隨著云計算的發(fā)展，在技術(shù)層，各種容器服務(wù)“Any Where”，例如 AWS EKS、微軟 AKS、Google GKE、阿里 ACK、騰訊 TKE、華為 CCE;在業(yè)務(wù)層，各種云托管平臺“Any Where”，例如 AWS Outposts、微軟 Azure Arc，Google Anthos、華為OSC、騰訊遨馳，這些都預(yù)示了什么呢?

分布式云的產(chǎn)生契機(jī)

自 2006 年 AWS 提出關(guān)于云計算的概念，大家對于云的未來趨勢一直沒有停止過探索。

• 對于云的部署形態(tài)分別有公有云、混合云、私有云、邊緣云等;
• 對于云的服務(wù)方式提出了 IaaS、PaaS、SaaS 等;
• 對于云的技術(shù)架構(gòu)先后有本地云、托管云、云原生等;
• 對于云的運(yùn)行方式先后有物理機(jī)、虛擬機(jī)、容器等。

時間一晃到了今年，但是大部分企業(yè)對于云的理解，還依舊停留在不用買服務(wù)器、能夠?qū)崟r調(diào)用公有云服務(wù)的這個階段。所以過去的云到底改變了什么，現(xiàn)在的云有什么用，未來的云將走向何方，并沒有統(tǒng)一的定論。

世界本就廣袤而復(fù)雜，不知道的半徑永遠(yuǎn)無限，所有的技術(shù)到最后都是越做越復(fù)雜，我們要做的就是探索無限趨近各種復(fù)雜性，不斷延伸云的概念，從單一云廠商掌握的公有云，到形形色色的客戶部署的私有云，還有萬物互聯(lián)下的邊緣云，讓云的這張網(wǎng)越織越大。然后，在不同的技術(shù)領(lǐng)域中逐漸分化出差距和階層，讓少數(shù)高級人才繼續(xù)深挖，讓多數(shù)人用極少的代價去改變這個世界。

時勢造英雄，而分布式云就是下一個云時代中的英雄。在筆者看來，分布式云是云計算在技術(shù)與市場的雙重導(dǎo)向之下，向未來演進(jìn)的必然趨勢。以分布式云串聯(lián)整個云計算技術(shù)鏈和云計算資源，解決了云的位置、云計算資源合理配置、云網(wǎng)邊端融合、企業(yè)全面上云、降本增效等諸多產(chǎn)業(yè)面臨的痛點(diǎn)癥結(jié)。

業(yè)務(wù)是技術(shù)的原動力

技術(shù)永遠(yuǎn)是靠業(yè)務(wù)驅(qū)動的，例如 2012 年淘寶業(yè)務(wù)井噴時代發(fā)展起來的阿里中間件。還有云原生技術(shù)的商業(yè)化，k8s 將底層的運(yùn)維復(fù)雜度抽象和暴露了出來，如果大家認(rèn)為云原生僅僅只能運(yùn)維降本，而不是靠更高算力的業(yè)務(wù)驅(qū)動，那么它是發(fā)展不起來的。

時間的車輪滾動到 2022 年，隨著元宇宙、智能制造、5G 邊緣計算、云游戲等各種概念，不斷地沖刷著大家的視野，終端用戶的市場將會發(fā)生巨大變化。各種企業(yè)都在想法設(shè)法對此布局，而這些業(yè)務(wù)的發(fā)展，離不開更高的算力，更低的延遲，更安全的交互。同時，這些廣闊而分散的站點(diǎn)，還需要統(tǒng)一的管理和協(xié)同。

在這種情況下，唯有分布式云能夠進(jìn)一步整合資源，結(jié)合區(qū)塊鏈的去中心化，打碎已有蛋糕再進(jìn)一步重組。云原生和分布式云能夠相輔相成，必將催生更多的新技術(shù)和發(fā)展不同的周邊生態(tài)型業(yè)務(wù)。

SaaS 企業(yè)在尋找突破

相較于美國，國內(nèi) SAAS 行業(yè)的起步較晚，行業(yè)開端大約在 2004-2005 年左右。隨著近些年人們對“云”的認(rèn)知不斷提升，企業(yè)對 SAAS 的接受度不斷提高，帶動起新一輪的風(fēng)潮。另外，隨著電信等行業(yè)需求，國內(nèi)私有云進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展時期，預(yù)計到 2023 年中國私有云市場規(guī)模將超過 1400 億元。另一方面，來自各行各業(yè)的企業(yè)都會利用混合多云策略，來快速推出各種既能加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、又能為客戶提供卓越體驗(yàn)的應(yīng)用。公有云、私有云、混合云、邊緣云并舉，形成了紛繁復(fù)雜的云環(huán)境，對于云計算資源的管理調(diào)度帶來難題。

時至今日，各種 SaaS 企業(yè)紛紛想把業(yè)務(wù)搬到云上，但是 SaaS 企業(yè)不希望把寶都壓在一個公有云服務(wù)商上，希望牢牢把握服務(wù)和數(shù)據(jù)的主導(dǎo)權(quán)，因此核心業(yè)務(wù)還是以本地云為主。在這個新的階段中，云計算的客戶們對云廠商不鎖定的訴求開始越來越為強(qiáng)烈，具備不綁定一家廠商的能力，對客戶自身的業(yè)務(wù)迭代、業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險控制和成本控制會起到很大的幫助。

