“風(fēng)口之上，豬都能飛起來(lái)，但當(dāng)風(fēng)停了，我們又該如何面對(duì)？最近，你會(huì)發(fā)現(xiàn)身邊越來(lái)越多的人正在經(jīng)歷裁員動(dòng)蕩，越是經(jīng)濟(jì)寒冬，我們?cè)叫枰私廒厔?shì)。過(guò)去幾年，互聯(lián)網(wǎng)各種“風(fēng)口”此起彼伏，到底哪些才是真正的趨勢(shì)？文末的福利彩蛋，不要錯(cuò)過(guò)！”

從單體應(yīng)用，到面向服務(wù)的架構(gòu)(SOA)，再到微服務(wù)、從虛擬機(jī)到容器、從批處理到流處理……除此之外，還有一些新興的領(lǐng)域如AI、區(qū)塊鏈等，開(kāi)啟了一波又一波的風(fēng)口。

如果將這些變化拆開(kāi)單個(gè)去看，你可能會(huì)覺(jué)得紛繁雜亂沒(méi)有頭緒，但如果從整體看，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們的發(fā)展遵循著相似的邏輯。當(dāng)前技術(shù)浪潮就是我們正在走向真正的云計(jì)算時(shí)代，其它領(lǐng)域的發(fā)展皆由此而來(lái)。通過(guò)分析幾個(gè)主要的技術(shù)領(lǐng)域，我們就可以看到這樣的發(fā)展歷程。

云計(jì)算：

從虛擬化、容器到Serverless

2005年，亞馬遜發(fā)布AWS，標(biāo)志著云計(jì)算時(shí)代正式序幕。云計(jì)算最重要的技術(shù)是分布式計(jì)算和分布式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算方面，最開(kāi)始的技術(shù)是虛擬化，也就是所謂的軟件定義，通過(guò)在計(jì)算/存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源上架設(shè)虛擬層，讓用戶能夠任意分配資源。AWS S3及類似的對(duì)象存儲(chǔ)產(chǎn)品給人們帶來(lái)了云時(shí)代的一些實(shí)際體驗(yàn)，但云服務(wù)器則還是走回了賣(mài)服務(wù)器的老路。

但虛擬化技術(shù)新建服務(wù)器耗時(shí)長(zhǎng)，在擴(kuò)容方面限制很大，容器技術(shù)誕生后，才終于解決這一問(wèn)題?，F(xiàn)在一些MicroVM開(kāi)始出現(xiàn)，比如AWS剛剛發(fā)布的FireCracker，試圖融合虛擬機(jī)和容器的優(yōu)點(diǎn)，這也是當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)的一個(gè)重要關(guān)注點(diǎn)。

在云計(jì)算發(fā)展過(guò)程中，有一個(gè)分支是PaaS，最早是2007年推出的Heroku，提供應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境。PaaS的理念被認(rèn)為更貼近真正的云計(jì)算，如果用戶使用虛擬化的云服務(wù)器，仍要自己負(fù)責(zé)應(yīng)用分發(fā)、部署和運(yùn)維，與各種底層接口、資源打交道，而在PaaS上，用戶只需要把應(yīng)用上傳到云端就行。但是，早期的PaaS體驗(yàn)較差，容易造成平臺(tái)綁定，難以支持大型應(yīng)用，所以并沒(méi)有成為主流。這些問(wèn)題直到Kubernetes出現(xiàn)后才得以解決。

2015年之前，OpenStack是云計(jì)算主流技術(shù)，包括IBM、RedHat等公司都在它身上投入重注。然而，隨著思科等部分公司試圖通過(guò)OpenStack切入公有云市場(chǎng)，但在現(xiàn)實(shí)面前迅速敗退，再加上Docker和Kubernetes的快速崛起，OpenStack的聲勢(shì)已經(jīng)大不如前。

但是，Kubernetes仍然太底層了。2014年，AWS推出Lambda服務(wù)，Serverless開(kāi)始成為熱詞，從理論上說(shuō)，Serverless可以做到NoOps、自動(dòng)擴(kuò)容和按使用付費(fèi)，也被視為云計(jì)算的未來(lái)。圍繞Serverless的研發(fā)，以及將Serverless和容器技術(shù)融合也是當(dāng)前的前沿課題。

