UCloud 云原生架构：降低成本，提高敏捷性 (ucloud股票)

文章编号：18718 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-05 03:06:18 / 浏览：次

云原生架构是一种基于容器化、微服务和不可变基础设施构建和运行应用程序的方法。它为企业提供了许多优点，包括降低成本、提高敏捷性、改善可扩展性和可靠性。

UCloud 云原生架构的优势

UCloud 为企业提供了全面的云原生架构，具有以下优势：

降低成本：云原生架构有助于降低成本，因为企业可以按需扩展其应用程序，并仅为他们使用的资源付费。容器化和微服务有助于减少服务器资源的使用，从而降低硬件成本。
提高敏捷性：云原生架构允许企业更快速、更高效地开发和部署应用程序。容器化使企业能够轻松地将应用程序封装到可移植的单元中，而微服务则使企业能够独立开发和部署应用程序的各个组件。这为企业提供了更大的灵活性，使他们能够更快地响应市场变化。
改善可扩展性：云原生架构使企业能够轻松地扩展其应用程序。容器化和微服务有助于实现水平可扩展性，这使得企业能够根据需求轻松地添加或删除服务器。UCloud 的云原生架构基于弹性基础设施

大家咋看互联网科技股未来趋势？

一、去中心化原指信息技术中由节点决定中心的方式，和“中心化”的由中心决定节点的概念对应。现在多用在互联网中，指从web2.0时代开始，用户能够共同参与网络内容的产生，可以自由选择阶段性的中心，这种权级相对平等，开放式、扁平化的结构模型。去中心化不是不要中心，而是去掉绝对的中心，自由产生各个相对阶段性的中心。比如最典型的例子是社交媒体、博客等UGC。随着互联网的普及，任何人都能参与到社交网络中去，自己产生内容并且自愿地关注一些感兴趣的话题或人物。外卖平台分流了学校食堂的流量，约车软件分流了公交系统的流量，这些都是去中心化的例子。中心对于用户来说不再是强制性的存在，互联网的去中心化是个很好的理想主义状态，但是对于平台来说，实现这个理想状态还是需要放下很多，还需要走很长的路。二、长尾效应长尾效应的根本就是强调个性化，指的是在需求曲线上那些少量的需求，将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场。也就是要在细小市场上赚很少的钱，但是要赚很多人的钱。在企业中，追求利润最大化的驱使之下，往往形成大量企业参与红海之争却对于蓝海市场不闻不问。随着互联网技术的发展，信息沟通成本下降，关注非主流市场的风险大大降低，也让很多企业越来越开始关注人们小众的爱好和需求。在很多领域，长尾效应越来越凸显。比如互联网金融市场上的长尾效应，让金融从业者开始关注那些中小企业和个人信贷，而不是对大企业趋之若鹜，长尾效应的优势在于数量，中小企业和个人的贷款需求数量显然远远大于那些“白富美”企业。很多针对学生、农民、创业者贷款需求的互联网金融平台崛起，尤其是在消费金融领域大展身手。三、蓝海市场所谓的蓝海，指的是未知的市场空间或者是处于市场竞争很小的状态中。相对应的红海市场是指已知的市场空间，企业数量多竞争激烈的市场。那么企业要想在大规模竞争中胜出显然有难度，开辟一个全新的市场就能获得相对持续性的优势。企业是选择另立家业开辟蓝海市场还是堵上全部家产在红海中杀出一条血路，就是每个企业的战略选择了。互联网催生了太多万亿级的蓝海市场，传统产业在互联网上都能找到另一片天空。比如互联网家装领域，将传统家装市场搬到线上，帮助广大消费者节省了很多时间和精力。农村电商让农村居民享受种类丰富的消费品，也加快农产品进城，解决农民的负担。另外，人工智能、云计算服务、生鲜电商外卖等都是待挖掘的万亿蓝海。四、场景化场景赋予了产品个性化的意义，当产品被嵌入了一个个特定的使用场景中时，影响商品品质的唯有人们真实的体验感。移动互联网把人们的消费地点最大化地延伸开来，不再局限于商场、柜台，人们生活的任何一个场景中，只要有潜在的需求，就能够产生消费行为，并且能够达到黏性消费，人与人之间的口碑传播和场景间地自然转化使得传统意义上的营销变得不再生硬，不再让人反感，突破了以往商品一旦被生产和售卖，商业行为即告结束的局限。人人都喜欢听故事，如果能够让用户成为故事的主角，商品和用户联系在一起，商品就成了有生命力的东西，比如平安夜的苹果，南山塔的许愿锁，电影院的爆米花等等。