2020，云计算这一年

岁末年初，回顾刚刚过去的2020年，“新冠疫情”将成为我们刻骨铭心的记忆。

因为这场疫情，仿佛在一夜之间就重塑了我们的生活。物理世界如同封印一般，仅维持最低限度的运行，而在数字世界，我们借助智能终端和网络的力量，将几乎尽可能多的时间都放在了云端。

从2020年初，我们经历了云办公、云会议、云课堂、云蹦迪……“云上工作”、“云上生活”成为众多企业和无数普通人能够直接应用和切身体验的生产生活方式。视频直播、游戏、短视频以及各类APP等移动应用占据了我们日常的大多数时间。

云计算，成为支撑起这些线上服务和产品的底层数字基础设施。对于企业而言，“云服务”成为企业实现数字化转型的标配；对于大众而言，“云”已经不再只是一个物理世界的天气概念，更成为日常数字生活须臾不可离开的要素。

这一年，“云计算”自身也实现了蜕变成长。如何定义“云计算的2020”，我们可以从以下这些关键词中找到答案。

疫情之下，云原生的技术场景大爆发

新冠疫情关闭了线下物理世界的大门，却给线上数字世界开了一个无比广阔的天窗。

去年年初，疫情爆发最初的几个月内，我国移动互联网的单月接入流量达到了平时的2倍以上，线上流量如同洪流一般涌入各类在线应用服务当中。

举个例子，为应对疫情中在线办公和在线教育场景下激增的流量，基于容器服务等技术的云原生，钉钉在2小时内紧急扩容一万台云服务器，这个数字也创下了阿里云快速扩容的新纪录。

疫情带来了在线办公、远程教育、在线游戏、视频流媒体等需求的井喷，极大加速了这些行业应用的云化过程。因为想要应对如此短时期激增的数据流量，采用弹性、灵活的云原生服务，无疑是最可靠的选择。

2020年，云原生已经走进企业真实业务场景，完成从技术价值到业务价值的转变。根据Gartner数据预测，到2022年，75%的全球化企业将在生产中使用“云原生的容器化应用”。

因此，云原生几乎成为近两年来云计算领域最火的一个名词。似乎哪一家云计算厂商不提云原生都感觉自己掉队了。在国外，云原生早已成为新一代云计算的代表性架构体系，在国内，阿里云宣布成立云原生技术委员会并在双11核心系统首次实现全面云原生化，腾讯云则跟进推出8款云原生产品、升级云原生矩阵，华为云推出云原生产业白皮书和行动计划。云原生架构，成为应对这场在线数字洪流危机的关键法宝。

相较于传统IT架构，云原生架构的优势在于，充分利用云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，通过数据库、大数据、中间件、函数计算、容器服务等开放标准的云原生产品服务，有效降低企业上云的门槛，分享云原生化的技术价值红利。另一方面，云原生技术拥有让系统更加弹性可靠容错、松耦合、易管理、可观测等美好特性，让企业有动力克服云原生上云的难关。

谈及云原生的技术价值，我们可以看到2020年的一些新技术趋势：

1、云原生安全。在企业面临越来越复杂的网络攻击的情况下，云原生安全能力正在得到释放。无缝衔接的云原生安全能力，可以作为云服务的一种，以更高安全等级和更低使用成本，支持弹性、动态、复杂的行业场景。

2、基于“数据仓库即服务”（DaaS）概念推出的云原生数据仓库产品（CDW），可以支持计算、存储节点的单独扩展、实现在查询计算时，不影响同步扩容或缩容，不发生延迟或中断。

CDW从根本上解决了传统数据仓库的架构问题，最大化体现了云原生的架构特点。就如阿里云的云原生数仓AnalyticDB，采用存储计算分离+多副本架构，高度兼容MySQL、Oracle，应用迁移成本低。

3、数据库大数据一体化成为下一代数据处理的演进方向。与传统模式不同，“数据库大数据一体化”基于云原生基础，可提供弹性扩展、海量存储、一份数据多种计算模型及低成本等能力，一站式解决数据存储、分析、消费的全链路用户需求，助力业务进行数智化创新更实时在线、更全局、更简单、更敏捷。以阿里云云原生数据湖DLA为例，目前已开始规模化落地，通过采用行列混存、MPP+BSP融合执行引擎、分层存储等技术实现高性能在离线一体化。

云计算步入异构时代后，AI的算力扩张

在今年的科技抗疫的大背景下，我们突然意识到云计算对于攻克病毒、战胜疫情所蕴含的巨大价值。从支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等，到新冠疑似病例的CT诊断，以及遍布交通枢纽的行人实时测温，背后都离不开AI算力的支持。

