運(yùn)維。AIOps 是對傳統(tǒng)運(yùn)維的提升和優(yōu)化，其目標(biāo)是減少人力成本投入

44、，最終實(shí)現(xiàn)無人值守運(yùn)維。AIOps 的落地實(shí)踐建立在全面的運(yùn)維知識圖譜、從工程到 AI 算法的抽象能力和高度自動化的運(yùn)維能力三個基本因素之上?；趯Ａ窟\(yùn)維數(shù)據(jù) 的聚合和分類，結(jié)合運(yùn)維指標(biāo)形成完整的運(yùn)維知識圖譜；利用實(shí)時(shí)流 數(shù)據(jù)和運(yùn)維知識圖譜，通過動態(tài)決策算法來處理各種具體的運(yùn)維場景； 通過機(jī)器學(xué)習(xí)等 AI 智能算法進(jìn)行計(jì)算、分析，最終將決策發(fā)送給自動化運(yùn)維工具執(zhí)行，全面實(shí)現(xiàn)無人化的智能運(yùn)維。伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的不斷成熟，運(yùn)維平臺向智能化的延伸和發(fā) 展將成為必然趨勢。圖 15智能化運(yùn)維架構(gòu)圖目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)率先對一些簡單、高頻的運(yùn)維場景進(jìn)行了智能運(yùn)維落地嘗試：場景一：在指標(biāo)異

45、常檢測場景中，使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法3-Sigma 原理、Isolation Forest 和有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法決策樹、線性回歸等實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列指標(biāo)的特征提取，通過智能手段對監(jiān)控的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)異常。場景二：在告警根因分析場景中，使用 Apriori 和 FPGrowth 等關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，智能發(fā)現(xiàn)告警之間的隱含關(guān)系，生成根源告警，提供智能化解決方案。場 景 三 ： 在 故 障 預(yù) 測 場 景 中 ， 應(yīng) 用 K-means 聚類、Dimensionality reduction 降維等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，根據(jù)故障的規(guī)律和征兆，在故障發(fā)生之前進(jìn)行故障預(yù)測，提升系統(tǒng)可用性，最

46、大程度降低損失。由于運(yùn)維場景的多樣性和復(fù)雜性，不同運(yùn)維場景采用的 AI 算法差異巨大且通用性較差，通常需要多種 AI 算法的組合，使得智能運(yùn)維雖然已經(jīng)在部分場景落地嘗試，但整體技術(shù)并未成熟，仍然是一個長期演進(jìn)的過程，未來智能運(yùn)維的深入應(yīng)用必然會為企業(yè)帶來最深遠(yuǎn)的影響和價(jià)值。（四）云邊協(xié)同技術(shù)架構(gòu)體系不斷完善，協(xié)同管理是關(guān)鍵邊緣計(jì)算從初期概念到現(xiàn)階段的進(jìn)階協(xié)同，邊緣計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)正在逐步完善。網(wǎng)絡(luò)層面，5G 數(shù)據(jù)通信技術(shù)作為下一代移動通信發(fā)展的核心技術(shù)，圍繞 5G 技術(shù)的移動終端設(shè)備超低時(shí)延數(shù)據(jù)傳輸，將成為必要的解決方案；計(jì)算層面，異構(gòu)計(jì)算將成為邊緣計(jì)算關(guān)鍵的硬件架構(gòu)，同時(shí)統(tǒng)一的 API 接口、邊

47、緣 AI 的應(yīng)用等也將充分發(fā)揮邊緣側(cè)的計(jì)算優(yōu)勢；存儲層面，高效存儲和訪問連續(xù)不間斷的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是存儲關(guān)注的重點(diǎn)問題，分布式存儲、分級存儲和基于分片花的查詢優(yōu)化賦予新一代邊緣數(shù)據(jù)庫更高的作用；安全層面，通過基于密碼學(xué)方法的信息安全保護(hù)、通過基于訪問控制策略的越權(quán)防護(hù)、通過對外部存儲進(jìn)行加解密等多種技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)安全。邊緣計(jì)算技術(shù)的逐步完善，使云邊協(xié)同能力要求成為新的需求。結(jié)合云邊協(xié)同在線協(xié)同、高效訪問、方便連接、高兼容性的技術(shù)特點(diǎn)， 在應(yīng)用中，只有在有效協(xié)同二者的前提下，才能滿足部分場景在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、安全與隱私保護(hù)等方面的計(jì)算需求。云邊協(xié)同參考框架主要涉及云計(jì)算和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在基礎(chǔ)

