随着云计算技术在各行各业的发展与突破，以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力，云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同，不断持续深化企业IT云化的程度，并从一个里程碑走向下一个里程碑。 过去一年，人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示，如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付，但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易，但却没有对其进行更好地管理。想象一下，企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。 云计算自动化是一组流程和工具，可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间，并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外，人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞，从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。 根据IDC对DevOps的最新市场研究显示，到2022年，DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元，这将为开发者和用户带来更多好处，从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载，云计算自动化通过使用代码管理基础设施，可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起，企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时，使用云计算自动化，企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外，使用管道和脚本，应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外，使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合，企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。 当云计算自动化有助于简化上述流程时，IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务，并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系，也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展，如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的，特点是静态基础设施和单体应用程序，其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐，在安全方面更是捉襟见肘。 针对云计算自动化领域的安全治理问题，Gartner提出了DevSecOps概念。简言之，DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法，它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题，目标是让每个人对信息安全负责，而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现，将安全作为管理对象的一种属性，从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理，标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示，超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明，DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示，希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上，许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而，现有的工具和流程会让这些团队失望，因为并没有时间进行人工扫描，通常缺乏承担安全责任所需的技能，并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制，而另一些团队则拒绝与安全团队合作，因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。 为了克服这些挑战并消除团队成员的负担，企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试，就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合，DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景，以实时了解问题的原因、性质和影响，从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。 企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境，唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁，而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。

城市无人驾驶落地，“毛细血管”类交通仍有很多亟待优化的地方。目前最适合无人驾驶的场景既不是传统公交，也不是出租车，而是处于爆发期的微循环公交。巨头青睐追加1亿美元融资日前，轻舟智航宣布完成1亿美元A+轮融资，由云锋基金和元生资本领投，美团龙珠、国际知名养老基金、老股东IDG资本跟投。这是轻舟智航2020年4月获得IDG资本、元璟资本、Tide Capital联合进行数千万美元种子轮投资及2021年年初完成A轮融资之后，轻舟智航再次完成了由云锋基金和元生资本领投、美团龙珠和国际知名养老基金共同投资的1亿美元A+轮融资，老股东IDG资本持续跟投。轻舟智航于2019年成立于硅谷，致力于打造适应城市复杂交通环境的L4级别自动驾驶技术，将无人驾驶带进现实。基于大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架，轻舟智航专注于为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案。作为世界前沿的无人驾驶技术提供商之一，轻舟智航正与国内外众多合作伙伴一同推进无人驾驶的商业化落地。轻舟智航的核心团队成员均来自Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、英伟达、Facebook等世界顶级自动驾驶公司和科技公司。团队成员实现了无人驾驶关键技术模块的全栈覆盖，在感知、仿真、运动规划、传感器与车载系统等领域都有深厚技术积累和丰富行业经验。且得益于独特的技术路径，团队始终保持着轻、快、高效的特点。目前，轻舟智航已完成“超级工厂”雏形搭建的三步走：第一步，以仿真为核心，借助前沿技术研发为突破，构建自动化闭环，实现海量数据的高效利用；第二步，凭借团队的全栈技术能力，推出专注城市复杂交通场景的无人驾驶方案“Driven-by-QCraft”，适应于覆盖不同城市场景和不同车型；第三步，以“无人驾驶小巴”为突破口，在近10座城市快速实现商业化落地，服务于智慧城市和新基建需求，为数万居民提供公开道路出行服务。