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展進(jìn)入深水區(qū)，針對不同場景，沒有任何一朵云能完全滿足，分布式云的目標(biāo)就是讓不同業(yè)務(wù)上不同的云。據(jù)不完全統(tǒng)計，很多企業(yè)已經(jīng)按照分布式云的模式開始搭建了。

云廠商在尋求破局

自從 2010 年阿里開始建造云，國內(nèi)逐漸涌現(xiàn)了諸多公有云廠商，除了阿里、騰訊、華為等三大巨頭，縱深于某些細(xì)分領(lǐng)域的云廠商也紛紛入局。同時由于云已成為國家的基礎(chǔ)設(shè)施，關(guān)乎國計民生，政府機(jī)關(guān)也逐漸開始自建國資云，并鼓勵政府業(yè)務(wù)上國資云。IaaS 不值錢了，溢價率越來越低，那種為了賣 IaaS 搭配服務(wù)的心態(tài)更是要不得。另外，云計算經(jīng)過多年的發(fā)展后，各家云廠商在產(chǎn)品的豐富度上基本開始持平，有和沒有的這個階段基本過去了，一家壟斷的情況被打破。

在大 B 市場，每一個公有云巨頭不能忽視大 B 客戶對混合云、專有云、私有云的需求，繼續(xù)縱深發(fā)展。但實(shí)際建設(shè)中，往往都是項目制為主，周期長、標(biāo)準(zhǔn)化程度低、重復(fù)建設(shè)，建成以后，再被動地和公有云打通。專有云整一坨，公有云選一坨，然后疊加 N 層不同的底座，硬生生地把他們擰在一起。最終，建成的混合云“混而不合”、“多而無用”。

在小 B 市場，公有云服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠高，服務(wù)成本比較高，小 B 在自身業(yè)務(wù)發(fā)展難以為繼的情況下，最多買幾臺虛擬機(jī)，選擇開源軟件自建。而云廠商為了 ROI 最大化，更愿意服務(wù)于大 B，對于小 B 的規(guī)模化增長遲遲難以突破。

在這種情況下，云廠商的日子只會越來越不好過了，因此云廠商必須積極尋求破局。一些大廠開始組織 SaaS 的支撐計劃，如騰訊的“千帆計劃”、華為的“星光計劃”、阿里的“抗疫情扶持計劃”。對于一些實(shí)在不愿上公有云的用戶，采取“山不救我，我來就山”的方式。于是他們把自己的公有云技術(shù)棧下沉，向用戶側(cè)延伸，不僅要滿足低延遲、就近接入的需求，連行業(yè)客戶“專私混托”的需求，一并接收。

可以這么說，云計算技術(shù)的潮流，一定是公有云廠商引領(lǐng)的，專有云/私有云的建設(shè)需求，國內(nèi)比國外更加旺盛。各種形式的軟件服務(wù)“Any Where”，典型的如 AWS 的“EKS Any Where”，Google的“Anthos Any Where”，阿里的“ACK Any Where”等。

分布式云的概念定義

那么，什么是分布式云呢?2019 年 7 月， Gartner 給出了分布式云的明確定義 ：

分布式云是將公有云服務(wù)(通常包括必要的硬件和軟件)分布到不同的物理位置(即邊緣)，而服務(wù)的所有權(quán)、運(yùn)營、治理、更新和發(fā)展仍然由原始公有云提供商負(fù)責(zé)。

可以看出來，分布式云是云計算和邊緣計算、混合云計算的超集，為了進(jìn)一步理解分布式云，我們回顧下三者的概念。

對于云計算來說，業(yè)內(nèi)廣為接受的云計算概念是根據(jù) ISO/IEC 17788 <信息技術(shù) 云計算 概覽與詞匯>定義的：

• 云計算是一種將可伸縮、彈性、共享的物理和虛擬資源池以按需自服務(wù)的方式供應(yīng)和管理，并且提供網(wǎng)絡(luò)訪問的模式。

對于邊緣計算，以 Apache 社區(qū)的定義來看：

• 邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)。

對于混合云計算，以 NIST 的定義來看：

• 混合云計算是兩個或多個不同的基礎(chǔ)架構(gòu)(私有云、公有云或社區(qū)云)的組合，這些基礎(chǔ)架構(gòu)通過專有或標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)綁定在一起但仍屬唯一的實(shí)體，支持應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的可移動性。

邊緣計算跟云計算是相互補(bǔ)充、相互依賴的關(guān)系。邊緣計算其實(shí)是云計算往邊緣的一個延伸，把云上的一些能力往邊緣上延伸，邊緣計算進(jìn)一步彌補(bǔ)了云計算的網(wǎng)絡(luò)延遲。混合云計算是云計算的不同部署形態(tài)，以適應(yīng)客戶對于安全、資源的多種要求。

分布式云不是一朵云，分布式云由多個云節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)位于不同地理位置、規(guī)模各異，可以是傳統(tǒng)公有云的中心 Region，也可以是延伸到業(yè)務(wù)現(xiàn)場的邊緣站點(diǎn)，還可以是因?yàn)楸O(jiān)管、合規(guī)或者效率等原因建設(shè)在本地的數(shù)據(jù)中心、專有云、托管云。分布式云對全類型云計算資源進(jìn)行高效統(tǒng)一的管理、調(diào)度、更新、迭代。無數(shù)朵“中心云”、“邊緣云”和“本地云”，共同組成了一朵“云簇”，這就是分布式云。

那么分布式云都有哪些特點(diǎn)呢?