IT架構(gòu) 微服務(wù)：

Service Mesh和Serverless

這些年，軟件架構(gòu)逐漸從面向服務(wù)的架構(gòu)(SOA)進(jìn)化到微服務(wù)，很多人認(rèn)為微服務(wù)是一種粒度更細(xì)的SOA，SOA讓微服務(wù)變得更加靈活、性能更強(qiáng)。隨著云原生計(jì)算基金會(huì)的壯大，基于Kubernetes的微服務(wù)在社區(qū)中的熱度越來(lái)越高，也開(kāi)始有很多公司開(kāi)始利用這一套技術(shù)棧來(lái)構(gòu)建微服務(wù)。

到2016年，Service Mesh 開(kāi)始引起社區(qū)的注意，Kubernetes加上Service Mesh，再加上CNCF的一些開(kāi)源項(xiàng)目，基于K8S的微服務(wù)技術(shù)?；揪屯晟屏?。2018年，Istio 1.0發(fā)布，更是為這股浪潮加了一把火，未來(lái)的微服務(wù)將是K8S和Service Mesh的天下。

雖然微服務(wù)正在逐漸走向巔峰，但它的挑戰(zhàn)者已經(jīng)出現(xiàn)。Serverless或者說(shuō)FaaS最開(kāi)始只是AWS推出的一個(gè)功能，但隨著業(yè)界的跟進(jìn)，逐漸有人將其認(rèn)為是微服務(wù)的進(jìn)化。從SOA到微服務(wù)，是一個(gè)服務(wù)粒度更小的過(guò)程，F(xiàn)aaS里的Function可以視為更小的服務(wù)，它契合微服務(wù)里面的一些理念。

人工智能：

互聯(lián)網(wǎng)的全新基礎(chǔ)設(shè)施

過(guò)去兩年，AI已經(jīng)用各方面的成績(jī)證明它可以成為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施之一，幫助讓我們的互聯(lián)網(wǎng)更加的智能化。如果把2016年的AlphaGo當(dāng)做現(xiàn)代AI的起點(diǎn)，那么AI發(fā)展的歷史其實(shí)很短。學(xué)術(shù)界還在研究怎么提升AI的算法，各個(gè)公司則是急于將AI應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境。

AI從感知層大致分為兩大塊，一塊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，這一塊已經(jīng)比較成熟，無(wú)論是人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)都已經(jīng)能用于實(shí)際場(chǎng)景中。另一塊則是自然語(yǔ)言處理，雖然微軟、谷歌等宣稱它們的AI翻譯準(zhǔn)確率已經(jīng)極高，但實(shí)際上仍然不太好用，Chatbot還是難以與人展開(kāi)正常對(duì)話。真正的通用人工智能離我們還比較遠(yuǎn)，至少短期內(nèi)還看不到頭緒。

物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算：

應(yīng)用仍然不溫不火

物聯(lián)網(wǎng)在過(guò)去幾年一直不溫不火，真正有影響力的產(chǎn)品和應(yīng)用比較少。物聯(lián)網(wǎng)本身的技術(shù)，除了各種通信協(xié)議和嵌入式操作系統(tǒng)和開(kāi)發(fā)框架之外，近兩年炒的最火的就是邊緣計(jì)算，然而邊緣計(jì)算也尚未逃出和物聯(lián)網(wǎng)一樣的命運(yùn)。

事實(shí)上，邊緣計(jì)算的定義并沒(méi)有清晰，甚至連邊緣是什么都沒(méi)有共識(shí)。有的說(shuō)終端節(jié)點(diǎn)、智能設(shè)備是邊緣，有的說(shuō)CDN是邊緣，有的說(shuō)路由器、交換機(jī)是邊緣，還有的說(shuō)未來(lái)的5G基站是邊緣。邊緣計(jì)算目前只看到一個(gè)EdgeX Foundry，然而在該項(xiàng)目里還看不到一個(gè)有代表性的重量級(jí)的技術(shù)，更多是一些廠商搶風(fēng)口的行為。

如今，技術(shù)的革新腳步又回到了基礎(chǔ)硬件之上?；ヂ?lián)網(wǎng)和云計(jì)算的繁榮，正是硬件的不斷升級(jí)和變革，支撐了軟件的發(fā)展進(jìn)步。而隨著現(xiàn)有軟件架構(gòu)對(duì)硬件能力的挖掘，再發(fā)生顛覆的可能性已經(jīng)較小。因此，未來(lái)的機(jī)遇將發(fā)生在IT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，我們需拋棄浮躁加強(qiáng)對(duì)IT基礎(chǔ)的研究，從而開(kāi)啟新一輪的技術(shù)浪潮。

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