一文看懂Microsoft Azure的十年变迁

Posted 2021-04-01 CSDN云计算

来源 | forbes

编译 | 火火酱

责编 | Carol

出品 | CSDN云计算（ID： CSDNcloud）

当微软前首席软件架构师雷·奥兹（Ray Ozzie）在2008年的PDC大会上发布Windows Azure时，没人能预估这个软件平台将会为该公司和整个行业带来什么样的影响。

雷·奥兹是“web交付软件创新模型”的最早也是最著名的倡导者之一，该创新模型后来成为了众所周知的“软件即服务（SaaS）”。

在微软2005年10月28日发表的一份著名的内部备忘录中，奥兹阐述了自己的愿景，即建立一个能够在互联网上重现Microsoft Windows OS、.NET应用软件服务和Microsoft Office Suite的颠覆性平台。当时没有人能想到这个想法最终会成就Azure IaaS、Azure PaaS和Office 365。

内部备忘录: 

http://scripting.com/disruption/ozzie/TheInternetServicesDisruptio.htm）

         雷·奥兹（Ray Ozzie）

微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默(Steve Ballmer)最初坚决反对软件即服务的新范式，担心这会蚕食Windows和Office业务，而这两项业务占微软总收入的80%。可最终，鲍尔默不仅被说服了，而且还利用“我们全力以赴（we’re all in）”这一口号，推动微软成为一家成熟的云计算公司。

当萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)出任新一任CEO后，他围绕“移动优先，云优先”的战略设定了公司发展的新方向。云优先战略要求内部产品团队和外部合作伙伴在向企业销售产品时，优先介绍Azure。事后看来，这一策略显然取得了令人满意的效果。

从最初单纯将Windows操作系统迁移到互联网之上的基本思路，到最终帮助微软拿下了著名的JEDI合同，Azure一路走来经历了漫长的旅程。现在，它已经能够与Amazon Web Services匹敌，成为了最可靠的企业云平台之一。

Microsoft Azure于2010年2月1日全面上线。现在，Azure社区和合作伙伴生态系统迎来了它的十岁生日，让我们来梳理一下微软云平台这十年发展中经历的主要里程碑吧！

2008 年~2011 年：

Red Dog 与面向互联网的Windows OS

Azure最初代号为“Red Dog”，其最初的设计构想仅仅是立足云端构建Windows NT 扩展方案。曾负责Windows NT架构的微软杰出的工程师戴夫·卡特勒（Dave Cutler）接到了一个设计新型操作系统的任务，以充当微软云体系的系统基础，Windows Azure由此而来，之后更名为Microsoft Azure。 

Windows Azure最初定位是用来替代Amazon EC2和Google App Engine的。Amazon EC2是亚马逊打造的基础设施即服务（Infrastructure as a Service ，IaaS），目前仍处于测试阶段，但已经引发了开发人员的高度关注。而2008年发布的Google App Engine是业界首款平台即服务（Platform as a Service ，PaaS）产品。考虑到自身在开发者平台和工具方面深厚的历史底蕴，微软决定将Azure也打造成一款PaaS产品进行发布。

Windows Azure的第一个版本只有为数不多的几项服务，但这些服务仍然构成了平台的四大支柱。首先是包含web角色和辅助角色组件的计算服务。开发人员可以以web角色为基础打包并运行ASP.NET web应用程序和APIs，辅助角色组件专为长时间运行而设计，且不提供UI。

与Amazon S3相当的Azure Blob存储是Windows Azure的第二大支柱，其为服务带来了出色的持久性与运行稳定性表现。第三大支柱是SQL Azure数据库服务，与Microsoft SQL Server十分相似。第四大支柱是Azure Service Bus，一套衍生自BizTalk Server的消息总线。

即使是在2010年全面上线之后，Windows Azure对于企业来说仍然不是一套十分友好的云平台。当时的Windows Azure仅面向构建特定Web应用程序的小众开发者社群，并不能够得到广泛普及。

