从 ChatGPT 大热看未来的云计算的发展趋势

#### 引言 **2023** 年互联网热门的事件莫过于 **ChatGPT** 的大火，**ChatGPT** 是由 **OpenAI** 基于 **GPT-3.5** 开发的大型语言模型聊天机器人。它具有以对话形式进行交互的非凡能力，并提供可能看起来令人惊讶的人性化的响应。 这次 **ChatGPT** 引起的话题度不亚于 **2016-2017** 年 **AlphaGo** 先后击败李世石和柯洁。这两次事件都引起人们对 **AI** 的关注和讨论，然后就是国内外科技公司先后紧随其后研究自己类似的模型和产品。但是不同于 **AlphaGo** 的是，**ChatGPT** 是可以人人参与体验的，注册账号后就能直接跟 **ChatGPT** 聊天，拥有着比搜索引擎的更强的分析能力，堪比真人文笔的创作能力，甚至是调试代码、自我纠错的能力。 虽然这种与机器人聊天对话的模式早已有之，各大平台旗下的智能语音助手如亚马逊的 **Alexa**、苹果的 **Siri**、微软的小冰、龙泉寺院的贤二机器僧等等。但是 **ChatGPT** 是一种长篇问答 **AI** 模式，可以像人对话式地回答复杂的问题。许多用户对它提供人类质量响应的能力感到敬畏，激发了它最终可能有能力破坏人类与计算机交互方式并改变信息检索方式的感觉。  基于此，不得不引入了一个思考：**ChatGPT** 背后的服务器是怎么提供的 **AI** 计算能力？是否意味着今后的云计算方向会与 **AI** 进行深度融合，提供更加智能的服务， 在过去十年中，云计算已成为交付移动和内容服务的基础，也是传统企业计算环境的替代方案。服务器作为算力硬件核心，在面向不同计算场景进行分化和发展。 云计算平台的基础架构是支持应用程序的所有软件和硬件。主要包括：数据中心、操作系统、部署流水线、配置管理、支持应用程序生命周期所需的任何系统或软件。 先来回顾一下云计算平台的演进过程。 ### 亚马逊云科技云计算平台的演进 **1. 物理服务器** 在互联网发展的初期， Web 基础架构从物理服务器开始，早期服务器体型大、噪音大而且价格昂贵，运维起来很复杂，需要大量的电力和人力才能维持运行。再者，物理服务器会导致浪费，当同一台服务器最大限度地使用多个应用程序时，软件冲突、网络路由和用户访问都变得更加复杂。 **2. 虚拟化** 虚拟化是软件中模拟物理服务器硬件，虚拟服务器可以根据需要创建，完全可以在软件中进行编程，只要能够模拟硬件，就永远不会过时。使用虚拟化能够增加程序的可移植性。 虚拟化的问题就是虚拟机（VM）需要硬件才能运行，公司仍然需要运行物理服务器所需的人员和流程，但是现在容量计划变得更加困难，而且虚拟机也必须考虑考虑开销。 **3. IaaS：基础架构即服务** 基础架构即服务（IaaS）提供了原始的网络、存储和计算，客户可以根据需要消费。它还包括支持服务，如身份和访问管理（IAM），供应和库存系统。 这种方式允许公司摆脱所有硬件，从云供应商那里租用 VM 或物理服务器，节省人力和维护的成本。这种托管的基础架构还为客户提供了可使用的 HTTP 应用程序编程接口（API），用于根据需求创建和管理基础架构。 值得注意的是，在云中运行你的基础架构并不能使你的基础架构成为原生云。IaaS 仍然需要基础架构管理。 **4. PaaS：平台即服务** 平台即服务（PaaS）将操作系统对应用程序隐藏了起来，PaaS 基础架构由平台提供者管理。这种方式使得应用开发周期减少了，并且可以在平台上得到有效的管理。然而，PaaS 平台并不足以满足所有业务需求，有时需要限制语言运行环境、库和特性。 **5. 云原生基础架构** 但随着公司的变化，应用也因此改变。对模块的每一个微小的改变都会对其他一切产生连锁反应。随着时间的推移，整个项目是如此复杂，以至于没有人真正理解它。