轻舟智航从小巴形态入手，同时持续探索广泛适用于共享出行的全新车辆形态。在轻舟智航看来，当汽车逐步从智能化、网联化走向共享化，无人出租车将走向新的业态，以更宽敞的空间、更绿色共享的方式为人们提供出行服务。云锋基金合伙人朱艺恺表示：“轻舟智航核心团队均为Waymo技术骨干，在L4无人驾驶领域经验丰富，成立2年间已实现L4 Robobus规模化落地并在中国多个城市实现常态化运营。基于其打造自动驾驶超级工厂的战略，轻舟智航有实力以Robobus的捷径走向L4 Robotaxi市场，并推动L4+自动驾驶车型量产与规模化商业应用。“区别于传统技术路径，轻舟智航正在以独特的路径实现完全无人驾驶。借助大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架，可大幅降低测试成本，提升开发效率，保证了解决方案的可拓展性。亚马逊云科技打造自动驾驶数据工厂今年6月，苏州继去年10月开通第一条自动驾驶公交车线路之后，第二条自动驾驶公交车线路全面开放，该线路采用由轻舟智航部署的龙舟ONE无人小巴。云计算技术在自动驾驶公交车的技术开发和运营中发挥着非常关键的作用。国内头部自动驾驶公司轻舟智航采用亚马逊云科技，打造自动驾驶数据工厂，提供完整数据收集及处理能力。其自动驾驶方案在自动驾驶公交车领域快速落地，已在苏州、深圳等多个城市向市民提供服务，解决出行难题。据轻舟智航合伙人、商务副总裁郝景山介绍，一台具备L4级别自动驾驶功能的车辆日常产出的数据量可达TB数量级，收集到众多珍贵的Corner Case。是否能在合法合规的前提下对这些数据进行收集和使用，对于自动驾驶技术的高效迭代来说至关重要。轻舟智航打造的自动驾驶数据工厂，可自动化地完成数据收集、数据清洗标注、仿真评估以及大规模仿真场景生成等流程，让合作伙伴拥有完整的数据收集及处理能力。其中大规模智能仿真系统让测试成本大大减少，达到路测成本的1/100，还可以拓展1000倍于实际路测里程、模拟各种极端情况，同时准确衡量各个自动驾驶软件版本的水平。据介绍，自动驾驶数据工厂只是轻舟智航自动驾驶超级工厂中的一环，但也是关键的一环。凭借全栈技术平台能力，轻舟智航可基于多种车型实现L4级别自动驾驶功能，应对各类城市复杂交通场景。轻舟智航在存储海量数据方面使用了亚马逊云科技的Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），这是一个业内卓越领先的存储服务。轻舟智航将数据存放在光环新网运营的亚马逊云科技中国(北京)区域和西云数据运营的亚马逊云科技中国(宁夏)区域。全球数百万家企业使用AmazonS3，其中很多企业将PB级的数据放在上面，对其安全性、可靠性、容量可扩展性、以及丰富的开发者功能信赖有加。对于大规模智能仿真系统，轻舟智航则主要使用了亚马逊云科技的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) Spot实例。Amazon EC2 Spot实例是亚马逊云科技创造的一种计价模式。通过AmazonEC2 Spot实例，轻舟智航可以低成本地调用超算级别的算力进行大规模智能仿真。郝景山表示，“通过跟亚马逊云科技结缘，在多个方面加速了轻舟智航的发展。由于轻舟智航采用的是集中研发、多地测试的方式，使用亚马逊云科技让我们可以方便地进行异地协作。在产品研发过程中我们也深刻感受到，亚马逊云科技的云基础设施成熟稳定，云服务种类丰富、功能完善，用起来省心。”郝景山介绍，龙舟ONE无人小巴只是轻舟智航自动驾驶方案落地的第一个场景，后续还将推出更多车型。在技术研发及迭代过程中，轻舟智航借助亚马逊云科技在业界有口皆碑的存储、计算、网络、数据分析和机器学习等云计算服务能力为其保驾护航，让市民可以放心地体验自动驾驶的乐趣。轻舟智航联合创始人、CEO于骞表示：“无人驾驶是长期大赛道，要想成功跑到最后，在技术上不能光有海量数据，还要依靠‘超级工厂’实现高度的自动化；在商业上则需要实现成本可控的规模化以及以战养战的商业化，逐步实现在无人公交、无人出租等场景的落地。”结 语对于自动驾驶而言，最近一直笼罩在阴霾之下。在特斯拉事故没有定性结果的情况下，美一好品牌管理公司创始人林文钦于2021年8月12日下午2时驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能（NOP领航状态）后，在沈海高速涵江段发生交通事故，不幸逝世。公开资料显示，ES8是蔚来的第一款量产销售车型，采用纯电动驱动，其中，NIO Pilot自动辅助驾驶系统为选装配置，为蔚来自主研发系统，有精选包和全配包两种。据介绍，此次事故由ES8追尾公路养护车导致。事故发生时，车辆并因未能识别本车道内前方的高速公路养护车，与其发生了碰撞导致了严重事故。轻舟智航此时再获巨额融资，对于自动驾驶而言，无疑具有典型的正向意义。“安全性对于自动驾驶是天条，是一道红线。自动驾驶被提出主要就是为了解决安全问题，而非成本、效率和其它的问题。在自动驾驶的安全问题上，最担心的是由于人觉得系统是安全的，导致驾驶员丧失了警惕。”于骞说。

当前,我国云计算市场呈现爆发式增长。据中国信息通信研究院发布的《云计算白皮书(2021年)》显示,2020年中国云计算整体规模达到2091亿元,增速高达56.6%。作为国内领先的网络安全、大数据与云服务提供商,天融信科技集团在云计算领域持续深耕,投入不断加大,并已取得显著成果。据2021年半年报显示,天融信上半年整体营业收入达7.05亿元,网络安全业务营业总收入同比增加73.07%。其中,云计算业务营收同比增长177.44%。随着云计算的不断成熟与应用场景逐渐扩大,云计算已成为数字经济时代的信息基础设施、企业数字化转型的重要基石。天融信2019年发布了下一代超融合产品,进军云计算基础设施领域,2020 年正式推出“天融信太行企业云”,为客户中心云、分支云、灾备云建设提供多场景私有云解决方案和安全桌面云解决方案,为各行业客户业务上云、数字化转型、敏捷交付奠定基础,现已在政府、医疗、教育、企业、运营商等多个行业形成规模化应用。目前,天融信拥有26件云计算领域专利,参与9项国家标准、行业标准、白皮书编制,牵头或参与多项国家项目攻关,并作为核心成员单位参与了《面向云计算的超融合系统技术要求》等4项云计算相关标准制定。天融信超融合管理系统产品也首批通过基于《面向云计算的超融合系统技术要求》的可信云超融合解决方案认证评估。基于在云计算领域的持续深耕,天融信结合自身在网络安全领域的深厚积累,致力于解决企业数字化转型中系统平台建设、生态建设及业务安全等问题,持续开拓创新,突破技术壁垒,提升信息化变革时代下新型IT基础架构的安全性、易用性和稳定性,建立完善的云上生态体系。此外,作为中国云安全与新兴技术安全创新联盟理事单位,天融信积极参与各类云计算相关会议与活动,与业界同仁深入交流、分享技术研究成果及应用实践经验,共同推进产业发展。随着云计算技术的飞速发展,新的需求和挑战层出不穷,天融信将持续深耕云计算领域,以开放、合作、共赢的发展理念,不断升级和完善产品,全面满足客户云计算服务需求,进一步夯实国内网络安全的基座,致力于成为民族安全产业的领导者、领先安全技术的创造者、数字时代安全的赋能者。

