2017年，无服务器计算技术、大数据分析和Docker容器将有助于推动云创新；同时在云中，你也获得按需付费的模式。

云计算已经不是一个新想法。但它仍然在快速地发展着。那么我们看看，2017年将有哪些趋势可能会影响企业对待云计算的方式。

无服务器计算爆发

AWS Lambda函数，毫无疑问已已经成为DevOps人员热切讨论的一个话题，因为使用Lambda，开发人员不需要配置整个服务器就可以运行代码。这一结果就导致了是无服务器计算的流行，开发人员不再需要设置或管理服务器，相反，他们可以将代码上传到云上运行。

Lambda已经存在了几年。当谈及到无服务器计算时，其他云供应商花了好长一段时间才开始跟随AWS的步伐。但是，从现在开始，他们已经开始全力追击，包括Google云功能。随着越来越多的云主机开始效仿Lambda，这一趋势将在2017年持续增长。

云成本降低

Lambda还有一件事让你感觉很好，那就是只支付代码实际运行时消耗的云资源，没有必要再支付虚拟服务器24/7的服务。这意味着云计算的成本将会着降低，但这也只是帮助企业降低云成本的一个因素。

基础硬件成本的不断降低，和企业在本地运行的平台即服务产品的可用性，这两者也正在对公有云提供商造成压力，迫使它们以降低价格。 以美国的Netuitive为例，它的下一代监控工具就从这点出发，帮助云用户分析成本，确保他们获得公有云的最佳效果。

所有这些变化都解释了为什么AWS在2016年年底之前降低了其部分服务的成本。预计2017 年这种云计算趋势将继续，因为托管服务提供商希望在客户眼中保证成本效益。

更多的容器移动到云中

2013年 Docker成立后的几年中，设置和管理容器化基础设施需要大量的手动工作。然而，今天，云就绪容器即服务（CaaS）平台使Docker实施成为一个交钥匙的事件。

有些CaaS选项是公有云服务，如Azure容器服务和AWS的EC2容器服务；有些以部署在私有云以及公有云的虚拟服务器上，如Rancher和Kontena这样的服务。

这么多云友好的CaaS产品的兴起使得云成为运行Docker容器最好的地方，这意味着2017年可能会有更多的容器在云中运行。

云分析与云存储同重

然而，当我们在看2017年云计算世界时，企业更期待着对数据做更多的事，而不只是存储它们；另外，企业还需要使数据更可操作。因此，基于云数据的实时数据分析现在也越来越重要。

为了满足这一需求，云提供商将数据分析平台，如Spark和Hadoop，构建到云中作为软件即服务产品。厂商希望对数据做更多事情，不仅是存储，但他们也希望以较低的云成本进行数据分析，在下一年中，这类厂商将脱颖而出。

安全成为云深度采用的驱动力

通常，安全问题可能会限制云采用。但是，下一代安全威胁正在扭转这种趋势，通过让企业把更多的工作负载转移到云中，以确保安全。

例如，想一想2016年10月的Dyn域名系统DDoS攻击。减轻这种攻击影响的一种方法是，企业将更多的应用移动到公有云上。理想情况下，将它们分布在多个云上，以便对应用的一个实例DDoS入侵将不会影响至整个操作。

由于类似于Dyn的DDoS攻击变得更加普遍，因此云成为了那些寻求在未来安全威胁中生存的企业的最流行的选择。