多年來，企業云計算一直在可能的范圍和實際的范圍之間進行仔細的平衡，有時甚至是一場史詩般的戰斗。這種二分法導致了很多混亂，反過來又會阻礙發展。這里介紹了在重新定義云計算的技術。

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在過去十年的末期，企業主和云服務提供商都越來越重視。雙方都了解彼此需要，但任何一方都無法確切確定這種關系的外觀。

到2020年，關于未來十年云計算的含義已經變得清晰起來。

了解這些模式將是服務和產品供應商計劃其業務戰略時成功的關鍵。

新一代技術

企業所有者現在開始了解云成本降低和容器化帶來的性能優勢。就在兩年前，在Portworx和Aqua Security年度容器采用研究中接受采訪的所有者中，幾乎只有一半正在考慮采用容器化計算。截至2019年-該研究中87%的受訪者現在計劃使用容器。

阻礙企業采用的一件事是擔心安全漏洞，以及使用Linux控制組，強制性訪問控制等隔離容器的復雜性。為了贏得企業的信任，最近幾年來，越來越多的新型容器受到關注。如果您還沒有，那么在接下來的幾個月和幾年中，您將開始更多地了解Kata Containers。

Kata Containers項目由OpenStack Foundation管理，始于2017年。該項目的總體目標是將容器化的好處與虛擬化的好處相結合，特別是工作負載隔離。

Kata Containers項目將Intel的Clear Containers的高性能與Hyper的runV平臺(RunV是基于超輕量級VM的與平臺無關的基于云的運行時)的適應性結合在一起。

借助Google和Microsoft(以及其他公司)的投入，Kata Containers顯然將自己定位為將推動企業廣泛采用的容器化技術。Kata Containers在與所有主要的網絡架構和虛擬機管理程序兼容，從而使工作負載能夠在多云環境中無縫運行。

大規模改善微服務

Twitter和Netflix已經證明微服務架構可以在規模上很好地工作，但是幕后仍然存在許多復雜性。模塊化組件之間的通信可能會出現問題，從而導致缺乏可見性以及維護安全性和QoS的持續挑戰。

為了解決這一挑戰，IBM，Google和Lyft共同努力，共同創建解決方案。最終結果成為Istio。

Istio被描述為一個開放源代碼“服務網格”，旨在為連接，保護，監視和擴展分布式微服務提供通用環境。Istio的主要優勢在于，它可以在混合環境和多云環境中工作，而無需更改應用程序代碼。

在安全性方面，Istio在微服務和最終用戶之間(以及微服務本身之間)創建了一個單獨的安全通信通道。在性能監控和故障排除方面，Istio提供了直觀的儀表板和整個分布式環境的系統范圍視圖。

在分布式環境使運營商看到個別微服務不僅是如何執行，還要它們是如何互相影響。因此，可以快速定位并糾正問題區域。

微服務架構的開發人員和運營商都可以張開雙臂歡迎Istio。通過簡化安全性和故障排除，同時也消除了擴展的障礙，開發人員將可以隨意創建新的應用程序。結果，微服務業務模型將比以往更具吸引力。

擁有混合云空間的競賽

上面詳述的發展面向混合和多云的未來。主要的公共云提供商對基于公共云的“即服務”壟斷所抱有的任何夢想幾乎都煙消云散了。最重要的是安全和保障。

紅帽最近的一項調查幾乎證實了這一新現實，發現只有4%的企業將云原生視為優秀的發展道路。相比之下，有31%的受訪者更喜歡混合云部署。

可以預見，亞馬遜，微軟和谷歌等公司已經做出了反應，推出了托管混合云服務。隨著它們繼續模糊內部部署和云計算之間的界限，這些可能會越來越受關注。

微軟憑借其完善的Azure Stack在這一領域擁有明顯的領先優勢，這就是盡管AWS在公共云服務的市場份額中占據主導地位，但Azure如此迅速增長的原因之一。Azure Stack與各種合作伙伴供應商(例如Dell EMC，Lenovo和Cisco)合作，但是它使用與其公共云相同的定價模型。

亞馬遜最近的回應是通過與私有云專家Vmware合作推出AWS Outposts的。前哨站作為一種混合云解決方案進行營銷，適合需要在云邊緣實現低延遲性能的企業。它們包括由Amazon技術人員安裝，配置和管理的本地，單供應商硬件部署。然后，最好通過AWS Direct Connect將它們連接到父AWS區域。

Google的專利方式略有不同。但是正如他們所說，他們的創新解決方案是真正解決多云挑戰的解決方案。

解決多云挑戰

盡管微軟和亞馬遜顯然熱衷于擴展其云環境和服務產品以滿足客戶的需求，但谷歌將自己定位為一家公司，它將真正釋放企業的業務，使其可以在私有云和公共云的任何組合中進行運營。而且，像往常一樣，谷歌有一個王牌：Kubernetes。

Google的混合和多云解決方案Anthos可以在GKE上運行，但它還包括一個在vSphere上運行的本地平臺(GKE On-Prem)。還包括Istio的服務網格技術(如上所述)，用于處理Kubernetes策略的配置管理平臺以及用于監視的Stackdriver。

借助AWS和Azure都支持Kubernetes，Anthos用戶可以與自己的私有云(即真正的，誠實到善良的混合云)一起使用其中一個或兩個公共云。

當然，Google還提供了云直接連接(Cloud Interconnect)，以確保本地網絡和GCP之間的高速，安全連接。

但這并不止于此。谷歌還發布了Anthos Migrate，這是一種從Velostrata技術構建的免費P2K(物理到Kubernetes)遷移工具。Anthos Migrate旨在允許GCP用戶輕松地對現有應用程序進行現代化，或者可能更有趣的是，將VM從其他云服務遷移過來。

終極機器學習溫床

云計算不僅使企業能夠提供更便宜，更快，更具可擴展性的服務，而且還改變了企業實際可實現目標的性質和范圍。隨著云技術變得越來越普遍和易于使用，工作負載有望變得更加雄心勃勃。說到雄心壯志，許多組織都將人工智能(既創造人工智能又從中受益)放在了他們的愿望清單的頂部。

從診斷疾病和識別類似地球的行星到自動駕駛汽車和語言翻譯，機器學習在特定任務上勝過人類的潛力在未來幾年將繼續發展并增長。

就是說，如果您問Google AI負責人Jeff Dean，那么從今天開始從頭開始的每個項目的方法昨天都需要改變。Jeff設想用一個多功能模型替換當前的基于原子的，基于單元的ML模型。該模型在大多數情況下都處于非活動狀態，但是只要需要執行一項新任務，它就會以先前的相關學習為基礎。

正如Dean在最近的主題演講中所解釋的那樣，這將更類似于成年人的人類學習，而不是當今的模型，他將其與漫長，效率低下的嬰兒學習過程進行了比較。

在未來的道路上肯定會有很多挑戰，但是隨著云計算的不斷發展以吸引更多的企業，為應對這些挑戰而成長的開發人員的數量將會增加。

但是，直到真正出現之前，沒人會真正知道未來的情況。只是準備好被敬畏，激動，甚至可能對2020年代可以(和將要實現)的巨大范圍和規模感到有些震驚。