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2020年云計算發展的五個主要趨勢

[日期:2020-02-17] 來源:企業網D1Net  作者: [字體: ]

       云計算如今已經從行業顛覆者發展成為當今企業IT的基礎,而云計算領域的變化速度并未顯現出任何滯后發展的跡象。

 
混合云已經讓位給多云,這是否只是宣傳和炒作?如今,“云原生”的概念非常重要,并帶來了一些挑戰。而從微服務到kubernetes到邊緣計算的新興技術正在推動著巨大的轉變。
 
云存儲和備份的好處
 
保護企業數據至關重要,這就是為什么如此多的企業在其云存儲中使用自動備份的原因。它具有可擴展性、靈活性,可讓用戶高枕無憂。Cobalt Iron公司的企業級備份和恢復解決方案以其自動化和可靠性而著稱,并且成本較低。
 
這些持續不斷的新發展提出了一個問題:人們需要知道如何才能在2020年真正跟上云計算的潮流?
 
為了提供更深入的見解,行業媒體與云計算專家Bernard Golden進行了溝通和探討。Golden曾擔任多個高管職務,現任Capitol One公司云計算戰略副總裁。《連線》雜志稱其為“全球云計算領域十大影響力人物之一”。他也是一本暢銷的云計算書籍《Amazon Web Services for Dummies》的作者。
 
以下是他分享的2020年云計算發展的五個趨勢:
 
趨勢一:云原生的重要性
 
Golden表示,當一種新的做事方法出現并且任職者是采用傳統做事方法的專家時,就會發生這種事情。而采用新方法的好處變得如此明顯,以至于要從業務角度保持競爭力,那么就必須轉而采用新方法。
 
他說,“以汽車行業為例。在福特公司實現大規模生產汽車之前,汽車生產是按照各自的流程和方法制造的。每家廠商都必須建造設施齊全并且工藝復雜的工廠,運營成本高昂。福特公司當時采用了流水線生產汽車的新方法,這種方法生產率更高,成本低得多。
 
因此,生產工廠的運營費用大幅下降,但是要成為一家具有競爭力的汽車制造商,還需要足夠的資金。最終結果是導致汽車價格大幅下降,很多人可以買得起汽車,從而擴大了市場規模。對于汽車制造商來說,這是完全不同的游戲規則。但要在市場中做出回應并保持競爭力,就必須擁有大量的資金。
 
因此,在1913年至1925年期間,美國有200家汽車公司倒閉,因為市場環境發生了變化。我認為,云原生將經歷這樣一種類似的技術轉變。就像MTailor這樣的云原生公司,突然之間如果其年收入增長到數億美元,那么必須做出回應。因為那時有人會說:‘為什么我不能擁有適合我的東西?’”
 
趨勢二:應用程序慣性和IT預算緊縮
 
Golden指出,對于大多數企業來說,面臨的問題是,需要多少資金來改造已經存在的東西,如何擁有足夠的投資來完成這一轉變?這是一個巨大的挑戰。
 
他說,“我談到了汽車制造業。大多數汽車公司都無法實現這一轉變。他們找不到更多好的辦法為高資本投資和低運營成本的模式融資。因此導致破產,這就是應用慣性和預算緊縮的全部原因。企業將在哪里獲得足夠的資金來應對這些變化?他們如何才能找到可以做這些事的人才?那么,他們現在如何構建現有環境?”
 
趨勢三:四家云計算提供商將齊頭并進
 
Golden表示,目前全球四家主要的云計算提供商分別是AWS、Microsoft Azure、Google Cloud,以及VMware。
 
他說,“五年前,VMware公司向客戶提出了通牒:‘或者使用這些云計算提供商的服務,或者采用我們提供的服務。’但我認為這不是一個非常明智的策略,因為這會讓VMware公司與技術創新脫節,并且難以達成很好的客戶關系。
 
他們真的改變了這一點,現在很多客戶說,‘是的,VMware公司提供很多我們需要的東西。’對于大多數《財富》2000強企業來說,它們基本上都是事實上的基礎設施環境。這些公司都在想如何應對應用程序慣性?如何實現數字化轉型?而現在VMware公司表示,‘我們只有一條路,那就是用戶服務。’VMware公司表示,將在這些云計算基礎設施中運行自己的環境。這樣,他們就能讓客戶擺脫自己的數據中心占用大量資金和投資的困境。其中一部分原因是,他們正在實現應用程序的貨幣化,并引入了關鍵技術。”
 
趨勢四:多云炒作在增長,但混合云才是發展的方向
 
Golden說:“我認為大多數企業需要使用多個云平臺,這毫無疑問。但是,還有一種方法可以通過某種方式運營應用程序,那就是混合云。
 
很多公司都表示,如果使用容器或Kubernetes,將會采用混合云。但是估計這可能是實際遷移應用程序的全部能力的25%,因此企業必須了解如何處理身份管理、如何處理安全性,以及如何處理與提供商相關的所有賬單。不僅僅是從網站上購買,他們還將擁有他們已經協商的定制合同。”
 
趨勢五:邊緣計算應用將快速增長
 
Golden說:“邊緣計算在全部用例所占的比例是多少?例如,家庭用戶安裝了一個新的恒溫器,其中有一些智能組件,例如可以感知主人是否在一段時間內沒在家,就會調低溫度實現節能。它有一定的感知能力,可能會每秒將消息發送一次,由恒溫器提供商回傳到基于云計算的應用程序,但這可能需要幾百kb的數據。那么它需要本地的計算能力嗎?同時出于各種原因,還有其他類型的應用程序由于延遲和通信困難等原因,確實需要更多本地處理。
 
但是考慮到每家公司可能擁有一個小型數據中心來運行業務的話,那么邊緣計算的應用將會快速增長。”
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