2019 年云计算市场九大关键词
2019 年云计算在技术方面略显沉闷，但在落地方面依旧攻城掠地，其实云计算在平静之下，还在集聚能量，还在酝酿变化。云技术社区组织了多名业内专家，酝酿了三周时间，经过大家碰撞，达成了共识，在讨论的过程中，大家对 2019 年的云计算市场热点认识也更深刻，以下九个词语，应该最能代表 2019 年的云计算市场。
1. 云智能：AI 与云服务的结合，产生了很多高价值的服务，比如基于场景的语义理解、大数据决策系统、语音识别、面部识别、深度学习等，继而从市场行为、商业逻辑到服务需求都可能发生一系列变化，这就是今天云服务市场的重新繁荣，大量资本、头部企业与开发者开始集结做生态的核心原因。
2. 私有云：大家曾经认为公有云是最美好的世界，能够一云走遍天下，但从实际情况来看，很多企业还是希望能够在私有云上部署业务，在本地安放服务器、部署数据库，这样才能更放心。公有云和私有云的无缝打通和联合部署将会是 2020 年之后非常大的趋势，私有云最终将会走向公有云。
3. 云原生：云原生是一个不断丰富的理念和技术体系，它在基础架构、应用和管理上都将深刻的影响和改变云计算发展的未来！
4. Cloud MSP：Cloud MSP 2019 年作为行业的一个热点，处于云厂商更重视，用户更认可双重加持的快速上升通道中。
5. 多云：多云目前的状态的是用户认可的程度在提升，但是真正用好的少。比较理想的状态是业务部署在多云，并且应用负载能够无缝的在云之间迁移。要达到理想的状态，需要系统工程，并且需要工具、人、流程的支撑。
6. 鲲鹏：2019 年的云计算市场，鲲鹏处理器一推出就成为圈里圈外讨论的热点。天下苦 Intel 牙膏厂久矣，习惯了等灯等灯的人们因为鲲鹏的横空出世而有了新的期待。
7. 5G+ 工业互联网：5G 在 2019 年被正式商用，而这一年，其实也注定不平凡！5G+ 工业互联网，在 2019 年，似乎取代了曾经辉煌的“互联网+”，成为了产业互联时代的新药方！
8. 边缘计算（端边云）：边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。伴随 2019 年的 5G 商用和运营商在 MEC 领域的部署发力，加之国内工业互联网在这一年的崛起，以及行业垂直应用场景对近端实时处理的迫切需求，边缘计算和云边端协同依然稳居 2019 年热门技术词汇。
9. 容器化：容器正在吞噬世界，容器化犹如潮水般涌来，势不可挡！
【一、云智能】点评孙杰
数字化时代，人工智能的火爆，加速了云计算市场的悸动，以 AI 代表的智能化技术被纳入到云服务的版图。全球范围内谷歌和微软，这两个着重强调 AI 能力与技术的云厂商正在蚕食 AWS 的霸主地位；国内百度云和华为云这两家以 AI 为卖点的“后起之秀”上升速度也很快，而去年 4 月百度云升级为百度智能云、腾讯云 930 调整组建云与智慧产业事业部、阿里云在 11 月升级为阿里云智能，是这场变革另一角度的缩影。
云计算从诞生到现在，十几年的快速发展，正在 AI 的注入下迎来一场大变局。首先数据中心基础设施作为承载云的幕后功臣，它的智能化正悄然加速着这场云变革的进行。以往数据中心的机房建设需要遵循很多规范和标准，建设周期长、投资大、运营成本高、效率低。模块化数据中心是基于云计算和智能的新一代数据中心部署形式，其采用模块化设计理念，最大程度的降低了基础设施对机房环境的耦合，集成了供配电、制冷、机柜、气流遏制、综合布线、动环监控等子系统，提高数据中心的整体运营效率，实现快速部署、弹性扩展和绿色节能。
其次当前人工智能的持续火热，其对于算力的需求早已超过了通用 CPU 的摩尔定律发展，我们看到基础资源层以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的异构计算成为方向和趋势，平台层提供智能工具组件和模型训练管理，其上的智能云应用服务也越来越多。通过云将异构资源变成一种普适的 AI 计算能力，做到弹性供给，即业务高峰期召之即来，业务低谷时挥之即去，轻松应对大量的业务挑战，便捷的智能云服务快速满足生产场景的需要，进而推动产业升级。在云端数据中心，各家公有云服务厂商都纷纷部署了高性能云计算服务器，应用于视频编解码、深度学习、科学计算、出行、购物、天气预报等多种场景。随着人工智能技术的发展，未来云端数据中心 AI 应用场景还会有极大的丰富。
