云計算的7種變化方式

Peter Wayner 陳琳華

“云”這個詞是IT人員在穩(wěn)定信心時經(jīng)常使用的萬能詞語。就像政客們陷入困境時，他們喜歡說解決問題的方法是“教育”，醫(yī)生們在回答患者的提問時會不假思索地說出“休息”這個詞一樣。在過去的十年或更長的時間里，從實習生到首席信息官，IT部門的每個人似乎都知道，“云”適用于所有的問題。

不過，這個詞也隱含著大量的復雜和混亂，因為多年來它們有著千差萬別的含義。在云這個詞流行起來之前，大型機公司就已經(jīng)在銷售分時系統(tǒng)。早期的主機托管公司會在Unix服務(wù)器上租用賬戶。像美國在線這樣的公司一直在以娛樂為名，提供類似于云的存儲和計算服務(wù)。

即便云計算被世界所熟知，這種發(fā)展仍然在繼續(xù)。最早的產(chǎn)品只有幾十個運行在胖服務(wù)器上的瘦虛擬機。即使實例只是機器的一小部分，用戶也可以假裝是root。FTP服務(wù)器則被重新包裝為bucket和dropbox。從那時起，服務(wù)開始出現(xiàn)爆炸式增長，“XaaS”（X即服務(wù)）成了時髦的術(shù)語。

每一項新的發(fā)展成果都會促使云用戶重新思考他們想要租什么，期望自己的錢能夠買到什么。其中許多概念是重新拾起來的，但是經(jīng)過了重新包裝和炒作。許多都是為了解決上一代解決方案所產(chǎn)生的問題而推出的解決方案。所有這些都給了我們一個機會，看看我們正在建設(shè)什么，換句好聽的說法就是“讓它們重新煥然一新?！?/p>

以下是云創(chuàng)新和發(fā)展的七大重要方式。

更精細的計費單位

第一代無服務(wù)器計算帶來了相對較大的計算單元。例如，AWS Lambda一開始就把所有的調(diào)用降低到了100毫秒為一計費單位，程序員很快就發(fā)現(xiàn)，他們花同樣的錢能夠?qū)崿F(xiàn)快速且簡單的計算，計算規(guī)?？梢蕴岣?0、30甚至100倍。即便達不到宣傳的效果，那也沒關(guān)系，花的錢是一樣的。

隨著越來越多的無服務(wù)器平臺加入競爭，最小計算粒度的大小也越來越小。AWS剛剛完成向100毫秒的調(diào)整，就開始以1毫秒為單位進行增量計費了。如果用戶清理代碼并注意改進那些低效代碼，那么他們的賬單無疑還將會降低。

對操作系統(tǒng)進行瘦身

現(xiàn)代操作系統(tǒng)極為復雜化，它們被設(shè)計用于處理打印任務(wù)、視頻游戲、文檔編輯和大量的其他任務(wù)。用戶是否想過為什么自己要在云實例中啟動所有的代碼，為所有任務(wù)做好準備？

Unikernel為一種去除所有這些復雜性的方法。一旦代碼運行，編譯器將構(gòu)建一個很小的包，其將位于標準管理程序之上。支持者指出，這不僅因省去了所有的額外庫而變得效率更高，而且攻擊面變得更小，更容易被保護。

為什么不直接從AWS或Google獲得小型操作系統(tǒng)呢？Google的容器優(yōu)化操作系統(tǒng)和Amazon的Bottlerocket將傳統(tǒng)的虛擬化范例應(yīng)用到了操作系統(tǒng)當中。它們的亮點是打包了微服務(wù)，不借助操作系統(tǒng)的大部分功能即可處理一些小型任務(wù)。

開源函數(shù)

另一種簡化部署到云端的方法是讓開發(fā)人員編寫一個簡單的函數(shù)，并將所有其他工作留給云本身。在過去的幾年里，主要的云計算公司都推出了自己的工具，允許一小部分代碼，一個單一的函數(shù)來做一些決定和處理一些數(shù)據(jù)。這些都是了不起的進步，尤其是對于那些需要把許多服務(wù)整合成一個大型產(chǎn)品的人員而言。

唯一的不利因素是供應(yīng)商鎖定。雖然函數(shù)可以用多種語言編寫，但是與框架的交互是專有的?，F(xiàn)在有許多開源項目，如OpenWhisk、OpenFaaS、Kubeless、Knative、Fission，可以將函數(shù)即服務(wù)變成了一種可供用戶選擇的選項。

ARM芯片

它們不僅僅是為Mac用戶準備的。亞馬遜的許多服務(wù)器都在使用ARM內(nèi)核的Gravitron芯片，從而使得運行成本降低了40%。當然用戶必須重新編譯自己的可執(zhí)行文件才能在ARM平臺上運行，除非使用的是更高級的語言，比如Java、JavaScript（Node.js）或PHP（Drupal、WordPress等）。

