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5.(Bigtable)是 Google 的（分布式数据存储）于管理系统,时间戳是(64) 的倍数

深耕互联智能制造，助力企业产能升级云计算在各个领域的充分应用，企业面临的成本、效率、安全等问题，都可以通过云的方式来实现IT自动化。桌面虚拟化的价值，就在于它是企业高效信息化的“良方”。　企业转型升级的创新新模式、新业态都离不开IT的作用。许许多多的案例证明，信息技术已经成为企业竞争力的关键因素之一，而信息化是技术创新的关键环节。企业所面临的问题目前，企业所面临的主要问题就是如何通过信息化加快生产效率。要实现更精细化生产，唯有通过大数据的计算、数据的连接等IT的信息化去实现自动化处理。就中国的制造业来说，可能面临的问题还停留在比较基础的层面。最常见的诉求有以下三方面：一提高数据的安全性。比如，整个生产过程中涉及到的企业知识产权，图纸、核心的数据等，因为工人的流动性比较大，这样数据的安全性就存在大的隐患。二业务连续性。业务连续性直接关系到生产率，比如，由于PC机的损坏造成整条生产线不能正常使用，就保证不了按时生产、按时交付，影响整个环节。三自动化。如何通过IT的自动化去帮助员工提高生产率。通过信息化能够帮助员工很快查询到有用数据，或者很便捷去访问数据也是很关键的一点。桌面虚拟化的价值，高效信息化的“良方”企业的生产经营越来越依赖信息系统，随着重要生产系统的部署，应用的可用性要求越来越高，每一次停机都会带来生产的损失，因此企业的IT管理员都希望将计划内和计划外的停机降低到最低限度。如何提高应用系统的业务连续性、可靠性及可扩展性，是摆在用户面前的一大难题。而基于传统技术实现的高可靠性，往往会大大增加成本和系统复杂度。随着云在各个领域的充分应用，就上面所提到的企业面临的成本问题、员工效率、数据安全性、业务连续性。自动化等都可以通过云的方式来实现IT自动化。桌面虚拟化的概念近些年逐渐为IT从业者所熟知,并以其高安全性、高灵活性、易维护等优势获得很多企业的亲睐。什么是桌面虚拟化？是利用虚拟技术将传统的桌面端从物理设备中隔离出来。桌面虚拟化技术能够充分利用企业现有服务器、存储、计算机等资源。企业在选择部署虚拟桌面时，能够更好的结合制造业企业的特殊需求，有效利用现有资源开展工作，桌面虚拟化有效地降低了运维成本，提高运维效率，保障企业关键数据的安全性和可靠性，形成当前技术最优的解决方案。智业科技云桌面助力企业产能升级智业云桌面是由智业云计算提供的虚拟Windows桌面与应用，提供更安全、高性能、成本低、高效率的办公系统，是最具性价比的电脑主题替代方案。智业云桌面可以完美解决另企事业单位焦头烂额的四大难题：1、降低企业成本：云桌面采购成本低，不易损坏，可使用10年，单台1月消耗不到1度电；2、简化运维管理：可视化管理平台集中管控，瞬时增配，瞬时扩展内存；3、全方位安全设计：云端分布式存储、用户接入过滤，云到端安全策略保障；4、随时随地办公：任何时间、任何地点、任何设备，均可访问自己的工作桌面。同时智业云桌面也具备了四大优势： 1、一站式交钥匙方案：提供从IT基础设施到后续集成及运维托管等整套服务；2、极致用户体验：支持1080P高清输出；3秒极速开机，全面提升办公效率；3、数据安全：在终端、平台、网络、用户接入4层安全防护设计；4、无忧服务：提供7*24小时技术支持，软硬件故障及时免费处理。以智业科技为代表的新兴云计算企业，具备新计算技术的研发和传播能力，也正处于智能制造的大环境之下，在传统企业IT技术改革的进程中正扮演着越来越重要的角色。我们期待将自身丰富的落地实施经验应用至更多的正迈向智能制造的企业，与行业共同努力，为下一代制造业做出更多贡献，并最终实现对落后制造现状的改变。其实吧，制造业考虑的不仅是现在的业务升级能力，更多的是全球化服务能力、竞争力和响应速度。故此，制造业在智能制造转型升级过程中，评估云计算更多地是从市场战略维度出发。中桥调研咨询对中国企业CIO和IT管理者的调查结果显示，评估智能制造云计算服务商有以下几点重要因素：综合IaaS、PaaS、SaaS的服务水平和管理效率：向智能制造演进是一个长期持续的过程。不同规模的制造企业在不同的业务发展阶段，对云计算服务的需求也不同。因此，能够灵活提供IaaS、PaaS、SaaS服务，并且保证优质的服务水平和管理效率，满足制造企业当前以及未来的业务需求，成为用户选择云计算服务商的首要考虑因素。同时具备全面云计算服务能力的提供商比如华为云，能够让制造业在转型发展过程中迅速将AI和IoT转化为业务创新能力。全球云计算服务能力，支撑全球化业务拓展：云计算在全球的服务能力、得以验证的云计算服务管理流程、跨全球多区域的云计算集中统一管理，以及跨混合云和多云的业务支撑能力，能够让制造企业在全球业务拓展中，优化资源利用率和产销链流程，提高全球市场响应速度和创新效率。得以验证的企业级用户群，可信可靠：在全球化业务拓展过程中，云计算逐步成为智能制造的核心业务平台。用户在评估核心应用“云化”过程中，云计算服务商在同等企业规模和行业的积累成为用户重要的评估指标。得以验证的企业级用户群意味着云计算服务商提供的云计算服务经过了实践的验证，这对于确保企业业务的稳定安全，降低向云计算转型的业务风险至关重要。可信可靠的企业级云计算服务，能够提高制造企业从研发到服务的全流程协作管理效率，加速从传统制造到柔性制造的转型。还有网友表示：先说一下传统制造也存在的一些问题吧，传统制造业从研发、设计、制造、交付，到运营和管理等，系统之间存在着大量的数据孤岛，这成为制造业从规模型制造向柔性生产转型的技术瓶颈。同时，不同系统之间的数据没办法共享，难以互联互通，无法通过全流程智能分析提高业务管理运营效率。而到了数字经济时代，个性化服务创新能力和市场迅捷响应速度直接决定着企业的竞争力，在此背景下，现在越来越多的制造企业通过托管云和混合云替代传统IT，以提高业务响应速度和企业内部运营效率。云计算好的地方就在于能够深入渗透到制造企业的所有业务流程，能够根据用户的业务需求，经济、快捷地进行IT资源分配，实现实时、近实时IT交付和管理，快速响应不断变化的个性化服务需求。不仅有助于促进创造优质附加值和制造业生产效率的提升，同时提升了制造企业整体竞争力，灵活应对复杂的国际环境变化，为经济全球化环境下制造企业实现智能制造打下坚实基础。而说到云服务商，就国内而言，华为云等服务商都是不错的选择。