正观新闻见习记者 袁芳阿里集团在内部管理上的漏洞或将是一大隐患8月23日，阿里巴巴集团再度陷入舆论漩涡，有媒体爆出7月5日浙江省通信管理局发出的一封回复函，函件中显示阿里云计算有限公司被投诉擅自将用户信息泄漏给第三方公司，并被责令改正。目前，这一消息已经被浙江省通信管理局核实，函件属实。对于此事，正观新闻记者致电阿里云公关部，阿里云给出回应：“根据自查，该投诉事件应为2019年双11前后，阿里云一名电销员工违反公司纪律，利用工作便利私下获取客户联系方式，并透露给分销商员工，从而引发一名客户投诉。”阿里云表示：“公司严禁员工向第三方泄露用户注册信息，已根据公司制度对该事件进行严肃处理，并遵照浙江省通信管理局要求积极整改，对人员管理层面上的不足进行强化改进。感谢大家的监督批评。”据了解，阿里巴巴集团在刚刚公布的2022 财年第一季度财报中，阿里云已实现第3个季度的盈利，阿里云季度营收 160.51 亿元，同比增长 29%。经调整 EBITA 利润达 3.4 亿元。财报表示，云计算业务增长主要来自互联网、金融服务、零售行业客户收入的强劲增长所推动。阿里云计算板块是阿里巴巴四大业务板块中除商业分部以外第二个实现经调整EBITA盈利的板块。据历史数据，阿里云自2020年三季度首次利润转正，过去三个季度经调整EBITA分别为2400万、3.08亿元和3.4亿元。已经盈利的阿里云计算是否将用户信息泄漏给第三方公司，以达到获利的目的不得而知，但当前，在国内的公有云市场，阿里云市场份额在40%左右，占比第一，第二的腾讯云在11%左右。这意味着，阿里云掌握着国内最庞大的用户数据量。8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，保护法中特别提及了不得大数据杀熟、不得过度收集个人信息、严格保护个人敏感信息、赋予大型网络平台个人信息保护特别义务、规范个人信息跨境流动等明文规定，尤其是明确了大型网络平台对个人信息保护有特别义务。尽管法律已经在大数据安全、个人信息保护上提供了有力的保障，但类似阿里云用户泄漏的事件依然难以规避，阿里云已经接二连三被业界质疑。据悉，此前阿里云因抄袭事件被诉讼，阿里集团在内部管理上的漏洞将是一大隐患。来源https://www.163.com/dy/article/GI4H9V3905371ZV3.html

科技云报道原创。随着云计算技术在各行各业的发展与突破，以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力，云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同，不断持续深化企业IT云化的程度，并从一个里程碑走向下一个里程碑。过去一年，人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示，如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付，但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 ，DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易，但却没有对其进行更好地管理。想象一下，企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。云计算自动化是一组流程和工具，可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间，并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外，人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞，从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。根据IDC对DevOps的最新市场研究显示，到2022年，DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元，这将为开发者和用户带来更多好处，从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载，云计算自动化通过使用代码管理基础设施，可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起，企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时，使用云计算自动化，企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外，使用管道和脚本，应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外，使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合，企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。当云计算自动化有助于简化上述流程时，IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务，并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系，也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区，DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展，如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的，特点是静态基础设施和单体应用程序，其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐，在安全方面更是捉襟见肘。针对云计算自动化领域的安全治理问题，Gartner提出了DevSecOps概念。简言之，DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法，它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题，目标是让每个人对信息安全负责，而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现，将安全作为管理对象的一种属性，从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理，标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示，超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明，DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示，希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上，许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而，现有的工具和流程会让这些团队失望，因为并没有时间进行人工扫描，通常缺乏承担安全责任所需的技能，并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制，而另一些团队则拒绝与安全团队合作，因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。为了克服这些挑战并消除团队成员的负担，企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试，就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合，DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景，以实时了解问题的原因、性质和影响，从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境，唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁，而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。（免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com）来源：科技云报道  https://www.fromgeek.com/itcloudbd/429623.html

