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來源：華為云計算技術有限公司和中國信息通信研究院云計算與大數據研究所 　　云原生的本意是指應用“生于云，長于云”，“原生”要求應用或服務從一開始就基于云架構來設計和構建。早在容器技術流行之前，Netflix這樣的互聯網公司就已經在實踐云原生的技術和應用構建方式，云原生數據庫基于這個理念應運而生。 　　云原生數據庫是指為云架構而設計和構建的數據庫，云架構場景下要求有更高的擴展性、多租戶、分布式部署等能力。 　　隨著信息技術的飛速發展以及智能終端的不斷普及，全球數據量呈現爆發式增長，數據庫作為支撐數據處理的核心技術需要不斷創新變革。云原生數據庫能夠充分結合云基礎設施的優勢能力和特點構建數據處理和管理能力，使得企業數據管理模式邁入新臺階。 　　日前，華為云與中國信通院云計算與大數據研究所共同發布了業界首個《云原生數據庫白皮書》。白皮書首先闡述了云原生數據庫的發展趨勢與現狀，之后從云原生數據庫應用場景、技術架構、關鍵技術以及不同場景下的生產實踐詳細地介紹了云原生數據庫的技術模式，最后通過結合當前應用現狀及問題，指明了未來云原生數據庫的技術方向，力求梳理云原生數據庫全流程概念及方法。

　　概念源于國外，國內發展迅猛

　　云原生數據庫起源于 Amazon，隨之受到國內廠商的廣泛關注。 　　以華為云、阿里云、騰訊云等為代表的頭部廠商投入大量資源進行研發。僅三年左右的時間，市場已經形成較為成熟的云原生數據庫應用模式并應用在不同的場景中。 　　根據中國信息通信研究院面向國內企業的調研，受訪組織認為云原生數據庫領域較有影響力的廠商和產品排名前四位的分別是華為云 GaussDB、阿里云 PolarDB、騰訊云 TDSQL-C 以及 AWS 的 Aurora。 　　可以看出，國產云原生數據庫雖然起步較國外稍晚，但在國內的發展迅猛，影響力已逐步超過國外云原生數據庫。 　　云原生數據庫的應用場景廣泛，使用方式多樣。信通院對云數據庫的使用者進行調研后發現，云原生數據庫的使用者行業分布廣泛，其中來自互聯網行業的占比 55.4% ，這里面包含了互聯網電商、社交文娛、計算機軟件、信息技術服務等多個細分行業。 　　互聯網一直是走在信息化前沿的行業，也是率先使用云原生數據庫的領域。互聯網的主要特點有：業務快速更新迭代、應用場景變化多樣、重視企業運營成本。因此，企業在進行選型時較看重云原生數據庫的擴展性、易用性和運維運營成本。 　　據中國信通院調研，使用云原生數據庫的企業 2021 年在數據庫上投入的資金從 50 萬左右到 500 萬以上不等，企業人數從 10 到 10 萬人以上均有，以上可以看出云原生數據庫適用于不同規模的企業。其智能運維、性能優越的特性受到大型企業的追捧；其彈性伸縮、按需計費的特性也使得小型企業能夠按需使用，降低運營成本。 　　尚未使用云原生數據庫的企業中，25% 以上的企業是由于對于云原生數據庫不夠了解。相關技術企業在完善云原生數據庫產品的同時仍需在宣傳方面加大投入力度，使得云原生數據庫獲得更多的市場認可。 　 　云原生數據庫邁向新時代

　　隨著市場需求的升級和技術的成熟，云原生 2.0 的時代已經到來。企業智能升級進入新的階段，企業云化從“ON Cloud”走向“IN Cloud”， “以資源為中心”演進到“以應用為中心”。 　　以應用為中心的云原生數據庫，不再是簡單的資源供給，在架構和技術能力上要能感知應用特征，一切設計圍繞應用出發，讓應用能更智能、更高效地使用數據庫，構建敏捷智能的企業數字化業務。云原生 2.0 應用驅動數據庫從資源為中心到應用為中心，從地域為中心到流量為中心，從負載為中心到數據為中心，能夠從以下方面為企業帶來新的價值： 　 　**一是彈性成本。**通過多層級的資源彈性以及與之匹配的多樣化的計費模式，實現真正的按需使用。 　 　**二是安全可靠易擴展。**結合云平臺的高可用和規模化能力，保障企業應用的安全運行，支撐業務快速增長。 　　 　**三是降低企業使用門檻。**通過架構上、技術上的融合創新，讓應用在架構設計、業務處理、業務切換、運維監控等方面完全透明，提升業務應用的敏捷程度，一站式數據處理，滿足企業多元化需求。 　 　云原生數據庫市場潛力可觀

　　據中國信通院統計分析，2021年，中國公有云數據庫市場規模為144.59億元，較2020年增速34.3%，預計到2025年，中國公有云數據庫市場總規模將達到503.31億元。 　　Gartner預測，到2025年，基于云原生平臺的數字化業務比例將達到95%，將帶來云原生數據庫市場的快速增長。云原生數據庫將成為云上數據庫使用的標準范式。

