雲網融合的突出特點在于一個“融”字，其本質是CT技術和IT技術的深度融合帶動資訊基礎設施及業務的深刻變革。聚焦雲網融合發展難點，針對行業熱點技術，就雲網融合發展談六點思考。
一、雲網融合加速發展，但仍面臨諸多挑戰
雲網融合加速發展，雲和網的内涵、邊界不斷演變和拓展。雲變得更豐富，範圍也在擴充，I/P/S都與最初大家的認識和了解不同，例如現在釘釘和視訊會議被認為是 SaaS，10 年前大家認為基于 web 的應用才是 SaaS，過去認為資料庫、消息隊列、web 伺服器、開發平台才是 PaaS，現在 AI 訓練平台和架構，大資料架構、容器叢集平台和微服務治理架構也是 PaaS。雲網從基礎設施、平台能力到應用都在不斷更新，底層基礎設施以異構算力和天地一體網絡連接配接為主，平台能力面向行業更加多樣，與多層次AI深度融合，多元縱深安全和多源海量資料端到端貫通，這成為雲網融合的新技術和關鍵能力要素。
（1）雲的基礎設施從以CPU為主，向CPU+GPU+DPU異構算力發展，可以更好的适應企業從營銷上雲向核心業務雲上重構，以及傳統網際網路業務向創新的雲原生數字化業務發展對底層的多樣化算力需求。
（2）大資料分析、AI訓練、物聯網、視訊、安全等能力成為雲的核心服務，并通過不斷裂變為細分服務（例如安全包括容器安全、資料庫的雙活、web安全等多元多層面安全服務），為不同客戶提供服務。
（3）網絡内涵也在演進，從園區WiFi、現場總線網絡拓展到5G專網；實體專線拓展到靈活編排的overlay專線，IP連接配接向全光連接配接發展。
雲網融合的目标是滿足各類客戶的雲和網服務的統一。從使用者視角看，對雲網融合不變的需求依然是“一站式服務”，從業務提供形式、業務體驗到業務售後服務，雲網不是“兩張皮”，而是要實作“一體化”服務，其背後需要的是營運系統的融合，資源、管理、開通和運維的統一，是産品研發的一體化，是客戶服務的統一。
雲網融合實作的是不同主體間的協同融合。雲網融合包括兩種路徑，一種是雲和網都由統一提供商研發和營運，對雲網資源和核心技術充分掌控，這種模式可以實作疊代式的深度融合，但是顯然網際網路公司對大網資源沒有掌控力，而營運商對網絡核心技術沒有掌控力（由裝置商掌控）。另一種就是雲和網絡由不同提供商提供，但都是充分标準化開放和服務化，其中一方或第三方可以靈活充分的調用雲（多雲）和網（多網）的資源和能力，提供給客戶。總得來說，兩種路徑推進難度都很大，是一個長周期的系統化複雜工程。
雲網一體化供給、管理及營運，網絡面臨封閉、技術複雜等衆多挑戰。針對企業客戶的雲網資源管理和服務營運系統一定是基于雲為核心、網為雲服務的理念來建構。業界主流的雲商都針對雲資源池建構了雲管平台或雲作業系統（例如阿裡的飛天），網絡是雲作業系統的一部分（如誇父）。但對于營運商來說，擁有複雜龐大的實體網絡和雲基礎設施，對雲和網資源的統一抽象、封裝，實作雲網資源的統一管理、排程和營運，必然需要雲作業系統向雲網作業系統更新，但挑戰是相比雲資源和技術的開放，網絡相對封閉，全域資源的協同抽象、排程和管理難。目前網絡服務化演進的兩條主流路徑，一是與網絡裝置商深度聯合研發，二是采用自研，前者存在被鎖定和成本較高、技術複雜等挑戰。後者目前隻有在邊緣和局部網絡（資料中心、部分城域網和輕量級核心網等）能夠做到，全程全網自研不僅投入大、周期也長。
二、雲是産業數字化底座的最佳選擇
