當前，我國數字經濟正轉向深化應用、規范發展、普惠共享的新階段，云計算作為數字技術創新的關鍵底座之一，也迎來快速發展。2021年，我國云計算市場規模達3229億元，較2020年增長54.4%。依托強大的資源調度、算力支撐，新一代云計算已經從單一發展走向生態融合、集成創新、深度應用，形成體系化創新，激活行業海量數據，深化行業應用場景，構建云上數字新世界。

　　新一代云計算進入體系化創新階段

　　云計算經過十余年的發展，已經進入新的階段，從新型計算架構的演進到原生化的應用與服務，再到云上豐富的產業數字化能力與解決方案，云的基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）各個層面都在演進和迭代。云計算超越傳統信息技術服務范疇，躍遷成為一種將信息技術、數字化與智能化要素統籌于一體的創新體系（見下圖）。

新一代云計算創新體系

　　云計算架構迎來新一代升級。過去十余年，云計算技術主要經歷了兩個發展階段：第一階段是分布式和虛擬化技術替代大型機，滿足了當時企業所需的算力規模；第二階段出現了資源池化技術，通過計算存儲分離架構，將計算、存儲、網絡資源分別池化，突破了規模和穩定性的瓶頸，提供超大規模的云計算服務。當前，云計算迎來以云基礎設施處理器為中心的計算架構升級，以適應數據密集計算場景逐步普及下用戶對低時延、高帶寬的需求趨勢（見下圖）。這個新型的計算架構需要通過軟硬件結合的方式，在實現規模擴展的同時，保障計算的性價比、網絡傳輸的可靠性以及安全穩定的要求。即由云基礎設施處理器對數據中心的計算、存儲、網絡資源快速云化并進行硬件加速，接入云操作系統，將分布在全球各地的服務器構建為一臺超級計算機。

云計算架構演進的三個階段

　　云計算向上向下延伸形成體系化創新。新一代云在產業鏈中向上、向下輻射牽引各環節協同創新，并通過規?；瘧脤崿F核心技術突破和產業化發展，推動各行各業數字化轉型。一方面，新一代云計算向下定義芯片、存儲和網絡等核心硬件的演進，向上改變數據庫、中間件、大數據平臺等基礎軟件的發展路徑。例如，云操作系統推動算力的集中采購、集中管理、動態調配，全面兼容國內外多種服務器及多種芯片架構，實現從“單一受限”走向“一云多芯”。全球領先的云服務廠商幾乎都投入到自研芯片的開發中，通過軟硬件一體化提升云計算服務性能。又如，在數據庫領域，傳統廠商已經無法滿足云上數據庫大規模、海量數據、多租戶、快速交付等特性，因此，滿足高吞吐數據處理需求的新型云原生數據庫服務正在加快發展。另一方面，云平臺作為數字基建的技術底座，更多軟硬件服務生態向云靠攏壯大，共同推動產業數字化轉型。在強力的PaaS能力支撐和豐富的業務需求推動下，云上SaaS市場也開始逐步壯大。更多的軟件服務商逐步圍繞產業數字化的需求構建深入行業的數字化解決方案，催生大量云上新業態、新服務。各領域的應用場景與產業鏈協同也將反向推動云體系自身持續迭代發展，形成良性循環。

　　新一代云計算體系化創新的趨勢特征

　　新一代體系化創新的云計算融合大數據、物聯網、人工智能等多種數字技術，發揮創新疊加效應，呈現出以下趨勢特征。

　　云原生技術棧持續升級開啟云原生應用時代。云原生作為一種云上構建和運行應用程序的方法，以容器、微服務、服務網格、研發運維一體化（DevOps）等代表技術和方法不斷創新迭代，資源調度的顆粒性、業務耦合性、管理效率和效能利用率都得到極大提高，更好地支撐應用云原生化。行業企業逐步對外圍系統、次核心系統、核心系統進行不同程度的云原生化改造。據互聯網數據中心預測，由于采用了微服務、容器、動態編排和研發運維一體化（DevOps）等技術，新增加的生產級云原生應用在新應用的占比將從2020年的10%擴大到2024年的60%。

　　云成為智能化重要載體，云智融合步入新里程。人工智能通過云平臺與邊緣計算、物聯網等結合，從而實現全場景應用。云智一體深度融合，為企業打通“云上生長”的路徑。在應用開發層面，云智融合可以屏蔽復雜的底層架構，降低人工智能應用的開發和使用門檻。同時，云智融合可以實現智能計算資源動態靈活、按需使用的調配。在數字化賦能層面，云成為用戶獲取人工智能技術的重要方式之一，云智融合使云計算越來越貼合企業智能化升級的需求，通過人工智能云平臺，讓云上人工智能技術加速下沉到行業，企業可以快速定制出專屬的算法模型，并結合數據及機器學習持續優化，實現行業智能應用的普惠化。

　　云上低代碼平臺解鎖開發新模式，加速釋放數字生產力。隨著數字化進入深水區，企業數字化需求日漸精細化，尤其是貼近自身業務與服務的個性化軟件系統的需求日益增長，急需釋放供給端生產力。低代碼作為一種快速開發工具與技術，內置模塊組件和可視化工具，方便不同經驗水平的開發人員使用簡單拖拽組件和模型驅動的邏輯來創建網頁和移動應用程序，開發效率更高。未來，云上低代碼將逐步深入研、產、供、銷、服等各個環節的行業解決方案中，加速釋放企業數字生產力。據全球研究及顧問機構高德納公司（Gartner）的預測，到2024年，所有應用程序開發活動當中的65%將通過低代碼的方式完成，同時75%的大型企業將使用至少四種低代碼開發工具進行應用開發。

