1、 云计算发展白皮书云计算发展白皮书 （20192019 年）年） 中国信息通信研究院中国信息通信研究院 20192019年年7 7月月 版权声明版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明。违反上述声明 者，本院将追究其相关法律责任。者，本院将追究其相关法律责任。 前前 言言 当前，云计算处在快速发展阶段，技术产业创新不断涌现。产 业方面，

2、企业上云成为趋势，云管理服务、智能云、边缘云等市场 开始兴起；技术方面，云原生概念不断普及，云边、云网技术体系 逐渐完善；开源方面，开源项目发展迅猛，云服务商借助开源打造 全栈能力； 安全方面， 云安全产品生态形成， 智能安全成为新方向； 行业方面，政务云为数字城市提供关键基础设施，电信云助力运营 商网络升级转型。 本白皮书是继云计算白皮书（2012 年） 之后,中国信息通信 研究院第 5 次发布云计算白皮书。本白皮书在前几版的基础上，重 点介绍当前云计算发展现状与趋势。白皮书首先梳理了国内外云计 算产业的发展状况及热点，总结了当前云计算技术发展特点，然后 从开源和安全两个角度分别对云计算的发

3、展进行了分析，同时阐述 了云计算在典型行业的应用情况，最后结合当前现状给出了我国云 计算发展建议。 目目 录录 一、云计算产业发展状况及分析 . 1 （一）全球及我国云计算市场规模及发展趋势 . 1 （二）全球及我国云计算政策情况 . 5 （三）我国云计算发展热点分析 . 9 二、云计算技术发展特点 . 15 （一）云原生技术快速发展，将重构 IT 运维和开发模式 . 15 （二）智能云技术体系架构初步建立，从资源到机器学习使能平台 . 17 （三）DevOps 进入实践阶段，行业开始探索智能化运维 . 20 （四）云边协同技术架构体系不断完善，协同管理是关键 . 23 （五）云网融合服务能力

4、体系逐渐形成，并向行业应用延伸 . 24 三、云计算开源发展现状 . 26 （一）开源技术成为云计算领域主流，国内企业初露头角 . 27 （二）国际云计算巨头通过收购强化开源布局 . 29 （三）云计算与开源互相影响，推动商业模式变革 . 31 四、云计算安全发展分析 . 32 （一）厂商积极布局，不断发展云安全产品生态 . 32 （二）智能安全为保障云计算平台安全提供新方向 . 34 五、我国云计算行业应用情况 . 36 （一）政务云：为“数字城市”转型提供关键基础设施保障 . 36 （二）金融云：传统金融企业与云计算厂商共同发力金融云市场 . 37 （三）交通云：交通行业各领域上云全面开花

5、 . 39 （四）能源云：能源领域信息系统较复杂，上云进度慢 . 40 （五）电信云：助力通信运营商网络升级转型 . 42 六、我国云计算发展建议 . 44 （一）持续创造良好的云计算发展环境 . 44 （二）着力发展云原生技术能力及应用实践 . 44 （三）稳步构建开源风险管理和治理体系 . 45 （四）不断加强云计算产业链上下游合作 . 46 （五）持续增强传统行业供需双方信任度 . 47 云计算发展白皮书（2019 年） 1 一、云计算产业发展状况及分析 （一）全球及我国云计算市场规模及发展趋势（一）全球及我国云计算市场规模及发展趋势 全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。2018 年，

6、以 IaaS、 PaaS 和 SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到 1363 亿美元，增速 23.01%。未来几年市场平均增长率在 20%左右，预计到 2022 年市场 规模将超过 2700 亿美元。 数据来源：Gartner，2019 年 1 月 图 1 全球云计算市场规模及增速 IaaS 市场保持快速增长。2018 年全球 IaaS 市场规模达 325 亿美 元，增速为 28.46%，预计未来几年市场平均增长率将超过 26%，到 2022 年市场份额将增长到 815 亿美元。 PaaS 市场增长稳定，但数据库管理系统需求增长较快。2018 年 全球 PaaS 市场规模达 167 亿美元

