目前国内云计算的发展形势正可谓是“如火如荼”，云手机、云电视、云生活……各式各样的云概念铺天盖地地在大家面前涌现，与此同时，大量的云计算公司也开始在我们的面前应运而生，且不论这些公司的发展如何，光从目前看来，云计算已经成为了国内IT行业的大趋势。不过前不久在美国的一项调查结果显示：大部分的中国用户都不懂云计算是如何运行，更有甚者连云计算是什么都不知道。那么5年之后云计算会变成什么样子呢?

一、虚拟化技术向软硬协同方向发展
按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化1.0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化2.0，目前已经进入虚拟化2.5阶段，虚拟化3.0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。

ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。

首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。

其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面，内存的虚拟化已初显端倪。

第三，网络虚拟化发展迅速。网络虚拟化可以高效地利用网络资源，具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。

二、数据中心向整合化和绿色节能方向发展

目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。

数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。

兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。

通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。

三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期

在云计算环境下，存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求，它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。为保证高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，以高可靠软件来弥补硬件的不可靠，从而提供廉价可靠的海量分布式存储和计算系统。在大规模分布式存储技术中，基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台，它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上，通过并行和分布式计算技术，可以提供优秀的数据冗余功能。且由于采用了分布式并发数据处理技术，众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务，也保证数据传输的高效性。目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统，已经涌现出一批著名的分布式文件系统，如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等，进一步更深入的研发也还在进行中。

除了大规模分布式存储技术，P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。其中，P2P存储可以看做是分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。数据网格是有机的智能单元的组合，类似于计算网格。智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点，也必将成为云计算发展的重点方向之一。

四、安全与隐私将获得更多关注

云计算作为一种新的应用模式，在形态上与传统互联网相比发生了一些变化，势必带来新的安全问题，例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段，它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。不过另一方面，云计算具有虚拟化、资源共享等特点，传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式，或者有新的技术创新。另外，由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置，因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。总体来说，云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求，提供整体的云计算安全措施，这将驱动云计算安全技术发展。适应云计算的特点和安全需求，云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。

此外，未来的安全趋势，势必会涉及终端及移动终端各个层面，包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备，都有可能会面临攻击者的挑战，这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。解决终端安全，云安全是首先需要解决的，即从云端首先判断安全的趋势，而不是孤立的从一台终端来判断。通过云端安全的大数据分析，可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势，从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题，但随着云计算的发展及相关标准的成熟。相信隐私权会得到更好地保护，云计算也将像互联网上的其他应用环境一样，深刻地影响我们的生活方式。

五、分布式计算技术不断完善和提升

资源调度管理被认为是云计算的核心，因为云计算不仅是将资源集中，更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。云计算数据中心的突出特点，是具备大量的基础软硬件资源，实现了基础资源的规模化。但如何合理有效调度管理这些资源，提高这些资源的利用率，降低单位资源的成本，是云计算平台提供商面临的难点和重点。业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化，将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。不过，正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。云计算操作系统是云计算数据中心运营系统，是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统，可以实现极为简化和更加高效的计算模型，以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。

现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求，为了支持商业化的云计算服务，分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS)，自从2007年苹果iPhone进入市场开始，事情发生很大的变化，智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端，SaaS的风暴席卷整个互联网，在线应用成为一种时尚。分布式计算技术不断完善和提升，将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。

六、SLA细化服务质量监控实时化

要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上，粗放的服务协议显然无法让人放心，用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。对于激增的商业需求而言，性能的拓展是不够的，而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议，细化服务品质是必然趋势。云计算对计算、存储和网络的资源池化，使得对底层资源的管理越来越复杂，越来越重要，基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头，从而防患于未然，实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验，也是未来发展的方向

云计算的未来

　　这一切听起来很理想，但在云计算成为业务运行的标配还有一些问题有待解决。最初的担忧是可靠性，既有网络连接到云端的可靠性， 也有对云服务商本身稳定性的担忧。安全则是另一块巨大的投入投资，因为它拥有客户的数据，而黑客和其他恶意的使用者都虎视眈眈