• 低延時：分布式云能夠充分發(fā)揮服務(wù)性能，距離需要服務(wù)的人更近，用戶接收計算過程和結(jié)果的速度提高。
• 強(qiáng)合規(guī)：分布式云更符合法合規(guī)要求，即數(shù)據(jù)必須位于特定的客戶位置，幫助企業(yè)規(guī)避法律風(fēng)險。
• 低風(fēng)險：分布式云可以降低網(wǎng)絡(luò)故障風(fēng)險，云服務(wù)可以駐留在本地或半本地子網(wǎng)中，從而使它們可以不受限制地間歇運(yùn)行。
• 靈活性強(qiáng)：分布式云服務(wù)模式更靈活，可以托管云服務(wù)或提供云服務(wù)的位置(計算區(qū)域)的數(shù)量和可用性急劇增加。

分布式云相比于傳統(tǒng)的云有以下優(yōu)勢：

• 相比于公有云，在距離使用者最近的地方提供云服務(wù)，對于一些服務(wù)熱區(qū)比如智慧城市或者復(fù)雜業(yè)務(wù)場景比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，可以降低延遲、提升體驗(yàn)。
• 相比于私有云，分布式云強(qiáng)調(diào)統(tǒng)一架構(gòu)、持續(xù)迭代，不管這些云物理位置有多分散，在客戶視角里，卻只有一朵邏輯上的分布式云。

Gartner 認(rèn)為，利用云的資源實(shí)現(xiàn)降低成本，同時減少運(yùn)營成本，而私有云、混合云以及混合 IT 都無法達(dá)成這個效果。因此，Gartner 連續(xù)兩年(2020-2021)將分布式云列為頂級戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。據(jù) Gartner 預(yù)測，到 2025 年，超過 50% 的組織將在其選擇的地點(diǎn)使用分布式云，從而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)模式。

分布式云的設(shè)計原理

組織形式有機(jī)化

未來最優(yōu)秀的組織形式是什么?是金字塔組織，還是扁平組織?很多大企業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，逐漸探索出有機(jī)組織才是最合理的形式。人類大腦對于現(xiàn)實(shí)世界的信息處理能力是有限的，我們以各種規(guī)則去編排我們接收到的信息，讓其更加簡單易記，或者借助外部設(shè)備來存儲。

無論是各種神話故事，還是面向?qū)ο缶幊?，我們都傾向于虛擬化、擬人化，越接近人類語言，越容易傳承。所以我們能感知的復(fù)雜度，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比現(xiàn)實(shí)世界低很多。那么現(xiàn)實(shí)世界為什么如此勃勃生機(jī)，它是靠什么運(yùn)轉(zhuǎn)的?我認(rèn)為所有的美妙就在于未知，沒有任何一個個體能夠裝進(jìn)所有信息，沒有任何一個概念能夠包攬所有，時空和時間有絕對的局限，沒有終點(diǎn)，亦無起點(diǎn)。

分布式云就是在趨近這種未知，期待用新的規(guī)則來編排我們獲取的信息，以便離現(xiàn)實(shí)世界更近。拿凱文凱利 《失控》 中的九個規(guī)律，我們來進(jìn)一步理解其中的本質(zhì)：

• 分布式生存：Distribute being
• 自下而上的控制：Control from the bottom
• 收益遞增：Cultivate increasing returns
• 模塊化生長：Grow by chunking
• 邊界最大化：Maximize the fringes
• 鼓勵犯錯誤：Honor your errors
• 不求最優(yōu)化，但求多目標(biāo)：Pursue no optima; have multiple goals.
• 謀求持久的不均衡態(tài)：Seek persistent disequilibrium
• 變自生變：Change how things change

未來的科技和組織，會越來越接近像有生命的生物有機(jī)體那樣，呈現(xiàn)出“有機(jī)體化”的趨向。科技想要的東西就是生命想要的東西，科技的發(fā)展方向就是生命進(jìn)化的方向。現(xiàn)在人類已定義的生命形態(tài)僅包括植物、動物、原生生物、真菌、原細(xì)菌、真細(xì)菌六種，但技術(shù)的演化和這六種生命體的演化驚人相似。技術(shù)應(yīng)該是生命的第七種存在方式。技術(shù)是生命的延伸，它不是獨(dú)立于生命之外的東西。

2006 年至今，服務(wù)器的數(shù)量從千、萬臺，迅猛增長到百萬或千萬臺，云的形態(tài)越來越多，我們希望探索其中的共性，才能讓云更加標(biāo)準(zhǔn)化，讓單一的云組合成功能更加強(qiáng)大的云簇。分布式云的本質(zhì)，就是希望模糊各種云形態(tài)的概念，不應(yīng)該區(qū)分公有云和私有云，讓云節(jié)點(diǎn)趨于標(biāo)準(zhǔn)化，讓云的連接和覆蓋范圍愈大，若干個體相互獨(dú)立，又松散耦合。

我們拿有機(jī)的人體，來形象說明分布式云。云計算能夠處理大量信息，并可以存儲短長期的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)非常類似于我們的大腦。大腦是中樞神經(jīng)中最大和最復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，也是最高部位，是調(diào)節(jié)機(jī)體功能的器官，也是意識、精神、語言、學(xué)習(xí)、記憶和智能等高級神經(jīng)活動的物質(zhì)基礎(chǔ)。人類的脊髓也含有灰質(zhì)層，并具有簡單中樞神經(jīng)系統(tǒng)，能夠負(fù)責(zé)來自四肢和軀干的反射動作，及傳送腦與外周之間的神經(jīng)信息。我們在初中的生物中都學(xué)習(xí)到了膝跳反應(yīng)，這就是脊髓反應(yīng)能力的證據(jù)。邊緣計算對于云計算，就好比脊髓對于大腦，邊緣計算反應(yīng)速度快，無需云計算支持，但低智能程度較低，不能夠適應(yīng)復(fù)雜信息的處理。不同的云節(jié)點(diǎn)之間，可以打通雙向或者單向的網(wǎng)絡(luò)通道。

