云計算如今已經從行業顛覆者發展成為當今企業IT的基礎，而云計算領域的變化速度并未顯現出任何滯后發展的跡象。

混合云已經讓位給多云，這是否只是宣傳和炒作？如今，“云原生”的概念非常重要，并帶來了一些挑戰。而從微服務到kubernetes到邊緣計算的新興技術正在推動著巨大的轉變。

云存儲和備份的好處

保護企業數據至關重要，這就是為什么如此多的企業在其云存儲中使用自動備份的原因。它具有可擴展性、靈活性，可讓用戶高枕無憂。Cobalt Iron公司的企業級備份和恢復解決方案以其自動化和可靠性而著稱，并且成本較低。

這些持續不斷的新發展提出了一個問題：人們需要知道如何才能在2020年真正跟上云計算的潮流？

為了提供更深入的見解，行業媒體與云計算專家Bernard Golden進行了溝通和探討。Golden曾擔任多個高管職務，現任Capitol One公司云計算戰略副總裁。《連線》雜志稱其為“全球云計算領域十大影響力人物之一”。他也是一本暢銷的云計算書籍《Amazon Web Services for Dummies》的作者。

以下是他分享的2020年云計算發展的五個趨勢：

趨勢一：云原生的重要性

Golden表示，當一種新的做事方法出現并且任職者是采用傳統做事方法的專家時，就會發生這種事情。而采用新方法的好處變得如此明顯，以至于要從業務角度保持競爭力，那么就必須轉而采用新方法。

他說，“以汽車行業為例。在福特公司實現大規模生產汽車之前，汽車生產是按照各自的流程和方法制造的。每家廠商都必須建造設施齊全并且工藝復雜的工廠，運營成本高昂。福特公司當時采用了流水線生產汽車的新方法，這種方法生產率更高，成本低得多。

因此，生產工廠的運營費用大幅下降，但是要成為一家具有競爭力的汽車制造商，還需要足夠的資金。最終結果是導致汽車價格大幅下降，很多人可以買得起汽車，從而擴大了市場規模。對于汽車制造商來說，這是完全不同的游戲規則。但要在市場中做出回應并保持競爭力，就必須擁有大量的資金。

因此，在1913年至1925年期間，美國有200家汽車公司倒閉，因為市場環境發生了變化。我認為，云原生將經歷這樣一種類似的技術轉變。就像MTailor這樣的云原生公司，突然之間如果其年收入增長到數億美元，那么必須做出回應。因為那時有人會說：‘為什么我不能擁有最適合我的東西？’”

趨勢二：應用程序慣性和IT預算緊縮

Golden指出，對于大多數企業來說，面臨的問題是，需要多少資金來改造已經存在的東西，如何擁有足夠的投資來完成這一轉變？這是一個巨大的挑戰。

他說，“我談到了汽車制造業。大多數汽車公司都無法實現這一轉變。他們找不到更多好的辦法為高資本投資和低運營成本的模式融資。因此導致破產，這就是應用慣性和預算緊縮的全部原因。企業將在哪里獲得足夠的資金來應對這些變化？他們如何才能找到可以做這些事的人才？那么，他們現在如何構建現有環境？”

趨勢三：四家云計算提供商將齊頭并進

Golden表示，目前全球四家主要的云計算提供商分別是AWS、Microsoft Azure、Google Cloud，以及VMware。

他說，“五年前，VMware公司向客戶提出了最后通牒：‘或者使用這些云計算提供商的服務，或者采用我們提供的服務。’但我認為這不是一個非常明智的策略，因為這會讓VMware公司與技術創新脫節，并且難以達成很好的客戶關系。

他們真的改變了這一點，現在很多客戶說，‘是的，VMware公司提供很多我們需要的東西。’對于大多數《財富》2000強企業來說，它們基本上都是事實上的基礎設施環境。這些公司都在想如何應對應用程序慣性？如何實現數字化轉型？而現在VMware公司表示，‘我們只有一條路，那就是用戶服務。’VMware公司表示，將在這些云計算基礎設施中運行自己的環境。這樣，他們就能讓客戶擺脫自己的數據中心占用大量資金和投資的困境。其中一部分原因是，他們正在實現應用程序的貨幣化，并引入了關鍵技術。”

趨勢四：多云炒作在增長，但混合云才是發展的方向

Golden說：“我認為大多數企業需要使用多個云平臺，這毫無疑問。但是，還有一種方法可以通過某種方式運營應用程序，那就是混合云。

很多公司都表示，如果使用容器或Kubernetes，將會采用混合云。但是估計這可能是實際遷移應用程序的全部能力的25%，因此企業必須了解如何處理身份管理、如何處理安全性，以及如何處理與提供商相關的所有賬單。不僅僅是從網站上購買，他們還將擁有他們已經協商的定制合同。”

趨勢五：邊緣計算應用將快速增長

Golden說：“邊緣計算在全部用例所占的比例是多少？例如，家庭用戶安裝了一個新的恒溫器，其中有一些智能組件，例如可以感知主人是否在一段時間內沒在家，就會調低溫度實現節能。它有一定的感知能力，可能會每秒將消息發送一次，由恒溫器提供商回傳到基于云計算的應用程序，但這可能需要幾百kb的數據。那么它需要本地的計算能力嗎？同時出于各種原因，還有其他類型的應用程序由于延遲和通信困難等原因，確實需要更多本地處理。

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