曩昔十五年，是云核算从无到有突飞猛进的十五年。PaaS 作为云核算的重要组成部分，在伴跟着云核算高速开展的一起，在云核算工业链中的关键性效果日渐凸显。关于 PaaS，很多人都认同一个观念，在公有云上，除了 IaaS 和 SaaS，其他的都是 PaaS。但 PaaS 究竟是什么？它从哪里来，将到哪里去？PaaS 有哪些细分范畴？哪些厂商是 PaaS 商场领导者？PaaS 和现在盛行的容器办理途径、企业中台和低代码途径之间的联系又是什么？这些问题的答案，向来是议论纷纷、无所适从。要回答这些问题，且听笔者为您娓娓道来。
PaaS 是什么
（一）宏观上，PaaS 是处于 IaaS 和 SaaS之间的途径层。
PaaS，Platform as a Service，途径即服务。它是一种云核算服务，向运用者供给云上运用程序所需的编程语言、库、服务、东西和解决方案。运用者无需办理或操控底层云根底设施（包含网络、服务器、操作体系或存储），但需办理已布置的运用程序，并担任配置运用程序保管环境。在云核算的典型层级中，PaaS 层介于 IaaS 层和 SaaS 层之间。
图1 PaaS 层介于 IaaS 层和 SaaS 层之间
值得一提的是，Gartner 将容器归为 IaaS 层。Gartner 将虚拟机类 IaaS 服务称为 Cloud Compute Infrastructure Services (Instance IaaS)，比方 Amazon EC2，Alibaba ECS 等；将容器办理类 IaaS 服务称为 Cloud Container Management Infrastructure Services (cIaaS)，比方 Amazon Elastic Container Service (ECS)，Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS)，以及 Google Kubernetes Engine 等。
（二）具体上，Gartner 将 PaaS 分为22个子类。
Gartner在其《Platform as a Service: Definition, Taxonomy and Vendor Landscape》报告中，收集了来自全球逾越360家供应商的22类 PaaS 产品和服务。下表按 PaaS 称号排序。
表1 Gartner对PaaS的分类
笔者要对上表中的 aPaaS 做下特别阐明。aPaaS，Cloud Application Platform Service，Gartner 对它的定义是：云上运用的开发、布置和运转途径，并将其分为两类：
- 一类是高操控（High-control）aPaaS，也叫 pro-code aPaaS。这类 aPaaS 途径向 IT 专业开发人员供给传统编程环境。现在，绝大大都的供给商供给的是这类途径，包含Amazon Elastic Beanstalk、Salesforce Heroku、Red Hat OpenShift 等。
- 另一类是高生产率（High-productivity）aPaaS，也叫 low-code 和 no-code aPaaS。这类 aPaaS 途径向事务人员和布衣开发人员供给低代码或零代码开发环境。典型产品如 Mendix、OutSystems。
不得不说，尽管表1十分有助于咱们了解商场上有哪些 PaaS 服务，但其分类也实在是太细了，这也阐明现在 PaaS 商场的碎片化特征比较明显。笔者试图将这22种 PaaS 服务分为三大类，见表2。笔者把 Gartner 定义的 aPaaS 看作狭义 aPaaS，而表2中的广义 aPaaS 包含了更多的内容。
表2 PaaS 服务大类
严格来说，所有 PaaS 服务都是面向开发者和运用的，因而表2中的分类可能不是十分准确，但这三大类 PaaS 服务间仍是有所区别的：运用类 PaaS 服务（广义 aPaaS）是云上运用开发途径及相关组件，数据类 PaaS 服务更多的是向事务供给数据剖析和智能才能，其它 PaaS 服务则是在特定范畴供给途径式服务。本文后续提到的 aPaaS，都指的是广义 aPaaS。