這樣是否會節(jié)約大量資金，在很大程度上取決于用戶的計算和負載的性質(zhì)。一些基準測試認為，Gravitron機器與基于Intel的機器相當。但是許多人認為基于ARM的實例在性能上稍弱一些，因此更適合運行輕代碼的情況。由于這些代碼運行時間不長因而可以節(jié)省成本。

決定是否換到ARM的唯一方法是在接近生產(chǎn)環(huán)境的環(huán)境中測試自己的工作負載，看看它們是否可以節(jié)省成本。

全能型數(shù)據(jù)庫

很久以前，F(xiàn)ortran的程序員們就發(fā)現(xiàn)Fortran添加了許多令人興奮的新功能，雖然這些程序員不知道未來的編程語言會是什么，但是他們將其稱為“Fortran”。這與今天的數(shù)據(jù)庫（原生微函數(shù)作為服務(wù)層）面臨的情況相似。以前數(shù)據(jù)庫只能存儲矩形表。現(xiàn)在它們幾乎無所不能。

開發(fā)者們開始注意到后臺的數(shù)量。例如，PostgreSQL 11有自己用于編譯查詢的JIT，其嵌入式函數(shù)現(xiàn)在可以提交或回滾處理。由于數(shù)據(jù)庫使用了JSON，因此在離開數(shù)據(jù)庫的情況下構(gòu)建完整的微服務(wù)比以往任何時候都要容易。

Azure Cosmos DB等數(shù)據(jù)庫還整合了SQL、MongoDB、Cassandra和圖形API。Google的Firebase等數(shù)據(jù)庫也提供了存儲數(shù)據(jù)以及通過復制將數(shù)據(jù)交付給客戶端的功能。它們將分發(fā)和存儲結(jié)合了起來。大量與此類似的新數(shù)據(jù)庫為“數(shù)據(jù)庫”這個術(shù)語加入了帶來了新的含義。

辦公應(yīng)用程序的新角色

充滿數(shù)字、字母和公式的網(wǎng)格是bean計數(shù)器和管理器的通用語言，而不是編碼器的通用語言，但是作為一種智能文件格式和向大眾開放云的方式，它們正得到越來越多的重視?！盁o代碼”運動將程序員從循環(huán)中剔除，并通過將電子表格轉(zhuǎn)化為應(yīng)用程序的工具直接接觸宏。例如，谷歌宣稱已有公司使用AppSheet“無代碼技能”構(gòu)建和部署了35個以上的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。

不僅僅是電子表格。整個辦公應(yīng)用程序套件如今已經(jīng)成為了越來越多的運行業(yè)務(wù)的定制應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。一些編碼器已經(jīng)可以構(gòu)建集成了文字處理器、幻燈片演示生成器以及由谷歌或微軟開發(fā)的其他通用工具的綜合性應(yīng)用程序，而不再為單獨的實例構(gòu)建和部署應(yīng)用程序。有了這些，大部分時間都花在處理文檔和電子郵件的企業(yè)員工的工作將會變得更加輕松。

邊緣計算

云計算正在將越來越多的計算能力轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)邊緣。像Cloudflare這樣的公司現(xiàn)在也開始提供智能計算服務(wù)。Cloudflare Workers在他們的200多個的數(shù)據(jù)中心中盡可能地選擇一個最靠近用戶的數(shù)據(jù)中心上運行JavaScript、Rust、C或C++。

亞馬遜的AWS for the Edge服務(wù)也有類似功能，以讓用戶的代碼更靠近用戶。那些使用亞馬遜SageMaker機器學習服務(wù)的用戶可以讓自己從主要的數(shù)據(jù)中心向邊緣轉(zhuǎn)移。目前亞馬遜正在將重點放在與新興5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)的連接上。毫無疑問，消費者將不再是偶爾通過移動設(shè)備使用昂貴的數(shù)據(jù)服務(wù)，而是將移動設(shè)備變成他們?yōu)g覽互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的主力設(shè)備。

云功能的興起導致相關(guān)的設(shè)備出現(xiàn)了爆炸式增長，這也是微軟推出Azure IoT Edge的初衷。例如，Custom Vision服務(wù)為新興的攝像頭網(wǎng)絡(luò)引入了邊緣計算。

隨著云計算的增長和逐步普及，相關(guān)的用例也越來越多。只要租用比自己動手搭建來得更加容易，那么任何需要電腦和數(shù)據(jù)存儲來推動企業(yè)發(fā)展的人都會接受云計算。

本文作者Peter Wayner為InfoWorld的特約編輯。此還，Wayner還撰寫了16本涉及開源軟件、無人駕駛汽車、隱私增計強算、數(shù)字化交易和信息隱藏等不同的主題的著作。

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