移动、转型、整合 2017年云计算与IT风向标

　　风来了，雾霾散尽，再现蓝天，我们渴望持续的风，更关注风向的变化。三句话离不开我们所处的行业，我们也非常关注云风向。粗略分析，我把新一年的云风向大致分为三个：移动、转型及整合。

　　Riverbed 高级经理Mason Coffman在去年年前初做过五个深入人心的趋势预测：混合IT将持续发展，且越来越复杂；领导企业将对自适应安全架构产生需求；超融合边缘设施将替代远程地点的数据存储；SD-WAN将为IT提供更多对边缘网络的控制以及更高的效率；IT将持续巩固它作为价值中心而非成本中心的地位。

　　公司通常都会要求员工对未来做出计划，基于最有根据的推测，分析趋势，甚至依靠他们的直觉来确定最佳的行动方案，在哪里投入资金和资源等。

　　在Mason的基础上，我认为新的一年将会出现一些新的变化，包括：容器及微服务的迅猛发展；数字转型大规模发展；更多云；网络成为重中之重；成本趋于均衡；应用更加丰富

　　超融合化；大规模迁移；通过人工智能及机器学习变得更加智能；数据移动。

　　这些话题能否吸引您的目光？诚然，很多企业需要的可能不是所有这些，而是一个整体的、全面的管理和可见性。但我的看法却略有不同：

　　■容器及微服务迅猛发展

　　正如前几年云的发展一样，容器的创新、突破及深入探索的价值，利用预装环境帮助企业专注于提供用户体验，而不仅仅是简单地提供产品和服务。

　　2017年，人们会要求现有提供商以及更多提供专业服务的新加盟厂商能够提供更广泛及更深入的功能。同时，公有云越融合，网络功能的加耦解耦就会越容易，并且所包含服务的进一步抽象化将更普遍。

　　此外，2017年，随着企业向容器化或微服务转化，企业需要寻求安全和合规性的内部推动力，需要为这些服务进一步优化网络、存储和监测的能力。

　　■数字化转型大规模发展

　　数字化转型，即通过技术创新重新界定企业业务流程的过程将大规模发展。企业业务转型将越来越快，而还没有启动此类项目的企业也会迫于竞争对手的压力而选择转型。

　　对于那些要在今年加大数字化转型力度的企业，我们有一些建议：要记住的是数字化转型，不仅仅是技术问题。我认为数字化转型综合了以下所有内容：技术(云、大数据、物联网，移动、社交、网络，统一通信等)；业务流程(战略、领导力、流程)，以及人员(合作伙伴、供应商、客户、员工、竞争对手)。

　　而且每个企业的数字化转型都有各自的特点，这是由企业的基因所决定的。

　　■更多云

　　尽管主流公有云提供商亚马逊、微软和谷歌将继续争夺市场份额，但规模小且专业化的云提供商也将继续增长，提供细分市场或行业市场能力。云产品仍比较复杂，寻求多样化产品、避免被供应商绑定的企业将选择融合或混合解决方案，并与私有云数据中心基础设施相连接。

　　《首席信息官》杂志的Clint Boulton指出：“私有云耗时且成本高，大型提供商无法做到针对每一个独特要求提供服务，这就意味着小型提供商在2017年将有增长机会。”

　　■网络成为重中之重

　　尽管所有的焦点都集中在云、微服务、容器和其他创新技术上，云网络及云到私有数据中心的连接性在2017年也将成为重点。

　　网络技术，无论是SD-WAN、NFV或是其它什么，都需要非常灵活，以便适应这些发展变化。研究公司IHS预计，数据中心和SDN市场在2019的增长将超过15倍，这将使我们更加关注SD-WAN和SDN提供商。

　　■成本趋于均衡

　　多年来，云已日益商品化，各种核心服务的价格也被一再拉低。然而，451 Research的研究人员则认为，尽管价格持续下跌，但下降速度还没有人们想象得那么快。

　　2016年，微软委托451 Research所做的一项研究显示，34%的受访者认为价格是更换云提供商的最大原因。

　　随着云计算和相关服务价格的持续走低，企业对公有云提供商带来的压力也将压缩潜在的利润。《首席信息官》杂志的Boulton指出：“IT高管们2017年将能更好地控制云成本，因为他们的实践正趋向成熟。”

