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2018年混合云市场的五个预测

来源:企业网D1Net 作者:DJ编辑 更新时间:2017-12-15 16:20:19

摘要:公共云如今得到了更多的关注,但私有云和混合云将在2018年大幅增长。

  公共云如今得到了更多的关注,但私有云和混合云将在2018年大幅增长。

  尽管公共云似乎占据了云计算市场的最大份额,但私有云和混合云市场的增长势头强劲。行业专家预测,它们将在2018年及以后变得越来越重要。

  调研机构Forrester公司分析师Dave Bartoletti及其同事预测了2018年云计算市场将会出现的趋势,并表示,“很少有企业获得以私有基础设施为中心的云计划带来的预期收益,但会重新关注开发者授权,首先进入云数据中心,而大量新技术堆栈将会激发新的私有云兴趣和实验。”

  一些数据可以支持这一预测:研究机构IDC公司估计,今年传统数据中心占IT基础设施支出的62%,其中23%用于公共云,15%用于私有云。到2020年,数据中心的占有率将下降到50%左右,公共云占市场约为30%,私有云占20%。

  那么,随着私有云和混合云市场的继续增长,人们对这些市场在2018年及以后有哪些期待呢?

  (1)混合云策略变得更加清晰

  每个主要的IaaS公共云供应商似乎都在2017年确定其混合云策略,并将2018年定为实施采用的一年。

  也许在这个领域中,微软公司进行了最大的努力,在两年多的市场推广之后,发布了一个私有云IaaS平台Azure Stack,旨在映射Azure的公共云。Azure Stack的早期部署已经进入市场。

  与此同时,亚马逊网络服务公司与虚拟化厂商VMware公司合作,在AWS混合云产品上提供VMware服务。谷歌云平台也与VMware和Nutanix开展了合作。而Oralce和IBM拥有自己的内部混合云产品。

  随着这些产品在市场上推出,2018年将是评估这些产品的市场吸引力以及它们的最佳用例的关键一年。

  (2)私有云的竞争

  随着组织将工作负载转移到公共云,他们现在获得了关于公共云最适合使用的有价值的知识。Rackspace公司执行副总裁Scott Crenshaw表示,客户采用类似于云计算基础架构的访问和开发应用资源,但是希望可以在更加专用或混合的环境中运营。Crenshaw认为,VMware、Microsoft Azure Stack,OpenStack等平台以及诸如Red Hat和HPE等厂商的其他平台将在2018年继续保持增长势头,因为企业可以找到使用公共云和私有云的正确组合。他说:“私有云的经济价值将越来越明显,这将导致企业的业务大规模迁移到这些混合环境中。”

  (3)容器和PaaS混合云平台

  推动整个云计算市场发展的巨大趋势正在使应用程序开发人员能够尽快创新,并创造新的业务价值。富达公司分布式系统高级副总裁Maria Azua Himmel表示,企业不需要提交任何一个基础架构平台,而是可以同时使用私有云和公共云。她指出:“任何使用云计算的公司最终都会使用多种不同的工具,多种不同的平台。那么富达公司将如何管理混合环境?其中的一个关键是使用容器来确保应用程序在任何基础架构环境中运行。富达使用了PaaS和自动化工具的组合,如Terraforms,Jenkins,Docker和Artifactory。随着企业继续采用应用程序并优化其应用程序开发流程,容器编排和管理将被集成到私有云和混合云中。”

  (4)优化云端的连接

  Azua Himmel指出,很少有组织单独使用私有云或公共云,实际上很多组织在公共云和私有云都有业务运行。混合云的任何实质性使用都可以从优化云端的网络连接中受益。互联供应商市场近年来迅速扩展其业务以支持这一点。Equinix、Digital Realty和QTS等公司提供与公共云(包括AWS,微软,Google或其他公司)直接连接的托管和共同定位服务。随着混合云在2018年以后的应用成为一种常态,建立、管理和优化这些连接将成为企业的重中之重。

  (5)来自本地部署的公共云服务

  2015年,亚马逊网络服务公司宣布推出Lambda,这是一个无服务器平台,也是第一个使用事件驱动计算结构的服务平台(有时也被称为服务或FaaS功能)。 2018年可能是无服务器计算从公共云到本地部署数据中心的一年。微软、Red Hat等公司正试图在本地部署的数据中心和混合云环境中创建无服务器功能。例如,Red Hat已经采用了OpenWhisk,这是一个由IBM公司开发的开源FaaS。微软公司也有自己的功能平台。

  另一种可能进入私有云和混合云的被密切关注的技术是机器学习。公共云提供商在建立机器学习和人工智能平台方面正在进行激烈的竞争,客户可以将其集成到他们的应用程序开发流程中。预计2018年将是私有云和混合云供应商谈论如何在这些环境中引入机器学习和人工智能功能的一年。

  责任编辑:DJ编辑

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