组织出于各种原因采用多个云平台，例如提高效率和分配计算资源。根据《2021年Flexera云现状报告》，92%的企业采用了多云战略，80%的企业采用了混合云战略。但这些企业也经常经历管理复杂性的增加，这会影响安全性并增加风险。在多个部署点(包括分散的数据中心、混合和多云)上分发大量应用程序，扩大了攻击面，同时，这些分布式环境的可见性继续缩小。其中一个原因是，各种云平台附带的内置安全工具各不相同，这意味着它们不容易与其他平台上运行的类似解决方案进行互操作，从而加剧了在多云世界中跨所有云一致管理风险的挑战。不同安全部署之间缺乏内聚性通常导致对关键服务配置、活动、网络流量、安全事件和数据卫生缺乏集中的可见性。随着企业采用更多的公共云平台，这一挑战只会进一步加剧。缺乏一致的可见性和分散的控制使得安全操作耗时且效率低下。随着威胁环境的扩大，组织不仅需要保护自己免受配置和管理应用程序元素本身的风险，还需要保护自己免受来自云应用程序编程接口(api)和用户界面(ui)的风险。因此，现在就开始建立云工作负载的一致可见性是非常重要的，特别是那些跨多个云环境的工作负载。灵活性带来的可见性降低虽然多云环境比以往任何时候都提供了更大的灵活性和业务灵活性，但这种灵活性带来的可见性却越来越低：它被使用得越多，扩展得越远，数字攻击面就越大、越复杂。因此，在多云环境中，最高的安全优先级必须是将各种安全实例集成到统一的安全体系结构中，以实现集中的可见性和控制。而且这个过程不仅需要全面和高度适应性，还需要高度自动化，因为由于公共云的差异，工作流在云环境之间移动时，策略和协议的即时翻译无法手动完成。通过设计用于动态互连不同云本机安全解决方案的集成架构，企业可以以主动、整体的方式应对挑战，以提高运营效率，同时降低风险。现实情况是，数字攻击面越大，监控网络流量就越困难，这就增加了网络攻击的风险。这些挑战是由于：可见性有限：传统的安全监视工具不适用于云资源、服务或整个基础设施部署。大多数安全团队根本没有足够的工具来维护云中的完整可见性，更不用说多云了。这可能会在保持所需或符合要求的安全态势方面留下缺口，使工作负载、组织和最终客户暴露在错误配置或漏洞等引起的风险中。难以检查流量：即使使用精确的库存管理，如果没有用于查看、关联和分析来自不同平台的流量的工具，也不可能监视云内和云间的流量并检测该流量中的可疑活动。复杂性减缓调查：不同的安全解决方案不允许安全团队深入数据，以识别和评估特定的可疑事件，或关联跨多个环境收集的威胁情报。这会减慢检测时间以及对攻击和漏洞的响应时间，从而增加风险。向正确的方向移动改善多云安全态势的第一步是实现跨区域和云的资产和资源的集中、实时视图。第二步是检查所有云上的所有流量，使用全局威胁情报源来识别可疑活动，从而评估合法流量与恶意流量。有了这样的工具，安全团队可以缩短检测时间，因为他们能够深入到完整的上下文细节中显示的威胁数据。这些功能由云工作负载保护(CWP)解决方案提供。CWP就是它听起来的样子：它是用来保护跨不同云环境移动的工作负载的过程。使用私有云和公共云或其任意组合的组织需要在工作负载级别保护事务和数据，而不仅仅是在端点。云工作负载保护解决方案还旨在帮助客户确保法规遵从性，并减轻与基于基础设施即服务(IaaS)的应用程序相关的风险。CWP使企业能够获得或重新获得对其动态多云基础架构的可见性和控制，以及：通过查看任何云供应商(公共)和组织(私有)的配置设置，支持任何云部署的共享责任模型。通过高容量基于云的数据丢失预防(DLP)和恶意内容检查，解决无治理云数据的挑战。通过将活动和配置与标准(包括PCI、HIPAA、SOX、GDPR、ISO27001和NIST)要求的策略进行比较，帮助组织确保符合行业特定的安全标准。现在是开始的时候了多云战略将继续存在;随着它们成为数字业务战略中越来越重要的组成部分，它们将继续扩张。同时，网络对手希望利用这样一个事实，即大多数组织对在不同云环境之间移动的工作负载几乎没有可见性。他们正在积极构建复杂的多向量攻击，旨在利用这一漏洞。组织需要在其多云环境中建立广泛的可见性、细粒度控制以及自动化的检测和响应。像CWP这样的工具是一个很好的起点，但目标应该是构建一个完整的安全结构，能够随着多云战略的发展而扩展。但他们现在就必须这样做，在他们的环境进一步扩张之前，或者在网络犯罪分子决定利用这些系统达到他们自己的目的之前。来源：https://cloud.51cto.com/art/202108/677614.htm

1、什么是边缘计算所谓边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。在未来的智能交通应用环境中，“云计算”就相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的进程;而“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢，进行一些“下意识”的反应。2、边缘计算的六大特点虽然边缘计算还没有全面爆发，但是从现在涌动的暗流中，我们已然可以看到，边缘计算呈现出的六大特点和趋势。第一，去中心化边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。第二，非寡头化边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。第三，万物边缘化边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。在万物互联的未来，有万物互联就有应用场景，有应用场景就要边缘计算。第四，安全化在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。第五，实时化随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据，传统数据中心模式的响应、计算和传输速度，显然是不够的，这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了最好“实时化”要求的最好选择。第六，绿色化数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。来源：https://cloud.51cto.com/art/202108/677663.htm

毫无疑问，信创云将是一个大市场。一方面，国家在大力推进信创产业建设，国产化替代进程加速;另一方面，各行各业数字化转型如火如荼，上云需求激增。可以说，信创云站在一个新的关键节点上，正影响着中国云计算市场的发展。最近几年，信创这一概念突然火了起来。为摆脱科技特别是上游核心技术受制于人的现状，国家不断加大对科技创新的支持力度，并将信创产业上升到国家战略层面，也是当今形势下国家经济发展的新动能。信创云成产业新风口根据中国电子学会联合16家企业和机构共同发布的《中国信创产业发展白皮书(2021)》预测，到2023 年，中国信创产业市场规模将突破3650亿元，市场容量将突破万亿，展现出蓬勃的发展势头和广阔的发展前景。信创，即信息技术应用创新产业，其核心特质，就是自主可控。信创主要由基础设施(CPU芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容)、基础软件(数据库、操作系统、中间件)、应用软件(OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件)以及信息网络安全(边界安全产品、终端安全产品等)四部分组成。其中，信创云作为各项技术的应用和支撑，在整个信创产业链体系中起到承上启下的重要作用。信创云，其本质是云，必须具备云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、弹性、按需自助服务等特征。同时，还要满足信创对自主可控，尤其是安全可控等方面的特殊需求。云厂商开辟全新蓝海从目前来看，最先布局信创云，一般具有以下特征：一是，具有“国家队”背景，因为在国产化发展的背景下，安全性是首要考虑的因素;二是拥有雄厚的技术实力、行业领先的研发能力和丰富的客户服务经验。如华为云、中国电子云、华云、中国电科云都是布局较早的企业。华为近年来不断在芯片、存储、数据库、操作系统等方面寻求突破，通过生态联盟、开源社区等多种方式，构建信创产业链。华为云作为华为的云服务品牌，基于华为30年ICT建设经验，为政企客户提供全栈、平滑演进的上云体验。根据Gartner发布的数据，华为云在2020年以27亿美金的营收首次进入IaaS厂商前五。中国电子云作为中国电子信息产业集团有限公司旗下全线自主技术与产品对外输出的云模式，采用被誉为“中国架构”——飞腾CPU+麒麟操作系统，构建了“本质安全+过程安全”的全栈云原生安全体系，为政企客户数字化转型升级提供安全保障。