近几年，不少产业开始将目光转向场景化营销，比如互联网保险将功能明确的保险产品嵌入特定的互联网场景，结合特定场景下用户产生的风险管理需求提供保险服务。互联网理财和第三方支付行业通过打造不同消费场景下的产品渗入人们的生活，让消费变成自发的需求。另外，随着互联网把人的个性需求一一放大，私人定制也成了场景应用的一大热点。今年各大电商平台抢滩年货节，都把个性定制摆在了营销的重点。人们的消费水平和消费观念都在提升，性价比不再是决定消费的首要因素，场景化就是消费升级的产物。在未来，寻找合适的场景或创新场景并为之提供符合逻辑的消费选择是商家必须学会的技能，为产品制造更多的机会和空间。五、最后一公里 “最后一公里”不是距离的问题，或者说不只是物理概念上的距离问题。有很多事情开始好像很容易，过程中也像模像样，但是问题总是出现在“好像”上，不重视末端，不重视细节，不重视衔接，不重视事后服务，这些问题是影响用户满意度的病根，但也是最难解决最容易忽视的。很早几年就开始提出“最后一公里”的问题，也有越来越多的行业开始关注这一概念，比如快递物流行业，随着网购的兴起包裹安全、及时地到达消费者手中就成了快递业最难搞定的“最后一公里”。城镇居民的超市生鲜O2O，农村消费品电商，要想带动市场需求，转变用户的消费习惯，物流都是亟待解决的“最后一公里”。近来十分流行的“共享单车”，能够实现市民想停就停的愿望，不用再为找不到还车点而浪费时间，解决了休闲出行的“最后一公里”问题，已经在很多城市备受欢迎。在紧密联系群众，切实解决群众最迫切的生活难题上，我国各级政府的信息化建设已经颇具成效，开通了集电话服务、网络在线服务、短信服务、手机APP、微信服务、微博服务为一体的综合性诉讼服务平台，致力于打通便民的“最后一公里”。以用户为中心的时代，善始善终，注重服务的公平公正性和长效性，把服务落到实处，帮用户解决好“最后一公里”问题。六、资本寒冬资本寒冬的说法是从2015年下半年开始流行起来的，数据表明，2015年8月份比7月份投资额度下降63%，新三板投资从53亿直接降到4亿。这种“断崖式”的下降让人们纷纷惊呼资本寒冬来临。但是到了今天，我们越来越清楚资本并没有过冬，只是越来越集中，投资人的眼光越来越犀利，寒冬之说只是个伪命题。不可否认资本在我国互联网创业的发展过程中起着举足轻重的作用，“风口飞猪论”还记忆犹新，但是随着太多不成熟的创业项目蜂拥而至，投资人发现风口过后，飞起来的猪还是得摔下去。毕竟资本的终极目标是赚钱，被创业者一番天花乱坠的演说一忽悠，必然导致短视和后劲不足。正是在这种环境中，看起来一场严酷的资本寒冬悄然而至，残忍却并不出乎意料。井喷式发展之后是不可避免的资源过剩，特别是两类创业团队的出现。一是缺乏核心竞争力，没有创新理念盲目跟风的投机主义者；二是过于自信，大谈情怀却缺少可行的盈利模式的理想主义者。这两类创业者在后院烧钱烧的不亦乐乎，却忘了烧的是投资者的钱，血本无归的惨案发生多了之后资本终于冷静下来。事实上是，寒冬只是一些人的寒冬，那些真正好的项目反而拿了很多钱，资本的回归理性帮助淘汰掉了很多滥竽充数的项目，也帮我们寻找到了真正有潜力成为独角兽的企业。投资的趋势是资本变得集中起来，创业团队更加重视自我建设，品牌、技术和团队上的不断强化。七、重模式轻模式重模式是指自营模式，市场推广、技术研发、仓储加物流配送、采购部门、售后服务全部由自己完成。这种模式的优势是控制能力强，由于多是各个流程中的最有组合，往往可以形成一定的行业壁垒，可以在自己的可控范围内自由发挥增量市场的拓展。但是要想实现这种模式的真正价值，企业需要投入的资金、人力、时间成本巨大，接入的环节越多，运营和管理成本越大，这是一般的中小型企业难以想象的。就算是有能力承担起这种巨大成本的企业也需要不断地推陈出新，寻求每个环节上的突破，这对企业全能型人才的要求极高。而轻模式就相当于是平台模式，只要包含技术研发、市场推广和招商三个部门即可。互联网发展至今，信息的获取已经非常便捷，因此运营成本低，适合创业团队快速启动平台，如果有个好的市场营销团队就可以实现快速渗透市场。但是正因为进入门槛不高，平台模式的竞争异常激烈，缺少核心竞争力是目前平台模式的普遍问题。目前的大趋势是轻重模式已经纷纷开始走向融合，模式的选择仅仅是一个企业进入市场的最初选择，随着O2O的发展回归理性，我们看到太多的企业在自己选择的模式上固步自封，苟延残喘。