“云”，这是继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次IT大潮。如果说蒸汽机和电力开启了人类历史上的两次工业革命，那么发展到今天、脱胎于互联网，但又被称作"革命性计算模型"的云计算，正在让我们的生活步入另一个阶段。如今，“上云”已经逐渐成为企业发展的一种趋势和思维，凭借着在业务方面的敏捷性、可拓展性、效率性以及成本节约优势，云计算受到了越来越多企业的青睐，已然成为各行业企业智能化、数字化转型升级的关键所在。1、什么是云计算？对于了解IT互联网的小伙伴们来说，目前最流行的几个词莫过于5G、大数据、云计算以及人工智能了。5G主要拼的是网络传输速度、大数据是通过某些特定的方式或工具实现海量数据的分析，而人工智能则主要是通过不断的模拟、训练让计算机更加的懂你。那云计算究竟是什么？又可以用它做什么呢？云计算，是结合人类社会顶端智囊，与最尖端IT科技而诞生的最新互联网技术之一。它已成为当前互联网的基础设施：计算能力、存储能力、网络能力、安全能力。作为新一代互联网计算资源的基石，云计算支撑着互联网几乎所有的上层数据处理系统。无论是大数据还是人工智能，以及各类应用场景，都需要依托云计算提供的基础设施来运行。在IT行业领域外，还有政府、金融、工业、交通、物流、医疗健康等这些传统行业，云计算技术都已在广泛使用。2、云计算发展前景在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各种云平台应运而生。这标志着中国的云计算产业度过了“市场准备期”，正在进入调整成长期和全面整合期。目前，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。据权威统计机构数据统计显示：预计到2022年中国云计算产业规模将达到2587亿元。而全球市场预计将超过2700亿美元。到2020年，全国新增上云企业100万家。可见，未来云计算的发展前景是非常可观的！3、云计算人才需求根据人社部中国就业培训技术指导中心联合阿里巴巴钉钉近期发布的《新职业在线学习平台发展报告》显示，未来5年内，我国云计算产业将面临高达近150万的人才缺口。不管是一线城市还是二三线城市，每年都会有云计算岗位的招聘需求，特别北上广深，对云计算技术人才的需求量相对较高。4、云计算岗位薪资《中国云计算行业洞察与人才分析》显示，云计算领域人才月均薪酬在1万元以上的占比高达93.7%，3万元以上占比仍达24.7%。相比之下，云计算人才远超互联网人才薪酬平均线，反映出市场对于其专业技术人才的需求。2020年全国云计算工程师平均工资16160元，较2019年增长了22%。如果你现在是一名网工工程师，工作3-5年之后，就可以向云计算架构师、云计算开发工程师方向努力，此时无论是技术能力还是工资水平都会更上一层楼。云计算工程师入职薪资平均在10000+，成熟之后平均可达到20000+。

尽管云计算已经前前后后发展十余年，但它的火热局面依旧没有被时间所消磨。根据Gartner统计，2015-2020年，全球云计算市场渗透率逐年上升，由4.3%上升至13.2%，至2021年，全球云计算渗透率将上升至15.3%。利好趋势存在，让众多云计算厂商都获得良好的业绩表现。例如5月20日腾讯发布的2021年Q1财报数据显示，腾讯金融科技及企业服务业务收入同比增长47%至390亿元。其中，企业服务收入同比增速较上季提升，主要由于项目部署恢复、企业软件及在线视频客户的需求增长，以及自去年第四季合并易车的企业服务收入所推动。腾讯云为此做出重要业绩贡献。除此之外，像金山云、Ucloud、阿里云等相关云计算厂商也都实现了营收的正向增长。整体欣欣向荣。可话说回来，云计算虽然发展形势大好，但蛋糕终究有限。别人多吃一点，自然自己拿到的也会少一点，因此在云计算市场，各家厂商的竞争一直十分激烈。不过，以往的竞争，只能算是初级竞争，毕竟在消费互联网主导的时代，上云最多的都是互联网公司，云计算能提供的价值也主要在数据存储与弹性计算。来到当下，随着企业们纷纷认知到数字化转型的重要性，传统企业与政务企业也开始看重价值增量，共同推动产业互联网时代到来之际，也释放了巨量基于当下时代特点的上云需求。需求改变，供应端也要随之改变，于是在云计算下半场，云厂商们纷纷从底层的IaaS竞争上升到顶层服务和生态建设全面比拼，竞争已经升级。那么，在这么多的云厂商中，谁能在下半场展现出惊人实力，最有可能称雄市场呢？答案就在下文中。01基础设施建设能淘汰80%固然要谈论的是云计算下半场竞争，关注重点是所谓的“价值落地”，但依旧不能忽略在基础设施IaaS+PaaS的竞争。先说IaaS，官方将其定位为基础设施即服务，是整个云计算最底层的存在，在当下看上去并不起眼。