不同于現(xiàn)有技術邊界的“替換”，如今，這個問題的答案可以再加上一條：技術邊界的“擴張”。當企業(yè)需要某種能力，比如 AI 或者大數(shù)據，但自身技術實力達不到或者企業(yè)核心競爭力不在技術本身，此時就可能會考慮上云，甚至這已經成為不少企業(yè)選擇云平臺的重要原因。通過選擇云平臺，企業(yè)實現(xiàn)了自己技術邊界的擴張，從而為業(yè)務邊界擴張?zhí)峁┘夹g上的保障。

過去幾年，云平臺大數(shù)據服務越來越成熟，單就這一項，主流云廠商可提供的服務列表就達到數(shù)十種，本地大數(shù)據服務的聲音似乎越來越弱，這在 Cloudera 與 Hortonworks 合并之后尤為明顯。有分析人士指出，Hadoop 與 Spark/Flink 等流技術的融合已經在云平臺發(fā)生，這讓 Cloudera 和 Hortonworks 的基礎產品出現(xiàn)落后。巧合的是，Spark 商業(yè)化公司 DataBricks 選擇了一條不同于 Cloudera 與 Hortonworks 的軟件發(fā)行之道，DataBricks 一直堅持走云上訂閱方式，從而在商業(yè)上更加領先。據此，本地大數(shù)據服務是否進入消失倒計時?云平臺大數(shù)據服務最終到底會趨向多云、混合云還是單一公有云?集群規(guī)模增大，上云成本將難以承受是誤區(qū)還是事實?

InfoQ 將就上述問題展開系列探討，追蹤采訪數(shù)位行業(yè)內云計算和大數(shù)據相關方向技術專家，從他們的觀點中獲取答案。本期采訪嘉賓——阿里云智能通用計算平臺負責人關濤。

云平臺 vs 本地大數(shù)據服務

在對比云平臺和本地大數(shù)據服務之前，我們先來探討一個基本問題：不同量級、不同技術能力的企業(yè)是否都適合上云，這也是企業(yè)上云之前必須想明白的問題。我們經常聽到一句話：未來的云計算會成為像水電煤一樣的基礎設施，暫且不論這句話是否完全正確，中國目前的上云進程的確在加快，如果要成為必備基礎設施，勢必需要匹配所有量級、所有技術能力的企業(yè)。

對于互聯(lián)網初創(chuàng)型企業(yè)，其特點是業(yè)務模式和規(guī)模高度不確定，數(shù)據量小，計算場景不確定，資金有限且沒有自己的數(shù)據技術力量。關濤表示，對這類型企業(yè)而言，云大數(shù)據服務可以幫助降低大數(shù)據使用門檻，讓企業(yè)將有限的人力和物力都放在業(yè)務層面，快速搭建并為不確定的未來發(fā)展預留彈性能力。這種類型的客戶的需求關鍵字是：靈活和全面。

對于中大型互聯(lián)網企業(yè)，其通常擁有自己的集群和數(shù)據，業(yè)務相對穩(wěn)定且有 SLA 要求，甚至具備非常成熟的數(shù)據團隊，這部分企業(yè)的技術能力或許足夠滿足業(yè)務需求，上云所能帶來的好處就是降低甚至免除運維，保障 SLA 并提升安全能力，同時在性能、彈性等方面提供更低成本的服務。 需求關鍵字：穩(wěn)定和成本。

對于傳統(tǒng)客戶，這部分企業(yè)往往更加謹慎，且原有數(shù)據中心較為龐大，整體遷移需要考慮的因素非常多，通常需要一整套解決方案，這部分企業(yè)往往也最在意云計算的成本、穩(wěn)定性和安全性等問題。需求關鍵字：解決方案。

成本

云計算本身是一個需要重投資的領域，雖然有不少公司加入，但排名靠前的依舊集中于幾家資本和技術力量比較雄厚的公司。相對于本地大數(shù)據服務，云平臺大數(shù)據服務的性能、穩(wěn)定性、成本和安全性一直是討論的焦點。關濤表示，云廠商在數(shù)據中心選址基建(例如需要綜合考慮電力成本和容量因素)、硬件建設、帶寬網絡建設(例如需要獨立雙鏈路網絡保證)、存儲、CDN 分發(fā)、安全加固等方面都投入了巨大精力，資本投入在百億甚至千億級別，中小企業(yè)自建服務的資本和技術投入顯然無法達到這一程度。

對于中小企業(yè)而言，上云是個相對輕松的話題，首先數(shù)據資產量小尚可輕松挪動，且可享受云廠商帶來的技術優(yōu)勢;其次，業(yè)務體量相對較小，整體使用成本較低。但是，不少人認為“當集群規(guī)模達到一定程度，云平臺的成本會變得非常高”。對此，關濤認為，雖然云計算是個按需付費的資源，但小型數(shù)據中心的硬件啟動成本并不低，如果企業(yè)自行搭建，還需要考慮其中的人力成本，這部分隱性成本經常被忽略。

從軟件層面來看，主流云廠商在技術層面的投入非常大，這不僅僅是技術研發(fā)層面的資金支持，阿里云平臺所提供的服務大都在內部業(yè)務經過長時間試運行，達到穩(wěn)定以后才開放給用戶，這是普通公司很難達到的，尤其是中小企業(yè)的基礎設施上云很難投入到這個級別，集中力量打造業(yè)務層面的差異性優(yōu)勢才是這類型企業(yè)的立足關鍵，而不是糾結于底層的基礎設施。