比如在餐饮外卖行业，美团和饿了么的大战并没有闹得两败俱伤，而是让我们看到了两股不断创新进步的力量，它们抛弃绝对的模式束缚，把用户体验和用户需求放在第一位，轻重模式的边界变得模糊，走向融合。八、云计算和大数据云计算颠覆了传统的IT架构，一方面使得用户不必再为一次性或偶发性计算任务而购买昂贵的IT基础设施，降低了企业的成本和IT准入门槛。另一方面云计算体现出超强的运算功能可以有效支持信息数据的运行、计算、储存、管理等，提高数据信息安全，提高企业运营效率。在云计算技术下，大数据时代来临。有句话叫“三分技术，七分数据”，得数据者得天下。大数据做的是全部样本而不是抽样，因此它关注的是效率、相关性，不是因果关系。这是大数据时代的思维，用数据去创造价值，现在企业利用大数据最多的是做预测，并且已经初见成效。目前像金融机构、电信行业都是拥有大数据在手，但是很多还没有发挥它的价值。而一些已经具有大数据思维获得成效的企业有谷歌、亚马逊等，这些互联网IT巨头在大数据上具有技术优势同时也拥有大数据的原始资源。谷歌希望用户在搜索时得到的内容只包含自己想要的，系统通过大数据分析自动剔除那些不想关的信息，做到真正的个性化。我国的云计算领域已经显示出一派蓬勃的生机，除了BAT三家抢滩公有云市场外，华为、网易、京东和三大电信运营也在全面布局云计算，另外一些在细分领域崛起的云计算创业企业比如青云、UCloud等平台实力也不容小觑。云计算正在成为新一代的商业基础架构渗透到各个传统行业中去，是互联网+传统行业发展的驱动力，不仅在电商、金融、娱乐领域越来越受欢迎，教育、医疗甚至政府机构也开始拥抱云计算和大数据技术。未来，在互联网创造的以个性化需求为中心的市场上，云计算和大数据的价值越来越凸显，可以帮助人们更好地解决一些社会问题，解决人的需求。与此同时，安全仍是伴随云计算和大数据技术的最大问题，这也是未来技术应用过程中最需要完善的。九、UGC、PGC、OGC 随着移动互联网的发展，网生内容的创作被分出了三种，分别是UGC（User-generated Content）用户生产内容，PGC（Professionally-generated Content）专业生产内容，OGC（Occupationally-generated Content）职业生产内容。 PGC和OGC的区别主要是以是否领取报酬为分界，PGC是有知识背景的人群义务地在网络创作，比如微博上的红人和知乎上的一些大神，深受各大网站的欢迎。 OGC则是各大新闻站点、视频网站等职业作者创作的内容。而UGC为代表的网站有各大论坛、博客、社交平台上，用户自行创作内容。特别是如今越来越多的年轻人喜欢在网络上吐槽、八卦、展示自己的生活圈，未来依靠社交红利释放UGC将成为网生内容的主流，Instagram、微博、美拍、小咖秀等平台的火爆也正是说明了这一点。今年的网络流行语也是特别多，比如什么友谊的小船说翻就翻、笔芯、吃土、小目标等等，这些都是网民自己创造出来的，并且能够迅速火爆起来，这就是UGC的优势。那么，现在的各个社交平台，各种APP的主要任务应当是想办法让用户产出优质的内容。通过这些优质内容来获得更多共鸣形成一个个圈子，通过社交关系来黏住用户。随着OGC内容越来越多，质量也进一步提高，内容付费已经越来越被大众所接受，像优酷土豆、爱奇艺、网易云音乐等网站都开通会员专享的内容，但是目前各大网站的会员黏性并不高，各大平台之间的差异化内容还没有形成。未来，网生内容的井喷期还会持续，我们将迎来质量与数量起飞的时代。十、区块链区块链（Blockchain）目前主要应用在比特币（P2P形式的数字货币）上，是在没有中央控制点的分布式对等网络，使用分布式集体运作的方法，可以说是利用计算机程序在全网记录所有交易信息的“公开大账本”。区块链是一个开放的系统化，链条里的任何一点消失也不会影响其余点的正常工作，是个去中心化、去信任的结构，所有的点根据既定的规则运行。在运营过程中所有交易都公开透明地进行，交易双方匿名，每一笔交易都通过密码学的方法与相邻两个区块串联，因此可以做到可追溯。去中心化、去中介信任和数据库可靠就构成了区块链技术的三大特征。区块链解决的最重要问题就是中介信用问题，双方在互补认识又没有中介的情况下可以完成交易，过程高度透明且数据高度安全。区块链的这种特性可以应用到信用记录系统、身份认证系统或产权认证系统中，那么我们现在常常遇到的“如何证明你妈是你妈”这样存在性证明的难题将不复存在。