（三）从企业视角来看，PaaS 又可分为技能 PaaS 和事务 PaaS。
图2 企业级 PaaS
现在 IT 开展水平较先进的企业中，根据技能性 PaaS 途径，往往会构建企业技能中台；根据技能中台，又会构建企业级事务性 PaaS 途径，包含事务中台和数据中台。事务中台供给可共享复用的事务才能，数据中台供给可共享服务的数据服务。
因而，能够以为，企业级 PaaS 途径由技能性 PaaS 途径和事务性 PaaS 途径构成，企业中台和企业 PaaS 大体上是同一个概念，或者说两者高度重合。
PaaS 的开展简史
PaaS 的开展史，用两句话就可高度概略：PaaS 的开展与云核算的开展相伴相随；aPaaS 代表了 PaaS 曩昔这十五年。因而，曩昔往往把 aPaaS 和 PaaS 这两概念画等号。
2006年，Amazon Web Services（中文名：亚马逊云科技）正式推出并商业化，这被视为公有云的发端。2007年，Salesforce 发布 force.com，其目的是支撑第三方客户在其上开发、布置和办理运用，这被视为公有云PaaS的发端。此后，同类途径如雨后春笋般开展起来，Google在2008年发布 GAE，新浪在2009年发布 SAE。2010年，Heroku 被 Salesfore 收买。2011年，亚马逊云科技发布 Beanstalk 途径，红帽发布 OpenShift 途径，VMware 发布 CloudFoundry。2015年，IBM 开端构建 Bluemix 途径。2016年起，国内 PaaS 途径建造加速。阿里巴巴、华为等科技巨头开端发力公有云 PaaS，一批初创型 PaaS 服务公司涌现在商场中。
根据《赛迪参谋：2021 2022年中国 PaaS 商场研讨年度报告》，aPaaS 在全体 PaaS 场中运用最多。aPaaS 能够为运用开发和运转供给丰厚的组件和环境，帮助企业快速构建运用、智能化办理运用，2021年全球 aPaaS 在全体 PaaS 商场中的运用最多，占比为38.3%。
图3 2021年全球 PaaS 商场产品结构（来历：赛迪参谋）
厂商方面，亚马逊云科技是全球 PaaS 商场第一大厂商，微软和 Salesfore 紧随其后。Amazon 作为全球云服务范畴的头部厂商，运用其在全球的26个地理区域中的84个可用区和300多个边缘节点，能够为全球大部分的国家和地区供给全面的 PaaS 服务，占全球 PaaS 商场规模的18.7%。
表3 2021年全球 PaaS 商场厂商 TOP3（来历：赛迪参谋）
在国内 PaaS 商场，公有云占比高逾越60%，阿里云、亚马逊云科技、华为云、腾讯云等公有云巨头处于领导者象限。
图4 2021年中国 PaaS 商场厂商竞争力象限剖析图（来历：赛迪参谋）
PaaS 再晋级
接下来要论述的 PaaS 当下这次再晋级，也可用两句话高度概略：aPaaS 日臻成熟，新式低代码途径兴起，iPaaS 将迎来新开展机会；数据类 PaaS 将异军突起，将对 aPaaS 形成赶超。下面从这两个方面来分别介绍。
（一）aPaaS 日臻成熟，三个趋势凸显。
在笔者看来，经过近15年的开展，传统的面向专业开发者的 aPaaS 途径已日臻成熟，运用也十分遍及。从 Gartner 的 PaaS 炒作曲线中也能够看出，aPaaS 现在已处于开展成熟期。
图5 2021年 PaaS 炒作曲线（来历：Gartner）
当然，这不是说 aPaaS 已到天花板而将不再开展。笔者以为 aPaaS 接下来有三个首要开展趋势：
一是云开发途径的云原生化。
运用的云原生化必定要求 aPaaS 途径云原生化。如图6所示，Gartner 猜测，云原生 PaaS 途径将具有四个特点：微服务、继续发布、无服务化和多重体会。Gartner 估计，到2025年，云原生途径将成为逾越95%的新式企业的根底运用途径，而2021年这一比例还不到40%。
图6 云原生 PaaS 途径的四大特征（来历：Gartner）
二是开发途径的低代码化。低代码开发途径（LCAP）兴起，有望成为 aPaaS 的一大分支。