可是不要忘记，当下的2.0竞争，是在之前提供类似“水电”基础服务上，进行的“增值服务”，如果连“水电供给”稳定、安全的基础需求都不能保证，所谓的“增值服务”也只会是空中楼阁。而随着越来越多的上云需求释放，仅仅依靠之前的IaaS基础设施规模与技术能力，恐怕无法保证这一基础要求，因此提升IaaS层次的服务器规模和安全技术能力，依旧极为关键的重点。再说PaaS平台，作为承接IaaS以及SaaS的中间层，也是云厂商们巩固基础竞争力的关键点。因为PaaS能够迅速开发及迁移应用程序和服务，有望帮助用户企业大幅缩短进入市场的时间，迅速匹配市场需求，实现产品快速迭代，PaaS还可用来测试和准备应用程序，以便部署到云环境，然后将应用程序迁移到生产环境。所以即便是当下有更轻量、更具象的SaaS产品存在，但相比于提供半成品，让企业可以自我加工的PaaS，依旧受到大众的密切关注。说到这里，有关IaaS+PaaS方面竞争的关键性，已经不言而喻，值得所有云厂商深度布局。但回归现实，当真能可以参与这方面竞争的厂商，却寥寥无几。要知道，IaaS+PaaS是重资产建设，不是每个云厂商都能玩得起的，动辄数十亿、百亿的建设投入、长达三年、五年的人员投入，以及后期高昂的运维与迭代成本，可以让资金能力不足的中小厂商瞬间出局。例如腾讯云在2020年放出消息称，未来5年要将5000亿重点投入到云计算、人工智能、区块链、服务器、大型数据中心等重点领域。阿里云在2020年放出3年投入2000亿的消息，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。根据市面消息，腾讯云的投入多集中在数据库与技术层面，目前已在多个地区成功开服数据中心，而且同步进军了东南亚市场、甚至中东地区都有辐射。其中，天津数据中心4号楼目前通过“LEED数据中心运营与维护”铂金级认证，是北亚及中国区首个获此级别认证，也是目前全球最大的数据中心。而阿里云旗下的大数据平台Maxcompute、云数据库PolarDB、分布式数据库Oceanbase，以及新发布的宜搭低代码平台，同样在业界获得了一定认可。因此综合以上分析，可以判定在云计算下半场竞争中，寡头效应会越加明显，问鼎概率高的依然是头部厂商。02 SaaS生态或是短期胜负手在IaaS+PaaS的基础设施层次，头部云厂商无法在短时间内分出高低，那就再向上探索，来到应用层看看能否一决雌雄。上文也曾说到，随着产业互联网逐步逼近，“价值落地”成为决定竞争的胜负手，那么如何进行价值落地呢？答案就是“SaaS生态”。具体来说，目前的云厂商们，主要提供还是云计算底层和中间层服务，价值表现并不具象，即便在应用层SaaS有所布局，但也因为精力有限，只能满足几种特殊的商业场景。可是在企业进行数字化转型过程中，释放的需求除了细微、垂直，还很复杂，这让任何一个单一的云厂商都无法完成。而且参考现实发展，可以看到多数B端企业是不会，也不能直接使用公有云的。因为企业需要的是一个整体系统，只有把SaaS和公有云打包，才能真正服务B端企业。因此，云厂商们需要通过采取合作的方式，在应用层进行布局，通过组成SaaS生态的模式，深化到各行各业的场景之中，完成“价值落地”的目标。而这也导致在云计算下半场，云厂商SaaS生态的强弱，决定了各家竞争力的强弱。或许这样的说法，看上去有点骇人听闻，但绝非「ToB行业头条」无的放矢。在2021年5月17日，IDC发布的《全球半年度公共云服务跟踪报告》中，就有研究表示，微软之所以能在全球云计算市场有16.6%的份额，进而可以威胁到全球最大云厂商AWS，其关键就得益于SaaS和SISaaS两大产品组合不断扩大。所以在重视“价值落地”的云计算下半场，云厂商组建SaaS生态，借助众多SaaS合作伙伴的力量，确实能有效提升自身的市场竞争力，甚至可能创造“一锤定音”的效果。目前各家云厂商也纷纷认知到此模式的重要，并开始布局，组建基于自己为主的SaaS生态，但是由于各家业务属性问题，SaaS生态的强弱确是比较明显。像华为云、火山引擎、百度智能云，因为自身对于此方面的重视较晚，在SaaS层寻找合作伙伴的早期主动意愿相对于腾讯云、阿里云来说较弱，此方面的成果自然也就相对弱一些。腾讯云与阿里云虽然都重视SaaS生态建设，但是在于兼容性和连接性方面，腾讯云目前投入的似乎更多一些。资料显示，腾讯云为了提升Saas厂商之间的互联互通和相互集成，它通过鹊桥iPaaS大幅降低了SaaS产品之间的集成门槛和难度；通过玉符IDaaS解决统一身份认证的难题；通过神笔aPaaS降低应用开发的门槛，让企业可根据场景定制应用。不仅如此，腾讯云还推出了企业应用连接器，可实现横跨不同SaaS产品的统一账户登录及数据连通，使SaaS供应商更有效地开发及交付产品，同时协助企业客户更好地协调多项SaaS解决方案。近期在腾讯财报中，腾讯还表示将继续加强效率办公SaaS产品及安全软件，以及与SaaS供应商及独立软件供应商的合作伙伴关系和对它们的投资，以支持客户的数字化需求。进一步增强在SaaS生态上的优势。

5月31日，由西安市大数据资源管理局、西安高新区管委会主办的西安市首届大数据产业生态建设峰会成功举办，与会嘉宾共同探讨如何推动大数据产业高质量发展。围绕“产业生态共建，价值资源共享”的主题，政府、企业、高校互相交流和分享产业发展最新成果，共同签署合作协议和成立合作组织，打造西安大数据产业新生态，共享合作新成果，从而加快西安市数字产业化发展和推进产业数字化升级。据介绍，市大数据局将紧紧围绕加快构建西安市“6+5+6+1”现代产业体系，围绕政务服务改革、加速大数据与实体经济深度融合，赋能各领域数字化转型，推动大数据产业高质量发展。西安市将统筹利用全市信息化基础资源，建设一体化西安云计算中心。开展行业大数据创新应用，提升大数据产业核心能力，加大本地企业培育力度。