7、，增速为 22.79%，预计未来几年的 年复合增长率将保持在 20%以上。 其中， 数据库管理系统虽然市场占 195 253 325 414 523 659 815 103 136 167 204 246 294 340 576 719 871 1035 1208 1388 1578 26.77% 23.01% 21.28% 19.60% 18.41% 16.74% 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 2016 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E IAAS（

8、亿美元） PAAS（亿美元） SAAS（亿美元） 增长率 云计算发展白皮书（2019 年） 2 比较低，但随着大数据应用的发展，用户需求明显增加，预计未来几 年将保持高速增长 （年复合增长率超过 30%） ， 到 2022 年市场规模将 达到 126 亿美元。 SaaS 市场增长减缓， 各服务类型占比趋于稳定。 2018 年全球 SaaS 市场规模达 871 亿美元，增速为 21.14%，预计 2022 年增速将降低至 13%左右。其中，CRM、ERP、办公套件仍是主要 SaaS 服务类型， 占据了 3/4 的市场份额，商务智能应用、项目组合管理等服务增速较 快， 但整体规模较小， 预计未来几

9、年 SaaS 服务的市场格局变化不大。 数据来源：Gartner，2019 年 1 月 图 2 全球 SaaS 细分服务市场占比 我国公有云市场保持高速增长。2018 年我国云计算整体市场规 模达 962.8 亿元， 增速 39.2%。 其中， 公有云市场规模达到 437 亿元， 相比 2017 年增长 65.2%， 预计 2019-2022 年仍将处于快速增长阶段， 到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元；私有云市场规模达 525 亿元， 较 2017 年增长 23.1%，预计未来几年将保持稳定增长，到 2022 年市 场规模将达到 1172 亿元。 ERP 44% CRM 17%

10、办公套件办公套件 16% 供应链管理供应链管理 7% 内容服务内容服务 6% 通信协作服务通信协作服务 2% 商务智能应用商务智能应用 1% 项目组合管理项目组合管理 1% 其他应用软件其他应用软件 6% 云计算发展白皮书（2019 年） 3 数据来源：中国信息通信研究院，2019 年 5 月 图 3 我国公有云市场规模及增速 数据来源：中国信息通信研究院，2019 年 5 月 图 4 我国私有云市场规模及增速 IaaS 依然占据公有云市场的主要份额。2018 年，IaaS 市场规模 达到 270 亿元，比 2017 年增长了 81.8%；PaaS 市场规模为 22 亿元， 与去年相比上升了

11、87.9%。未来几年企业对大数据、游戏和微服务等 PaaS 产品的需求量将持续增长， PaaS 市场规模仍将保持较高的增速； SaaS 市场规模达到 145 亿元， 比 2017 年增长了 38.9%， 增速较稳定。 170.1 264.8 437.4 668.3 949.6 1297.8 1731.3 55.7% 65.2% 52.8% 42.1% 36.7% 33.4% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 1400.0 1600.0 1800.0 2

12、000.0 2016 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E 市场规模（亿元） 增长率 344.8 426.8 525.4 644.2 787.8 961.9 1171.6 23.8% 23.1% 22.6% 22.3% 22.1% 21.8% 20.0% 20.5% 21.0% 21.5% 22.0% 22.5% 23.0% 23.5% 24.0% 0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 2016 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E 市场规模（亿元） 增长率 云计算发展白皮书（2019 年

13、） 4 数据来源：中国信息通信研究院，2019 年 5 月 图 5 中国公有云细分市场规模（亿元） 私有云市场中软件和服务占比稳步提升。2018 年私有云硬件市 场规模为 371 亿元，占比 70.6%，较 2017 年有所下降；软件市场规 模为 83 亿元，占比为 15.8%，与 2017 年相比上升了 0.2%；服务市 场规模为 71 亿元，占比 13.6%，提高了 0.3%。 数据来源：中国信息通信研究院，2019 年 5 月 图 6 中国私有云细分市场构成 市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计1，阿里云、天 翼云、腾讯云占据公有云 IaaS 市场份额前三，光环新网、UCloud、

