在过去十年的末期，企业主和云服务提供商都越来越重视。双方都了解彼此需要，但任何一方都无法确切确定这种关系的外观。
到2020年，关于未来十年云计算的含义已经变得清晰起来。
了解这些模式将是服务和产品供应商计划其业务战略时成功的关键。
新一代技术
企业所有者现在开始了解云成本降低和容器化带来的性能优势。就在两年前，在Portworx和Aqua Security年度容器采用研究中接受采访的所有者中，几乎只有一半正在考虑采用容器化计算。截至2019年-该研究中87%的受访者现在计划使用容器。
阻碍企业采用的一件事是担心安全漏洞，以及使用Linux控制组，强制性访问控制等隔离容器的复杂性。为了赢得企业的信任，最近几年来，越来越多的新型容器受到关注。如果您还没有，那么在接下来的几个月和几年中，您将开始更多地了解Kata Containers。
Kata Containers项目由OpenStack Foundation管理，始于2017年。该项目的总体目标是将容器化的好处与虚拟化的好处相结合，特别是工作负载隔离。
Kata Containers项目将Intel的Clear Containers的高性能与Hyper的runV平台(RunV是基于超轻量级VM的与平台无关的基于云的运行时)的适应性结合在一起。
借助Google和Microsoft(以及其他公司)的投入，Kata Containers显然将自己定位为将推动企业广泛采用的容器化技术。Kata Containers在与所有主要的网络架构和虚拟机管理程序兼容，从而使工作负载能够在多云环境中无缝运行。
大规模改善微服务
Twitter和Netflix已经证明微服务架构可以在规模上很好地工作，但是幕后仍然存在许多复杂性。模块化组件之间的通信可能会出现问题，从而导致缺乏可见性以及维护安全性和QoS的持续挑战。
为了解决这一挑战，IBM，Google和Lyft共同努力，共同创建解决方案。最终结果成为Istio。
Istio被描述为一个开放源代码“服务网格”，旨在为连接，保护，监视和扩展分布式微服务提供通用环境。Istio的主要优势在于，它可以在混合环境和多云环境中工作，而无需更改应用程序代码。
在安全性方面，Istio在微服务和最终用户之间(以及微服务本身之间)创建了一个单独的安全通信通道。在性能监控和故障排除方面，Istio提供了直观的仪表板和整个分布式环境的系统范围视图。
在分布式环境使运营商看到个别微服务不仅是如何执行，还要它们是如何互相影响。因此，可以快速定位并纠正问题区域。
微服务架构的开发人员和运营商都可以张开双臂欢迎Istio。通过简化安全性和故障排除，同时也消除了扩展的障碍，开发人员将可以随意创建新的应用程序。结果，微服务业务模型将比以往更具吸引力。
拥有混合云空间的竞赛
上面详述的发展面向混合和多云的未来。主要的公共云提供商对基于公共云的“即服务”垄断所抱有的任何梦想几乎都烟消云散了。最重要的是安全和保障。
红帽最近的一项调查几乎证实了这一新现实，发现只有4%的企业将云原生视为优秀的发展道路。相比之下，有31%的受访者更喜欢混合云部署。
可以预见，亚马逊，微软和谷歌等公司已经做出了反应，推出了托管混合云服务。随着它们继续模糊内部部署和云计算之间的界限，这些可能会越来越受关注。
微软凭借其完善的Azure Stack在这一领域拥有明显的领先优势，这就是尽管AWS在公共云服务的市场份额中占据主导地位，但Azure如此迅速增长的原因之一。Azure Stack与各种合作伙伴供应商(例如Dell EMC，Lenovo和Cisco)合作，但是它使用与其公共云相同的定价模型。
亚马逊最近的回应是通过与私有云专家Vmware合作推出AWS Outposts的。前哨站作为一种混合云解决方案进行营销，适合需要在云边缘实现低延迟性能的企业。它们包括由Amazon技术人员安装，配置和管理的本地，单供应商硬件部署。然后，最好通过AWS Direct Connect将它们连接到父AWS区域。
Google的专利方式略有不同。但是正如他们所说，他们的创新解决方案是真正解决多云挑战的解决方案。
解决多云挑战
尽管微软和亚马逊显然热衷于扩展其云环境和服务产品以满足客户的需求，但谷歌将自己定位为一家公司，它将真正释放企业的业务，使其可以在私有云和公共云的任何组合中进行运营。而且，像往常一样，谷歌有一个王牌：Kubernetes。
Google的混合和多云解决方案Anthos可以在GKE上运行，但它还包括一个在vSphere上运行的本地平台(GKE On-Prem)。还包括Istio的服务网格技术(如上所述)，用于处理Kubernetes策略的配置管理平台以及用于监视的Stackdriver。
借助AWS和Azure都支持Kubernetes，Anthos用户可以与自己的私有云(即真正的，诚实到善良的混合云)一起使用其中一个或两个公共云。
当然，Google还提供了云直接连接(Cloud Interconnect)，以确保本地网络和GCP之间的高速，安全连接。
但这并不止于此。谷歌还发布了Anthos Migrate，这是一种从Velostrata技术构建的免费P2K(物理到Kubernetes)迁移工具。Anthos Migrate旨在允许GCP用户轻松地对现有应用程序进行现代化，或者可能更有趣的是，将VM从其他云服务迁移过来。
终极机器学习温床
云计算不仅使企业能够提供更便宜，更快，更具可扩展性的服务，而且还改变了企业实际可实现目标的性质和范围。随着云技术变得越来越普遍和易于使用，工作负载有望变得更加雄心勃勃。说到雄心壮志，许多组织都将人工智能(既创造人工智能又从中受益)放在了他们的愿望清单的顶部。
从诊断疾病和识别类似地球的行星到自动驾驶汽车和语言翻译，机器学习在特定任务上胜过人类的潜力在未来几年将继续发展并增长。
就是说，如果您问Google AI负责人Jeff Dean，那么从今天开始从头开始的每个项目的方法昨天都需要改变。Jeff设想用一个多功能模型替换当前的基于原子的，基于单元的ML模型。该模型在大多数情况下都处于非活动状态，但是只要需要执行一项新任务，它就会以先前的相关学习为基础。
正如Dean在最近的主题演讲中所解释的那样，这将更类似于成年人的人类学习，而不是当今的模型，他将其与漫长，效率低下的婴儿学习过程进行了比较。
在未来的道路上肯定会有很多挑战，但是随着云计算的不断发展以吸引更多的企业，为应对这些挑战而成长的开发人员的数量将会增加。
但是，直到真正出现之前，没人会真正知道未来的情况。只是准备好被敬畏，激动，甚至可能对2020年代可以(和将要实现)的巨大范围和规模感到有些震惊。
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