當然，如果企業(yè)具備一定線下集群，上云確實需要一定工作量和遷移成本，這包括網絡打通、數(shù)據、作業(yè)、應用遷移等。線下規(guī)模越大，工作量就越大，這是目前阻礙企業(yè)上云的重要挑戰(zhàn)。關濤表示，這部分工作其實是階段性的，隨著云技術的發(fā)展，企業(yè)可以直接或間接享受技術紅利。此外，云廠商提供了不少遷移技術，比如多種類型的數(shù)據運輸與搬遷工具，基于專線的數(shù)據上傳和混合云技術等。

安全

安全是企業(yè)對云計算最早也是最大的顧慮，上云肯定無法完全規(guī)避安全風險，但如果和自建機房相比，云平臺相當于多了一重保險。如果企業(yè)自建機房，部署某個版本的 Linux 系統(tǒng)，也不見得將補丁打全，同樣存在安全風險。關濤表示，阿里云在安全方向(包括內核漏洞修補、DDos 防護、主動漏洞掃描、權限管理、隱私保護等)上有非常大的投入，安全性比自建要好的多。

云廠商 vs 云上自建大數(shù)據服務

對于一些互聯(lián)網企業(yè)而言，并不糾結是否上云，而是在考慮選擇云廠商提供的大數(shù)據服務還是選擇基于云平臺自建，這些企業(yè)往往具備一定技術能力并擁有原始業(yè)務積累。關濤認為，從業(yè)界來看，美國大多數(shù)互聯(lián)網企業(yè)已經放棄自建數(shù)據中心而大規(guī)模應用云技術，例如 NetFlix 已經將所有業(yè)務遷移至公有云;專注專有云和 IaaS 的 Cloudera 和 Hortonworks 已經合并過冬。

從發(fā)展趨勢來看，這是一個云服務逐步成熟與客戶認知逐步發(fā)展的過程，就好比每一項新技術都經過了長期市場論證一樣。關濤認為，客戶認知應該會從最開始的懷疑(安全性、穩(wěn)定性等)到逐步嘗試，到上云，再到大規(guī)模依賴;從數(shù)據中心和主機托管，到依賴 IaaS，再到大規(guī)模應用無服務計算、PaaS 和 SaaS;從專有云部署到混合云，再到公有云。

其次，隨著大數(shù)據與 AI 技術的發(fā)展成熟，云廠商在該領域的競爭優(yōu)勢已經逐步從“能做”變成“又快又好”。云計算廠商的規(guī)模優(yōu)勢能夠建立更高的競爭門檻，這是很多企業(yè)自建所達不到的。

混合云和多云皆是過程，單一云平臺可能是主流

當企業(yè)確定選擇云廠商提供的大數(shù)據服務時，又會出現(xiàn)新的問題：如何從這么多種云平臺大數(shù)據服務中選擇最符合自己業(yè)務發(fā)展需求的?是選擇混合云、多云還是單一公有云平臺?

去年，一向對混合云不感興趣的 AWS 推出了不少混合云服務，這讓不少企業(yè)開始推測云計算的未來將是混合云或者多云。對此，關濤更傾向于多云和混合云皆是中間過程，最終的大方向應該是單一公有云的觀點。他補充道，無論是混合云還是多云都存在跨云管理的問題，用戶需要適配一套或者多套云系統(tǒng)，并將系統(tǒng)間數(shù)據和業(yè)務打通協(xié)調，比本地或者單一云平臺更加復雜。

現(xiàn)階段，依照用戶需求不同，本地部署、混合云(作為中間形態(tài))與云平臺部署三種情況都可能出現(xiàn)。但是，長期來看，隨著云平臺的逐漸成熟和用戶認可，從成本和效率角度出發(fā)，單一云平臺或許會是主流。

關于公有云平臺，企業(yè)主要顧慮的問題就是單一供應商綁定。一旦綁定，數(shù)據和業(yè)務遷移困難，后續(xù)發(fā)展可能缺乏選擇;一旦云平臺出現(xiàn)故障，是否有異構容災能力，是否會對業(yè)務造成不可逆的影響等。

關濤認為，如今的云服務分層解耦越來越清晰，各基礎服務接口未來會更加標準，例如容器化和 K8S 等，這些標準化服務會大幅降低用戶被單一云平臺綁定的顧慮。此外，主流云廠商已經在提供一定程度的異構容災能力，例如阿里云的 3AZ 方案，可以保證跨數(shù)據中心的可靠性，技術上能夠滿足異構容災需求;如果用戶追求極致容災能力，有可能選擇混合云或者多家云廠商，這需要在多云平臺之上，再做一層數(shù)據管理和業(yè)務同步邏輯，會給架構帶來很大的技術和成本壓力。當然，這還最終取決于用戶的需求，只是目前這種選擇應該比較少，例如，在金融數(shù)據庫領域，企業(yè)很少同時選擇兩種數(shù)據庫方案。

結語

從長線來看，關濤認為，用戶自建本地大數(shù)據服務會逐漸消亡。就國外云計算的發(fā)展進程來看，很多大企業(yè)選擇上云看重的可能并不是 IaaS 層面的能力，而是大數(shù)據和 AI 等偏上層的能力，這些現(xiàn)象足以說明用戶不僅會用 IaaS 的能力，并且可能會被上層能力吸引。

據此，阿里云大數(shù)據服務接下來將集中對如下幾方面進行改進：一是作為大數(shù)據引擎，隨著數(shù)據爆發(fā)式增長和計算的無處不在，性能、成本、擴展性和穩(wěn)定性仍然是技術重點;二是非文本類數(shù)據的處理能力，包括識別、處理音、視、圖等新數(shù)據格式，例如短視頻推薦場景;三是非關系型數(shù)據處理，例如圖計算、Graph Embedding;四是 AI for BigData，比如在海量數(shù)據的前提下，基于 AI 的智能數(shù)據管理、智能建模與數(shù)據優(yōu)化等。

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