另外，分布式云的中心云節(jié)點(diǎn)應(yīng)該以客戶云為主體，客戶想掌握自己業(yè)務(wù)的主導(dǎo)權(quán)，而公有云廠商只是提供各種專用云服務(wù)。有一種和目前分布式云的定義相悖的觀點(diǎn)認(rèn)為，以云廠商為中心云，是從資源壟斷角度來看，而非業(yè)務(wù)角度，是不符合市場發(fā)展規(guī)律的。

所以分布式云不應(yīng)該看做公有云的延伸，中心云應(yīng)該圍繞業(yè)務(wù)來定義。另外，分布式的本質(zhì)在于去中心化，中心云節(jié)點(diǎn)只是承載了更多的管控和指揮職能，本質(zhì)上不應(yīng)該只有一個，在現(xiàn)實(shí)世界中，就相當(dāng)于有眾多的客戶實(shí)體，不同的客戶實(shí)體之間，不應(yīng)該存在網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通，而應(yīng)該只是邏輯上的關(guān)聯(lián)。新一代云計算也將會以區(qū)塊鏈為范本，進(jìn)一步去中心化，擴(kuò)大云的分布式大網(wǎng)。

虛擬架構(gòu)最大化

硬件技術(shù)的發(fā)展速度一定是遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上軟件的，為此我們把現(xiàn)實(shí)世界信息的抽象邏輯，更多地集中在軟件層。例如在硬件之上，我們抽象了虛擬層，在虛擬層之上我們又抽象了容器，靈活度越來越高，單位也越分越細(xì)。

另外，在技術(shù)架構(gòu)的設(shè)計上有一種返祖模式，軟件模擬硬件的能力構(gòu)建虛擬層，更好地做資源的調(diào)度和隔離。一旦軟件虛擬技術(shù)發(fā)展到一定階段，又會進(jìn)一步推動硬件技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化、微觀化，例如早期的硬件資源都是整機(jī)組裝，而有了 IaaS 后，會起到屏蔽底層硬件組織形式的作用，現(xiàn)在可以零散外掛，例如磁盤等，相信未來的硬件職能會進(jìn)一步分化，原子粒度會越拆越細(xì)，越小的粒度也意味著越標(biāo)準(zhǔn)化，組織形式也越靈活。

當(dāng)軟件隔離技術(shù)越加成熟，對于硬件的安全隔離要求就會越來越低，公有云能提供的職能場景也會越來越多。例如，被廣大政府機(jī)關(guān)、金融、銀行等企業(yè)所詬病的數(shù)據(jù)安全不再是公有云的瓶頸之時，是否我們可以少很多本地云了呢?

技術(shù)的發(fā)展存在驚人的相似，通過軟件去實(shí)現(xiàn)隔離，不僅僅存在于云技術(shù)中，也存在前端的技術(shù)當(dāng)中。例如 react 和 vue 的虛擬 Dom，就是為了節(jié)省瀏覽器的資源消耗，而構(gòu)建的一層頁面元素的虛擬組織形式，有更快的效應(yīng)速度，也可以讓編程更加靈活。還有，在云原生中，我們一直致力于通過中間件來壓縮有狀態(tài)應(yīng)用的存在比例，本質(zhì)上就是把跟硬件的那一部分邏輯，更好地沉淀到業(yè)務(wù)底層。

因此，改變?nèi)菀赘淖兊模瑯?biāo)準(zhǔn)化不容易改變的。可以假設(shè)一個問題：如果我們一開始就有云，就構(gòu)建了虛擬層做資源調(diào)度，我們還會有臺式機(jī)、一體機(jī)嗎?

分布式云如何落地

分布式云在業(yè)務(wù)上的形態(tài)

淘寶沒有一件貨， 卻整合了整個零售業(yè);銀聯(lián)沒有一家銀行，卻整合了全部銀行;美團(tuán)沒有一個飯店，卻成就了很多酒店。分布式云的去中心化和高度虛擬化一定會催生未來最大的虛擬云產(chǎn)品市場，而它不應(yīng)該綁定任何一個云廠商。云廠商不應(yīng)該只以 IaaS 來定義云計算，而看不到最大的商機(jī)在哪里，云產(chǎn)品服務(wù)一定是可遷移的，這是不可阻擋的。另外，我們不可簡單地認(rèn)為，某個公有云就是云產(chǎn)品市場，各種公有云更像是一個自成一體的云平臺。

對于云產(chǎn)品市場來說，最核心的組成就是云產(chǎn)品，對于云產(chǎn)品來說，為了服務(wù)到企業(yè)客戶，云產(chǎn)品就不能限定云，云產(chǎn)品必須具備部署到“Any Where”的能力。而對于企業(yè)客戶來說，云產(chǎn)品在不同的云之間，還能夠隨意復(fù)制、搬遷云產(chǎn)品產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對于云產(chǎn)品的升級，必須保證業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不能被覆蓋，實(shí)現(xiàn)在線升級，讓業(yè)務(wù)永不停機(jī)。