最后 AI 与云服务的结合，产生了很多高价值的服务，比如基于场景的语义理解、大数据决策系统、语音识别、面部识别、深度学习等，继而从市场行为、商业逻辑到服务需求都可能发生一系列变化，这就是今天云服务市场的重新繁荣，大量资本、头部企业与开发者开始集结做生态的核心原因。
当然，今天云与 AI 的结合还处于初级阶段，更多还停留在厂商的宣传中。真正把 AI 技术下沉到产业，需要深入生产场景，结合业务完成高精度模型的科学训练和一些复杂操作，在边缘侧、终端侧具备一定的推理算力，以此达到最优化的算效比。这就需要云加端的 AI 算力与硬件上的算力紧密结合，构筑一个整体。所以云 +AI 服务的成熟，还需要时间，还需要技术的进一步发展。从历史进程上来看，服务器时代的端到网，再到云计算时代的云到网，在 AI 时代会变成云-网-端的新结构，这让云厂商必须自我革新，也让产业服务市场市场发现了新的机会。
【二、私有云】点评 孙杰
在以 AWS、Google、阿里、华为等为代表的公有云快速发展的同时，很多大中型企业出于数据安全性、系统稳定性、软硬件自主权、对自主可控以及 TCO 低的考虑，更加倾向于建设企业私有云来承载内部业务信息系统的运行。于是，除 AWS 之外几乎所有主流的 IT 公司都投入了建设私有云这场大跃进运动中，都希望能在未来这个大市场中占据一席之地。但每一个私有云的建设几乎都是咨询式、定制化的，都需要经历从需求调研、硬件选型、网络设施、架构设计、实施部署等环节，每一个环节不靠谱都可能导致项目失败。我们发现在企业云计算环境中，信息系统所具有的标准化程度往往是决定私有云形态的重要因素，对信息系统的标准化评估存在多个维度：包括基础架构环境标准化 (例如所需支撑的硬件是专用硬件还是通用硬件)、平台环境标准化(例如对于开发环境、中间件环境以及数据库环境的通用需求和租户限制)、以及应用系统的标准化(例如应用系统的运行环境、封闭系统亦或是开发系统、商用套装软件或是自开发系统、是否支持分布式等).
2018 年 AWS 发布了私有云产品 Outposts 预览产品，到今年短短一年时间 Outposts 正式商用发布，我们看到 AWS 正快速向私有云靠拢。Outposts 里面使用的硬件平台和软件平台跟 AWS 公有云是完全一致的，包含了 AWS 最新的 Nitro 硬件平台架构。而 Outposts 为了解决标准化的问题，在设计上“与众不同”：不支持自带硬件，只能使用全 AWS 定制的硬件，包含服务器、网络设备、电源等等；不支持软件定制，Outposts 运行的所有软件，统一接受 AWS 软件推送；不支持离线部署和运行，必须至少 1Gpbs 以上专线与 AWS 最近的 Region 互联，从 AWS 公有云 Console 中启动和部署 Outposts。AWS 设计上的这些与众不同，就为了获得一项体验——与 AWS 公有云一致的体验。AWS 抛开了传统 IT 行业所有的历史包袱和惯性传统，做出了历史上最大胆的取舍，在此之前没有哪家科技公司敢做得这么彻底。
大家曾经认为公有云是最美好的世界，能够一云走遍天下，但从实际情况来看，很多企业还是希望能够在私有云上部署业务，在本地安放服务器、部署数据库，这样才能更放心。公有云和私有云的无缝打通和联合部署将会是 2020 年之后非常大的趋势，私有云最终将会走向公有云，即便这可能需要一年、两年或更长时间，我们昂首以待。
【三、云原生】点评孙杰