目前，雲為核心、網為基礎的特點更為突出。雲成為數字化和非數字化應用、企業全面上雲的承載底座，是實作多樣化算力抽象、管理及排程，提供共性、非共性資料與應用元件能力承載，如資料庫、消息隊列、支付、視訊元件以及機器學習平台。雲作為底座，仍以規模化、通用化和多樣化服務為主要發展目标，通過邊緣節點擴充服務覆寫，通過開發者生态滿足差異化需求，通過能力組合和平台開放增強內建和被內建，滿足細分行業解決方案需要。
業務應用的雲原生化以及 SaaS 化持續進化和加速。雲原生為上層業務的靈活創新提供了堅實基礎，雲原生技術的發展也正有效推動應用架構的轉變，頭部雲商AWS、阿裡、華為等均将雲原生放在企業發展戰略的重要位置，實作自有應用的80%以上雲原生。2022年，國際組織CNCF已有超150個雲原生項目孵化落地，雲原生技術體系趨于成熟。
——來源：CNCF2022年度報告
圖1：CNCF項目數量變化趨勢
軟硬協同定制化助力企業降本增效。針對雲深度定制（如DPU）的規模應用，将為企業帶來更大經濟效益。而擁有數以十萬、百萬計伺服器、大規模DC和網絡組網的雲商開展自主深度定制将帶來性能和效益的成倍提升，中小企業客戶很難做到。
安全成為雲的核心主題。雲服務的客戶由傳統2C向2B轉變，安全不僅僅是可靠和可用，還包括資料安全、網絡安全以及可信。
營運商的雲業務在過去2年保持了翻番增長，已經成為第二陣營主力軍，并向第一陣營加速進軍。政府、國企央企是網際網路上雲之後的第二波上雲、用雲增長點，目前仍處于市場快速增長階段，華為雲、阿裡雲、騰訊雲、百度雲各顯神通、攻城拔寨，華為在ICT技術能力、解決方案和企業需求了解方面略勝一籌，阿裡雲、騰訊雲、百度雲憑借各自的優勢（例如阿裡城市大腦、百度自動駕駛、騰訊視訊雲）在局部區域（阿裡雲在浙江、騰訊在華南、百度在北方）成為主導雲提供商。營運商總體上仍以IaaS為主，在客戶關系、管道、本地化服務、本地資源以及國企身份方面占據明顯優勢，但在能力和産品（晶片自研、雲作業系統、單叢集規模，尤其是大資料和AI、數字化平台、雲原生等）、解決方案、頂層設計、傳遞和售後以及生态發展等方面則存在明顯短闆。過去兩年，營運商在這些短闆方面有了較大的提升，疊加政策（例如國家雲、信創雲等），實作了大幅度的增長，正在跨過規模發展期，進入高品質發展階段。而阿裡雲、華為雲、騰訊雲則放慢腳步、積蓄力量、等待機會，加快組織變革（例如成立區域組織和專業能力下沉，拓展屬地化DC資源，加快生态建設和賦能）。
三、網絡的靈活定制和确定性服務保障成為剛需
網絡的端到端虛拟化、服務化和确定性成為趨勢。網絡為跨域計算協同提供了更好的支援，而網絡的确定性服務成為高計算效益、高穩定性業務場景（如工業網際網路、存儲網絡等）的保障，根據實驗資料統計，0.1%的以太網丢包率會導緻AI的計算力損失約50%。網絡向更靈活靈活的端到端通道虛拟化（Overlay的SDWAN和Underlay的SRV6是目前兩種主要的技術路線），以及網絡服務化（NaaS）并成為雲服務體系的一部分，仍然是業界努力的方向。5G專網正在成為各行各業改造園區、廠房以及生産線“最後一公裡”的重要選擇，是接入邊緣雲以及中心公有雲，實作網絡可控可管的主要手段。
