自去年十月至今的半年內,雲端廠商四強──AWS、Microsoft、Google及IBM,相繼舉辦全球用戶大會。這些大型會議展示廠商耕耘一年的成果,也是對用戶宣示產品技術策略的舞臺。從中我們可以看出雲端廠商都認同的大趨勢,以及各自策略布局的差異。

所有雲端廠商一致認同的目標,當屬AI人工智慧與機器學習。微軟在去年十月的Ignite大會,喊出人工智慧民主化(Democratized AI)的口號,透過雲端服務解放AI,讓人人都能取用人工智慧技術。

無獨有偶,Google在今年3月的Cloud Next雲端大會,也喊出一模一樣的口號。若非Google認為AI民主化確實很重要,應該是不會冒著被譏笑為追隨微軟的風險而論。

此外,Google明確指出其雲端未來定位是以資料為驅動的雲端平臺,而IBM也強調其雲端是資料優先,並且全力押寶在Watson人工智慧技術,不只是推出Watson相關的雲端AI服務,更是將Watson融入雲端平臺的核心,如雲端平臺的資安維運工作,就含有Watson的機器學習技術。

在公眾雲市場以近6成市占率獨占鰲頭的AWS,在人工智慧的布局也不落人後。去年re:Invent 2016大會上,一口氣宣布圖像辨識、語音辨識、文字語音轉換等AI雲端服務。同時,面對Google的TensorFlow,微軟CNTK等深度學習框架,Amazon則壓寶出身學術界的MXNet深度學習框架。

同時,AWS也領先推出FPGA運算服務,讓深度學習與機器學習等應用,可藉由FPGA的輔助而加速運算。而微軟則在去年對外正式公布,其Azure雲端平臺已在15個國家的機房部署FPGA。

另一個雲端四強積極布局的技術,是Serverless無伺服器運算。無伺服器運算的說法,容易被誤解為完全不需要伺服器,那麼,運算資源從哪裏來呢?事實上並非不需要伺服器,而是伺服器的部署、維運與管理,都由雲端廠商所負責,使用者連虛擬機器都不必理會,只要撰寫程式碼,交付雲端平臺執行即可。

AWS最早在Serverless布局,其他廠商的腳步與其相差一大截。事實上,AWS的Lambda服務已經擴展至IoT裝置與網路邊界,在裝置與網路邊界皆可運行,其功能完整性與布局遠大於只是一項新運算服務。究其根本,AWS打算以Serverless,提供以微服務型態為主的新一代網際網路作業系統。

至於雲端廠商各自差異化的策略,擁有大量企業用戶的微軟與IBM,在發展公眾雲的同時,也抓緊其在混合雲的優勢。微軟提供Azure Stack,讓企業可以自建Azure私有雲,IBM在Serverless則提供企業可以自建的版本,兩者皆為迎合企業對於混合雲的需求。此外,IBM的雲端策略重心除了Watson,還有IoT物聯網與區塊鏈(Blockchain)。

公有雲出身的Google,則是明顯宣示進軍企業市場的決心,特別在今年的雲端大會邀請多家傳統企業站臺,證明GCP已獲企業青睞,不過,這些企業展示的應用,有很大比例是運用機器學習。目前Google開源釋出的深度學習框架TensorFlow與容器管理平臺Kubernetes,都極受歡迎,以其受歡迎與業界支援的情況來看,勢必會是牽動未來雲端市場版圖的兩股力量。

堪稱公眾雲始袓的AWS,不僅提供包羅萬象的雲端服務而已,在混合雲策略上,與虛擬化廠商VMware結盟,在容器管理方面,開源且釋出Blox工具,更推出Step Function、X-Ray等商業流程管理(BPM)工具。因此,有朝一日,諸如ERP等大型商業應用,以微服務形式運行於AWS,也不無可能。

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