华云自成立以来，一直坚持自主研发和开拓创新，通过打造管理统一、体验一致的云平台，支持全芯全栈云计算解决方案。2019年，华云数据发布了国产通用型云操作系统安超OS，填补了国内云操作系统空白;2020年，在此基础上，又推出安超云套件Archer Cloudsuite、安超桌面云、安超分布式文件系统、安超DCM数据中心管理平台等一系列产品，持续为各个领域的用户提供信创云计算解决方案和服务。中国电科云是中国电子科技集团公司全资控股企业，为党政军客户提供安全可靠的全方位、成体系、全流程的自主安全云产品和服务。在2020年4月，中国电科云发布业界首款面向党政军用户的信创云一体机产品。目前，中国电科云已在北京、上海、合肥、银川、海南等地布局信创云数据中心。云潮涌动 硕果累累值得一提的是，仅在2021年就有多家云厂商围绕信创云推出了一系列的产品与服务：4月25日，易捷行云EasyStack在北京正式发布一云多芯、全栈可进化的新一代全栈信创云，通过基于数字原生引擎的新一代数字原生架构，在企业级数据中心当中以一个云平台上统一承载、管理、使能全栈信创云产品与云服务，并可实现全栈信创云产品和云服务的OTA式(over the air)平滑无感在线升级可进化。4月26日，中国电子云在福州举办“云可信 创未来——中国电子云全系产品发布暨战略伙伴签约仪式”，发布中国电子云“信创+”实践和全栈自主专属云CECSTACK。CECSTACK采用中国电子云新一代云原生操作系统，整合中国电子网信产业资源优势和自主技术能力，面向政企数字化转型场景，聚焦混合云融合与管理，采用云原生分布式调度与协同，提供公有云和专属云体验一致的基础设施，满足大规模、低成本、高性能要求。6月10日，华云数据宣布了品牌战略升级，以国产通用型云操作系统安超OS为核心打造了“信创云基座”解决方案，并构建完备的“华云信创+”生态，实现了“全芯全栈全生态”的技术战略升级。7月29日，在CIC 2021云计算峰会上，青云科技宣布“一云多栈·全维可信”青云全维信创云及白皮书正式发布，以覆盖“全栈、全态、全域”的全维信创云整体架构为依托，打造青云全维信创云平台、信创容器平台、信创桌面云、信创多云管理平台产品矩阵，构建金融、政务、能源信创解决方案，帮助企业实现核心技术的创新突破与安全可控。8月12日，在TECH数字中国2021技术年会上，神州控股、神州信息、神州数码集团联合发布神州信创云，为企业数字化转型打造全栈自主可控底座、提供整体信创云规划及建设服务能力，助力企业实现数字化变革和价值创造。写在最后：现如今，在政策和需求的双轮驱动下，信创云可谓占据了天时与地利。目前，信创云市场还处于发展的萌芽期，换句话说，谁能率先发布信创云产品，谁就能抢占市场先机。所以，对于云厂商来说，必须顺应信创云的发展趋势，不断丰富、完善与创新信创云的内容，才能真正赢得用户和市场。来源：https://cloud.51cto.com/art/202108/677992.htm

云中灾难恢复的五种方法可以帮助企业改进防止数据丢失和停机并从中恢复，同时可以确保满足服务等级协议(SLA)。事实表明，云中灾难恢复的五种方法可以帮助企业改进防止数据丢失和停机并从中恢复，同时可以确保满足服务等级协议(SLA)。任何一个良好的灾难恢复计划(DR)都可以缓解可能导致服务中断或以其他方式导致突发事件的各种不同影响。良好的灾难恢复计划还将不同场景与高可用性等目标联系起来，并根据这些目标衡量性能的指标。常见的例子包括数据恢复(丢失了多少数据)以及恢复时间(服务恢复的速度有多快)。灾难恢复原则早已存在，并且在当今仍然适用。但是，关于灾难恢复的大部分想法仍然根深蒂固地存在于内部部署基础设施中，这不必要地限制了企业通过在云平台中开展业务来加强其灾难恢复战略和对当今事件响应的新方法的采用。现在是思考和处理灾难恢复方式的时候了。云中灾难恢复可以通过五种相互关联的方式帮助企业改进他们的方法，以防止数据丢失和停机并从中恢复，同时确保他们满足服务等级协议(SLA)。(1)在世界一流的基础设施上运行全球主要的云平台可以让企业访问世界一流的基础设施，云计算基础设施的性能通常优于企业内部部署的基础设施，无论是从计算到网络再到存储和其他IT资源。主要的云计算供应商能够以具有成本效益的价格提供一流的基础设施。很少有企业拥有主要云平台在其数据中心的功能。云计算供应商还在其云平台的可靠性和弹性方面进行了大量投资，这意味着如果服务器或其他资源出现故障，可能会比大多数企业内部部署基础设施更快地恢复并重新运营。这本身可以立即改善企业的灾难恢复状况，尤其是运行日益老化基础设施的企业。(2)实施更具创造性的恢复设计云平台还支持比企业内部部署数据中心更具创造性的可恢复模式。但有些云计算恢复设计在内部部署数据中心中根本不可行，或者实施的成本过高。企业可以更灵活地创建符合其特定目标或要求的恢复设计。例如，可以使用多站点灾难恢复模式来设计性能和正常运行时间。或者选择可以降低成本的灾难恢复的试点方法，而该方法通常获得一组核心关键资源而不是整个解决方案。Pilot Light方法就是一个很好的例子：云计算供应商允许用户按使用量付费，因此企业可以构建一个Pilo Light DB服务器，该服务器每天只打开一次以应用新日志，然后再次关闭，从而减少正常运行时间成本，但这种模式在内部部署数据中心是不可行的。在此需要补充的一点是，混合架构意味着企业不必放弃现有的内部部署投资，其工作负载仍然可以获得大量云灾难恢复体验。(3)从自动化和编排中获益云计算是高度可编程的，这是它能够以完全在内部部署难以或不可能完成的方式增强现有灾难恢复策略的主要原因之一。这意味着云计算为灾难恢复解决方案提供了更强大的自动化和编排功能。可恢复性设计中的大部分创意都可以归因于自动化。虽然企业可以在内部部署应用中实现自动化，但主要的云计算供应商可以为企业提供更先进的功能。对于在自动化和编排方面的内部技能有限的一些企业来说，这些技术可能遥不可及。但全球主要的云供应商都为容器编排提供了Kubernetes的托管分布版本，这是高可用性系统越来越受欢迎的选择。一般来说，自动化嵌入到许多云计算和云原生技术中，因此减少了一些传统的内部部署可恢复性策略通常所需的人工成本。(4)在控制成本的同时改进灾难恢复在这里得到最重要的好处之一是，从预算角度来看，云计算使所有这些变得更容易实现：从可靠基础设施到现代自动化技术，再到更广泛的可恢复性模式。企业可以在云中执行的大部分操作在内部部署数据中心的运行成本可能非常高，这意味着难以实施，并且很多企业坚持使用可能不再满足其需求的传统灾难恢复计划。而在云计算提出的承诺中包括以超大规模定价的世界级基础设施和服务，可以专门应用于灾难恢复。灾难恢复资源不会像过去那样成为某些企业可恢复性的障碍。(5)与充满活力的生态系统合作另一个好消息是，在云计算领域拥有深厚专业知识的云计算供应商构建了一个强大、不断增长的生态系统。其中一些云计算供应商专门为云平台开发恢复软件和解决方案，这些软件和解决方案的实施速度远远快于DIY方法。企业可以获得上述所有好处。从本质上来说，云计算已经做到了这一点，所以没有理由为过时、无效的恢复模式寻找借口。同样重要的是，从医疗保健到金融服务到政府等许多行业领域，勒索软件被用于攻击系统的频率和成本不断上升。在这些情况下，云中灾难恢复可以提供帮助，因为云平台提供了各种数据复制选项和数据库恢复服务，企业可以将其作为勒索软件恢复策略。很多企业如今已经实现了云迁移，而现在是让他们的灾难恢复计划在云中做同样事情的时候了。来源：https://cloud.51cto.com/art/202108/677826.htm

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。 现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。 “云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以，“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。云计算是继互联网、计算机后在信息时代又一种新的革新，云计算是信息时代的一个大飞跃，未来的时代可能是云计算的时代，虽然目前有关云计算的定义有很多，但总体上来说，云计算虽然有许多得含义，但概括来说，云计算的基本含义是一致的，即云计算具有很强的扩展性和需要性，可以为用户提供一种全新的体验，云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起，因此，使用户通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。

