从2019中国云计算产业发展趋势解析,带你看清企业上云的必要性!

Author Tanmer Tanmer
Tanmer · 2024-10-18发布 · 707 次浏览

2019年,企业上云将从重视数量向重视质量进行转变,工业+云 张略将持续进行

展望2019年我国信息化与经济社会各领域加速全面渗透、跨界融合,数字中国引领国家信息化驶入快轨道,以云计算、人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术为创新发展添薪续力。
本文分享了赛迪智库 《2019年中国工业和信息化发展形势展望系列报告》,该分析汇总了38个细分领域的走势进行了全面的预测和判断,从多方位多视角进行的归纳统计,以下就文中关于云计算的发展趋势,以及企业上云的观点为大家做一个总结性解读。
2019年,企业上云将从重视数量向重视质量进行转变,云计算行业应用将日益拓展深化,公有云IaaS领域价格战可能超缓,开源和应用将成为生态竞争关键,工业互联网将继续探索落地应用。同时国内的政策环境有待优化、用户意识尚需进一步的提升、用户上云深度不够、云服务供给能力不足、云计算风险管理措施有限等。
政府需优化企业上云环境,加大宣传力度。企业需加强上云意识。服务商需提升云服务的攻击能力,强化安全保障能力。
在2018年,工信部发表的《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》就表示企业上云是企业基于自身业务发展和信息技术应用需求,使用计算、存储、网络、平台、软件等云服务,优化生产经营管理,提高业务能力和发展水平的重要途径这一指导性的观点,并且政府会在政策上帮助企业上云这一战略的实施。展望2019企业上云将上升到新的高度!


形式判断

政府将加大企业上云力度,企业上云将成为考核指标

从《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》,政府从政策引导到实地的操作指导层面推动企业将信息系统向云平台迁移,支持企业运用新技术加快企业数字化、网络化、智能化转型。提出到2020年实现百万企业上云的目标。
同时工信部也正在制定企业上云效果评价标准,从应用云服务的种类和规模、企业云服务采购的费用之处比例、节省成本和提升效率的幅度、对企业以及行业发展带动作用、标杆效应和推广价值等方面对上云程度和效益进行综合评价,并实施奖励机制!


公有云服务商从价格战转型服务战

公有云资金投入较大、技术门槛高、各大厂商通过降价等手段拓展市场份额,寡头格局基本形成。价格仍会合理下降,但持续价格站的可能性很小。另一方面,随着用户越来越重视上云深度和效益,对产品技术和服务能力更为看重,云服务商应更加重视打造优势产品、提升综合实力。


精细化的解决方案将更受欢迎

我国云计算的应用正从互联网行业向政府、金融、工业、交通、物流、医疗健康等传统行业渗透。2018年,云服务商除了不断升级产品外,不断推出面向行业的解决方案。例如:阿里云发布的ET农业大脑解决方案,解决了农产品质量生产分析、溯源等问题。华为云发布医疗行业解决方案,解决了医疗系统资源的整合,优化了业务协同。随着行业数字化进程的推进,传统企业转型升级加大,面对不同行业的需求我们需要做到更多的精细化解决方案!


开源和应用将成为竞争关键

投资收购合作已成常态,2018年更是迎来开源和开发生态的收购热潮。Salesforce以约65亿美元收购软件开发商MuleSoft用来加大产品丰富度,从而为客户提供更多服务。微软以75亿美元收购代码开源平台GItHub,IBM以340亿美元收购红帽等。2019及未来,开源将成为各大厂商竞争的关键,只有充分利用开源汇聚的开发力量,构建的应用才能加大市场竞争力!


工业+云 助力工业互联网发展

随着《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,各大服务商纷纷推出工业互联网平台,为工业企业转型升级赋能。例如阿里云在重庆与公信部赛迪研究院合作的飞象工业互联网平台,腾讯联合华龙迅达发布的“腾讯木星云”等!云技术在工业领域应用的不断加深,也表明了工业企业在数据时代上云的趋势与必要性!

总结:企业上云无论是从政策角度还是以后的商业发展来看,不是对于企业来说不是一种趋势而是这个时代的必要性!
 
提交反馈

博客 博客

专注数字内容治理,助力数字体验升级

AI 搜索策略,别交给会消失的工具

AI 搜索策略,别交给会消失的工具

SEJ 专栏作者 Dan Taylor 统计:近两年主打 AI 可见度的工具有 194 个,略超六成是轻量级实验或副业项目,创业项目死亡率 55%–60%;各家自造合成指数,引用还会漂移。内容团队该自己拿着的三样东西:查询矩阵、pro...

Author 0100
By xiaohui
发布:2026-11-13
大数据与知识管理:如何把海量数据变成可用知识

大数据与知识管理:如何把海量数据变成可用知识

大数据提供客户在问什么、买什么、抱怨什么的信号,知识管理把这些信号变成可信、可复用的答案。本文讲清两者区别、四条数据驱动知识的路径、零售案例,以及缺少治理时大数据为何失效。

Author big-data-and-knowledge-management
By Lisa
发布:2026-11-02
结构化数据与非结构化数据:为什么拆分会误导客服团队

结构化数据与非结构化数据:为什么拆分会误导客服团队

• 本文用客服场景的例子,说明结构化、半结构化与非结构化数据的区别,指出二元划分的价值与误用,并给出以决策为核心的做法:为高频决策建立字段,为叙述性内容标注负责人与复核日期,把重复流程变成引导式流程。

Author structured-vs-unstructured-data
By Lisa
发布:2026-10-29
通过MCP连接Claude与知识库:Baklib完整指南

通过MCP连接Claude与知识库:Baklib完整指南

本文介绍 MCP 如何让 Claude 无需定制 API 即可连接知识库,涵盖其原理、三种连接方式、部署步骤、真实用例与安全要点,并说明 Baklib 的原生 MCP 支持与内容管理能力。

Author claude-mcp-knowledge-base-connector
By Lisa
发布:2026-10-23
通用软件产品线上宣传营销指南

通用软件产品线上宣传营销指南

适用于 B2B / B2C 通用软件产品,梳理可长期复用的线上宣传与获客渠道,指导内容团队和市场团队选择合适的组合与执行方式。

Author c53d
By Lisa
发布:2026-09-21