2021，分布式云火了。

4月，在第二屆華為云TechWave全球技術峰會上，華為云重磅發布分布式云全系列產品組合(含智能邊緣小站IES等)，進一步夯實分布式云×云原生的基礎理念。

5月，在浪潮云業務戰略發布會上，浪潮云重點推出“分布式云+”行動計劃——1+2+N+生態，并宣告已于2019年在國內定義分布式云、完成中國最大分布式云升級，2020年建成了全國最大的分布式云骨干體系等多項重要戰略進程

以上可見，國內兩家領先云廠商相繼將未來的戰略重點聚焦分布式云，基本奠定了分布式云的市場地位，也意味著我國的云計算市場逐步進入更加成熟的階段。

在年前，Gartner發布了2021年頂級戰略技術趨勢，分布式云連續兩年(2020-2021)入選，被認定為云計算的未來發展方向。

據Gartner預測，到2025年，超過50%的組織將在其選擇的地點使用分布式云，從而實現轉型業務模式。

那么，從行業放眼市場，分布式云的走紅將意味著什么?此前，云計算懸而未決的難題是否能在分布式云的部署下找到進一步解題的思路?

分布式云，走上臺面

2019年，分布式云被提出。同年，Gartner在其研究報告《Define and Understand New Cloud Terms to Succeed in the New Cloud Era》中，進一步定義分布式云：指云服務提供商將公有云服務分發到不同的物理位置，由CSP統一負責云服務的運營、治理、更新和演進，將云服務交付地理位置作為其定義一部分的云模型。

在國內，浪潮云作為最早部署和升級分布式云的云服務商。歷經多年的積淀與發展，分布式云逐步成為云計算市場主流迭代方向。

回顧十年來的云計算市場，每個階段都會出現一個焦點成為云服務廠商爭先部署和迭代的導向。從私有云到公有云，再到混合云，同時也涉及邊緣云、專屬云等，隨著云服務市場需求越來越復雜，云服務進入了現在的分布式云階段。

從發展歷程來看，分布式云是混合云的進階，由混合云演化而來，又區別于混合云。區別兩者之間的意義，混合云解決了云資源的配置問題，企業可以按需匹配云資源、拓展云資源；分布式云解決的則是云資源的位置問題，幫助企業完善多云管理。簡單來說，就是強化混合云的優勢，減少異構問題、安全問題、數據冗余等等。

在大部分人的認知當中，分布式云這個概念很容易被誤解為分散的多個云資源組合，但實際上并不是這樣。我們不妨從三個層面來重新了解一下分布式云。

1.本質還是一朵云。

與混合云一樣，分布式云面向的依舊是多云模式，一般包括中心云、本地云、邊緣云等等。但是，為了更好的實現多云管理，分布式云會比混合云更強調統一架構、持續迭代。

簡單理解，就是把所有云都集成在一個架構內，實現統一管理。如今，這在浪潮云、華為云、阿里等云服務廠商的云體系內都很常見，也是他們致力于打造分布式云的方向。比如，浪潮云此前提出的“1231”業務戰略，其中“1”代表的就是一個統一架構，以此來承載多云管理職能。

2.核心在于解決云資源的位置問題。

在混合云階段，多云戰略已經逐步演化成為各大云服務廠商和企業的常態。據IDC2020年相關報告顯示，在國內云計算客戶中，73.2%的客戶采用多云或混合云。放眼全球，根據RightScale的2020云狀態報告，全球93%的組織也同樣具備多云戰略。

多云戰略的出現也就帶來云資源的位置問題，不同的云應該部署在哪個位置，其中云與云之間又如何協同等等問題就是分布式云致力于解決的。亞馬遜云推出的AWS local Zone面向的就是這種類型的情況，將AWS計算、存儲、數據庫和其他某些初級服務放置在更靠近目前不存在AWS區域的大量人口聚居的位置，或者靠近行業和IT中心的位置，從而為企業客戶提供低于10毫秒的云服務。

3.價值導向推動企業全面上云。

從混合云進階到分布式云，為的就是更好的進行多云管理，在合理調配云資源的基礎上進一步保證云計算的效率和能力，從而滿足企業更復雜的數字化需求。比如，面向大型政企，分布式云就為華為云的解決方案提供了多種部署可行性：

1.創新業務，彈性需求較大的敏態業務、部分存量穩態業務，可部署在公有云中心Region;

2.低延時、數據合規性要求較高的、AIoT相關業務，如工業互聯網、智慧交通、智慧媒體等可基于華為云IES進行本地部署;