低代码开发途径（LCDP）是无需编码或经过少数代码就能够快速生成运用程序的开发途径。经过可视化运用程序开发的办法，使具有不同经验水平的开发人员能够经过图形化的用户界面，运用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创立网页和移动运用程序。
2014年，研讨组织 Forrester 正式提出了“低代码”概念，Gartner 随后用根据 aPaaS 的高生产力途径（hpaPaaS）来命名这一品类，Microsoft、Mendix 等深耕低代码头部企业也逐步入局。笔者以为，hpaPaaS 属于狭义a PaaS 范畴中的一个新式分支，是一种云上运用新式开发、布置和运转途径。
在笔者看来，跟着软件人力本钱继续上升，以及企业数字化转型带来的需求量大幅添加，低代码途径的价值将逐步显现，运用也会越来越广泛。它的呈现改动了现有运用开发形式，能添加广义开发人员的数量，运用交给速度得以加速，企业 IT 活动得以降本增效。
Gartner 猜测，到2025年，企业开发的新运用程序中有70%将运用低代码或无代码技能，而2020年这比率还不到25%。
笔者以为，这种新式aPaaS途径一定未来可期。尽管Gartner的炒作曲线中，LCAP 现已处于成熟期，但笔者在调研国内商场十余家低代码途径后仍是以为其现在仍然处于开展早期，产品成熟度有待进一步提高。笔者期待各大公有云上低代码途径的地位得以提高。低代码开发途径必将成为公有云 PaaS 途径的重要组成部分。
三是 iPaaS 的重要性将会进一步提高。
iPaaS 用于企业级集成。曩昔，ESB（Enterprise Service Bus，企业服务总线）承当了企业服务整合的职能。如今的多云和混合云时代，企业集成需求愈加丰厚，如运用与运用之间的集成、企业和企业之间的数据交换、公有云到私有云以及多云之间的协同、设备到设备之间的集成，还有企业和生态合作伙伴之间的对接等。这些都将继续提高iPaaS的重要性。
（二）数据类 PaaS 服务是哪些？
一类是云数据库服务，包含联系型数据库和非联系型数据库，统称为 dbPaaS。
以亚马逊云科技为例，其供给了如图7所示的八大类十余种数据库服务。
图7 亚马逊云科技八大类数据库服务（来历：亚马逊云科技）
第二类是数据剖析服务，统称为 abiPaaS。
如图8所示，亚马逊云科技供给了交互式查询、大数据处理、日志剖析和查找剖析、实时剖析、数据仓库和可视化等数据剖析类服务。其间，Amazon EMR 用于大规模数据处理，支撑Hadoop、Spark等开源处理项目。Amazon MSK 用于实时剖析。Amazon Kinesis 用于实时数据流收集。Amazon OpenSearch Service是一个根据开源查找引擎 OpenSearch 的日志剖析与查找剖析东西。Amazon QuickSight 用于数据可视化。Amazon Athena 运用标准 SQL 即时剖析存储在 S3 中的数据。Redshift 数据仓库服务，能够对 PB 乃至 EB 级结构化数据调集履行杂乱查询。
图8 亚马逊云科技数据剖析服务（来历：亚马逊云科技）
第三类是人工智能即服务，称为 AI PaaS。
现在，各大公有云都供给了品类丰厚的 AI 服务。亚马逊云科技将其服务分为人工智能（AI）服务和机器学习（ML）服务。其间，AI 服务比方文本、图画、视频等处理类服务；ML 服务首要是 Amazon Sagemaker 人工智能途径服务。
图9 亚马逊云科技人工智能服务家族（来历：亚马逊云科技）
把这三大类数据服务兼并，加上区块链服务，便是图10的样子。这些服务构成了公有云数据类 PaaS 服务可能是最完全的我们族。
图10 亚马逊云科技数据类 PaaS 服务家族（来历：亚马逊云科技）
云数据库类服务我们都比较了解，无需赘述。数据剖析类服务和人工智能服务，两者之间是什么样的联系呢？实际上，两者之间不是孤立的，而是存在紧密的联系。首要有两种联系：
一种是数据剖析服务于人工智能。
此类场景中，数据剖析服务对源数据进行收集、挑选和清洗，并将处理后的数据作为人工智能服务的练习数据，最终发生引荐模型和布置为引荐服务。这种联系比较常见。
