1.1 数智时代挑战与云计算

2010年是中国云计算元年，在当前时代面向未来10年的发展中，我们面临的既是机会又是挑战的几个问题是：

让所有设备在线

让所有数据在线

让所有在线的业务、数据更安全

让传统IT最终全部走上云端

“即开即用”的云计算，真正体验上的“水电煤”

支撑超大规模低成本的算力来助力智能产品普惠大众

新基建赋予云计算的“使命必达

1.2 云计算概述

几个问题：

云计算技术为何出现和存在？

云计算短期发展方向是什么？

云计算未来是否会存在？如果存在的话会是什么样子？

1.2.1 计算机简史

1）概述

根据制造材料的不同，可以将计算机发展分为如下几个阶段：

第一阶段：原型计算机

第二阶段：电子管计算机

第三阶段：晶体管计算机

第四阶段：集成电路计算机

2）关键事件

（1）冯·诺依曼体系结构

1945年冯·诺依曼提出了著名的冯·诺依曼体系结构，该结构明确了新机器由5部分组成：运算器、逻辑控制装置、存储器、输入设备和输出设备。

这种结构将计算单元和数据存储单元分离，通过将程序和数据一起存储在内存，并通过控制器来控制指令的加载和执行。

（2）摩尔定律

1965年戈登·摩尔提出了日后影响业界半个多世纪的摩尔定律，至今它仍在推动计算机行业的发展。

1.2.2 计算机性能的决定因素

现代计算机本质上是按照冯·诺依曼体系结构处理数据的，在这种结构设计中负责计算的处理器和负责存储数据的存储器是分离的。CPU的发展让计算性能提高得很快，但CPU速度跟内存速度之间存在几个数量级的差别，而由于物理性质限制，这种速度差别不可能消除。这意味着有如下性能定律：

只有计算机中才能提升性能。

距离时计算的天地，无论什么尺寸规模（CPU和内存之间、内存和外设之间、计算机之间、即各个物理尺度），相对计算性能来说，数据移动成本都很高，距离在很大程度上决定了计算性能。

计算机性能的矛盾体现在高速CPU和低速内存及外设之间的矛盾上。

需要注意的是，这些定律不仅适用于单台计算机，而且适用于由很多计算机组成的集群。毫无疑问，CPU决定了计算性能的上限。下面从CPU的各个技术层面看看那些技术决定其性能。

摩尔定律指出：当价格不变时，集成电路可容纳的晶体管数约每隔18个月便会增加一倍，性能也增加一倍。

具体有以下几个因素在技术层面提升计算机性能。

集成电路的规模不断扩大，这是工艺制程水平的提高，在微观上虽断了晶体管器件的通信距离，提升了性能，降低了能耗。

频率也决定了CPU的性能，时钟频率从最初只有几MHz提高到目前最高达3GHz，提高时钟频率让单位指令执行的时间缩短。

总线技术革新大幅提高了数据传输效率，变现在以下两个方面：

  -南北总线结构可以分离快速设备和慢速设备，提高总线运行效率。

  -增加总线带宽可以增加一次访问的数据量。

CPU内的流水线技术有效提升了性能，这种技术可以在一个时钟周期内同时执行多个指令。

CPU cache的大量运用提高了数据传输效率。由于程序运行的局部性原理，cache能提高程序/数据的命中率，从而避免了从慢速的RAM加载数据。

多核的出现，通过水平扩充的方式增加了CPU算力，这意味着通过CPU频率提升性能方式的终结。

虚拟化技术在提升性能的同时也带动了云计算的发展。

综上所述，计算机性能是从以下三个方面来提升的：

工艺水平：具体表现为摩尔定律驱动的晶体管制程水平的提高。

垂直扩展（scale-up）：通过提高CPU内的各种技术点来提升单个CPU核心的性能。

水平扩展（scale-out）：通过多核堆叠、虚拟化技术来提升性能。

当CPU发展到一定阶段后，单纯通过工艺水平来提高其性能就会遇到瓶颈。此外，通过CPU内的技术改进所带来的的性能提升也几乎走到了尽头，所以水平扩展就成了性能最后的就行，这种方式是通过增加CPU内的核心数和通过虚拟化技术虚拟多个CPU来提升性能的。但是超过8核后，多核对程序的加速功能就会逐渐减弱（对大多数非并行化运行的程序而言）。

总结起来，如果把多核CPU的计算机看做一个计算节点，则意味着单个计算节点的性能是由上限的，从性价比的角度来说，这个上限已经来到。存在的问题是，数智时代对计算性能的需求日益增长，同时基于前面提到的性能定律：距离时计算的敌人，数据离计算单元越近性能会越好。所以将海量的、有性能容量上限的单个计算节点集中互联在一起对外提供计算服务模式就应运而生。

1.2.3 云计算发展趋势

2006年谷歌提出云端计算的概念。第一阶段，云计算基础设施都以私有化部署为主。第二阶段，引入软件定义网络（SDN）、软件定义存储（SDS）及容器化技术实现了基础设施服务（IaaS），并通过命名空间和隧道标签协议等技术实现了多租户的资源隔离。

2017年是混合云发展元年，在这之前私有云和公有云并行在各自领域平行发展。从私有云角度看，公有云代表了产品丰富、快速迭代、自由开放的市场；从公有云角度看，私有云在满足数据安全、法律合规方面短时间无法被取代。

1.3 混合云助力新基建

1.3.1 什么是新基建

“新基建”即新型基础设施建设的简称，主要包括以下三方面：

一是信息基础设施，主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

二是融合基础设施，主要指深度应用护理篮网、大数据、人工智能等技术、支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如智能交通基础设施、只会能源基础设施等。

三是创新基础设施，只要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。

新型基础设施包括：

新型基础设施包含范围

1.3.2 云计算是数字经济的基础设施、

DIKW模型：Data、Information、Knowledge、Wisdom，即数据、信息、知识、智慧。

数据：用来抽象现实物体、描述物体属性、状态的数据。比如商店的一个商品有名称、产地、价格等属性数据。

信息：在数据之间建立联系的数据，与原始数据的区别是，对数据进行了有意义的加工，比如一商品的月销量。

知识：对有意义的信息进行过滤、推理、验证，总结经验，并进一步指导实践。比如从商品的历年月销售量得到销售曲线，发现每年9月份该商品的销量很高，于是店主就可以提前向厂家预定更多的货物。

智慧：从知识中挖掘一种模式，其可以回答WHY之类的问题，也有指导做出正确决定和判断的能力。

数据维度随着这样的顺序逐渐增高：数据-->信息-->知识-->智慧，维度越高的数据越有价值。

从低维数据迈向高维数据，需要对数据不断进行加工、分析、挖掘等处理。

每个维度的数据处理都需要计算，数据层次越高需要的算力越大。

根据以上分类，也可以粗略地将信息化革命分为4个阶段。

1998年以前：以数据库为基础的信息化阶段，主要目标是数字化，即将各种物体以库表形式保存到数据库中进行管理。

1999-2008年：以Web信息化为主的互联网阶段，主要目标是信息化，以Google为代表的搜索引擎技术加速了全球信息Web化过程。

2009-2016年：以大数据、云计算为主的消费互联网阶段，随着智能手机的普及，推动了大数据和云计算的快速发展，这也是一个巨量信息转化为知识的过程。

2016年至今：迈向以人工智能为基础的信息化时代，其主要标志是各行各业开始以深度学习技术为基础，开启了面向人工智能的技术转向。

1.3.3 混合云是新基建的流行架构

Gartner认为，混合云用过融合公有云和私有云，将成为云计算的主要模式和发展方向。