前言
云计算研究院计划在每年的年底发布云计算研究白皮书，包含对云计算领域研究进展的持续总结沉淀，也包含对中国电信云计算研究新的展望和建议。本文是年度白皮书的开篇，形成于云计算研究院的研究团队初具雏形之际，将主要呈现云计算研究院对于云计算相关研究方向的研究图谱、行业背景、研究趋势、研究热点和研究难题的分析洞察。
云计算研究院主要布局四个研究方向：面向下一代云计算的研究、围绕云计算的云网融合研究、智能算法赋能的研究和面向新兴技术的研究。本文内容按照四个研究方向分为四个章节。每章第一节介绍该研究方向的研究图谱，通过分析国内外产业、产品以及关键技术来阐述研究图谱的产生思路。第一节内容除了用研究图谱的方式给出该研究方向的全局概览，也提供了大量行业数据和案例，包含了很多有用的行业参考信息。每章第二节聚焦在研究洞察，通过对大量高水平论文的深入分析，总结提炼出当前的研究热点和研究难题。第二节内容可以为研究人员的研究选题提供重要输入，也可以为研发工程师等其他岗位的同事提供全面的技术趋势解读以及大量技术问题和解决方案的参考。每章第三节先借用Gartner技术成熟度曲线的形式，总结呈现前两节讨论的技术点和应用的现状和趋势，最后对该研究方向提出一些展望和发展建议。特别指出，在当前的智算时代背景下，本文包含一个贯穿四个章节的话题，即智能技术与各个研究方向的结合，这个话题也引申出和智能技术息息相关的数据问题：智能技术的研究和应用需要依赖贯穿研究、开发和运营(RDO)的数据体系。下面简要概括四个研究方向的主要洞察。
第一章面向下一代云计算的研究探讨中，首先基于全球市场与国内市场的比较，得出国内平台即服务(PaaS)具备最大潜力的结论。之后观察到云计算产业目前是头部厂商产品和开源组织共同引领，行业标准化尚处于早期。然后发现近年来1/3的高水平学术成果都有企业参与，特别是头部厂商贡献突出，中国电信有必要进一步提升高水平研究能力，加强前沿技术探索，提升技术影响力。最后通过对近几年数百篇高水平学术论文的深度分析，总结出数据中心网络、数据库、云存储、资源管理与QoS保障等热点研究问题，并重点讨论智能技术与云计算的紧密关系，特别是智能技术对于传统云计算的提升。基于以上分析洞察，本章提出一些发展建议，例如构建数据体系，智能技术与云计算技术深度融合、持续增加对PaaS层的投入、持续探索底层架构创新等。
第二章围绕云计算的云网融合研究探讨中，除了聚焦在云计算及算力领域，也涉及部分云网融合的核心研究。具体来讲，本章围绕云网融合的三项重要技术展开探讨，分别是云网一体化调度、算力网络平台和网络云化。云网一体化调度的理论难点是最优调度与计算复杂度的弹性平衡，云计算研究院在攻克理论难点方面已有一定积累并正在持续推进相关研究，当前云网一体化调度的研究热点包括算法复杂度、策略动态自适应和部署性能优化。算力网络是云网融合的关键技术路径，大模型智算引领算力网络平台焕发活力，相关标准正逐步走向体系化，算力服务平台的产业化也正在实现，研究难题包括算力服务效率和性能、智算加速与分布式协同等。网络云化主要由网络功能虚拟化(NFV)系列标准引领，随着5G兴起和部署，研究和产业化都日趋成熟，研究难题包括网络功能云原生化和电信等级的云基础设施。
第三章智能算法赋能的研究探讨中，围绕优化理论、图算法、博弈论、深度学习、强化学习和大模型六类算法展开。针对云计算和云网融合中的广泛应用，本章提炼出五大场景，包括数据管理、负载预测和负载均衡、参数调优、调度编排和故障诊断。通过对大量高水平论文的深度分析，本文总结提炼出六类算法和五大场景组合中的研究热点和研究难题。本章提出的发展建议包括大模型和深度学习助力云计算智能化变革升级、图算法赋能云计算稳定高效发展、智能优化及决策赋予云计算可解释性。
第四章面向新兴技术的研究探讨中，围绕工业互联网、智慧交通、智慧医疗、智慧政企、智慧教育等新兴技术领域对云计算和云网融合的需求展开。本章整理了国内外云厂商的相关案例，总结提炼出协同性、移动性、智能性、安全性、可靠性五个方面的挑战。通过对大量高水平论文的深度分析，本章总结了面对每个方面挑战的研究热点和研究难题。本章提出的发展建议包括推动云边协同化和智能化发展、强化安全性和合规性、推动智能化运维和管理等。
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