分布式账本和点对点传输植入银行机构的对账、转账等业务大大降低了交易成本。除了用在虚拟货币上，区块链技术在电力、支付、股票交易、财产公证等领域已经开始发挥作用。在我国，区块链技术的应用受到国情的影响可能会最先应用在非银行的泛金融领域，目前我国关于区块链领域的布局还多限于技术研发和死路交流，比如清华、北邮等组成的中关村的区块链联盟和腾讯、华为、平安银行等组织的金链盟。未来将极有可能出现以区块链技术为基础的商业平台，挑战目前以阿里为代表的电商平台。但是基于目前区块链技术还未成熟，价值认可和监管态度还不确定，技术瓶颈亟待突破，区块链这个新技术的应用才刚刚开始。十一、众创众包众筹 “众创”指通过创业创新服务平台聚集全社会各类创新资源来创业。众创空间是通过市场化机制、专业化服务和资本化途径构建的低成本、便利化、全要素、开放式的新型创业服务平台的统称。这类平台，为创业者提供了工作空间、网络空间、社交空间和资源共享空间。比如腾讯众创空间的“双百计划”，已在全国开放了19个线下空间站点。 “众筹”指通过互联网平台向社会募集资金。相较于传统的融资方式，众筹更为开放，只要具备发起人、平台和发起人，就能启动一个创意项目，为更多的小成本经营或创作人提供了无限的可能。从2014年开始，我国各大电商平台纷纷推出众筹项目，涵盖硬件、娱乐等各个方面，众筹在我国飞速发展起来，也涌现出很多独立的第三方众筹平台，这些平台有综合类的也有各垂直方向上重点发力的。 “众包”则是指将传统由特定企业和机构完成的任务，向自愿参与的所有企业和个人进行分工。这跟外包是两个截然不同的概念，外包是指把业务委托给专业性的团队，具有局限性。比如房屋建筑方把装修工程外包给职业的装修团队，而物流企业把在派单高峰期让人们自住接单派送就是众包模式。众创、众筹、众包其实都是共享经济的体现，共享经济已经是火了好几年的概念了，其初衷就是对社会闲置资源的有效利用。不仅仅是最开始的Uber、滴滴那样的网约车、Airbnb那样的短租房，社会上的资金、人力甚至时间、创意、技能、经验等相对抽象的服务也可以分享。随着国家对这方面监管制度的完善，分享经济的模式将在各个领域内展开，因为它的本质指向一种乌托邦式的氛围，大家有钱的出钱、有力的出力，最后大家都是分享中的受益者，这是自古以来人们所向往的状态，但前提是参与分享的人不可以有一点不纯的目的，一旦目的变了，那分享就变成了掠夺。十二、去电商化可能很多人还觉得电商是个新词汇，但是中国电商的老大马云已经在去年宣称不再提电商的概念了，去电商化成为了已经证正在发生的事情。去年10月的云栖大会上，马云豪言“电商将不复存在”，并且提出了新零售、新金融、新制造、新技术、新能源的五个新词。去电商化，其实是在宣告着O2O进入下半场，纯电商将线下交易搬到线上的行为已经不可行了，现在要做的是将线上、线下更紧密、更有机地结合起来，线上不能脱离线下的实体商店，线下店铺也要积极融入互联网延伸交易行为。商品生产企业、物流、线下销售终端和消费者成为命运共同体，并且以消费者为中心，平台方起着连接这四个方面的作用。过去纯电商的弊端是没有合理分配好线下和线上平台的职能，甚至有些实体终端认为电商是在和线下争夺消费者资源，实体店消费者流量减少，线上平台假冒伪劣产品大行其道，这种恶性循环并不是电商产生的初衷。因此在O2O进入下半场以后，新的销售模式应该产生，以消费者的需求为中心，平台将需求反馈给商品生产企业，企业在平台上实现精准营销，线下终端演化为体验场馆，淡化销售额销售量，强化营造消费场景的作用。在用户时代，去电商化的概念应该是摆平电商困境的有限方法，但是路漫漫其修远兮，这显然是个漫长而艰辛的道路。结语纵观以上的这些互联网时代的词汇，无非都是互联网带来影响的具体表现。互联网庞大的用户基数可以轻易实现规模效应，降低沟通成本、缩短沟通距离，颠覆着传统商业世界的规则。我们处在一个时刻变化着的时代，互联网让我们必须时刻准备着接受新事物和创造新事物，予以快速的反应和适应。互联网对这个时代纵深地切入、蔓延、生长，有的人抓住了机遇走在前面，有的人相见恨晚奋起直追，人们都在更努力地适应着这个互联网笼罩下的新时代。鲁迅有一句名言，这世上本没有路，走的人多了也便成了路。这句话在如今听起来还是那么地掷地有声，如雷贯耳。新时代的路要新时代的人们去开辟，时代的车轮滚滚向前，新的一年，一句话：大家撸起袖子加油干！未来，互联网将消失，因为它已经无处不在、无所不在，全面融入到任何一个传统产业中！

