云：會變成雨嗎

Paul+Robson著+charles譯

Paul Robson說，基礎設施模式已經到了一個轉折點

大家感覺云計算概念已經存在很長時間了，而且它是每一名首席信息官和首席技術官都期望擁有的工具。然而，令人意外的是，云應用只有20%左右，盡管其去年的支出增長了近50%。

可以說，個人消費者的云應用比企業層面上的應用更快、更廣泛。只需在自己的手機上勾選“啟用iCloud照片”，您馬上就參與到了云革命中。市場上大約有10億臺iOS設備，以及大約7.82億iCloud用戶。這種應用規模非常大——特別是想一想每秒會產生20萬條iMessages消息。

此外，正是由于云技術，Dropbox、亞馬遜和Netflix等公司才能得以提供服務。人們已經習慣了云帶來的好處，所以當員工開始要求在自己的工作場所也要有同樣便利的體驗時，也就不應該感到驚訝了。

最初，商業云計算僅僅是把應用程序從數據中心卸載到更靈活的計算和存儲環境中的一種方式，承諾能夠根據需要提供更好的性能，實現更低的成本。

在這個基本前提下，云的每一次更新都會按照摩爾定律（自發明以來，集成電路每平方英寸晶體管數量每年翻一番）的預測，增加功能，降低成本。

盡早應用，開拓創新

這種向云“直接遷移”的發展趨勢讓企業體驗到了一些好處。如果技術部門能在基礎設施上省錢，那么省下的錢投在哪里能進一步改善客戶或者員工的體驗呢？

怎樣才能解放思想，更多的去思考未來，而不是繁重的日常維護工作？隨著系統越來越復雜，安全問題也越來越多，那么，企業的核心能力究竟體現在什么地方，智能外包又該從何處著手呢？

云基礎設施的可用性越來越高意味著創業公司以及現有的應用程序提供商能夠遷移他們的產品，并在這個過程中進行創新。

然而，盡管有各種各樣的好處，數據顯示云計算還處于初期階段。采用云作為主要計算和存儲環境的企業的比例仍然很少，這導致了一些重要的問題。

首先，如果云有那么多的好處，那么您的企業應如何發揮其優勢呢？其次，如果現在不遷移到云中，那么會損失多少機會成本呢——特別是如果競爭對手或者顛覆者已經遷移了？

做好準備，開始啟用

云計算已經到了一個轉折點。金融服務公司摩根斯坦利指出，云計算（以及手機等支持技術）目前占所有工作負載的20%，未來會出現爆炸式的增長。

在很多亞洲國家，開發可靠、高帶寬互聯網（有線和無線）所必須的準備工作已經得到了很好的推進，在云中進行計算和存儲非常便宜，不但能穩定的提供服務，而且能按需擴展或者縮減。安全仍然是非常重要的，但即使是情報機構也要使用云工具——因此對大多數人來說，都會遇到安全問題。

云計算有望在未來幾十年成為所有關鍵技術強有力的推動因素。而現在，對云的關注不應把它看成“只是一種管道”，而是一種基本的相互關聯原則。

相互關聯是網絡效應。一個網絡能夠交換信息的節點越多，信息交換的速度就越快，網絡的運行效率就越高。歷史上到處都是這樣的例子：羅馬人修筑了筆直的道路以有效地調動軍隊；鐵路開辟了美國西部，而后來則被能夠傳遞信息的電報所超越。再后來，互聯網取代了電報，這種方式以極高的效率，接近光速來傳輸非常復雜的信息。

虛擬的訪問

云計算之所以令人興奮，是因為它抽象了整個過程，不僅僅是其輸出：您的服務器不是放在您自己的數據中心里，您只需給外面的客戶呈現出一個網頁；而且，您的網頁代碼和它所運行的內容管理系統（CMS）都是不受位置限制的。

如果物理地址表示具體位置，那么現在的IP地址就是訪問點，而不是存在點。這種區別——物理的成為數字化的，揭示了云的未來。

正是這種相互關聯和抽象的概念，使得“無服務器”計算成為可能。當能夠以光速提供應用程序編程接口（API）而且沒有位置限制時，面向服務的架構和微服務架構變得可行起來。連接到云中的節點越多，這種可能性就越大。例如，谷歌地圖只是基礎（管道），其真正的價值在于Waze（實用程序）提供的實時路由選擇功能，而Waze的背后則是云中眾多的技術支持。

機器學習取得進展

機器學習之所以正在加速發展，是因為云的容納能力以及快速處理大量數據的能力。訓練深度神經網絡直接模擬了我們過去幾十年來提供給互聯網的“訓練”方式，即通過搜索、圖像上傳和高度可擴展的架構所采取的訓練方式。這些活動是重復性的，而且規模很大。

使用這些大量的數據，借助極強的計算能力，我們識別出模式，然后使用新數據對這些模式進行二次測試。模式看起來是中立的，而機器學習已經在醫療保健、智慧城市和法律流程中取得了驚人的成果——所有這些都歸功于云的商品化和規模化。

重大突破

云帶來的工作效率將從很多方面顯現出來。云技術為員工提供智能的幫助，讓他們工作效率更高，而且能遠程工作。

不但為客戶和員工創造了明確的機會，而且有理由預測，主要技術和重大突破都將依賴于云計算。自動駕駛汽車需要數據而且也會產生數據，會要求與周圍的其他車輛以光速進行通信。

虛擬、增強和混合現實也依賴于云，而云本質上是多維的，因此，甚至可以把虛擬現實這些技術看成是云中的場景。區塊鏈和物聯網（IoT）技術基本上都是基于云的。也許最有趣的方面是這些技術組合起來的效果——例如，機器學習和醫療保健相結合能夠實現更精確的醫療射線成像。

云才剛剛開始。云使其他技術更智能、更具規模的能力是前所未有的，我們將看到未來這會有多么強大，多么實用。挑戰在于，企業怎樣快速地采納這些基本原理，以便部署正確的工具，并用在企業的加速發展過程中。endprint