云計算在2015年年內已經顯示出強勁的發展勢頭，眾多服務供應商也紛紛拿出自己的應對舉措以抗衡Amazon一家獨大的局面。下面就讓我們一同了解云技術在過去一年當中經歷的七種積極與三種消極狀況。
云計算近年來已經成為整個世界關注的焦點，但其同時也仍是一個相對年輕且發展迅猛的領域。在2015年當中，我們親眼見證了云計算遭遇的數次震蕩，而這或許也預示著云技術未來將要呈現出的發展態勢以及遭遇的新型問題。
縱觀2015年，最具份量的大事件無疑當數Amazon Web Services的全面上位——其不僅已經成為一家極具規模的云服務供應商，同時整體規模在2015年年內增長到了上一年的兩倍，另外這位云巨頭還交出了一份令人滿意的財報答卷。
積極狀況: 2015年第一季度，AWS母公司Amazon首次發布了其營收狀況。今年4月23日，Amazon指出其旗下的Amazon Web Services事業部在當季度的營收總額已經達到15.6億美元，其中運營收益為2.65億美元。相較于Amazon在線零售業務，如今AWS也已經成為另一款不容忽視的營收貢獻力量。
而這一年中最糟糕的消息同樣來自Amazon——其仍然處于云客戶群體快速擴張的成長階段。今年4月23日，AWS的財報指出其當季度營收較上年同期增長了50%，而Amazon的基礎設施規模亦超過了其全部競爭對手現有資源的總和。
從積極的角度來看，這意味著立足于云技術構建而成的自動化服務確實能夠支撐起一家有利可圖的云服務廠商，而且其服務方案對于客戶確實極具吸引力。
消極狀況: 不過壞消息是，并不是每個人都能夠在這片新的業務天地當中站穩腳跟。Amazon公司已經憑借著自身強大的在線零售業務外加云部門的Web服務成為一臺造錢機器。而其它任何想要與之對抗的潛在廠商，都必須首先考慮自己是否擁有足夠的資源建立起全球數據中心鏈并借此提供在線計算服務。原先我們僅僅把Amazon視為眾多競逐云服務供應業務的廠商之一，當時分析人士普遍認為每家供應商都能夠在其中分得一杯羹并向客戶提供更具針對性的方案。然而就目前的情況看，事情的實際發展方向并非如此。
即使作為較為成功的Amazon競爭對手，微軟公司與之相比在規模上仍然小得可憐。德意志銀行分析師Karl Kierstead猜測稱，微軟Azure在2014年內的營收大約在5億美元到7億美元之間，或者說只相當于Amazon的十分之一。
Gartner公司云分析師Lydia Leong于今年5月表示，Amazon的云基礎設施規模已經達到其余14家最大競爭對手總和的十倍，而她在2014年進行對比時二者的比例還僅為五倍。
這一結論的出現似乎引發了業界的一系列震蕩。Rackspace公司決定從競爭激烈的公有云市場上抽身而出，并轉向全力打造其業務托管服務。惠普方面則于2015年年末宣布其將于明年1月關停自身Helion云業務，并將注意力精中在幫助企業客戶建立私有云體系方面。
戴爾、EMC以及VMware都表示自身有意涉足云業務，而最近EMC對Virtustream服務的收購也恰好證明了這一點。“幾乎沒有幾家云服務供應商擁有充足的財力承受云IaaS市場競爭中所必需的投資壓力，”Leong在報告中寫道。
積極狀況: 要說還有哪家企業擁有必要的財務實力，那么IBM顯然應該當選，其目前已經公開宣布將投資10億美元以拓展自家SoftLayer IaaS與Bluemix PaaS方案。而根據Forrester公司的估算，IBM方面已經快速吸引到了大量來自企業客戶的相關資金投入。
2015年年末，Forrester方面表示云服務領域已經出現了三位潛在巨頭：Amazon、微軟以及IBM。微軟執行副總裁Scott Guthrie也常常提出同樣的觀點：三大云供應商即將定型。不過Guthrie從未將IBM考慮在內，他給出的答案是Amazon、微軟與谷歌。
消極狀況: 另一位具備雄厚財力的競爭參與者正是谷歌公司，其擁有賴以生存的搜索引擎營收并在積極構建其Google Cloud Patform、App Engine以及Compute Engine等多種云產品。不過今年11月公布的Forrester調查報告指出，要想在公有云市場上一展身手，光靠財大氣粗是遠遠不夠的。“盡管擁有出色的技術儲備與業務規模，谷歌公司在2016年年內仍然無法真正將其云業務推向理想的高度，”這份報告指出。不過報告并未提到其為何認定谷歌目前尚未真正進入企業業務領域。報告只是明確提及，谷歌公司在云市場上的積極表現尚未來臨，而且其實現日期有點像“等待戈多”困局;突破性的成果似乎總在不遠處，但卻一直沒能真正出現。不過初創企業對谷歌云表現出了非常深厚的興趣，且樂于將大量資金投入至其中。
潛在積極狀況: 今年11月19日，谷歌公司將VMware公司創始人Diane Greene納入了董事會，并由其執掌自身云服務部門并專注于打造能夠滿足企業需求的功能特性。除此之外，Forrester方面還提到了DigitalOcean與阿里巴巴的阿里云業務部門，指出二者很有可能逐步進入主流云供應商之列。
潛在消極狀況: 從國際角度講，目前云業務領域只有一位巨頭(即來自中國的零售業巨子阿里巴巴)可能有實力與AWS一決高下。