云原生基础架构是隐藏在有用的抽象背后的基础架构，有 API 控制，由软件管理，目标是运行应用程序。利用这些特性运行基础实施，是使用可扩展、高效的方式管理基础架构的新模式。 云原生的基础架构需要抽象底层 IaaS 产品形成一层抽象层，新的层负责控制它下面的 IaaS，以及显示自己的 API 让使用者控制。 从单一服务器到云服务器，除了强调性能、稳定、响应时间等基础服务器要求以外，更加强调成本、可持续交付、快速部署等特点。 ### 亚马逊云科技产品一览 打开控制台，能看到如下界面亚马逊云科技提供了很多服务和场景：  以下是亚马逊云科技产品中的主要服务及产品介绍： - Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)：一个分布式网络的对象存储服务，支持高扩展、高可用、安全性高和可靠的对象存储。 1. 高可用：扩展存储资源，通过 99.999999999% 的数据持久性满足不断变化的需求 2. 降低成本：你只需为你实际消耗的存储空间付费，这使得它在定价方面很有利。 3. 高安全性：它还支持加密，你可以提供你自己的密钥，或者你可以使用亚马逊云科技提供的服务器端加密密钥。 - Amazon DynamoDB：一种完全托管式、无服务器的 NoSQL 键值数据库，让你专注于将数据写入数据存储。旨在运行任何规模的高性能应用程序。DynamoDB 提供内置安全性、连续备份、自动多区域复制、内存缓存和数据导入与导出工具。 1. 高持久性 2. 低延迟 3. 高可用性 - Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）：可以说是亚马逊云科技提供的最受欢迎、使用率最高的服务之一，提供最广泛、最深入的计算平台。亚马逊 EC2 是一种可扩展的云计算服务，允许你快速配置和部署适合需求的虚拟机（也被称为实例）。不同的配置（如 CPU、内存和存储）被称为实例类型。 - Amazon Simple Notification Service (SNS)：一个推送通知的服务，允许你向其他订阅者发送通知。这些订阅者可以是电子邮件地址、SNS 消息或其他队列。这些消息将被推送给 SNS 服务的任何订阅者。 - Amazon Simple Queue Service (SQS)：一个完全管理的和可扩展的分布式消息队列，具有高可用性和持久性。SQS 队列通常被订阅到 SNS 主题，以实现分布式的发布-订阅模式。 - AWS Lambda：是为您提供的无服务器计算服务!它是一种事件驱动的计算服务，允许你触发 Lambda函数，为几乎任何类型的应用程序或服务运行代码。Lambda 函数是你可以调用的资源，在 Lambda 中运行你的代码。当使用 Lambda 函数时，你可以从亚马逊云构建事件源和每一个请求或一个小批量的数据，都可以启动一个 Lambda。 - Amazon API Gateway：一个可管理的 API 服务，允许你建立、发布和管理 API。使用 API Gateway 时，你可以快速建立 RESTful API 和 WebSocket API，以启用即时双向通讯应用程式。API Gateway 支援容器化、无伺服器工作负载和 Web 应用程序，支持大规模地执行，并允许你在边缘位置执行缓存、流量节流和缓存。 - Amazon Aurora Serverless v2：是 Amazon Aurora 的一个按需自动扩展配置版本。Aurora Serverless v2 有助于自动监测工作负载和调整数据库容量的过程。容量是根据应用需求自动调整的。您只需为您的数据库集群所消耗的资源付费。因此，Aurora Serverless v2 可以帮助你保持在预算范围内，避免为你不使用的计算机资源付费。  Serverless 服务允许在不需要启动和维护服务器的情况下，运行代码。