14、 金山云（排名不分先后）处于第二集团2；阿里云、腾讯云、百度云 位于公有云 PaaS 市场前三； 用友、 金蝶、 畅捷通位居公有云综合 SaaS 1市场规模为 2018 年的统计，主要依据企业财报、人员访谈、可信云评估、历史公开数据等得出。对于市 场数据不明确的领域，只发布头部企业整体情况，不做具体排名。 2因为 IaaS 和 CDN 是两种业态，需要分别获得互联网资源协作牌照和 CDN 牌照，所以 IaaS 市场统计中不包 括 CDN（云分发）收入，只统计计算、存储、网络（不包括 CDN） 、数据库等纯基础资源服务的收入。 26.2 42.0 87.4 148.7 270.4 3.8 5.2

15、 7.6 11.6 21.8 40.2 55.3 75.1 104.5 145.2 0 100 200 300 400 500 2014 2015 2016 2017 2018 SaaS市场规模 PaaS市场规模 IaaS市场规模 云计算发展白皮书（2019 年） 5 能力第一梯队； 中国电信、 浪潮、 华为、 曙光则处于政务云市场前列。 数据来源：中国信息通信研究院，2019 年 5 月 图 7 2018 年国内公有云 IaaS 市场份额占比 （二）全球及我国云计算政策情况（二）全球及我国云计算政策情况 1.国际云计算政策从推动“云优先”向关注“云效能”转变 随着云计算的发展， 云计算服务正

16、日益演变成为新型的信息基础 设施，全球各国政府近年来纷纷制定国家战略和行动计划，鼓励政府 部门在进行 IT 基础设施建设时优先采用云服务，意图通过政府的先 导示范作用，培育和拉动国内市场。 2018 年，加拿大政府发布了更新后的云优先采用策略，其 中提到政府部门应优先选择公有云服务， 在公有云无法满足某些特定 需求时可考虑私有云模式部署。同年 2 月，智利政府发布云优先 行政命令，其中明确了政府机构使用云服务所带来的降本增效、灵活 易扩展等主要优势，要求各州政府在保证技术中立、安全、合法等原 则的前提下优先考虑使用云服务。我国在 8 月发布推动企业上云实 施指南（2018-2020 年） ，指

17、导和促进企业运用云计算加快数字化、 阿里云阿里云 36.0% 天翼云天翼云 11.6% 腾讯云腾讯云 10.9% 光环新网、光环新网、 UCloud、金山金山 云云 12.4% 其他其他 29.1% 云计算发展白皮书（2019 年） 6 网络化、智能化转型升级。 此外，巴林、阿根廷、新西兰、菲律宾等国家也纷纷发布相关政 策， 要求政府机构在进行 ICT 基础设施采购预算时， 应优先评估使用 云服务的可能性。 2018 年 10 月， 新一届美国政府重新制定“云敏捷”战略。 “云敏捷” 是一种新的战略，该战略专注于为联邦政府机构提供必要的工具，使 其能够根据自身需求更好地做出信息化决策， 让各政

18、府机构采用具有 更多先进技术的云解决方案，简化从传统 IT 基础设施迁移上云的难 度。 可见，各国不仅注重云资源的使用，随着云计算软件和服务的发 展，更加重视上云的效率，以及运用云计算是否能达到更好 IT 信息 化决策的需求，是否能赋予传统 IT 更好的能力。所以，“云效能”是 未来国际关注的重点。 2.国内政策利好推动企业上云，信用管理成为监管优化 “抓手” （1）企业上云政策陆续出台，保障上云效果是关键 2018 年 8 月，工业和信息化部印发了推动企业上云实施指南 （2018-2020 年） （以下简称 实施指南 ） 。实施指南 从总体要求、 科学制定部署模式、按需合理选择云服务、稳妥有

19、序实施上云、提升 支撑服务能力、 强化政策保障等方面提出了推动企业上云的工作要求 和实施建议。 实施指南提出了企业上云的工作目标，到 2020 年， 云计算发展白皮书（2019 年） 7 云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企 业 100 万家。在实施指南带动引导下，截至 2018 年 12 月，全国 已有上海、浙江、江苏、湖北等 20 多个省市出台了企业上云政策文 件，明确了工作目标和重点。 图 8 典型行业“十佳上云”名单 同时， 实施指南中指出，要制定出台企业上云的效果评价标 准，逐步构建企业上云的效果评价体系。在此背景下，中国信息通信 研究院牵头撰写企业上云效果成

