從當前雲計算的落地應用情況來看，當前雲計算的落地應用已經進入到了新的階段，這個階段的主要特點有三個，其一是雲計算正在從IT（互聯網）行業開始向傳統行業覆蓋；其二是雲計算正在成為企業進行網路化、智能化升級的重要支撐；其三是雲計算正在全面整合行業資源，從而促進企業創新能力的提升。

雲計算在落地應用的初期，主要出發點有兩個，其一是擁有大量「過剩算力」的互聯網企業（以電子商務企業最為突出），希望通過雲計算的方式來盤活自身的算力，從而降低運營成本；其二是對於中小企業來說，藉助於雲計算能夠降低網路化升級的成本，可以採用更廉價的方式來擁抱互聯網。從這兩個出發點來看，雲計算早期的關注點主要集中在「廉價算力」上，這使得雲計算的模式能夠迅速得到認可，也為雲計算的後期發展奠定了紮實的用戶基礎。

隨著雲計算對於大數據、人工智慧等技術的支撐作用越發明顯，當前雲計算已經從早期的IaaS逐漸開始向PaaS和SaaS領域發展，這個過程正在不斷提升雲計算產品的附加值，而此時的雲計算早已經不是「廉價算力」的代名詞了，轉而成為了企業擁抱工業互聯網的重要橋樑。在工業互聯網發展的大背景下，雲計算的附加值會逐漸提升，而雲計算的全面落地也為大數據和人工智慧產品的落地，提供了重要的場景支撐。

從雲計算本身的特點來看，雲計算說到底就是一種服務，在雲計算落地應用的過程中，雲計算的服務邊界也在隨著技術的迭代而不斷擴展，所以當前雲計算的想像空間還是非常大的，基於雲計算也可以為企業的工業互聯網發展之路帶來更多的便利。

最後，雲計算的落地應用本身是一個動態的過程，雲計算的全面落地在工業互聯網時代會進一步加速。實際上，當前很多中小企業已經越來越離不開雲計算了。

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我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

雲計算在企業級HPC場景下還有很大的潛力可挖，很多企業還沒有或者只是模糊地意識到雲計算可能帶來的變革。

舉三個栗子：

中國芯：最近以及預計未來幾年都很火的半導體行業，EDA軟體上云：

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中國智造：CAE上雲

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國產原研葯：生信雲平台

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雲計算是這次國家新基建政策高地之一啊，而且隨著大數據的發展和應用，雲計算是必然趨勢。了解一下雲的應用你就曉得，這是承載未來技術應用的基礎設施，不同於區塊鏈行業落地少之又少，雲計算技術及落地應用都相對成熟。金融、教育、醫療等多個行業已經在應用，同時針對行業細分需求，已經有了多種類型的雲服務。

新一輪的技術浪潮要來了，5G、人工智慧、雲計算、區塊鏈等，就目前看來雲計算和人工智慧的落地和應用相對快人一步，目前也屬於風口行業，還是頗有前景的。

算力演變：經過十多年的發展，雲計算已站穩潮頭

雲計算：IT需求與供給、創新相互碰撞的結果

發展沿革：歷經起步、探索階段，現處在快速發展期

起步階段（2006-2011）：雲計算概念開始落地，亞馬遜、微軟等發布雲計算早期產品。

探索階段（2011-2014）：虛擬化和存儲技術獲得突破，雲計算開始進入企業級市場，容器技術在該階段獲得發展。

快速發展階段（2014-現在）：雲計算運營模式創新提速，IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平台即服務）技術獲得較大發展，SaaS層（軟體即服務）趨於活躍，行業整體處在快速增長期。

雲計算分類：公有雲、私有雲和混合雲

雲計算服務模式：IaaS、PaaS和SaaS

雲計算對IT商業模式的改變：降低用戶端成本，提升運營商規模效應

IT使用門檻降低、綜合成本下降：雲通過資源池化，將底層IT基礎設施進行封裝，對用戶「屏蔽」了其複雜性，實現了訂閱制、按需付費，此模式降低了客戶早期的IT資本支出和後期的運維成本，同時也大幅降低用戶使用門檻，可使用戶集中精力專註其主營業務。

用戶粘性強：用戶一旦使用雲計算產品，為保證其IT系統的穩定性，不會隨意遷移。

運營商規模效應明顯：尤其是公有雲，可以實現多（海量）用戶出租，充分利用資源池的資源，實現規模效應。傳統IT項目實施需依託「堆人頭」的模式，規模效應很差，轉雲之後業務拓展空間更大。

