今年上半年，云計算市場熱鬧異常。

既有老牌云服務商管理層大動蕩，引發(fā)市場熱議；也有各大云服務商推出芯片新品，算力變革加速來臨；還有東數西算工程啟動，節(jié)能降碳成為云服務商們的新命題。算力變革、數據要素化、云原生崛起、低碳云……一連串熱門關鍵詞的背后究竟藏著哪些玄機？會對未來市場產生哪些重要影響？

就像有人所言：不要高估事情帶來的短期效應，亦不要低估事情所產生的長期影響。上半年的熱點事件，是政企成為上云的主力軍之后，上云、用云需求新周期的開啟，云服務商則進入到全棧技術能力比拼的新階段，市場競爭的邏輯也在悄然發(fā)生改變。

Gartner報告揭示了什么

Gartner在上半年發(fā)布了《Market Guide for Cloud Infrastructure and Platform Services, China》報告（以下簡稱：CISP中國報告）。該報告研究范圍覆蓋公有云、行業(yè)云、分布式云以及混合云等市場牽引力較強且用戶最為關注的領域，選取了中國最具代表性的云服務商進行調研，為決策者提供市場指南性參考。

與全球版不同，入圍CISP中國報告的廠商明顯更多，包括阿里云、華為云、中國電子云等均悉數入圍。那么，Gartner這份報告透露了哪些關鍵信息？

第一個重要判斷：與國外云計算市場大格局相對穩(wěn)定不同，中國云計算市場的競爭活躍度顯然更強。除了亞馬遜云科技等云服務商巨頭之外，市場中依然有著很多“新勢力”參與市場競爭。比如，國外運營商已經基本退出云計算主流市場，但中國三大運營紛紛加大云計算投入，希望能夠在廣闊市場中分得一杯羹；又如，中國電子云憑借著PKS技術體系，在政務專屬云、國資云、數據治理等細分市場或領域中嶄露頭角，上升勢頭明顯。

IDC最新數據也佐證了這一判斷。《中國公有云服務市場（2021下半年）跟蹤》報告顯示，2021年下半年中國公有云服務整體市場規(guī)模（IaaS/PaaS/SaaS）達到151.3億美元，其中IaaS市場同比增長40.1%，PaaS市場同比增速為55.7%，但市場領頭羊的增長速度卻落后于市場平均增長速度；中國電子云等“新勢力”的高速增長則令人吃驚。

第二個重要判斷：市場競爭的邏輯在悄然發(fā)生改變，全棧技術能力是未來云計算市場最大的競爭砝碼。早在2020年，Gartner就將之前的《云基礎設施即服務魔力象限》調整為《云基礎設施和平臺服務魔力象限》（即CISP）。Gartner將報告所涵蓋的范圍從之前的基礎設施資源（如計算、網絡、存儲）擴展到數據庫、FaaS、托管應用程序等領域。

Gartner這一變化，這既反映出企業(yè)用戶采用云服務方式的動態(tài)變化趨勢，也體現出云服務商全棧技術能力和廣泛服務能力的重要性。Gartner CISP中國報告也延續(xù)了評估標準，所入圍的廠商普遍注重全棧技術能力的構建。

事實上，市場真實情況不會撒謊。以某很早布局云計算的企業(yè)為例，過去十年時間投入重金和研發(fā)，聚焦的還是CDN業(yè)務，始終繞不開“帶寬”這個關鍵詞，并無更加亮眼的高階產品/服務，以至于人們稱這類云服務廠商為IDC 2.0。該云服務的真實情況固然反映出過去十年互聯網、電商、視頻等用戶是上云的主力軍，但也折射出云服務商們沉溺于拼成本、折扣的尷尬情況。

顯然，隨著政企成為上云的新主力，拼帶寬成本的競爭方式將成為過去式，而像各種數據庫服務、數據倉庫、ML/AI、Serverless、FinOps等高階產品/服務才是政企用戶所亟需的；另一方面，政企用戶對于數據安全、信息安全又格外敏感，隨著《數據安全法》的實施，政企用戶的上云和用云必然會對于云的安全能力提出更高挑戰(zhàn)。