那么，對于云產(chǎn)品的資產(chǎn)編排、版本管理、鏡像構(gòu)建、服務(wù)搬遷、數(shù)據(jù)同步、中心管控、網(wǎng)絡(luò)通道搭建等，必然離不開平臺的管理。在阿里剛好有這么一個平臺，叫做云原生應(yīng)用交付平臺，簡稱 ADP。ADP 簡直是為分布式云場景量身定做的平臺，可以讓云產(chǎn)品和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模化交付和運(yùn)維，是分布式云和云產(chǎn)品市場的物流搬運(yùn)工。

分布式云催生了新的技術(shù)

Gartner 于 2021 年 11 月發(fā)布了企業(yè)機(jī)構(gòu)在 2022 年需要探索的重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢，分布式云相關(guān)的多項技術(shù)入選，如分布式企業(yè)、云原生平臺、主權(quán)云網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格等。

接下來，我們來一窺這些技術(shù)戰(zhàn)略都包括哪些內(nèi)容：

• 生成式人工智能(GenerativeArtificial Intelligence)

即將上市的生成式人工智能是最引人注目和最強(qiáng)大的人工智能技術(shù)之一。該機(jī)器學(xué)習(xí)方法從其數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)內(nèi)容或?qū)ο?，并運(yùn)用數(shù)據(jù)生成全新、完全原創(chuàng)的實(shí)際工件。

生成式人工智能可用于多種活動，如創(chuàng)建軟件代碼、促進(jìn)藥物研發(fā)和有針對性的營銷，但該技術(shù)也會被濫用于詐騙、欺詐、政治造謠、偽造身份等。Gartner 預(yù)計到 2025 年，生成式人工智能將占所有生成數(shù)據(jù)的 10%，而目前這一比例還不到 1%。

• 數(shù)據(jù)編織(Data Fabric)

在過去的十年里，數(shù)據(jù)和應(yīng)用孤島的數(shù)量激增，而數(shù)據(jù)和分析(D&A)團(tuán)隊的技能型人才數(shù)量卻保持不變，甚至下降。作為一種跨平臺和業(yè)務(wù)用戶的靈活、彈性數(shù)據(jù)整合方式，數(shù)據(jù)編織能夠簡化企業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)設(shè)施并創(chuàng)建一個可擴(kuò)展架構(gòu)來減少大多數(shù)數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊因整合難度上升而出現(xiàn)的技術(shù)債務(wù)。

數(shù)據(jù)編織的真正價值在于它能夠通過內(nèi)置的分析技術(shù)動態(tài)改進(jìn)數(shù)據(jù)的使用，使數(shù)據(jù)管理工作量減少 70% 并加快價值實(shí)現(xiàn)時間。

• 分布式企業(yè)(DistributedEnterprise)

隨著遠(yuǎn)程和混合工作模式的增加，以辦公室為中心的傳統(tǒng)企業(yè)機(jī)構(gòu)正在演變成由分散在各地的工作者組成的分布式企業(yè)。

Groombridge 表示：“這就要求首席信息官通過重大技術(shù)和服務(wù)變革提供無摩擦工作體驗(yàn)，不過事情總有兩面性：這項技術(shù)會對業(yè)務(wù)模式產(chǎn)生影響。從零售到教育，每家企業(yè)機(jī)構(gòu)都必須重新配置交付模式才能支持分布式服務(wù)。兩年前，全世界沒有人想到自己能在數(shù)字試衣間里試穿衣服?！?/p>

Gartner 預(yù)計，到 2023 年，75% 充分發(fā)揮分布式企業(yè)效益的企業(yè)機(jī)構(gòu)將實(shí)現(xiàn)比競爭對手快 25% 的收入增長。

• 云原生平臺(Cloud-NativePlatform，CNP)

為了真正能夠在任何地方提供數(shù)字能力，企業(yè)必須放棄熟悉的“直接遷移”并轉(zhuǎn)向 CNP。CNP 運(yùn)用云計算的核心能力，向使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的技術(shù)創(chuàng)造者提供可擴(kuò)展的彈性 IT 相關(guān)能力“即服務(wù)”，從而加快價值實(shí)現(xiàn)時間并降低成本。

因此，Gartner 預(yù)測到 2025 年，云原生平臺將成為 95% 以上新數(shù)字倡議的基礎(chǔ)，而在 2021 年這一比例只有不到 40%。

• 自治系統(tǒng)(Autonomic Systems)

隨著企業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)的編程或簡單的自動化將無法擴(kuò)展。自治系統(tǒng)是可以從所在環(huán)境中學(xué)習(xí)的自我管理型物理或軟件系統(tǒng)。與自動化甚至自主系統(tǒng)不同，自治系統(tǒng)無需外部軟件更新就可以動態(tài)修改自己的算法，使它們能夠像人類一樣迅速適應(yīng)現(xiàn)場的新情況。

Groombridge 表示：“自治行為已因?yàn)榻诒徊渴鹪趶?fù)雜的安全環(huán)境中而為人所知。而從長遠(yuǎn)看，這項技術(shù)將被普遍應(yīng)用于機(jī)器人、無人機(jī)、制造機(jī)器和智能空間等物理系統(tǒng)?！?/p>

• 決策智能(DecisionIntelligence，DI)