在未来，所有的技术路线都会殊途同归，走到一个方向上去。从云计算到区块链，两个看似毫无关联的技术都因为“去中心化”而交汇。在过去，我们不仅低估了一项突破性技术得到应用所需要的时间，同样也低估了其一旦爆发所产生的裂变反应。2006年，被视为云计算发展“元年”。那一年，亚马逊公司利用虚拟化系统软件技术开创了“硬件即服务（HaaS）”的商业模式，使得计算资源可以像水电一样方便地提供给公众使用，这标志着公众能够感知到的云计算时代由此开始。2008年，中本聪正式提出比特币的概念；2009年，比特币创始区块产生，这是区块链技术首次展现出迷人的魅力。如今，这两项技术在各自并行发展了十余年之后，终于开始产生了交集。越来越多的项目都试图打造去中心化云计算，其中也不乏互联网中心化云服务厂商的身影。我们认为，去中心化计算的崛起标志着传统云计算大势已去，而去中心化计算将引领下一波的计算浪潮。去中心化云计算PK中心化云计算要想真正理解什么是去中心化云计算，就必须要追根溯源，从宏观的时代背景来看待技术的发展。在十四五规划纲要中，2025年我国的数字经济核心产业增加值占GDP比重要从7.8%提升至10%，这其中，云计算、区块链等技术毫无疑问是建设数字中国的重要技术载体，在推动政企数字化变革、激发数字化技术与商业模式创新等方面有关键的作用。从当前的数据发展趋势来看，我们面临的核心问题可归结为三个：首先，数据体量在不断增加，除了个人数据，还有物联网数据、工业数据等等，数据量在迎来爆发式增长。根据华为《全球产业展望GIV2025》预测，全球数据量将从2018年的33ZB快速增长到2025年的180ZB。在如此巨大的数据体量下，存储成本如何降低是我们面临的第一个问题。其次，当数据成为重要的资产和生产材料，如何保障数据安全和对数据进行隐私保护就显得极为重要，从世界各国都在对数据安全、隐私保护加强立法、加强监管就可见一斑。在当数据确权以后，数据资产还需要进行有效利用，保障数据资产的正常流动，这在现有的中心化云服务平台是难以实现的。而这些恰恰是去中心化云计算平台所能发挥优势的地方。中心化云计算除了安全性和成本方面的劣势正在显现，在体验度方面也不尽如人意。尽管传统中心化云计算一直在进行弹性存储和计算方面的技术更新，但这种弹性往往只是尽可能拟合现实需要，企业实际应用时，在需要变动十分复杂时，还是会不可避免地出现配置资源不足或浪费的情况，往往无法做到真正的“要多少、给多少、收多少费用”。而去中心化云计算由于节点被最大程度分散，在低颗粒度的情况下，弹性服务的提供上更有潜力。此外，数字化转型走向深入后，很多政企组织对定制化服务的需求越来越显著，契合自身需要的产品和解决方案变得更重要，但在中心化情况下，这可能是属于大客户才能享有的待遇。而在去中心化云计算这里，一切节点都是平等的，任何客户都能享受到去中心化带来的益处。总的看来，“传统”中心化云计算与“政策期望”之间的差距，正在被去中心化云计算所弥合。Web3.0变革大幕开启IPFS引领去中心化云计算演进如果说Web 1.0的本质是联合，主要由来自企业或机构为吸引其客户所产生的内容驱动；Web2.0的本质是互动，互联网开始与人互动，用户在Web上传和共享他们的内容；那么，Web 3.0则是万物互联的时代，是安全、去中心化、高效的未来互联网世界。Web 3.0时代，IPFS价值日渐凸显。作为下一代互联网底层通信协议，IPFS是一种内容可寻址、版本化、点对点超媒体的分布式存储、传输协议，旨在取代传统的HTTP协议。自2015年发布以来，IPFS一直健康发展。根据最新数据显示，目前IPFS网络总存储贡献容量已达到3.6EB，存储容量比主网刚上线时增加6倍；并且有超过100个组织参与到项目建设中，200个项目进入生态圈，超过5800个人在开源社区贡献代码，让IPFS在技术和生态两方面愈发走向成熟。如今，IPFS已经成功应用到数据存储、文件传输、网络视频、社交媒体、数字版权、食药追溯、去中心化交易等多个领域。从技术发展上看，以IPFS为引领的分布式存储技术具有天然的开放兼容的优势，可以快速吸收、容纳、融合新技术和应用发展趋势：成熟的产品可以灵活适配x86或是ARM等硬件平台，让用户可以有更多的选择；通过引入闪存、智能算法等先进技术，可以极高的提升存储系统的性能和使用运维的简便性，在更多的应用场景中发挥价值。特别是快速兼容适配云、容器、区块链、AI等新的技术发展趋势，让用户在未来的业务发展中无后顾之忧。从市场环境上看，分布式存储在国内、国外基本是同步发展起来的。得益于国内庞大的人口基数、5G和AI先进技术的广泛应用、各行业数字化转型与升级，市场面临更大规模数据存储的压力，也提供了广阔的市场机遇。一些国内创新型去中心化云计算厂商抓住市场机遇，得到了快速的发展。比如在5月28日举行的“云响力Web3.0新一代云计算大会”上，去中心化云计算厂商安迈云就推出了自研的智能化存储平台——矩阵存储。矩阵存储基于IPFS分布式存储网络，为用户提供简单易用的PaaS服务、存储工具集套件等，帮助用户有效使用基于去中心化网络的企业级存储服务。面对众多传统一线云厂商展露的不同产品，矩阵存储在数据可靠性、存储成本、全链路校验、支持弹性数据扩容等方面，具备相当的竞争力。安迈云首席战略官于晓晖表示，5G、云计算、AI和物联网推动了数据存储和计算需求爆炸性增长，智能时代对数据存储成本，隐私安全保护，数据资产流动性等方面都提出了更高要求。在未来的Web3.0世界中，基础设施将迎来重构。预计未来5年里，去中心化云计算的发展速度将超过中心化云计算。

