最近經(jīng)濟(jì)寒冬的說法越來越多，身邊的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)裁員的也有不少，越是寒冬，我們?cè)叫枰�了解趨�?shì)，找準(zhǔn)前進(jìn)的方向。過去幾年，互聯(lián)網(wǎng)各種“風(fēng)口”此起彼伏，到底哪些才是真正的趨勢(shì)?這篇文章里我將試圖分析目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，找出它們背后的原因和邏輯。

如果你長(zhǎng)期跟進(jìn)本領(lǐng)域的前沿技術(shù)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)近十年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)生了非常大的變化，這種變化幾乎在每一個(gè)領(lǐng)域里發(fā)生：

在軟件架構(gòu)領(lǐng)域，經(jīng)歷了從單體應(yīng)用到 SOA 再到微服務(wù);
在云計(jì)算領(lǐng)域，經(jīng)歷了從虛擬機(jī)到容器;
在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)到 NoSQL 再到 NewSQL;
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，從批處理到流處理;
在運(yùn)維領(lǐng)域，從手工運(yùn)維到 DevOps、AIOps;
在前端領(lǐng)域，從 jQuery 到 React 等三大框架;
……

除此之外，還有一些新興的領(lǐng)域如 AI、區(qū)塊鏈，從不受重視到成為顯學(xué)，開啟了一波又一波的風(fēng)口。

單個(gè)去看這些領(lǐng)域的發(fā)展，會(huì)覺得紛繁雜亂沒有頭緒，但如果從整體上去看，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們相互之間有聯(lián)系，它們的發(fā)展源于一種共同的推動(dòng)力，遵循著相似的邏輯。

如果要對(duì)這個(gè)推動(dòng)力、對(duì)今天這個(gè)技術(shù)浪潮起一個(gè)名字，在當(dāng)前階段我覺得可以用“云原生”，但這個(gè)短語(yǔ)被過度使用在各種營(yíng)銷語(yǔ)境中，它的定義會(huì)發(fā)生偏離，所以后文我不會(huì)用這個(gè)短語(yǔ)，而是用真正的云計(jì)算這句話。

我們當(dāng)前技術(shù)浪潮的真實(shí)含義，就是我們正在走向真正的云計(jì)算時(shí)代，其它領(lǐng)域的發(fā)展皆由此而來，如果要更具體一點(diǎn)，就是：

云計(jì)算的技術(shù)逐漸發(fā)展成為它本來該有的模樣;
以及與這樣的云所匹配的軟件架構(gòu);
以及與這樣的架構(gòu)所匹配的開發(fā)流程與方法論。

下面，我會(huì)分析幾個(gè)主要的技術(shù)領(lǐng)域，從它們的發(fā)展歷程來論述。

云計(jì)算：從虛擬化到容器到 Serverless

先從云計(jì)算說起。

2005 年亞馬遜發(fā)布了 AWS，算是拉開了云計(jì)算的序幕。但是，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里云計(jì)算都沒有兌現(xiàn)自己的“自動(dòng)擴(kuò)容、按使用付費(fèi)”的宣傳語(yǔ)。

云計(jì)算最重要的技術(shù)是分布式計(jì)算和分布式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算方面，最開始的技術(shù)是虛擬化，也就是所謂的“Software defined xxx”，通過對(duì)計(jì)算 / 存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的虛擬化，同時(shí)能夠給用戶任意分配資源。但這里面一開始做的最好的只有文件存儲(chǔ)這一塊，AWS S3 及類似的對(duì)象存儲(chǔ)產(chǎn)品給人們帶來了云時(shí)代的一些實(shí)際的體驗(yàn)，但云服務(wù)器則還是走回了賣服務(wù)器的老路。

當(dāng)然， 這里的云服務(wù)器和傳統(tǒng)服務(wù)器相比還是有優(yōu)勢(shì)的，至少運(yùn)維不需要千里迢迢跑到機(jī)房去排查問題。但和我們想要的云服務(wù)相比還差的很遠(yuǎn)，它只是傳統(tǒng)技術(shù)在過渡到云時(shí)代的替代品。虛擬化技術(shù)新建服務(wù)器耗時(shí)長(zhǎng)，在擴(kuò)容方面限制很大，容器技術(shù)誕生后，才終于解決了這一問題。但現(xiàn)在一些 MicroVM 開始出現(xiàn)，比如 AWS 剛剛發(fā)布的 FireCracker，試圖融合虛擬機(jī)和容器的優(yōu)點(diǎn)，這也是當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)的一個(gè)重要關(guān)注點(diǎn)。