Serverless 的名字翻译过来就是“无服务器”，但实际上是在别人的服务器上运行你的代码。利用这些服务可以让你不用担心担心服务器启动、维护和其他的运维方式。亚马逊云科技提供运行代码、管理数据和集成应用程序的技术与无服务器产品，无需管理服务器。 从一点可以从亚马逊云的产品变更中看出，以下列出几个当前热门的亚马逊云科技产品，几乎都实现了无服务器化。 ### 亚马逊云计算发展趋势一：无服务器化到无代码化 2022 年的一个很火的技术是低代码，提供快速开发应用程序的能力，提供可视化和可维护的技术。 虽然拖拉拽的方式降低了软件开发的过程，但是也是需要通过写代码提供低代码平台的，其本质是通过写好代码提供给不写代码的人，对于更复杂的逻辑也还是需要写代码进行定制和完善。 如今的企业能够从早期的需要购买服务器到无服务器。因此，可以合理展望今后的云服务商能够支持从企业无服务器到无代码直接上线，只要用户跟服务器的聊天助手说一句：帮我上线一个淘宝商城，支持亿级流量。 然后在某个新需求或者新技术出来的时候。继续聊天：帮我的商城开发实现支持微信或者Amazon 账号登录、开发实现带货直播功能、帮我的网站用 XX 技术重构...... ### 亚马逊云计算发展趋势二：灵活的共享云服务 对于现在的云服务提供商来说，基本都是专享专用。不过有时候我们能看到遇到热点事件时，要么会出现云服务崩溃，此刻就需要增加服务器，有点类似于东西不够了需要再借。甚至同一套服务器上是相同文件会存在视频与图片是反复重复的，这些都是很占用资源与存储的，大多数重复就是在产生信息垃圾。是否有一种可能，今后的云计算能做到资源共享，在合理的数据备份之下，从而减少资源浪费。 从客户的角度来说，海内业务和出海业务因地域不同，对云服务的需求也不尽相同。那么使用不同云厂商产品服务，价格差异化优势更加明显，此时多云或者共享云部署方式使得企业不受限于单个云服务商，给予用户充分的自由。 展望未来，随着向数字优先经济的过渡，推动云市场的基本面将继续发生变化。对于云服务提供商重点将放在定义交付资源的类型和规模，管理数据的移动、存储和分析，以及建立强大的开发人员、安全和主题生态系统。对于云基础设施提供商来说，跨不同环境开发和部署专用功能将变得比扩展通用解决方案的广度更为重要。 ### 亚马逊云计算发展趋势三：AI 驱动力作为云计算的发展方向 如今的各大云计算服务商都在将“云服务+AI”作为自己产品的产品亮点，比如智能云、智慧云、AI 云等等。如果说神经网络是将 AI 云服务器带到了对训练能力的要求（强调 GPU 、CPU 和内存的性能），那么今后最新的方向可能是分析与预测能力。 毕竟 ChatGPT 的大热，对云计算的大数据处理和智能计算的要求更高，更加强调 AI 的分析与预测能力。预测分析使企业能够了解预期结果并针对变化优化这些结果，比如给服务器抛出一个业务问题，就能通过企业的用户真实数据实时分析与预测，返回想要的结果: - 推荐制造业企业下一个月该出货哪一款产品才能更好卖、识别故障或有缺陷的产品 - 输入预测分析软件的远程信息处理数据可以在车辆需要预防性维护时通知车队经理 - 零售商可以更好地了解客户在整个商店中的移动位置 - 医疗保健系统可以更好地评估哪些患者群体需要后续护理 从亚马逊云自身角度，通过 AI 及机器学习的方法分配合适的存储、算力和网络服务，因此 AI 驱动部署与运维是一件很有意义的事，实现自服务、自恢复和自管理，省去用户极大的工作量。 如果说云计算时代是企业数字化转型的基石，现代企业的复杂的业务更需要 AI 驱动与高度优化的多云架构，从而实现商业上更好的实时商业预测、更快的响应和更流畅的客户体验。 总结，如今云计算平台下多云、混合云、边缘计算、异构计算、云原生应用架构、容器、低代码、无服务器、AI 云等领域都有着无数的创新空间。 今后的云计算会走向何种程度，我们拭目以待。