20、熟度评估方法 ，主要从企业用云 量、上云程度、上云效益、上云典型性与可推广性四个维度考察企业 云计算发展白皮书（2019 年） 8 上云效果成熟度，衡量上云企业的用云规模和程度、计算上云企业的 成本节约和效益提升、研究上云企业的典型性与可推广性，作为地方 标杆企业评选重要参考， 希望能够充分发挥优秀案例的示范引领作用， 进一步引导企业深度上云。同时，中国信息通信研究院组织开展了行 业“十佳上云”案例评选活动，对金融、交通、工业+能源、服务业等 四个重点行业中优秀典型进行评选，评选结果如图所示。 （2）工信部持续推进“两单”工作，加强信用管理 2018 年 3 月，工信部发布关于做好电信业务经营

21、不良名单和 失信名单管理工作的通知 （工信部信管201854 号，以下简称“两 单”）,着力于加强以信用管理为基础的事中事后管理，在现有行业信 用管理体系基础上进一步强化了信用机制的约束作用， 形成了全流程 信用管理机制。截至 2019 年 4 月，已公布六批次累计 8139 家电信业 务经营不良企业。“两单”的实行有效规范了相关企业的经营行为，也 为进行行业信用评价建立了基础标准。 在此背景下， 中国信息通信研究院牵头成立云服务经营自律委员 会，通过制定自律规范条款，作为刚性行政监管手段的有效补充和延 伸， 引导云服务企业规范市场经营行为。 基于 云服务经营自律规范 和云服务企业信用评价办法

22、 ，云服务经营自律委员会组织开展云 服务企业和 CDN 企业信用评级，依据不良失信行为记录情况、自律 工作开展情况和服务能力可信情况等三方面开展工作。截至到 2019 年 6 月，共有中国电信云公司、中国移动政企、联通云数据、浪潮、 华为、京东、网宿 7 家企业获得云服务企业信用 AAA 级，网宿获得 云计算发展白皮书（2019 年） 9 CDN 企业信用 AAA 级。 （三）我国云计算发展热点分析（三）我国云计算发展热点分析 1.云管理服务开始兴起，助力企业管云 企业上云成为趋势，但非坦途。自去年工信部推动企业上云实 施指南（2018-2020 年） 推出以来，国内企业上云成为一个不可阻挡

23、的趋势。然而，企业在上云过程中并非坦途，随着业务系统向云端迁 移， 企业会面临各种各样的问题。 例如， 企业是将业务完全放在云上， 还是部分业务上云，如何保证系统在迁移过程中的稳定性，如何统一 管理复杂的多云和混合 IT 环境等等。要解决这些问题，就必须由“专 业的人来干专业的事”，因此一个新的服务领域-云管理服务提供商 （Cloud Management Service Provider，以下简称云 MSP）随之诞生。 图 9 企业上云过程中面临的问题 云 MSP 助力企业上云、 管云。 其实， MSP 并不是一个新的概念。 上世纪 90 年代，MSP 曾被认为是企业用户的 IT 托管服务商

24、，其代 表厂商有 IBM、HP 等。2017 年，Gartner 首次发布云 MSP 的魔力象 限图，引起人们的广泛关注。目前，国外主要公有云服务商相继推出 了自己的云 MSP 合作伙伴计划，着力建设云 MSP 生态；国内公有云 云计算发展白皮书（2019 年） 10 服务商包括阿里云、腾讯云、华为云等则在咨询、分销、SI（系统集 成） 、ISV（独立软件开发商）等方面开展云 MSP 合作伙伴计划，旨 在帮助企业更好地上云、用云。 国内云管理服务市场尚处发展阶段。未来，随着新兴厂商、传统 分销商、软件开发商、系统集成商、数据中心服务商等的进入，我国 云管理服务市场将迎来爆发式的增长。据 IDC