分布式存儲(chǔ)方面，分為文件和數(shù)據(jù)庫(kù)，文件通過對(duì)象存儲(chǔ)的方式很早就解決了，數(shù)據(jù)庫(kù)則面臨漫長(zhǎng)的發(fā)展過程，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)需要向分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)變，同時(shí)你會(huì)發(fā)現(xiàn)云計(jì)算廠商成為了數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)主力，這些新數(shù)據(jù)庫(kù)天生就是分布式，或者天生就支持云計(jì)算特性的。

在云計(jì)算的發(fā)展過程中，有一個(gè)分支是 PaaS，最早是 2007 年推出的 Heroku，從形態(tài)上來說，它是一個(gè) App Engine，提供應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境。PaaS 的理念被認(rèn)為更貼近真正的云計(jì)算，如果你使用虛擬化的云服務(wù)器，你仍然要自己負(fù)責(zé)應(yīng)用分發(fā)、部署和運(yùn)維，要與各種底層接口、資源打交道，在 PaaS 上，這些都不用管了，你只需要把應(yīng)用上傳到云端就行。

但是，之前的 PaaS 體驗(yàn)較差，容易造成平臺(tái)綁定，難以支持大型應(yīng)用，所以并沒有成為主流。這些問題直到 Kubernetes 出現(xiàn)后才得以解決。

在 2015 年之前，OpenStack 是云計(jì)算的主流技術(shù)，很多公司包括 IBM/ 紅帽都在它身上投入重注。然而，隨著曾經(jīng)過分天真樂觀的一些公司如思科，它們?cè)噲D基于 OpenStack 進(jìn)入公有云市場(chǎng)，但在現(xiàn)實(shí)面前迅速敗退，以及主要參與者 Nebula 的關(guān)閉，市場(chǎng)的信心遭遇重挫。再加上 Docker 和 Kubernetes 的快速崛起，OpenStack 的聲勢(shì)已經(jīng)大不如前了。

然而在這么多廠商的支持下 OpenStack 是否就無(wú)敵了呢?看似緊密的社區(qū)與廠商之間的關(guān)系，在容器這個(gè)新的技術(shù)熱點(diǎn)面前被輕松擊破。廠商不再是 Pure Play OpenStack，社區(qū)貢獻(xiàn)排名也不再提及。

——唐亞光 《OpenStack 七年盤點(diǎn)，熱潮褪去后的明天在哪?》

但是，Kubernetes 還是太底層了，真正的云計(jì)算并不應(yīng)該是向用戶提供的 Kubernetes 集群。

2014 年 AWS 推出 Lambda 服務(wù)，Serverless 開始成為熱詞，從理論上說，Serverless 可以做到 NoOps、自動(dòng)擴(kuò)容和按使用付費(fèi)，也被視為云計(jì)算的未來。但是，Serverless 本身有一些問題，比如難以解決的冷啟動(dòng)性能問題，因此，圍繞 Serverless 的研發(fā)，以及將 Serverless 和容器技術(shù)融合也是當(dāng)前的前沿課題。

Serverless 是我們過去 25 年來在 SaaS 中走的最后一步，因?yàn)槲覀円呀?jīng)漸漸將越來越多的職責(zé)交給了服務(wù)提供商。

——Joe Emison 《為什么 Serverless 比其他軟件開發(fā)方法更具優(yōu)勢(shì)》

架構(gòu)：微服務(wù)、Service Mesh 和 Serverless

云計(jì)算為應(yīng)用打造了分布式的基礎(chǔ)設(shè)施，但是，如果應(yīng)用還是以傳統(tǒng)的單體應(yīng)用的思路開發(fā)，則云計(jì)算意義并不大。

這些年里，軟件架構(gòu)逐漸從 SOA 進(jìn)化到微服務(wù)，很多人認(rèn)為微服務(wù)是一種細(xì)粒度的 SOA，在去掉了 SOA 中的 ESB 之后，微服務(wù)變得更加靈活、性能更強(qiáng)。但是，實(shí)施微服務(wù)需要一些前提。