A. 并行数据处理 MapReduceB.分布式锁 ChubbyC. 结构化数据表 BigTable注：其中弹性云计算 EC2 不是

物理资源层：资源池层：管理中间件层:负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作SOA 构建层：其中最关键的两层是（2）资源池层 (3)管理中间件层

IaaS:是（基础设施即服务）的简称,又称为（效用计算）,指用户可通过 Internet 获取 IT 基础设施硬件资源,将基础设施作为服务的云计算服务类型，IaaS 计算实现机制中,系统管理模块的核心功能是(负载均衡)PaaS:将平台作为服务的云计算服务类型SaaS:软件即服务

并行计算网格计算：资源类型是异构资源，资源节点是高性能计算机，网格计算的目标是共享高性能计算能力和数据资源，实现资源共享和协同工作分布式计算

Big－box是一家品牌折扣购物店，顾客在店里有很多的选择，可以获得物美价廉的商品。但是，当这些顾客需要参加会议而采购高档服装时，他们不会去这里购物。在试图提供所有功能的超大型公共云提供商和专门为特定工作负载量身定制其云环境的云服务供应商（CSP）之间就存在类似的选择。选择是多云战略的关键。多云是云计算客户无需在单个云平台开展业务的一种方法，而是选择多个云平台来优化工作负载和业务成果。多云可能包括私有云、超大型公共云、定制云服务供应商（CSP）和混合云。云计算的定义在人们开始研究多云策略之前，应该就一些定义达成一致，特别是在客户、供应商和分析师准备放弃一些云计算术语的时候。而这些定义已经在业界普遍被广泛接受。?私有云是唯一具有虚拟化、服务编排和动态配置的租户云基础设施。大多数私有云的所有者都在本地建设基础设施。虽然企业可能与IT公司签约以帮助管理其虚拟私有云，但该企业是其唯一所有者和租户。?公共云是多租户计算环境，可以承载各种不同的工作负载和环境。这一大类包括超大型公共云和定制的云服务提供商（CSP）。?超大型公共云提供各种服务，其中包括SaaS、PaaS、IaaS、应用程序数据存储和长期二级存储。公共云规模庞大，其地理位置遍布世界各地。AWS、微软Azure和Google Cloud是公共云行业的三大巨头。?定制云服务提供商（CSP）根据工作负载类型、垂直行业或地理位置定制他们的产品。这一类别中最强大的竞争对手提供难以从超大型公共云中获得的定制工作负载和客户支持。备份和灾难恢复（BDR）提供商KeepItSafe和PaaS提供商DigitalOcean和Virtustream就是一些行业领先的厂商。?混合云可以协调在多个云上运行的服务，通常是私有云和公共云。另一个常见用法是单一供应商的云服务，将内部部署数据中心的客户部署扩展到供应商拥有的云服务。其中，Oracle、SAP和IBM的云服务在年收入方面可以与超大规模公共云厂商提供的混合云相媲美。?多云可以包含以上所有云类型。由于它没有在云服务之间进行协调，因此多云不是一种技术，而是一种策略。这可能会随着开发人员在云服务之间改进协调和工作负载迁移工具而发生变化，但如今这些工具正处于新生的开发阶段。对许多公司来说，知道如何采用多个云就足够了。为什么选择多云？通常，大多数交易都是少数行业巨头实施的。有一些特定的服务是无与伦比的，比如微软Azure上大规模的IaaS或像AWS上的Salesforce这样的高性能应用托管服务。超大规模公共云供应商提供了大量服务，但这并不意味着他们针对所有这些服务进行了优化。那么为什么有些企业仍然将所有的业务放在超大规模的公共云上？这有几个原因，其中包括熟悉程度、低成本、简单性、客户支持。?熟悉。组织经常将其单个用例迁移到云平台，比如Office 365。但随着时间的推移，他们会在同一个云平台上签约额外的服务，只是因为对它很熟悉，并不是因为其云平台适用于所有工作负载的最佳环境。?低成本。超大规模公共云通常具有较低的入门价格。但是，价格较低不是给定的。客户增加的服务越多，其费用就越高，而对数据存储阈值的处理也会非常昂贵。?简单性。IT通常倾向于从一个提供商获得一个账单，而不是来自不同提供商的多个账单。然而，并且采用多个服务的单个供应商不能保证其简单易行，超大规模公共云供应商的计费方式可能变得复杂。?客户支持。客户支持是云计算客户的主要关注点。但是将资源投入到客户支持中，这对于超大规模的公共云供应商来说是一个亏本的选择。他们的盈利模式取决于客户的DIY，他们花在客户支持上的时间和资源越少越好。客户支持成为将资源投入其中的云服务供应商的主要区别。而且一些云服务供应商通过为客户定制托管和监控服务来实现更多差异化。客户获得最高级别的支持和他们想要的服务，而云服务提供商（CSP）提供的云服务将会更多地从超大型公共云中脱颖而出。定制云服务：各业务成果选择合适的提供商最终，企业采用单一云提供商的云服务并不存在一个明确的令人信服的理由。企业最好能够在专门处理这类服务的云平台上处理工作负载，而不是使用一个云平台来满足所有需求。企业没有必要放弃适合自己的超大型公共云服务。可以保留这些服务，但也要考虑添加私有云和混合云。最好考虑采用定制服务等级协议（SLA）的云服务来优化工作负载。这些云服务供应商可以从私有云和公共云的最佳角度来看待云服务：私有云的高性能和快速恢复，以及公共云的动态可扩展性。此外，行业领先的云服务供应商还提供最佳的工作负载环境，高效的客户服务，定制的SLA、灵活性，以及节省成本。额外的好处包括超级规模公共云不提供的服务，因为对他们来说没有经济意义。这些服务包括量身定制的保留策略或为电子发现和合规性存档数据的功能。