【IT168 编译】“X.X”发布是软件行业的传统，例如“2.0”这种说法常常会被应用于整个技术领域。比较著名的就是是Dale Dougherty和Tim O'Reilly在2003年发布的“Web 2.0”,这是为了纪念“the web as platform”，其推崇用户增加价值，用户越多，内容越丰富。
“2.0”应用于云计算并不需要很长时间。早在2010年，John Soat就曾在文章中提到“云 2.0”，当时他用这个概念描述了企业向混合云的转变。与混合云一样，公有云和私有云的结合也并不能称之为技术的巨大飞跃。
那么云技术的根本转变在哪里?“云2.0”的创新在哪里?
Google采用云2.0：全面布局机器学习分析
Google对于云2.0的期望很低，它们认为云计算的下一个技术飞跃是从简单的数据存储转向基于云的分析工具。Google云业务高级副总裁Diane Greene表示，CIO们已经准备好超越在云中存储数据和运行应用程序。
Greene表示，基于机器学习的数据分析工具将为公司带来“不可思议的价值”，提供前所未有的见解。据Gaudin介绍企业生成的大量数据使用内部部署系统过于昂贵，耗时多且难以分析。数据库越大，机器学习越能有效地应对棘手的业务问题。
据某云服务咨询公司的执行官称Google的分析工具被认为比AWS提供的更muscle。分析师表示，谷歌面临的挑战是向潜在客户展示其分析和深度学习专长的用例。因为尽管公司拥有的数据多到不知如何处理，但是在投资云计算分析之前，也会犹豫不决，除非他们有信心以快速准确的商业智能形式获得稳定的投资回报。-
预计公司将不得不采用Google的机器学习分析，直到他们确信该技术存在合法用例。资料来源：来自Google Cloud Team的Kunal Dea，通过 Slideshare
优异AI平台的竞争是公平公开的
人工智能经过数十年的炒作，终于迎来了全盛时代。机器学习是商业AI实现的关键组成部分。据某研究发现，2035年，AI可以将生产力提高40%。但是如果没有云的大规模可扩展
和灵活的存储和计算资源，AI是不可能实现的。所以即使是最大的企业如果只依靠内部硬件来满足人们对数据，电源，带宽和其他资源的需求，也是会面临挑战的。
The Seeking Alpha文章指出，亚马逊在云计算方面的领先优势是巨大的，但它并非不可逾越。云端服务市场“还处于起步阶段”，而三大领先的人工智能平台 - open machine learning platform，谷歌的TensorFlow以及微软的 Open Cognitive Toolkit and Machine Learning ，都集中在吸引第三方开发人员。
AWS在与微软、谷歌和IBM云服务在AI领域的竞争优势并不是十分领先，而且第三方开发商也都加入了激烈的竞争中。
Google的TensorFlow在AI领域的竞争力是有目共睹的，据悉TensorFlow是Github代码存储库中最流行的软件，它是由Google AI部门开发的，并于2015年开源发布给所有程序员。TensorFlow的有点之一就是每个月都可以使用20亿台Android设备来进行AI优化。这也意味着它将机器学习和其它AI功能都放到了数十亿人的手中。
多种多样的 “超级云”
对于“SuperCloud”一次的所有权竞争非常激烈，如流媒体音乐服务以及Luxoft云服务公司的orchestration平台都在使用这个名称。更不用说，维基也收录这个词汇，并将其定义为 “一种非常大的恒星云” 。
针对“超级云”有两个相关的研究项目，一个是欧盟的2020计划，另一个是由国家科学基金会资助，在康奈尔大学进行的项目。这两个项目都旨在努力创建一个安全的多云环境。
欧盟的Supercloud项目旨在让用户制定自己的安全要求并做出相应地实施策略。框架在计算，存储和网络层中自动执行遵守安全策略。通过利用信任模型和安全机制，策略实施扩展到“provider domains”。 该项目的首要目标是创建适用于所有云平台的安全环境，主要是以用户为中心和自我管理。
欧盟的超级云计划定义了一个“分布式架构平面”，以多云环境扩展为基础，以用户为中心、以供应商为中心的方式进行联系。
在康奈尔进行的超级云实验室是不同的安全防范，它由Hakim Weatherspoon和Robbert van Renesse主导实现。通过使用“嵌套虚拟化”，将虚拟机与其所依赖的网络和计算资源进行包装，以便在“多个底层和异构云基础架构”之间迁移虚拟机。研究人员打算创建一个Supercloud管理器，用于网络和计算抽象，允许应用程序跨越多个云。
每个人都在猜测，云计算的下一个迭代形式是什么样的。很明显，人工智能和多云技术将在不久的将来掀起云服务新的暴风雨。
