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回顾2019年中国云计算产业的发展，趁着“产业互联网”火热的东风，云计算也一路高歌前行。阿里巴巴、腾讯、百度、华为等 科技 互联网巨头企业都在持续布局。
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2020年刚起步，中国云计算“第一股”——UCloud成功登陆科创板，成为众多业内人士在武汉的新型冠状病毒肺炎爆发前，最关注的"热点”之一。
展望2020年，亿欧智库坚定看好云计算领域的发展机会，并将持续输出云计算产业细分领域，如PaaS、SaaS、云安全等领域的研究报告。
值得注意的是，亿欧智库此前发布的《2019年中国云计算行业发展研究报告》所总结的六条云计算产业发展趋势依旧具备长期预判价值。以下列出概括性的内容，具体详见报告正文：
基于此，亿欧智库进一步总结云计算产业的未来发展趋势，帮助业内人士更加及时把握云计算产业最新发展机遇。本篇将重点介绍五条云计算产业有希望快速落地或爆发的主流技术：
无服务器计算（Severless Computing，以下简称Serverless）是一种包含第三方BaaS（后端即服务）服务的应用程序设计方式，与包括FaaS（函数即服务）平台上的托管临时容器中运行的自定义代码。与很多技术趋势一样，Serverless至今还没有明确且清晰的定义，对于开发人员来说，其重点代表两个截然不同但有重合的概念：
Serverless相比IaaS和SaaS，可以更好更快的在云服务商平台上部署应用，完全不用提前测算资源需求，所有功能根据事件驱动，按需加载，执行完毕，资源释放，真正实现了用多少付费多少，降低成本的同时，还提高了开发人员的生产力。
Serverless主要适合于新兴的、事件驱动性的，类似于IoT等传感设备、金融交易类型等场景。
Serverless兴起于2017年，在最近两年伴随云原生概念的推广逐渐火热。
目前 Serverless 在国内的发展和采用依然处于初期阶段，业务实践偏少，仍在不断 探索 之中。相比之下，国外整体要领先 1-2 年，国外几大云厂商前期对整个研发生态的教育和布局较多，应用较早。
现在国外也已经出现不少 Serverless 框架，比较知名包括 Serverless.com 和 Zeit.com。
根据RightScale的2018年云状态报告，无服务器是当今增长速度很快的云服务模型，年增塑达75%，并有望于2020年超越该增速。亿欧智库也对Serverless的增长速度和市场规模持乐观态度。
Kubernetes（以下简称K8s） 是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩，和管理的开源系统。主要负责在大规模服务器环境中管理容器组（pod）的扩展、复制、 健康 ，并解决 pod 的启动、负载均衡等问题。
K8s 能在实体机或虚拟机集群上调度和运行程序容器。K8s 也能让开发者斩断联系着实体机或虚拟机的“锁链”，从以主机为中心的架构跃至以容器为中心的架构。该架构最终提供给开发者诸多内在的优势，例如可移动、可扩展、自修复等。
K8s 也能兼容各种云服务提供商，例如 Google Cloud、Amazon、Microsoft Azure，还可以工作在 CloudStack、OpenStack、OVirt、Photon、VSphere。
K8s 源于 Google 内部的 Borg 项目，经 Google 使用 Go 语言重写后，被命名为Kubernetes，并于 2014 年 6 月开源。目前已有多家大公司，例如 Microsoft、 RedHat、 IBM、Docker，都支持K8s。
从近年来国外K8s发展来看， 巨头公司为自有K8s部门增添活力或构建全新产品的有效手段之一为收购 。
随着专注于容器初创公司逐渐增加，预计2020年各大云服务商将继续收购表现优秀的容器初创公司，以进军K8s市场，完善其产品体系。
不可否认，K8s作为一项新兴技术距全球普及它还有很长的路要走。但很明显，K8s已经是，并且将继续是软件世界中的主导力量。
服务网格（Service Mesh）是用于控制和监视微服务应用程序中的内部服务到服务流量的软件基础结构层。服务网格的独特之处在于它是为适应分布式微服务环境而构建的。
服务网格的兴起主要是为了解决Docker和Kubernetes无法解决的运行问题。因为诸如Docker和Kubernetes这样的工具主要解决的是部署的问题。但部署不是生产的最后一步，部署完之后，应用程序还必须运行，服务网格因解决运行问题应运而生。
2016年服务网格提出之后，以Linkerd和Envoy为代表的框架开始崭露头角。目前市面上没有现成的商业产品，大多数服务网格都是开源项目，需要一些技巧才能实现。最著名的有：