一家企業(yè)機(jī)構(gòu)的決策能力是其競爭優(yōu)勢的重要來源，而如今這個時代對這項能力的要求也越來越高。

決策智能是一門實(shí)用的學(xué)科。該學(xué)科通過清楚理解并精心設(shè)計做出決策的方式以及根據(jù)反饋評估、管理和改進(jìn)結(jié)果的方式來改進(jìn)決策。Gartner 預(yù)測在未來兩年，三分之一的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)將使用決策智能實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化決策，進(jìn)而提高競爭優(yōu)勢。

• 組裝式應(yīng)用程序(Composable Applications)

在不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境中，業(yè)務(wù)適應(yīng)性需求能夠引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)向支持快速、安全和高效應(yīng)用變化的技術(shù)架構(gòu)?？山M合的應(yīng)用架構(gòu)增強(qiáng)了這種適應(yīng)性，而采用可組合方法的企業(yè)機(jī)構(gòu)在新功能的實(shí)現(xiàn)速度上將比競爭對手快 80%。

Groombridge 表示：“在動蕩的時代，可組合的業(yè)務(wù)原則幫助企業(yè)機(jī)構(gòu)駕馭對業(yè)務(wù)韌性和增長至關(guān)重要的加速變化。沒有它的現(xiàn)代企業(yè)機(jī)構(gòu)可能會失去在市場中的前進(jìn)動力和客戶忠誠度。”

• 超級自動化(Hyperautomation)

超自動化通過快速識別、審核和自動執(zhí)行盡可能多的流程來實(shí)現(xiàn)加速增長和業(yè)務(wù)韌性。

Groombridge 表示：“Gartner 的研究表明，表現(xiàn)最好的超自動化團(tuán)隊專注于三個關(guān)鍵優(yōu)先事項：提高工作質(zhì)量、加快業(yè)務(wù)流程和增強(qiáng)決策敏捷性。在過去的一年中，業(yè)務(wù)技術(shù)專家平均支持 4.2 項自動化倡議?！?/p>

• 隱私增強(qiáng)計算(Privacy-EnhancingComputation，PEC)

除了應(yīng)對不斷成熟的國際隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)法律外，首席信息官還必須避免因隱私事件而導(dǎo)致客戶信任下降。因此，Gartner 預(yù)計到 2025 年，60% 的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)將使用一種或多種隱私增強(qiáng)計算技術(shù)。

在數(shù)據(jù)、軟件或硬件層面保護(hù)個人和敏感信息的 PEC 技術(shù)能夠在不影響保密性或隱私的情況下安全地共享、匯集和分析數(shù)據(jù)。目前這項技術(shù)被應(yīng)用于許多垂直領(lǐng)域以及公有云基礎(chǔ)設(shè)施(例如可信的執(zhí)行環(huán)境)。

• 網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格(Cybersecurity Mesh)

Groombridge表示：“數(shù)據(jù)貫穿了今年的許多趨勢，但只有當(dāng)企業(yè)能夠信任數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)才會變得有用。如今，資產(chǎn)和用戶可能出現(xiàn)在任何地方，這意味著傳統(tǒng)的安全邊界已經(jīng)消失。這就需要有網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)(CSMA)?！?/p>

CSMA 幫助提供一體化安全結(jié)構(gòu)和態(tài)勢，為任何位置的任何資產(chǎn)提供安全保障。到 2024 年，使用 CSMA 一體化安全工具組成一個合作生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)機(jī)構(gòu)能夠?qū)雾棸踩录呢攧?wù)影響平均減少 90%。

• 人工智能工程化(AI Engineering)

IT 領(lǐng)導(dǎo)人想方設(shè)法地將人工智能集成到應(yīng)用中，在從未投入生產(chǎn)的人工智能項目上浪費(fèi)時間和金錢或在人工智能解決方案發(fā)布后努力保持它們的價值。人工智能工程化是一種實(shí)現(xiàn)人工智能模型操作化的綜合方法。

Groombridge 表示：“從事人工智能工作的混合團(tuán)隊是否真正能夠?yàn)樗麄兊钠髽I(yè)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)差異化，取決于他們通過快速人工智能變革不斷提升價值的能力。到 2025 年，10% 建立人工智能工程化最佳實(shí)踐的企業(yè)從其人工智能工作中產(chǎn)生的價值將至少比 90% 未建立該實(shí)踐的企業(yè)高出三倍?！?/p>

• 全面體驗(yàn)(Total Experience，TX)

全面體驗(yàn)是一項結(jié)合客戶體驗(yàn)(CX)、員工體驗(yàn)(EX)、用戶體驗(yàn)(UX)和多重體驗(yàn)(MX)學(xué)科的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。TX 的目標(biāo)是提升客戶和員工的信心、滿意度、忠誠度和擁護(hù)度。企業(yè)機(jī)構(gòu)將通過實(shí)現(xiàn)具有適應(yīng)性和韌性的 TX 業(yè)務(wù)成果來增加收入和利潤。

未來智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括：建立 AI 智能系統(tǒng)智商評測體系，開展世界人工智能智商評測;開展互聯(lián)網(wǎng)(城市)大腦研究計劃，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)(城市)大腦技術(shù)和企業(yè)圖譜，為提升企業(yè)，行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。每日推薦范圍未來科技發(fā)展趨勢的學(xué)習(xí)型文章。目前線上平臺已收藏上千篇精華前沿科技文章和報告。