　　據中國信通院統計，在受訪的企業中，57.9%的企業會考慮使用云原生數據庫并將其應用到主要業務系統中去。80%以上的企業認為云原生數據庫是未來的發展方向，也有受訪者認為在某些場景上還需要一些時間。 　　云原生數據庫和傳統數據庫云服務的形式在未來一段時間會是并存的關系。但是，隨著數據庫與云計算技術的不斷發展，云原生數據庫因其智能運維、彈性伸縮及安全穩定等特性，在企業核心業務和高負載場景下的占比會逐漸增加，從而成為企業數據庫使用的標準范式。 　　 　云原生數據庫技術發展趨勢

　　（一）內存池化，全棧解耦，追求極致的彈性伸縮

　　在架構上云原生數據庫要實現內存池化和全棧解耦。當前主流商用的云原生數據庫都完成了計算層和存儲層的解耦，接下來計算資源層中算力與內存也會解耦，計算能力池化、內存容量池化、存儲能力池化，達到“計算 - 內存 - 外存”三層資源徹底解耦可分別進行彈性熱伸縮。 　 　（二）基于內存池的 HTAP，釋放軟硬協同的潛能

　　將內存池技術和 HTAP 結合是其中一個趨勢。云原生數據庫在 OLTP 和 OLAP 能力融合的基礎上，未來更進一步結合內存池軟硬協同，實現網絡吞吐的大幅度縮減，同時也將內存池的性能優勢發揮到極致。 　 　（三）智能彈性，實現更細粒度、更精準的資源調度

　　Serverless 數據庫未來還需要具備智能彈性的能力，能夠根據用戶的歷史負載計算出用戶畫像，快速判斷未來的負載曲線，提前為彈性伸縮準備好資源，避免負載沖擊到資源規格上限，減少系統資源浪費，追求更極致的彈性。 　 　（四）全場景智能數據庫，發揮 AI 與數據庫的融合價值

　　未來，云原生數據庫將持續與 AI 內外協作，向全場景智能數據庫邁進。全場景智能數據庫包含兩個方面：一是 AI for DB，讓數據庫管理更加智能高效。具備自檢測、自診斷、自調優、自運維及自安全的能力，覆蓋數據庫全生命周期的管理與優化。二是 DB for AI，提供庫內 AI 引擎。庫內全流程 AI 框架，數據不出庫，端到端完成數據清洗、 　　特征工程、模型選擇和模型訓練，安全可靠、簡單高效；庫內原生支持常用 AI 算子，滿足絕大部分機器學習使用場景。 　 　（五）結合全密態和防篡改技術，保障云上數據安全

　　全密態數據庫通過支持密文形態下的數據查詢和計算，使得攻擊者在獲取內存數據后仍然無法解析出有效的明文信息，更重要的是，數據加解密所需的密鑰均由最終用戶持有，可以有效地解決第三方信任問題。

具體內容如下

中國網絡安全行業概況

　　未來5年，中國網絡安全產業將依托云計算技術，在端點安全、移動安全、云原生安全領域實現強勢增長。

　　預計2022年，中國網絡安全產業軟件市場規模約達145.2億元，硬件市場規模約達295.2億元，安全服務市場規模約達258.43億元云安全市場規模約達155億元。

　　相對硬件部署模式時期，未來，中國網絡安全產品將以軟件和云端為主流部署模式，逐漸呈現出競爭集中、收并購加碼的發展態勢。

　　相關法規升級和實施催生大量網安服務采購需求，為網絡安全行業營造規范的發展環境。

來源：騰訊云和中國信息通信研究院《分布式云發展白皮書（2022）》

過去十年，我國云計算快速發展，2020年云計算整體市場規模達到2091億元，在全球范圍內呈現逆勢增長態勢。我國云計算政策環境不斷完善，產業不斷發展成熟，技術、架構、安全、管理、軟件、等方面繁榮發展。在數字化浪潮之下，5G、物聯網規模化部署推動邊緣計算需求激增，愈發嚴格的數據安全監管要求以及混合多云等不斷變化的企業用云模式相關因素推動云計算從單一數據中心部署向不同物理位置多數據中心部署、從中心化架構向分布式架構擴展升級，分布式云概念也由此而生，成為云計算未來重要演進趨勢。

中國信通院聯合騰訊云共同發布業界首個《分布式云發展白皮書（2022）》。白皮書全面闡述分布式云發展背景、概念定義、關鍵技術、典型應用場景、當前挑戰、未來展望以及實踐案例，以全局視角論述分布式云發展態勢，旨在為分布式云技術發展與應用落地提供參考。

