根据标准普尔CapitalIQ的数据显示，2015年IBM股价下跌14.2%，甲骨文投资者得到的是18.8%的负回报率，但微软股价却飙升了19.4%。在微软的新三大业务中，云计算是重中之重。尽管亚马逊云和微软长期领先Gartner的全球IaaS云计算市场魔力象限，但实际上2015年微软已经开始重点发力更高一级的PaaS市场。
在2016年1月29日发布的微软2016财年第二财季财报(截止2015年12月31日)中，按固定汇率计算微软智能云Azure收入增长140%，其中高端服务收入比去年同期增长近3倍。自2009年推出第一代Azure公有云服务以来，微软在2014年初把WindowsAzure更名为MicrosoftAzure，把Azure云业务上升到整个公司的战略层面。而在2015年中旬，微软再次低调地把Azure的定位修正为“智能云(IntelligentCloud)”。更名为“智能云”预示着微软正在摆脱IaaS层的竞争，大步迈进提供高端服务的PaaS层——即公有云的“操作系统”。
智连万物引发数据膨胀
为什么需要一个智能云?微软中国云计算与企业事业部总经理申元庆告诉记者，从2016年开始物联网将取得爆发性增长，一个基于M2M(机器对机器通讯)的世界需要一个全新的IT维度。
据市场研究机构Gartner预测，2016年全球将会使用64亿个物联网设备。爱立信预计到2021年，全球将有约150亿为M2M类型的智能终端。而国际电信联盟(ITU)在2015年5月发布的数据，到2015年底全球网民数量将达到32亿。也就是说2016年物联网连接设备数量将是互联网连接人数的2倍，到2021年将扩大到5倍的差距。
实际上，物联网的发展极大受益于各国发展基于传感器和自动控制的工业4.0.在中国，“中国制造2025”、“互联网+”等一系列战略对智能制造来说是巨大的发展机遇，移动互联网和智能制造的深度融合将形成一个庞大的物联网。
IDC在2013年的时候曾经发过一份数字宇宙调查报告，该报告称到2020年全球数字宇宙规模将达到40ZB，而在2008年时这一数字仅为0.5ZB。IDC称，数字宇宙膨胀的主要原因是机器生成数据量迅猛增长，到2020年机器产生的数据量将超过40%。
也就是说，在2008年诞生的云计算本来是面向互联网规模而设计的基础架构，但随着物联网的不断发展以及数字宇宙的不断膨胀，云计算也需要从最初的体系结构转型升级到全新维度。
全球化计算资源调度
如果你有十万个计算核(相当于2万5千台服务器，每台有4个计算核，即最为普遍的四核PC服务器)，会做什么?不如把地球上每一个人的寿险成本计算一遍吧?！如果是一台单核计算机的话，完成这个实验大约需要19年的时间。
2016年初，美国寿险公司TowerWatson与微软智能云的HPC高性能计算和BigCompute超大规模计算组一起，测试了这个计算量惊人的项目。结果，仅调用了微软在全球14个区域的云计算资源，就在12个小时内完成了这顶“壮举”。
这项实验不仅证明了全球性超大规模计算的可能性，“毁三观”的还在于12个小时后这些“抽取”出来的巨量计算资源又被释放回了各国的“云基地”。而在进行这个实验的12小时内，外界还在同时使用其它的Azure云计算资源，并没有受到丝毫影响。
这就是一个面向极端计算的公有云场景：云计算提供了海量计算资源和强大的调度能力，让全球用户可以并行、并发地大规模地使用流动的计算资源，而不会因某个用户大量占有计算资源而阻碍了其他用户。
TowerWatson的实验在某种程度上就是一次计算“数字宇宙”的尝试。如果说IaaS层的公有云存储和管理了海量计算资源，那么PaaS层的公有云就是那个强大的调度系统，相当于“数字宇宙”的操作系统。
大数据的管理平台
“正因为预期到‘数字宇宙’的大爆炸，微软从2008年的云计算进化到今天的‘智能云’，作为大数据世纪的管理平台。”申元庆表示。正如本文一开始所提到的高性能与海量数据测试所展示的，微软正在不遗余力地布局大数据的“操作系统”：智能云。
在与申元庆的访谈中，作为微软中国云计算的掌门人，他把微软的智能云分为六个层面：最底层是云基础设施，为企业提供公有云、混合云和云管理服务；其次是物联网服务层，通过端到端的套件式解决方案为企业建立物联网；第三层是数据+分析服务，帮助企业对云上的数据进行智能分析；第四层是开发者+应用平台，让开发者可以智能化地开发出现代化应用；第五层为企业移动层，让企业可以轻松管理SaaS软件、移动应用及用户体验；第六即为SaaS软件层，为企业提供各种SaaS应用软件。
