一、雲計算產業鏈構成
按照服務類型雲計算被分為IaaS、PaaS、SaaS。
IaaS基礎設施及服務:IaaS主要提供計算基礎設施服務，主要包括CPU、內存、存儲、網絡、虛擬化軟件、分佈式系統，企業無需擔心基礎資源供給只要專注部署自己的業務應用軟件即可，服務同質化嚴重。
PaaS平臺即服務:PaaS主要提供軟件研發平臺服務，客戶可以在PaaS平臺商進行軟件開發、測試、在線部署等工作，主要面向客戶為軟件開發者，服務差異性較大。
SaaS軟件即服務:SaaS服務商主要提供互聯網軟件服務，讓用戶擺脫購買軟件，再自行安裝、維護、升級的困擾，只需聯網即可使用，服務種類豐富多樣。
不管SaaS、PaaS、IaaS，用戶均可根據自身需求隨時調整資源使用量，避免一次性過高投入和軟硬件維護成本，雲服務用戶規模越大，共享水平越高，每個用戶分擔成本越低。
二、雲計算分類—部署方式
按照部署方式的不同雲計算被分為公有云、私有云和混合雲。
公有云
公有云是指由第三方提供商為用戶提供能夠使用的雲，由若干個企業和用戶共同使用，部署在因特網上，用戶並不擁有和管理所需的IT基礎設施。公有云價格便宜，但是安全性與私密性較低，通常適用於開發者和小型企業客戶。
私有云
私有云是指為摸個企業獨立構建和使用的雲，部署在企業內部局域網上，私有云所有者不予其它企業或組織共享，用戶為企業內部員工，需要專門的運維團隊對私有云進行維護。價格昂貴，但是安全性高，通常適用於超大型客戶。
混合雲
混合雲是整合了公有云與私有云所提供服務的雲環境。用戶根據自身因素和業務需求將不同業務分別放在公有云及私有云上運轉。價格適中，安全性適中，通常適用於中大型客戶。
三、雲計算發展現狀
全球、中國雲計算快速增長，根據2017的有關統計顯示，全球雲計算業務已經到達了1110億美元的市場規模，較上一年同比增長了近30%左右，預計今年將會進一步增長到達1600美元左右。全球公有云將在2021年達到2461億美元的規模，CAGR也將增長264%，屆時全球公有云的增長將會區域穩定，公有云細分市場中IaaS市場增長最快，2017年IaaS市場規模達到326億美元，較上年增長40.18%，而關於IaaS的基礎服務當中計算類服務需求最為旺盛佔比達92%;
雲計算仍處於早期階段，整體滲透率仍然不高，2018年全球雲計算市場規模預計將達到3000億美金，佔全球整體IT投資比重約為8.6%，現階段雲計算滲透率較低的主要原因是全球87.5%IT支出其中在大型企業，在雲計算發展早期，憑藉成本及技術優勢，價格較為敏感的中小客戶是雲就計算的主要客戶群體；
大型企業由於價格承受能力較強且對私密性及安全較為敏感，雲化反而較慢，長期來看大型客戶雲化是大勢所趨，從IT產業發展規律來看滲透率20%將是臨界點，當滲透率達到20%時雲計算的滲透率將進一步加速;未來全球雲計算滲透率有至少9倍的提升空間。
相關機構預計在2018年末中國的雲計算市場將達到1350億人民幣的規模，這一規模佔到全體IT產業投資的比重約為5.2%，雖然這一比例和規模都已經非常龐大了，但是較先階段的全球水平而言還屬於低位，這其中當然有我國雲計算的起步較晚的原因，但是產業生態不夠完善也是其中一個重要原因。不過中國雲計算增速遠高於全球，預計未來中國雲計算滲透率將逐漸趕上全球平均水平。
四、雲計算發展現狀
IaaS巨頭主導市場，競爭格局基本確立巨頭主導市場，競爭格局基本確立
全球市場
2017年全球公有云IaaS市場市佔率前五名分別為AWS、微軟Azure、阿里雲、Google以及IBM，其中亞馬遜市佔率最高達51.8%,處於絕對領先地位;
Top5的市佔率達到75%，較去年同期提升4.6pct，IaaS市場基本被幾大巨頭把持;2017年全球公有云IaaSTop5同比增長超過25%，非Top5整體增長率僅有8%，預計未來Top5的市佔率仍將逐漸提升。
中國市場
2017年中國公有云IaaS市場市佔率前五名分別為阿里、騰訊、中國電信、金山雲、AWS，阿里雲以45.50%的市佔率排名第一，是中國IaaS市場的領頭羊;Top5的市佔率達75.3%，競爭格局基本與全球市場保持一致。
IaaS市場集中度較高的主要原因:
1) IaaS主要提供計算、存儲、網絡、安全等IT基礎資源，是IT服務構建的基礎，服務同質化嚴重。
2) 雲計算將分散的IT需求聚集起來共享使用需要大量資本投入，2017年全球主要雲計算廠商資本開支均在千億以上，巨大的投資規模造就行業高准入門檻，小玩家基本被拒之門外。
3) 集中化導致IaaS行業規模效應顯著。
PaaS:市場規模較小，受上下游擠壓難以單獨存在，2017年全球與中國PaaS市場規模分別為128億美元和12億元，規模遠小於IaaS和SaaS;
2017H1國內PaaS市場前五名依次為阿里雲、Oracle、AWS、微軟、IBM，Top5%的市佔率達52%，其中阿里雲、AWS、IBMPaaS業務均由IaaS層向PaaS衍生而成，Oracle和微軟則是在IaaS、PaaS、SaaS均有佈局。