Martin Fowler 曾經(jīng)總結(jié)過微服務(wù)實(shí)施的前提包括：

計(jì)算資源的快速分配
基本的監(jiān)控
快速部署

這基本就是 Kubernetes 所起到的主要作用，雖然如 Spring Cloud、Dubbo 微服務(wù)框架在各方面已經(jīng)非常完善，但隨著云原生計(jì)算基金會(huì)的壯大，基于 Kubernetes 的微服務(wù)在社區(qū)中的熱度越來越高，也開始有很多公司開始利用這一套技術(shù)棧來構(gòu)建微服務(wù)。

到 2016 年，Service Mesh 開始引起社區(qū)的注意，Kubernetes 加上 Service Mesh，再加上 CNCF 的一些開源項(xiàng)目，基于 k8s 的微服務(wù)技術(shù)�；�本就完善了。2018 年 Istio 1.0 發(fā)布，更是為這股浪潮加了一把火，未來的微服務(wù)將是 k8s 和 Service Mesh 的天下。

微服務(wù)正在逐漸走向巔峰的過程中，但它的挑戰(zhàn)者已經(jīng)出現(xiàn)。Serverless 或者說 FaaS 最開始只是 AWS 推出的一個(gè)功能，但隨著社區(qū)和業(yè)界的跟進(jìn)，逐漸有人將其認(rèn)為是微服務(wù)的進(jìn)化。其邏輯也很簡(jiǎn)單，從 SOA 到微服務(wù)是一個(gè)服務(wù)粒度逐漸拆分得更小的過程，F(xiàn)aaS 里的 Function 可以視為更小的、原子化的服務(wù)，它天然的契合微服務(wù)里面的一些理念。

 

 

(許曉斌 《從微服務(wù)到 FaaS》)

當(dāng)然，關(guān)于 Serverless 如何融入到現(xiàn)有架構(gòu)，目前并沒有成熟的經(jīng)驗(yàn)，Serverless 本身也存在一些問題，但毫無(wú)疑問這是業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。

數(shù)據(jù)庫(kù)：從 NoSQL 到 NewSQL

在過去幾年，數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展同樣令人矚目。

2009 年 MongoDB 開源，掀開了 NoSQL 的序幕，一時(shí)之間 NoSQL 的概念受人追捧，MongoDB 也因?yàn)槠湟子眯匝杆僭谏鐓^(qū)普及。NoSQL 拋棄了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)和數(shù)據(jù)一致性，從而在性能上取得了極大提升，并且天然支持分布式集群。

然而，不支持事務(wù)始終是 NoSQL 的痛點(diǎn)，讓它無(wú)法在關(guān)鍵系統(tǒng)中使用。2012 年，Google 發(fā)布了 Spanner 論文，從此既支持分布式又支持事務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸誕生，以 TiDB、蟑螂數(shù)據(jù)庫(kù)等為代表的 NewSQL 身兼?zhèn)鹘y(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和 NoSQL 的優(yōu)點(diǎn)，開始嶄露頭角。

從目前已有的 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)方案來看，NewSQL 應(yīng)該是最貼近于云數(shù)據(jù)庫(kù)理念的實(shí)現(xiàn)。NewSQL 本身具有 SQL、ACID 和 Scale 的能力，天然就具備了云數(shù)據(jù)庫(kù)的一些特點(diǎn)。但是，從 NewSQL 到云數(shù)據(jù)庫(kù)，依然有很多需要挑戰(zhàn)的難題，比如多租戶、性能等。

——崔秋《云時(shí)代數(shù)據(jù)庫(kù)的核心特點(diǎn)》

本來事情發(fā)展到這里就結(jié)束了，但 2014 年亞馬遜又推出一個(gè)重磅炸彈：基于新型 NVME SSD 虛擬存儲(chǔ)層的 Aurora，它實(shí)現(xiàn)了完全兼容 MySQL(甚至連 bug 都兼容)的超大單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)在性能上高出 5 倍以上。

另外，各種不同用途的數(shù)據(jù)庫(kù)也紛紛誕生并取得了較大的發(fā)展，比如用于 LBS 的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，用于監(jiān)控和物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，用于知識(shí)圖譜的圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。