关于服务网格技术的并购目前也逐渐升温，著名的并购案有VMware在2019年7月以4.2亿美元收购了Avi Networks以及F5 Networks在2019年5月斥资2.5亿美元收购了NGINX。
2019年是被确定是适合解决服务网格问题的一年，2020年将会是核心服务网格用例出现的一年。
开源软件（Open Source Software，以下简称OSS）被定义为描述其源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用，修改和分发也不受许可证的限制。
1998年2月，“开源”一词首先被运用于软件。最初的开源软件项目并不是真正的企业，而是一些顶级程序员针对Microsoft、Oracle、SAP等老牌闭源公司对软件收费较高的一场革命。顶级开发人员通常以异步方式协同编写一些出色的软件。每个人不仅可以查看公开的软件，而且通过一种松散的治理模型，他们可以添加，改进和增强它。这是第一代的开源软件项目。
而经过10多年的发展，Linux、MySQL的成功为第二代开源软件公司奠定基础，比如Cloudera和Hortonworks。但第二代开源软件公司中，没有一家公司对软件拥有绝对的控制权，对手经常通过免费提供软件来进行竞争。
之后出现了像Elastic、Mongo和Confluent等第三代开源软件公司提供的Elastic Cloud，Confluent Cloud和MongoDB Atlas这样的服务，这种进化代表着开源软件公司这种模式有机会成为软件基础设施的主要商业模式。
经过22年的发展，如今OSS已经无处不在。OSS领域也发声了一些“大事件”：IBM以320亿美元的价格收购了Redhat（是2014年市值的3倍）；Mulesoft在上市后以65亿美金的价格被Salesforce收购；MongoDB现在市值超过40亿美元；Elastic则为60亿美元；并且，通过Cloudera和Hortonworks的合并，将出现一个市值超过40亿美元的新公司……
当然还有很多OSS的公司在路上，例如Confluent、HashiCorp、DataBricks、Kong、Cockroach Labs等。
展望2020年，OSS的理念将与云计算SaaS（软件即服务）的理念更加契合，将大大推动软件产业的创新，并有机会迎来新一轮的发展高潮。
高性能计算（High Performance Computing，以下简称HPC）指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多。
HPC能够在非常短的时间内执行大量计算，正从过去主要传统科研领域计算密集型为主，逐渐向新兴的大数据、人工智能以及深度学习等方向进行融合和演进。
从应用领域来看，HPC是不同行业中非常专业的领域，可以用于预报天气，也可以是分析风险，还可以分析农场数据，以根据不断变化的天气条件找到最佳的农作物种植地点。
在中国市场当中，主要有联想、浪潮和曙光三家公司处于领先的地位，占据了超过90%的市场份额。这三家公司作为中国HPC市场的状元、榜眼和探花，共同将中国HPC推上了世界第一的位置。
其中，联想连续五年蝉联“HPC China TOP100榜单”第一名，并于2019年11月8日发布“深腾X9000”高性能融合计算平台，该平台在兼顾算的更快、更准、更全面的同时，也使联想成为HPC绿色数据中心的积极倡导者，继续领跑HPC水冷解决方案。
除此之外，联想还在全球160多个国家开展众多领域的突破性研究，这些领域包括癌症、大脑研究、天体物理学、人工智能、气候科学、化学、生物学、 汽车 和航空等。
公开调研资料显示，2018年企业中使用了HPC的比例是36%。随着云计算领域的基础设施完备、资源和数据的增加，HPC的需求也将在2020年有所增加，云服务商有望对HPC进行投资。
众所周知，技术的进步对产业发展和创新具有积极推动作用。
正如近年来区块链、5G、机器学习等技术的发展对传统产业的转型促进一样，Serverless、Service Mesh、K8s、OSS、HPC这些云技术也必将提升IaaS、PaaS、SaaS等传统云计算模式的弹性、灵活性、计算能力等，并与传统模式融合互补，协同助推各产业转型升级。
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物联网中最常用的编程语言，即Java，C，C ++，Python，JavaScript和Go。
Java：物联网技术最流行的编程语言
Java有多个应用领域，从后端编程到Android的移动应用。根据 Eclipse基金会执行的2017年物联网开发者调查，Java首次提供了用于物联网开发的编程语言列表，专门用于网关和云。
使用Java进行物联网开发的一个主要好处是便携性。Java没有任何硬件限制，这意味着您可以在计算机上编写和调试Java代码，并将其部署到几乎任何运行Java虚拟机的设备上。出于这个原因，许多公司选择聘请Java开发人员进行物联网项目。
C：嵌入式设备的关键编程语言
