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在一個數據驅動的社會，越來越多的企業(yè)或組織依靠云來實現(xiàn)自己的數字化轉型。在最近的一份報告中，云計算市場預計將在 2019 年達到 2060 億美元的驚人規(guī)模，2018 年為 1750 億美元，2017 年為 1450 億美元，讓我們來看看 2019 年云世界將會發(fā)生什么。

云服務將呈指數級增長：企業(yè)正在選擇基礎設施即服務（laaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）來支持其業(yè)務操作。正是服務的簡單性和靈活性使得如此受歡迎，并且采用率也預計會顯著的持續(xù)增長。預測到 2019 年，公共云收入將增長17.3%，達到 2062 億美元，其中基礎設施服務（laaS）是市場增長最快的部分（增長27.6%）。

「Gartner研究總監(jiān)Sid Nag表示，“超大規(guī)模laaS供應商日益占據主導地位，給終端用戶和其他市場參與者帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。 」

物聯(lián)網（IoT）設備充斥著世界：沒有物聯(lián)網設備的生活將變得不再可能。事實上，據說到2025年，將會有超過750億活躍的物聯(lián)網設備。通過互聯(lián)網或云計算發(fā)送和檢索數據的過程將變得更加簡單，但是這些海量的數據是如何處理的呢？毫無疑問，物聯(lián)網的增長對邊緣云、霧和云平臺產生了需求，因為這些基礎設施被那些嚴重依賴數據的組織所使用。公共云不再是一種適用于所有類型的解決方案，對于具有特定需求的組織來說，將所有內容遷移到云上是一項艱巨的任務。

云計算的未來，或許并不模糊，越來越多的公司正在探索其他類型的云計算，如霧計算（Fog Computing）、邊緣計算（Edge Computing）以及共享云計算。

云計算

云計算是指通過互聯(lián)網(“云”)存儲和訪問數據和程序，而不是您的計算機硬盤驅動器。它是一個通用術語，用于在 internet 上交付托管服務。云計算使公司能夠將虛擬機、存儲或應用程序等資源作為實用程序使用，而不必構建和維護計算機基礎設施。云計算提供的服務可以是任何類型的，如服務器、云存儲、數據庫、網絡、軟件、分析、混合云、智能、應用程序等。

云計算不同于本地存儲和計算，在本地存儲和計算中，您可以在硬盤上存儲數據或運行程序。免去了硬件、軟件購置、現(xiàn)場數據中心搭建、運行、24小時供電制冷、IT專家管理基礎設施等基本費用。

云計算使業(yè)務比在本地服務器上托管靈活的多。如果您需要額外的帶寬，基于云的服務可以立即滿足需求，而不是更新您的 IT 基礎設施。這種改進的自由度和靈活性可以對組織的整體性能和效率產生顯著的影響。最重要的是，快速滿足業(yè)務需求的能力是首選云計算的最重要原因之一。

霧計算

霧計算的定義是將云計算擴展到企業(yè)網絡的邊緣。霧是分布式網絡環(huán)境的另一層，與計算和物聯(lián)網密切相關。它包含一個分散的計算環(huán)境，其中基礎設施提供存儲、數據、應用程序和計算。

霧化將云計算的概念擴展到網絡邊緣，使其成為物聯(lián)網和其他需要實時交互的應用程序的理想選擇，F(xiàn)og 組網主要利用本地計算機資源而不是訪問遠程計算機資源，從而減少延遲問題和性能，使其更加強大和高效。

霧計算有助于提高效率，減少需要傳輸到云中進行處理、分析和存儲的數據量。盡管出于效率原因使用，但也可以用于安全性和遵從性原因。在延遲方面，霧計算在網絡方面具有較低的延遲。

它還可以減少發(fā)送到云計算機的數據量，而云計算在發(fā)送或轉換數據時不會提供任何數據減少。如果我們討論響應性，與云計算相比，霧系統(tǒng)或霧化系統(tǒng)的響應時間很長。在云計算中，可以集成多個數據源，但是霧處理允許集成多個數據源和設備，這是云計算和霧計算的主要區(qū)別之一。

雖然霧網絡是以訪問速度著稱，但云計算速度很大程度上依賴于 VM 的連接。因此，對于大用戶來說，由于霧處理提供的安全性和保障被廣泛推薦。

邊緣計算

邊緣計算通常處理在網絡周圍創(chuàng)建數據的數據處理，以替代集中式數據處理倉庫。對于入口點，使用邊緣設備允許進入核心網絡。在這里，計算主要或完全在成為智能設備或邊緣設備的分布式設備節(jié)點上執(zhí)行，而不是主要集中在云環(huán)境中。

邊緣計算最偉大的例子之一就是自動駕駛汽車。隨著邊緣計算技術和人工智能（AI）的集成，用自動駕駛技術取代人類汽車駕駛員成為可能。然而，要使其正常工作，所需要的是該技術能夠對道路事故作出實時反應。這種前沿技術的另一個很好的例子是預測性維護。邊緣計算的應用使得物聯(lián)網無線傳感器網絡能夠實時監(jiān)測機器的健康狀況。通過邊緣計算技術獲取的數據被發(fā)送到集中式云數據中心進一步分析。