可以說，數(shù)據(jù)庫(kù)目前處于一個(gè)百花齊放的階段，而由于云廠商的努力，基本上新的數(shù)據(jù)庫(kù)都支持自動(dòng)擴(kuò)容、按使用付費(fèi)的云計(jì)算特征。

大數(shù)據(jù)：從批處理到流處理

Google 在 03-06 年發(fā)布了關(guān)于 GFS、BigTable、MapReduce 的三篇論文，開啟了大數(shù)據(jù)時(shí)代。在發(fā)展的早期，就誕生了以 HDFS/HBase/MapReduce 為主的 Hadoop 技術(shù)棧，并一直延續(xù)到今天。在這當(dāng)中，不少組件都是可替換的，甚至有的發(fā)生了換代。這其中，最重要的換代就是處理引擎。

最開始大數(shù)據(jù)的處理大多是離線處理，MapReduce 理念雖然好，但性能捉急，新出現(xiàn)的 Spark 抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)，依靠其強(qiáng)大而高性能的批處理技術(shù)，順利取代了 MapReduce，成為主流的大數(shù)據(jù)處理引擎。

隨著時(shí)代的發(fā)展，實(shí)時(shí)處理的需求越來越多，雖然 Spark 推出了 Spark Streaming 以微批處理來模擬準(zhǔn)實(shí)時(shí)的情況，但在延時(shí)上還是不盡如人意。2011 年，Twitter 的 Storm 吹響了真正流處理的號(hào)角，而 Flink 則將之發(fā)揚(yáng)光大。

到現(xiàn)在，F(xiàn)link 的目光也不再將自己僅僅視為流計(jì)算引擎，而是更為通用的處理引擎，開始正面挑戰(zhàn) Spark 的地位。

Apache Flink 已經(jīng)被業(yè)界公認(rèn)是最好的流計(jì)算引擎。然而 Flink 的計(jì)算能力不僅僅局限于做流處理。Apache Flink 的定位是一套兼具流、批、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種計(jì)算功能的大數(shù)據(jù)引擎。在最近的一段時(shí)間，F(xiàn)link 在批處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多大數(shù)據(jù)場(chǎng)景都有長(zhǎng)足的突破。

——王紹翾(大沙)《不僅僅是流計(jì)算：Apache Flink®實(shí)踐》序

Hadoop 本身也遭遇了 Kubernetes 的挑戰(zhàn)。Hadoop 本身包括專用于處理大數(shù)據(jù)的編排系統(tǒng)如 Yarn 等，但如 Spark/Presto/Kafka 等最重要的 Hadoop 技術(shù)已經(jīng)可以在 Kubernetes 上運(yùn)行，使用 Kubernetes 來運(yùn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，可以更好的與其它業(yè)務(wù)集成。遭遇挑戰(zhàn)的表現(xiàn)之一就是 Hadoop 技術(shù)棧的兩家主要提供商，Cloudera 和 Hortonworks 最近決定合并，緩慢的增長(zhǎng)表明市場(chǎng)上已經(jīng)容不下兩家提供商了。

Will Kubernetes Sink the Hadoop Ship?

運(yùn)維：從手工運(yùn)維到 DevOps

運(yùn)維在過去幾年遭遇了云計(jì)算技術(shù)的強(qiáng)烈沖擊。那些依賴云計(jì)算提供商的公司，它們的運(yùn)維的職責(zé)大大削弱，而自研云技術(shù)的公司里的運(yùn)維則要求大大提高，過去的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)難以適用了。

這其中最重要的變化就是 DevOps 的出現(xiàn)，運(yùn)維的身份職責(zé)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，它不再是專門跑任務(wù)腳本或者與機(jī)器打交道的人，而是變成了 OpenStack 或者 Kubernetes 的專家，通過搭建 / 管理相關(guān)的分布式集群，為研發(fā)提供可靠的應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境。

DevOps 更重要的方面還是改變了應(yīng)用交付的流程，從傳統(tǒng)的搭火車模式走向持續(xù)交付，應(yīng)用的架構(gòu)和形態(tài)改變了，其方法論也隨之而改變。DevOps 和持續(xù)交付也被認(rèn)為是云原生應(yīng)用的要素。