25、 统计，2018 年我国云 管理服务市场规模达 19.95 亿元，未来几年市场复合增长率在 70%左 右，到 2023 年市场规模将接近 300 亿元。为促进云管理服务市场健 康有序发展，中国信息通信研究院制定了云管理服务提供商能力要 求系列标准，从咨询、迁移、管理等方面对云 MSP 进行规范，并 将能力水平分为高、中、低 3 个等级。 2.“云+智能”开启新时代，智能云加速数字化转型 智能云是智能化应用落地的引擎，缩短研究和创新周期。人工智 能技术能够帮助企业实现降本增效，激发企业创新发展动能。然而， 人工智能技术能力要求高且资金投入量大， 在一定程度上地限制了人 工智能的落地进程。因此，企

26、业希望“云+智能”共同为产业赋能，根 据各类业务场景需求匹配，以云的方式获得包括资源、平台以及应用 在内的人工智能服务能力，降低企业智能化应用门槛。 国内厂商纷纷布局智能云市场，积极开放自身智能化技术能力。 以腾讯云、阿里云、华为云、天翼云、第四范式为代表的厂商智能云 产品战略布局如图所示。其中，以 GPU、FPGA 云服务器为代表的基 础资源服务为机器学习模型的训练和预测提供算力支撑， 虚拟化技术 云计算发展白皮书（2019 年） 11 让 GPU/FPGA 计算资源实现即买即用，弹性伸缩，节约平台建设成 本； 以机器学习平台为代表的使能平台服务为智能化应用开发提供算 法模型的快速训练上线，

27、 弥补了传统企业在该方面人才和技术积累的 不足，降低企业智能化转型门槛；人脸识别、语音识别以及自然语言 处理等较为成熟的智能云应用服务可以直接应用于新零售、金融、工 业以及医疗等企业智能化业务场景，为业务创新提供新动力。 图 10 国内主流厂商智能云服务布局 智能云服务落地多个行业应用，助力企业实现数字化转型。在零 售领域，通过对用户消费行为进行智能分析，制作客户画像，精准识 别客户需求，从而大幅度提升转化率。以阿里“新零售”、苏宁“智慧 零售”和京东“无界零售”等理念为代表，提出打造智慧营销解决方案， 以提升消费者体验为核心，实现精准营销。在金融领域，借助大数据 分析进行智能反欺诈预测和风险

28、控制。例如，银行及其它金融机构在 征信及授信过程中，利用智能反欺诈等服务实现验证、反欺诈和授信 等贷前评估工作、用户行为和市场情况等贷中监控以及还款记录、行 为打分等贷后反馈工作，解决欺诈问题，避免逆向选择，做好风险控 制。在医疗领域，远程诊疗平台、辅助诊疗系统、医学影像分析等依 靠图像识别技术大大提升医生的诊断效率， 并在一定程度上提高医疗 云计算发展白皮书（2019 年） 12 较为落后地区的诊疗能力。 3.云端开发成为新模式，研发云逐步商用 云端开发成为软件行业主流。 传统的本地软件开发模式资源维护 成本高， 开发周期长， 交付效率低， 已经严重制约了企业的创新发展。 通过采用云端部署开

29、发平台进行软件全生命周期管理， 能够快速构建 开发、测试、运行环境，规范开发流程和降低成本，提升研发效率和 创新水平， 已逐渐成为软件行业新主流。 云端软件开发的优势体现在： 降低企业成本。云计算利用虚拟化技术对软硬件资源采取集 中式、动态化管理，用户可弹性管理所需资源，按需投入， 随时扩大计算能力，满足复杂的计算需求，降低企业成本。 覆盖软件开发全生命周期。云平台集成端到端管理工具服务， 全面实现云中协作、需求分析、编码调试、测试、部署、运 维等一体化流程。 实现软件开发协同。云开发平台集成语音、消息、会议等一 站式协同平台， 聚焦核心内容， 使团队随时随地可高效沟通， 完美解决开发、测试、

30、运维等跨地域协作效率低的问题。 软件开发趋于结构化。软件即服务（SaaS）将传统开发和集 成中的低端任务，抽象成标准化的构件，实现即装即用，在 云计算分布式的软件体系结构下，不同的软件可共享构件， 使软件开发过程更加灵活。 软件开发一体化云平台逐步商用。 目前业界顶尖的软件企业均致 力于软件开发云的建设和应用，陆续推出集成需求管理、架构设计、 云计算发展白皮书（2019 年） 13 配置管理、代码开发、测试、部署、发布、反馈、运维等全自动化的 DevOps 持续交付云平台， 给用户带来一站式的云端软件交付新体验， 并将软件定制化服务深入到企业应用场景中， 帮助企业在提升软件开 发效率的同时专注