图11 数据剖析服务于人工智能（来历：亚马逊云科技）
另一种是人工智能服务于数据剖析。
亚马逊云科技大都数据剖析服务都集成了人工智能服务，比方 Redshift ML、Athena ML、Quicksight ML 等服务。以发布于2021年5月的 Amazon Redshift ML 服务为例，它运用 Amazon SageMaker 服务，让用户能够用SQL命令创立、练习、布置和运用机器学习（ML）模型。
图12 Amazon Redshift ML 服务（来历：亚马逊云科技）
如上图所示，数据进入 Redshift 数仓以后，用户可直接在SQL句子中运用‘create model’命令来创立机器学习模型。然后，Amazon Sagemaker 主动创立和练习出 ML 模型并进行布置，然后用户能够运用 SQL 句子来进行猜测性查询。
（三）为什么未来数据类 PaaS 将异军突起乃至逾越 aPaaS？
在赛迪参谋的“2021年全球 PaaS 商场产品结构”图（图3）中，上述三种数据类 PaaS 分别被称为 DBPaaS、BDPaaS 和 AIPaaS。从全球比例上看，三者的比例加起来都没有 aPaaS多。那为什么笔者还以为未来数据类 PaaS 将异军突起乃至逾越 aPaaS 呢？笔者以为首要原因有三：
1.先做运用建造，再添加数据服务，是几十年来的遍及IT规则。
曩昔还没有呈现云服务的时代，运用都是传统式的。企业往往是先自己开发或购买运用，随后开端支撑事务。跟着时刻的推移，用户越来越多，数据库中就有了越来越多的数据。此刻，企业往往会购买专业的数据剖析类软件用于数据剖析，首要是制造各种报表。但这种数据剖析软件，往往都庞大而笨重，价格动辄千万等级，本钱十分高，还需求专人保护。
有了公有云服务后，企业首要运用到云上各种服务快速构建起运用。此刻通常会运用云联系型数据库，因为这是最简单的工作。运用投产后，用户和产品越来越多，数据库中留存的数据也越来越多。此刻，企业想知道“我的客户满意度怎么？销量季度环比方何？”，就会对运用添加数据剖析和可视化功用。企业还想知道“下季度我企业的新产品销量会怎么？”，就会运用人工智能服务进行猜测。现在，用更少的钱，以很小的起点，就能够获取之前上千万美金才能获取的才能，这便是公有云上的优势。
图13 三段式数据运用旅程（来历：Amazon re:Invent 2021）
因而，不论是曩昔仍是当下，先树立运用并留存下数据，再做数据剖析和可视化，直到运用人工智能进行猜测，这是 IT 事务的基本旅程。aPaaS 的首要使命是为了开发者更快捷地树立、发布和运转运用，而各种数据类 PaaS 则服务于数据剖析和智能猜测。
2.事务继续数字化转型，数据量越来越大，对数据服务的要求越来越多、越来越高。
事务数字化的中心是数据驱动。事务数字化，带来数据量指数型增加，企业对数据存储和核算剖析的才能要求不断提高。
一方面，云联系型数据库高速开展。云上数据库功能和快捷性越来越高，而本钱却越来越低。以 Amazon Aurora 为例，它是与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的联系数据库。功能和可用性与商用数据库相当，本钱只有其 1/10，还大大减轻运维担负，节约运维本钱。
另一方面，由于大数据、物联网、机器学习等运用场景的兴起，非联系型数据的数据量和处理需求增加速度高。Gartner 数据显现，2021年非联系型数据库的商场收入达到148亿美元，占总体数据库商场的19%。2017年时，这一比例仅为8%。
从图14能够看出，云上数据库在整个数据库商场的比例逐年快速上升。本地数据库和云上数据库的商场比例现已十分接近，到2021年，现已达到49%。按此趋势，今年（2022年）云数据库将初次逾越本地数据库。
图14 2017到2021年本地和云数据商场比例
3.事务继续数字化转型，新一代数字运用的呈现，激发了数据类 PaaS 服务的需求。