種種因素疊加，驅動著云服務商加速向全棧技術能力轉型，也徹底改變了市場競爭的邏輯。

競爭邏輯的變化：從“芯”開始

對于云服務商而言，芯片正在變得前所未有的重要。

今年 5月，亞馬遜云科技由第三代自研芯片Amazon Graviton3支持的Amazon EC2 C7g實例正式可用；7月，谷歌云發(fā)布基于ARM的Tau T2A計算實例，自此Top級云服務商全都有了ARM云服務……云服務商們上半年在芯片方面有著密集的動作。

云服務商發(fā)力芯片領域的背后，有著兩個極為重要的趨勢：

其一、數據中心的算力范式正在發(fā)生明顯變化。以X86為代表的傳統(tǒng)通用處理器近年來處理能力提升一直不太明顯，芯片頻率提升在減慢，并且還需要兼容傳統(tǒng)工作負載，芯片越做越大、越來越復雜，增加功能的同時也帶來了工作負載不平衡、性能容易受影響以及安全隱患等問題。

因此，基于ARM的多核、并行處理計算成為下一代算力范式，有芯片設計能力的云服務商紛紛瞄準ARM。如今，全球Top 5的云服務全都推出了基于ARM的計算實例，國內像中國電子云等也都較早布局ARM處理器。

其二，云、邊、端共存與協作成為云服務商業(yè)務場景的重點方向，使得異構計算興起，通用計算芯片、AI芯片、可定義計算芯片等共存將成為一種新常態(tài)。

事實上，從性能角度來看，云服務商需要加大芯片研發(fā)投入，來持續(xù)打造極致性能，來支撐各類業(yè)務場景的需求；而從成本角度，芯片擔當各種計算任務的重任，對于整個云服務商數據中心的能耗、效率、性能、運維等都有著重要影響，掌控芯片對于降低成本、節(jié)能減排也至關重要。

但是，云服務商投入到自研芯片的研發(fā)中絕非易事。眾所周知，芯片作為三大根技術之一，其從設計到應用跟多種技術息息相關。以ARM處理器為例，其多核并行的設計，還與多核操作系統(tǒng)、多核應用程序以及微服務等緊密相關，要想真正發(fā)揮芯片的潛力，則需要云服務商具備全棧的優(yōu)化能力、持續(xù)投入以及強大的生態(tài)能力。

亞馬遜云科技是自研芯片的典型代表，其基于ARM架構的Graviton已經打造了三代，基于Graviton的計算實例服務極為豐富，并且還擁有AI訓練芯片Trainium等。中國電子云則是國內云服務商的代表，基于中國電子PKS技術體系打造的PKS原生云，整合與優(yōu)化飛騰處理器、麒麟操作系統(tǒng)、云安全等眾多產品，無論是從技術、產品還是場景實踐均處于業(yè)界領先。

可以預見，依靠強大的規(guī)模效應，云服務商未來有望對芯片的設計、產品和應用帶來更多變化。

小小DPU如何改變數據中心

DPU最近兩年很火，今年尤其火。

自2017年亞馬遜云科技正式發(fā)布Nitro、阿里云宣布類似功能的神龍架構起，DPU概念日漸興起。截止到今年上半年，英偉達、Intel、AMD、Marvell等傳統(tǒng)芯片廠商全部加入DPU戰(zhàn)局；另一方面，過去一年里，亞馬遜云科技的Nitro、阿里云的神龍架構、中國電子云的雨燕架構均得以發(fā)布，充分說明作為DPU的頭號實踐者，云服務商對于自研DPU產品異常重視。

為何小小的DPU能夠改變數據中心基礎架構的發(fā)展方向？

這得從數據中心技術變化趨勢談起。在虛擬化和微服務等技術日漸普及的趨勢下，數據中心處理器需要處理的任務量級也呈現出指數級的增長。業(yè)界有統(tǒng)計數據顯示，在每年出貨的大約3000萬臺服務器中，有三分之一的處理器算力用來運行數據中心的軟件定義網絡堆棧。用昂貴的通用計算處理器來做協議處理的工作，既沒有做到物盡其用，又大幅提升了數據中心功耗、成本等，可謂是得不償失。

