在IT領域新的技術總是層出不窮，Gartner 2020年關於雲計算的技術成熟度曲線又新鮮出爐了！今年的報告裡包含了36個技術領域，和2019年相比，去掉了3項技術：AI PaaS，區塊鏈PaaS和雲辦公室（Cloud Office）；把API中心SaaS換成了API中心（“Headless”）SaaS；增加了14項新技術：AI雲服務，商業平臺即服務（BPAAS），雲基礎設施和平臺服務（CIPS），雲網絡，雲卓越中心（Cloud center of excellence），雲管理服務，雲市場，雲最佳化硬體，繫留雲（Cloud-tethered compute），可組裝ERP（Composable ERP），基於用量的私有部署定價（Consumption-Based On-Premises Pricing），桌面即服務（Desktop as Service），量子計算和安全訪問服務邊緣（Secure Access service Edge）。
看完這些名字以後，小夥伴們是不是驚呆了。居然一年不到，Gartner又搞出了那麼多新的技術名詞。對我這種在雲計算裡浸淫多年的人來說，都大呼看不懂，更不要說在行業外的小白使用者了。技術這個東西吧，就是一年一小改，三年一大改。只有做到拳不離手，曲不離口，才能常學常新，知行合一，否則被淘汰是遲早的事情。
當然我也可以反過來吐槽Gartner，天天搞點什麼新名詞。其實還不是舊瓶換新酒，掛羊頭賣狗肉，搞個新概念可以玩點新花樣。這也不是我一個人的觀點。“The Register”的編輯Simon Sharwood寫了一篇文章叫：“WTF is cloud-tethered compute？ We‘re not sure either， but it just made a hype cycle for the first time”，吐槽Gartner寫的新技術cloud-tethered compute，說他也不知道是個啥。我把這個技術翻譯成了繫留雲，待會我會做介紹。
https：//www。theregister。com/2020/07/27/2020_hype_cycle_for_infrastructure_strategies/
好吧，專心一點來學習一下這些新技術吧。Gartner寫了一個需要閱讀136分鐘，長達78頁的報告詳細介紹了這些技術領域的
定義，定位和應用速度的理由，使用者建議，業務影響，收益級別，市場滲透和成熟度
，如果有興趣可以閱讀詳細的報告，今天我主要對處於幻滅期的四項技術做了簡要分析，個人認為誰比較有實際商業價值的。
處於不同發展階段的技術
按照Gartner的說法，2020年雲計算裡處於
創新萌發期
（
Innovation Trigger）
的技術包括：組裝ERP，分散式雲，微雲（Cloudlets），API中心（“Headless”）SaaS，雲原生，私有云基於用量的定價，繫留雲（Cloud-tethered compute）。
處於
過熱期（Peak of Inflated Expectation）
的技術包括：雲最佳化硬體，邊緣計算，量子計算，服務網格（Service Mesh），多雲，安全訪問服務邊緣，網站可靠性工程（Site Reliability Engineering），AI雲服務和容器管理。
處於
幻滅低谷期（Trough of Disillusionment）
的技術包括：BPaaS，公有云回遷（Repatriation），雲市場，桌面即服務，無服務PaaS，IoT平臺，雲託管服務，混合雲，雲爆發（Cloudbursting），混合IT，雲卓越中心（CCOE）。
處於
復甦期（Slope of Enlightenment）
的技術有：雲網絡，私有云，雲基礎設施和平臺服務（CIPS），雲訪問安全經紀（Cloud Access Security Brokers），雲計算，PaaS，雲管理平臺，IaaS。
而在
生產力成熟期（Plateau of Productivity）
的技術只有SaaS，當然還有一個非常成熟而被移出的雲辦公室（Cloud Office）。
想要對所有的技術都瞭解顯然很耗費時間精力的，接下來我主要講混合雲，雲管理服務，BPaaS和AI雲服務，其實這幾部分內容跟其他的技術也有很多相關性，我會一併提到。
混合雲
混合雲把公有云和私有云整合在一起，統一管理。它既包含了公有云的成本優勢、敏捷、彈性等，又有私有云控制，合規，安全和可靠的特點。一般而言，混合雲提供了服務的整合，可用性，災難恢復，跨區域的安全，基於策略的負載和最佳化等等。
