云計算的未來暢想

拖雷

我們先看幾個小故事：

1905 年，美國在尼亞加拉大瀑布建設了第一個大型中央發電廠，然后在尼亞加拉大瀑布跟紐約市之間建了一個高壓傳輸網絡。如果沒有高壓傳輸的話，電的遠程傳輸損耗很大，于是開始有了電網的概念。到 1925 年美國通過國家電網供電的比例占到 40% 。幾年以后，這個比例提高到70%左右。正是因為國家電網的出現，“電”變成一個公共基礎設施，所以很快有了美國在第二次工業革命期間的高速發展。

福特公司的T型車流水線是全世界第一條用電驅動的流水線。福特本人原是通用電氣的電機工程師，但他沒有在GE繼續工作下去，卻進一步把發電設備進行完善。福特把電的理念用在了一個通用制造的領域，創建了現代制造的一個起點。今天我們所講的流水線、大規模生產、中產階級的概念也是福特最早創造的。大規模生產是標準化的運作，所以當時汽車價格在十年之內降了十倍。

電走入各家各戶之后，第一個家電產品是電熨斗，因為它對家庭主婦來說幫助較大，技術難度也是較低的。第二個重大的產品是洗衣機，把人們從繁重的洗衣勞動中解放出來。第三個是收音機，收音機一出來，家電革命就此真正開始，出現了我們今天生活中無處不在的電器。這些都是在通用技術達到一定的社會覆蓋率之后才產生的。

從以上的故事我們可以看到，電的出現并沒有馬上得以大規模應用從而快速進入電氣化時代。這個過程一般要耗費幾十年的時間，只有當足夠多的人使用電，以及家庭用電器的出現，整個社會才步入了電氣化的時代。

云計算就好比是“電”。從云計算的提出到現在的十年間，已經有越來越多的人開始接受云計算的概念并開始大規模的應用。比如今年浙江省政府就提出了萬家企業上云的規劃。當這種基礎設施使用得越來越廣的時候，整個IT基礎設施在逐漸變化，那么接下來的30年將會是云上創新的30年、云上變革的30年。未來30年整個世界的變化會超過大家的想象，未來30年各行各業都會受到巨大的沖擊。

如果你穿越到19世紀末的倫敦街頭，會看到這樣一幅奇景：一輛樣式難看、尾部冒著黑煙的鐵家伙在街上以每小時不足兩英里的速度“爬行”著，輕巧便捷的馬車不時從它旁邊擦肩而過，用優雅的“嘚嘚”的馬蹄聲嘲笑著這個怪物發出的隆隆轟鳴。在這個鐵家伙前方不到幾米的距離，一個成年男子手持紅旗，那鐵家伙每“挪動”一段距離，前面的這個旗手就前進一段距離，每到路口，他還要東張西望一番，在確認“不會妨礙馬車行駛”后，那人才會揮動一下旗幟，示意那鐵家伙可以繼續前進。

其實，1820年蒸汽汽車在英國誕生時，趕馬車的人就對此頗為反感。因為蒸汽汽車轟隆隆駛過，像一條火龍，噴吐煙火灰塵，聲音極大，行人容易受到驚擾。

1858年，英國實行最早的道路交通法規“紅旗法”。該法規定蒸汽車“在郊外限速4英里每小時以下，市內限速在2英里每小時以下，而且在蒸汽汽車前方幾米遠的地方要有一手持紅旗的男人先行，以使人們知道將有危險物接近”。

直到1896年，這個對蒸汽汽車帶有歧視性的法律，才被廢止了。

云計算作為“電”，是一種能源的轉換與傳遞，但是它還缺一個原始驅動力，那就是大數據。

專家對于大數據，給出的定義是能源，是第三代能源，是新能源，而且是一種特殊的能源。第一代能源是煤，第二代能源是石油，它們是消耗性的能源。而數據這種能源，用過之后繼續存在，而且，收集起來還將會有更大的價值。也有人把它比作DT時代的血液，連接一切，必不可少，不可替換。