優(yōu)化云計算系統(tǒng)中的資源使用是邊緣網絡提供的眾多優(yōu)勢之一，除此之外，在網絡邊緣執(zhí)行計算可以減少網絡流量，這將有助于降低數據瓶頸的風險。它提供了高度優(yōu)化的性能，因為它采用具有閃存存儲陣列的小型硬件供電，邊緣計算設備中使用的處理器提供更好的硬件安全性和低功耗要求。

云、霧和邊緣計算可能看起來相似，但它們是工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）的不同層次。Fog 和邊緣計算都是云網絡的擴展。

共享云計算

根據中國電子學會發(fā)布《2018中國企業(yè)上云報告》顯示，2018年我國企業(yè)上云率為30.8%，目前，金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)均開啟“上云”之路。隨著近幾年上云浪潮開始，阿里巴巴和騰訊等互聯(lián)網巨頭都不約而同的轉向 to B,而 to B 的第一個戰(zhàn)場，就是云計算，而這也是影響未來B端產業(yè)數字化的核心技術。云計算的部署繼續(xù)保持擴張勢頭，預計2019年，90% 的企業(yè)將會把部分應用程序或基礎設施部署至云端。尤其是廣大的中小企業(yè)，利用云計算服務，借助云技術快速實現(xiàn)業(yè)務和管理信息化，提升商業(yè)競爭力，但是隨著企業(yè)上云部署力度加大，云預算也會隨之增長。

一面是企業(yè)上云的過程中，云成本的不斷增加，另一方面，隨著區(qū)塊鏈礦工算力競爭和5G的商用，大量設備換代，空閑將會呈指數級增長。截止到目前，全球約有 12.5 億臺 PC，且 80% 的 PC 硬件利用率僅為 20%，而計算機的推薦利用率為 80%。由此可見大部分的PC 處于閑置狀態(tài)，造成計算資源的嚴重浪費。

曾測試一次全國推廣活動，推廣時間段內，16 核 32G 的服務器 CPU最高可以跑到80%，推廣結束后，CPU 一直穩(wěn)定在5%-10%之間，由此可見，高配的服務器，只使用幾分鐘而已，其他時間低配就完全可以滿足需求。如按計算量來自由調整，對市場上的營銷公司的費用支出將至少節(jié)省 80% 以上，但是傳統(tǒng)的中心云計算也無法真正做到這樣。

共享云計算模式落地

伯克利開放式網絡計算平臺（英語：Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡稱 BOINC，此項目 2002 年 4 月首發(fā)，至今仍在運行，BOINC 旨在為各研究者提供匯集全球各地大量個人電腦的強大運算能力，能夠把許多不同的分布式計算項目聯(lián)系起來統(tǒng)一管理，并對計算機資源進行統(tǒng)一分配，但是 BOINC 面對的用戶更多是對科學計算有興趣的志愿者，很難形成大規(guī)模的共識。

中國的迅雷通過玩客云與區(qū)塊鏈技術構造可信任的共享計算生態(tài)，利用共享經濟模式形成規(guī)?；纳虡I(yè)應用，為社會提供 150 多萬個 CDN 加速節(jié)點，超過 1500PB 的海量存儲空間、30Tb/s 的儲備帶寬，可滿足企業(yè)對存儲、網絡加速、邊緣計算、函數計算等各類需求，有效提升了社會資源的利用效率，但是定制化的硬件設備，使得市場上大部分的閑置算力沒有有效的利用起來，還在共享云計算的道路上探索。

Gravity 通過區(qū)塊鏈建立可信的算力市場，提供一個去中心化的跨平臺和終端的調度系統(tǒng)，統(tǒng)一化異構計算資源的度量為 VCU,第一次把大數據計算從傳統(tǒng) PC SERVER 拓展到手機，arm 設備，擁有強大的異構計算調度能力?；诜稚⒏鞯氐乃懔Y源，提供云端彈性計算 GEdge，函數計算 GFunction 和大數據計算服務 GPMR。不同類型的算力提供者，接受和運行不同類型的計算任務，獲取工作量激勵。未來將支持數據服務化，形成一個可信的數據交換網絡。利用區(qū)塊鏈價值網絡，使資源共享者在互信的網絡中獲取激勵。

共享云計算不但是去中心化、分布式的計算節(jié)點結構，而且它所需的各種計算資源，都是由用戶共享閑置資源而來。計算規(guī)模越大，參與人數越多，所能提供的計算能力就越強，而計算成本反而越低，與傳統(tǒng)云計算模式規(guī)模越大、成本越高的特性恰恰相反。而海量的個人計算設備及資源被閑置，在數量和能力上遠遠超過企業(yè)中心資源，可以極大降低社會計算成本和提升效率，以便實現(xiàn)在社會統(tǒng)計、氣候預測、藥物開發(fā)、算法模型訓練等多個領域的持續(xù)拓展和延伸。