USQL如何帮爱普新媒降低80%成本，提升50%数据分析速度

“使用USQL产品，用户在原有的数据文件基础上进行数据建模，即可使用SQL进行业务数据的快速查询，此种方式对原有数据文件改动较小，用户不用关注大数据分布式处理的过程，业务迁移方便。对比我们现有的大数据处理方案，节省80%的服务器成本，提升50%数据分析速度，同时也缩短了新业务的开发周期，值得推荐。 ”——爱普新媒CTO 牛德恒USQL是什么？数据湖分析（USQL）是一种可扩展性强、成本低廉的无服务器SQL分析计算引擎，可轻松完成面向海量数据的数据建模工作，SQL即可完成数据查询和分析，极大降低使用大数据的门槛，且无需数据库管理员和运维人员，大幅度减少对大数据工程师的依赖。 USQL在爱普新媒案例中的表现计算成本降低97.5%相较于爱普新媒现在每月花费在数据仓库UDW（用于临时存放数据）的数千元，处理同样的数据，USQL可将成本控制在每月几十元，因为USQL按照实际分析数据量计费，每GB数据分析价格极低，且不使用时不计费。任务周期缩短55.6%爱普新媒现有架构下，处理不固定的数据需求，数据导入与分析平均处理时长为1.8天，而USQL可省去数据导入的步骤，减少运维工作量，大幅度缩短每次任务完成时间。分析效率提升5倍爱普新媒所有真实业务SQL均已落地，其中最耗时的SQL分析时间可从600秒降至118秒，整体明显提高SQL分析效率。大数据工程师投入降为0目前每月需投入大数据工程师20个人日，使用USQL产品，业务分析师可直接通过SQL在对象存储UFile中完成数据分析，极大减少对工程师的依赖，有限的人力资源可得到更好的利用。关于爱普新媒成立于2010年，是一家专注于移动互联网产品研发和新媒体整合营销的高新技术型公司，旗下拥有100余款精品软件，内容涵盖日常生活、效率工具、文章资讯等多个方面，主营以天气预报、快游等综合自媒体矩阵为载体的推广业务和以云魔方DSP移动互联网广告分发平台为基础的广告投放业务。面临的数据挑战爱普新媒广告业务数据规模达到数百TB，日增长量为1TB左右，业务日常不固定的分析需求多，现有的大数据处理方案下，数据部门每月需投入大数据工程师20个人日，额外花费数千元维持一个数据仓库集群，且平均每次需求处理时长为1.8天。基于已有架构，数据部门将广告日志数据压缩后存放于对象存储UFile中，接收到业务分析师不固定的数据需求后，再将用于分析的原始数据，临时加载到数据仓库UDW中，完成SQL分析后实施清除操作。图：爱普新媒现有架构业务分析师的抱怨对于业务分析师而言，数据规模达到数百TB，无法自主完成分析，必须极大程度依赖大数据工程师；并且每次任务处理周期长，若后续有需求变更或分析结果未达预期，还需重新走一遍处理流程；此外当对分析结果存有疑问时，无法查看原始数据进行校验。数据部门的烦恼业务每月的不固定数据分析需求多，又无法自主完成，需要占用数据部门有限的技术人力资源；需求变动返工次数多，会导致大量重复性工作；并且随着数据规模日增长量的不断提升，用于临时存放不固定需求数据的GreenPlum成本一直在增加。产品诉求基于现状，爱普新媒的产品需求清晰明确：支持数百TB规模的数据分析业务分析师能够独立完成不固定需求分析工作具有较强的Ad-Hoc能力缩短每次需求处理时长降低计算成本投入和运维投入选择USQL产品带着上述诉求，爱普新媒留意到UCloud推出的USQL产品，对其无运维、低成本、低门槛的产品理念产生浓厚兴趣，当即联系UCloud架构师表达试用的意愿。在与其数据部门沟通的过程中，UCloud架构师发现对方务实且拥有开放的学习态度，对云计算也一直保持极大的好奇心，接触了解过数据湖以及Serverless的概念，为双方的交流奠定了良好的基础。此外现有架构中计算与存储是分离的状态，其原始数据并未与GreenPlum强耦合，这为更换分析引擎的方案实施提供了便利。 USQL替换GreenPlum新架构中使用USQL替换原先用于临时加载数据的GreenPlum，省去数据从UFile导入到GreenPlum的过程，并使得业务分析师能够直接通过SQL分析UFile中海量数据，全程无需大数据工程师的参与。图：爱普新媒新架构此外，数据对接中发现，爱普新媒的数据格式为JSON并通过GZIP格式压缩，UCloud了解后一周内完成USQL产品升级，得以支持这两种数据格式，减少对接上的障碍，并协助爱普新媒重新布局其现有数据，目前爱普新媒实际业务SQL已全部落地，同时完成产品培训以及现场展示。图：实际业务SQL示例结果显示分析效率可提高5倍，CTO观看USQL的实例展示后，当场测算成本，对其在降低成本、提高效率、减少人力方面的表现感到超出预期，已决定将所有离线计算业务都放在USQL上。如果您也有大数据分析成本的困扰，欢迎加入我们的数据分析群共同探讨！USQL如何帮爱普新媒降低80%成本，提升50%数据分析速度标签：架构能力实例好奇心价格gzip互联网产品额外image