至于 AIOps 是 DevOps 在實(shí)踐 AI 過程中的一些應(yīng)用，稱不上是范式的改變，AI 在運(yùn)維領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)取代不了人的作用。

前端：前后端分離

前端在過去幾年的變化同樣稱得上是翻天覆地，2008 年 Nodejs 的出現(xiàn)徹底激發(fā)了前端的生態(tài)，將 JavaScript 的疆域拓展到服務(wù)端和桌面，最終催生出大前端的概念。

如果純粹看傳統(tǒng)的前端開發(fā)的變化，不僅主流技術(shù)從 jQuery 轉(zhuǎn)移到三大框架，更重要的是 SPA 和前后端分離的出現(xiàn)。

SPA 代表著前端的應(yīng)用化，也就意味著胖客戶端，部分業(yè)務(wù)邏輯可以從服務(wù)端轉(zhuǎn)移到客戶端完成。前后端分離更是將前端從后端獨(dú)立出來，劃定了領(lǐng)域邊界。后端對(duì)前端來說，成為了數(shù)據(jù)層，只要接口能夠正確返回?cái)?shù)據(jù)，前端并不關(guān)心后端是如何做到的。

事實(shí)上，胖客戶端的轉(zhuǎn)變正好與后端的進(jìn)化方向吻合。無(wú)論是微服務(wù)還是 Serverless，都強(qiáng)調(diào)無(wú)狀態(tài)，這意味著你不應(yīng)該用后端去生成有狀態(tài)的 UI，而是讓客戶端自行處理狀態(tài)。

為了應(yīng)對(duì)越來越大型的客戶端代碼，前端發(fā)展出的技術(shù)包括 TypeScript、Redux/MobX、WebAssembly、WebWorker 等，這些也是前端重點(diǎn)關(guān)注的技術(shù)。

AI：互聯(lián)網(wǎng)的新基礎(chǔ)設(shè)施

現(xiàn)代的 AI 是基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的，在很多公司里大數(shù)據(jù)和 AI 屬于同一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的團(tuán)隊(duì)。在過去兩年，AI 已經(jīng)用各方面的成績(jī)證明它可以成為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施之一，幫助讓我們的互聯(lián)網(wǎng)更加的智能化。

如果把 2016 年的 AlphaGo 當(dāng)做現(xiàn)代 AI 的起點(diǎn)，那么 AI 發(fā)展的歷史其實(shí)很短。學(xué)術(shù)界還在研究怎么提升 AI 的算法，各個(gè)公司則是急于將 AI 應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境。

AI 從感知層大致分為兩大塊，一塊是計(jì)算機(jī)視覺，這一塊已經(jīng)比較成熟，無(wú)論是人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)都已經(jīng)能用于實(shí)際場(chǎng)景中。另一塊則是 NLP，雖然微軟、Google 等宣稱它們的 AI 翻譯準(zhǔn)確率已經(jīng)極高，但實(shí)際上仍然不太好用，而多輪會(huì)話的問題沒有解決，Chatbot 還是難以與人展開正常對(duì)話。

總之，真正的通用人工智能 AGI 離我們還遠(yuǎn)，至少現(xiàn)在還看不到頭緒。AI 雖然在炒作中顯得有些過熱，但其技術(shù)和應(yīng)用是真實(shí)的。

 

 

值得注意的是，在 2018 年，國(guó)內(nèi)幾家涉及公有云業(yè)務(wù)的公司紛紛調(diào)整架構(gòu)，將之前的云計(jì)算部門升級(jí)為智能云計(jì)算部門：

 

9 月 30 日，騰訊架構(gòu)調(diào)整，新成立云與智慧產(chǎn)品事業(yè)群;

11 月 26 日，阿里集團(tuán)架構(gòu)調(diào)整，阿里云事業(yè)群升級(jí)為阿里云智能事業(yè)群;

12 月 18 日，百度調(diào)整架構(gòu)，將之前的智能云事業(yè)部升級(jí)為智能云事業(yè)群。

云廠商們之所以將 AI 作為它們的頂級(jí)戰(zhàn)略并與云計(jì)算放在一起，是因?yàn)?AI 本身需要強(qiáng)大的、專門定制的基礎(chǔ)設(shè)施，是云的一個(gè)非常適合的場(chǎng)景;同時(shí)也因?yàn)?AI 技術(shù)有一定門檻，可以作為自身云計(jì)算差異化的一個(gè)點(diǎn)�？傊�，這些云廠商通過 AI 來賣它們的云服務(wù)。