48、設(shè)施、平臺、應(yīng)用三個層面的全面協(xié)同?；A(chǔ)設(shè)施層面主要指云端 IaaS 與邊緣 IaaS 之間需要實(shí)現(xiàn)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等方面的資源協(xié)同；平臺層面主要指云端PaaS 與邊緣PaaS 之間需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同、服務(wù)編排協(xié)同和部署協(xié)同；應(yīng)用層面主要指云端 SaaS 與邊緣 SaaS 之間需要實(shí)現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)協(xié)同。除此之外還需要考慮計(jì)費(fèi)、運(yùn)維、安全等方面的協(xié)同。在此基礎(chǔ)上，中國信息通信研究院聯(lián)合電信運(yùn)營商、云服務(wù)商、邊緣計(jì)算廠商共同制定了云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同參考框架標(biāo)準(zhǔn)。圖 16云邊協(xié)同參考框架（五）云網(wǎng)融合服務(wù)能力體系逐漸形成，并向行業(yè)應(yīng)用 延伸隨著云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的不斷成熟，企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)的需求也在不斷變化

49、， 這使得云網(wǎng)融合成為企業(yè)上云的顯性剛需。云網(wǎng)融合是基于業(yè)務(wù)需求和技術(shù)創(chuàng)新并行驅(qū)動帶來的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)深刻變革，使得云和網(wǎng)高度協(xié)同， 互為支撐，互為借鑒的一種概念模式，同時(shí)要求承載網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)各類 云服務(wù)需求按需開放網(wǎng)絡(luò)能力，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與云的敏捷打通、按需互聯(lián)， 并體現(xiàn)出智能化、自服務(wù)、高速、靈活等特性。云網(wǎng)融合逐漸形成完整的服務(wù)能力體系。云網(wǎng)融合的服務(wù)能力是基于云專網(wǎng)提供云接入與基礎(chǔ)連接能力，通過與云服務(wù)商的云平臺結(jié)合對外提供覆蓋不同場景的云網(wǎng)產(chǎn)品（如云專線、SD-WAN），并與其他類型的云服務(wù)（如計(jì)算、存儲、安全類云服務(wù)）深度結(jié)合，最終延伸至具體的行業(yè)應(yīng)用場景。當(dāng)前，云網(wǎng)融合服務(wù)能力體系已經(jīng)形成，

50、主要包括 3 個層級：（1）最底層為云專網(wǎng)。云專網(wǎng)為企業(yè)上云、各類云互聯(lián)提供高質(zhì)量高可靠的承載能力，是云網(wǎng)融合服務(wù)能力的核心。云專網(wǎng)由底層基礎(chǔ)運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)和上層 overlay 網(wǎng)絡(luò)共同組成，其中基礎(chǔ)運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)需要在光纜資源、數(shù)據(jù)中心數(shù)量、POP 點(diǎn)數(shù)量、云連接節(jié)點(diǎn)、光纖基礎(chǔ)設(shè)施等網(wǎng)絡(luò)資源上做到全方位的覆蓋，以提供端到端的服務(wù)質(zhì)量保證，同時(shí)上層 overlay 網(wǎng)絡(luò)大量引入 SDN 與 NFV 技術(shù)，以保證網(wǎng)絡(luò)的靈活性和拓展性。（2）中間層為云平臺提供的云網(wǎng)產(chǎn)品。包括云專線、對等連接、云聯(lián)網(wǎng)、SD-WAN 等云網(wǎng)產(chǎn)品，這些都是基于底層云專網(wǎng)的資源池互聯(lián)能力，為云網(wǎng)融合的各種連接場景提供互聯(lián)互通服

51、務(wù)。其中云專線提供本地計(jì)算環(huán)境與云資源池互聯(lián)能力，對等連接提供同一云服務(wù)商的跨地域資源池互聯(lián)能力，而云聯(lián)網(wǎng)和SD-WAN 則聚焦于多云互聯(lián)、企業(yè)組網(wǎng)等場景。（3）最上層為行業(yè)應(yīng)用場景?；谠茖＞W(wǎng)與和云網(wǎng)產(chǎn)品的連接能力，并結(jié)合其他類型的云服務(wù)，云網(wǎng)融合向具體的行業(yè)應(yīng)用場景拓展，并帶有明顯的行業(yè)屬性，體現(xiàn)出“一行業(yè)一網(wǎng)絡(luò)”，甚至“一場景一網(wǎng)絡(luò)”的特點(diǎn)。圖 17云網(wǎng)融合服務(wù)能力體系架構(gòu)基于云網(wǎng)融合服務(wù)能力體系，中國信息通信研究院制定了云網(wǎng)融合解決方案系列標(biāo)準(zhǔn)，分別對底層云專網(wǎng)、中間層云網(wǎng)產(chǎn)品以及上層行業(yè)應(yīng)用場景進(jìn)行詳細(xì)描述，并針對網(wǎng)絡(luò)連接能力、網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)配能力、多點(diǎn)互聯(lián)能力、可靠性、網(wǎng)絡(luò)性能、運(yùn)維管

