IaaS保持高速增长，PaaS趋稳，SaaS趋缓
IaaS市场保持快速增长。2018年全球IaaS市场规模达325亿美元，增速为28.46%，预计未来几年市场平均增长率将超过26%，到2022年市场份额将增长到815亿美元。
PaaS市场增长稳定，但数据库管理系统需求增长较快。2018年全球PaaS市场规模达167亿美元，增速为22.79%，预计未来几年的年复合增长率将保持在20%以上。其中，数据库管理系统虽然市场占比较低，但随着大数据应用的发展，用户需求明显增加，预计未来几年将保持高速增长（年复合增长率超过30%），到2022年市场规模将达到126亿美元。
SaaS市场增长减缓，各服务类型占比趋于稳定。2018年全球SaaS市场规模达871亿美元，增速为21.14%，预计2022年增速将降低至13%左右。其中，CRM、ERP、办公套件仍是主要SaaS服务类型，占据了3/4的市场份额，商务智能应用、项目组合管理等服务增速较快，但整体规模较小，预计未来几年SaaS服务的市场格局变化不大。
具体到我国市场，2018年我国云计算整体市场规模达962.8亿元，增速39.2%。其中，公有云市场规模达到437亿元，相比2017年增长65.2%，预计2019-2022年仍将处于快速增长阶段，到2022年市场规模将达到1731亿元；私有云市场规模达525亿元，较2017年增长23.1%，预计未来几年将保持稳定增长，到2022年市场规模将达到1172亿元。
IaaS依然占据公有云市场的主要份额。2018年，IaaS市场规模达到270亿元，比2017年增长了81.8%；PaaS市场规模为22亿元，与去年相比上升了87.9%。未来几年企业对大数据、游戏和微服务等PaaS产品的需求量将持续增长，PaaS市场规模仍将保持较高的增速；SaaS市场规模达到145亿元，比2017年增长了38.9%，增速较稳定。
私有云市场中软件和服务占比稳步提升。2018年私有云硬件市场规模为371亿元，占比70.6%，较2017年有所下降；软件市场规模为83亿元，占比为15.8%，与2017年相比上升了0.2%；服务市场规模为71亿元，占比13.6%，提高了0.3%。
市场份额方面，据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，光环新网、UCloud、金山云（排名不分先后）处于第二集团；阿里云、腾讯云、百度云位于公有云PaaS市场前三；用友、金蝶、畅捷通位居公有云综合SaaS能力第一梯队；中国电信、浪潮、华为、曙光则处于政务云市场前列。
上云第二阶段：“云优先”转向“云效能”
白皮书指出，随着云计算软件和服务的发展，政府和企业更加重视上云的效率，以及运用云计算是否能达到更好IT信息化决策的需求，是否能赋予传统IT更好的能力。所以，“云效能”是未来国际关注的重点。
企业上云成为趋势，但非坦途。随着业务系统向云端迁移，企业会面临各种各样的问题。例如，企业是将业务完全放在云上，还是部分业务上云，如何保证系统在迁移过程中的稳定性，如何统一管理复杂的多云和混合IT环境等等。要解决这些问题，就必须由“专业的人来干专业的事”，因此一个新的服务领域--云管理服务提供商（CloudManagementServiceProvider，以下简称云MSP）随之诞生。
据IDC统计，2018年我国云管理服务市场规模达19.95亿元，未来几年市场复合增长率在70%左右，到2023年市场规模将接近300亿元。国内服务商包括阿里云、腾讯云、华为云等，在咨询、分销、SI（系统集成）、ISV（独立软件开发商）等方面开展云MSP合作伙伴计划，旨在帮助企业更好地上云、用云。
智能云是行业的主旋律，当下国内厂商纷纷布局智能云市场，积极开放自身智能化技术能力。以腾讯云、阿里云、华为云、天翼云、第四范式为代表的厂商智能云产品战略布局如上图所示。
其中，以GPU、FPGA云服务器为代表的基础资源服务为机器学习模型的训练和预测提供算力支撑，虚拟化技术让GPU/FPGA计算资源实现即买即用，弹性伸缩，节约平台建设成本；以机器学习平台为代表的使能平台服务为智能化应用开发提供算法模型的快速训练上线，弥补了传统企业在该方面人才和技术积累的不足，降低企业智能化转型门槛；人脸识别、语音识别以及自然语言处理等较为成熟的智能云应用服务可以直接应用于新零售、金融、工业以及医疗等企业智能化业务场景，为业务创新提供新动力。
云原生也是不可不谈的大趋势。以容器、微服务、DevOps为代表的云原生技术，能够构建容错性好、易于管理和便于监测的松耦合系统，让应用随时处于待发布状态。使用容器技术将微服务及其所需的所有配置、依赖关系和环境变量打包成容器镜像，轻松移植到全新的服务器节点上，而无需重新配置环境，完美解决环境一致性问题。
云原生技术正加速重构IT开发和运维模式。以容器技术为核心的云原生技术贯穿底层载体到应用中的函数，衍生出越来越高级的计算抽象，计算的颗粒度越来越小，应用对基础设施的依赖程度逐渐降低，更加聚焦业务逻辑。