在这6个层面中，最底层的云基础设施即IaaS层，是整个微软智能云的“地基”。申元庆介绍，目前微软在全球建了24个数据中心，突显了微软的全球化计算规模的布局，这个数字还在不断增加中，2015年11月微软刚宣布了英国和德国的数据中心。微软目前在全球的数据中心超过了谷歌与亚马逊的总和，微软还是首个在印度建立数据中心的云计算厂商。
在IaaS层的基础上，出身于操作系统的微软智能云，从一开始就把自己定位于PaaS平台。所谓PaaS实际上就是把一台电脑的操作系统，无限扩展到数百万台分布在全球各地数据中心里的服务器上，而且这个虚拟操作系统的规模还可以随着服务器的数量而线性增加。
对于操作系统来说，负载均衡与作业调度就是最基础的功能。对应TowerWatson的例子，能随时从微软全球的数据中心里抽取出10万个计算核而不影响其它数万个用户同时使用其余的计算资源，这就是负载均衡；而当使用完这10万个计算核后又能够马上把它们释放回各国的数据中心，这就是作业调度。
这样全球范围内超大规模的计算资源抽取、调度、管理与回收，显然无法通过人工方式完成，而是基于微软智能云的基础管理架构，从软件定义网络到软件定义存储再到软件定义数据中心，全部以机器智能化和自动化的方式实现。
面向未来的“三体世界”
微软智能云的PaaS层包括了物联网、数据分析和应用开发三个层面。微软智能云在过去一年推出的600多项新功能中，大部分是为了充实和丰富PaaS层的能力。面向未来物联网时代的数字宇宙，微软还有更宏大的“三体”布局：软硬一体智能设备、数据湖与人工智能。
物联网作为支撑智能世界的关键综合信息基础设施，能够将机器、人、控制系统与信息系统有效连接，全面、深度、实时地感知各类机器产生的数据，进而形成智能决策与提供预测控制，从而改变整个工业和社会的运行模式。
然而，到目前为止的智能设备都属于软硬件分离的情况，分别由软件厂商与硬件厂商各自生产软件和硬件，在使用的时候再组合起来。但在物联网时代，计算被推进到非常微观的物理设备中。由于物联设备体积非常小，对功耗、计算性能、散热等需求，需要软硬集成一体化解决方案。
2016年初，微软宣布与英特尔下一代芯片Skylake深度集成的Windows10.Skylake是英特尔即将发布的第六代芯片，在设计之初即由双方的工程师共同面向物联网等场景进行了深度优化，可实现比现在的Windows7设备高30倍的图像效果和电池寿命延长3倍，而且从芯片底层即支持全新的加密和安全技术。在2015年8月，微软已经专门面向物联网设备的超轻量级设备推出了Windows10物联网核心版，可支持32兆或者64兆的超低内存。
微软中国云计算与企业事业部物联网(IOT)操作系统主任总监伍毅恒介绍说，微软智能云针对物联网专门开发了不同的服务模块，以供不同行业的软件开发商、系统集成商和增值服务商开发定制化的应用，最终把物联网设备收集上来的海量数据变成数据石油。这些服务包括了AzureIoTSuite模板库、IoThub连接中心、EventHub事件中心、StreamAnalytics流分析、MachineLearning机器学习、NotificationHub通知中心。
其中IoTSuite模板库包括了远程监控和预测服务两个开发库，供开发人员对接入的机器数据元进行远程的双向通讯、远程监控、数据收集及整理，而预测服务则通过机器学习和人工智能的方式对历史数据进行学习，并根据结果预测出物联网基础架构层可能的问题，然后提前预警。通过这两个模板，工业、农业、交通、智能城市等各个行业都能开发针对各自场景的物联网解决方案，孵化出一个完整的产业物联网生态圈。
在数据分析方面，微软智能云从企业数据库SQLServer、大数据分析HDInsight可一直支撑到“数据湖”超大规模大数据分析。什么是“数据湖”?如果对所有原始数据都进行数据清洗、加工和处理后再进行实时数据分析，这无法适应物联网时代涌入的超大规模原始数据量，数据处理成本极为昂贵。“数据湖”把所有收集上来的原始数据先存储起来，在需要进行数据分析的时候再即时调用，特别适合“智慧城市”这样的超级数据集。
