过来十五年，是云计算从无到有突飞猛进的十五年。PaaS 作为云计算的重要组成部分，在随同着云计算高速倒退的同时，在云计算产业链中的关键性作用日渐凸显。对于 PaaS，很多人都认同一个观点，在私有云上，除了 IaaS 和 SaaS，其余的都是 PaaS。但 PaaS 到底是什么？它从哪里来，将到哪里去？PaaS 有哪些细分畛域？哪些厂商是 PaaS 市场领导者？PaaS 和当初风行的容器治理平台、企业中台和低代码平台之间的关系又是什么？这些问题的答案，向来是七嘴八舌、无所适从。要答复这些问题，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 之间的平台层。
PaaS，Platform as a Service，平台即服务。它是一种云计算服务，向使用者提供云上应用程序所需的编程语言、库、服务、工具和解决方案。使用者无需治理或管制底层云基础设施（包含网络、服务器、操作系统或存储），但需治理已部署的应用程序，并负责配置应用程序托管环境。在云计算的典型层级中，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；将容器治理类 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，收集了来自寰球超过 360 家供应商的 22 类 PaaS 产品和服务。下表按 PaaS 名称排序。
表 1 Gartner 对 PaaS 的分类
笔者要对上表中的 aPaaS 做下特地阐明。aPaaS，Cloud Application Platform Service，Gartner 对它的定义是：云上利用的开发、部署和运行平台，并将其分为两类：
- 一类是高管制（High-control）aPaaS，也叫 pro-code aPaaS。这类 aPaaS 平台向 IT 业余开发人员提供传统编程环境。目前，绝大多数的提供商提供的是这类平台，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 平台向业务人员和平民开发人员提供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 十分有助于咱们理解市场上有哪些 PaaS 服务，但其分类也切实是太细了，这也阐明目前 PaaS 市场的碎片化特色比拟显著。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 看作广义 aPaaS，而表 2 中的狭义 aPaaS 蕴含了更多的内容。
表 2 PaaS 服务大类
严格来说，所有 PaaS 服务都是面向开发者和利用的，因而表 2 中的分类可能不是十分精确，但这三大类 PaaS 服务间还是有所区别的：利用类 PaaS 服务（狭义 aPaaS）是云上利用开发平台及相干组件，数据类 PaaS 服务更多的是向业务提供数据分析和智能能力，其它 PaaS 服务则是在特定畛域提供平台式服务。本文后续提到的 aPaaS，都指的是狭义 aPaaS。
（三）从企业视角来看，PaaS 又可分为技术 PaaS 和业务 PaaS。
图 2 企业级 PaaS
当初 IT 倒退程度较先进的企业中，基于技术性 PaaS 平台，往往会构建企业技术中台；基于技术中台，又会构建企业级业务性 PaaS 平台，包含业务中台和数据中台。业务中台提供可共享复用的业务能力，数据中台提供可共享服务的数据服务。
因而，能够认为，企业级 PaaS 平台由技术性 PaaS 平台和业务性 PaaS 平台形成，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 的倒退简史
PaaS 的发展史，用两句话就可高度详情：PaaS 的倒退与云计算的倒退相伴相随；aPaaS 代表了 PaaS 过来这十五年。因而，过来往往把 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，这被视为私有云的发端。2007 年，Salesforce 公布 force.com，其目标是反对第三方客户在其上开发、部署和治理利用，这被视为私有云 PaaS 的发端。尔后，同类平台如雨后春笋般倒退起来，Google 在 2008 年公布 GAE，新浪在 2009 年公布 SAE。2010 年，Heroku 被 Salesfore 收买。2011 年，亚马逊云科技公布 Beanstalk 平台，红帽公布 OpenShift 平台，VMware 公布 CloudFoundry。2015 年，IBM 开始构建 Bluemix 平台。2016 年起，国内 PaaS 平台建设减速。阿里巴巴、华为等科技巨头开始发力私有云 PaaS，一批初创型 PaaS 服务公司涌现在市场中。