31、于业务创新。 图 11 软件开发一体化云平台 例如，华为的软开云 DevCloud 平台，与华为云紧密集成，简化 部署、发布和应用上云，让软件开发变得更加简单高效，其全方位安 全加固的系统对核心研发数据加密传输和存储， 全面保障企业研发数 据的安全。阿里云的云效平台，将敏捷开发、流式实时交付、分层自 动化等 DevOps 理念落地实践，提供覆盖从需求开发到产品上线运维 的端到端提效工具，提供稳定的分布式代码托管服务、多中心、去存 储、强依赖的运维监控及全面的自动化质量保证，自动识别发布异常 并采取合理措施。腾讯的蓝鲸平台提供了从代码构建、集成到最终交 付部署的完整自动化工具链，同时支持多云并发

32、、海量高效的运维操 作，实现了真正的开发运维一体化云平台。 云计算发展白皮书（2019 年） 14 软件开发云通过互联网的模式改革企业的研发过程， 促进企业向 云化的进一步转型，使 DevOps 实现从理念到工具，再到实践的真正 落地，打造出 DevOps 研发运营一体化的生态圈。 4.云边协同打造分布式云，是物联应用落地的催化剂 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得边缘计算备受产业 关注，在各个应用场景中，虽然边缘计算发展如火如荼，但只有云计 算与边缘计算通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配， 从 而最大化体现云计算与边缘计算的应用价值， 云边协同已成为主流模 式。在智能终端、5G

33、 网络、云计算、边缘计算等新技术的应用越来 越广泛的时代， 云+边+协同的分布式云方便了最终物联应用的管理和 部署，作为物联网场景中各种技术的纽带，将成为实现物联网时代的 最后拼图。 分布式云分为中心管理平台 （中心云） 和分布式云节点 （边缘云、 边缘智能终端等） 。在分布式云中，中心管理平台负责大规模整体数 据分析， 深度学习训练， 大数据存储， 同时对分布式云节点进行管理； 分布式云节点负责小规模局部数据轻量处理，小数据存储，数据采集 与实时控制，快速进行决策等动作。统一的操作系统、统一的数据接 口、统一的数据结构等能力，将会是中心管理平台与分布式云节点之 间协同的重要指标。 云计算发展

34、白皮书（2019 年） 15 图 12 云+边+协同示意图 二、云计算技术发展特点 （一）云原生技术快速发展，将重构（一）云原生技术快速发展，将重构IT运维和开发模式运维和开发模式 过去十年，云计算技术快速发展，云的形态也在不断演进。基于 传统技术栈构建的应用包含了太多开发需求（后端服务、开发框架、 类库等） ，而传统的虚拟化平台只能提供基本运行的资源，云端强大 的服务能力红利并没有完全得到释放。 云原生理念的出现在很大程度 上改变了这种现状。 云原生是一系列云计算技术体系和企业管理方法 的集合，既包含了实现应用云原生化的方法论，也包含了落地实践的 关键技术。云原生专为云计算模型而开发，用户可

35、快速将这些应用构 建和部署到与硬件解耦的平台上，为企业提供更高的敏捷性、弹性和 云计算发展白皮书（2019 年） 16 云间的可移植性。经过几年的发展，云原生的理念不断丰富，正在行 业中加速落地。 图 13 云原生关键技术架构图 以容器、微服务、DevOps 为代表的云原生技术，能够构建容错 性好、易于管理和便于监测的松耦合系统，让应用随时处于待发布状 态。使用容器技术将微服务及其所需的所有配置、依赖关系和环境变 量打包成容器镜像，轻松移植到全新的服务器节点上，而无需重新配 置环境，完美解决环境一致性问题。这使得容器成为部署微服务的最 理想工具。通过松耦合的微服务架构，可以独立地对每个服务进行