2012 年~2014 年：

迎来OSS与IaaS转型

Amazon EC2在2008年实现全面可用，Microsoft Windows Server VMs也开始提供测试版本。客户可将桌面远程接入EC2实例并自行安装想要的软件。Amazon Elastic Block Store (EBS)的发布也帮助更多用户使用EC2在云中运行各类传统Windows软件。

在这一时间段中兴起的另一重要趋势是开源软件（OSS）的广泛使用。因为Linux VMs的成本更低，并且能够提供诸如Apache、php和mysql之类的稳定的开源软件包，所以越来越多的开发人员开始转入开源阵营。Canonical的Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、SUSE以及亚马逊自己的Linux都是云计算中最受欢迎的的发行版本。

OSS的崛起和Amazon EC2的飞速发展让微软开始重新思考其云计算策略。显然，通过IaaS交付的云服务更易于客户控制。与此同时，开发人员需要一个能够支持开源软件（特别是Linux）的更为开放的云平台。

以上两种趋势迫使微软重新审视其云战略，最终将Windows Azure更名为Microsoft Azure，并在Azure上为Linux提供一切便利。

时任开发者工具和平台集团副总裁的斯科特·格思里（Scott Guthrie）和Windows OS部门技术员马克·鲁西诺维奇（Mark Russinovich）对PaaS 版Windows Azure进行了重构，最终将其成功转变为IaaS版的Microsoft Azure。这绝非易事。斯科特、马克以及其团队做的工作就像给空中客机加油一样，他们需要在维持原有Windows Azure APIs的兼容性和可编程性的同时构建基于IaaS的新模型。

2014年，微软与红帽（Red Hat）、甲骨文（Oracle）、SUSE和Canonical等公司密切合作，推动Azure成为了最理想的Linux OS运行环境。到2017年，Azure上部署的全部虚拟机中，有40%都运行着Linux。

2014年~2016年：

投身大数据、分析和物联网浪潮

云计算厂商在经历了计算、存储和网络这三大风险之后，开始将数据看作核心区分因素。亚马逊推出了EMR，而谷歌也上线了定位为云端数据仓库的BigQuery。

微软正与Cloudera展开激烈竞争的大数据初创公司Hortonworks进行合作，共同开发了Azure HDInsight——微软云托管版本的Apache Hadoop。此外，还推出了Azure Data Lake Store和Azure Data Lake Analytics，旨在为Azure提供端到端大数据分析平台。

2015年，微软收购了Revolution Analytics，将广受欢迎的的R语言引入了Azure数据平台。

在意识到物联网（IoT）是数据驱动型工作的最大驱动力后，微软开始投资物联网管理服务。Azure成为少数几个具备事件中心、物联网中心、数据流分析、SQL数据库以及Power BI支持型端到端设备栈的公有云之一。

如今，微软是唯一一家提供物联网核心构件（PaaS）和多租户即用型物联网SaaS方案（Azure IoT Central）的公司。

2016 年~2018 年：

在投资容器和Kubernetes方面加倍努力

在过去的几年里，Linux容器席卷了整个行业。最初由Docker驱动，容器化趋势带来了一种以微服务模式为基础的全新应用程序开发与部署的新形势。

随后，Kubernetes成为大规模管理容器和微服务的首选平台。作为Kubernetes的创始人，谷歌在将代码和管理权转交给云原生计算基金会（CNCF）之前，就发布了Google Kubernetes Engine (GKE)。

2016年，微软聘请了Kubernetes的联合创始人之一、谷歌的首席工程师布兰登·伯恩斯(Brendan Burns)。布兰登也很快就为Azure提出了容器发展战略，帮助微软上线了名为Azure Kubernetes Service (AKS)的托管平台Kubernetes。

除了对Windows Containers的支持之外，微软还参与了很多有趣的创新项目，其中包括Virtual Kubelet、Kubernetes-based Event-driven Autoscaling、Service Mesh Interface、Open Application Model以及Distributed Application Runtime (DAPR)。

