【51CTO.com快譯】云1.0專注于基于虛擬化的基礎架構即服務(IaaS)。云2.0引入了云原生服務，比如大數據、人工智能/機器學習、可擴展中間件服務以及基于容器化等概念的開發。

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云的下一站將是哪里?我認為，云3.0將專注于大規模的隨地計算——想象一下“分散式全球計算機”：從云到邊緣完全呈分布式，駐留在多個位置，而且永不消亡。

為什么分散式很重要?

如今，AWS、Azure和GCP等公共云大多是集中式的。雖然公共云有多個區域，但每個區域基本上仍是一個數據中心。托管在這種區域的應用程序將以典型的客戶端服務請求/響應方式為遠地的客戶提供服務。

隨著越來越多的數據在邊緣生成，由于“數據引力”，計算自然更靠近數據所在的位置。 5G等技術可盡量減少網絡延遲和帶寬方面的限制，但無法解決邊緣端處理的需求。比如說，如果零售商店想要獲取客戶的照片用于圖像識別，從而向客戶的手機推送一些促銷信息，那么最好在本地商店處理該圖像，而不是通過WLAN將圖像發送到集中式云區域。還有一些使用場景需要更多的本地用戶交互，比如AR/VR。

分散式云方法的另一個優勢是，參與者可以在需要時互相提供資源?？梢苑纸赓Y源孤島，以便全世界看到基礎架構過度配置的現象大大減少。

我們已經看到公共云提供商將其業務擴展到邊緣。這些跨多個云和數據中心的位置和投入為真正全球化的對象提供了堅實的基礎架構入網點基礎。

差距和挑戰

雖然“云3.0”可能是自然發展的過程，但我們才剛開始探討企業想采用云3.0而需要解決的問題：

1. 安全和控制是要考慮的首要因素。這類似早期的私有云與公共云之爭。企業花了十多年的時間來擁抱公共云。云提供商要證明自己在安全、運營效率以及工作負載和網絡的隔離方面做得更到位。即使這樣，企業仍會采用混合云或多云。沒有人想把所有的雞蛋都放在一只籃子里，一些云對于某些工作負載來說更好。

完全分散式的全球“公共”云將很難被企業吞噬，如果企業的工作負載將在無可見性的不受信任的計算環境上運行時更是如此。由于所有內容都是分布式的，網絡和數據的物理隔離幾乎不可能。需要轉變觀念才能轉向邏輯隔離。

企業將青睞專用的“私有”分散式云，這是覆蓋在現有公共云和私有云上的系統，它使用自己的公共云帳戶和本地基礎架構以便擁有控制和信任。

2. 要求重寫應用程序會減慢采用速度。早期的分散式計算平臺要求開發人員使用專有的編程語言或PaaS服務來創建可在其平臺上運行的應用程序。比如說，提供FaaS產品的CDN提供商、擁有類似Javascript的編程語言Solidity的以太坊，或擁有分散式NATS消息總線服務的Synadia。為了充分利用平臺并將某些互連隱藏在幕后，可能需要這么做。然而，這阻礙了采用——不僅重寫應用程序是大筆投入，企業選擇獲勝者面臨的風險也很大。

這讓我想起了2009年《加州大學伯克利分校關于云計算的觀點》中的預測。它描述了兩種競爭性的云方法：基礎架構即服務(比如AWS EC2)和平臺即服務(比如谷歌應用引擎)。該文預測PaaS會騰飛，因為它會隱藏基礎架構的復雜性，并提供簡單的編程接口以使用服務?！都又荽髮W伯克利分校關于無服務器計算的觀點》于2019年發布時，作者承認：“市場最終接受了亞馬遜對云計算采用的低層虛擬機方法，因此谷歌、微軟及其他云公司提供了類似的接口。我們認為，低級虛擬機成功的主要原因是在云計算的早期，用戶希望在云端重建與本地計算機上同樣的計算環境，以簡化將工作負載移植到云端的過程。實際需要應放在純粹為云編寫新程序之上，如果不清楚云會有多成功更是如此。”

如今，AWS同時提供IaaS服務和PaaS服務。兩者都很重要，但IaaS之所以先得到采用，是由于最初如何使用它得到更好的了解。成功地轉向云3.0將立足于如今熟悉的開發工具和平臺上，比如容器和Kubernetes，但采用多云和多集群的方式。另外的分散式服務和平臺會逐漸開發出來。

3. 羅馬不是一天建成的，分散式云也是如此。企業采用和遷移到分散式云不會一蹴而就，這將是個過程。此外，服務仍將駐留在本地或公共云上，因此與它們協同運行很重要。

遷移到分散式云時，第2層或第3層級別的站點到站點VPN/VPC對等互聯再也行不通。大多數服務訪問控制將必須遷移至應用程序服務級別的第7層。服務網格將發揮重要作用，并將擴展到其他集群，并且與現有的舊服務互連。

使一切無縫操作需要計算平臺協調并放置另外的服務網格網關，以實現服務可訪問性控制的自動化。

雖然完全分散式的普適計算平臺這個概念令人關注，但要實現該目標仍然需要克服許多問題。在今后幾年，我們會在新的使用場景和實施方面看到更多的進展。

原文標題：Top 3 Challenges to Cloud 3.0，作者：Tenry Fu

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