52、理能力等指標(biāo)提出了相應(yīng)的技術(shù)要求，以規(guī)范服務(wù)商的云網(wǎng)融合服務(wù)能力。三、云計(jì)算開源發(fā)展現(xiàn)狀（一）開源技術(shù)成為云計(jì)算領(lǐng)域主流，國內(nèi)企業(yè)初露頭角作為一種一切皆服務(wù)的全新 IT 提供模式，云計(jì)算已經(jīng)與開源愈發(fā)密不可分。一方面，開源有助于打破技術(shù)壟斷；另一方面，開源為企業(yè)提供了一個共同制定事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的平等機(jī)會。在與云計(jì)算相關(guān)的虛擬化、容器、微服務(wù)、分布式存儲、自動化運(yùn)維等方面，開源已經(jīng)在同領(lǐng)域內(nèi)形成技術(shù)主流，并深刻影響著云計(jì)算的發(fā)展方向。近幾年來，在開源技術(shù)的支持和推動下，云原生的理念不斷豐富和落地，并迅速從以容器技術(shù)、容器編排技術(shù)為核心的生態(tài)，擴(kuò)展至涵蓋微服務(wù)、自動化運(yùn)維（含 DevOps）、服務(wù)監(jiān)測分

53、析等領(lǐng)域，云原生技術(shù)閉環(huán)初見雛形，主要體現(xiàn)在：容器技術(shù)應(yīng)用持續(xù)深化。Docker 技術(shù)熱度不減，Kubernetes 已成為被企業(yè)選用最多的容器編排技術(shù)。微服務(wù)技術(shù)應(yīng)用逐步落地。云原生應(yīng)用開發(fā)框架 Spring Cloud 已經(jīng)成為分布式微服務(wù)框架中的領(lǐng)導(dǎo)者之一，開源服務(wù)網(wǎng)格 Istio 進(jìn)一步簡化服務(wù)間通信。Devops 助力敏捷開發(fā)持續(xù)交付。開源 IT 運(yùn)維自動化平臺Ansible、Saltstack，持續(xù)集成工具 Jenkins 等關(guān)注度持續(xù)提升。云原生領(lǐng)域中國企業(yè)開源貢獻(xiàn)顯著。騰訊的開源微服務(wù)框架TARS、阿里的開源分布式服務(wù)框架 Dubbo 分別捐贈給了Linux 基金會和 Apac

54、he 基金會，容器鏡像倉庫 Harbor 已經(jīng)進(jìn)入 CNCF（云原生計(jì)算基金會）孵化。表 1云原生部分開源軟件及框架統(tǒng)計(jì)云原生開 源 軟件/框架所屬企業(yè)/ 基金會Github StarGithub CommitGithub Contributer容器及容器編排DockerDocker2.8K448551953SwarmDocker5.6k3553163KubernetesCNCF53.5k792102151Harbor（中國企業(yè)開源項(xiàng)目）CNCF 孵化8.0k6728127微服務(wù)Spring CloudPivotal/IstioGoogle、IBM、Lyft 等17.9k7908376Dubb

55、o（中國企業(yè)開源項(xiàng)目）Apache26.9k3441202TARS（中國企業(yè)開源項(xiàng)目）Linux6.9k53242DevOpsAnsibleAnsible37.5k450804418JenkinsLinux13.1k28381556SaltStackSaltStack10k1063182239BlueKing（中國企業(yè)開源項(xiàng)目）Tencent2.8k1028229開源分布式存儲技術(shù) Redis、Ceph 應(yīng)用廣泛。Redis 作為在微服務(wù)和容器開發(fā)者中最受歡迎的高性能開源鍵值（Key-Value）存儲數(shù)據(jù)庫，目前已被 9 億個容器使用。開源分布式存儲系統(tǒng) Ceph，憑借其高可靠、高性能、易擴(kuò)容