IDC在2020发布的《中国人工智能云服务市场研究报告》显示，2019年中国AI云服务市场规模达1.66亿美元，2018至2024年CAGR将达到93.6%，AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。

2020年，AI计算已经成为云计算产业发展的加速剂和助推器。对于中小企业和社会组织，直接拥抱AI技术，面临着人才匮乏、技术门槛过高、可投入资源不足等问题。那么，通过云服务的方式，获取AI软件应用及AI算力就是企业数字化转型发展的必然趋势。

从“云化”再到“AI化”，这一趋势背后，正是云计算以虚拟化技术为基础实现的计算、网络和存储的三大资源池化。其中，以GPU、FPGA、NPU等异构加速器在云计算数据中心的增长，构成了云端的弹性的异构计算资源，可以向需要企业客户提供弹性AI计算资源。

此前，受限于网络带宽和时延，异构加速器的池化规模仍然受到很大的瓶颈。由于异构加速器产品规格繁多，大大损害了资源的池化能力；内存的分配仍然限制在单台计算节点内，造成了大量内存的碎片和浪费。随着一些Gen-Z、 CXL等cache一致性总线和高速互联协议的出现，这些异构计算资源以及内存的大规模池化将成为可能。

目前，国内已经有云厂商通过软件池化的方式，首次实现GPU、FPGA、NPU等异构加速器与CPU/内存的解耦。未来3~5年内，随着GPU、FPGA、内存等计算资源的大规模池化，计算资源将实现极致并池，引领云计算基础设施的未来，为用户带来更加极致弹性的云原生计算和存储服务器系统。

以阿里云为例，其神龙AI加速器和FastGPU等极速部署工具,就通过池化算力带来灵活的计算调度,云服务器从特定配置向serverless方向发展。这些可帮助客户在训练场景下提升2倍到10倍的性能,在推理场景下提升2倍到4倍的性能,节省至少50%的成本。

云上AI计算的一个显著变化，就是从几年前占比80%的AI训练、20%的AI推理，到如今的各占比一半，云端AI计算已经面向各行各业，突破传统的单一深度学习训练任务，变成显著的训练推理、云桌面、图形图像设计等多元化场景。

云上异构计算成为最能发挥AI效率的计算方式。

线下数字场景爆发，

呼唤低代码开发浪潮

“两天开发一个应用”，“需求已经排到明年春天”，这听上去像一个程序员的活。

实际上，这是一个中学老师的日常，而且不会写一行代码，他可以通过钉钉的无代码开发工具，就可以搭出诸如教学管理、人事工资、学生统计等应用，实现全线上管理。

“低代码开发”，成为帮助一个普通人进行应用开发的“潮流”技术。所谓低代码开发平台是指那些无需编码或通过少量代码，就可以快速生成应用程序的工具，其一方面可以降低企业应用开发人力成本，另一方面可以将原有数月甚至数年的开发时间成倍缩短，从而帮助企业实现降本增效、灵活迭代的价值。

今年以来，低代码领域发展迅速，赛道内跑出了超10亿美元估值的独角兽OutSystems，微软、亚马逊、谷歌也纷纷推出低代码开发平台或通过收购布局低代码赛道。今年6月，微软低代码商业应用平台PowerPlatform正式在中国市场商用，定位连接微软Azure、Microsoft365、Dynamics 365三朵智能云的统一工具。

阿里云也推出钉钉+宜搭的组合，提供了超过100项图形化的开发组件，用户“拖拉拽”开发组件，即可完成应用的搭建，不懂代码的业务人员，如HR、财务也可成为开发者。

举个2020年的案例。在浙江省为超过100万公务员提供的移动办公平台——浙政钉上，一位基层公务员完全没有编程基础，就可以利用上面的“低代码”应用开发平台，帮助渔业执法部门开发了“渔政用船申请”的应用，此后他还帮助其他行政部门开发出“办公设备维修”、“进出车辆审批”、“惠农政策的信息公示审批”等一系列应用程序。通过“拖拉拽”的方式就能将许多线下流程给“数字化”。

经过了无比艰难的2020的疫情之年，越来越多行业都已经意识到数字化转型的重要性。无论是选择云厂商们正在大力鼓吹的云原生架构来搭建自身业务，还是稳妥选择兼顾本地和云端的混合云模式来保证更多的话语权，云计算成为企业数字化转型的优先选择。

回顾这一年，我们看到云计算的场景在大量涌现，AI算力需求也在爆发增长，云原生成为企业获取云计算红利的最短路径。大众也将在这些新的云应用场景中，得到更为优质的数字生活体验。

接下来的2021，云计算又会迎来哪些新的技术趋势和惊喜，依然非常值得我们期待。