Pivotal 是云原生应用的提出者，并推出了 Pivotal Cloud Foundry 云原生应用平台和 Spring 开源 Java 开发框架，成为云原生应用架构中先驱者和探路者。2015 年 Google 主导成立了云原生计算基金会（CNCF），起初 CNCF 对云原生（Cloud Native）的定义包含以下三个方面：应用容器化；面向微服务架构；应用支持容器的编排调度。随着容器和微服务的崛起，云原生展现出强大的生命力。到了 2018 年，随着云原生生态的不断壮大，所有主流云计算供应商都加入了该基金会，且从 Cloud Native Landscape 中可以看出云原生有意蚕食原先非云原生应用的部分。CNCF 基金会中的会员以及容纳的项目越来越多，该定义已经限制了云原生生态的发展，CNCF 对云原生进行了重新定位：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。
云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、serverless、不可变基础设施和声明式 API，这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。从技术发展的维度看，容器已经成为应用分发和交付的标准，可以将应用与底层运行环境解耦；Kubernetes 成为资源调度和编排的标准，屏蔽了底层架构的差异性，帮助应用平滑运行在不同的基础设施上，进而推动了混合云架构的发展；在此基础上建立的上层应用抽象如微服务和服务网格，逐步形成应用架构现代化演进的标准，开发者只需要关注自身的业务逻辑，无需关注底层实现，云原生正在通过方法论、工具集和理念重塑整个软件技术栈和生命周期。
云原生应用落地过程中，安全性是企业用户最为关注的需求之一。传统的 RunC 容器与宿主机 Linux 共享内核，通过 CGroup 和 namespace 提供有限的隔离性，随着越来越多的企业客户开始关注容器安全，近两年新型高隔离、安全的运行时开始出现，包括 Kata Container、FireCracker 和 gVisor 安全沙箱。
近几年，快速发展的 AI 技术对于云原生同样帮助巨大，AI 往往需要在具体的业务场景中才能发挥价值，这对于云原生技术如何更为普适通用提供了丰富的验证空间，从而提升了云原生技术的成熟度。不仅是传统 IDC，云原生更要应用在公共云、私有云、边缘节点、物联网、大数据、AI 等各种场景中，通过运用云原生技术来降低云计算的使用门槛，真正实现云上无缝联接和协作。
云原生是一个不断丰富的理念和技术体系，它在基础架构、应用和管理上都将深刻的影响和改变云计算发展的未来！
【四、Cloud MSP】点评肖力
无疑，Cloud MSP 2019 年作为行业的一个热点，处于云厂商更重视，用户更认可双重加持的快速上升通道中。
云厂商对 Cloud MSP 重视，体现在对合作伙伴的能力支撑方面的建设和投入，同时市场上因为众多公司的涌入 Cloud MSP 的赛道，造成 Cloud MSP 的门槛也越来越高。
到 2019 年末，典型的 Cloud MSP 应该具备以下特征：
- 拥有多家主流的公有云厂商合作伙伴认证，至少拥有一到三家公有云高级别的合作伙伴认证
- 拥有多名公有云厂商认证的工程师，其中资深工程师占比至少超过 20% 以上
- 拥有典型的云管理案例
- 拥有云管理相关的产品
我们再来预测下 2020 年，Cloud MSP 会如何发展：
1、 随着更多公司涌入赛道，竞争还会更激烈，然后回达到某种平衡，但是很可能达到平衡还需要两到三年。
2、 Cloud MSP 会走入深水区，比如深入做透某家公有云，因此对这家公有云理解更深，可以更专业的服务于这家公有云的用户。或者深入某个行业，协助这个行业的用户更好的云落地。
究竟会如何发展，让我们拭目以待！
【五、多云】点评肖力
多云目前的状态的是用户认可的程度在提升，但是真正用好的少。比较理想的状态是业务部署在多云，并且应用负载能够无缝的在云之间迁移。要达到理想的状态，需要系统工程，并且需要工具、人、流程的支撑。
1、多云使用，业务能够在云之间保持一致性是关键
对于用户来说，使用多云的目的是保持弹性，随时可以在云之间迁移。这就要求用户在在使用多云之前，做好规划，使业务能够在云之间保持一致性，并坚持这个原则。