白皮書核心觀點

概念定義

中國信通院提出分布式云標準定義：分布式云是一種將云服務按需部署到不同地理位置，提供統一管理能力的云計算模式。分布式云與當前云計算主要區別在于摒棄了公有云、私有云、混合云、多云等分類，首次將地理位置作為考量因素，為用戶提供不同位置的云資源統一管理平面，能夠增強混合多云一致性管理、拓展邊緣計算服務能力、實現云服務統一托管治理。 技術架構

分布式云基礎設施推動算力資源無處不在，云服務分布式部署與統一使用方式實現彈性敏捷用云需求，云原生推動分布式云應用全面治理與服務無處不在，全局管理統一分布式云管理和調度，一體化安全能力保障分布式云服務安全可信。 應用場景

隨著用戶對邊緣計算、安全合規、區域定制、用云模式等方面的需求不斷增加，時延敏感業務、數據安全合規、本地IDC資產上云、應用高可用容災、多云應用治理、分支節點統一管理成為分布式云典型落地場景。 發展展望

分布式云技術底座進一步夯實，實現云服務無處不在；應用場景持續拓展，與行業不斷深度融合；算力調度能力不斷提升，推動算力泛在化發展；標準體系進一步完善，引導產業規范發展。 實踐案例

深度解析多行業落地實踐案例，助力企業數字化轉型降本、增效、提質，為企業落地分布式云提供參考與指引。

近日，阿里云發布《中國云原生數據湖應用洞察白皮書》。在數字經濟的背景下，互聯網行業及傳統企業加速云化轉型，中國整體云服務市場的規模逐年擴增，云成為新一代IT基礎設施已經成為不爭的事實。其中，企業云化轉型的深入以及用云思維的轉變，驅動了PaaS市場份額的增長，基于云的能力創新已成為基礎云發展新的增長引擎。云特有的“池化、彈性、成本、敏捷”等優勢讓數據層與應用層的很多設想得以實現，擁抱云原生成為數據湖乃至大數據的必然選擇。

白皮書核心摘要：

概念界定：數據湖是面向大數據場景的創新解決方案，云原生是數據湖未來部署的必然形態，具有「建立統一數據資產、低成本使用基礎資源、高性能計算體驗升級和敏捷創新賦能」的核心價值。 市場現狀：2020年云原生數據湖市場規模（含生態）達124億，預計未來三年將以39.7%的復合增長率快速擴張。 競爭格局：中國云原生數據湖還處于發展的早期，能夠提供整體解決方案的獨立廠商還較少，市場較為集中，競爭主要圍繞頭部云廠商展開。 應用現狀：現階段，云原生數據湖主要應用于泛互聯網行業（40.7%）及傳統行業的互聯網場景（泛政務、金融、工業、醫療、汽車等），未來將向更多具有大數據和高價值屬性的行業拓展。 選型建議：企業在布局數字化轉型時，面對多元且快速迭代的業務需求，一方面需建設統一的數據底座，另一方面需關注DT能力的開放性、敏捷性和創新性。在選型云原生數據湖時，除內部能力評估外，還需要考慮服務商的服務半徑和發展路徑。 趨勢展望：在云原生與大數據背景下，云原生數據湖成為企業智勝未來的新一代生產力工具，市場即將迎來爆發期。未來，云原生數據湖廠商需與開發者、ISV和SI共同努力，在企業級生產環境中不斷探索，生態共贏驅動云原生數據湖解決方案日臻完善。

7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。

2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。

云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構

隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。

何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。

高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展

當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。

隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。

混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航

復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。

目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。

混合云：成為企業上云主流模式

隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。

從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。

邊緣計算：呈蓄勢待發之勢

邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。

縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。

中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。

零信任：與原生云安全不斷融合

隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。

當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。

優化治理：企業上云加速優化治理需求

隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。

云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。

數字政府：數字技術使能政府治理創新

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。

未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。

低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎

隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。

“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。

企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地

企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。

隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。

“2020年中國邊緣云計算市場規模為91億元，其中區域、現場、IoT三類邊緣云市場規模分別達到37億元、38億元及16億元。邊緣云計算尚處在發展的萌芽期，未來成長空間非常廣闊，預計到2030年中國邊緣云計算市場規模將接近2500億元。”

日前，艾瑞咨詢發布了《2021年中國邊緣云計算行業展望報告》，從概念界定、驅動因素、市場規模、應用規模、落地難點、未來展望等方面全面分析了中國邊緣云計算行業。

根據艾瑞咨詢測算，中國物聯網連接量將從2019年的55億個增長至2023年的148億個，年復合增長率達到28.1%。物聯網感知數據量激增，數據類型愈發復雜多樣，IDC預測到2025年中國每年產生的數據量將增長48.6ZB。

隨著智慧城市、自動駕駛、工業互聯網等應用的落地，海量的終端設備實時產生數據，集中式云計算在帶寬負載、網絡延時、數據管理成本等方面將愈發顯得捉襟見肘，難以適應數據頻繁交互的需求，邊緣側的價值將進一步凸顯。

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。