3.業務分布廣泛的輕量級AIoT場景，如智慧零售、智能檢票等，往往需要依托各類終端硬件，則可以采用華為云IEF結合硬件進行協同部署。

由此可見，無論是在什么場景下，面對怎么樣的需求，分布式云對于企業數字化的多維適應，都將進一步很好的推動企業全面上云，為各類業務提供云計算賦能。

云計算，還在做好臺下功夫

從混合云到分布式云的進階，云計算市場正在隨著市場需求的復雜化而持續迭代云計算模式。總的來說，分布式云的出現是有跡可循的，最重要的還是需要為政企數字化提供全面上云的機會。

那么，對比來看，在很多場景里，分布式云所面對的數字化難題實際上也是此前云計算市場最關注的。換句話來說，分布式云的優勢對應的也呈現為以下幾個方面：

首先是協同性。 雖然過去和現在上云都在強調“一朵云”的概念，但是兩者具有本質上的區別。傳統上云只有一朵公有云，不管是什么業務、什么部門都使用同一朵云，整體部署和服務很難進行精細化管理，業務協同更是難上加難。

分布式云進一步拓展了“一朵云”的概念，雖然在中心云之下還有本地云、邊緣云等等，但是在統一架構的支撐下，多云模式可以協同成為一個整體來運作，實現更多的計算可行性。浪潮云便是通過打造了新一代分布式超融合架構來促進云邊端融合，以此為企業客戶提供全品類服務，推動分布式云能力向邊緣拓展，實現云邊協同、邊邊協同的全面協同能力。

其次是延遲問題。 延遲是數據在網絡介質中傳輸必然會存在的問題。當企業采用單一的公有云模式就會有可能出現高延遲的情況，這是源于公有云與企業客戶之間的距離所影響的，越長的距離對數據的訪問、處理和分析等響應也就越慢。

隨著企業數字化需求越來越高，面向一些需要應對大量C端用戶訪問或即時性較強的場景，如直播、電競、交通、AR/VR等等，就需要把計算的節點進一步向企業客戶靠近，使得數據在短距離內完成傳輸、分發及處理。而分布式云的優勢在這里就體現出來了，在統一管理體系下，將云計算的節點放置在客戶身邊，使得多云管理與計算效能都能得以保證。

最后是場景適配考量 。 此前，很多企業不上云，并非固守己見，而是對于大型政企而言，其業務體系和部門體系較為復雜，并非一個公有云就可以解決。面向多元復雜的業務場景，大型政企往往需要中心云、本地云、邊緣云、專屬云等多個云模型的支持。

分布式云囊括了混合云的優勢，即可以調配多個云模型來適配企業的場景需求。簡單來看華為云的分布式云體系，面向熱點區域部署邊緣數據中心;面向本地機房提供企業邊緣站點和企業專屬Region;面向業務現場提供AIoT邊緣節點等等，層層細分提供各類云計算服務，為企業上云提供全面適配方案。

分布式云是未來嗎？

每一個階段的云模型對于云計算行業的發展來說都是一次至關重要的跨越，分布式云的出現被市場寄予厚望，但這并不意味著它就是云計算的最終形態。過去的問題被解決，新的挑戰也隨之出現，分布式云仍存在諸多新限制需要突破。

以“一朵云”的預期來討論，盡管分布式云致力于解決不同云資源的配置和位置問題，但是分布式云化網絡的管理依舊是一個問題，比如如何構建可動態控制的分層分級的SDN網絡架構、如何建立異步、推送式、事件驅動和時序型的新型分布式網絡感知框架，等等。簡單來說，如何有效融合多云模式，仍需要云服務廠商基于分布式云模式不斷深化與突破。

同時，多云模式下帶來的運維難度以及安全風險也將同步提高，這是分布式云不可避免的存在。多元即復雜，異構機器和網絡之間的協同、節點規模化的普遍故障等等都將增加分布式云的運維難度和安全風險系數。

那么，回過頭來看分布式云，它確實不錯，但也沒那么好。對于一個云計算形態，我們需要客觀地看待它的優勢與不足，才能在不斷迭代中尋找適合自家業務需求的云服務。

結語

云計算的進階隨著市場需求的變化而變化，從單一到多元，從分散到統一，從公有云到分布式云，不斷地迭代最終演化成如今的形態。目前，大型政企市場是目前云計算服務廠商決勝的關鍵領域，阿里云、浪潮云、華為云等國內云巨頭瞄準政企市場，對分布式云的升級和強化必然隨之加速。

當下，浪潮云已建成全國最大的分布式云，華為云已全面升級分布式云產品方案，競爭態勢持續高漲，未來有關政企市場的角逐還將在技術迭代與布局中迎來變

*本文圖片均來源于網絡

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文丨智能相對論(aixdlun)

作者丨陳選濱

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