云用戶(hù)回頭數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)荒 2019云計(jì)算軟件回顧

作者：中關(guān)村在線 2019-12-25 14:12:43

云計(jì)算 2019年的云計(jì)算市場(chǎng)繼續(xù)向深層演進(jìn)，強(qiáng)者恒強(qiáng)仍在上演，技術(shù)上一方面與AI結(jié)合的更為緊密，這主要得益于數(shù)據(jù)、應(yīng)用的結(jié)合，另一方面關(guān)鍵技術(shù)的自主突破也成為看點(diǎn)，以云數(shù)據(jù)庫(kù)或者說(shuō)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)為代表，行業(yè)上需求與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合，使得云計(jì)算的部署方式趨于成熟，主要體現(xiàn)在不再盲目上公有云，而是更多采用混合多云的形式。

創(chuàng)新互聯(lián)建站專(zhuān)業(yè)為企業(yè)提供岳普湖網(wǎng)站建設(shè)、岳普湖做網(wǎng)站、岳普湖網(wǎng)站設(shè)計(jì)、岳普湖網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作、岳普湖企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十載岳普湖做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

2019年的云計(jì)算市場(chǎng)繼續(xù)向深層演進(jìn)，強(qiáng)者恒強(qiáng)仍在上演，技術(shù)上一方面與AI結(jié)合的更為緊密，這主要得益于數(shù)據(jù)、應(yīng)用的結(jié)合，另一方面關(guān)鍵技術(shù)的自主突破也成為看點(diǎn)，以云數(shù)據(jù)庫(kù)或者說(shuō)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)為代表，行業(yè)上需求與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合，使得云計(jì)算的部署方式趨于成熟，主要體現(xiàn)在不再盲目上公有云，而是更多采用混合多云的形式。此外，AI、量子計(jì)算這樣的技術(shù)能力也紛紛以云的形式向外輸出。

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云用戶(hù)回頭數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)荒 2019云計(jì)算軟件回顧

客戶(hù)偏愛(ài)混合部署

由IHS Markit委托Fortinet開(kāi)展的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，多數(shù)企業(yè)在尚未看到預(yù)期回報(bào)后，就將基于云的應(yīng)用遷回本地?cái)?shù)據(jù)中心。在對(duì)350位全球IT決策者的調(diào)查中，74%的受訪者表示他們已經(jīng)將應(yīng)用“搬回”到公司內(nèi)部的基礎(chǔ)設(shè)施。其原因可能是受到云遷移時(shí)的性能制約、監(jiān)管方面、業(yè)務(wù)復(fù)雜度的因素，核心問(wèn)題是云策略出現(xiàn)了問(wèn)題。當(dāng)然這并不是說(shuō)公有云本身有什么問(wèn)題，而是企業(yè)基于對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知，混合多云正走向舞臺(tái)中央。

從靈活彈性、降本增效的紅利期，到關(guān)鍵負(fù)載云化實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，企業(yè)上云正跨入下一階段，企業(yè)內(nèi)部的IT環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜，通過(guò)云計(jì)算重構(gòu)傳統(tǒng)IT環(huán)境是大家都在嘗試的手段。調(diào)研顯示，超過(guò)八成的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始在多云環(huán)境中開(kāi)展運(yùn)營(yíng)。其中，超過(guò)四分之三的受訪企業(yè)表示，他們正在使用至少2-15個(gè)云平臺(tái)。企業(yè)構(gòu)建新的多云環(huán)境，平均要使用幾個(gè)云以及數(shù)百個(gè)Kubernetes集群，需要投入大量人力、時(shí)間和資金進(jìn)行管理，而云管理服務(wù)可以幫助企業(yè)管理、治理和優(yōu)化混合多云環(huán)境。

像IBM這樣的云服務(wù)提供商，可以帶來(lái)DevOps與應(yīng)用管理、企業(yè)應(yīng)用管理、多云服務(wù)平臺(tái)、多云托管服務(wù)、托管基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)、云安全與彈性，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)多個(gè)云平臺(tái)之間統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的云管理和自動(dòng)化。例如，IBM Cloud Paks正是IBM將其軟件產(chǎn)品組合轉(zhuǎn)型為云原生并且進(jìn)行優(yōu)化，可在紅帽O(jiān)penShift上運(yùn)行的一種預(yù)集成解決方案，能夠運(yùn)行在AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、IBM Cloud等公有云或私有云上。對(duì)于已經(jīng)處于多云環(huán)境的客戶(hù)來(lái)說(shuō)，多個(gè)云平臺(tái)，以及需要在不同的供應(yīng)商之間跨云平臺(tái)及IT 環(huán)境加劇了管理的復(fù)雜性。同時(shí)，多云環(huán)境還對(duì)企業(yè)內(nèi)部IT管理人員提出了更高的要求，要求他們掌握更多的技能，能夠合理制定企業(yè)云戰(zhàn)略，確定優(yōu)先事項(xiàng)等。

