雲端計算的未來怎麼發展？怎麼學習雲端計算相關技術？

隨著企業和公共部門加速採用，雲已成為新的常態。從計算和儲存的按需供應到基於FPGA 和GPU 的基礎架構，雲端計算已經走過了漫長的道路。來自亞馬遜，微軟，谷歌和IBM 等超大規模基礎設施提供商的創新將影響企業資料中心。這一趨勢將使大型企業能夠利用雲提供商實現的效率和效能。隨著這種趨勢，內部部署基礎架構和公共雲之間的界限將變得模糊。

兩個主要趨勢將影響當前的DevOps 模型- 容器和AI。

傳統的DevOps 工具是專門為供應、排程、配置和管理虛擬機器的生命週期而設計的。容器帶來了不同級別的抽象，消除了直接管理VM 的需要。諸如不可變基礎設施、程式碼等基礎設施和自愈應用程式之類的概念使得傳統的DevOps工具不那麼相關。

在2019 年，我們將目睹新一波DevOps 公司，它們提供高效的CI / CD 流水線，更好的可觀察性和微服務的安全性。與其他基礎設施領域一樣，容器也將加速DevOps 市場的變革。

將AI 應用於DevOps 導致了減少人工干預需要的AIOps的出現。從異常檢測到根本原因分析，從預測性擴充套件到智慧監控，基於AIOps 的技術將成為智慧運營工具。它甚至可以用智慧自動化取代L1 和L2 支援團隊。AIOps將成為2019 年DevOps的重要趨勢。

無伺服器計算（Serverless）不再是一個流行語。它正在成為發展最快的雲服務交付模型之一。亞馬遜、谷歌、IBM 和微軟在它們各自的公共雲環境中提供無伺服器計算模型。

功能即服務（FaaS）是無伺服器計算的交付模型之一，其中開發人員上傳打包為模組化函式的程式碼片段。呼叫這些函式是為了響應由各種外部源（如資料庫，儲存容器，流，甚至使用者介面）生成的事件。AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions和IBM Cloud Functions 是公共雲中的一些實現。

在剛剛結束的KubeCon 2018 大會上，討論最多的話題是無伺服器。業界正在共同努力使Kubernetes 成為部署事件驅動功能的平臺，這些功能是根據內部和外部事件呼叫的。FaaS成為容器世界的主要方向，定義FaaS 的通用標準以實現功能的可移植性和互操作性。

在2019 年，我們將看到兩個趨勢- CaaS 和FaaS 的融合，以及FaaS 的標準化。

那麼怎麼學習雲端計算呢？下面來給大家講解下：

雲端計算是一個大範圍的概念，並不是侷限地指某種技術。想了解雲端計算的基本概念和市場格局可以從一些科普類教材開始，輔助以各類相關的部落格文章和新聞。

熟悉了雲端計算的概念，再進一步選擇自己想要學習的方向時，可以根據自己的特長和愛好去選擇。比如題主所說的雲應用程式設計，我覺得可以參考Amazon Web Services (Simplified Chinese)上的一些案例，去熟悉各類雲服務和應用雲化的原理，具體學習開發的時候可以參考相關技術文件。

如果對目前比較主流的一些開源雲平臺（比如Openstack）感興趣的話，建議先具備Linux基礎，然後實際安裝操作一下，這是最快捷的學習方式。

另外還想澄清一點的是，虛擬化是雲端計算的基礎，但並非是雲端計算的核心部分。很多人認為虛擬化就是雲端計算，這是比較片面的認識，當然這也和部分廠商的宣傳有較大的關係。就目前的發展趨勢來看，雲端計算所帶來的自動化、標準化的各種雲服務（比如應用自動化部署、大資料處理等等），以及構築在各種服務之上的多種應用，才是其核心所在。單純地強調虛擬化的重要性，其實掩蓋了雲端計算的真正能力。