根據Gartner的統計，全球大約有15%的大型企業和10%的中型企業實現了混合雲架構的部署。這個比例和大家平時感受到的資料可能有所不同，很多企業同時擁有公有云和私有云，但是這不是混合雲。混合雲需要在統一的架構下對計算，儲存等資源進行整合管理。
今天混合雲可以分為兩種，一種被稱為打包混合（Packaged hybrid） 或者叫“like-for-like hybrid”，意思是把私有云作為一個整體打包提供給客戶，並能夠用繫留的方法連線到公有云，這樣保證私有云和公有云是一個整體。這種混合雲的概念是分散式雲概念的一個很重要的元件。另外一種被稱為分層技術混合（layered technology hybrid），即在不同的技術棧上進行混合。
打包混合一般是由公有云廠商主導推進的，例如Microsoft Azure Stack或者AWS Outposts都是這種打包混合的例子。而分層混合則是利用不同的技術將公有云和私有云統一在一起，比如透過Microsoft Azure Stack Hub，Google的Anthos，VMWare的混合雲，AWS Direct Connect以及VPC，透過網路把私有云和公有云打通，統一進行管理，但是技術棧可能完全不同。Red Hat的OpenShift和Pivotal Web Services也是透過容器和API在打造PaaS的混合雲結構。
Gartner認為混合雲已經處於幻滅低谷期，正在處於復甦期，而我對混合雲的觀點也比較類似，尤其是在中國市場，在特定行業，混合雲的需求要比純公有云大。
這裡有幾個概念需要注意，一個是多雲，主要指的是多公有云。另外一個概念是混合IT（Hybrid IT），主要是IT更大範圍內管理資源的一種運維模型，包括私有云，公有云和多雲，傳統的IDC機房，邊緣計算等等，和混合雲沒有任何關係。
還有一個就是剛才我提到的Cloud-Tethered Compute，我把他翻譯成繫留雲，可能不是特別準確。按照Gartner的說法，這種計算模式是把MaaS（Metal as a Service，裸金屬服務），IaaS或者PaaS交付到客戶控制的環境中，但是依然由公有云或者私有云供應商透過網路進行持續管理，包括計費，更新升級等等，這也是未來混合雲發展的一個趨勢，處於創新萌發期，接近過熱區。
今天比較成熟的是分層技術混合雲。打包混合雲譬如Azure Stack或者AWS Outposts還沒有VMWare on AWS，RedHat OpenShift或者IBM Cloud Paks成熟，所以Gartner認為這個技術還有2到5年才能達到生產力成熟期，的確是比較合理的。
雲託管服務
雲託管服務（Cloud Managed Service）是我的老本行，最近已經發展為一個比較主流的領域。大家經常會看到雲託管服務提供商（Cloud Managed Service Provider，Cloud MSP），說的就是這個，Cloud MSP的工作主要是對雲資源提供持續的IT服務。
Cloud MSP分為專業服務（Professional Service）和託管服務（Managed Service）。專業服務包括像諮詢，遷移，實施等等工作，而託管服務則包括運維，更新升級，日常巡檢，監控等等常規的基於ITIL的服務等。MSP提供的服務內容主要有基礎設施的管理，應用服務的管理，自動化和DevOps，最佳化，安全和合規等等。
MSP的市場增長還是非常穩定的，隨著越來越的客戶把IT的工作負載遷移到雲上，對MSP的需求也在不斷穩定增加，特別是不以IT為主業的客戶，更喜歡把工作負載遷移到雲上。不過MSP服務商也面臨著各種挑戰。由於服務的定製化內容比較多，同時大量的MSP服務提供商進入這個領域，大家一般都是在特定行業和特定領域實現突破，很難實現各行業各地區的壟斷性的市場地位。同時由於競爭的關係，雲廠商和競爭對手會不斷透過免費工具和低價進入市場，導致商業價值和利潤會逐步下降，團隊的滿意度也會受到影響。作為持續性的服務，Cloud MSP需要不斷提高自身的服務能力，才能不斷滿足客戶的需求，並在市場上持續贏得競爭。
從技術上而言，比較強的MSP會逐步從底層基礎設施（IaaS）的服務，延伸到平臺服務（PaaS），透過技術創新，例如人工智慧，資料服務，自動化或者邊緣計算為客戶提供更多價值，透過各種工具和技術提高自身的效率。
從服務上而言，好的MSP提供商需要不斷提高服務等級協議（SLA），在固定成本的基礎上，不斷為客戶提供優質服務，並提高客戶滿意度。