因此，將網絡協議甚至虛擬化卸載到專用硬件DPU上進行處理，不僅能夠釋放出CPU的寶貴性能，更可以大幅提升數據中心性能，實現數據中心性能、規(guī)模和功耗的平衡。

當前DPU發(fā)展有兩個重要的趨勢。第一個是開源開放的ARM給DPU產品、方案創(chuàng)新帶來了前所未有的活力，目前市場中多個DPU方案均是采用了ARM處理器核心，例如Mavell的Octeon10、Broadcom的Stingray、中國電子云的雨燕架構等。

第二個趨勢是領先的云服務商們紛紛投入到自研DPU之中，以此推動數據中心基礎架構的變革。誰的虛擬機和微服務最多？毫無疑問就是云服務商。在互聯網的電商大促、視頻直播、政務領域的抗疫等場景中，涉及到AI深度學習、大數據、數據庫等大規(guī)模海量應用時，往往會因為大規(guī)模集群網絡互聯帶來的網絡通信延遲，這是云服務商們所不能承受的。

面對動輒上百萬臺虛擬機、數十億個微服務的業(yè)務量，云服務商們必須通過DPU來實現極致性能，推動數據中心邁向以數據處理為中心的架構。

以亞馬遜云科技為例，Nitro架構發(fā)展到第四代，隨之配套的服務器、計算實例等也日漸豐富。中國電子云也是典型代表，中國電子云基于雨燕架構打造了多款產品；例如，首款基于飛騰國產化芯片的DPU，是國內第一個基于PKS原生的純國產化DPU產品；此外，基于雨燕架構，中國電子云還推出了基于飛騰S2500處理器的云原生服務器，實現了根據應用場景高度靈活的支持可拆可合的先進架構等。

毫無疑問，DPU能否持續(xù)獲得成功，關鍵還是看用戶需求。DPU源于云服務商，未來也會持續(xù)成為云服務商在數據中心基礎架構領域的一大角力點，更會是云服務商基礎架構與產品創(chuàng)新的催化劑，推動差異化云服務的構建與比拼。

云加速延伸和走向多樣化

今年初，《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》報告提出，實施“上云用云”行動，促進數字技術和實體經濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級。截止目前，全國共有超過20個城市將云計算作為重點發(fā)展產業(yè)，加速政企上云進程。在政策、趨勢等因素的驅動下，政企已經成為上云的新主力軍。與互聯網行業(yè)不同，政企用戶帶來了截然不同的上云需求，開啟了上云與用戶需求的新階段。

與此同時，隨著5G、AI、大數據等技術的普及，智慧交通、智能制造、智慧港口、平安城市等誕生了大量的新應用、新場景，并且這些應用場景往往具有云、邊、端協同的特征，這使得云計算加速向各種業(yè)務場景延伸，并且在產品、部署方式和生態(tài)方面走向多樣化。

首先是產品形態(tài)的多樣化，云服務商除了傳統(tǒng)的計算、存儲網絡等云服務之外，像大數據、數據庫、AI等云服務也是必不可少。此外，除了傳統(tǒng)的公有云產品/服務之外，云服務商也在積極推出更加契合用戶需求和實際環(huán)境的產品。例如，亞馬遜云科技Outposts可以租賃給用戶，中國電子云的超融合CeaCube等均可以部署在用戶自身的數據中心環(huán)境。

第二則是部署方式走向多樣化。過去，由于互聯網用戶是上云的主力軍，所以云服務商更多強調了公有云的部署方式；現在，幾乎所有云服務商都在強調部署方式的多樣化，公有云Region、私有云、混合云、專屬云、邊緣云等多種部署方式可以滿足政企用戶的多樣化需求。