36、升 级、部署、扩展和重新启动等流程，从而实现频繁更新而不会对最终 用户产生任何影响。相比传统的单体架构，微服务架构具有降低系统 复杂度、独立部署、独立扩展、跨语言编程的特点。频繁的发布更新 带来了新的风险与挑战，DevOps 提供统一软件开发和软件操作，与 业务目标紧密结合，在软件构建、集成、测试、发布到部署和基础设 施管理中提倡自动化和监控。DevOps 的目标是缩短开发周期，增加 部署频率，更可靠的发布。用户可通过完整的工具链，深度集成主流 的工具集，实现零成本迁移，快速实践 DevOps。 云计算发展白皮书（2019 年） 17 云原生技术正加速重构 IT 开发和运维模式。以容器技术为核

37、心 的云原生技术贯穿底层载体到应用中的函数， 衍生出越来越高级的计 算抽象，计算的颗粒度越来越小，应用对基础设施的依赖程度逐渐降 低，更加聚焦业务逻辑。容器提供了内部自洽的编译环境，打包进行 统一输出，这为单体架构的应用像微服务拆分提供了途径，也为服务 向函数化封装提供了可能。容器技术实现了封装的细粒度变化，微服 务实现了应用架构的细粒度变化， 随着无服务器架构技术的应用推广， 计算的粒度可细化至函数级， 这也使的函数与服务的搭配会更加灵活。 在未来，通过函数的封装与编排将实现应用的开发部署，云原生技术 轴将会越来越靠近应用内部，颗粒度越来越小，使用也越来越灵活。 根据中国信息通信研究院云原生

38、相关评估数据显示， 互联网行业 正在带动政府、金融、能源等传统行业试水云原生技术，现阶段多集 中在互联网化应用的部署阶段，尚未触及核心应用。云原生技术已经 在深度学习、边缘计算、区块链等场景上广泛应用，大幅降低了这些 技术的使用门槛，促进了复杂应用的普世化。 （二）智能云技术体系架构初步建立，从资源到机器学 习使能平台 （二）智能云技术体系架构初步建立，从资源到机器学 习使能平台 人工智能技术正在逐渐实现从理论概念到场景落地的转变， 然而 其高学习门槛、 对资源的高要求以及复杂的场景需求定位使大多数企 业用户望而却步。当前，以云计算使能人工智能应用为理念的智能云 技术体系逐渐成型，在此背景下，

39、中国信息通信研究院制定了智能 云服务技术能力要求系列标准，对智能云体系做了详细剖析，将智 云计算发展白皮书（2019 年） 18 能云体系划分为基础资源、使能平台、应用服务三大部分进行了详细 的描述，并提出了相应的技术要求。 图 14 智能云体系架构图 异构计算崭露头角，云化进程持续深入。当前人工智能的持续火 热， 其对于算力的需求早已超过了通用 CPU 摩尔定律发展， 以 GPU、 FPGA、 ASIC 为代表的异构计算成为方向和趋势， 异构计算业已在一 些大型企业自建的数据中心崭露头角。 但异构计算的硬件成本及搭建 部署成本巨大，使用门槛较高。云化将异构资源变成一种普适的计算 能力， 通过

40、将异构算力池化， 做到弹性供给， 即业务高峰期召之即来， 业务低谷时挥之即去，轻松应对大量的业务挑战，便捷的服务于更多 的人工智能从业者，进而推动产业升级。在今年中国信息通信研究院 举办的第二届 MAXP 大赛中，众多高校参赛队伍借助云服务商提供 的 GPU 云服务器、FPGA 云服务器等异构计算资源完成了计算量巨 大的科研项目。据统计，大赛提供的高性能异构计算云资源帮学生节 约了 90%的计算时间成本。目前异构计算云化进程中，GPU 云主机 云计算发展白皮书（2019 年） 19 占据主流地位，随着 FPGA 云主机生态的建立和逐步完善以及 ASIC 芯片的逐渐成熟，未来异构计算领域将会呈现