　　我相信2017年云计算将是“买方市场”，因为大型和小型云提供商都将压缩自己的利润，提供创新产品，以获得市场份额。

　　■应用更加丰富

　　为加强客户和员工的终端用户体验，企业需要继续开发或重构移动应用和本地应用，并且在企业内部推进使用更多的SaaS应用。由于越来越多的员工和用户都走向移动端，没有“移动优先战略”的企业将会在竞争中被淘汰。

　　Riverbed公司产品副总裁Josh Dobies认为：“由于获得带宽容易且经济适用，因此SaaS和云应用将快速被采用。”

　　因此，未来将发生应用向云迁移，企业采用SaaS服务等变革，但企业也需花费额外的时间及资源确保这些应用的稳定和高性能，从而获得积极成果。

　　■超融合化

　　超融合适用于本文中提及的所有相关内容。对Coffman预测的2016年的超融合边缘基础设施及普通的超融合架构(HCI)同样适用。

　　为使超融合获得成功，企业需确定总体上接受软件定义架构。为满足各方需求(无论是从网络边缘、数据中心还是从云提取或推送数据)，企业将越发向可靠、可拓展且安全的基础设施靠拢。听起来很复杂？确实复杂，这意味着提供超融合基础设施可视化和管理的企业将在2017年表现不凡。

　　■大规模迁移

　　从最初的尝试到企业完全采用云，对于使用云计算的企业以及想拓宽云覆盖的企业来说，抑或是单纯想向云靠拢的企业来说，2017年都将是创纪录的一年。

　　我认为，许多公司急于实现云，有些甚至只是为了跟云沾边，或单纯想让自己看起来有“移动”气质。他们这样做无异于将大头钉强行插入方孔里，即他们使用的云或服务并不适合他们，而且还诧异为何效果不好。

　　■通过人工智能和机器学习变得更加智能

　　对人工智能和机器学习而言，2017年将会是重要一年。

　　由于许多企业专注于人工智能和机器学习以实现业务差异化，因此为满足需求，企业需在大型云内部优化服务。

　　实际上，一些分析师认为，由于一些机构很明确只使用这些服务，而并非为“初级”工作设计的一般云计算或存储服务，所以在一些认知交易上的云服务价格将有所下降。

　　然而，实时交付数据分析及结果，是决定人工智能和机器学习成功的关键因素之一。但这将对网络造成非常大的压力，而且还将迫使那些使用机器学习和人工智能服务的企业优化和监测往返于这些服务、智能设备，以及工作流程的网络可用性和性能。对提供广域网优化、边缘网络解决方案以及SD-WAN服务的企业来说，2017年将会是革命性的一年。

　　■数据移动

　　如前所述，2017年必将是数据移动爆发的一年。其原因在于，企业将数据从边缘推送至数据中心或云端；人工智能和机器学习将生成海量的PB级数据；企业将内部基础设施转至云；企业重构以及推出新应用；大量连接设备(物联网设备)上线。

　　2017年，关于物联网设备的数据是否应更靠近边缘以加速处理，还是云或数据中心存储通过优化传输路径以提升性能，仍将会继续争论下去。然而，与物联网相比，人工智能和机器学习也产生了海量数据和流量。如前所述，由于对云架构和边缘环境的依赖性提高，优化认知的云服务与传输将会成为当务之急。

　　2017年将是云计算爆发性增长的一年。如果你的企业正在推进数字化转型，那么以上提到的这些趋势可能会让你感到无所适从。我的建议是观察您周围的同行谁已经开始数字化转型，向他们学学什么该做、什么不该做。了解自己的需求，从过去犯过的错误中吸取教训。与服务提供商合作，他们的专业知识可帮您解决问题。

　　Riverbed公司大中华区总经理 袁志陵

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