積極狀況: 容器、容器、容器。容器已經成為應用程序運行及遷移的一大有效途徑。容器技術能夠高效利用微服務架構建立云應用程序，并在無需影響現有應用程序運行的前提下對各服務進行分別定期更新。Amazon的EC2容器服務、Google Compute Engine以及Rackspace Carina都屬于新型容器部署服務。
容器同時也成為實現安全改進目標的一大重要手段。Docker消除了“root權限”機制，轉而為每套容器系統提供獨立的主機資源完整訪問能力，并將權限限制在一部分負責處理各用戶群組主機的系統管理員手中。這種能力已經在今年11月17日推出的Docker 1.9“實驗”版中得以實現。
Docker與CoreOS都具備鏡像掃描功能，這意味著其能夠對保存在公有hub當中的容器鏡像進行掃描。這項掃描功能負責檢查來自Linux貢獻者或者其它庫的可下載代碼中的版本號，并檢查各版本中是否存在已知安全漏洞。計算機可根據相關參考庫完成安全檢查，而無需由系統管理員以人工方式查看已被記錄的安全漏洞及更新——這種作法往往會帶來紕漏與失誤。
未來積極狀況: 多套容器能夠被打包在同一虛擬機當中，從而保證其遠離危害或者干擾。英特爾公司展示了其Clear Container技術，即一套配備KVM虛擬機打包工具的容器系統——這一方面繼承了容器機制既有優勢的方案于今年5月在溫哥華召開的OpenStack峰會上首次亮相。
今年11月16日，VMware公司公布了其Photon Controller，這是一套面向容器的服務發布方案，且具備一款ESX虛擬機microvisor打包工具。該microvisor要求用戶必須通過特定網關實現打包內容訪問，而該網關則包含30條虛擬機管理命令。如果沒有該microvisor相匹配，容器內容亦可以通過Linux Syscall界面中的392條命令進行訪問——但這顯然大大增加了攻擊面。
2015年年初時，市場上還不存在任何關于容器格式必要元素限定的標準。然而Docker的廣泛普及已經使其成為客觀層面上的標準，CoreOS則作為公共標準的一種衍生方案。Cloud Foundry與二者相比較，則致力于建立起一套更為基本的通用性“Garden”方案。
在今年6月末召開的DockerCon大會上，CoreOS項目的各支持方共同發布了Application Container規范，其也已經成為Linux基金會管理之下的開放容器項目的核心訴求。該項目已經獲得高度關注，旨在于2016年之內推出適用于全部系統的共享格式與特定運行時環境。
積極狀況?也許吧。隨著2015年云市場的逐步鞏固，眾多尚未做出實質性動作的知名大型技術廠商也開始行動起來，并認真思考自己應該采取怎樣的發展戰略。思科公司已經在嘗試在通用型云市場上憑借其OpenStack發行版占據一定份額，而IBM則在立足于Cloud Foundry PaaS與OpenStack收購了云方案供應商SoftLayer。
垂直技術堆棧仍在不斷深入推進：VMware數據中心虛擬化方案已經通過其公有vCloud Air進行發布。Amazon公司亦祭起了自家軟件堆棧，從而配合定制化能力愈發強大的英特爾芯片帶來的云硬件變革。甲骨文公司的軟件繼續遵循著主要與專有硬件相綁定的路線。IBM方面則將自家軟件與工具同SoftLayer/Bluemix云中心加以結合。
這些面向云的堆棧在不斷涌現的同時，也讓其它技術供應商開始考慮如果缺少云組件的支持，其未來發展是否可能陷入被動局面。這可能也就解釋了戴爾、EMC與VMware三方的兼并交易——這筆交易于今年10月12日正式公布，總收購金額高達670億美元。這股新的強大勢力將專注于利用EMC收購來的Virtustream作為其云組件。
作為一家建立于2009年的年輕企業，Virtustream公司能夠運行VMware的ESX與OpenStack的KVM這兩大工作負載類型，這意味著其將成為眾多企業混合云用戶的理想選項。但單憑這種能力是否足以在市場上一路高歌猛進?要在全面崛起的云時代下生存，這家技術廠商還需要做出哪些努力?目前下結論恐怕還為時過早，不過此次收購活動證明傳統廠商會調動一切現有資源避免自身被市場新形勢所淘汰。
積極狀況: 物聯網已經逐步成為現實。在今年9月于舊金山召開的通用電氣Minds and Machines大會上，該公司表示其將于今年年內全面利用Predix分析平臺處理機器數據。通用電氣公司認為在這一即將到來的新時代中，物理資產將通過數據流以及與之匹配的分析機制實現管理，而非繼續依賴于傳統的技術人員與現場維修部門。
“機器學習”，或者叫作對機器數據流輸出結果進行捕捉與理解，將成為未來一年中的熱門詞匯。Amazon、微軟以及IBM各自拿出了多種具體方案，用于對其云環境下的機器數據進行捕捉并利用機器學習技術加以處理。
IBM公司建立起一套用于運行機器學習算法的引擎，即SystemML，并計劃將其與Spark分析平臺相對接——藍色巨人在Spark分析平臺方面也已經投入了大量資源。Spark擁有自己的MLib機器算法庫，但其仍然需要一套共享式引擎作為運行基礎。
物聯網目前仍然處于混亂的起步態勢當中，其在收集并處理數據時仍面對著大量種類各異甚至彼此沖突的執行標準。不過物聯網還很年輕，我們希望能夠在2016年年內見證它的逐步發展成熟。
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