56、三大特性，搶占了大部分云平臺存儲的市場。目前，市場上 70%-80%的 OpenStack 云平臺都在采用 Ceph 作為底層的存儲平臺。2018 年 11 月 12 日，Linux 基金會在德國柏林成立了 Ceph 基金會，以支持 Ceph 項(xiàng)目的成長，這意味著該項(xiàng)目將得到更加系統(tǒng)化的管理以及更高效的發(fā)展。OpenStack 已成為應(yīng)用最廣泛的開源云管理平臺。從發(fā)起至今， OpenStack 幾乎已經(jīng)成為云計(jì)算開源技術(shù)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，并廣泛覆蓋網(wǎng)絡(luò)、虛擬化、操作系統(tǒng)、服務(wù)器等各個方面。眾多的企業(yè)已經(jīng)加入OpenStack 基金會，截至 2019 年 5 月，OpenStack 基金會的白金會員8

57、 家，包括 AT&T、Ericsson、Intel、華為等公司，黃金會員 24 家成員，基金會合作伙伴 104 家。OpenStack 市場規(guī)模逐年增大，目前已經(jīng)在超過 78 個國家和地區(qū)的企業(yè)中使用，管理著超過 500 萬個處理器核心，并在電信、金融、政府、能源、交通、制造、醫(yī)療、教育等行業(yè)獲得廣泛應(yīng)用。預(yù)計(jì)到 2020 年，來自 OpenStack 業(yè)務(wù)模式的收入將突破 50 億美元，復(fù)合年增長達(dá)到 35%。（二）國際云計(jì)算巨頭通過收購強(qiáng)化開源布局開源對于云計(jì)算領(lǐng)域而言是大勢所趨，頭部云計(jì)算公司開始深刻得認(rèn)識到，不論是過去、現(xiàn)在、還是未來，開源技術(shù)對于云計(jì)算的發(fā)展都起到至關(guān)重要的作用。近年

58、來，多家國際巨頭收購開源公司，以借助開源開拓更為廣闊的市場，整體提升本公司在云計(jì)算領(lǐng)域的市場競爭力。云服務(wù)商借助開源增強(qiáng)自身服務(wù)能力拓展用戶群體。2018 年 3月，全球最大 SaaS 服務(wù)（客戶關(guān)系管理 CRM）提供商 Salesforce 以65 億美元收購開源應(yīng)用集成服務(wù)發(fā)行商 MuleSoft。Saleforce 表示， 收購 MuleSoft 有助于公司成立“整合云”服務(wù)，把傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)部計(jì)算與公共云中的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序結(jié)合在一起；同時(shí)，借此舉可以增強(qiáng)自身的軟件開發(fā)能力，擴(kuò)大產(chǎn)品覆蓋范圍，通過將 MuleSoft 植入Salesforce Integration Cloud 幫助客戶連

59、接多個數(shù)據(jù)源，加強(qiáng)其云計(jì)算資產(chǎn)組合能力。開源代碼托管平臺已經(jīng)成為企業(yè)級云服務(wù)的重要組成。2018 年 6月，微軟正式宣布以 75 億美元的價(jià)格收購全世界最大的開源軟件代碼庫和開發(fā)工具服務(wù)商 GitHub。據(jù)該公司官方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至 2018 年 9 月開源代碼托管平臺 GitHub 上已經(jīng)有 9600 多萬個庫，相比去年也增長了 40%以上。選擇收購 GitHub 對于微軟布局開源領(lǐng)域至關(guān)重要，微軟希望借此促成 Azure 和 GitHub 在云端的結(jié)合，推動廣大開發(fā)者在微軟的云端中開發(fā)并運(yùn)行應(yīng)用，這一舉措的本質(zhì)是為微軟構(gòu)建一個繁榮的生態(tài)，而眾所周知在 IT 行業(yè)中，生態(tài)的繁榮才是保持科技公司

60、在激烈的競爭中保持長盛不衰的關(guān)鍵所在。傳統(tǒng)軟硬件開發(fā)企業(yè)借助開源布局混合云及多云管理。2018 年10 月，IBM 以 340 億美元收購開源 Linux 發(fā)行商 RedHat 公司，收購?fù)瓿珊?，Red Hat 將作為一個獨(dú)立的單元加入 IBM 的混合云團(tuán)隊(duì)。IBM公司希望借助此次收購重點(diǎn)解決云用戶對于混合云及云管理的相關(guān)需求，幫助客戶更快地創(chuàng)建云本地業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，增強(qiáng)多云時(shí)代數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的可移植性和安全性，為云用戶提供全棧式云解決方案， 促使 IBM 成為首屈一指的混合云供應(yīng)商。在此過程中，IBM 將利用兩家公司在該領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)上的共同優(yōu)勢，包括：Linux、容器、Kubernetes、多