國際雲計算髮展相對成熟，公有雲是市場的主要構成。經歷了多年的發展之後，行業市場規模依然保持平穩較快增長。Gartner報告顯示，2019年公有雲市場規模為1883億美元，同比增長21%；2020-2023年平均增速預計為17.6%。

國際市場上，SaaS服務所佔份額最大。國際雲服務市場中，IaaS建設已經增長較為緩慢，SaaS層是市場的主導。其中，SaaS層中，ERP、CRM、辦公套件、內容服務和通信協作等應用市場佔比排位靠前。

國內雲計算仍處在高速發展期，此前是以私有云為主，但近年來公有雲市場規模擴張迅速，在2019年實現了對私有雲的超越。信通院報告顯示，2019年我國雲計算行業總規模為1334.5億元，同比增長38.61%；公有雲和私有雲行業市場規模分別為689.3億元和645.2億元，同比分別增長57.6%和22.8%，公有雲市場規模超過私有雲。

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未來幾年，雲計算市場將保持高增長，且公有雲相對私有雲的領先優勢將擴大。信通院預計，2020-2023年雲計算市場規模平均增速為29.51%。到2023年，國內雲計算市場規模將達到3754.2億元，其中公有雲和私有雲分別為2307.4億和1446.8億元，公有雲的主導地位將在這一階段夯實。

長期來看，雲和非雲將共存，雲計算為主：雲計算作為分散式的計算、存儲技術，相比傳統的IT架構在技術上存在較為明顯的優勢。但是其分散式架構是同企業或者政府集中式的運行架構還是存在較大的差異，而組織運行模式很難因為技術的變革而進行改變。此外，企業還會考慮到安全性、成本收益等因素，並不會將所有數據都遷到雲端，最終還是雲和非雲共存的狀態。

發展新一代私有雲。新一代私有雲從新一代企業級應用需求出發，以用戶數據為核心，兼顧數據中心複雜的軟硬體環境，具備平滑升級的特徵，實現私有雲的無版本化生命周期；在交付、升級和運維方面能夠按需提供雲服務體驗，實現從雲軟體到雲服務的跨越。目前，向新一代私有雲轉變，主要採取的是兩種模式，一種是對現有的私有雲進行升級，二是將嘗試將公有雲模式延伸到私有雲，以獲得一致體驗。

經過十多年的發展，雲計算已經站上浪潮之巔。由於雲計算的出現，IT業務模式出現了顛覆式改變，用戶無需再去應對複雜的底層IT架構、運維以及應用開發，一切均可從「雲」中來。雲計算可以通過互聯網的方式，將共享的軟硬體資源和信息按需提供給客戶。對用戶來說，由於不用進行初始IT基礎設施投入就可以通過按需付費的方式去享受IT服務，數字化門檻和IT整體成本都大幅降低，而且還可以根據需求變化進行敏捷開發、擴容，一舉多得。對雲服務提供商來說，雲計算帶來了巨大的規模效應和用戶粘性，固定成本會隨著用戶的增多而不斷攤薄，客戶的IT系統和數據在雲上不斷沉澱帶來了良好的用戶粘性，因此，可以說這是一門好生意。也正是這門好生意，在賦能國內外數字經濟發展的同時，也將自己推向了信息產業的潮頭。

未來十年，雲計算髮展將是一個持續擴張和迭代的過程，整個行業會變得更強。國際市場依然是公有云為主，且SaaS繼續佔據主導地位，底層IaaS的固化格局很難改變。值得討論的是，雲計算對非雲基礎設施會繼續替代，但何時是個終點？二者最終將尋找一個均衡點，雲計算雖是主導，但不會完全消滅非雲。雲計算優勢明顯，但是其分散式架構與政企的集中架構能否完全兼容還是存疑。從技術方向上講，未來很長一段時間，將是雲原生技術蓬勃發展的時期，容器、微服務的應用將持續深化，其它創新也將快速增加。從上雲需求看，企業敏感數據上雲的意願在增強，但主流策略選擇既不是私有雲也不是公有雲，而是兼具了公有雲和私有雲優點的混合雲。從國內來看，未來十年，行業的數字化將為雲計算髮展帶來巨大機遇，產業規模將繼續快速擴大。但也看到，國內雲計算還處於成長期，公有雲SaaS產業較為孱弱，私有雲在用戶體驗、平滑升級和自動運維方面還有很長的路要走，要能夠更好的賦能數字經濟，還需要產業鏈各環節相互扶持共同做大生態。

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大數據，雲計算，商業智能，AI（人工智慧）、機器學習等，時下最流行的「熱詞」，通常出現在科技或與科技行業有關的廣告，展會或發布會中。

