近年來，隨著大資料、網際網路技術的發展，雲端計算服務逐步成為當下高科技行業的一大熱點，越來越多的企業爭相佈局。一方面，市場競爭日趨激烈，企業面臨挑戰；另一方面，工業網際網路與物聯網等概念的迅速發展又為雲端計算的崛起帶來了機遇。市場風雲變幻之間，只有不懼挑戰、緊抓機遇的企業才能獲得成功。

在近日舉辦的“OFweek 2018中國物聯網大會暨展覽會”上，西安中服軟體有限公司（以下簡稱中服雲）高階諮詢總監石磊先生髮表了《打造裝置賦能平臺，構建物聯新生態》的精彩演講，並在會後接受了OFweek物聯網的採訪，針對雲端計算領域的未來發展與趨勢進行了深入探討。

定位平臺層服務 聯手阿里謀未來

市場的迅速發展使得“雲端計算”成為了民眾耳熟能詳的熱詞，但是對於更深層次的雲端計算產業模式和行業未來發展趨勢，卻沒有幾個人能說清楚。作為一家走在時代前沿的企業，中服雲早已深耕雲端計算領域多年。關於雲端計算的商業模式以及發展現狀，石磊有著深刻的見解。

石磊向OFweek物聯網表示，雲端計算的商業模式可以簡單的歸結為兩種，一種是提供雲端儲存，另外一種是附加在雲端計算之上的一些創新的應用服務。而云計算領域從層次結構上又可以分為三層，其中基礎設施層的雲服務主要是阿里雲、騰訊雲、亞馬遜、天翼雲等運營中心；還有一層就是實際應用層，比如大家經常使用的各種雲盤，以及手機資料備份到雲端等，這個應用層主要為軟體及服務。在這兩層中間還有一個連線基礎設施層和應用層的中間層，提供中間層服務的叫平臺層服務。作為一家國內成熟的雲端計算服務商，中服雲在該領域深耕多年，目前主要就是做平臺層服務。

平臺層服務主要可以實現三個主要功能，一是資源的排程與管理，二是資料的安全和隔離，三是軟體的雲化。中服雲針對這三大需求，開發了一系列創新產品，並在市場上獲得了良好反響。

中服雲在雲端計算領域的產品多樣，在創意及技術方面都屬於業內領先水平。總體可以概括為“一網四平臺”，包括工業網際網路，物聯網平臺、大資料平臺、雲端計算PaaS平臺、SaaS軟體超市平臺。

雲端計算在工業網際網路領域的應用是大勢所趨。在這方面，中服雲開創性的將工業網際網路開發成了一個雲端計算化的平臺。雲化之後的工業網際網路平臺在資源的排程方面更加靈活、方便，可為企業最大程度的減少資訊化方面的成本開支；另外它的安全性非常好，因為中服雲創新使用了資料隔離路由，能夠保證企業與使用者的資料安全；此外，中服雲SaaS化軟體的能力不僅可為終端使用者降低成本，還可為更多軟體開發者提供開發環境、開發工具和開發文件，使他們也參與到工業網際網路建設的程序中來。

石磊表示，在實際應用上一般都會將這些產品進行組合。比如物聯網平臺除了提供私有云服務以外，也提供公有云的租用服務，而租用的時候就必然會使用到中服雲的大資料平臺以及PaaS平臺。

目前，中服雲已有逾50款SaaS軟體可供企業租用，以租代買模式可大大降低企業的資訊化成本。此外，中服雲的大資料平臺可以幫助企業進行業務資料管理儲存和分析；物聯網平臺可以幫助企業或者民生裝置採集資料，並實現遠端控制和運維等服務。

正是因為中服雲在雲端計算領域的不斷創新及努力，使得公司吸引了諸多強大的合作伙伴，阿里就是其中之一。關於中服雲與阿里的合作，石磊表示，阿里是一個非常優秀的企業，體量非常大，而且使用者非常多。但是阿里更多的是創造一個生態環境，然後吸引中服雲這樣專業的合作伙伴，進而在各自專業的領域進行合作。中服雲與阿里的合作第一是生態合作伙伴關係的確定；第二是完善在物聯網領域的佈局。當前阿里正在完成其物聯生態佈局，中服雲作為重要的合作成員，與阿里物聯網攜手，共謀發展。

市場與機遇並存 雲端計算將加速發展

對於雲端計算產業的未來發展趨勢，石磊認為，工業網際網路的迅速發展為雲端計算的崛起帶來了機遇，而在萬物互聯的趨勢下，雲端計算對於物聯網的發展也至關重要。未來雲端計算將會向著速度更快的方向發展，因為通訊領域的發展提高了資料傳輸的瓶頸。在此基礎上，雲端計算執行速度會更快，儲存容量會更大，應用的範圍會更廣。另外雲端計算的應用有更加貼近民生領域的趨勢，未來將會擴充套件到比如環境保護、食品安全、交通出行等產業。對於雲端計算市場來說，現在機遇跟挑戰並存，新產業可能有很大的市場空間，但同時也伴隨著很多挑戰。

目前，隨著雲端計算的興起，雲服務商越來越多，市場競爭空前激烈。石磊認為，雲端計算正處於崛起的關鍵時期，只有在技術創新、產品服務等各方面做到最好的企業才能把握市場機遇。面臨挑戰，中服雲一是繼續做好客戶的服務工作，始終秉承以客戶為中心的理念，通過更加優秀的服務來服務老使用者，並吸引新客戶；第二是繼續保持中服雲在雲平臺方面的創新發展，在雲端計算產品研發方面投入更多的研發成本，保持在雲端計算領域的技術領先優勢；第三就是更加深入到中小企業當中，通過實地調研，切實幫助中小企業解決在經營過程、生產過程、管理過程中遇到的難題。