云盘算如今已经从行业颠覆者发展成为当今企业IT的基础，而云盘算领域的变更速度并未浮现出任何滞后发展的迹象。

混杂云已经让位给多云，这是不是只是宣传和炒作?如今，“云原生”的概念非常重要，并带来了一些寻衅。而从微服务到kubernetes到边沿盘算的新兴技巧正在推动着宏大的转变。

云存储和备份的利益

掩护企业数据至关重要，这就是为啥如此多的企业在其云存储中应用主动备份的原因。它具有可扩大性、机动性，可让用户高枕无忧。Cobalt Iron公司的企业级备份和恢复解决方案以其主动化和可靠性而著称，并且成本较低。

这些持续不断的新发展提出了一个问题：人们需要知道如何才干在2020年真正跟上云盘算的潮流?

为了供给更深入的见解，行业媒体与云盘算专家Bernard Golden进行了沟通和探讨。Golden曾担负多个高管职务，现任Capitol One公司云盘算战略副总裁。《连线》杂志称其为“全球云盘算领域十大影响力人物之一”。他也是一本畅销的云盘算书籍《Amazon Web Services for Dummies》的作者。

以下是他分享的2020年云盘算发展的五个趋势：

趋势一：云原生的重要性

Golden表现，当一种新的做事方法涌现并且任职者是采用传统做事方法的专家时，就会产生这种事情。而采用新方法的利益变得如此明显，以至于要从业务角度保持竞争力，那么就一定要转而采用新方法。

他说，“以汽车行业为例。在福特公司实现大规模生产汽车之前，汽车生产是按照各自的流程和方法制作的。每家厂商都一定要建造设施齐全并且工艺复杂的工厂，运营成本高昂。福特公司当时采用了流水线生产汽车的新方法，这种方法生产率更高，成本低得多。

因此，生产工厂的运营费用大幅降落，但是要成为一家具有竞争力的汽车制作商，还需要足够的资金。最终成果是导致汽车价格大幅降落，很多人可以买得起汽车，从而扩大了市场规模。对于汽车制作商来说，这是完整不同的游戏规矩。但要在市场中做出回应并保持竞争力，就一定要拥有大批的资金。

因此，在1913年至1925年期间，美国有200家汽车公司倒闭，因为市场环境产生了变更。我认为，云原生将经历这样一种类似的技巧转变。就像MTailor这样的云原生公司，突然之间如果其年收入增长到数亿美元，那么一定要做出回应。因为那时有人会说：‘为啥我不能拥有最合适我的东西?’”

趋势二：利用程序惯性和IT预算压缩

Golden指出，对于大多数企业来说，面临的问题是，需要多少资金来改革已经存在的东西，如何拥有足够的投资来完成这一转变?这是一个宏大的寻衅。

他说，“我谈到了汽车制作业。大多数汽车公司都无法实现这一转变。他们找不到更多好的措施为高资本投资和低运营成本的模式融资。因此导致破产，这就是利用惯性和预算压缩的全部原因。企业将在哪里获得足够的资金来应对这些变更?他们如何才干找到可以做这些事的人才?那么，他们现在如何构建现有环境?”

趋势三：四家云盘算供给商将齐头并进

Golden表现，目前全球四家重要的云盘算供给商分辨是AWS、Microsoft Azure、Google Cloud，以及VMware。

他说，“五年前，VMware公司向客户提出了最后通牒：‘或者应用这些云盘算供给商的服务，或者采用我们供给的服务。’但我认为这不是一个非常明智的策略，因为这会让VMware公司与技巧创新脱节，并且难以达成很好的客户关系。

他们真的转变了这一点，现在很多客户说，‘是的，VMware公司供给很多我们需要的东西。’对于大多数《财富》2000强企业来说，它们基础上都是事实上的基础设施环境。这些公司都在想如何应对利用程序惯性?如何实现数字化转型?而现在VMware公司表现，‘我们只有一条路，那就是用户服务。’VMware公司表现，将在这些云盘算基础设施中运行自己的环境。这样，他们就能让客户摆脱自己的数据中心占用大批资金和投资的困境。其中一部分原因是，他们正在实现利用程序的货币化，并引入了要害技巧。”

趋势四：多云炒作在增长，但混杂云才是发展的方向

Golden说：“我认为大多数企业需要应用多个云平台，这毫无疑问。但是，还有一种方法可以通过某种方法运营利用程序，那就是混杂云。

很多公司都表现，如果应用容器或Kubernetes，将会采用混杂云。但是估计这可能是实际迁移利用程序的全部能力的25%，因此企业一定要懂得如何处理身份管理、如何处理安全性，以及如何处理与供给商相干的所有账单。不仅仅是从网站上购置，他们还将拥有他们已经协商的定制合同。”

趋势五：边沿盘算利用将快速增长

Golden说：“边沿盘算在全部用例所占的比例是多少?例如，家庭用户安装了一个新的恒温器，其中有一些智能组件，例如可以感知主人是不是在一段时间内没在家，就会调低温度实现节能。它有必定的感知能力，可能会每秒将消息发送一次，由恒温器供给商回传到基于云盘算的利用程序，但这可能需要几百kb的数据。那么它需要本地的盘算能力吗?同时出于各种原因，还有其他类型的利用程序由于延迟和通信艰苦等原因，确实需要更多本地处理。

但是考虑到每家公司可能拥有一个小型数据中心来运行业务的话，那么边沿盘算的利用将会快速增长。”

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