一、背景随着互联网的发展，我们进入了大数据时代，这个时代也是移动互联网的时代，而且这个时代，大量的线下服务走到线上，随之而来的，比如外卖、叫车……于是，有各种各样的 App 和设备在收集你的行为和数据。更加海量的数据源源不断的产生，并上传到云平台。这就给云提出了很大的挑战。一方面是极大地消耗有限的网络带宽资源；另一方面对于大数据处理的实时需求越来越成为刚需了，因为，如果不能实时处理、实时响应，那么怎么能跟得上这个快速的时代呢。这就好像一个人脸识别的功能。如果苹果手机的人脸识别需要到服务器上算，然后把结果返回，那么用户的体验就很糟糕了。这就是为什么苹果在手机里直接植入了神经网络的芯片，而我们知道网络的不确定因素很多，有可能导致不可控的延时。而且数据通常与物理实体关系密切。比如家庭监控摄像头中，家庭成员的肖像等视频信息是非常敏感的；而在工业场景中，很多数据是机密的。如果这些信息全部上传到云，会给用户带来很大的安全风险。所以，现在行业内已经开始尝试将云的部分计算服务，下沉到靠近数据发生地的“边缘节点”上进行，这就是边缘计算的由来。二、什么是边缘计算？维基百科的定义：边缘运算（英语：Edge computing），又译为边缘计算，是一种分布式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端设备，可以加快资料的处理与发送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。三、边缘计算的好处怎么理解这种技术架构上的进化呢？你可以想一想，人体是如何处理各种感知信息的，是不是所有的信息都需要大脑来处理呢？大家都熟悉云计算，它有着许多的特点：有着庞大的计算能力，海量存储能力，通过不同的软件工具，可以构建多种应用，我们在使用的许多 APP ，本质上都是依赖各种各样的云计算技术，比如视频直播，电子商务。边缘计算脱胎于云计算，靠近设备侧，具备快速反应能力，但不能应付大量计算及存储的场景。这两者之间的关系，可以用我们身体的神经系统来解释。云计算能够处理大量信息，并可以存储短长期的数据，这一点非常类似于我们的大脑。大脑是中枢神经中最大和最复杂的结构，也是最高部位，是调节机体功能的器官，也是意识、精神、语言、学习、记忆和智能等高级神经活动的物质基础。人类大脑的灰质层，富含着数以亿计的神经细胞，构成了智能的基础。而具有灰质层的并不只有大脑，人类的脊髓也含有灰质层，并具有简单中枢神经系统，能够负责来自四肢和躯干的反射动作，及传送脑与外周之间的神经信息。我们在初中的生物中都学习到了膝跳反应，这就是脊髓反应能力的证据。边缘计算对于云计算，就好比脊髓对于大脑，边缘计算反应速度快，无需云计算支持，但低智能程度较低，不能够适应复杂信息的处理。而云计算负责需要大规模数据和复杂计算的数据分析工作，以及完成整体的协调和控制。具体来说，将原有的云计算模型的部分计算任务迁移到网络边缘设备来；网络边缘设备（比如路由器、移动网络基站等），在数据源附近执行数据处理和数据分析任务。这样一来，就降低了云计算中心的计算负载，减轻海量数据了对于网络带宽的压力，提高了数据处理的效率。这里将边缘计算模型的好处，总结为四个方面：延迟低。数据只需要从产生设备传输到边缘设备，传输距离短，数据不需要通过其他网络，网络延迟低。节约了主干网带宽。缓解大量数据传输所造成的网络拥堵现象。尤其像一些银行的专有网络，本身带宽非常有限，只能用于传输关键性的数据。计算可用性好。数据在网络中的路径长度显著变短，因网络波动引起的计算服务不可用情况将有所减少。隐私性更好。由于边缘设备距离用户近，用户的隐私数据不再需要上传到云，因此，在边缘计算场景下，用户的隐私也可以得到更好的保护。中心云的成本更低。我们再来看看云的成本，当一个公司需要支持几十万用户的时候，并没有什么感觉。当他们要支撑上千万乃至上亿用户的时候，我们就会发现，一个几十万用户的系统架构和一个支撑上千万用户的架构，在成本上来说，完全不是一个数量级的。在这个图中，我们可以看到，当需要处理的数据或是用户请求的规模越来越大时，我们的成本是呈现快速上升的曲线，而不是一个线性上升的成本关系。我们可以来算一下，根据行业内的经验，可以估计如下的投入：几十万用户的公司，只需要处理百级 TPS 的量，只需要 10 台左右的服务器；上百万用户的公司，只需要处理千级 TPS 的量，需要有 50 台左右的服务器；上千万用户的公司，需要处理万级到十万级 TPS 的量，需要 700 台左右的服务器；上亿用户的公司，其需要处理百万级 TPS 的量，需要上万台的服务器。可以看到，十万用户到上亿用户，也就多了 100 倍，为什么服务器需要 1000 倍？这完全不是呈线性的关系。这时因为，当架构变复杂了后，你就要做很多非功能的东西了，比如，缓存、队列、服务发现、网关、自动化运维、监控等。那么，我们不妨开个脑洞。如果我们能够把那上亿的用户拆成 100 个百万级的用户，那么只需要 5000 多台机器（100 个 50 台服务器的数据中心）。 我们还是同样服务了这么多的用户，但我们的成本下降得很快。只不过，我们需要运维 100 个小数据中心。不过，相信我，运维 100 个 50 台服务器的小数据中心的难度应该远远低于运维一个 10000 台服务器的数据中心。好了，问题来了，什么样的业务可以这么做？我觉得有地域性的业务是可以这么做的，比如：外卖、叫车、共享单车之类的。然而，100 个 50 台服务器的小数据中心也会带来一些复杂的问题，因为当你的公司有 100 万用户的时候的业务形态和有 1 亿用户的业务形态是完全不一样的，1 亿用户的业务形态可能会复杂得多得多。也就是说，我们不可能在一个小数据中心只有 50 台服务器，因为那是百万用户的业务形态，只有几十个服务。当公司成长到上亿用户的规模时，可能会有上百个服务，50 台服务器是不够部署的。所以，上面那种多个数据中心的理想只存在于理论上，而实际上不会发生。但是，我们依然可以沿着这条路思考下去。我们不难发现，我们完全可以用边缘节点处理高峰流量，这样，我们的数据中心就不需要花那么大的成本来建设了。于是，还是到了边缘计算。四、边缘计算的业务场景通过上面的案例分析，我觉得边缘计算一定会成为一个必然产物，其会作为以数据中心为主的云计算的一个非常好的补充。这个补充在我看来，其主要是做下面一些事情。处理一些实时响应的业务。它和用户靠得很近，所以可以实时响应用户的一些本地请求，比如，某公司的人脸门禁系统、共享单车的开锁。处理一些简单的业务逻辑。比如像秒杀、抢红包这样的业务场景。收集并结构化数据。比如，把视频中的车牌信息抠出来，转成文字，传回数据中心。实时设备监控。主要是线下设备的数据采集和监控。P2P 的一些去中心化的应用。比如：边缘结点作为一个服务发现的服务器，可以让本地设备之间进行 P2P 通讯。云资源调度。边缘结点非常适合用来做云端服务的调度。比如，允许用户使用不同生产商的云存储服务，使用不同生产商但是功能相同的 API 服务（比如支付 API 相关）。因为是流量接入方，所以可以调度流量。云资源聚合。比如，我们可以把语音转文字的 API 和语义识别的 API 相结合，聚合出来一个识别语音语义的 API，从而简化开发人员的开发成本。五、边缘计算的几点思考早已有之，新葫装旧酒，炒炒新概念：以前的 CS，后来的 BS，再后来的云和 APP，就是某种意义的边缘计算。服务端和终端各自承担一部分算力。过去的 CDN，现在的 VCDN 服务也是一种中心云计算能力下层到边缘节点能力的一种体现。这几年普遍存在的在家用路由器运行容器搭梯子翻墙，也算明显的云边协同。离开了网络离开了应用提供商，现在的电脑手机几乎没啥用，其实 PC，手机，智能路由，小米的智能家电就是边缘设备。只不过现在的边缘计算更多的是云计算出现后的概念，是相对于中心云的一种概念，云+边+端的概念，中心云有 Openstack，Kubernets 或自研平台，边缘云也采用专有边缘设备和边缘开源平台。中心云原生能力往边缘的下沉。异构计算迎来大发展：FPGA 相对 ASIC 具有灵活编程的特点，相对于 CPU 以流水线运算周期为运算时间单位，FPGA 以时钟频率为运算时间单位 FPGA 有低时延专业性方向性强的特点，符合边缘计算的需求而大量应用在边缘迎来大发展。