今天我們就來聊一聊這幾個「熱詞」。

話說，隨著時代的發展，「大數據」絕對可以說是科技樹中主叉上重要的一節。

首先，讓我們先來看看「大數據」。

從字面上講，大數據即指的「大量的數據」。從早期的手工記錄，生物行業，醫藥行業進行實驗結果記錄時，已經包含了大量數據的記錄，統計，分析。

隨著計算機的產生，使用成本的下降，數據記錄從本子記錄，逐漸轉移到了計算機，伺服器中。

現在的「大數據」，不僅僅包含海量數據，也包含海量數據的存儲，計算，挖掘，分析等一系列相關的技術。

「數據是新的石油」，大數據就像一片片的油田，不同的是，這些油田是可以收集和獲取的。

大數據中常用的軟體，如藉助Hadoop平台，實現穩定的PT級數據存儲；藉助Spark，Flink用于海量數據計算，Kylin，Druid進行數據分析，挖掘等等。

在上述列舉的大數據軟體中，均為Apache軟體基金會的頂級項目。

下面，我們通過一個例子看大數據是如果形成的。

相信大家最近都使用過短視頻的軟體，用戶通過上傳自己的短視頻到軟體中，同時，選擇自己喜愛的視頻，為它點贊，收藏，並關注視頻發布者。

不同人上傳的短視頻數據，行為數據，就像是不同的支流，匯入到短視頻企業的伺服器中。隨著時間的增長，活躍用戶的激增，短視頻平台收集的數據越來越多，一定時間後，形成了億級，百億級，甚至是兆級的大數據「油田」。

但是，如果數據過多，超出了短視頻企業的承受能力，怎麼辦？

帶著這個疑問，我們看「雲計算」。

「雲計算」的誕生，由於數據量的爆炸式增長，一些頭部的互聯網，IT界的大公司，如亞馬遜，Google，微軟等等，國內的百度，阿里，騰訊等等，為了處理公司內部的海量數據，而發展形成了一套企業內部的集群，包括儲存和計算，這時候這個集群也只是企業內部的，但是根據每個公司的業務情況不同，內部的集群算力和存儲在高峰期的時候不夠用，但是在淡季又會閑置浪費，導致公司不想隨意擴充集群。後來由於開源組織的貢獻，加上企業內部的技術不斷發展，企業需要花費在集群的建設和維護的費用大大降低，同時在集群的可伸縮，可擴展方面有了長足的進步，企業這時候發現內部的集群不但可以滿足內部需求，在淡季的時候還可以分享給互聯網上的每一個客戶，達到雙贏的效果。

雲計算包括私有雲和公有雲，私有雲即上面這些企業內部集群，後期由於建設成本和維護成本降低，一些小企業可以可以做自己的私有雲，這樣更有利於企業的數據隱私保護和成本控制。公有雲即給整個網路用戶提供的雲服務，使得每個終端用戶都能夠方便快捷的體驗海量數據計算，數據存儲。

雲計算，包含分散式計算、負載均衡、並行計算、網路存儲、熱備份冗餘等等相關技術。

簡單的來看，雲計算就是將大量的硬體，操作系統集中，虛擬化後，進行再次分配。它就像我們的操作系統，只不過，不在需要企業管理硬體。

雲計算中最突出的部分，即是資源的彈性擴展。企業可隨著業務規模的擴展，動態的調整所需伺服器的規模。

另外，幾乎所有的雲計算服務商均有整套的伺服器解決方案，包括存儲，資料庫，網路，軟體等等模塊，保證企業可以快速搭建數據處理平台。

目前，較為主流的雲計算服務商，主要包括亞馬遜的AWS，還有微軟的Azure、騰訊的騰訊雲、阿里巴巴的阿里雲以及華為的華為雲。

亞馬遜的AWS作為最早提供雲計算的服務商，目前在雲計算市場中，佔有絕大部分的市場。

由此可以看出，如果短視頻企業在業務爆炸性增長，並遇到硬體的瓶頸時，可選擇將服務部署在雲計算平台上。當訪問量集中且過大時，藉助雲計算平台的彈性擴展，可在較短時間段內，突發性的處理大量的事務。當訪問量降低，且趨於平緩時，雲計算平台可恢復至原有設定伺服器規模，從而節省企業成本。

隨著越來越多的大公司的加入，包括中國移動將在N+31+X資源布局的基礎上，著力建設具有「雲網一體、貼身服務、隨心定製、安全可控」特質的移動雲。中國聯通在推動自身轉型升級的同時，發布了聯通沃云云計算戰略，我們普通用戶，小公司可以越來越明顯的感受到雲計算給我們的生活帶來各種各樣的便利。