《数字化转型知识办法系列之一：数字化转型的基本知道与参考架构》一文指出，数字化转型是适应新一轮科技革命和工业变革趋势，不断深化运用云核算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技能，激发数据要素立异驱动潜能，打造提高信息时代生计和开展才能，加速事务优化晋级和立异转型，改造提高传统动能，培养开展新动能，创造、传递并获取新价值，完结转型晋级和立异开展的过程。
新一代企业级数字运用的加速迭代和立异，将充沛开释 PaaS 的价值并添加对 PaaS 的需求，尤其是将带动 AIPaaS、IoTPaaS、bPaaS 等数据类 PaaS 服务在整个 PaaS 商场的比例进一步扩展。
这种现象，一方面是源自用户对产品的更高要求，他们现已不满足于仅运用根底设施与开发东西。另一方面是面对剧烈的商场竞争与客户需求改动，他们需求凭借更强壮的东西来完结自己的事务立异与运用云上运用布置，这都需求愈加敏捷、可扩展、智能的、数据驱动的PaaS服务来完结。
某闻名组织2021下半年对国内公有云商场的剖析数据标明，AI PaaS 在国内各 PaaS 细分商场中增速最高。
（四）数据类 PaaS 服务的两个开展趋势
趋势一：一体化。
所谓一体化趋势，是指数据库服务、数据剖析服务和人工智能服务构成了一个完好闭环。如图15所示，人、运用程序和设备作为数据源发生数据，原始数据进入数据湖，作为机器学习类服务和数据剖析类服务的数据源，它们处理后的数据被保存进联系或非联系型数据库中。此类数据再反哺人、运用程序和设备，比方供给数据报表、画像标签、剖析猜测等才能，然后促进事务数字化水平，并完结数据处理闭环。
图15 亚马逊云科技上的数据闭环
图16是在 Amazon re:Invent 2021 – Database, Analytics, and Machine Learning Keynote with Swami Sivasubramanian 讲演中提到的一个客户事例。该事例充沛体现了数据在一完好数据体系中的流通过程。
图16 亚马逊云科技上的数据闭环事例（ADP）（来历：Amazon re:Invent 2021 ）
这种闭环形式，对公有云途径供给商提出了高要求。他们不能孤登时对待这些服务，而需求打通服务鸿沟，树立数据自由流通的途径，这反过来又要求打通企业的部分墙，完结数据服务一盘棋。
趋势二：无服务器化（Serverless）。
在笔者的另一篇文章《亚马逊云科技15 年：从 Serverful 到 Serverless》中，详细论述了Serverless。表4列出了2021年亚马逊云科技部分 Serverless 服务。能够看出，曩昔亚马逊云科技的 Serverless 工作首要仍是在 aPaaS 和 dbPaaS 范畴。笔者斗胆猜测，这两个范畴的 Serverless 化工作接近完结，接下来数据剖析和人工智能服务的 Serverless 化将是他们的工作重心。
表4 亚马逊云科技部分 Serverless 服务（2021年）
关于服务 Serverless 化的优点，文章中提到了三个直接优点：节约本钱、降低技能和办理担负，以及加速运用交给速度，和两个间接优点：巴结用户、施压追随者。相信亚马逊云科技后续有越来越多的 Serverless 化数据剖析和人工智能服务推出。
就在几天前（7月12日），亚马逊首席技能官 Werner 博士在纽约亚马逊云科技峰会上正式宣布 Amazon Redshift Serverless GA，这又一次印证了笔者的判别。至此，亚马逊云科技现已完结数据剖析三大件（EMR，MSK，Redshift）的 Serverless 化。
PaaS 再晋级布景下，企业的应对之策
前文厘清了 PaaS 的概念，论述了 PaaS 的开展趋势。曩昔，是得 aPaaS 者得 PaaS 天下，而未来，则是得数据类 PaaS 者得 PaaS 天下。在 PaaS 这种进化晋级布景下，咱们再来看看各类企业的应对之道。这里首要针对国内企业。
首要说说大中型传统企业。
国内大中型传统企业，大部分都已完结 IaaS 云途径的建造，企业上云已完结过半乃至更多。往往都设立了大数据部分，建造了大数据途径。可是，大数据途径和云途径不管在组织结构上仍是根底设施上都是别离的。大数据途径基本上都是池化的，买几千台服务器搞个大池子，供给的基本上是人机交互式接口。