以 GPU，ARM，TPU 等大量应用在边缘在边缘计算上也会迎来大发展。serverless 会大量应用在边缘。国内厂商中，阿里，华为会在边缘计算上胜出。 阿里的芯片设计的积累和优势，docker 的合作，以及在容器领域的开源项目之多，公有云市场优势，边缘计算和公有云联系紧密。华为芯片设计的积累和优势，中国第一的研发能力和积累，最多标准，协议制定者。边缘设备更多的服务 toB 业务 视频监控智能制造，公共场所（办公，商场，交通，城市）AI（图像视频识别，自动驾驶）个人继续用手机为智能终端连接到中心云和边缘云服务边缘设备小型化和成本是主要考虑对象，所以以机架，服务器形式只能用在重资产的地方，以集成进 5G 基站，路由器，小型定制设备（类似工控机）的轻资产数量居多。六、小结从云计算的发展趋势上来看，数据量的不断增大迫使边缘计算成为一个必然。大数据中心的成本问题，也需要通过边缘计算来降低。同时随着业务应用场景越来越多，对是性能的要求也越来越高，云计算的“云、边、端”架构（即中心云、边缘云、终端三部分）最终将会成为趋势。来源：https://www.163.com/dy/article/GHLTEA1P05373IZZ.html 

在云计算已然成为千行百业“水电煤”基础设施的今天，让机器去做“以人为本”的事情变得越来越重要。特别是在当前这个it基础设施已经深入城市交通网络覆盖到三五个城市的时代，企业对基础设施和云服务的高标准要求已经进入到了更高的层次，这就更需要架构师和云原生计算平台的出现。本文将从解决方案、流程、运维和基础设施管理四个维度为大家介绍一位云原生软件架构师的专业指导与培训、实践成长与管理等建议。深入解析当前云计算时代要求基础设施发展的技术路线与要求，可为基础设施架构师的成长及管理制定更为清晰的路径。以下为成长之路的系列专题文章《云计算架构师职业生涯通识架构》《云计算架构师成长指南》和《云计算架构师小tips》。本文是成长之路系列专题文章的第1篇，分享如何做好首席架构师角色（讲师级）。做好“首席架构师”角色（讲师级）会非常有助于公司企业掌握必要的技术及实践，逐步提升软件业务成熟度，从而改善用户体验，提升内部及外部效率。对于掌握深厚技术的架构师，不仅可以通过相关的技术知识帮助公司解决业务问题，还可以为业务能力打下扎实的基础。架构师通过如何建立架构模型，提升高可用、高弹性、可伸缩性等方面的能力，将极大地促进公司产品及服务的快速迭代，并保证业务的持续优化。架构师也可以成为“地图规划师”，掌握本领域业务需求的同时，提供业务预测，协助架构师定义技术路线，帮助建立技术结构，可以更快速实现软件定义产品和服务。可以更快速建立技术产品的同时，可以快速引进和扩展人才与业务通过落地地图，架构师还可以组建本公司核心业务线的团队，将核心业务线的团队打造成所需要的技术团队。在架构师管理不善，产品迭代缓慢，团队规模不大等情况下，架构师将面临转岗的风险。架构师转型成为架构管理者的频率比较高，多以中高层管理者的方式出现。当今的产品设计要求产品经理/产品总监集中精力解决产品领域的技术问题。因此架构师在产品设计时仍然对技术要求比较高。架构师对于架构知识是需要掌握而非一知半解，所以一个优秀的架构师是需要整合多项技术，可以通过一项技术整合其他技术，可以在一个技术实现架构深层次的设计。比如在架构服务的时候，架构师是需要掌握知道具体的从服务器，网络，应用到软件，硬件的设计，都需要掌握，尤其是软件这块，可以看到架构师的深度掌握与规划。这种基于架构设计及技术选型这类工作都是内部技术团队沟通内部产品、流程体系、实现，对于大型企业的架构师需要全部掌握技术是比较困难的。来源https://baijiahao.baidu.com/s?id=1708078542812377644&wfr=spider&for=pc

区块链赛道热点更迭，DeFi、NFT、链游不断引发业内关注。此起彼伏之的热点之下，从分布式计算、存储到通信的区块链底层基础设施领域，也涌现出许多默默耕耘的优质项目。　　以其中的分布式计算为例。传统云计算市场在近年来迎来快速增长，复合年增长率达到约23%，凸显出企业数字化转型、融合人工智能、大数据等技术进行升级改造的庞大需求。然而，尽管全球CPU/GPU消费量同样呈现指数级增长，传统云计算市场算力与需求之间的差距却日益明显。如果没有新的创新解决方案，这种差距只会越来越大，特别是在Web 3.0时代。　　与区块链相结合的分布式计算呼之欲出。以Dfinity、CUDOS等为代表的去中心化计算网络开始“抢滩”传统云计算，同时它们的创新解决方案也带来新的技术发展可能。一场“新”与“旧”的交锋正在拉开序幕。　　跨链去中心化云计算：低碳价廉，传统云计算市场的有力竞争者　　传统云计算市场目前被少数大型企业所垄断。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云和阿里云四家云服务供应商在2019年就已占据了整个市场70%的份额。尽管这些大型平台发展的非常成功，但市场的过度集中和竞争不足，导致了高昂的价格。它们中心化的架构也隐含单点故障的风险，比如今年6月发生的Fastly故障事件，导致全球众多政府、媒体官方网站大面积瘫痪。同时，为了足以承受峰值需求，很多云服务机构在多个地区建立大规模托管设施，造成IT硬件的浪费。有没有创新的方案能够解决这种现状?　　借助区块链和智能合约技术，大规模的分布式计算成为可能。这让云计算市场可以向拥有闲置算力的企业和个人开放。用户不仅可以是算力的使用者，通过智能合约按需调用来自不同设备的算力，也可以成为算力的提供者，实现硬件设备的变现。在区块链网络的保障下，算力的买卖可以安全、顺畅的进行，而网络的各个参与方也能够得到有效的激励。由于充分利用已经存在的闲置设备，去中心化云计算网络的费用只要主流服务商的一小部分，并且除了显著的成本优势，也具有更强的扩展能力和可用性。　　“CUDOS及其母公司CUDO就在搭建这样一种去中心化云计算网络。它类似Airbnb共享经济模型，任何企业或个人都能够为去中心化的计算网络贡献算力并从中获利，并且无需许可。因此，CUDOS创造了一种用户更广泛，同时成本也更低的‘云’，费用能够低至传统云服务的十分之一，”CUDOS创始人兼CEO Matt Hawkins描述说。　　据悉，传统云服务的各种垂直领域都是CUDOS可能的应用场景，包括图像渲染、人工智能与机器学习、科学模拟、医学建模等。在传统云服务行业的深耕，也让CUDOS获得了众多行业重磅参与者的支持，包括芯片巨头AMD。　　打通区块链和云计算，助力大规模应用　　与云计算需求同步上升的是大型区块链网络的计算需求。事实上，很多大型区块链网络的节点托管在中心化云服务中。例如，超过60%的以太坊节点托管在云端，大部分托管在亚马逊AWS上。这对这些网络的分散性和安全造成很大的隐患，同时也让区块链之上的计算成本高昂。　　另一方面，区块链智能合约能够自动处理的任务种类还远远不够复杂，成为区块链技术走入主流应用的障碍。据介绍，CUDOS致力于打造的是一个一层(Layer1)区块链和二层(Layer2)计算及预言机网络，允许开发者在其上用包括Solidity、Rust在内的多种语言编写一种全新的智能合约。这种智能合约能够实现对于链下高性能计算资源的调用，让使用智能合约自动化复杂计算任务，如机器学习中的复杂逻辑、金融市场上的风险敞口预估等，成为可能。　　CUDOS还将具有跨链特性，可以与以太坊、Algorand、波卡和Cosmos等主流区块链桥接，为这些桥接的区块链带去可扩展的计算服务和Layer-2预言机服务等，有效解决可扩展性问题，让交易速度更快、成本更低。这意味着像DeFi、NFT这样的区块链应用和服务将可以大幅提高性能。　　值得一提的是，不同于许多分布式计算网络，兼具云计算与区块链思维的CUDOS在供给端已有重大布局。　　“就好比开一家店铺，需要把库存建立起来，”Matt介绍说。CUDOS已于5月10日上线私有测试网Cognitum。在CUDOS的规划中，在主网上线后，CUDOS将实现链上与链下的整合，让云计算用户和区块链用户均能通过智能合约，调用作为三层(Layer3)CUDO平台计算资源，真正实现现实世界与区块链的打通。　　但Matt也坦言，监管可能成为分布式计算网络走入主流的挑战之一。“AWS于2006年推出，最初稳定增长，但直到2011年才增长才开始提速，到2014-15年才开始进入爆发式增长，原因是监管政策允许了银行和保险等受规管程度比较高的行业迁移到云上。分布式计算也将面临同样的问题，但是鉴于区块链带来的安全性和不可篡改性，我们认为监管的接受速度将会更快。”　　“我们计划于明年实现CUDOS与链下计算平台CUDO的打通，这将给分布式计算/云计算市场带来质的飞跃!因为很多行业和用例目前是无法直接在链上或者Layer2运行的，实现这一打通后，这些用例将都可以从链上获得高性能计算，包括CPU、GPU、存储和带宽等服务。这将是区块链行业走向大规模应用前的必要一步。”Matt透露了CUDOS今年之后的发展规划。（永文）

