大家感觉云计算概念已经存在很长时间了，而且它是每一名首席信息官和首席技术官都期望拥有的工具。然而，令人意外的是，云应用只有20%左右，尽管其去年的支出增长了近50%。
可以说，个人消费者的云应用比企业层面上的应用更快、更广泛。只需在自己的手机上勾选“启用iCloud照片”，您马上就参与到了云革命中。市场上大约有10亿台iOS设备，以及大约7.82亿iCloud用户。这种应用规模非常大——特别是想一想每秒会产生20万条iMessages消息。
此外，正是由于云技术，Dropbox、亚马逊和Netflix等公司才能得以提供服务。人们已经习惯了云带来的好处，所以当员工开始要求在自己的工作场所也要有同样便利的体验时，也就不应该感到惊讶了。
最初，商业云计算仅仅是把应用程序从数据中心卸载到更灵活的计算和存储环境中的一种方式，承诺能够根据需要提供更好的性能，实现更低的成本。
在这个基本前提下，云的每一次更新都会按照摩尔定律(自发明以来，集成电路每平方英寸晶体管数量每年翻一番)的预测，增加功能，降低成本。
尽早应用，开拓创新
这种向云“直接迁移”的发展趋势让企业体验到了一些好处。如果技术部门能在基础设施上省钱，那么省下的钱投在哪里能进一步改善客户或者员工的体验呢?
怎样才能解放思想，更多的去思考未来，而不是繁重的日常维护工作?随着系统越来越复杂，安全问题也越来越多，那么，企业的核心能力究竟体现在什么地方，智能外包又该从何处着手呢?
云基础设施的可用性越来越高意味着创业公司以及现有的应用程序提供商能够迁移他们的产品，并在这个过程中进行创新。
然而，尽管有各种各样的好处，数据显示云计算还处于初期阶段。采用云作为主要计算和存储环境的企业的比例仍然很少，这导致了一些重要的问题。
首先，如果云有那么多的好处，那么您的企业应如何发挥其优势呢?其次，如果现在不迁移到云中，那么会损失多少机会成本呢——特别是如果竞争对手或者颠覆者已经迁移了?
做好准备，开始启用
云计算已经到了一个转折点。金融服务公司摩根斯坦利指出，云计算(以及手机等支持技术)目前占所有工作负载的20%，未来会出现爆炸式的增长。
在很多亚洲国家，开发可靠、高带宽互联网(有线和无线)所必须的准备工作已经得到了很好的推进，在云中进行计算和存储非常便宜，不但能稳定的提供服务，而且能按需扩展或者缩减。安全仍然是非常重要的，但即使是情报机构也要使用云工具——因此对大多数人来说，都会遇到安全问题。
云计算有望在未来几十年成为所有关键技术强有力的推动因素。而现在，对云的关注不应把它看成“只是一种管道”，而是一种基本的相互关联原则。
相互关联是网络效应。一个网络能够交换信息的节点越多，信息交换的速度就越快，网络的运行效率就越高。历史上到处都是这样的例子：罗马人修筑了笔直的道路以有效地调动军队;铁路开辟了美国西部，而后来则被能够传递信息的电报所超越。再后来，互联网取代了电报，这种方式以极高的效率，接近光速来传输非常复杂的信息。
虚拟的访问
云计算之所以令人兴奋，是因为它抽象了整个过程，不仅仅是其输出：您的服务器不是放在您自己的数据中心里，您只需给外面的客户呈现出一个网页;而且，您的网页代码和它所运行的内容管理系统(CMS)都是不受位置限制的。
如果物理地址表示具体位置，那么现在的IP地址就是访问点，而不是存在点。这种区别——物理的成为数字化的，揭示了云的未来。
正是这种相互关联和抽象的概念，使得“无服务器”计算成为可能。当能够以光速提供应用程序编程接口(API)而且没有位置限制时，面向服务的架构和微服务架构变得可行起来。连接到云中的节点越多，这种可能性就越大。例如，谷歌地图只是基础(管道)，其真正的价值在于Waze(实用程序)提供的实时路由选择功能，而Waze的背后则是云中众多的技术支持。
机器学习取得进展
机器学习之所以正在加速发展，是因为云的容纳能力以及快速处理大量数据的能力。训练深度神经网络直接模拟了我们过去几十年来提供给互联网的“训练”方式，即通过搜索、图像上传和高度可扩展的架构所采取的训练方式。这些活动是重复性的，而且规模很大。
使用这些大量的数据，借助极强的计算能力，我们识别出模式，然后使用新数据对这些模式进行二次测试。模式看起来是中立的，而机器学习已经在医疗保健、智慧城市和法律流程中取得了惊人的成果——所有这些都归功于云的商品化和规模化。
重大突破
云带来的工作效率将从很多方面显现出来。云技术为员工提供智能的帮助，让他们工作效率更高，而且能远程工作。
不但为客户和员工创造了明确的机会，而且有理由预测，主要技术和重大突破都将依赖于云计算。自动驾驶汽车需要数据而且也会产生数据，会要求与周围的其他车辆以光速进行通信。
虚拟、增强和混合现实也依赖于云，而云本质上是多维的，因此，甚至可以把虚拟现实这些技术看成是云中的场景。区块链和物联网(IoT)技术基本上都是基于云的。也许最有趣的方面是这些技术组合起来的效果——例如，机器学习和医疗保健相结合能够实现更精确的医疗射线成像。
云才刚刚开始。云使其他技术更智能、更具规模的能力是前所未有的，我们将看到未来这会有多么强大，多么实用。挑战在于，企业怎样快速地采纳这些基本原理，以便部署正确的工具，并用在企业的加速发展过程中。
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