從業務上而言，好的MSP服務商會把自身的業務模式從成本控制的角度轉向收入控制，為業務部門管理數字業務，為客戶創造更多收入，同時也為自己創造更多利潤。
從市場競爭而言，好的MSP透過創新的服務，工具和技術在市場上獲得領先，而不是靠低價。
我在熱罐小角里有一篇文章叫《雲管理服務的新演變》，對MSP的發展做了一個簡要的介紹，今天的這一段可以說是對這篇文章的補充。
和Cloud MSP緊密相連的一個概念叫雲管理平臺（Cloud Management Platform），幾乎所有的Cloud MSP都透過自己開發的或者第三方的工具為客戶提供全面的雲管理服務，這個工具在Gartner的報告裡已經相當成熟，不過這個領域是一個持續長期投入而產出不是很高的領域，未來可能會被公有云廠商取代掉，而不是第三方的諮詢公司或者第三方軟體公司提供。對客戶而言也是錦上添花的東西。
BPaaS
BPaaS的全稱是Business Platform as a Service，也就是業務平臺即服務。它把基礎設施，應用和商業流程統一在一起提供給客戶，為客戶基於數字化的業務，全面更新相應的內部和外部流程。隨著數字化轉型的逐步推進，BPaaS為客戶提供了技術的基礎，降低軟體開發的成本，讓業務人員也能夠透過BPaaS平臺實現定製化流程管理。
在技術領域，BPaaS是落在SaaS之上的，也就是說基於SaaS的基礎進一步進行定製化的流程改造和開發。
流程自動化改造的方法主要有三種：一種是全面推倒重來，透過API的方式實現自動化，這種方式成本最高。第二種是使用一些自動化的工具加速流程，節省人工，例如透過機器人自動化流程（RPA）在現有系統上進行流程再造。最後一種就是基於BPaaS，透過低程式碼開發的方式，讓非IT技術人員也能夠按照自己的想法實現想要的流程。
BPaaS供應商有很多，包括在Salesforce的基礎上可以自定義銷售流程的管理，更加綜合性的平臺例如微軟的Power Platform或者IBM的Blueworks Live。低程式碼開發平臺是快速實現BPaaS的基礎，
當然BPaaS今天還存在很大挑戰，依然處於幻滅期早期，最主要的原因還是在於低程式碼開發平臺還無法實現複雜的業務流程改造，RPA前期的定製部分的人力成本依然很高，不過相信隨著平臺的逐步成熟和技術的穩定，BPaaS的應用將會越來越廣泛，預計會在2-5年進入成熟期。
這裡要注意的一個概念是Serverless PaaS，無服務的PaaS提供的是更基礎的底層無伺服器的計算，儲存服務等，BPaaS主要是從業務角度分析的，他們分別屬於兩個不同的層次，不能混淆。
AI雲服務
AI雲服務其實在公有云廠商裡已經推出很久了，最近火熱的OpenAI 推出的第三代通用預訓練轉換器（General Pretrained Transformer-3，GPT-3）又在自然語言處理領域上讓大家興奮了好一陣，可以自己寫文章，寫部落格，做菜譜，甚至生成網頁程式碼。
其實人工智慧和雲的發展是相輔相成的，正是由於有了雲的巨大的計算和儲存能力，基於深度學習訓練的人工智慧才能獲得長足的進步。GPT-3擁有的1750億個引數，耗費了耗費了大約 3640 個 Pflops-day 的算力。（ 一個 Pflops-day 接近十的二十次方個浮點計算）。計算成本1200萬美元，如果不是有了雲的支援是不可能實現的。
AI雲服務就是在公有云上提供的AI相關的模型構建工具，API和中介軟體，能夠進行人工智慧模型的建立，訓練等等。包含了自動機器學習（Auto ML），自然語言處理，計算機視覺等等服務。
提供AI雲服務的供應商包括微軟，IBM，AWS，Google，百度，阿里等等，由於人工智慧訓練需要用大量的計算資源，這決定了只有透過公有云平臺才是效率最高的。剛才提到的GPT-3就是在微軟的Azure平臺上實現的，透過海量資料和超高效能的計算，是AI雲服務最重要的價值。
當然這個領域剛剛過了過熱期，預計過段時間會逐步滑入幻滅低谷期，當然也有可能直接跳到復甦期，這個取決於技術的創新和市場的具體發展情況，在不同的區域也可能不同。
總結
Gartner關於2020年雲計算技術成熟度曲線裡總共包含了36個技術領域，我選擇了處於幻滅低谷期的4項技術進行了分析和討論，因為從商業角度而言，處於創新萌發期的技術看不清楚，而處於過熱期的技術會導致太多人的關注，最好的就是看那些處於幻滅低谷期但又不至於消亡的技術，這些技術在商業上存在的價值最大，無論從商業還是從技術角度，都是比較值得研究的方向。