一个时代有一个时代的基调，“Open Source is eating the world”的声音言犹在耳，一个属于云计算的时代早就不经意来临。十年前，中国的云计算市场尚处于襁褓之中，市场规模只有10余亿。此后十年，云计算市场迎来爆发式增长，年均增速超过50%，2020年市场规模已超过2000亿元，成为中国数字化升级的“顶梁柱”产业。倏忽十载，云计算产业从弱小到强大，从单一的云基础服务裂变为混合云、云原生、云安全等更契合企业业务需求的多元云服务，迈进了百花齐放的大繁荣时代。随着中国企业数字化转型不断深入，云计算已经脱离简单的市场扩张、让企业上云用云的早期阶段，逐步进入到云原生重构IT架构、上云用云兼顾优化治理、原生安全加速应用的深水区。如今，云计算走到了哪个阶段？企业应该加强哪些方面的云计算能力？如何将自身业务与云计算更好地衔接融合？近日，在2021可信云大会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏、中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚共同就云计算十年来的发展脉络回顾总结，对云计算产业发展的变革趋势进行全面剖析，并就云计算未来趋势开展深入解读。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏数字化转型迎来分水岭云原生加速重构IT基础设施近两年，“云原生”堪称云计算领域最热的名词之一，其出现不仅将原有IT基础设施重构为云原生基础设施，提供更高效的资源，还为企业打造更敏捷的应用开发、交付运维能力，加速企业应用的敏捷创新。从简单迁移上云的“On Cloud”到在云上基于云原生而重构企业应用的“In Cloud”，云原生成为数字化转型的重要分水岭，其要求企业既要继承过去，又要连接未来；既要立而不破，又要持续进化。根据IDC预计，到2022年，90%的新应用将采用微服务架构，35%的生产环境应用是云原生。此外，在Gartner的报告中，云原生技术也正在向应用场景、技术、生态三个方面快速演进，并将扩展到更多应用场景，比如在混合云和多云管理领域，以及边缘层的应用等。在应用价值方面，云原生能够支撑业务应用的通用技术能力下沉到基础设施，在业务应用完整生命周期中提供持续稳定服务，最大化实现云的价值，让企业在资源配置、产品交付、系统架构等方面获得更高的效能，从而可以将更多精力放在业务视角的响应、分析和决策中，使企业在竞争激烈、需求多变的市场环境中具有更强的创新优势。对于这一趋势，何宝宏表示，企业对于竞争的核心诉求正在转到注重商业模式的改变、快速感知并响应用户的需求，这在很大程度上将倒逼技术架构变革，使架构的支撑焦点由资源转向应用。为此，云原生将在发挥云计算应用价值方面产生积极作用。未来，无论是ERP、CRM等系统应用还是底层IT基础设施，都会越来越趋向于云原生，这将是近些年云计算最大的趋势。不同企业实现应用现代化的路线各不一样，例如：有先进行容器化改造的，有先做微服务架构改造的，也有直接在上云迁移的过程中同步实现微服务改造的，另加之企业内部环境各不一样，所以企业在实现应用现代化进程中遇到的挑战也不尽相同。他们往往会面临很多挑战，包括：如何让运转着的旧系统和新应用之间做到无缝的衔接？如何快速敏捷地完成应用的集成，以提高可持续的交付能力？以及如何在混合多云环境下，最大程度地降低架构转型的技术风险等。在栗蔚看来，云计算融合新技术，带动云原生进入黄金发展期。云原生融合新型信息技术，改变数、智、算的应用方式。云原生带动技术架构、应用效能、云化效益的全方位提升，传统行业用户逐步对外围系统、次核心系统、核心系统进行不同程度的云原生化改造。云原生进一步降低技术门槛，深化云数融合、云智融合、高性能计算的发展，推动云数智高质量融合发展。中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚注重云计算应用效能优化治理成为企业上云后突出诉求中国信通院最新发布的《云计算白皮书》显示，2020年云计算市场整体规模达到2091亿元，增速56.6%。对于很多企业，应用云计算为企业提升了管理效能，但也带来了相当大的复杂性。如果没有适当地策略，可能会妨碍业务的正常运行。所以随着企业用云程度的加深，企业关注点从开始上云的咨询、迁移，逐步地转到上云后的优化。企业需要仔细考虑如何管理、优化和使用云计算服务，从而可以通过降低云管理成本，进一步提升业务的数字化转型效果。对此，云优化治理成为很多企业上云后改善性能、降低成本、提升效率的主要选择，其能够给企业上云策略制定、线路规划、采用实施、云上优化进行全生命周期的优化提升，为企业数字化转型提供新的动力。在谈及云优化治理将如何发挥作用时，何宝宏认为，企业在上云过程中对价格、安全、服务能力等尤为关注，对云品牌的关注度反而降低，这也反映出企业在云计算应用方面的理念日趋成熟。优化治理是云计算永恒的主题，相比以前关注重心只停留在基础设施层面，现在更多地落到应用层面，优化治理不仅能够改善企业上云后在性能、应用、架构等方面的能力，还将充分发挥云计算的效能和价值，让企业更懂云、更好用云。

找报告，就上发现报告！云计算的发展正在经历第三次浪潮：第一次浪潮是IaaS，用户是专业IT人员；第二次浪潮是SaaS，用户是销售、财务、HR等专业人员；第三次浪潮是PaaS，用户是IT开发人员，但低代码让人人都能编程，低代码和PaaS结合，让PaaS为每个人赋能，正在引发云计算第三次浪潮。云计算的第三次浪潮市场更广阔，对我们带来的变革更深刻更持久。“云”——这一虚无缥缈的词让很多人都是丈二和尚摸不着头脑，究竟什么是云计算？它到底有什么用？相比传统计算，它有什么特别之处？...报告酱整理了相关报告，梳理出云计算行业的全部面貌，希望为你呈现一个云计算行业全景图，并清晰了解行业的上下游产业链，以及一二级市场的投资机会。行业分析01云计算是什么？云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT（Information and Communications Technology）信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。说白了，就是一种新型的计算资源获取方式。相比传统计算，云计算的资源获取方式从“买”变成了“租”。专业解释是：云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成。①云计算按服务类型可以分为三类1）基础设施即服务IaaS(Infrastructure as a service)2）平台即服务PaaS(platform as a service)3）软件即服务SaaS(software as a service)我们可以用自己建房子自己住来类比云计算的三种服务类型。首先是基础设施即服务IaaS，之前公司要建信息系统，基础设施从哪里来呢？需要自己建机房、服务器、网络以及配套设施。就好比你自己建房子，需要自己买土地，买材料，设计房子结构，建房子。那现在基础设施即服务告诉你，你不用自己建房子了，我这有现成的，你直接租就好了。其次是平台即服务PaaS，之前公司在自己建好信息系统之后，还要自己搭建操作系统、配置环境。就好比你盖好房子之后还要你自己装修房子，那现在平台即服务告诉你，你不用自己装修房子了，我这能提供装修服务，你直接买就好了。最后是软件即服务SaaS，之前公司在把操作系统、环境配置好之后还要自己开发各种应用软件。就好比你房子硬装完成后还要进行软装，配备休闲娱乐设施、运动健身设施等等，那现在软件即服务告诉你这些应用设施我这都有现成的，你也可以直接租用的。