41、三分天下的局面。云服 务商需根据不同芯片的特长和应用场景，打造特定的云化解决方案。 使能平台搭载云原生技术，共同助力企业智能化转型。行业中有 很多业务落地场景如搜索推荐、人脸识别、交易风控反作弊等对于大 规模机器学习有着强烈需求。 传统机器学习平台缺乏完善的资源隔离 和限制，同节点任务容易出现资源冲突，并且缺乏弹性能力，造成训 练性能低下、资源利用率低且成本极高等问题。针对机器学习在实际 业务场景中落地时的性能、效率和成本三个核心问题，各大公有云厂 商纷纷推出了基于云原生技术搭建的机器学习使能平台。 智能云使能 平台集合了众多智能开发必备工具， 为用户提供一站式机器学习平台 服务。平台支持当前

42、主流算法框架，并内置丰富的算法库，涵盖了当 前主流的机器学习和深度学习算法，可供用户选择使用；数据处理方 面，支持多数据源的采集和处理，包括特征提取、标注等全流程处理 方式；可视化操作界面简化了用户构建任务工作流的复杂度，拖拽式 的开发模式能使用户自由的对各种数据源、组件、算法、模型和评估 模块进行组合；平台的模型管理提供了模型导入导出、部署、上线、 版本管理、调度方式等功能，大大缩短了模型从训练到落地的周期。 此外，使能平台还借助公有云的弹性能力，解决了不同业务时期的资 源使用效率低下的问题；利用 Docker 和 Kubernetes 等云原生技术实 现异构计算资源管理，高效便捷的实现了分

43、布式机器学习任务调度、 管理、监控等工作，既免去了人工管理的成本，还使得企业能深入业 云计算发展白皮书（2019 年） 20 务层面进行调优，提升业务实践性能。云原生技术与机器学习平台的 结合极大地提高了企业智能化转型进程。 智能云服务定制化程度高，着力建设完善 SaaS 生态圈。随着异 构计算以及机器学习赋能云平台在众多垂直领域得到应用， 使得越来 越多的智能化 SaaS 服务呈现出极高的定制化特点，如人脸识别、图 像 OCR、语音转写、舆情分析等服务，针对用于对于特定场景的需 求高度定制化，做到即买即用，极大地降低了用户部署及运维难度。 云服务商着力建设完善的 SaaS 生态圈，吸引更多的

44、开发者与用户参 与到生态建设中来， 开发者可以提交垂直领域的解决方案以获得利润， 同时用户也有更多更丰富的定制化智能 SaaS 方案可选择。 （三）（三）DevOps 进入实践阶段，行业开始探索智能化运进入实践阶段，行业开始探索智能化运 维维 DevOps 从概念炒作向落地实践演进。IT 行业与市场经济发展紧 密相连，而 IT 配套方案能否及时、快速的适应市场变化，已成为衡 量组织成功与否的重要指标，提倡持续高效的交付使 DevOps 成为一 种趋势，正在企业中加速落地。中国信息通信研究院 DevOps 能力成 熟度评估结果显示，DevOps 的敏捷开发和持续交付阶段已经在互联 网、金融行业、

45、运营商和制造业等行业得到广泛的落地实践。随着敏 捷开发理念在企业的深入实践，借助容器、微服务等新技术支撑，以 及目前市场已具备相对成熟的 DevOps 工具集，协助企业搭建协作、 需求、构建、测试和部署一体化的自服务持续交付流水线，加速 DevOps 落地实践。对应持续交付各阶段市场上的 DevOps 主流工具 云计算发展白皮书（2019 年） 21 包括：用于协作和需求管理的 JIRA、Confluence，用于代码编译和构 建阶段的 GitHub、 Maven、 Gradle、 Apache， 测试阶段的 JMeter、 JUnit， 部署阶段的 Docker、Puppet、Ansible 等 DevOps 基本工具，借助具备 良好兼容性和插件功能的自研平台或持续集成工具 Jenkins，创建完 整可视化的 pipeline，实现代码提交后的全自动化构建、打包、自动 化验证、测试、分发部署等功能，促进企业向云化的进一步转型，打 造 DevOps 研发运营一体化生态圈。借助 DevOps 工具集打造持续交 付流水线的同时，企业也需切实加强自身实力。据中国 DevOps 现 状调查报告（2019 年） 显示，DevOps 落地实践的企业普遍存在自 动化测试投入不足、度量可视化与驱动改进能力薄弱等问题，未来企 业亟待解决这些问题。未来，采用容器技术、提升微服务架构采