依据《赛迪参谋：2021 2022 年中国 PaaS 市场钻研年度报告》，aPaaS 在整体 PaaS 场中利用最多。aPaaS 可能为利用开发和运行提供丰盛的组件和环境，帮忙企业疾速构建利用、智能化治理利用，2021 年寰球 aPaaS 在整体 PaaS 市场中的利用最多，占比为 38.3%。
图 3 2021 年寰球 PaaS 市场产品构造（起源：赛迪参谋）
厂商方面，亚马逊云科技是寰球 PaaS 市场第一大厂商，微软和 Salesfore 紧随其后。Amazon 作为寰球云服务畛域的头部厂商，利用其在寰球的 26 个天文区域中的 84 个可用区和 300 多个边缘节点，可能为寰球大部分的国家和地区提供全面的 PaaS 服务，占寰球 PaaS 市场规模的 18.7%。
表 3 2021 年寰球 PaaS 市场厂商 TOP3（起源：赛迪参谋）
在国内 PaaS 市场，私有云占比高超过 60%，阿里云、亚马逊云科技、华为云、腾讯云等私有云巨头处于领导者象限。
图 4 2021 年中国 PaaS 市场厂商竞争力象限剖析图（起源：赛迪参谋）
PaaS 再降级
接下来要论述的 PaaS 当下这次再降级，也可用两句话高度详情：aPaaS 日臻成熟，新兴低代码平台崛起，iPaaS 将迎来新倒退机会；数据类 PaaS 将异军突起，将对 aPaaS 造成赶超。上面从这两个方面来别离介绍。
（一）aPaaS 日臻成熟，三个趋势凸显。
在笔者看来，通过近 15 年的倒退，传统的面向业余开发者的 aPaaS 平台已日臻成熟，应用也十分遍及。从 Gartner 的 PaaS 炒作曲线中也能够看出，aPaaS 目前已处于倒退成熟期。
图 5 2021 年 PaaS 炒作曲线（起源：Gartner）
当然，这不是说 aPaaS 已到天花板而将不再倒退。笔者认为 aPaaS 接下来有三个次要发展趋势：
一是云开发平台的云原生化。
利用的云原生化必然要求 aPaaS 平台云原生化。如图 6 所示，Gartner 预测，云原生 PaaS 平台将具备四个特点：微服务、继续公布、无服务化和多重体验。Gartner 预计，到 2025 年，云原生平台将成为超过 95% 的新兴企业的根底利用平台，而 2021 年这一比例还不到 40%。
图 6 云原生 PaaS 平台的四大特色（起源：Gartner）
二是开发平台的低代码化。低代码开发平台（LCAP）衰亡，无望成为 aPaaS 的一大分支。
低代码开发平台（LCDP）是无需编码或通过大量代码就能够疾速生成应用程序的开发平台。通过可视化利用程序开发的办法，使具备不同教训程度的开发人员能够通过图形化的用户界面，应用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创立网页和挪动应用程序。
2014 年，钻研机构 Forrester 正式提出了“低代码”概念，Gartner 随后用基于 aPaaS 的高生产力平台（hpaPaaS）来命名这一品类，Microsoft、Mendix 等深耕低代码头部企业也逐渐入局。笔者认为，hpaPaaS 属于广义 a PaaS 畛域中的一个新兴分支，是一种云上利用新型开发、部署和运行平台。
在笔者看来，随着软件人力老本持续上升，以及企业数字化转型带来的需求量大幅减少，低代码平台的价值将逐渐浮现，利用也会越来越宽泛。它的呈现扭转了现有利用开发模式，能减少狭义开发人员的数量，利用交付速度得以放慢，企业 IT 流动得以降本增效。
Gartner 预测，到 2025 年，企业开发的新应用程序中有 70% 将应用低代码或无代码技术，而 2020 年这比率还不到 25%。
笔者认为，这种新型 aPaaS 平台肯定将来可期。尽管 Gartner 的炒作曲线中，LCAP 曾经处于成熟期，但笔者在调研国内市场十余家低代码平台后还是认为其目前依然处于倒退晚期，产品成熟度有待进一步晋升。笔者期待各大公有云上低代码平台的位置得以晋升。低代码开发平台必将成为私有云 PaaS 平台的重要组成部分。
三是 iPaaS 的重要性将会进一步晋升。
iPaaS 用于企业级集成。过来，ESB（Enterprise Service Bus，企业服务总线）承当了企业服务整合的职能。现在的多云和混合云时代，企业集成需要更加丰盛，如利用与利用之间的集成、企业和企业之间的数据交换、私有云到公有云以及多云之间的协同、设施到设施之间的集成，还有企业和生态合作伙伴之间的对接等。这些都将继续晋升 iPaaS 的重要性。
（二）数据类 PaaS 服务是哪些？
一类是云数据库服务，包含关系型数据库和非关系型数据库，统称为 dbPaaS。