很显然，这种形式很难满足这些企业未来的数字化要求。笔者建议做如图17所示的改动：
- 将大数据途径和云途径兼并，由兼并后的新统一云途径供给服务化的数据剖析服务，然后完结大数据途径由池化和东西化向云化和服务化的转变。
- 将大数据途径团队和云核算团队兼并，大数据途径团队成为云核算团队的一部分，即大数据团队成为云核算部分中的大数据 PaaS 团队。
图17 大型传统企业的 PaaS 转型
引申一下，现在大中型传统企业所说的“上云”，往往仍是其字面意思，即“把运用搬到云上”，也便是把体系从小机、物理机或 VMware 虚拟机上搬到云虚拟机上，用到的还仅仅云的核算、存储、网络和数据库等根底才能。更高层次的“上云”，应该是“云化”，包含：根底设施（含大数据途径和人工智能途径）云化；运用开发途径和开发组件上云并 aPaaS 化；运用云原生化；事务、数据和智能才能中台化，并树立必要的配套机制，使其得到广泛运用。关于企业上云，笔者在另一篇文章《为什么企业全面云化需求 IT 战略支撑和驱动》中有所谈及。
再来说说国内公有云厂商。
国内几个大型公有云厂商，近年不约而同地宣告要把开展 PaaS 作为未来的重点发力方向。那么，根据前述观念，他们需把工作重心放到一体化、Serverless 化的数据类 PaaS 服务上。笔者多个深度运用国内公有云服务的朋友都反馈，国内公有云的 IaaS 服务离亚马逊云科技的距离其实不大，但数据剖析和人工智能类服务的距离还相当大。
再说说国内职业云供给商。
国内职业云供给商很多，但好像没几家真实成气候的。从 IaaS 角度，职业云的产品和商场实力、规模自然无法和大型公有云相提并论，因而，只拼 IaaS 那肯定是拼不过的。那就只能在 PaaS 和 SaaS 上发力了。
从 PaaS 角度，职业云要将其职业特点注入，尤其是要注入数据类PaaS服务。看到有好几家职业云，首要仍是做卖 IaaS 生意，数据剖析服务没有，人工智能服务没有。没有带有职业特点而且自己大规模深度运用的 PaaS 服务，那职业云就无法成为真实的职业云。
最终说说中小企业。
上公有云是中小企业的最佳选择。企业创立之初，就能运用到业界最新最抢先的云服务，包含 PaaS 服务，聚集事务开展，这在没有公有云的时代是不可思议的。根据前面提到的IT旅程，由运用创立开端，到数据剖析，到人工智能，充沛运用云上的各种服务，打造先进的云原生运用体系，为事务开展供给灵活而强壮的支撑力和驱动力。
小结
综上所述，PaaS 当下的再晋级途径，是在由以运用类aPaaS服务为中心向以数据类PaaS服务为重心开展。
这种进化晋级趋势，和时下盛行的数字化转型密不可分。数字化转型以事务形式转型和事务流程功率提高为方针，以IT技能作为支撑，是IT技能的综合运用。“以云为体，数智为用”，即以云为体系和基座，以人工智能、大数据、区块链等新一代 IT 技能的综合运用来解决体系化问题。曾经有位领导问我，数字化运用究竟是什么样的。我回答道，通常来说，运用大数据服务和人工智能服务越多的运用，其数字化程度往往越高。图18中的曲线可能不太准确，但笔者坚定地以为，数据类 PaaS，特别是数据剖析和人工智能类服务，是提高事务数字化水平的利器。
图18 数据类 PaaS 服务的运用和事务数字化水平之间的联系
PaaS 的这次再晋级，不是以人的毅力为转移的，而是和这轮汹涌澎湃的数字化转型开展大潮密不可分。
本篇作者
刘世民
云核算技能专家，曾上任于华为、IBM、海航等公司，专注于云核算。曾在海航集团易航科技担任云服务事业群总经理一职，担任 IDC、云途径、体系运维、信息安全以及用户服务等事务。保护有“世民谈云核算”技能博客和微信公众号。《OpenShift云原生架构原理与实践》作者之一、《Ceph Cookbook中文版》《精通OpenStack》、《机器学习即服务:将Python机器学习构思快速转变为云端Web运用程序》译者之一。
阅读原文：dev.amazoncloud.cn/column/arti…