2、容器化，是多云的方向
容器化的目标不是多云，是云原生，是为业务带来更好的弹性。但是一个附加的好处是，如果所有的应用都容器化了，在云之间迁移将更容易，对具体云厂商的依赖程度也会降低很多。从这个角度讲，企业实施云原生的时候，
3、数据、流量
在多云部署实施中一个难点是如何保持数据在多云之间的一致性，尤其是数据消费大并且实时性要求高的应用挑战性更高。另外，使用多云，也意味着会额外产生在云之间的流量，这方面的费用消耗也要纳入预算。
【六、鲲鹏】点评楼炜
2019 年的云计算市场，鲲鹏处理器一推出就成为圈里圈外讨论的热点。天下苦 Intel 牙膏厂久矣，习惯了等灯等灯的人们因为鲲鹏的横空出世而有了新的期待。
在云与智能整个大产业高速融合发展的趋势下，5G、云计算、大数据、物联网、人工智能、边缘计算以及区块链等技术体系与商业模式形成有机的整体，成为泛云+智能的各类场景化服务。这种融合引发了对于海量的数据存储与分析需求、指数级增长的计算能力需求，例如，物联网的万物互联带来了海量的设备接入、数据存储；而人民日益增长的美好生活需要推动自动驾驶、智能安防、智能家居等各行业人工智能的蓬勃发展。这些海量的连接、数据存储、计算及智能诉求催生了新的计算平台，要求其具备各种行业及应用场景下人工智能训练和推理能力，以及端边云协同场景下的安全和实时处理等能力，鲲鹏因运而生。
鲲鹏是华为在 2019 年 1 月向业界发布的基于 ARM v8 架构的高性能处理器，目的在于满足多样性计算和绿色计算需求，具有高性能，高带宽，高集成度，高效能四大特点。“北冥有鱼，其名为鲲。鲲之大，不知其几千里也。化而为鸟，其名为鹏。”，鲲鹏处理器在诞生之初就寄托华为对于其未来展翅九万里的期许。
围绕鲲鹏处理器打造的鲲鹏计算产业目标是构建全栈 IT 基础设施、行业应用及服务，包括服务器、存储、各 Linux 和国产操作系统、中间件、虚拟化、数据库、云服务、政府金融电信能源交通制造医疗等行业应用以及咨询管理服务等，并在其华为云市场上发布了 80 多款鲲鹏生态产品，并配以鲲鹏伙伴计划、鲲鹏学院及相关认证等。
新需求、新应用、新技术、新架构必然推动整个硬件到软件栈的更新换代，鲲鹏瞄准了新的计算平台这一万亿级市场，重新定义了智能计算架构、提供多元算力，将计算产业推进到了下一个新的技术迭代周期，提供了自主可控、安全可信的鲲鹏生态解决方案，带动整个 ICT 产业链的发展。
【七、5G+ 工业互联网】点评山金孝
2019 年，整个 IT 圈和互联网界似乎都比较沉默，没有亮眼的技术创新，也没有夺目的产品问世，平淡来去，似有不甘。唯独 5G 元年，似乎足以成为历史长河中专属 2019 的记忆片段。天时、地利、人和，伴随各种喧嚣争议，5G 在 2019 年被正式商用，而这一年，其实也注定不平凡！从 eMBB（增强移动带宽）、mMTC（海量大连接）、uRLLC（底时延高可靠）三大特性，到 5G MEC 边缘计算和网络切片，产业供给侧对 5G 的翘首期盼，正在这一年慢慢走向现实。而各垂直行业的变革与高质量发展，似乎也在 5G 的春风下看到了方向和希望，一时间，5G+AICDE 遍地四起，似有得 5G 者，得天下之势！工信部第二届 5G“绽放杯”，全国海选 3000 余 5G 参赛项目，看似热闹，实则 CPE 在登台唱戏。5G 终端产业链的缺失，似乎让 2019 年的 5G 大戏也少了些许期待。
瑕不掩瑜，5G 依然在 2019 年绽放！
终端未至，工业互联网登台。配合 5G 唱戏的，正是代表了呼吁多年的两化融合、智能制造等工业互联网主角。5G+ 工业互联网，在 2019 年，似乎取代了曾经辉煌的“互联网+”，成为了产业互联时代的新药方！工信部苗部长曾坦言：“4G 已够用，5G 应用场景 80% 应在工业互联网。”而这背后，正是国家供给侧改革和高质量发展的持续推进，是全社会消费互联到产业互联的转型，是以工业制造业为主体的传统行业对数字化转型的探索前行。5G 三大特性（eMBB、mMTC、uRLLC）和两大垂直行业解决方案（MEC 和网络切片），有效解决了工业制造业底时延、高可靠、泛在高密度连接和增强移动带宽等特殊需求场景。利用 5G MEC 技术，企业数据可实现本地卸载，在有效满足低时延需求的同时还解决了工业制造业最为担心的数据安全问题。此外，5G 端到端网络切片技术的利用，使得企业不同优先级的数据可以传输在定制虚拟专网上，互不干扰，畅通无阻，实现不同网络切片服务不同应用场景，网随业动，按需服务。