云计算第三次浪潮洪波涌起

找报告，就上发现报告！云计算的发展正在经历第三次浪潮：第一次浪潮是IaaS，用户是专业IT人员；第二次浪潮是SaaS，用户是销售、财务、HR等专业人员；第三次浪潮是PaaS，用户是IT开发人员，但低代码让人人都能编程，低代码和PaaS结合，让PaaS为每个人赋能，正在引发云计算第三次浪潮。云计算的第三次浪潮市场更广阔，对我们带来的变革更深刻更持久。

“云”——这一虚无缥缈的词让很多人都是丈二和尚摸不着头脑，究竟什么是云计算？它到底有什么用？相比传统计算，它有什么特别之处？...报告酱整理了相关报告，梳理出云计算行业的全部面貌，希望为你呈现一个云计算行业全景图，并清晰了解行业的上下游产业链，以及一二级市场的投资机会。

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT（Information and Communications Technology）信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。说白了，就是一种新型的计算资源获取方式。相比传统计算，云计算的资源获取方式从“买”变成了“租”。

专业解释是：云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成。

①云计算按服务类型可以分为三类

1）基础设施即服务IaaS(Infrastructure as a service)

2）平台即服务PaaS(platform as a service)

3）软件即服务SaaS(software as a service)

我们可以用自己建房子自己住来类比云计算的三种服务类型。

首先是基础设施即服务IaaS，之前公司要建信息系统，基础设施从哪里来呢？需要自己建机房、服务器、网络以及配套设施。就好比你自己建房子，需要自己买土地，买材料，设计房子结构，建房子。那现在基础设施即服务告诉你，你不用自己建房子了，我这有现成的，你直接租就好了。

其次是平台即服务PaaS，之前公司在自己建好信息系统之后，还要自己搭建操作系统、配置环境。就好比你盖好房子之后还要你自己装修房子，那现在平台即服务告诉你，你不用自己装修房子了，我这能提供装修服务，你直接买就好了。

最后是软件即服务SaaS，之前公司在把操作系统、环境配置好之后还要自己开发各种应用软件。就好比你房子硬装完成后还要进行软装，配备休闲娱乐设施、运动健身设施等等，那现在软件即服务告诉你这些应用设施我这都有现成的，你也可以直接租用的。

