京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2017云计算市场的十大发展趋势
2017年的云计算更加炙手可热,在企业数字化转型的大环境下,中国企业云计算市场正走向天时、地利、人和,从云计算概念的提出到大规模商业应用,企业和用户已经在亲身经历着新型IT架构带来的种种变革。
日前,深信服CTO曹心驰结合了国内上千家企业用户部署云计算的真实需求,以及企业在云计算实施上遇到的多种问题,总结了国内云计算市场的十大发展趋势,供大家参考。
趋势一:公有云业务营收增速变缓,正式进入私有云市场
从IDC调研数据来看,2016年中国市场公有云的规模150亿,私有云规模270亿,可以看出公有云要比私有云规模小。对比全球市场,公有云规模100多亿美金,私有云规模2000多亿美金,也是同样的情况,而且差距远比中国大,私有云将来会有更多的市场空间。
趋势二:企业将SDDC、私有云、混合云建设作为核心战略
未来,大部份企业将核心业务逐步迁入私有云,构建自己的软件定义数据中心,企业IT建设往混合云、多云方向发展。同时,统一的云间接口标准、突破云壁垒、实现多云管理以及解除厂商绑架是企业部署云计算时重点考虑的问题。
趋势三:容器与OpenStack融合将成为一种潮流
技术融合是大势所趋,容器技术已经成为业务快速交付、产品快速迭代的代名词,越来越多的软件厂商基于容器开发产品,OpenStack云架构也不例外的开始融合容器技术。
趋势四:网络信息安全成为IT建设的基础
企业云化迁移时,安全的建设、管理和运维模式在发生变化,传统安全方案无法满足现有云模式的矛盾会越来越突出。企业IT的管理呼唤服务化交付的安全,让全方位的防御体系能够迅速落地,并能让企业更加灵活直观的掌控IT及业务的安全状态。
趋势五:移动应用遵从摩尔定律,市场快速变大
企业级移动应用将会更快速的增长和迭代,移动应用不仅仅成为企业提高工作效率的利器,同时也将成为企业新的利润增长点。
移动办公的接受度越来越高,使用率越来越高,移动安全就成为企业不得不考虑的重点。基于移动安全的企业解决方案,如EMM等方案,也将成为新的热点。
趋势六:超融合技术成为构建智能数据中心的首选
数据中心将从简单、灵活、安全的建设理念往更加智能的方向发展,超融合技术将是未来智慧数据中心建设的首选。超融合技术从以前尝试性试用,逐步走向规模化部署,并从非核心业务向核心业务系统覆盖,也将成为资源规划和建设的统一标准,并且超融合也从满足传统数据中心需求的角色,向云数据中心基础转变。
趋势七:大数据技术从“互联网+”向垂直行业溢出
大数据的演进已经越来越接地气,已经开始与深度学习、语义计算以及人工智能等其他技术结合,形成各种智能化可视化分析技术和工具,并被广泛引入行业应用。大数据技术从“互联网公司”向更多垂直行业、物联网、移动互联网溢出,加深虚拟世界和人的交融。
趋势八:应用PaaS向行业解决方案PaaS演进
各种基于应用的PaaS交付已经无法满足企业对资源和服务便捷性的要求,从业务层面来看,企业对行业解决方案交付为蓝图的PaaS平台的呼声越来越高。2017年,越来越多的厂商及组织已经迅速展开了基于行业跨度、业务纵深PaaS的开发和创新。
趋势九:传统应用开发商开始大量SaaS化转型
2017年将成为SaaS关键年,企业级SaaS将通过更加专注、更加标准化的产品和服务形成规模化效应,从市场层面进行突破,让企业级SaaS真正成为企业的一种管理解决方案标准,帮助企业降低基础投资、人力成本并提高公司整体运作效率。
趋势十:SD-WAN技术在广域网开始走向商业成功
SD-WAN是新兴的概念,但从技术上看,并不算新事物。只是将先进的网络架构从较封闭较小范围的数据中心内部转移到更大的舞台——城域网。SD-WAN其实是实现了互联网的"虫洞效应",将用户的访问需求极速的传达到服务端。简化了骨干网络的链路,增强了骨干网的承载能力,加强了数据中心级的链路安全,给企业数据中心间通信提供了更好的保障。
2017年,SD-WAN将登上舞台成为耀眼的科技明星,展现出自己的先天优势,如传输独立性、安全性、智能路径控制,这也给企业级客户提供优质的用户体验,实现数据中心间网络自动配置和管理,让多数据中心的管理更便捷、更容易。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09