區(qū)塊鏈：不確定性

2018 年的區(qū)塊鏈無(wú)疑是最有爭(zhēng)議的話題，這里拋開那些炒作與騙局，可以看到區(qū)塊鏈技術(shù)在 2018 年有很大的發(fā)展。

具體可分為兩方面：

一方面是公鏈上一些痛點(diǎn)解決方案的探索和突破。包括比 POW 更好的共識(shí)機(jī)制、并發(fā)交易性能、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理、跨鏈交易等等。當(dāng)然，問題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有得到解決。由于利益牽扯太多，這一領(lǐng)域也沒有公認(rèn)的主流解決方案。

另一方面是聯(lián)盟鏈的逐漸成熟，其中代表技術(shù)為超級(jí)賬本，一部分早期采用者在探索聯(lián)盟鏈的適用場(chǎng)景，一部分則是做起賣水的生意，推出 BlockChain as a Service。

在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)刻，區(qū)塊鏈的未來有太多的不確定性了，無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)，所以這里不再多談。

物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算：為何發(fā)展不起來

物聯(lián)網(wǎng)在過去幾年一直不溫不火，似乎一直在炒作中，但真正有影響力的產(chǎn)品和應(yīng)用比較少。曾經(jīng)炒過一陣的開發(fā)板最終回歸為極客的玩具。物聯(lián)網(wǎng)本身的技術(shù)，除了各種通信協(xié)議和嵌入式操作系統(tǒng)和開發(fā)框架之外，近兩年炒的最火的就是邊緣計(jì)算了，然而，邊緣計(jì)算也是炒作的重災(zāi)區(qū)。

事實(shí)上，邊緣計(jì)算的定義并沒有清晰，甚至連邊緣是什么都沒有共識(shí)。有的說終端節(jié)點(diǎn)、智能設(shè)備是邊緣，有的說 CDN 是邊緣，有的說路由器、交換機(jī)是邊緣，還有的說未來的 5G 基站是邊緣。

邊緣計(jì)算的技術(shù)目前只看到一個(gè) EdgeX Foundry，然而在該項(xiàng)目里目前還看不到一個(gè)有代表性的重量級(jí)的技術(shù)，更多是一些廠商搶占風(fēng)口的占位行為。

為什么會(huì)這樣呢?其實(shí)好理解，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)是一個(gè)很好預(yù)測(cè)的未來趨勢(shì)。

從互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，是一個(gè)不斷擴(kuò)張的過程，不但終端節(jié)點(diǎn)大量增加，而且每時(shí)每刻都在線，如果將這個(gè)邏輯延伸一下就是物聯(lián)網(wǎng)了，終端從智能手機(jī)變成任何可聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備。

正因?yàn)檫@是大家都看得到的趨勢(shì)，所以所有的廠商都提前在物聯(lián)網(wǎng)布局，試圖成為下一個(gè)領(lǐng)先者。

但互不退讓的結(jié)果，就是陷入三個(gè)和尚沒水吃的境地。歷史上，NFC 移動(dòng)支付和物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議都有這種遭遇：

NFC 方面，在中國(guó)，銀聯(lián)主推 miniSD 卡的 NFC 方案，而運(yùn)營(yíng)商主推帶 NFC 的 sim 卡，而手機(jī)廠商更愿意將 NFC 功能直接集成至手機(jī)中。在國(guó)外，美國(guó)三大運(yùn)營(yíng)商推出基于 NFC 的移動(dòng)支付功能 Isis，蘋果谷歌各自有自己的 NFC 錢包，而 Android 陣營(yíng)的手機(jī)也多半將 Android Pay 功能替換為自家的支付功能。

物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議方面，WiFi、藍(lán)牙、RFID、ZigBee，背后代表了不同的利益方，而在包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)之后，各種私有通信協(xié)議多達(dá)數(shù)十種。