而在人工智能方面，微软智能云推出了一系列适合不同场景的人工智能计算和分析解决方案，其中包括Cortana商务智能分析套件、人工智能应用开发平台“牛津计划”、数据可视化分析PowerBI和人工智能引擎微软小冰等。其中，牛津计划是为开发者提供一组基于REST和架构的API和SDK工具包：包含计算机视觉、人脸识别、情感识别和视频检测在内的视觉API，包含语音识别、声纹识别和自定义智能语音识别服务在内的语音API、包含拼写检查、语言理解智能服务和网络语言模型等在内的语言API。而微软人工智能引擎微软小冰，甚至可以作为一个人工智能超级APP，成为人与机器之间的人工智能代理。
走进智能云“万花筒”
尽管微智能云的“三体世界”非常恢宏，但其实它的应用也很简单。正在中科院计算所读研究生的刘洋，最近参加了微软中国云计算与企业组织的智能云黑客松创业大赛。刘洋利用微软智能云平台做了一个叫做“LoverFace”的项目，获得了三等奖。90后刘洋说：“微软智能云就是一个万花筒，上面有很多现成的东西，就看你怎么玩。”
根据自己使用微软智能云的经验，在微软智能云平台上，一个2-3人的学生团队，就能提供中小公司的数据挖掘服务；过去搭一个Hadoop服务器集群需要十来个人，但现在2-3个学生利用课余时间就能完成；消息类服务、数据备份与容灾服务、即时通讯、微信类服务等，都能很容易地在微软智能云平台上实现。
正如刘洋所言，微软智能云是一个庞大的体系，提供了万花筒般的模块化和模板化功能、服务与解决方案，向下可满足最基本的中小企业需求，向上可一直通到“数字宇宙”的“三体”世界。那么，怎么玩转微软智能云这个“万花筒”呢?
首先是微软为勇于尝试颠覆性技术的客户提供一个“特种部队”。这个叫做“CAT”的特种部队由微软智能云的技术专家组织，专门帮助客户解决云端遇到的各式问题，并与企业客户一起探讨云服务应用上的可能性。早在三到四年前，CAT就已经在美国服务于当地的云计算客户，在中国的CAT团队已经拥有数十人的规模，并且还在不断的扩张中。
微软中国云计算与企业总经理申元庆进一步介绍说，微软智能云目前在中国选出了25个HappyCustomer，这些客户敢于把核心的业务系统放到微软智能云上，这25个客户分布在不同行业，主要以互联网企业和转型中的传统企业为主。与小米的合作便是CAT的最好实例，CAT团队与小米团队并肩作战、倾听小米的需求、提升对小米用户的服务，以云端的数据存储、分析和应用为基础，为小米的全球用户打造了更加智能的云服务。
其次，微软也在努力建立智能云生态。2015年4月，微软智能云启动了“凌云计划”，联合北极光、DCM、戈壁投资等，计划招募100家创业企业，提供价值一亿元人民币的微软Azure公有云服务、软件和开发工具。
针对有一定基础的ISV和SI，微软推出了云合作伙伴计划——Tango计划(云中探戈计划)，希望能在一年内帮助1000家中国的合作伙伴完成从软件开发商(ISV)到云服务商(CSV)的业务转型。从2015年7月开始，微软还与中国电信共同推出的“中国电信WindowsAzure云应用商店”为中小型客户及初创期的ISV和CSV提供对接平台。
为了响应“互联网+”计划，微软正在联合250家软件开发商，为包括电子商务、绿色环保、现代农业、高效物流在内等11个领域开发定制化的方案，目前已有99个成型的云计算解决方案。
不过，未来云计算之争能否真正成功，还要看各家云计算厂商对于80后90后的争夺。参加了微软智能云黑客松创业大赛的北京大学软件与微电子学院在读学生赵生宇说，80后90后接触的就是开源，就是Docker这样的技术。想到赢得80后90后心，开源是重要的“砝码”。
微软亚太研发集团开放技术中心首席技术布道师刘天栋曾历任甲骨文的高管、TurboLinux亚太区副总裁等职，他说选择加入微软是因为“微软智能云从上到下全部开源开放，包括IaaS、PaaS、SaaS，从私有云到混合云，都支持开源开放。而这只有微软做的到。”
站在2016年初，数据的摩尔定律越发明显：摩尔定律本指每18个月单位芯片上的运算能力成长一倍，而现在是每18个月全球的数据量就会翻一倍。在物联网的蓬勃发展下，全球正在走向一个不断膨胀的“数字宇宙”。如何根据一个终极的状态反推今天的云计算体系?微软智能云正在给出它的答案。