IaaS放緩 第二梯隊(duì)追趕

2019年的中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)份額一方面繼續(xù)強(qiáng)者恒強(qiáng)，另一方面“后來(lái)者”的追趕步伐加速。根據(jù)IDC公布的數(shù)據(jù)，2019上半年中國(guó)公有云服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模(IaaS/PaaS/SaaS)達(dá)到54.2億美元，其中IaaS市場(chǎng)同比增長(zhǎng)72.2%，PaaS市場(chǎng)增速有所回落，同比增長(zhǎng)92.6%。從IaaS+PaaS份額來(lái)看，阿里云繼續(xù)領(lǐng)跑，份額接近50%，超過(guò)第2-5名廠商(騰訊、中國(guó)電信、AWS、華為)的份額總和。第二季度，華為云IaaS+PaaS份額增長(zhǎng)超過(guò)350%。

如果以IDC第二季度的IaaS市場(chǎng)份額數(shù)字來(lái)看，阿里云為41.6%、騰訊云為11.88%、中國(guó)電信為8.54%、華為云為6.7%、AWS為6.58。另外從百度云的增長(zhǎng)因素可以看到，AI方面的應(yīng)用，以及PaaS層面的布局是加速份額提升的核心要素。從行業(yè)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)仍然是公有云廠商角逐的主戰(zhàn)場(chǎng)，但增長(zhǎng)空間已不大，而對(duì)于阿里云、騰訊云這樣體量較大的公有云服務(wù)商把目光放在了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造上，為政務(wù)、制造、金融等行業(yè)發(fā)布了眾多智慧解決方案。

云服務(wù)帶動(dòng)AI芯片

芯片并不是硬件廠商的“專(zhuān)利”，2019年有不少云服務(wù)商都推出了芯片產(chǎn)品，這里以阿里云、華為、AWS為例。在9月召開(kāi)的杭州云棲大會(huì)上，阿里云CTO行癲發(fā)布了阿里首顆AI芯片“含光800”，硬件上采用自研芯片架構(gòu)，軟件層面集成達(dá)摩院算法，針對(duì)CNN及視覺(jué)類(lèi)算法深度優(yōu)化了計(jì)算和存儲(chǔ)密度，實(shí)現(xiàn)了大網(wǎng)絡(luò)模型在一顆NPU上完成計(jì)算。實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，在杭州城市大腦處理杭州主城區(qū)交通視頻時(shí)，如果使用40顆傳統(tǒng)GPU處理延時(shí)為300ms，而同樣的數(shù)據(jù)規(guī)模僅用4顆含光800即可處理，延時(shí)降至150ms。

與含光800精于推理有所不同，華為在9月的全聯(lián)接大會(huì)上發(fā)布了AI訓(xùn)練集群Atlas 900，該集群由數(shù)千顆昇騰910 AI處理器互聯(lián)構(gòu)成，總算力達(dá)到256P-1024P FLOPS@FP16，相當(dāng)于50萬(wàn)臺(tái)PC的計(jì)算能力，搭載的每顆昇騰910 AI處理器內(nèi)置32個(gè)達(dá)芬奇AI Core。根據(jù)華為的介紹，基于“ResNet-50 v1.5模型”和“ImageNet-1k數(shù)據(jù)集”，Atlas 900AI訓(xùn)練集群只需59.8秒就可完成訓(xùn)練，“ImageNet-1k數(shù)據(jù)集”包含128萬(wàn)張圖片，精度為75.9%，在同等精度下Atlas 900 AI訓(xùn)練集群比第2名快15%。

Graviton2是亞馬遜研發(fā)的第二代高性能云端處理器芯片，該處理器是由AWS使用64位Arm Neoverse內(nèi)核定制構(gòu)建的，可為在Amazon EC2中運(yùn)行的云工作負(fù)載提供較好的性?xún)r(jià)比。Graviton2使用了7nm制造工藝，晶體管數(shù)量達(dá)到300億，較上一代芯片核心數(shù)增加4倍。同時(shí)，Graviton2還對(duì)Unix和容器保持了很好的支持。除了Graviton2，亞馬遜還推出了用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)推理計(jì)算的芯片Inferentia，可以提供128TOPS算力，支持INT-8和FP-16/bfloat-16計(jì)算類(lèi)型。