另一个好处可以针对SOC 2、HIPAA、FINRA、FIPS 140－2、ISO、PCI合规性，以及ISO 27001认证的粒度安全级别提供服务。定制云服务供应商在企业多云策略中的优势?优化工作负载。这是企业转向多云模式的主要动力。超大规模的公共云可以保护客户数据，为灾难恢复提供故障转移，并以经济高效的方式存储冷数据。但是，它们没有应用在跨多个应用程序和云计算的数据保护业务中。为了实现这一级别的数据保护，客户可以使用定制云服务供应商的服务，例如KeepItSafe云服务。用于应用程序开发的PaaS／DevOps是优化工作负载的另一个主要用例。超大规模公共云厂商是常用的PaaS提供商，但将其服务集中在开发人员而不是操作上。定制云服务供应商可以提供更好的服务，为客户提供丰富的策略管理、应用程序集成、高可用、灾难恢复，以及定制服务等级协议（SLA）。?节省成本。多云策略使企业能够为最佳业务成果选择最佳定价。他们不会为一个不太出色的云备份服务付费，或者只是因为他们想要与单个云提供商合作而为昂贵的IaaS服务支付费用。?灵活的目标。不同的应用有不同的要求。例如，当企业将电子商务应用程序托管在云中时，性能和可用性非常重要。当企业存储敏感业务数据时，可搜索性和治理成为首要任务。灵活性是选择PaaS的良好特征，而极端的可扩展性是IaaS的主要特性。多云为客户提供了他们所需的灵活选择。?避免供应商锁定。客户不愿意其业务被云计算提供商锁定，而移动数据意味着时间、成本和潜在的损失。供应商锁定的另一个例子是绑定到特定的软件平台，因为它是云计算提供商提供的唯一产品。更好的云服务供应商将为他们的客户提供可供选择的软件平台，以及高效的数据迁移。?定制服务等级协议（SLA）。超大规模公共云供应商不愿意定制客户服务等级协议（SLA）。这将耗费他们的成本和资源，许多客户在被告知需要支付账单。定制的云服务供应商通过与客户密切合作来设计最佳的服务等级协议（SLA）和结果，并将定制的服务等级协议（SLA）作为其竞争优势。实现跨越式发展超大规模公共云的功能并不能包打天下。他们可以很好地管理一些工作负载和环境。但是，不要为了满足所有云计算需求而坚持使用单一模式，而应考虑将定制的云服务提供商（CSP）添加到其云组合中。这种多云策略可让企业优化自己的云计算投资，并能够实现所希望和需要的最佳业务成果。

应用架构步入"无服务器”时代  Serverless技术迎来新发展华为云FunctionGraph喜获可信云函数即服务能力认证5月26日，以“原生蓄力,云领未来”为主题的2021年云原生产业大会在北京启幕，华为云Serverless函数工作流（FunctionGraph）通过了基础能力要求、平台可观测能力、服务性能、服务安全和服务计量准确性等五大类、20+项测试，以稳定、可靠、高效的服务能力荣获可信云函数即服务能力认证。同时，在云原生2.0分论坛环节，华为云Serverless函数服务产品经理分享了“华为云Serverless函数服务，让开发上云极简高效”的主题演讲。华为云FunctionGraph 荣获可信云函数即服务能力认证Serverless作为云原生技术发展重要力量之一，开启了应用架构的“无服务器”时代，为架构设计、开发者编程带来了全新的思路。Serverless技术的兴起，极大简化了云计算的编程模型，让开发人员无需关注服务器，聚焦应用创新。 应用架构不断演进  Serverless 2.0 全方位承载高效应用开发应用复杂度的提升和云计算的发展不断推动应用架构、编程方式的持续演进。从最初的单体架构前期开发简单、快速，随着系统规模增大，因为架构耦合导致的无法独立升级、演进等问题持续放大。架构开始朝着微服务演进并逐渐成为主流，应用按照微服务粒度进行拆分，接口标准化，环境标准化，可以按天或周进行升级发布，帮助应用实现了快速迭代。服务架构给开发者带来了便利，但也带来了复杂度，用户依然需要关注服务器配置、后端服务管等运维工作，无法享受云带来的最大便利。Serverless架构是在微服务架构基础上的进一步延伸，按照业界通常的定义，Serverless = FaaS(Function as a Service) + BaaS(Backend as a Service)。相比微服务，FaaS将资源调度的粒度缩小到函数，针对无状态、短时处理任务，通过函数式编程方式，进一步降低了应用开发门槛，缩短了应用上线周期。 但当前的FaaS，通常不适合用于长时任务、大数据处理等工作，函数间通信时延性能较低，被称之为Serverless 1.0阶段。到了Serverless 2.0阶段，将在此基础上大大扩展其应用范围，全场景支持各种应用负载。其典型特征包括：可以支持长时运行的任务；内置数据系统，可以支持有状态函数，支持大数据处理；内置通信系统，函数间可以通过总线进行高性能通信。 华为云Serverless函数工作流FunctionGraph，让开发聚焦应用创新华为云在Serverless技术的研究和实践过程中提出： Serverless作为云计算下半场的计算范式，需要解决通用应用开发、原有应用系统无缝对接、支持异构硬件等问题，并且有完备的工具链、云服务，才能让更多的开发者享受Serverless带来的红利。 华为云Serverless函数工作流FunctionGraph是一款带编排能力的函数计算服务，提供了界面化管理、一站式的函数开发上线功能，支持6大类语言、支持10+类的函数触发器类型；拥有丰富的触发器类型，通过事件触发集成多种云服务，满足不同场景需求；根据请求的并发数量自动调度资源运行函数，实现按需极速弹性；函数运行实例出现异常，系统会启动新的实例处理后续的请求，实现秒级故障自愈。 