以亚马逊云科技为例，其提供了如图 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（起源：亚马逊云科技）
第二类是数据分析服务，统称为 abiPaaS。
如图 8 所示，亚马逊云科技提供了交互式查问、大数据处理、日志剖析和搜寻剖析、实时剖析、数据仓库和可视化等数据分析类服务。其中，Amazon EMR 用于大规模数据处理，反对 Hadoop、Spark 等开源解决我的项目。Amazon MSK 用于实时剖析。Amazon Kinesis 用于实时数据流收集。Amazon OpenSearch Service 是一个基于开源搜索引擎 OpenSearch 的日志剖析与搜寻剖析工具。Amazon QuickSight 用于数据可视化。Amazon Athena 应用规范 SQL 即时剖析存储在 S3 中的数据。Redshift 数据仓库服务，能够对 PB 甚至 EB 级结构化数据汇合执行简单查问。
图 8 亚马逊云科技数据分析服务（起源：亚马逊云科技）
第三类是人工智能即服务，称为 AI PaaS。
目前，各大公有云都提供了品类丰盛的 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。其中，AI 服务比方文本、图像、视频等解决类服务；ML 服务次要是 Amazon Sagemaker 人工智能平台服务。
图 9 亚马逊云科技人工智能服务家族（起源：亚马逊云科技）
把这三大类数据服务合并，加上区块链服务，就是图 10 的样子。这些服务形成了私有云数据类 PaaS 服务可能是最齐全的大家族。
图 10 亚马逊云科技数据类 PaaS 服务家族（起源：亚马逊云科技）
云数据库类服务大家都比拟相熟，无需赘述。数据分析类服务和人工智能服务，两者之间是什么样的关系呢？实际上，两者之间不是孤立的，而是存在严密的分割。次要有两种关系：
一种是数据分析服务于人工智能。
此类场景中，数据分析服务对源数据进行收集、筛选和荡涤，并将解决后的数据作为人工智能服务的训练数据，最初产生举荐模型和部署为举荐服务。这种关系比拟常见。
图 11 数据分析服务于人工智能（起源：亚马逊云科技）
另一种是人工智能服务于数据分析。
亚马逊云科技少数数据分析服务都集成了人工智能服务，比方 Redshift ML、Athena ML、Quicksight ML 等服务。以公布于 2021 年 5 月的 Amazon Redshift ML 服务为例，它利用 Amazon SageMaker 服务，让用户可能用 SQL 命令创立、训练、部署和应用机器学习（ML）模型。
图 12 Amazon Redshift ML 服务（起源：亚马逊云科技）
如上图所示，数据进入 Redshift 数仓当前，用户可间接在 SQL 语句中应用‘create model’命令来创立机器学习模型。而后，Amazon Sagemaker 主动创立和训练出 ML 模型并进行部署，而后用户能够应用 SQL 语句来进行预测性查问。
（三）为什么将来数据类 PaaS 将异军突起甚至超过 aPaaS？
在赛迪参谋的“2021 年寰球 PaaS 市场产品构造”图（图 3）中，上述三种数据类 PaaS 别离被称为 DBPaaS、BDPaaS 和 AIPaaS。从寰球份额上看，三者的份额加起来都没有 aPaaS 多。那为什么笔者还认为将来数据类 PaaS 将异军突起甚至超过 aPaaS 呢？笔者认为次要起因有三：
1. 先做利用建设，再减少数据服务，是几十年来的广泛 IT 法则。
过来还没有呈现云服务的年代，利用都是传统式的。企业往往是先本人开发或购买利用，随后开始撑持业务。随着工夫的推移，用户越来越多，数据库中就有了越来越多的数据。此时，企业往往会购买业余的数据分析类软件用于数据分析，次要是制作各种报表。但这种数据分析软件，往往都宏大而轻便，价格动辄千万级别，老本十分高，还须要专人保护。
有了私有云服务后，企业首先利用到云上各种服务疾速构建起利用。此时通常会利用云关系型数据库，因为这是最容易的事件。利用投产后，用户和产品越来越多，数据库中留存的数据也越来越多。此时，企业想晓得“我的客户满意度如何？销量季度环比如何？”，就会对利用减少数据分析和可视化性能。企业还想晓得“下季度我企业的新产品销量会如何？”，就会利用人工智能服务进行预测。当初，用更少的钱，以很小的终点，就能够获取之前上千万美金能力获取的能力，这就是私有云上的劣势。
图 13 三段式数据利用旅程（起源：Amazon re:Invent 2021）
因而，不论是过来还是当下，先搭建利用并留存下数据，再做数据分析和可视化，直到利用人工智能进行预测，这是 IT 业务的根本旅程。aPaaS 的次要使命是为了开发者更便捷地搭建、公布和运行利用，而各种数据类 PaaS 则服务于数据分析和智能预测。