Gartner 研究副總裁 David Groombridge 表示：“隨著各企業(yè)高管努力通過與客戶的直接技術(shù)聯(lián)系來尋求增長，首席信息官(CIO)必須找到恰當(dāng)?shù)?IT 力量來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新，并創(chuàng)建可擴(kuò)展的、有彈性的技術(shù)基礎(chǔ)，其可擴(kuò)展性將為數(shù)字投資騰出現(xiàn)金，這些當(dāng)務(wù)之急構(gòu)成了今年趨勢的三個主題：工程信任、塑造變革和加速增長。”

• 建立信任

建立信任時需要關(guān)注的技術(shù)包括主權(quán)云、非同質(zhì)化通證(NFT)、機(jī)讀法規(guī)、去中心化身份、去中心化金融、同態(tài)加密、主動元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)編織、實(shí)時事件中心和員工通信應(yīng)用。

• 加速增長

為了加速增長，應(yīng)探索以下技術(shù)：多重體驗(yàn)、行業(yè)云、人工智能驅(qū)動的創(chuàng)新、量子機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、生成式人工智能和數(shù)字人類。

• 塑造變革

希望塑造變革的企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)考慮組裝式應(yīng)用、組裝式網(wǎng)絡(luò)、人工智能增強(qiáng)設(shè)計、人工智能增強(qiáng)軟件工程、基于物理信息的人工智能、影響力工程化、數(shù)字平臺指揮者工具、命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和自集成應(yīng)用。

另外，由于這些技術(shù)戰(zhàn)略的落地還存在各種現(xiàn)實(shí)的困難，離拐點(diǎn)集中式爆發(fā)還存在一些距離，目前基本都處于技術(shù)萌芽期：

分布式云面臨的問題

分布式云會弱化公有云的中心職能?

分布式云強(qiáng)調(diào)去中心化，那么分布式云的盛行是否一定會弱化各大云廠商的壟斷態(tài)勢呢，畢竟誰都很難形成中心化。這不是搬起石頭砸自己的腳嗎，那為啥云廠商還熱衷于此呢，這是一個產(chǎn)業(yè)鏈的問題，就跟小吃街的餐館比荒村的餐館生意好。這是所有云廠商都擠破腦袋需要參加的生態(tài)鏈建設(shè)。

站在云廠商的角度，大家就是想把自家的公有云，盡最大可能向客戶側(cè)延伸。這是分布式云的初衷。已經(jīng)有部分云廠商預(yù)估到了這個態(tài)勢，甚至提出邊緣計算應(yīng)該遏制，因?yàn)楣芾砥饋韺?shí)在太復(fù)雜了，并且得不償失。

• 站在客戶的角度，希望將服務(wù)的主導(dǎo)權(quán)掌握在自己的手中，這樣能夠確保安全和高可用，同時會有效地遏制公有云廠商的壟斷，讓自己對于公有云的產(chǎn)品服務(wù)有更多議價權(quán)，而不是被別人遏制核心的咽喉。在搭建分布式云時，客戶更希望將中心云部署在自己的云上，通過自己云上的中心管控去調(diào)度其他云的服務(wù)。
• 市場形式永遠(yuǎn)是跟著客戶需求走的，公有云未來最好的出路就是做好服務(wù)，交付服務(wù)，搬運(yùn)數(shù)據(jù)，讓整個產(chǎn)業(yè)鏈無比順滑。并且一定要拋棄“IaaS 是核心，SaaS 是幫助 IaaS 促銷”的舊觀念，變 SaaS 為核心。否則成也蕭何敗蕭何，類似于閉關(guān)鎖國，固步自封，你不去搞，總有其他人去搞。

云原生的商業(yè)化離業(yè)務(wù)太遠(yuǎn)?

可以這么說，如果不發(fā)生世界大戰(zhàn)，未來最好的行業(yè)一定是服務(wù)于人的體驗(yàn)的，按尤瓦爾·赫拉利《未來簡史》的預(yù)言，低智重復(fù)的工作逐漸被虛擬人代替，人類最重要的事情就是感受世界的美好，每個人都可以打造大小三千虛擬世界，成為其中母神或者天道一類的強(qiáng)大存在，曾有人拿量子計算來說明，當(dāng)前的人類世界，也不過是更高級文明控制的鏡子世界。

所有的科幻都是現(xiàn)實(shí)的縮影。因此，是終端用戶的需求引導(dǎo)了市場的發(fā)展，離終端用戶越近的企業(yè)，對市場的主導(dǎo)程度越高，隨風(fēng)轉(zhuǎn)舵的能力越強(qiáng)，盈利結(jié)構(gòu)越健康，商業(yè)潛力也越大。拿阿里來舉例，其核心電商業(yè)務(wù)是以“天下沒有難做的生意”為理念，本質(zhì)上是服務(wù)于賣家的，離終端用戶還差點(diǎn)意思，因此阿里為尋求突破，全面發(fā)展娛樂、健康、旅游等多個行業(yè)，通過強(qiáng)管控一些垂直行業(yè)的業(yè)務(wù)，做到自主經(jīng)營，以期讓商業(yè)結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)健。

每一個技術(shù)產(chǎn)品總想離終端客戶更近，離客戶越近，變現(xiàn)越容易，市場話語權(quán)越大。云原生商業(yè)化亦是如此。對于 CaaS 容器平臺的提供商來說，上承 IaaS 云廠商，下接 PaaS 提供商，離終端的用戶還差一段距離：