正是因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的爭(zhēng)奪，到現(xiàn)在我們都沒有辦法簡(jiǎn)單的將兩個(gè)任意兩個(gè)支持聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備相互連接，物聯(lián)網(wǎng)無(wú)法形成像 iOS 和 Android 一樣的平臺(tái)�？梢韵胂�，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展還任重而道遠(yuǎn)。

智慧城市是物聯(lián)網(wǎng)之集大成者，然而其概念從誕生到現(xiàn)在數(shù)十年了，我們沒能看到一個(gè)成功的落地案例。

所以，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不會(huì)像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣一蹴而就，而是通過在共享單車上的應(yīng)用，這樣一個(gè)個(gè)案例積累起來逐漸進(jìn)入我們的生活。

從當(dāng)下的技術(shù)看未來

看了上面的盤點(diǎn)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)云原生或者說真正的云計(jì)算是我們當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì)，在這個(gè)大趨勢(shì)之下，推動(dòng)不同的領(lǐng)域進(jìn)行相應(yīng)的發(fā)展。

其中的代表技術(shù)，就是機(jī)器學(xué)習(xí)、Kubernetes、Serverless，它們是當(dāng)下這個(gè)時(shí)代技術(shù)發(fā)展的主旋律，如果你認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)，你可以得出這樣一個(gè)預(yù)測(cè)：

傳統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)將走向以容器、Serverless 為代表的真正的云計(jì)算，而隨著終端和云的更深度的集成、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、智能化的提升，云和端的界限會(huì)變得模糊，我們和理想中的互聯(lián)網(wǎng)會(huì)更加接近。

信息技術(shù)的革命將把受制于鍵盤和顯示器的計(jì)算機(jī)解放出來，使之成為我們能夠與之交談，與之一道旅行，能夠撫摸甚至能夠穿戴的對(duì)象。這些發(fā)展將變革我們的學(xué)習(xí)方式、工作方式、娛樂方式—一句話，我們的生活方式。

——尼葛洛龐帝《數(shù)字化生存》

《數(shù)字化生存》是 1996 年出版的，對(duì)于理想的互聯(lián)網(wǎng)以前我們只是憑空的想象，而現(xiàn)在我們知道通過怎樣的技術(shù)發(fā)展路徑能抵達(dá)這個(gè)理想。

技術(shù)的本質(zhì)與技術(shù)發(fā)展的邏輯

技術(shù)在不斷的推陳出新，令人眼花繚亂，但如果抓住了這些技術(shù)的本質(zhì)，會(huì)發(fā)現(xiàn)太陽(yáng)底下并沒有新鮮事。

如果將上面的各個(gè)領(lǐng)域的重要技術(shù)變革提煉一下，會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的一些有共同點(diǎn)：

虛擬化：將硬件資源虛擬為軟件資源，然后進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和管理。

隔離：從虛擬機(jī)到容器，再到虛擬機(jī)與容器融合，隔離的技術(shù)定義了云的形態(tài)。

解耦：無(wú)論是后端的微服務(wù)、前端的前后端分離、組件化等等，都是將關(guān)注點(diǎn)分離，解耦合的過程。

編排：大量不同的服務(wù)、任務(wù)，讓他們組成一個(gè)整體，相互間能良好的協(xié)作。

智能化：讓服務(wù)個(gè)性化，或者讓自動(dòng)化替代以前需要人工完成的事情。

實(shí)時(shí)化：計(jì)算和處理在極短時(shí)間內(nèi)完成，從而實(shí)時(shí)的給予反饋。

當(dāng)然，其中會(huì)有一些遺漏，或者有些你并不認(rèn)同，但我想表達(dá)的是，這些技術(shù)存在一些共同的本質(zhì)，它們是不同的領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的共同邏輯。

再進(jìn)一步：是什么在推動(dòng)軟件的發(fā)展?