分别是公有云、混合云、私有云。

这张图就很好地帮我们解释了云的概念，公有云强调弹性和共享，小到1核1G的单一云主机，大到数十万核的计算集群，都可以按需调配。

私有云属于安全的专用基础设施，更适合有一定规模而且对安全性要求较高的企业与传统的On-Premise（本地部署）模式不同，私有云强调“云化”，基于一系列的虚拟化和自动化技术，私有云可以提供类似公有云的“弹性”和“敏捷”体验，同时又能提供更灵活的功能和更可控的安全。对使用者来讲，起步门槛低，灵活可调整，适用于从无到有、快速成长型的企业或者创新业务。

公有云和私有云组合起来，一部分业务使用公有云，一部分业务使用私有云，这就是混合云。严格来讲，混合云不是一种云的形态，而是一种部署模式，但企业需要一些技术来实现两朵云的统一管理、监控、调度、数据同步等等。与只使用一种形态的云相比，混合云部署更复杂。

按照产业结构来看，云计算产业链的上游供应商为第三方IDC企业，以及包括服务器厂商、网络运营商和网络设备厂商在内的基础设备提供商，同时，IDC厂商也需要向基础设备提供商采购。产业链下游为云生态，包括基础平台和云原生应用等，云计算厂商负责提供IaaS、PaaS和SaaS等服务。

按服务的类型划分，IaaS厂商可以分为服务器供应商、IaaS厂商和专业云计算服务提供商。其中，IaaS厂商又包括了大型IaaS厂商、主流IaaS厂商和运营商。而专业型云计算服务提供商细分种类较多，包括了云安全厂商、分发CDN厂商、Docker厂商、云存储厂商、视频云服务厂商以及性能APM厂商。各大IaaS厂商竞争力差距的主要来源于云计算基础服务的创新性、行业解决方案的成熟度以及服务实施效果，因此，建立整体云生态，聚合产业链上下游合作伙伴，是提高IaaS厂商的市场竞争力的重要途径。

全球及中国云市场整体呈高速增长；2017年美国占全球59.54%的市场份额，其次是欧洲占21.50%，亚洲仅占12.04%；全球云计算市场SaaS占比约2/3，PaaS市场规模最小；中国云计算市场IaaS占比最大，其次是SaaS，最小是SaaS。

国际云计算发展相对成熟，公有云是市场的主要构成。经历了多年的发展之后，行业市场规模依然保持平稳较快增长。Gartner报告显示，2019年公有云市场规模为1883亿美元，同比增长21%；2020-2023年平均增速预计为17.6%。

国际市场上，SaaS服务所占份额最大。国际云服务市场中，IaaS建设已经增长较为缓慢，SaaS层是市场的主导。其中，SaaS层中，ERP、CRM、办公套件、内容服务和通信协作等应用市场占比排位靠前。

IaaS行业具有超强的“马太效应”，资本壁垒和规模经济（服务器利用率提升以及资源的耦合配置）是最主要的影响因素。2016年中国公有云IaaS市场总容量为100亿元，阿里云一家独大，2017年，排名前五的厂商分别是阿里云、腾讯云、金山云、中国电信和Ucloud，合计份额高达68%。

在云计算的渗透过程中，客户首先聚集到了 IaaS 和 SaaS 上，IaaS和SaaS的龙头厂商具备先发优势，所以Salesforce和AWS的市占率在公有云PaaS中是前二。

2017年上半年数据显示，中国PaaS竞争格局，阿里云以 27%的份额保持压倒性领先，Oracle占比 9.7%，AWS占比 9.7%，Microsoft占比 6.8%，IBM占比4.6%。

PaaS市场TOP5中除阿里云外均为国外厂商，亚马逊、Oracle、IBM等国际巨头纷纷通过中国国内企业合作的方式抢夺中国市场。例如， IBM同世纪互联合作将Bluemix PaaS平台落地中国；Oracle与腾讯云战略合作，将企业级云服务解决方案引入中国，全面覆盖SaaS、PaaS和IaaS三层云服务。

从产商销售比来看，全球SaaS市场，2015年，Salesforce占11%销售比，Microsoft尾随其后，占8%，排第三的为Adobe，占6%；中国SaaS市场，2017年上半年，金蝶占7%，Oracle和微软紧随其后，均为5%。

从服务细分领域市场份额来看，全球SaaS里CRM份额最大，占39%，其次是ERP和网络会议/社交软件，占16%和10%。

随着未来IaaS市场规模的进一步扩大，相关产业生态将广泛受益，推荐从 IDC、服务器、交换机以及光模块等产业挖掘投资机会。

（1）在IDC领域，云计算需求回暖叠加5G商用将带动流量爆发，第三方IDC服务商成长性确定。在未来IDC超大型化和边缘化进程中，掌握一线城市核心IDC资源、同时拥有较强的扩张能力以及产业议价能力的IDC服务商更能持久稳定发展。

