2020年云计算的十大市场主基调

      最后更新:2020-03-28 12:30:30 手机定位技术交流文章

      快速增长的云计算行业出现了主要趋势,外国媒体CRN称,它们将成为2020年市场的主调。

      云计算产业的快速发展使人们不知所措,难以预测。

      然而,一些将成为明年市场主调的主要趋势正成为人们关注的焦点,尽管最终支持它们的技术和推动它们的供应商似乎在不断变化,很容易被颠覆。

      云基础设施(公共云、托管私有云和本地云)的孤岛现象越来越弱,这使得工作负载更加可移植,数据流更加可移动。

      许多趋势源于行业进入标准化和兼容性增强阶段,这是任何技术行业成熟的标志。

      这种标准化主要是由于开源运动,它可以将焦点转移到架构的上游,并出现新的渠道角色来支持应用程序级流程,从辅助人工智能和高性能计算到提供创新的软件即服务和应用程序开发服务。

      01多云到多云

      2019年,随着企业开始频繁地在多个基础架构即服务提供商之间部署工作负载,我们进入了一个阴云密布的时代,这已成为老生常谈。

      然而,随着应用程序变得更容易迁移,计算周期更容易实时获得,数据集成平台简化了连接,供应商形成了跨平台联盟,这种阴云趋势在不久的将来可能开始看起来更像全云趋势。

      总的来说,最大的企业可能很快成为所有超大规模计算供应商和一些利基供应商的客户,从而使它们能够充分利用日益差异化的服务和特定协议,避免被锁定。

      拥有360多家公司的赫斯特公司就是一个典型的例子。这家总部位于纽约的媒体、信息和服务公司最近经历了一场跨越AWS、微软Azure和谷歌云的数字转型。这种模糊的方法使赫斯特的开发商和部门在所有相关市场中处于最佳竞争地位。

      库伯内特打破并模糊了云层屏障

      公司选择了最能满足其独特运营需求和功能的Kubernetes平台。这可能是一个与红帽开放转换模型(Pivotal的底层实现,由Docker或Rancher实验室提供的独立发行版)或本地提供商服务(如谷歌GKE、微软AKS和AWS EKS)结合使用的标准解决方案。

      然后,这个容器编排工具通常成为支持他们跨不同云基础设施扩展应用程序的基础,从而实现多云天气的承诺。

      正因为如此,库本内特斯不仅有效地打破了云壁垒,还带来了奇怪的市场条件。

      云基础设施软件提供商正越来越多地与拥有容纳服务器机架的建筑的提供商分离,这带来了一些几年前无法想象的产品。

      以谷歌的安托斯服务为例。它在AWS或微软Azure上运行就像在谷歌云平台上一样容易。还有即将发布的VMware Tanzu,它也可以连接到远程站点,覆盖所有超大规模计算供应商。

      多云的世界看起来是这样的:不仅客户的工作负载跨越了云,云提供商本身也经常扩展到竞争对手的领域。

      03库本内特斯支持技术带来新的孤岛

      Kubernetes已经取得了巨大的成功,但是由这个容器编排工具发起的跨云统一时代将受到围绕它开发的支持服务的挑战。

      云原始计算基金会(CNCF)牢牢控制着核心的库本内特斯项目,并一直在培育库本内特斯支持技术来改进这一架构。CNCF通过CNCF路线图推广这些项目,该路线图详细说明了基于企业使用场景完全采用容器的途径。

      路线图中有一项技术对于部署混合应用程序的企业至关重要,即Istio服务网格。其他开源项目越来越重要,从用于监控和检测集装箱化应用程序的Prometheus,用于日志记录和故障排除的ELK(弹性搜索、日志存储和基巴纳)堆栈,生产环境中高可用性所需的集装箱注册中心Harbor,到用于跨微服务跟踪应用程序日志的新标准技术Jaeger。

      尽管云计算巨头离上游的库伯内特功能不远,但他们正越来越多地向CNCF路线图上的其他项目推广有竞争力的技术。例如,AWS建议客户使用它的云观察服务(而不是普罗米修斯)进行监控,而谷歌对斯塔克德瑞也是这样做的。