上面我們已經(jīng)知道了軟件的常規(guī)發(fā)展趨勢(shì)，可是，如何預(yù)測(cè)軟件的顛覆式創(chuàng)新?要預(yù)測(cè)這個(gè)，我們需要更加深入去挖掘軟件進(jìn)步的源頭。

軟件并不是憑空發(fā)展起來的，它必須要運(yùn)行在各種硬件上，軟件的發(fā)展，也離不開硬件的支持。

或者說，正是硬件的不斷升級(jí)和變革，支撐了軟件的發(fā)展進(jìn)步。云計(jì)算的誕生，正是源于大型機(jī)已經(jīng)無(wú)法支撐高并發(fā)，才讓人們轉(zhuǎn)而采用一般硬件和虛擬化、分布式的軟件技術(shù)。

軟件的顛覆式創(chuàng)新，一定是在硬件支持的基礎(chǔ)上，隨著現(xiàn)有的軟件架構(gòu)對(duì)現(xiàn)有硬件能力的挖掘，再發(fā)生顛覆的可能性已經(jīng)較小了。

當(dāng)然，這并不是說不存在，如 Docker 和比特幣的誕生，都沒有利用特別新的硬件能力，更多的是現(xiàn)有軟件發(fā)展積累到一定程度的質(zhì)變。

但軟件創(chuàng)新更多的可能性，則在于硬件的顛覆上。

AWS 推出的 Aurora 數(shù)據(jù)庫(kù)就是一個(gè)很好的例子，它的誕生正是基于非易失性存儲(chǔ)技術(shù)的重大進(jìn)步�，F(xiàn)在的趨勢(shì)是，硬件的創(chuàng)新體現(xiàn)在軟件上的時(shí)間會(huì)越來越短。

英特爾、英偉達(dá)研發(fā)的最新芯片，也都會(huì)被云廠商第一時(shí)間訂購(gòu)，充分利用硬件升級(jí)帶來的性能提升。

最近，還有一個(gè)新趨勢(shì)是軟件廠商反過來驅(qū)動(dòng)硬件的進(jìn)步，谷歌、阿里、華為等都開始自研用于云和終端的芯片。

如果要預(yù)測(cè)軟件的發(fā)展，我們不能不去看硬件可能帶來的提升，這里我們從軟件運(yùn)行需要的三大資源入手：

計(jì)算：AI 對(duì)于計(jì)算的特殊需求，催生了相關(guān)芯片的研發(fā)。而更多非通用性芯片將推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的發(fā)展。而在遠(yuǎn)處忽隱忽現(xiàn)的量子計(jì)算，一旦能普及，也必將產(chǎn)生顛覆。

存儲(chǔ)：Nano Flash 類非易失性存儲(chǔ)還有提升的空間，在云和端的利用也沒有普及。如果非易失性存儲(chǔ)能在內(nèi)存領(lǐng)域有所突破，對(duì)于軟件架構(gòu)必將帶來另一次顛覆。

網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)方面，WiFi 技術(shù)即將進(jìn)入第六代，帶來?yè)頂D場(chǎng)合的大幅性能提升;藍(lán)牙進(jìn)入第五代，連接距離將提升至 300 米;更重要的則是 5G，相較于 4G 數(shù)百倍的數(shù)據(jù)傳輸速度和低至幾毫米的延時(shí)，讓很多應(yīng)用都有了更大的想象空間。

對(duì)于技術(shù)發(fā)展的總結(jié)基本就到這里了。

選擇技術(shù)是有風(fēng)險(xiǎn)的，如果是一家做 To B 或者 To C 的公司，選擇了非主流的技術(shù)，只是會(huì)演變成長(zhǎng)期的技術(shù)負(fù)債，但如果是一家面向開發(fā)者的云計(jì)算公司，選擇錯(cuò)了技術(shù)則幾乎注定了之后的衰落，無(wú)論是堅(jiān)持下去還是切換成主流技術(shù)，都會(huì)因?yàn)殄e(cuò)過最佳時(shí)機(jī)而步步艱難。這也是近年來新技術(shù)受到追捧的一個(gè)原因。

這種現(xiàn)象也導(dǎo)致了技術(shù)迭代的速度越來越快，開發(fā)者只要幾年不關(guān)注新技術(shù)，就有一種被世界拋棄的錯(cuò)覺，于是每個(gè)人都很焦慮。

我希望用這篇文章，幫助你梳理技術(shù)的發(fā)展，知道正在發(fā)生什么，以及將會(huì)發(fā)生什么。只要知道了這些，想必不會(huì)那么焦慮了。

當(dāng)然，由于個(gè)人能力所限，文章中不免有錯(cuò)漏之處，歡迎討論交流。

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