随着 5G 正式商用，网络即服务时代也将来临！万物互联并不难，高质量按需互联却不易，而 5G 专为此而生！2019，5G+ 工业互联网，才开始！
【八、边缘计算（端边云）】点评山金孝
边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供了更好的支持。边缘计算早在 2018 年便已渐入佳境，但是，伴随 2019 年的 5G 商用和运营商在 MEC 领域的部署发力，加之国内工业互联网在这一年的崛起，以及行业垂直应用场景对近端实时处理的迫切需求，边缘计算和云边端协同依然稳居 2019 年热门技术词汇。
长久以来，IT、CT 和 OT 在各自领域独自前行，随着云计算、大数据、AI、IOT、5G 以及工业互联网的普及应用，行业需求不断促使 ICOT 在边缘计算领域交汇融合，并通过各家所长实现优势互补。边缘计算领域，运营商网络和节点资源优势明显，末端接入资源完善、边缘机房资源丰富、用户群庞大，具备完善的运营体系和端到端网络保证能力，但是行业积累少、2B 能力弱、应用生态难以培育。与之相比，IT 互联网厂商云端能力强、应用生态繁荣，但是接入机房少，网络保障弱，而 OT 工业圈终端接入能力强、行业积累深，但是云端能力和网络保障能力都比较弱。因此，CT、IT 和 OT 厂商如何在竞争合作中，找到共同的利益权衡点，将是未来直接影响边缘计算是否能够繁荣发展的关键。
降低时延、卸载流量、确保安全一直是垂直行业对边缘计算最真实的 3 大核心需求，也是边缘计算市场得以壮大的基础。2019 年，借助 5G 商用的春风，运营商正以 5G MEC 为依托，以云边网融合为手段押注边缘计算，力争摆脱 5G 时代管道化的宿命，并祭出以分流设备（UPF）+边缘接入机房+边缘 IaaS/PaaS+ 行业应用为组合的全套配齐商业模式。然而，正如我们所分析，边缘计算需要 IOCT 各方优势互补，任何一方的强行垄断恐怕都难以成势。因此，对未来边缘计算商业生态的预测，我们认为更多的会是运营商在分流设备+边缘接入机房上占据绝对优势，而在边缘 IaaS 和 PaaS 及其资源编排调度和云边协同领域，IT 互联网公司将会占据一定的上风，同时在边缘行业应用领域，具备行业深度和积累的 OT 厂商很有可能独领风骚。未来，如何借助各自优势，在边缘计算领域做好自身定位，将会是决胜边缘战场的关键！
2020 年，5G 边缘计算时代，值得我们拭目以待！
【九、容器化】点评 刘世民
1、企业应用在加速向容器化转型
过去几年中企业主要是将其无状态应用迁移到 K8S 上，这过程相对简单，可以较容易地实现弹性伸缩和故障自愈等目标；现在，通过使用 K8S Operator 等技术，越来越多的企业有状态应用正被迁移到 K8S 上。从现在起，每个将被发布到 K8S 上的应用都自带 Operator，这正在成为现实。2019 年，红帽携手微软、Google Cloud、亚马逊 AWS 等巨头，共同推出了 OperatorHub.io 网站，它是 K8S Operator 的集中式存储库，以方便 Kubernetes 社区查找和分享 Operators 资源。这一切，使得 K8S Operator 加速成为在容器化时代应用部署和管理的事实标准，它会将 K8S 应用的使用门槛降到最低，也使得“有状态应用到底能不能容器化”这一难题最终有了优雅的解决方案。随着对有状态应用支持的日渐完善和成熟，在企业中，容器已经在并最终将取代虚拟机。
2、容器化技术在企业中的落地更加容易