基于华为云Serverless的多场景应用与实践落地Serverless架构所具有的IT资源可根据需求弹性伸缩的特点，从场景上大致可分为以下几类：类型一：单用途无状态类，典型的应用有小程序后端、Web后端、三方服务商对接等。这类应用使用函数编程可以极大简化开发流程，做到小时级交付。类型二：事件驱动类，如实时的图片处理、实时的数据流处理、IoT的事件处理等。这是Serverless最典型的一类应用，特点是事件驱动+计算胶水层，计算胶水层的逻辑通过函数来实现。类型三：弹性伸缩类应用，如视频转码、视频直播、热点事件推送等，这类应用的特征是通常无法预知流量大小，需要基础设施能够做到底层资源无感，自动的快速弹缩而不影响业务层的处理。在华为云Serverless场景落地方面，已全面实现了在移动端的应用实践。比如：在2020年疫情期间，华为负一屏基于Serverless架构实现了“新型肺炎疫情实时播报”应用一天上线，极大提升了应用开发的敏捷性。另外一个典型应用场景是关于视频处理中的Serverless实践，此场景中同一个视频直播流里需要插入多个AI特效渲染函数，函数间需要传递大量数据，在现有函数架构下需要经过多次外部存储读写，而通用采用状态内置的函数技术，将一次读写的访问耗时从200ms降低到5ms，从而满足端到端业务时延要求。 在2019年伯克利发布的《Cloud Programming Simplified》展望中，提出Serverless将成为云计算的下一代默认计算范式。 对于云计算应用架构来说，“无服务器”时代的Serverless技术必将引领云计算下一个阶段，华为云亦将聚焦客户价值，聚力云原生2.0 Serverless解决方案，大幕开启，创造无限可能！

让边缘计算设备与核心企业IT系统协同工作有五个关键挑战，以及应对这些挑战的几种方法。从现在到2025年，边缘计算市场预计将以19．9％的复合年增长率（CAGR）增长。许多公司正在把物联网部署到企业的边缘、家庭和现场。这些设备可以发送、接收和处理数据，下一波部署很可能会关注如何从物联网中获取和处理具有商业价值的数据。在某些情况下，物联网将能够独立接收、处理甚至存储数据。在其他情况下，它需要与其他核心企业系统合作共享数据，以支持人工智能和分析等技术。无论公司为其edge／IoT和集中核心计算开发的IT架构如何，能够集成所有这些数据源以获得业务结果将是一个重要的重点。边缘核心集成挑战对于IT来说，集成边缘计算和核心计算有五个关键挑战。1）边缘（尤其是物联网）数据过载IDC预计，到2025年，将有416亿台联网物联网设备产生794兆字节（ZB）的数据。并不是所有这些数据对公司都有用，而且公司也无力管理所有这些数据。基础设施资产管理公司Yotta的首席技术官ManishJethwa在一次公开的采访中说：“企业面临被物联网数据淹没的风险，这些数据对企业几乎没有价值。”。“如果不清楚什么数据驻留在何处，物联网（IoT）可能充斥着大量没有商业价值的数据。”2）整合时间有限加快应用程序的上市速度是企业想要的。然而，问问任何一位首席信息官，他或她可能会告诉你，大多数应用程序都需要系统集成，这是IT部门承担的最困难、最有风险和最耗时的项目之一。边缘计算增加了复杂性，因为许多边缘设备都带有自己的专有操作系统，不一定与其他物联网设备或其他中央IT系统接口。3）旧版系统两年前，大型机解决方案提供商Compuware的首席执行官克里斯·奥马利（ChrisO＇Malley）写道，“57％的大型机用户目前在平台上运行超过一半的业务关键型应用程序，预计到明年这一数字将增至64％。”我自己的企业证实了这一点。遗留系统被称为“遗留系统”的一个原因是它们以难以置信的可靠性和性能经受住了时间的考验。事实上，一家大型酒店公司的首席信息官告诉我，处理他所有酒店预订的主机已经30年没出过故障。可靠的遗留系统是全天候的宝贵资产。但当涉及到将遗留系统与edge和IoT集成时，可能会很困难。遗留系统最初不是为物联网设计的。许多遗留系统还包含数千行自定义代码，其中一些是“黑匣子”，因为目前没有人理解它，而且它缺少文档。所有这些都使边缘积分复杂化4）带宽物联网数据不断地在边缘生成，但是如果你想让它去其他地方，你有足够的带宽来支持这些巨型数据流吗？对它来说，这既是一个财政问题，也是一个技术问题。5）安全最近的调查显示，近半数使用物联网的美国公司都曾遭遇过安全漏洞。其中一个问题是使用物联网设备的人，或负责在边缘保护设备的非IT人员。第二个挑战是边缘和物联网基础设施的多样性。边缘可以是网络节点、传感器、网关、硬件或应用软件。有许多移动部件和许多不同的供应商提供它们。最终结果是更多的漏洞和更高的安全风险。为edge定义有效的集成策略在中央计算和edge之间的任何集成工作中，都希望不惜一切代价避免费力的定制编码。这就是为什么系统集成商要问自己的第一个问题是，物联网／终端和核心系统是否存在扩展的API库。第二个选择包括找到一个ETL（提取、转换、加载）工具，该工具可以帮助自动化边缘核心系统集成，或者也许可以将边缘和中央计算分离开来，这样两者可以相互独立地运行，然后使用云中介在它们之间传递数据。这些选项包括：API。有一些核心计算系统附带了数百个应用程序编程接口（API），这些接口对集成不同的系统和边缘应用程序有很大帮助。“问题”是，并不是所有的edge专有系统和协议都包括在内。建议：如果可能的话，使用一个标准的API来进行边缘连接。如果失败，请继续使用以下方法之一。提取、转换和加载软件能够从一个系统（即边缘设备）获取数据，并将数据转换为核心中央系统可接受的格式。然后将转换后的数据加载到目标中央系统。