不管把大數據比作新能源還是DT時代的血液，這些都是比喻，目的在于說明大數據的重要性。大數據在云計算之前就已經存在，只是云計算再次解放了計算資源，讓大數據這種新能源得到發展。或者可以這么說，沒有云計算，就沒有真正的大數據，云計算是為大數據服務的，輸出的就是更多的計算能力。

未來的云計算就是最大的一臺計算機，它輸出的就是全社會所有需要的計算能力。

云計算與大數據互為促進，必將導致大數據應用的爆發。云上大數據應用就是云計算時代的電器。

大數據應用是新的云計算時代社會變革落地最實在的切入口，當大數據應用有了大數據、云計算這樣的基礎后，將會持續滾動，推動整個社會的發展。云計算是為大數據服務的，輸出的就是計算能力；大數據就是能量的來源，也是這次革命爆發的動力。沒有云計算，就沒有大數據，也不會有大數據應用。

當這三位一體的東西開始走向正向循環的時候，變革就真正開始了。在這個意義上，我們正面臨著跨時代的變化，而這一切才剛剛開始。目前非常火的人工智能，也是云計算與大數據的產物。

云計算作為基礎設施和新技術，提供無處不在的計算資源；大數據作為新能源，也必須有如下的特性，才能共同發展出未來新的大數據應用。

連接 互聯網、云計算連接一切。數據這樣的新型能源，如核子反應一樣，隨著數據越來越多，數據的維度就會越來越復雜，產生的威力也越來越大。連接就代表了數據的在線、集中、可關聯、可交易，可以形成更復雜的數據源，而且可以被隨時調用，不能被隨時調用的離線數據也是沒有意義的。

實時 云計算是可隨時擴展的計算資源，保障了數據的實時處理與實時計算，比如自動駕駛。這不僅僅是實時地收集周邊數據，同時也要實時地處理這些數據，并及時地做出反應，必要的時候還需要連接到云上做決策處理。比如，袋鼠云日志的實時搜索，無論數據量多大，都需要在短時間內呈現搜索結果。在未來的物聯網時代，很多數據最大的價值就是在數據產生的最初3分鐘之內對數據進行實時處理，所以，強大的計算能力必不可少。

全樣 未來的大數據一定是全量的，這也就代表了數據量的暴增，沒有云計算這樣的基礎設施，便根本解決不了數據的存儲問題。未來的大數據要的是所有的數據，它是一個全貌，或者是叫全數據，這樣才能避免任何可能的黑天鵝事件。通過云計算的基礎設施，以前只有Google、阿里巴巴這樣的公司才能處理的問題，現在中小公司也可以去做了。

新的時代正在開啟，未來的30年很關鍵，要么被淘汰，要么順勢而為，甚至脫穎而出，一切看你的選擇。

比如我們親眼見證了人工智能的爆發：無人駕駛汽車試駕成功、AlphaGo圍棋獲勝。隨著人工智能技術日益成熟，未來企業將很大程度上依賴于這項技術。虛擬助手、機器人、智能顧問和自動駕駛汽車等多種技術都將得到廣泛的應用。

再比如智能制造將顛覆我們的傳統生產模式，除了目前工業機器人在生產線上大規模取代人的體力活動之外，一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統（ 甚至全智能系統 ），在制造過程中能以一種高度柔性的方式，借助計算機模擬人類專家的智能活動進行分析、推理、判斷、構思和決策等，從而取代或者延伸制造環境中人的部分腦力勞動。

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云計算的基本特征是通過網絡即可從任何地點任何設備使用云服務，而云服務的本質其實還是計算問題與存儲問題。

但是，云計算要想成為一個很好的基礎設施，就必須類似現在的電，隨時可用，按需可取。

云計算輸出的是計算能力與存儲能力，我們不應該只關注虛擬機。計算能力的計量方式也應該讓人更容易理解。

云計算把計算與存儲當成電，用戶就不該考慮用的是不是虛擬機這個問題，而是我要用的計算資源與存儲資源。我想用多少就用多少，而當我不用的時候，也不會產生任何費用。這個時候的可用性，也不該與任何ECS的可用性有關系，而是只與基礎設施的可用性有關系。