C编程语言接下来成为物联网IoT堆栈最喜欢的语言。然而，根据Eclipse基金会的说法，它被认为是受限设备开发的领先技术。
该编程语言提供对低级硬件API的直接访问。由于其与机器语言的相似性，C非常快速且灵活，使其成为处理能力有限的物联网系统的完美选择。
C ++：Linux的第一语言
与其前身C一样，C ++已广泛用于嵌入式系统开发。但是，C ++的主要优势在于处理能力，在任务更加复杂时使其成为C的有用替代方案。
C ++最适合编写硬件特定的代码。它可与Linux，第一大物联网技术操作系统配合使用。但是，与Java相比，它具有有限的可移植性。
Python：面向数据的物联网系统的解决方案
作为最受欢迎的网络编程语言之一，以及科学计算的前沿技术，Python在物联网开发中也获得了巨大的推动力。 对于数据密集型应用程序，Python是一个不错的选择，特别是在管理和组织复杂数据时。
JavaScript：事件驱动物联网应用的最佳解决方案
根据年度StackOverflow开发者调查显示，JavaScript是过去五年来最流行的编程语言之一，是现代Web开发中的核心技术。
在许多其他应用领域中，JavaScript是物联网编程语言中最常用的构建事件驱动系统。它可以管理连接设备的大型网络，并且在需要处理多个任务而无需等待其他任务完成时可以胜任。JavaScript对IoT的主要优势之一是非常节约资源。
Go：坚固的技术堆栈为复杂的物联网网络提供动力
Go是一款开源编程语言，由Google创建。尽管它不能像语言那样拥有同样广泛的用途，但我们之前专注于这一点，它是在您的物联网系统内建立通信层的强大技术。
Go语言关于物联网的主要优势是并发性和同时运行多个进程（数据输入和输出）的能力。这使得构建由多个传感器和设备组成的复杂IoT网络变得更加容易。
影响物联网IoT实施的最主要因素之一是人才缺口：现有市场供应无法跟上拥有物联网技术的工程师的需求。根据Canonical的研究，大约68%的公司正在努力为他们的物联网项目雇佣开发人员。但技能短缺的另一面是，职业前景对于具有物联网技术的专业人员来说是非常光明的。在这里，我们重点关注物联网中最常用的编程语言，即Java，C，C ++，Python，JavaScript和Go，然后分析专门从事这些语言的专业人员可以获得多少收入。我们还会考虑资历和地点等因素。
作为一个技术强国，美国在IT 薪资标准方面常常成为世界其他国家的基准。以下是根据Payscale的数据对美国顶级物联网IoT编程语言以及相应的开发者薪资数据的简要统计。
美国最热门的物联网编程语言的平均工资统计
平均而言，Java和C开发人员可以获得比物联网中使用其他语言的开发人员更高的薪水，尽管高级Go编程人员的薪水潜力最高、尽管初级和中级Go开发人员与其他同行相比低调，但Skilled Go的开发人员却是业内薪酬最高的开发人员之一。
从Java开始，我们来看看物联网IoT中最流行的编程语言的平均薪水。
Java：物联网技术最流行的编程语言
Java有多个应用领域，从后端编程到Android的移动应用。根据 Eclipse基金会执行的2017年物联网开发者调查，Java首次提供了用于物联网开发的编程语言列表，专门用于网关和云。
使用Java进行物联网开发的一个主要好处是便携性。Java没有任何硬件限制，这意味着您可以在计算机上编写和调试Java代码，并将其部署到几乎任何运行Java虚拟机的设备上。出于这个原因，许多公司选择聘请Java开发人员进行物联网项目。
根据Payscale的数据，美国Java开发者的平均薪水约为8.8万美元。瑞士的Java开发者的平均收入较高，每年约为96,000美元。与此同时，英国和以色列的Java开发人员的平均薪水则明显较低，分别为4万5千美元和33万美元。
Java开发人员的平均工资
但是，Java开发人员的平均工资可能不具代表性，因为根据相关技术人员的经验和资历，个人薪酬差别很大。例如，从Java初级到高级Java开发人员的薪酬跳跃在美国是6.6万美元到97万美元，在英国是从41,000美元到61,000美元。
Java在美国和英国的平均初级，中级和高级Java开发人员工资
我们对美国Java开发者工资的研究表明，不同州的平均薪水可能远高于全国平均水平。例如，加利福尼亚州的开发人员对美国开发人员的平均薪水最高(13.3万美元)。这一事实在很大程度上是该州IT总体高技能需求的一个功能。
C：嵌入式设备的关键编程语言
C编程语言接下来成为物联网IoT堆栈最喜欢的语言。然而，根据Eclipse基金会的说法，它被认为是受限设备开发的领先技术。
该编程语言提供对低级硬件API的直接访问。由于其与机器语言的相似性，C非常快速且灵活，使其成为处理能力有限的物联网系统的完美选择。
与Java类似，C开发人员的薪酬在世界各地差异很大。在美国，C开发人员每年可赚取约10万美元，而在瑞士，C开发人员的平均年薪为92,000美元。在我们分析的国家中，C专家的最低工资在英国。据Payscale称，英国年平均C开发人员薪水仅略高于4万美元。
