通过上述对比，不难看出，在过去小型机或者各种异构的机房里面，IDC 机房比较难管控且运维成本明显 较高。现如今，分布式构架可以将相应的计算、存储和网络通用的 X86 服务器形成不同的资源池，如计算资源池、存储资源池及网络资源池等，可以极大节省基础设施和网络运维成本。因此，在未来，以 X86-Mysql-Linux 的互联网趋势不可阻挡。
以分布式架构为基础 TCE 专有云方案全量解析
每个企业的核心竞争力不同，上云的诉求也不一样。按照现在企业的信息化状态，很难有企业全盘接入云服务，而是根据业务系统，一步步有计划系统的接入。一般而言，先将边缘性业务或者创新性业务上云，随后核心业务上云。为此，腾讯云以分布式架构为基础，将 TCE 细致分为 4 个版本，针对不同需求的企业用户。
腾讯云基于开源技术的分布式框架
在整体架构上，腾讯专有云 TCE 采用开源技术构建整个基础的分布式架构，以失效转移、水平扩展、智能网络与新态运维为框架构建的基准点，支持多中心多活多活及快速扩容，每个中心采用了微服务模块，一个模块可以同时支持若干个用户，用以应对大规模、高并发的业务场景。下图为腾讯云专有云 TCE 的分布式架构平台。
如上图所示，当外网探测某个 set 失效时，会即刻将外网 set 切换到另外的节点，如果内网逻辑服务器宕机，也会利用内网负载均衡多个逻辑服务器顶替宕机的服务器流量，保证系统即刻可用，这里的迁移方案包括冷迁移和热迁移两种方式；水平扩张和智能网络方面，搭建计算资源池、存储资源池和网络资源池，当某一资源池需要扩张时，直接接入通用 X86 系统，来降低整个系统维护复杂度和成本；同时，针对目前云平台运维门槛高、难度大等痛点，结合 AI 和大数据技术，通过数据实时检测、调度决策算法，智能监控并管理基于分布式架构的云平台，提前预测和管理故障系统，并提供部分自愈功能。具体实现原理和方式可见文章《腾讯代理“吃鸡”为何是众望所归？这份云网络加速秘籍告诉你》。
为不同需求而生 TCE 四大专有云解决方案
随着政府、以银行为代表的金融行业和电力能源等机构的集中上云趋势，大部分传统企业都暴露出“心有余而力不足”的短板，运维成本高、不符合业务发展需求的云资源配置等问题频现。企业如何根据自身业务需求对专有云进行选型，腾讯云提供了四种不同的解决方案。
（1）TCE 企业版是基于腾讯云完整产品体系输出的全栈云平台。提供 IaaS/PaaS/SaaS 全量云产品矩阵，包括计算、存储、网络、数据库、安全、大数据与 AI、中间件、平台、DevOps9 大产品线的 50 个产品模块。帮助企业基于专有云环境构建新一代 IT 系统，降低企业技术门槛，同时，可满足企业的自主可控需求。
（2）TCE 大数据版能够在专有化的底层基础架构之上，向用户提供覆盖数据集成、计算、存储、治理、挖掘、可视化分析等环节在内的一站式大数据场景服务，帮助传统企业构建可靠、安全、易用的大数据应用，激活沉默数据，快速获取价值。
（3）TCE 敏捷版则是基于开源容器技术，以 DevOps 为理念，提供基于 Spring Cloud 深度优化的分布式服务框架、兼容 Mysql 协议的分布式数据库 TDSQL，这里，用户无需改造原有的基础架构即可构建轻量化云平台。
（4）腾讯云的 AI 版私有云解决方案，以底层架构为互联网架构，之上是 AI 基础框架、AI 平台服务和 AI 应用服务。AI 基础框架有主流的机器学习平台；在 AI 平台服务中，主要包含的是目前关注较多的有计算机视觉（文字识别、人脸识别、图像识别）和智能语音（语音识别、语音合成、关键词检索）两方面；在 AI 应用服务则有针对不同场景的智能客服、人脸核身、智能搜索、语音翻译等等。
AI 平台意味着企业接入之后，可依托这个平台自己开发、编程纳入到业务之中，有更多的拓展空间。而 AI 应用服务则是调用 API 的方式，是成型的产品服务。也就是说，企业可以基于腾讯云 AI 版本搭建自己的智能客服系统，提高客服质量缓解压力；也可以在直播平台引入智能鉴黄，过滤垃圾评论和敏感信息；可以在制造业开发 OCR 识别、利用机器人手臂提高效率等等。值得一提的是，TCE AI 版是行业内首次针对人工智能应用推出的专有云解决方案。