2. 业务继续数字化转型，数据量越来越大，对数据服务的要求越来越多、越来越高。
业务数字化的外围是数据驱动。业务数字化，带来数据量指数型增长，企业对数据存储和计算剖析的能力要求一直晋升。
一方面，云关系型数据库高速倒退。云上数据库性能和便捷性越来越高，而老本却越来越低。以 Amazon Aurora 为例，它是与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库。性能和可用性与商用数据库相当，老本只有其 1/10，还大大加重运维累赘，节俭运维老本。
另一方面，因为大数据、物联网、机器学习等利用场景的衰亡，非关系型数据的数据量和解决需要增长速度高。Gartner 数据显示，2021 年非关系型数据库的市场支出达到 148 亿美元，占总体数据库市场的 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市场的比例逐年疾速回升。本地数据库和云上数据库的市场份额曾经十分靠近，到 2021 年，曾经达到 49%。按此趋势，往年（2022 年）云数据库将首次超过本地数据库。
图 14 2017 到 2021 年本地和云数据市场份额
3. 业务继续数字化转型，新一代数字利用的呈现，激发了数据类 PaaS 服务的需要。
《数字化转型常识办法系列之一：数字化转型的根本意识与参考架构》一文指出，数字化转型是适应新一轮科技反动和产业改革趋势，一直深入利用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据因素翻新驱动潜能，打造晋升信息时代生存和倒退能力，减速业务优化降级和翻新转型，革新晋升传统动能，培养倒退新动能，发明、传递并获取新价值，实现转型降级和翻新倒退的过程。
新一代企业级数字利用的减速迭代和翻新，将充沛开释 PaaS 的价值并减少对 PaaS 的需要，尤其是将带动 AIPaaS、IoTPaaS、bPaaS 等数据类 PaaS 服务在整个 PaaS 市场的份额进一步扩充。
这种景象，一方面是源自用户对产品的更高要求，他们曾经不满足于仅应用基础设施与开发工具。另一方面是面对强烈的市场竞争与客户需要变动，他们须要借助更弱小的工具来实现本人的业务翻新与利用云上利用部署，这都须要更加麻利、可扩大、智能的、数据驱动的 PaaS 服务来实现。
某出名机构 2021 下半年对国内私有云市场的剖析数据表明，AI PaaS 在国内各 PaaS 细分市场中增速最高。
（四）数据类 PaaS 服务的两个发展趋势
趋势一：一体化。
所谓一体化趋势，是指数据库服务、数据分析服务和人工智能服务形成了一个残缺闭环。如图 15 所示，人、应用程序和设施作为数据源产生数据，原始数据进入数据湖，作为机器学习类服务和数据分析类服务的数据源，它们解决后的数据被保留进关系或非关系型数据库中。此类数据再反哺人、应用程序和设施，比方提供数据报表、画像标签、剖析预测等能力，从而促成业务数字化程度，并实现数据处理闭环。
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 演讲中提到的一个客户案例。该案例充分体现了数据在一残缺数据体系中的流转过程。
图 16 亚马逊云科技上的数据闭环案例（ADP）（起源：Amazon re:Invent 2021）
这种闭环模式，对私有云平台提供商提出了高要求。他们不能孤立地看待这些服务，而须要买通服务边界，建设数据自在流通的渠道，这反过来又要求买通企业的部门墙，实现数据服务一盘棋。
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，具体论述了 Serverless。表 4 列出了 2021 年亚马逊云科技局部 Serverless 服务。能够看出，过来亚马逊云科技的 Serverless 工作次要还是在 aPaaS 和 dbPaaS 畛域。笔者大胆预测，这两个畛域的 Serverless 化工作靠近实现，接下来数据分析和人工智能服务的 Serverless 化将是他们的工作重心。
表 4 亚马逊云科技局部 Serverless 服务（2021 年）
对于服务 Serverless 化的益处，文章中提到了三个间接益处：节省成本、升高技术和管理负担，以及放慢利用交付速度，和两个间接益处：讨好用户、施压追随者。置信亚马逊云科技后续有越来越多的 Serverless 化数据分析和人工智能服务推出。
就在几天前（7 月 12 日），亚马逊首席技术官 Werner 博士在纽约亚马逊云科技峰会上正式发表 Amazon Redshift Serverless GA，这又一次印证了笔者的判断。至此，亚马逊云科技曾经实现数据分析三大件（EMR，MSK，Redshift）的 Serverless 化。