PaaS市場較小且難以單獨存在的主要原因是：
1) 處於產業鏈中間環節易受上下游擠壓
2) PaaS在雲計算起步較晚，市場還處於激烈競爭狀態時上下游競爭格局就已經確立，IaaS、SaaS向中游PaaS衍生對其形成強烈的擠壓效應。
雖然PaaS市場規模遠小於IaaS和SaaS，但是PaaS的產業地位極其重要，PaaaS鏈接IaaS與SaaS決定了IaaS對用戶端以及SaaS廠商是粘性。
PaaS能夠幫助IaaS與SaaS廠商構建生態形成差異化競爭，從IT產業發展歷史來看，一旦開發生態建立起來，替換成本將成幾何倍數增加。
對於IaaS廠商來說，PaaS能夠幫助及構建開發者生態降低SaaS廠商的開發難度增強粘性形成差異化競爭;更多的PaaS開發套件有利於增強IaaS廠商生態體系的服務能力，加速IaaS服務在全社會的滲透。
對於SaaS廠商來說，PaaS能夠幫助其降低其合作伙伴的開發難度，增強整體生態的服務能力，用戶粘性增強的同時整體生態佔用戶IT支出比重增加，議價力提升。
SaaS:市場規模巨大,CRM、ERP、辦公套件市佔率居首，2017年全球公有云SaaS市場規模達到656億美元，同比增長26.64%，佔全球公有云市場總規模的59.09%，，是雲計算規模最大的細分市場，預計2021全球公有云SaaS服務市場規模將達到1276億元，CAGR18.1%。
CRM、ERP、辦公套件是SaaS板塊排名前三的細分子領域，三者合計佔據市場75%的份額。
內容服務、商務智能應用、項目組合管理等服務雖然規模較小但是增速較快，尤其是內容服務在2017年的增速達到53%，未來幾年的年複合增長率也將超過30%。
參照海外企業雲化路徑，出於對安全以及系統難易程度的考量，企業雲化一般從互聯網創新業務》開發測試》業務支撐應用》核心業務系統的路徑分步驟遷移到雲平臺，主要原因是非關鍵業務系統，重要性和數據的關鍵性相對較弱，業務屬性比較適合雲化。
SaaS服務是最早出現的雲服務形態，早在1998年SaaS服務鼻祖Salesforce就已經創立，經過近二十年的發展，在SAAS領域美國已經出現兩家千億市值的公司，中國SaaS市場起步較晚，但憑藉廣闊的市場空間，以及本土化服務優勢，未來中國有望誕生自己的SaaS軟件巨頭。
五、行業未來發展趨勢
巨頭合縱連橫，雲市場集中趨勢將更加顯著，目前雲計算基本上被AWS、微軟、阿里巴巴、Saleforce等少數巨頭所把持，雲巨頭市場地位穩固，只要不犯錯後來者基本上難以撼動其領先優勢。
2017年各大雲服務商在不斷進行技術創新的同時，還積極合縱連橫尋找盟友，整合各自服務與客戶資源，優勢互補。
例如SaaS巨頭Saleforce與IaaS巨頭AWS達成戰略合作，將自身雲服務搬遷到AWS平臺上運營;AWS聯手AMD聯手構建大型圖像雲平臺;谷歌與思科合作打造混合雲解決方案;微軟與騰訊合作推出Office365微助理。巨頭通過抱團實現資源共享從而為客戶提供更加全面優質的服務，實現共贏，用戶從影響力、服務能力和可靠性角度也更願意選擇巨頭聯盟的產品，強者恆強市場集中度加速提升。
混合雲將迎來快速發展
混合雲採用多雲混合部署在保正核心業務系統安全性的同時又可利用公有云低成本和可擴展性的優勢，根據信通院的數據顯示，在公有云、私有云以及混合雲策略中，82%的企業優先選擇混合雲。
2017年開谷歌與超融合龍頭Nutanix合作佈局混合雲市場;阿里雲聯合Zstack混合雲服務;微軟推出多雲管理服務CloudServiceMap助力多雲部署;巨頭加碼將推動混合雲市場進入快速增長期。
雲端結合將逐漸成為趨勢
2017年雲計算廠商紛紛推出邊緣計算服務，邊緣設備上進行計算和分析的方式有助於降低關鍵應用的延遲、降低對雲的依賴，邊緣計算在及時地處理物聯網生成的大量數據的同時還可結合雲計算對物聯網產生的數據進行存儲和自主學習，使物聯網設備不斷更新升級。
邊緣計算與雲計算結合將幫助雲向更靠近用戶的方向延伸，便於滿足低延時、高帶寬等新興業務的需求。
伴隨著物聯網、人工智能、虛擬現實等對實效和帶寬要求較高業務的發展，雲端結合互相配合、各負其責將逐漸成為趨勢。
雲計算廠商將逐漸AI化
雲計算平臺積累了大量的數據，擁有龐大的IT計算資源，天生適合發展人工智能，2017年開始谷歌、微軟、亞馬遜、阿里、騰訊等雲計算廠商紛紛推出人工智能平臺。
雲計算廠商積極發展人工智能的主要原因是：
1) 人工智能需要消耗大量計算、存儲等IT基礎資源，推動人工智能有助於雲計算廠商IaaS業務的發展;
2) 人工智能有望成為雲計算廠商新的變現方式，提高雲計算的行業天花板
3) 雲計算廠商本身有利用人工智能實現智能化運維、智能化主動安全防護等功能降低成本的需求。
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