这得益于 OpenShift 和 Rancher 这样的基于 K8S 的产品的持续发展。红帽在其今年发布的 OpenShift 4.2 版本中，基于 Istio、Kiali 和 Jaeger 项目来支持服务网格，以简化基于微服务的应用开发、部署及管理；基于 Knative 来支持 Serverless，使得以 FaaS 为代表的无服务器架构将会流行开来；发布了 Operator 框架，这是一个用于快速开发维护 Operator 的工具包，它包含面向开发者的 Operator SDK、面向运维人员的 Operator Lifecycle Manager (OLM) 和 Operator Metering，使得 Operator 的开发和使用变得异常容易。
3、容器化正在改变 IT 从业人员的技术栈
对于 IT 运维人员，就像 Linux 技术是他们过去 10 年中的必备技能一样，Docker 和 Kubernetes 也将成为他们未来 10 年必备的技术；对于开发人员，面向容器开发，开发微服务架构应用，利用基于容器的 CI/CD 平台进行开发，面向 Istio 和 Serverless 开发，则成为他们需掌握的新技能。越来越多企业正在采用的多云架构使得开发、运行和管理应用变得更加复杂，幸运的是，Docker 和 K8S 正在使得这些工作变得容易。
4、容器化正在改变 IT 业界生态
2019 年，VMware 斥资 5.5 亿美元收购 Heptio，这将使得双方的虚拟机和容器两种技术融合在一起；IBM 完成了对红帽的收购，这将使得双方的容器云产品和市场渠道融合在一起；Mirantis 收购了 Docker Enterprise，这将使得其彻底从 OpenStack 转投 K8S 怀抱。对 IT 公司来说，容器和 K8S 已成为不可失败的关键一战。
容器正在吞噬世界，容器化犹如潮水般涌来，势不可挡！
【展望 2020】
每年对云计算热词的总结，对未来一年的展望，已经成为云技术社区的保留项目。2019 年一年，云计算市场几乎没有出现令人侧目的新技术新名词，这也证明了，经过十几年的发展，云计算技术已经走向成熟。云计算在步入下一个阶段，即如何帮助用户落地，如何让用户切实的享受到云计算的好处。这方面虽然目标明确，但是山高路远，如何让道路变的更平坦，如何让用户更方便的上云，是下一个十年，云计算从业者的奋斗目标！
点评专家介绍
孙杰 北京中油瑞飞云计算专家，著名技术博客博主，云技术社区技术专家,OSCAR 云计算开源产业联盟社区核心成员，腾讯云 TVP、阿里云 MVP。《企业私有云建设指南》作者、《云原生基础架构》译者。
楼炜 Jet 业内资深的云计算专家，云技术社区技术专家，腾讯云 TVP，13 年云计算经验，10 年 + IaaS、PaaS 经验，全球云计算大会最佳企业 CIO。著有：《企业级 IaaS 架构的深度解析》、《企业级私有云构建的架构师阵型及架构策略》、《云管理平台之辩》等文章
刘世民 易航科技云服务事业部总经理，云计算专家，《世民谈云计算》技术博客和微信公众号博主，《Ceph cookbook 中文版》、《精通 OpenStack》、《机器学习即服务》译者，云技术社区技术专家。
山金孝 中移物联网有限公司工业互联网负责人，资深云计算专家、架构师，腾讯云 TVP、阿里云 MVP。《OpenStack 高可用集群（上、下册）》、《企业私有云建设指南》、《OpenShift 云原生架构：原理与实践》作者，《精通 OpenStack》、《机器学习即服务》译者，云技术社区技术专家。
肖力 新钛云服技术负责人，云技术社区创始人，腾讯云 TVP，《深度实践 KVM》作者，《运维前线》系列图书策划人，《云原生基础架构》、《精通 OpenStack》、《OpenDaylight 应用宝典》、《Ceph cookbook 中文版》、《Prometheus 监控实战》、《机器学习即服务》译者，《AWS Serverless 架构》校审。
北极熊 尽在北极熊 CHO 兼云技术社区联合创始人，本次活动策划人，具备多年 IT 经验，JAVA 软件工程师，曾参与项目金保三期、金税三期，某省县级区域卫生信息平台、某省人民医院远程医学平台，互联网彩票。