ETL可以使用您提供的用于数据转换的业务规则自动操作。可以排除中央系统不需要的外部边缘数据。使用ETL，根据您输入的业务规则，还可以清理和规范化数据。建议：当API不存在或不足时使用ETL。ETL的一个优点是它可以使用您提供的数据转换的业务规则做更多的事情。将处理卸载到边缘。如果您希望节省带宽并分配处理，以便更多的处理直接发生在边缘，有一些技术可以做到这一点。Veea的高级营销副总裁KurtMichel说：“我们可以通过在边缘部署智能边缘节点进行本地化处理来实现这一点。”在这样的配置中，边缘处理传入的边缘数据。随后，您可以在云中细化这些数据，消除不需要的数据，然后将其发送到核心系统。本质上，您是在解耦处理，以便边缘可以自行运行。这减少了带宽消耗。同时，它还可以使用其他中间资产（如公共或私有云）来优化在将数据加载到核心系统之前在边缘收集的数据。建议：如果您想节省带宽并减轻核心系统的处理负载，请考虑在边缘进行本地化处理。自定义编码。当所有其他方法都失败时，仍有自定义编码的地方。并不是所有边缘计算和核心计算之间的集成情况都可以通过商业软件来解决。好消息是定制编码正迅速成为边缘和核心计算集成的例外，而不是规则。

        5月26日，2021中国国际大数据产业博览会（以下简称“2021数博会”）在贵阳开幕，并正式发布行业权威奖项“2021数博会领先科技成果奖”。华为云知识计算解决方案获得“黑科技”奖，华为云GaussDB(DWS)实时数仓实时数据分析技术获得“新技术”奖。        数博会是全球首个以大数据为主题的博览会，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办，领先科技成果奖是数博会的重磅环节之一。本次斩获奖项的产品为华为云创新的人工智能和大数据服务，具备业界独创性和领先性。知识计算解决方案，助力企业知识化转型        2020年，华为云发布业界首个全生命周期知识计算解决方案，该方案以华为云一站式AI开发平台ModelArts为基础，包含知识获取、知识建模、知识管理，以及知识应用四大模块，覆盖知识在企业生产环节中的全生命周期。        基于华为云知识计算解决方案，企业可以打造自己的知识计算平台，整合分散在不同介质、不同形态的企业数据，形成带有建议性的知识，实现知识的主动推荐、辅助推理与决策，进而提高企业的经营效率，可广泛用于研发、生产、运营、销售、售后服务等企业核心流程。目前，在石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通、金融等行业已有广泛实践。        在汽车行业，中国第一汽车集团有限公司应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台，基于业务场景，将知识便捷地、以数字化的方式呈现在使用者眼前，实现对员工的快速赋能。通过使用一汽知识计算平台，一汽红旗试点4S店的一次性修复率提升了4%，客户维修等待时间下降了23%，厂家支持介入率下降了30%，维修技师的培养时间缩短了30%。华为云GaussDB(DWS)实时数据分析技术        为了响应政企用户在IoT和运维监控等场景下对数据仓库时效性的需求，2020年华为云发布了GaussDB(DWS) 实时数仓新品，其具备快、易、简、省四大特点：       1）快：实时数仓时序数据单机入库性能支持每秒10万条数据、每秒60万条流数据持续计算入库，并可线性扩展。       2）易：支持基于SQL完成复杂流式计算语义定义，简化开发。以Druid监控的一个场景为例，仅用150行SQL代码实现了原有1900 行Druid脚本同样的功能。       3）简：实现了1 = N。在一个平台内，同时实现Flink/Spark Streaming（流数据处理）+Druid（流数据预聚合）+InfluxDB（时序数据处理），简化了开发和运维工作。       4）省：时序数据经过实时数仓的自适应压缩算法，最高可达40:1的压缩比，将多维度行列存储优化，数据冷热温自动分区，极大地减少存储空间，节省用户成本。        华为云GaussDB(DWS)实时数据分析技术，在已支撑1000+大客户核心业务运行的标准数仓架构上进行演进，具备企业级内核的关键能力（高性能，高扩展，高可用，融合分析，智能运维）。针对实时数据分析场景，在统一架构下增加时序引擎和CEP引擎，实现T+0的实时数据与历史数据关联分析能力。该架构首创性的把多引擎融合在一起协同工作，在OLAP引擎基础上进行扩展，通过插件的方式扩展CEP引擎和时序引擎，使得数据在集群内流动，一数多用，高效多维度分析。        在金融、5G、物联网、人工智能等领域，企业可借助华为GaussDB(DWS)实时数据分析技术，实现对时序数据和流数据的实时监控，实时分析，实时推荐等，助力企业在智能数据时代创造更多业务价值。当前华为云GaussDB(DWS)实时数仓已在华为流程IT运维大数据平台上线使用，解决了时序数据和流数据在业务使用中“装不进”“算不动”的挑战，真正做到实时入库持续计算。        截至目前，华为云已经在全国10多个行业超过600个项目进行了人工智能落地和实践，帮助城市、交通、制造、医疗、钢铁、纺织、能源、金融等行业智能升级。未来，华为云将持续通过技术创新，驱动产业智能升级。        想了解GuassDB(DWS)更多信息，欢迎微信搜索“GaussDB DWS”关注微信公众号，和您分享最新最全的PB级数仓黑科技，后台还可获取众多学习资料哦~转载来自：华为云数数仓GaussDB(DWS)微信公众号