（2）在IT基础设备领域，流量增长带动数据计算、存储、传输、安全等需求快速提升，直接驱动云厂商Capex投入增加，IT基础设施和网络设备作为IaaS的基础与核心，全面开启拐点向上趋势。

相关受益标的包括：通信设备龙头中兴通讯；数据中心交换机及企业级路由器市占率领先的紫光股份；数通及无线业务稳健增长的星网锐捷；中国第一服务器品牌浪潮信息。

（3）在光通信领域，云计算市场与电信市场共振，日益增长的需求持续推动速率的提升，光通信领域400G时代正在开启，产业链即将迎来升级及增量机遇。

光环新网二十年耕耘与发展，积累了丰富的行业经验和数据中心资源，公司在一线城市区域提供安全、高效、便捷、可信赖的企业级IDC和云服务。公司未来将加快IDC产业升级，大力发展云计算业务，不断提升研发、技术、服务水平，以专业性的产品和服务为用户提供互联网一站式综合解决方案。我们认为公司目前不断拓展北京、上海及周边IDC 项目，投产后将会对公司股价产生较大有利影响，同时疫情期间，短期需求增加，公司机柜上架率提升，利好公司。

浪潮信息长期专注于国内服务器市场，2019年市场份额已达到全球第三、中国第一。公司的云计算客户占比高，有望受益于设备国产化率的提升和云资本开支的回升，实现超越行业平均的成长。

浪潮在云计算客户资源、战略定位及生产成本等方面具备竞争优势。1）客户资源优渥：浪潮2011年便明确了云计算战略，在云计算领域具备一定的先发优势，携手头部云厂商积极推动开放计算基础架构，更深度绑定BAT等头部客户。这种对行业的判断领先市场，经过接近10年成长，我们估计公司当前在国内云计算市场份额占比约为50%，云计算客户占公司的收入比例也在60%。2）战略定位灵活：业务集中于服务器市场的浪潮，在低成本和差异化的两极战略象限中，倾向于采取更中位的战略去积极获取市场份额，灵活应对来自品牌厂商和白牌厂商的竞争；3）成本控制有力：浪潮产品ASP约为6000美元，低于其他头部品牌厂商，公司与Intel之间按照战略协议价格采购CPU，以及公司的信息化管理等为公司带来了低价保障。

中科曙光是中国领先的高端服务器生产商，具备全国产化产业链布局及国家研发经费支持，我们认为公司有望受益于服务器需求提升和产业链国产化趋势，实现超越行业的成长。理由如下：服务器市场有望在云资本开支回暖及技术更新迭代的双重驱动下实现快速成长。随着国内疫情有效控制，服务器作为百行百业的数字经济底座将迎来需求全面回暖。服务器上游核心供应商正在推动CPU从14nm向10nm升级，创造下游产品迭代需求。中科曙光在服务器全产业链布局完整，受益于国产化调整及国家对信创产业链的支持。

新华三作为公司核心资产，传统企业网路由器交换机全球领先，同时拓展服务器、存储业务补齐IT全产业链。借势5G网络IT化转型切入运营商数通及新网络（SDN/NFV）市场，业务、技术全面对标思科、华为，空间广阔竞争力突出份额有望再提升。凭借独特优势，布局私有云边缘云、小基站、安防等多个千亿赛道，业务边界扩张：利用超融合技术优势剑指私有云边缘云，与Intel合作布局5G小基站，借力人工智能、云计算、大数据、大安全等网络后端技术积累引领安防智能化。

科创板上市，主要产品包括公有云、私有云、混合云、数据可信流通平台安全屋。中移动是它第四大股东，也是重要的合作伙伴。2019年有15亿的营收，其中约12亿是公有云收入，是比较纯正的云计算服务商。优刻得创始团队对行业风口有较好的把握能力，在细分领域能够形成自己的特色优势，同时公司采取与大型公有云厂商差异化的策略，通过“铁三角”团队实现客户粘性与价值。

主营业务包括信息安全以及云计算。云计算主要向企业级用户提供云终端、桌面云一体机、超融合一体机、软件定义存储、云计算平台、私有云、专属云、混合云等多款产品、服务和解决方案。2019年云计算营收12亿，占比26%。2020年以来，公司发布了5款爆款新品，分别为信息安全领域的访问控制系统aTrust、SangforAccess；云计算领域的ARM超融合；IT基础架构领域的大数据智能平台aBDI、数据库运维平台DMP。

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