2021,分布式云火了。
4月,在第二屆華為云TechWave全球技術(shù)峰會上,華為云重磅發(fā)布分布式云全系列產(chǎn)品組合(含智能邊緣小站IES等),進一步夯實分布式云×云原生的基礎(chǔ)理念。
5月,在浪潮云業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會上,浪潮云重點推出“分布式云+”行動計劃——1+2+N+生態(tài),并宣告已于2019年在國內(nèi)定義分布式云、完成中國最大分布式云升級,2020年建成了全國最大的分布式云骨干體系等多項重要戰(zhàn)略進程
以上可見,國內(nèi)兩家領(lǐng)先云廠商相繼將未來的戰(zhàn)略重點聚焦分布式云,基本奠定了分布式云的市場地位,也意味著我國的云計算市場逐步進入更加成熟的階段。
在年前,Gartner發(fā)布了2021年頂級戰(zhàn)略技術(shù)趨勢,分布式云連續(xù)兩年(2020-2021)入選,被認定為云計算的未來發(fā)展方向。
據(jù)Gartner預測,到2025年,超過50%的組織將在其選擇的地點使用分布式云,從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)模式。
那么,從行業(yè)放眼市場,分布式云的走紅將意味著什么?此前,云計算懸而未決的難題是否能在分布式云的部署下找到進一步解題的思路?
分布式云,走上臺面
2019年,分布式云被提出。同年,Gartner在其研究報告《Define and Understand New Cloud Terms to Succeed in the New Cloud Era》中,進一步定義分布式云:指云服務(wù)提供商將公有云服務(wù)分發(fā)到不同的物理位置,由CSP統(tǒng)一負責云服務(wù)的運營、治理、更新和演進,將云服務(wù)交付地理位置作為其定義一部分的云模型。
在國內(nèi),浪潮云作為最早部署和升級分布式云的云服務(wù)商。歷經(jīng)多年的積淀與發(fā)展,分布式云逐步成為云計算市場主流迭代方向。
回顧十年來的云計算市場,每個階段都會出現(xiàn)一個焦點成為云服務(wù)廠商爭先部署和迭代的導向。從私有云到公有云,再到混合云,同時也涉及邊緣云、專屬云等,隨著云服務(wù)市場需求越來越復雜,云服務(wù)進入了現(xiàn)在的分布式云階段。
從發(fā)展歷程來看,分布式云是混合云的進階,由混合云演化而來,又區(qū)別于混合云。區(qū)別兩者之間的意義,混合云解決了云資源的配置問題,企業(yè)可以按需匹配云資源、拓展云資源;分布式云解決的則是云資源的位置問題,幫助企業(yè)完善多云管理。簡單來說,就是強化混合云的優(yōu)勢,減少異構(gòu)問題、安全問題、數(shù)據(jù)冗余等等。
在大部分人的認知當中,分布式云這個概念很容易被誤解為分散的多個云資源組合,但實際上并不是這樣。我們不妨從三個層面來重新了解一下分布式云。
1.本質(zhì)還是一朵云。
與混合云一樣,分布式云面向的依舊是多云模式,一般包括中心云、本地云、邊緣云等等。但是,為了更好的實現(xiàn)多云管理,分布式云會比混合云更強調(diào)統(tǒng)一架構(gòu)、持續(xù)迭代。
簡單理解,就是把所有云都集成在一個架構(gòu)內(nèi),實現(xiàn)統(tǒng)一管理。如今,這在浪潮云、華為云、阿里等云服務(wù)廠商的云體系內(nèi)都很常見,也是他們致力于打造分布式云的方向。比如,浪潮云此前提出的“1231”業(yè)務(wù)戰(zhàn)略,其中“1”代表的就是一個統(tǒng)一架構(gòu),以此來承載多云管理職能。
2.核心在于解決云資源的位置問題。
在混合云階段,多云戰(zhàn)略已經(jīng)逐步演化成為各大云服務(wù)廠商和企業(yè)的常態(tài)。據(jù)IDC2020年相關(guān)報告顯示,在國內(nèi)云計算客戶中,73.2%的客戶采用多云或混合云。放眼全球,根據(jù)RightScale的2020云狀態(tài)報告,全球93%的組織也同樣具備多云戰(zhàn)略。
多云戰(zhàn)略的出現(xiàn)也就帶來云資源的位置問題,不同的云應該部署在哪個位置,其中云與云之間又如何協(xié)同等等問題就是分布式云致力于解決的。亞馬遜云推出的AWS local Zone面向的就是這種類型的情況,將AWS計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和其他某些初級服務(wù)放置在更靠近目前不存在AWS區(qū)域的大量人口聚居的位置,或者靠近行業(yè)和IT中心的位置,從而為企業(yè)客戶提供低于10毫秒的云服務(wù)。
3.價值導向推動企業(yè)全面上云。
從混合云進階到分布式云,為的就是更好的進行多云管理,在合理調(diào)配云資源的基礎(chǔ)上進一步保證云計算的效率和能力,從而滿足企業(yè)更復雜的數(shù)字化需求。比如,面向大型政企,分布式云就為華為云的解決方案提供了多種部署可行性:
1.創(chuàng)新業(yè)務(wù),彈性需求較大的敏態(tài)業(yè)務(wù)、部分存量穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù),可部署在公有云中心Region;
2.低延時、數(shù)據(jù)合規(guī)性要求較高的、AIoT相關(guān)業(yè)務(wù),如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧交通、智慧媒體等可基于華為云IES進行本地部署;
3.業(yè)務(wù)分布廣泛的輕量級AIoT場景,如智慧零售、智能檢票等,往往需要依托各類終端硬件,則可以采用華為云IEF結(jié)合硬件進行協(xié)同部署。