　　云網邊端協同發展，開拓多元應用生態。首先，云網融合加速推進，可根據各類云服務需求按需開放網絡能力，實現空天地網絡與云的敏捷打通、按需互聯。其次，云與邊緣計算節點算力協同。大量分散的邊緣計算節點接入云端，通過搭建云邊協同全局管理平臺，從資源、數據、服務、應用、安全、運維等方面，對邊緣計算節點進行統一管理。再次，得益于物聯網、5G等的蓬勃發展，云邊協同已經從最初的中心云與邊緣云協同擴展到覆蓋中心云、邊緣云、邊緣設備、物聯網設備在內的“云邊端”綜合性技術架構體系，為5G時代下各類應用場景提供更廣泛的算力基礎設施。云網邊端融合必然推動“云+網+邊端應用”服務框架快速落地，開拓多元應用生態藍海，創造新業務體驗、新行業應用、新產業布局。

　　云計算服務支撐行業數字化轉型

　　隨著企業上云環境的持續優化，云上數字創新逐步成為企業轉型發展的關鍵路徑。云計算在解決算力等云需求的基礎上，把人工智能、移動協同、物聯網、數據與業務管理、應用開發等能力進行封裝，通過開箱即用、按需所取、開放兼容的技術體系和生態環境，幫助企業實現上層應用的直接調用，為企業帶來資源紅利、數據紅利，從而形成增長新動能。

　　云計算通過基礎設施智能化管理平臺、共性組件云平臺、數字化協同平臺、業務數字化云平臺等，助力企業加快實現向基礎設施云化、組織敏捷化、業務數據化和決策智能化轉型升級路徑。

　　基礎設施云化。企業信息技術基礎設施上云程度直接決定了企業的數字化系統能夠實現的業務彈性以及協同價值。企業上云可以靈活按需取用計算資源，極大地提升了數據搜集、處理、分發等各個環節的能力。通過云化平臺的多云管理、異構架構資源納管，以及云原生技術應用等，提升基礎軟硬件管理平臺能力的完備性，實現自動化運維、資源和應用的敏捷交付。以某電力企業為例，隨著企業自動化、數字化應用的逐步增長，原有傳統的IOE架構受限于集群橫向擴展能力，無法滿足國際領先能源互聯網企業建設背景下海量數據統一接入和管理、海量數據實時計算、數據運營與價值發現、業務快速迭代的需要，迫切需要更加彈性靈活的系統架構支撐企業的運行管理和業務創新。該企業通過打造“一云多Region（區域）”的混合云，推動信息技術架構轉型，完成150多套系統上云，基礎設施云化為每年企業節省信息技術投資達幾千萬元。

　　組織敏捷化。云上數字化協同平臺推動組織要素、關系、機制、行為的全面在線化、數字化。越來越多的企業正在借助數字化協同平臺以及低代碼開發工具等一系列低成本、可適配、易拓展的數字生產力工具加速進行業務創新和應用創新。例如，上海某“專精特新”小巨人企業，在低代碼開發平臺上搭建包括銷售、采購、生產、質量、倉儲、設備、績效等在內的生產管理系統和組織協作系統，僅投入5人、花費7個月時間，就打造出一套完整的數字化工廠解決方案，解決了生產過程不清晰、供應鏈管理低效、行政人事管理落后等業務增長問題。

　　業務數據化。以觸點數字化、業務流程在線化，實現業務數據的全面記錄和實時在線連接，并通過數據中臺、業務中臺等打通不同業務系統的數據和業務模塊，實現業務跨場景和跨組織的連接，用數據驅動業務，構建業務價值循環系統。例如，國內某乳企在其核心業務發展的基礎上，通過云上數據平臺建設，打通29個業務前端，沉淀1600多萬會員、10萬家門店、3萬導購等核心數據資產，全面實現數據的標準化、資產化、價值化和服務化目標，為集團的全渠道數字營銷、終端門店精細化運營和客戶服務體系提升提供云上數據支撐。

　　決策智能化。當前，一體化云平臺上沉淀了大量的數據和人工智能算法能力，并且正將這些能力源源不斷地融入行業應用中，通過高質量的算法和模型助力產業發展。如大數據技術和人工智能技術已經應用到鋼鐵的生產和經營中，優化煉鋼工藝、提升鋼鐵生產效率，降低生產成本。在垃圾焚燒領域，浙江一家焚燒發電廠通過在焚燒環節引入人工智能控制，使焚燒穩定性提升25%，一氧化碳排放量降低48%。在新零售領域，某連鎖超市全面啟用智能系統預測線上訂單，能夠快速預測每家門店的日訂單，準確率已經達到90%以上。

　　總體來看，伴隨著多技術的創新融合，新一代體系化創新的云加快融合算法、算力和數據，助力企業數字化轉型，支撐行業數字化升級，為各領域創新發展注入新的活力，已經成為促進數字經濟與實體經濟深度融合的重要引擎。

　?。咏?，中國信息通信研究院產業規劃研究所互聯網網絡研究部主任）

　　原標題：云計算加速體系化創新 構建云上數字新世界

　　來源：《中國網信》2023年第1期