历史经验

技术的普惠、普世，最终进入平常百姓家。如汽车、电灯、电话、手机。

下一阶段：云计算、元宇宙普世到寻常百姓家。

那么，潜在居家、社区门店、大型商超、就医、娱乐等场景，广泛数据化服务。例如XR的各种产品服务，将带动新一波信息技术风口。

 

用户测的变化

面向服务更普遍。从云服务供应平台这侧视角看，目前大部分客户面向服务器，面向具体实例规格购买算力为主。提供的服务以To B 客户为主要群体。技术普惠，那么应该是面向广大To C 客户为主要群体。由此，面向服务会更加普遍。

       随时随地身边数字化服务。除手机、电视、天猫精灵外，未来面向更广泛的云宇宙服务。关于云宇宙内网有许多的介绍文档。搜索、视频、游戏、社交、购物等，这些服务依赖手机设备或者电脑显示设备展示，还不够“自然”。可能未来我们出门随处所见都是肉眼可视的各种XR服务。可能未来从我们的出现轨迹实时计算各种“碳”排放。

 

端和云的变化

这里的端和云，并没有严格的定义和区分。端简单理解更靠近用户的设备、服务，云简单理解是大型数据中心，提供各种算力服务。看到的一些变化：

过去10年，纵向深度发展。例如定制化芯片，中心到端测设备芯片定制化。

中心式资源建设：中心规划进行端侧被管理的资源初始化。

资源的抽象：具体规格实例、具体设备、具体位置

调度的对象：具体规格实例 

协同的维度：实例的计算、存储、网络

协同的范围：实例的单个管控域或者网络域

稳定安全性：实例粒度的稳定安全性

 

         新的变化，横向广度发展。如分布式云：中心、边缘、本地、现场数据中心。SaaS云服务成为数字化服务标准入口。

         分布式资源建设：端测被管理的资源以注册式初始化。  

         资源的抽象：演进到 CPU时或者算力时。潜在的要求：任意服务的RT、QPS有保障的前提下，单QPS对应的CPU时的可观察，单CPU时可计费。

调度的对象： 演进到具体的服务、抽象的算力时。潜在的要求：面向普通用户的端测算力服务更加广泛、普遍。更丰富的端侧设备服务，不仅仅是手机这一个入口。

协同的维度：演进到 位置、服务、容量

协同的范围：演进到全域的服务质量

稳定安全性：演进到全域服务连续性、全域服务容灾、全域服务高效

 

案例分析：未来XR设备很可能也是类似路由器（新的路由器以局部存储、计算能力）这种本地设备入网模式。新的设备具备本地组网、本地提供算力、本地提供处理数据的能力，同时能够与云中心进行数据、算力的容灾。如天猫精灵本地管理家庭的其他多个智能设备，组成一个本地、中心的端和云的服务模式。

过去10年，各大云厂商从公有云、中心的数据中心发力的10年。

那么，未来10年会是从端侧发力的10年，实现云边端一体化。

过去大型数据中心服务，好比建三峡工程。未来端侧分布式服务，好比建各个地方的水库、饮用水供应。普通大众的技术的获得感、受益就体现在身边点滴服务中。

 

技术突破点

资源感知：资源以注册式的方式加入分布式数据中心，接受多层调度的管理。

       资源调度架构：多层调度的资源管理和调度，类似国家、省、市、地方这种组织结构。

       调度变力：状态驱动的调度。从有什么资源管理什么资源，到有什么服务管理什么服务，服务状态驱动资源的启动和释放。例如人的音视频交互，触发智能设备的响应，引起相关服务状态的变化，触发算力分配和使用。所有的设备几乎都是松耦合的，所有的设备会话走向标准的事件消息化。

        管理重心：面向设备、服务调度。用户不再感知具体CPU核数、MEMORY大小、网络安全组等信息。管理的分工，可能是IaaS提供面向一类服务的资源池，也可能是一类服务商自行维护面向终端客户的服务容量池，服务商继续以OpenAPI购买云供应商的具体资源实例。

        资源利用率：利用率普遍提升。得益与面向服务广泛使用，数据中心分时共享，资源实际运行时CPU利用率达到40%。了解到，已有一些创业公司在这这些方面的商业化。目前云服务商的数据中心CPU利用率普遍偏低（尽管是用户付费购买了整个规格实例的算力，从物理资源利用率看，存在大量闲置的CPU时。优化利用率，也符合碳中和的社会技术发展要求）

做什么好

相信云技术是未来。

更多关注端侧的服务、应用，了解端侧的算力需求和算力的新交付、售卖形式。

积极参与下一代算力售卖管控调度的建设。