      随着Kubernetes支持技术的分裂将破坏跨云统一的进展,随着更多企业采用云的原始基础,紧张局势可能会加剧。

      04更多库本内特斯合并

      无论是公共服务提供商还是本地软件和硬件提供商,每个云基础设施公司都必须拥有强大的Kubernetes方案,才能在当前市场中保持竞争力。

      事实不断证明,收购是传统巨头为其新成立的库伯内特部门增添活力或打造全新产品的有效手段。

      在这一领域,尤其令人担忧的是IBM以340亿美元收购红帽。随着OpenShift和早期对容器先驱CoreOS的收购,IBM已经建立了一个强大的库本内特斯程序。

      2017年,微软在完全承诺支持Deis后收购了该项目,从而扩展了Kubernetes工具包。在收购StackPointCloud后,NetApp进入了市场。

      VMware收购Heptio可能是最好的交易。这家初创公司为Tanzu的发展奠定了基础,该平台将在未来几年支持戴尔技术的跨云愿景。

      然而,现在比以往任何时候都有更多的以集装箱为中心的初创企业(Docker是其中之一),因此预计主要的云提供商将在未来一年大规模收购它们。

      05安全性方面的更多收购

      决定选择云提供商的企业通常希望使用一整套平台本地安全工具,而不是第三方解决方案。

      无法在内部开发现代安全架构所有功能的公司必须考虑收购。这就是为什么在过去的一年里,收购证券一直是一个主要的主题。

      通过收购一家专业的终端保护公司碳黑,然后收购Intrinal以增强其在应用程序安全方面的实力,VMware整合了其安全开发工作。

      今年早些时候,微软收购了蓝爪,巩固了其在数据安全和治理方面的地位。谷歌已经接管了其母公司Alphabet的姊妹公司——纪事报(尽管一些媒体报道称收购不成功)。

      伯通刚刚完成了对赛门铁克的收购。去年,思科收购了多安全,而美国电话电报公司。t收购了AlienVault并成立了一个网络安全部门。

      但是现在安全是一个非常复杂的系统,而且似乎总是有更多的空白需要填补。2020年,并购趋势几乎肯定会继续,甚至会加速。

      外面有许多初创企业可以帮助各种云提供商构建一套完整的本地安全功能。

      06私有云重现

      工作负载向公共云的不可阻挡的移动开始看起来更像是双向的。

      促进应用程序可移植性的容器和其他技术使企业更容易返回私有基础设施。许多公司越来越熟悉不同环境的差异化优势,并正在发挥自己的优势。

      这并不意味着向公共云迁移的速度会放缓,甚至放缓。但是,一些客户用户意识到,当一些工作负载在软件定义的数据中心中运行时,他们实际上可以获得成本节约、性能提高和安全性增强等好处,因此工作负载可以更自由地双向迁移。

      私有云的回归将进一步刺激这一支持混合云环境的热门市场。

      07 SaaS情报

      目前,无论是否需要机器学习,每个软件即服务(SaaS)、信息技术操作和维护、分析和商业智能(商业智能)产品都以不同的方式和不同的程度集成了机器学习。

      除了在自动化和洞察力方面带来非常实用和显著的优势之外,术语人工智能也是一个主要卖点,将其添加到产品宣传材料中也没有害处。

      从聊天机器人到推理引擎再到预测分析,人工智能几乎可以轻松进入任何云软件产品。

      一些基于机器学习的功能确实有用,而另一些功能只是顺应潮流。然而,到明年,将很难找到一种不宣称智能的产品。

      08 SaaSOps兴起

      随着SaaS各地的蓬勃发展,用于管理这些基于云的应用的迁移、运输和支出的更专业的平台也正在出现。

      为了跟上形势,软件即服务平台已经成为专业信息技术专家的一个新角色,并经常与一组新兴云访问安全代理(CASB)提供的产品结合使用。

      除了Salesforce和其他知名SaaS供应商的解决方案套件之外,BetterCloud、CloudManager和Blissfully等供应商还提供对微软办公室365和谷歌全球套件等解决方案套件的全面管理。

      积云全球首席执行官艾伦·法尔肯(Allen Falcon)解释道:“软件即服务现在是一个模糊的术语,但信息技术可以应用于安全、许可证管理、支出管理、影子信息技术发现/缓解、跨平台和业务领域创建/取消管理。”

      09焦点转向应用交付

      从许多方面来说,库伯内特为动荡的云基础设施市场带来了秩序。这个容器编排工具现在是部署基础架构以支持云本地工作负载的标准技术。

      云原生计算基金会(CNCF)执行董事丹·科恩(Dan Kohn)表示,这使得竞争有可能升级,专注于改进应用交付。

      主要的开源项目将出现,以支持“应用程序开发”实践,并提供帮助打包和部署应用程序的服务。

      为了实现这一承诺,CNCF成立了一个新的特殊利益集团来提交申请。

      10高性能计算最终青睐云

      高性能计算工作负载通常零星地成批运行。在这个使用场景中,公共云的独特灵活性似乎是一个很大的卖点,也很有吸引力。

      然而,尽管在超大规模规划供应商的帮助下迅速扩大和缩小规模有明显的好处,但高性能计算市场基本上仅限于当地环境。直到最近几年,高性能计算用户才开始频繁涌入云,缓解了访问资源的瓶颈。

      对云的根本原因的怀疑主要与在高性能计算系统上所做的工作有关——它们通常有助于开发新产品设计、专有数据建模和高级模拟。科学家、工程师和产品开发人员一直很谨慎,不会允许最重要的工作负载在异地处理。

      形势正在发生变化。很快,执行高级计算所需的昂贵多核系统将转向公共云提供商。

      事实将证明,如果不升级资本密集型数据中心,确保按需提供资源的能力将无法阻挡,即使云中的高性能计算成本无法预测。

      来源:数据视图

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