為了迎合外部市場，CaaS 容器提供商，不斷打造各種全棧平臺，以期覆蓋更多的技術(shù)場景。但做得越多，發(fā)現(xiàn)平臺越沉重，甚至出現(xiàn)了多層底座套底座的情況，導(dǎo)致客戶只需要其中一點(diǎn)能力，我們要拔蘿卜帶泥扯出一大堆，客戶的感官很不好。

而且，云原生為了自動化，天然把許多運(yùn)維人員人工干的事都抽象概括了出來，導(dǎo)致一些離運(yùn)維比較遠(yuǎn)的開發(fā)，認(rèn)為云原生比較復(fù)雜，這其實(shí)是轉(zhuǎn)嫁了運(yùn)維人員的活到了開發(fā)人員。當(dāng)然，這有本質(zhì)區(qū)別，運(yùn)維人員要干一周的活，開發(fā)人員只需要幾分鐘，從企業(yè)整體來看，是提高了效益的。不管怎么說，對開發(fā)人員的要求肯定是更高了，要理解的概念更多了。自動化并不是點(diǎn)一個按鈕就完事的事情，配置自動化規(guī)則需要對運(yùn)維有更深的理解，誰也不知道這個規(guī)則下發(fā)之后會帶來多大面積的影響。到了最后，越是高精尖自動化的技術(shù)產(chǎn)品，越是被少量人才才能掌握。

所以云原生對人才的要求高了，無論是容器平臺的提供商，還是使用容器平臺的客戶。該下沉的 k8s 和中間件的技術(shù)棧，透出到了客戶端。早期為了響應(yīng)上云的號召，大部分業(yè)務(wù)只是托管上云，根本未做云原生改造，云原生并未給客戶真正的福利。CaaS 提供商想出圈，暴露了各種高大上的概念，SaaS 客戶一臉懵逼，所以云原生到底有啥用，除了復(fù)雜還是復(fù)雜。本質(zhì)是中間缺了一環(huán)，在 CaaS 提供商和 SaaS 客戶之間，應(yīng)該打造各種垂直場景的 PaaS，這些 PaaS 大部分是各種行業(yè)的 APaaS，是幫助搭建 SaaS 的低代碼平臺，讓 SaaS 客戶不要去理解底層技術(shù)的復(fù)雜性。目前 PaaS 的建設(shè)肯定是不完善的，這需要業(yè)務(wù)和技術(shù)的雙重推動。

所以，不得不承認(rèn)，CaaS 提供商就應(yīng)該離 SaaS 客戶遠(yuǎn)一點(diǎn)，PaaS 客戶的規(guī)?？隙ú淮?，但是他們主導(dǎo)了一批行業(yè) SaaS，引領(lǐng)行業(yè)爆發(fā)式向前發(fā)展。

云原生操作系統(tǒng)和混合云平臺誰能實(shí)現(xiàn)“Any Where”?

為了適應(yīng)分布式云的“Any Where”服務(wù)場景，各個云廠商在技術(shù)層面，將原來的增強(qiáng)版 K8S 服務(wù)改頭換面，打造為云原生操作系統(tǒng);在業(yè)務(wù)層面，將原來的混合云平臺進(jìn)行改造，可以對接多種類型的云節(jié)點(diǎn)，以期實(shí)現(xiàn) SaaS 的多云輕松管控，但分布式云并非混合云，雖然經(jīng)驗(yàn)可以復(fù)用，但類似于云原生概念的提出，分布式云管控平臺需要從設(shè)計理念和技術(shù)架構(gòu)上推倒重來。首先得模糊各種云節(jié)點(diǎn)的不同，公有云、私有云、邊緣云一把梭，將其中的差異變?yōu)榭蓴U(kuò)展的配置。

業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)，可以看出來，最先帶動分布式云的，一定是含有業(yè)務(wù)屬性的分布式云管控平臺。

分布式云是否虛無縹緲?

對于企業(yè)客戶來說，云原生還沒整明白呢，咋就又來了分布式云，是趨勢合該如此，還是炒一波熱度的噱頭?

其實(shí)，分布式云本就已經(jīng)存在了，大部分企業(yè)就是采用的分布式云架構(gòu)。分布式云概念的提出，只是為了讓這種架構(gòu)更加具象化、標(biāo)準(zhǔn)化。順應(yīng)企業(yè)客戶的意愿，讓分布式云發(fā)展得更快。但是，雖然分布式云是未來的方向，但是想要快速發(fā)展，仍然面臨很多問題：

• 云原生目前只走完業(yè)務(wù)托管上云這個階段，業(yè)務(wù)在云原生改造方面缺乏動力，所以無法真正享受云原生帶來的福利。雖然元宇宙、5G 計算、云游戲需要更高算力，但這些業(yè)務(wù)本身的方向還不明朗，離實(shí)踐還有很長一段距離。
• 分布式云中的服務(wù)交付行業(yè)，整體比較粗糙，人工化成本極高，由于云和云之間的數(shù)據(jù)同步難度極高，服務(wù)的升級會很大程度影響現(xiàn)有運(yùn)行時的業(yè)務(wù)，急需定義一套公認(rèn)的數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)。
• 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是息息相關(guān)的，但該領(lǐng)域的整體成長性現(xiàn)在是偏弱的，分布式云的緊迫性沒有那么高。
• 分布式云對于網(wǎng)絡(luò)連接的要求比較高，如果出現(xiàn)長時間的網(wǎng)絡(luò)中斷，就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或者功能無法使用。
• 分布式云尚無業(yè)務(wù)大規(guī)模實(shí)踐過，理論到技術(shù)都很不完善，可能會帶來成本不確定性。