C开发人员的平均工资。来源：Payscale
C级初级和高级开发人员的薪酬差异也很大。高级C开发人员的收入几乎是美国和英国入门级员工的两倍。
C在美国和英国的初级，中级和高级C开发人员的平均工资
C ++：Linux的第一语言
与其前身C一样，C ++已广泛用于嵌入式系统开发。但是，C ++的主要优势在于处理能力，在任务更加复杂时使其成为C的有用替代方案。
C ++最适合编写硬件特定的代码。它可与Linux，第一大物联网技术操作系统配合使用。但是，与Java相比，它具有有限的可移植性。
与C开发人员相比，C ++工程师的薪水更低。我们的研究发现，C ++开发人员在以色列和丹麦的预计收入约为82-86,000美元，而在美国，这个数字仅为71,000美元。
平均C ++开发人员工资统计。来源：Payscale
然而，尽管美国的C ++开发人员平均费用较低，但经验丰富的专家在职业生涯后期可以达到六位数。
美国和英国的初级，中级和高级C ++开发人员的平均工资。
Python：面向数据的物联网系统的解决方案
作为最受欢迎的网络编程语言之一，以及科学计算的前沿技术，Python在物联网开发中也获得了巨大的推动力。 对于数据密集型应用程序，Python是一个不错的选择，特别是在管理和组织复杂数据时。
此外，由于语言的清晰语法，用Python编写的源代码非常紧凑且非常易读。这对于计算能力和内存有限的小型设备来说效果特别好，尽管速度不如C / C ++快。
美国的平均Python开发人员薪水约在71k美元左右，而拥有类似技能的开发人员则分别在以色列和瑞士分别可以获得约68-67k的薪水。
Python开发人员的平均工资。来源：Payscale
与其他一样，初级和高级Python开发人员之间的薪酬差距很大。
美国和英国的平均初级，中级和高级Python开发人员薪水
仔细观察数据显示，尽管全国平均水平相对较低，但在美国，Python开发人员的薪水可能会非常高。由于开发商需求迫切，供应量有限，某些州的薪酬可能高达14万美元。传统上，加利福尼亚州是为技术专家提供最高工资的州之一。当地的Python开发人员平均赚取了大约13.5万美元。
JavaScript：事件驱动物联网应用的最佳解决方案
根据年度StackOverflow开发者调查显示，JavaScript是过去五年来最流行的编程语言之一，是现代Web开发中的核心技术。
在许多其他应用领域中，JavaScript是物联网编程语言中最常用的构建事件驱动系统。它可以管理连接设备的大型网络，并且在需要处理多个任务而无需等待其他任务完成时可以胜任。JavaScript对IoT的主要优势之一是非常节约资源。
随着IBM和三星等主要公司在他们的物联网项目中积极采用JavaScript(即Node.js)，对具有物联网(IoT)体验的JavaScript开发人员的需求仍然很高。这意味着能够全面的提高薪水。
瑞士的JavaScript开发者平均可以赚取约96k美元。令人惊讶的是，美国JavaScript专家的平均薪水要低得多，开发者可以得到6.9万美元。
全球JavaScript开发人员的平均工资。来源：Payscale
不同州之间的薪资数据差别很大：例如，研究发现，康涅狄格州，马萨诸塞州，加利福尼亚州和纽约州是JavaScript开发者收入最高的美国州，平均薪资介于10万美元至14万美元之间。
同样，根据经验，JavaScript开发人员的工资差别很大：美国的专业JavaScript开发人员平均可赚取10万美元，英国则可赚取6万美元左右。
美国和英国的平均初级，中级和高级JavaScript开发人员工资
Go：坚固的技术堆栈为复杂的物联网网络提供动力
Go是一款开源编程语言，由Google创建。尽管它不能像语言那样拥有同样广泛的用途，但我们之前专注于这一点，它是在您的物联网系统内建立通信层的强大技术。
Go语言关于物联网的主要优势是并发性和同时运行多个进程(数据输入和输出)的能力。这使得构建由多个传感器和设备组成的复杂IoT网络变得更加容易。
虽然它已被评为美国最高收入技术(根据最新的StackOverflow开发者调查)，但美国的Go平均薪水相当平稳 - 约为73,000美元，而英国则为43,000美元。
根据最近的调查显示，由于全球Go开发者工资数据不足，我们将重点关注美国和英国这些Go开发者人数最多的国家的薪水。
在美国和英国的平均Go开发者工资。来源：Payscale
高技能的Go开发者在美国可以获得高达14万美元的收入 - 几乎是初级Go程序员的三倍，是英国高级Go开发者的两倍。
在美国和英国的平均初级，中级和高级Go开发人员工资
结论
正如我们所看到的，物联网中最热门编程语言的开发人员的工资差别很大，并且取决于许多关键方面。为了理解这些信息，重要的是要看到更大的空间，并能够识别现有的市场趋势。
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