縮短網絡部署周期，提升網絡靈活編排能力成為主要需求。雲具有集約化、規模化建設，最大的優勢是可以全局排程使用，複用性強，集約化管理，資源使用率越高。縱觀全球，頭部雲商的算力資源使用率也都低于50%（例如阿裡雲在40%左右，平均使用率一般隻有20%-30%），全球雲商不斷提升單叢集的伺服器規模（目前主流提供商可以做到10萬+）和跨叢集排程，因為單叢集（可能由2-3個DC組成）規模化可以充分排程資源（例如虛機/容器的動态遷移）而跨叢集隻有通過雲管平台部署排程（基于客戶的選擇）。單叢集伺服器規模展現了雲商的技術實力。目前實體網絡部署靈活性不足、更新和擴容周期長（通常是按月計算的），無法實作快速供給。目前針對客戶需求主要以Overlay的虛拟網絡、網絡雲化（NFV）為主來提供靈活彈性的網絡。
四、算力尤其是智能算力規模快速增長，算力網絡成為熱點
算力和算力網絡是兩個概念。算力是“硬通貨”，包括通用算力（一般應用和資料處理）、智能算力（AI）和網絡算力（網絡流量解除安裝），而且智能算力的比例快速提升，根據IDC統計，2022年智能算力規模已超過通用算力規模，達到268百億億次/秒（EFLOPS）。算力網絡目的是基于網絡實作算力資源感覺、按需擷取和計費，與早期的“網格”在理念上一緻，但網格最後隻停留于學術研究，根本原因是無法商業化，算力網絡的最大挑戰也是商業化，與水電不同，算力在廣域、異構和多樣化下，通用和标準化的度量和計費是非常大的挑戰，目前仍處于探索研究階段。
算力概念更多出現在學術研究上，也有利于規模統計。對于國家、地域、城市或者大型提供商，算力提供了統一的衡量标準，但對于使用者來說算力比較抽象，單純的規模意義不大。從客戶的角度，更多關注的是所提供的服務能力和應用承載能力，行業目前普遍認可雲計算是最佳、成熟的算力供給方式，如靈活高效的裸金屬伺服器、虛拟機/容器、大資料/AI伺服器叢集等不同算力形态的提供，能夠提供全局性的跨地域的算力排程和基于算力的各類服務供給等。
五、雲是滿足差異化數字化需求，實作規模靈活傳遞的關鍵
存量IT和業務系統遷移上雲後，數字化轉型是新的增量。新的數字化應用不是簡單的IaaS需求，需要在雲端內建提供資料分析、機器學習、視訊直播與渲染、智能分析、物聯網連接配接管理和資料分析等一系列增值服務。新場景的湧現，如元宇宙，将進一步釋放雲靈活、彈性擴充的優勢，聚合AI、大資料、區塊鍊、安全等多技術要素，實作實體世界向數字世界的重制、模拟、還原及增強。另外，能夠為客戶提供資料庫和資料倉庫等資料整合和管理工具、二次開發工具（包括低代碼開發）、針對行業的AI模型和算法、微服務和服務治理等服務，能夠為客戶提供應用共性元件及靈活組裝，例如認證、支付、審批、工作流、資料治理元件等，實作業務一站式靈活傳遞。
六、網絡成為“東數西算”主要制約因素，需聯合産業突破
網絡時延大、成本高、西部本地需求不足，是東數西算面臨的主要挑戰。據業界分析，企業計算類業務西遷能夠降低成本40%，比存儲類業務更适合西算，但對網絡時延和成本要求更高。從雲的角度看，大部分Region仍然部署在需求比較密集的區域，中西部的需求相比東部差距較大，“西算”需要平衡成本和客戶體驗（主要是時延）逐漸推進，如大資料和AI的東數西訓角度，線上實時訓練仍無法滿足。
降低網絡時延需要産業合力共同完成。營運商在基礎實體網絡方面應加密樞紐之間光纜，建直達電路，引入新技術，持續優化網絡時延，建構階層化低延遲時間算力覆寫圈。同時需雲商和應用提供方，優化業務側計算、存儲、軟體架構等通路、處理時延，共同打造端到端時延最優化。
（來源：天翼智庫 作者：戰略發展研究所）