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云计算简史（完整版）


明道云创始人任向晖
围绕云计算相关的技术领域、技术名词和技术产品令人眼花缭乱 。 在云计算发端之初 ， 应用开发环境还比较简单 ， 当时还有所谓的全栈工程师存在 ， 意味着如果不考虑开发周期 ， 一个人就能搞定整个应用软件 。 今天 ， 这个称谓已经名不符实 。 很少再有一个人 ， 甚至一个企业能够全面掌握和云计算有关的所有技术栈 。 他们可能会应用旁人完成的一些成果 ， 结合自有的一些专有经验 ， 来形成在某个细分市场有竞争力的产品 ， 或者为客户交付期望的产出 。
即使作为纯粹的应用者 ， 要想全面了解和云计算有关的技术 ， 做到合理架构 ， 恰当选型 ， 顺利完成集成开发和部署的全过程 ， 也都比过去难得多 ， 需要的技术人才也比过去昂贵 。 坦率来说 ， 在当下的人才竞争度下 ， 一般行业的企业 ， 即使拥有信息部门 ， 也都不太可能独立驾驭这样复杂的开发设施 ， 他们将不得不广泛依赖云计算平台提供的服务 。 这给软件行业的解决方案商带来了新的市场机会 。 谁能够为数字化转型企业提供友好的应用开发和部署环境 ， 谁就能够获得和保有客户 。
这篇文章主要面向大中型企业的技术和非技术管理者 。 我通过描绘云计算技术和市场领域的发展过程 ， 介绍关键技术和市场里程碑 ， 包括不同技术域下的核心开源项目 ， 让企业能够对云计算发展历史和相关技术域有一个通盘的了解 。 有了通盘的认知 ， 你会更容易看透本企业应该怎样利用云计算 ， 未来可能的市场机会和挑战在哪里？
本文受到Tom Siebel 2019年出版的Digital Transformation一书的启发 ， 但我尽量结合了中国市场的实际情况通俗地来讲述 。
云计算市场的形成和结构
我们今天能够享受经济和便捷的云计算服务 ， 主要来自两大动力 ， 一是计算资源的虚拟化技术 ， 二则是规模经济效应 。 前者发端于2000年后VMWare推出的Hypervisor虚拟化软件 ， 它不再依赖一个母体操作系统 ， 就允许用户将硬件和网络资源划分成多个单元 ， 从而实现计算资源的池化、共享和按需调度 。
2006年 ， Amazon推出了S3对象存储服务和SQS简单队列服务 ， 开创了公共云计算服务的先河 。 在此后 ， 微软 ， IBM ， 谷歌 ， 中国的阿里 ， 腾讯和华为等都陆续加入了公共云服务的市场 ， 提供的服务也从基础计算资源扩展到数据库、人工智能、物联网等多个技术领域 。 目前 ， 这个行业已经成长为年收入2500亿美元的巨大市场 。
在这十多年的发展过程中 ， 当然出现了很多的公司 ， 产品和服务 ， 但是概括起来这些事物的涌现基本沿着两条明显的路线在进行：
趋势一：从基础设施 ， 到应用 ， 再到应用相关的平台服务 。
基础云 （Infrastructure as a Service)
最早的云计算服务就是最基础的云主机（Virtual Machine) ， 服务商把裸金属装上Hypervisor ， 把计算和网络资源分块后就可以卖了 。 随后 ， 基础服务被拆分为主机、存储、网络、数据库和安全等几个重要的基础云产品 ， 允许用户灵活组合 ， 并实现了弹性计费（目前国外基础云厂商大多都提供按分钟或按秒的计费精度 ， 存储则可以按月计费 ， 比如AWS的S3服务每GB数据的标准存储月费在0.0125美元 ， 而深度归档存储的每GB月费可以低至每GB0.001美元） 。
我们一般把主机 ， 存储 ， 网络 ， 数据库和安全相关的计算服务统称为基础云服务 。 在这些服务之上 ， 开发者需要完成所有的技术栈搭建 ， 构建自己的数据架构 ， 开发编码 ， 部署运维 ， 最终才能实现云端应用 。 而初代的云计算客户大多数都是互联网公司 。 他们并非云服务的最终消费者 ， 而是生产者 。
云计算简史（完整版）
本文插图
应用即服务（Software as a Service）


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