AI量子計(jì)算由云提供

以上基于AI芯片的能力均以云服務(wù)的形式提供，這也代表了一種新的AI輸出方式。同時(shí)，量子計(jì)算——這一面向未來(lái)的技術(shù)同樣也在云端實(shí)現(xiàn)著“轉(zhuǎn)化”，IBM、AWS均是如此。在re:lnvent 2019上，AWS就發(fā)布了量子云平臺(tái)Amazon Braket，這是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，通過(guò)提供相應(yīng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境幫助用戶(hù)了解量子計(jì)算，以探索和設(shè)計(jì)量子算法，在模擬量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行測(cè)試，并在所選擇的不同量子硬件技術(shù)設(shè)備上運(yùn)行算法。

具體來(lái)說(shuō)，用戶(hù)可以通過(guò)Amazon Braket從零開(kāi)始設(shè)計(jì)自己的量子算法，也可以從一組預(yù)先構(gòu)建的算法中進(jìn)行選擇。定義算法后，Amazon Braket將提供全面托管的模擬服務(wù)，進(jìn)行故障排除并對(duì)實(shí)施進(jìn)行驗(yàn)證。準(zhǔn)備好后，用戶(hù)可以在自己所選擇的不同量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行算法，包括 Rigetti 基于門(mén)的超導(dǎo)計(jì)算機(jī)、D-Wave量子退火超導(dǎo)計(jì)算機(jī)以及IonQ離子阱計(jì)算機(jī)。為了更易于開(kāi)發(fā)將傳統(tǒng)任務(wù)和量子任務(wù)結(jié)合在一起的混合算法，Amazon Braket還能幫助管理傳統(tǒng)計(jì)算資源并與量子硬件建立低延遲連接。

數(shù)據(jù)庫(kù)生在云上引追捧

另一個(gè)變化是云數(shù)據(jù)庫(kù)，或者進(jìn)一步說(shuō)是云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，而云原生+分布式也被阿里巴巴集團(tuán)副總裁、阿里云智能數(shù)據(jù)庫(kù)事業(yè)部總經(jīng)理李飛飛視為下一代企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的方向。Gartner預(yù)計(jì)，到2022年75%的數(shù)據(jù)庫(kù)將被部署或遷移至云平臺(tái)，只有5%的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)考慮部署在本地。與此同時(shí)，AWS、阿里云、騰訊云等云廠商紛紛用自研數(shù)據(jù)庫(kù)的方式替代Oracle。此時(shí)的另一項(xiàng)數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)在未來(lái)幾年的市場(chǎng)份額將進(jìn)一步下滑。云正在倒逼傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)型。

背后的一大原因在于，企業(yè)機(jī)構(gòu)正在云中部署新的應(yīng)用程序并以更快的速度遷移現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。Gartner認(rèn)為，這會(huì)先從用于分析的數(shù)據(jù)管理解決方案系統(tǒng)用例開(kāi)始，比如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖以及其他數(shù)據(jù)被用于分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的用例。此外，遷移至云的運(yùn)行系統(tǒng)也在日益增加，尤其是轉(zhuǎn)換為軟件即服務(wù)模式的運(yùn)行系統(tǒng)。

以Azure SQL Database為例，其滿(mǎn)足了多個(gè)SQL Server遷移上云的需求，同時(shí)用戶(hù)又可以享受到更低成本、更高效率。更關(guān)鍵的是，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)不僅可以更聰明，還能實(shí)時(shí)在線，后者也是云的一大賣(mài)點(diǎn)。不管是OLTP還是OLAP，是可以共存的。此外，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)也是開(kāi)源的。

當(dāng)SQL走上了云，相當(dāng)于把服務(wù)需求托管給了云計(jì)算公司，省心不必多說(shuō)。除了彈性計(jì)費(fèi)、穩(wěn)定可靠、安全隔離這些技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)，在部署方式上對(duì)那些傳統(tǒng)的大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，混合多云是常規(guī)操作。上升到應(yīng)用層面，開(kāi)放的API和擴(kuò)展接口讓正好符合“容器熱”， Kubernetes可以拿來(lái)即用，同樣對(duì)混合多云有著天然的支持。

結(jié)語(yǔ)

由此可見(jiàn)，云數(shù)據(jù)庫(kù)或者說(shuō)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，與混合多云的趨勢(shì)是相互吻合且同向的，再疊加上AI等技術(shù)紅利的普惠，這些就是云計(jì)算在2019年發(fā)展成熟的標(biāo)志之一。

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