由此可見,無論是在什么場景下,面對怎么樣的需求,分布式云對于企業(yè)數(shù)字化的多維適應,都將進一步很好的推動企業(yè)全面上云,為各類業(yè)務(wù)提供云計算賦能。
云計算,還在做好臺下功夫
從混合云到分布式云的進階,云計算市場正在隨著市場需求的復雜化而持續(xù)迭代云計算模式??偟膩碚f,分布式云的出現(xiàn)是有跡可循的,最重要的還是需要為政企數(shù)字化提供全面上云的機會。
那么,對比來看,在很多場景里,分布式云所面對的數(shù)字化難題實際上也是此前云計算市場最關(guān)注的。換句話來說,分布式云的優(yōu)勢對應的也呈現(xiàn)為以下幾個方面:
首先是協(xié)同性。 雖然過去和現(xiàn)在上云都在強調(diào)“一朵云”的概念,但是兩者具有本質(zhì)上的區(qū)別。傳統(tǒng)上云只有一朵公有云,不管是什么業(yè)務(wù)、什么部門都使用同一朵云,整體部署和服務(wù)很難進行精細化管理,業(yè)務(wù)協(xié)同更是難上加難。
分布式云進一步拓展了“一朵云”的概念,雖然在中心云之下還有本地云、邊緣云等等,但是在統(tǒng)一架構(gòu)的支撐下,多云模式可以協(xié)同成為一個整體來運作,實現(xiàn)更多的計算可行性。浪潮云便是通過打造了新一代分布式超融合架構(gòu)來促進云邊端融合,以此為企業(yè)客戶提供全品類服務(wù),推動分布式云能力向邊緣拓展,實現(xiàn)云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同的全面協(xié)同能力。
其次是延遲問題。 延遲是數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)介質(zhì)中傳輸必然會存在的問題。當企業(yè)采用單一的公有云模式就會有可能出現(xiàn)高延遲的情況,這是源于公有云與企業(yè)客戶之間的距離所影響的,越長的距離對數(shù)據(jù)的訪問、處理和分析等響應也就越慢。
隨著企業(yè)數(shù)字化需求越來越高,面向一些需要應對大量C端用戶訪問或即時性較強的場景,如直播、電競、交通、AR/VR等等,就需要把計算的節(jié)點進一步向企業(yè)客戶靠近,使得數(shù)據(jù)在短距離內(nèi)完成傳輸、分發(fā)及處理。而分布式云的優(yōu)勢在這里就體現(xiàn)出來了,在統(tǒng)一管理體系下,將云計算的節(jié)點放置在客戶身邊,使得多云管理與計算效能都能得以保證。
最后是場景適配考量 。 此前,很多企業(yè)不上云,并非固守己見,而是對于大型政企而言,其業(yè)務(wù)體系和部門體系較為復雜,并非一個公有云就可以解決。面向多元復雜的業(yè)務(wù)場景,大型政企往往需要中心云、本地云、邊緣云、專屬云等多個云模型的支持。
分布式云囊括了混合云的優(yōu)勢,即可以調(diào)配多個云模型來適配企業(yè)的場景需求。簡單來看華為云的分布式云體系,面向熱點區(qū)域部署邊緣數(shù)據(jù)中心;面向本地機房提供企業(yè)邊緣站點和企業(yè)專屬Region;面向業(yè)務(wù)現(xiàn)場提供AIoT邊緣節(jié)點等等,層層細分提供各類云計算服務(wù),為企業(yè)上云提供全面適配方案。
分布式云是未來嗎?
每一個階段的云模型對于云計算行業(yè)的發(fā)展來說都是一次至關(guān)重要的跨越,分布式云的出現(xiàn)被市場寄予厚望,但這并不意味著它就是云計算的最終形態(tài)。過去的問題被解決,新的挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn),分布式云仍存在諸多新限制需要突破。
以“一朵云”的預期來討論,盡管分布式云致力于解決不同云資源的配置和位置問題,但是分布式云化網(wǎng)絡(luò)的管理依舊是一個問題,比如如何構(gòu)建可動態(tài)控制的分層分級的SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、如何建立異步、推送式、事件驅(qū)動和時序型的新型分布式網(wǎng)絡(luò)感知框架,等等。簡單來說,如何有效融合多云模式,仍需要云服務(wù)廠商基于分布式云模式不斷深化與突破。
同時,多云模式下帶來的運維難度以及安全風險也將同步提高,這是分布式云不可避免的存在。多元即復雜,異構(gòu)機器和網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同、節(jié)點規(guī)?;钠毡楣收系鹊榷紝⒃黾臃植际皆频倪\維難度和安全風險系數(shù)。
那么,回過頭來看分布式云,它確實不錯,但也沒那么好。對于一個云計算形態(tài),我們需要客觀地看待它的優(yōu)勢與不足,才能在不斷迭代中尋找適合自家業(yè)務(wù)需求的云服務(wù)。
結(jié)語
云計算的進階隨著市場需求的變化而變化,從單一到多元,從分散到統(tǒng)一,從公有云到分布式云,不斷地迭代最終演化成如今的形態(tài)。目前,大型政企市場是目前云計算服務(wù)廠商決勝的關(guān)鍵領(lǐng)域,阿里云、浪潮云、華為云等國內(nèi)云巨頭瞄準政企市場,對分布式云的升級和強化必然隨之加速。
當下,浪潮云已建成全國最大的分布式云,華為云已全面升級分布式云產(chǎn)品方案,競爭態(tài)勢持續(xù)高漲,未來有關(guān)政企市場的角逐還將在技術(shù)迭代與布局中迎來變
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文丨智能相對論(aixdlun)
作者丨陳選濱
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