PaaS 再降级背景下，企业的应答之策
前文厘清了 PaaS 的概念，论述了 PaaS 的发展趋势。过来，是得 aPaaS 者得 PaaS 天下，而将来，则是得数据类 PaaS 者得 PaaS 天下。在 PaaS 这种进化降级背景下，咱们再来看看各类企业的应答之道。这里次要针对国内企业。
首先说说大中型传统企业。
国内大中型传统企业，大部分都已实现 IaaS 云平台的建设，企业上云已实现过半甚至更多。往往都设立了大数据部门，建设了大数据平台。然而，大数据平台和云平台无论在组织构造上还是基础设施上都是拆散的。大数据平台基本上都是池化的，买几千台服务器搞个大池子，提供的基本上是人机交互式接口。
很显然，这种模式很难满足这些企业将来的数字化要求。笔者倡议做如图 17 所示的扭转：
- 将大数据平台和云平台合并，由合并后的新对立云平台提供服务化的数据分析服务，从而实现大数据平台由池化和工具化向云化和服务化的转变。
- 将大数据平台团队和云计算团队合并，大数据平台团队成为云计算团队的一部分，即大数据团队成为云计算部门中的大数据 PaaS 团队。
图 17 大型传统企业的 PaaS 转型
引申一下，当初大中型传统企业所说的“上云”，往往还是其字面意思，即“把利用搬到云上”，也就是把零碎从小机、物理机或 VMware 虚拟机上搬到云虚拟机上，用到的还只是云的计算、存储、网络和数据库等根底能力。更高层次的“上云”，应该是“云化”，包含：基础设施（含大数据平台和人工智能平台）云化；利用开发平台和开发组件上云并 aPaaS 化；利用云原生化；业务、数据和智能能力中台化，并建设必要的配套机制，使其失去广泛应用。对于企业上云，笔者在另一篇文章《为什么企业全面云化须要 IT 策略撑持和驱动》中有所谈及。
再来说说国内私有云厂商。
国内几个大型私有云厂商，近年不谋而合地宣告要把倒退 PaaS 作为将来的重点发力方向。那么，依据前述观点，他们需把工作重心放到一体化、Serverless 化的数据类 PaaS 服务上。笔者多个深度应用国内私有云服务的敌人都反馈，国内私有云的 IaaS 服务离亚马逊云科技的间隔其实不大，但数据分析和人工智能类服务的差距还相当大。
再说说国内行业云提供商。
国内行业云提供商很多，但仿佛没几家真正成气候的。从 IaaS 角度，行业云的产品和市场实力、规模天然没法和大型私有云等量齐观，因而，只拼 IaaS 那必定是拼不过的。那就只能在 PaaS 和 SaaS 上发力了。
从 PaaS 角度，行业云要将其行业属性注入，尤其是要注入数据类 PaaS 服务。看到有好几家行业云，次要还是做卖 IaaS 生意，数据分析服务没有，人工智能服务没有。没有带有行业属性并且本人大规模深度应用的 PaaS 服务，那行业云就无奈成为真正的行业云。
最初说说中小企业。
上私有云是中小企业的最佳抉择。企业创建之初，就能利用到业界最新最当先的云服务，包含 PaaS 服务，聚焦业务倒退，这在没有私有云的年代是难以想象的。依据后面提到的 IT 旅程，由利用创立开始，到数据分析，到人工智能，充分利用云上的各种服务，打造先进的云原生利用零碎，为业务倒退提供灵便而弱小的支撑力和驱动力。
小结
综上所述，PaaS 当下的再降级门路，是在由以利用类 aPaaS 服务为核心向以数据类 PaaS 服务为重心倒退。
这种进化降级趋势，和时下风行的数字化转型密不可分。数字化转型以业务模式转型和业务流程效率晋升为指标，以 IT 技术作为撑持，是 IT 技术的综合使用。“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 技术的综合使用来解决系统化问题。已经有位领导问我，数字化利用到底是什么样的。我答复道，通常来说，应用大数据服务和人工智能服务越多的利用，其数字化水平往往越高。图 18 中的曲线可能不太准确，但笔者动摇地认为，数据类 PaaS，特地是数据分析和人工智能类服务，是晋升业务数字化程度的利器。
图 18 数据类 PaaS 服务的使用和业务数字化程度之间的关系
PaaS 的这次再降级，不是以人的意志为转移的，而是和这轮波澜壮阔的数字化转型倒退大潮密不可分。
本篇作者
刘世民
云计算技术专家，曾就任于华为、IBM、海航等公司，专一于云计算。曾在海航团体易航科技负责云服务事业群总经理一职，负责 IDC、云平台、零碎运维、信息安全以及用户服务等业务。保护有“世民谈云计算”技术博客和微信公众号。《OpenShift 云原生架构原理与实际》作者之一、《Ceph Cookbook 中文版》《精通 OpenStack》、《机器学习即服务: 将 Python 机器学习创意疾速转变为云端 Web 应用程序》译者之一。
浏览原文：https://dev.amazoncloud.cn/co…