API经济

Programmable Web Inc.称，自2012年以来，API呈爆炸式增长，已发布的API数量大约翻了两番，这使得开发人员可以更轻松地利用互联网上随处可见的服务来拼接复杂的应用程序。也就是说，应用程序和数据可分布在多个云和本地环境中，从而减少了在单个云中整合处理的需求。

Gartner的Lowery说：“你可以将应用程序的一部分放在不同的地方，并使用远程过程调用（remote procedure call）和API进行通信。这是一个跨越云端的架构”。REST架构已经成了接触网络服务的共同选择，它的出现推动了这一趋势，他这样说道。

API是独立于云之外，这减少了用户与特定云供应商保持一致的需求。他们甚至为软件即服务提供商创造了接近正在创建混合云的客户的机会。例如，Salesforce.com Inc.使用其400万开发人员的劳动大军“来加强自身的力量，其方法是让第三方与其平台集成起来，”Kaplan如是说。

事实上，软件即服务可能是混合云竞技中的“百搭”式参赛选手。提供商可以使用API来获取客户的一部分业务，这些业务原本有可能会流向公共云提供商，尤其是那些对开发自己的应用程序不感兴趣的客户。信息服务集团（Information Services Group Inc.）最近对300家公司进行了调查，结果显示，截至2021年底，61%的公司预计自己将成为“使用软件即服务的大多数”，而如今这一比例仅为5%，信息服务集团公司的分析师Blair Hanley Frank在接受有关theCUBE的采访中如是说（theCUBE是SiliconCoLE的流媒体平台）。

然而，开展了大量软件即服务业务的微软的Azure营销总经理Arpan Shah说，充斥着大量API的应用程序有各种缺点，这些缺点使其不适用于企业。Shah说：“软件即服务模型不适用于这些情况——需要混合云模型来满足合规性和数据主权要求，要解决网络延迟问题并实现边缘计算和没有接入服务。”

Kubernetes和边缘

推动混合云发展的另一个技术动力是Kubernetes，这是用于编排软件容器网络的开源软件，这些容器反过来使应用程序能在私有云和公共云平台上运行。虽然Kubernetes仍处于初级阶段，但它承诺极大地简化管理复杂的多云环境的过程。

谷歌的首席软件工程师和Kubernetes的主要架构师之一Brian Grant表示：“我认为，在Kubernetes还没出现之前，混合云并不是十分可行”。Kubernetes使组织能够以一种以前不可行的方式统一缓存系统，消息传递总线和系统监视器之类的基本管道，Grant说。“这在过去需要数月或数年的时间来创造这种环境，但是有了Kubernetes之后，几天就能完成。”

微软的Shah表示，容器、敏捷开发方法和平台即服务的结合“正在渐渐实现虚拟机一直试图实现的目标，即解决其不适用于‘突发模式’的问题”。

第三股技术力量是“边缘计算”的兴起，这种“边缘计算”是由“物联网”，将处理能力转移到更接近数据生成点的转变所代表的。边缘设备的例子有很多，如必须就是否关闭工厂车间的设备或基于购物篮的内容向客户推荐折扣的销售点终端瞬间做出决定的传感器。当车辆急速冲向树木时，自动驾驶车将来不及将数据从传感器传到云应用程序以作出决定。当收到响应时，装配线已经瘫痪了，客户已经走了，或车辆已经损毁了。

Wikibon的Floyer说：“如果你想让数据驱动的应用程序实时或近乎实时地做出处理，你必须在创建数据的地方处理数据。不能将数据全部迁移到一个地方”。Wikibon估计，将计算推向网络边缘的成本也是将数据提取到云中的成本的六分之一。

Wikibon的分析师James Kobielus指出，边缘计算“正在使更多的混合多云架构朝着分布式架构的方向发展。鲜有人要求反其道而行之。”

红帽公司的Gracely表示，事实上，“随着公司越来越熟悉公共云，它们意识到，它们不必过多地考虑如何竭尽全力投入数据中心。”

Gartner的分析师Tom Bittman在2017年的博文《边缘将侵蚀云端（The Edge Will Eat the Cloud）》中表示，边缘计算将改变企业对云计算的看法。机器学习和增强现实等数据密集型边缘应用程序与如今在云中处理的工作负载完全不同。在边缘以最快的速度进行重组的组织将获得竞争优势。

Bittman写道：“边缘将造就大量的赢家和输家。我们不能仅仅将思维局限于中心化和云端，而要考虑位置和分布式处理，从而实现低延迟和实时处理。”