如今，微软和Azure在容器和Kubernetes开发社群中享有很高声誉。与谷歌、AWS、SAP、Cisco等公司一样，微软也成为了CNCF中的白金会员。

2018年~2020年: 

Intelligent Cloud 和Intelligent Edge

微软从很早以前就涉足了机器学习（ML）和人工智能（AI）领域。其Cognitive APIs涵盖了语言理解、语音、视觉、搜索和翻译等多个领域。

凭借Azure ML Studio，Azure成为了第一个帮助可视化设计师训练并部署机器学习模型的公有云平台。在通过已停产的Azure ML Workbench涉足开发者工具和IDE后，微软最终在Azure ML Services上取得了成功。该服务支持深度学习模型、NVIDIA GPU、Intel FPGA、enhanced pipelines、MLOps等，甚至还支持用于训练神经网络的拖拽式设计器。

在数据库、大数据、物联网和人工智能方面的投入，帮助微软构建了一个具有高AI集成度的端对端数据平台，进而推动旗下智能云（Intelligent Cloud）和智能边缘（Intelligent Edge）方案的发展和宣传。

微软是第一批将Azure的功能延伸至“最后一英里”并押注于边缘计算的公司之一。 Azure IoT Edge 和Azure Stack Edge已经成为边缘场景下运行计算、存储和分析的基础。

微软与Intel、NVIDIA 以及Qualcomm合作，令Azure IoT Edge成为边缘上加速AI模型的最佳平台。

凭借着Azure Cognitive Services强大的创新能力、ML Services、AI在数据平台的深度集成以及Azure IoT Edge 和Azure Stack，萨蒂亚对“智能云”和“智能边缘”的愿景正一步步实现。

2020及以后：

Azure Arc——混合云的基础

越来越多的公司关注到两个新的关键趋势——Kubernetes在数据中心内的普及和投资种云环境。

很多企业内部采用Kubernetes，从而导致传统基础设施与现代基础设施共存的状态。由于Kubernetes几乎适用于一切公有云环境，因此其正在成为多云以及混合云部署的核心。

意识到这一趋势后，微软推出了以Kubernetes为基础的混合云策略。新平台被命名为Azure Arc，协助客户在单一控制面板上管理虚拟机、物理机以及由Kubernetes负责管理的各类容器化工作负载。

与AWS Outposts、Google Anthos、VMware Tanzu、IBM Multi-cloud Manager 以及Red Hat OpenShift等其它竞争产品不同，Azure Arc为传统和现代工作负载创造了公平的竞争环境。Azure Arc能够在本地数据中心甚至是其他竞争厂商的云平台上使用Azure公有云提供的某些托管服务。

展望未来，Azure Arc将会成为多云和混合云平台的统一计算架构。

当然，以上提到的这些里程碑无法全面概括Azure在过去十年中一路走来的成长轨迹。除此之外，微软还推出了CosmosDB、区块链、多种备份、DR以及迁移工具，收购了许多有意思的初创公司、发表了有影响力的企业案例研究，并一举拿下了100亿美元的联合企业防御基础设施（Joint Enterprise Defense Infrastructure）的订单。

有44年发展历史的微软再次证明，只要有正确的战略、远见和执行力，那么就有可能在竞争激烈的市场中持续保有一席之地。更振奋人心的是，微软公司仍然有活力，能够转变自身以适应迅速变化的市场和客户期望。

Microsoft Azure，生日快乐！我们见证了你一路走来的艰辛，也期待见证你更为美好的明天！

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
    
 
     
 
      
 
       
 
        
 
         
 
          
 
           
 
            
 
             
 
              
 
               
 
                
 
                 
 
                  
 
                   
                    
                      
                      
                    

                     
                       
                       
                     
 
                      
 
                       
 
                        
 
                         
 
                          
 
                           
 
                            
 
                             
 
                              
 
                               
 
                                
 
                                 
 
                                  
 
                                   
 
                                    
 
                                     
 
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