2018年人工智能和物聯網推動雲計算發展

　　“互聯網+”加速了雲計算的普及，目前約有 80% 的企業用戶將其IT系統運行在雲中。與此同時，人工智能和物聯網的發展，帶動了海量終端以及海量數據交互分析的需求，進一步加速了雲計算市場和技術格局的改變。

　　目前雲計算的演進過程可以分爲三個階段，第一階段，中小企業通過雲計算實現從“無”到“有”的IT功能；第二階段，雲計算成爲企業級用戶IT核心應用的補充資源（雲服務器已逐漸獲得企業和開發者信任）；第三階段，在原生應用、人工智能和物聯網驅動下，雲計算成爲企業IT的核心資源。當前，大多數企業正處於雲計算的第二階段，越來越多的企業開始選擇將業務部署到雲服務器，藉助雲服務器獨特的彈性、可擴展性、高可用性，謀求業務提升。

　　大數據、人工智能、物聯網等新技術的快速發展，推動着雲計算與邊緣計算在架構和技術上的融合，以滿足高性能計算、大數據分析的需求，以及智能終端對數據的快速採集、實時分析，最大限度地挖掘企業的業務創新能力和發展潛力。通過對雲計算的持續演進，企業不僅能得到階段性的雲投資回報，還能獲得不斷升級雲計算的能力、雲和邊緣技術融合的能力，以及通過雲生態圈和雲平臺提供雲服務的能力。

　　儘管雲計算擁有“無限”的計算和存儲資源池，但當面對廣泛分佈的大量終端及其所採集的海量數據時，也不可避免會遇到諸如核心網絡擁堵、高延遲以及可靠性無法保證的難題。爲此，作爲雲計算的延伸擴展，霧計算(Fog Computing)的概念應運而生。霧計算的原理是通過使用邊緣網絡中的設備，讓基於雲的服務可以離物聯網和傳感器更近。通過霧計算，可以將一些並不需要放到雲上的數據在網絡邊緣層直接進行處理和存儲，提高數據分析處理的效率，降低時延，減少網絡傳輸壓力，提升安全性。

　　此外，邊緣和核心網絡的組件都可以作爲霧計算的基礎設施。霧計算以其廣泛的地理分佈、帶有大量網絡節點的大規模傳感器網絡、支持高移動性和實時互動以及多樣化的軟硬件設備和雲在線分析等特點，迅速被物聯網和人工智能應用領域的企業所接受並獲得廣泛應用。