接著，我們再講講「商業智能」。

當短視頻企業手裡有著大量的用戶數據，並且有著巨大的流量時，如何將流量進行商業化轉換，變現，即成了企業活下去所必須解決的問題。

商業智能，即是用來解決這類問題，改善業務決策的一套理論與方法。

商業智能（business intelligence），簡稱BI。指藉助數倉技術、分析技術、數據挖掘及可視化技術，為管理者的決策過程提供支持。

目前，科技界流行的「AI」、「機器學習」、「神經網路」、「深度學習」等等的技術辭彙，均用在商業智能中。大數據的收集的最終目標，也是為了實現商業智能。

? 如何在海量數據中找到潛在客戶？

? 如何進行不同生命周期客戶的轉化？

? 如何進行流量變現？

? 如何進行歸因分析？

? 如何進行精準營銷、智慧營銷？

等等問題，均可通過商業智能，找到答案。

常見的BI可包含數倉技術、數據挖掘與數據可視化。當下流行的CDP企業數據中台，即是將商業智能進行具象化的一種方式。

在數倉技術方面，對海量數據進行按主題分類，分層存放，寬表聚合等。在此基礎上，藉助建立模型的方式，對海量數據進行挖掘。例如：線性回歸、邏輯回歸、決策樹等待。

在數據可視化方面，已有很多成熟的主流產品，例如Tableau、PowerBI，帆軟BI等等。

所以，廣義上看「大數據」，即是進行海量數據的收集，存儲，加工，計算及挖掘，雲計算與商業智能可以被視為包含在「大數據」當中。

其中，雲計算是商業智能實現的技術與工具。

狹義上看「大數據」，即指的是海量數據。其本身只是不同方面數據的匯總，包含結構化數據與非結構化數據。這時，雲計算則是其進行儲存和計算的基礎，即底層操作系統，架構，儲存；而商業智能則是對這些海量數據進行的分析，挖掘以及預測，將數據進行商業化、價值的變現。

隨著5G技術的發展，實時數據獲取會進入新的量級，AI在各個領域的應用也會逐漸成熟。未來的趨勢是，雲計算將最為底層存儲，算力，網路等基礎架構，大數據仍將扮演者「資料庫」的角色；而商業智能，則會變為數據、流量變現，賦能業務的引擎，即依託這業務，也推進、指引這業務發展。

雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心。雲計算的優勢就是雲計算的就業優勢。從就業薪資上看：雲計算工程師包含：運維工程師、虛擬化工程師、雲計算工程師1年以上從業人員基本都在1萬以上，所有招聘雲計算工程師崗位都找出來分析了一下：招聘3年以下工作經驗的崗位大概有400多個，每個崗位平均5-10個，那麼預計北京招聘的就至少有2000-4000人的缺口，可見雲計算的就業前途是非常不錯的。而雲計算的關鍵技術有虛擬化技術、分散式文件系統、分散式資料庫、docker/k8s技術、CI/CD技術。

雲計算就是未來各種新技術的地基，萬丈高樓平地起，底下就是雲計算，未來提雲計算的會越來越少，但是誰都離不開！

先下個結論：雲計算未來的前景必然是不錯的

特別是今年疫情發生以來，各行各業都意識到數字化建設的重要性。前期的信息化建設已經顯示出強大能量，雲計算、人工智慧、大數據、5G等新興技術帶來抗疫效率提升；遠程辦公、在線教育、直播賣貨等數字經濟，一定程度上彌補了疫情造成的損失；健康碼、「綠碼」等多項政務上雲，避免了便民事項辦理的停滯。

未來，隨著「新基建」的建設快速發展，雲計算在我國市場有更深入和廣泛的應用，我國雲計算市場將持續穩定發展。

數據來源：中國產業信息網公開資料整理

數據來源：中國產業信息網公開資料整理

據中國產業信息網信息， 我國雲計算市場增速高於全球雲計算市場增速，根據調查數據預測，2019 年國內公有雲市場規模為 668.3 億，增速為 52.8%，2019 年國內私有雲市場規模為 644.2 億，增速為 22.6%。

據預測，2020-2022年，雲計算市場還將保持穩定增長的狀態，可見，將會有越來越多的企業將雲計算納入發展規劃中，企業上雲轉型，已成大勢之趨。

以後時代肯定是大數據時代，IT裡面雲計算現在引領潮流，前景非常好，專科生也可以學雲計算哦，有問題找我解答，隨時在

以後的社會肯定是大數據為時代潮流，雲計算有很多便利之處，無論是國家，企業還是個人，大數據一定會提供一個很好的幫助，所以在我的觀點裡雲計算它的前景很強大，很有發展空間。

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