例如，在燃氣發(fā)電行業(yè)，電廠燃氣輪機的智能運維就屬于典型的云、邊協同場景，需要云的多樣化部署能力：既需要端側不斷采集設備的熱力、溫度、壓力脈動等實時數據，對設備進行全面與實時監(jiān)控，又需要邊緣側運行各種算法和模型，確保電廠側各種運維決策的執(zhí)行，還需要云端并不斷訓練和迭代各種算法與模型，將模型下發(fā)邊緣側，實現云邊協同。為此，華電電科院與中國電子云聯手打造的國內首個行業(yè)機燃機智慧運維平臺，在華電集團20多家電廠60余臺機組得到應用，為電力企業(yè)的數字化和智能化轉型打造了一個極好的范例。

第三則是技術生態(tài)走向多樣化：政企上云帶來了極其復雜的需求，使得云服務商普遍在加快技術生態(tài)的多樣化，在夯實底層IaaS的基礎上，開放更多能力和接口，對接好各種數據庫、大數據、SaaS應用，滿足政企用戶的多樣化需求。

例如，出于對數據安全與合規(guī)的考慮，政企上云對于國產技術/產品有著強需求，這也帶動了本土云服務商對于國產技術生態(tài)支持。比如，華為云的鯤鵬、昇騰技術生態(tài)；中國電子云則有PKS技術體系生態(tài)，囊括了中國電子旗下飛騰、麒麟、達夢、奇安信等廣泛的生態(tài)伙伴，可以為政企用戶提供完善的國產化技術方案與服務。

綠色節(jié)能成為云服務商的大考

綠色節(jié)能正在成為云服務商未來多年的大考。

眾所周知，近年來數據中心加速走向集約化、規(guī)?；?，背后的推手就是云服務商、互聯網公司這些超大規(guī)模數據中心用戶。第三方數據顯示，數據中心數量從2019年42.9萬個降低到2021年的41.5萬個，而超大規(guī)模數據中心則從2019年的512個增長到2021年691個。

與此同時，隨著大量AI高功耗芯片的使用，數據中心的功率密度不斷提升，帶來了數據中心能耗的持續(xù)上升。僅2020年數據中心平均機架功率就達到了8.5kW/機柜，年復合增長率超過15%。預計到2030年，中國數據中心總耗電量將達到5915億千瓦時，占全社會用電量的5%，數據中心已經成為名副其實的“能耗大戶”。

今年初，隨著全國一體化大數據中心完成總體設計布局，東數西算工程正式全面啟動，要求新建數據中心PUE值必須低于1.3，并且PUE值超過1.5的老舊數據中心需要逐步完成綠色節(jié)能改造。因此，作為超大規(guī)模數據中心用戶，云服務商的數據中心節(jié)能減排已經迫在眉睫。

事實上，對于云服務商而言，打造綠色、節(jié)能、高效的數據中心，既能夠有效降低能耗成本，有利于提供更加高效的服務；又能承擔起可持續(xù)發(fā)展、綠色節(jié)能的社會責任。以中國電子云的順義信創(chuàng)云基地為例，其數據中心按照國標A級增強級、國際最高的T4級設計，采用自然冷卻、熱回收、光伏并網系統(tǒng)等技術實現綠色環(huán)保節(jié)能技術，將全年PUE控制在1.3以下，達到業(yè)內一流水平。

面向未來，數據中心規(guī)?；?、集約化的趨勢明顯，云服務商必然會加大對于數據中心先進布局、清潔能源的使用和制冷技術的創(chuàng)新等方面的布局，加速推動綠色數據中心的建設，為整個社會的節(jié)能減排帶來長期價值。

總體來看，隨著中國數字經濟體量成為全球第二，云計算已經成為支撐數字經濟發(fā)展的基石。尤其是在政企上云的大趨勢下，中國云計算市場將加速開啟下一個發(fā)展周期。可以說，云計算的下半場才剛剛開始，這將是從技術、產品到服務、商業(yè)模式的全方位比拼。未來誰主沉浮尚未知，讓我們拭目以待！

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