经过了多年的发展，大众所见的云技术还在云盘里打滚。尽管大家对于云端的未来充满期待，但却很少有人能够确切描述云可以带给我们怎样的未来。就算是很多互联网公司本身，也对云技术的扩展一头雾水。大家都知道今天的云盘炙手可热，各个公司一窝蜂的簇拥而上推出了自己的云盘产品，可仔细分辨后便能看出，这些云盘产品的功能类型都大同小异，并没有特别出色的产品。很多产品作出了一些微创新，却没有把握住产品的历史发展趋向，难以形成有效的竞争力，更难以为将来的发展铺砖加瓦。所以在这里，我将尝试对云技术的发展与趋势作一个粗略的概括，就算抛砖引玉吧。

目前的云还只是一株小小的幼苗，它的众多特征还尚未显露。敝人以为，云盘和云计算只是另一个硕大概念的一部分，这个概念的名称就是：“云主机”。当然这个云主机和网站服务提供商们的云主机并不是一个概念，做网站用的云主机其实只是一个可以远端遥控的服务器，其软硬件本身和云技术的核心部分其实毫无关联。而本文的云主机则是指一部在以太网上运行的、可供全人类使用的虚拟主机，由网络上的所有电脑（机房）组成。所有电脑的资源总和就是它的构成部件，所有电脑的运算、存储能力决定着云主机的工作性能。

一台电脑主机的硬件基本组成非常简单：计算部件、存储部件。电脑的工作过程就是从存储部件里调出数据输入计算部件进行计算，得出结果后输出到显示屏等设备上，就完成了一个周期的工作任务。云主机的工作过程也是如此，只是，它的存储部分是网络上所有的硬盘，计算部分是网络上所有的中央处理器。数据从全网调用，然后再输入全网的处理器进行计算。目前这两大部分都已经有了具体的产品：处理器对应着集群计算，而存储部分则是现在火热的云盘。

网络上的处理器、存储（云盘）和本地资源互为冗余，由一个庞大而精致的资源协调系统进行综合控制。所以若要建立云主机，在集群计算和云盘后，下一个最关键的部分是将所有资源进行协调管理的“中央控制器”。也许这个功能听起来比较遥远，但实际上另一个它的下游部件已经进入了建造施工阶段，这个工期的名字叫做：“云操作系统(IOS)”。

关于云操作系统，你可以这样想象：地球上只有一台或几台电脑，几十亿人口每人面前只有一台显示器和一副键盘鼠标，所有人使用的操作系统都是建立在互联网上的。这意味着，你在家，在单位，在宿舍，在邻居家，在朋友家，在手机上，在平板上，在酒店里……只要你输入操作系统的帐号密码进行登陆，你就会使用到完全一模一样的操作系统，包括所有的软件、文件、操作设置、界面美化……都是一模一样的。因为系统只有一个，你再也无需记忆所有网站的帐号密码，因为操作系统本身就已经登陆过了，你通过云对其它网站的访问行为本身就已经包含了账户信息，换句话说，所有的网站、游戏、应用等服务都无需进行注册或登陆。只有在涉及到少数关键操作（如金融或个人信息处理）时才需要二次登陆（或设置子帐号）。为了提高安全性，你也可以将你的系统设置为所有服务使用之前都需要重新输入帐号密码，这样台式机或笔记本就可以在保证开机便利性的同时，确保机器不被别有用心的人冒用。

以后的软件开发者的工作简单多了，他们只需要把软件安装在云服务器上就可以了，这样全世界的用户不需要个人安装即可以使用他们的服务。每一个用户的软件环境甚至宏观硬件环境都是完全相同的，你所遇到的兼容性问题将完全不复存在：只要做好了对一个系统的兼容，就可以全球通用。

如果你觉得某个操作系统太贵、太陌生，你也可以随时更换到其它系统，比如WINXP\WIN7\LINUX\MAC……而这一切都不需要更换你的硬件设备，只要一个选择菜单便可完成。每一个系统有几万到几百万人围绕它工作，解决各种冲突、打补丁、杀BUG……所以你永远无需重装系统，电脑将永久保持在最佳工作状态。BIOS作为个人端底层系统与网络连接。可在BIOS中选择使用哪个联网系统或使用本地系统。也可直接运行部分软件或使用网络功能。

精力过剩的黑客们也很难破坏云系统——和以往由单独组织维护的服务器不同，云系统的基础是整个互联网，黑客其自身就是互联网的一分子，过高的损失会殃及自身，越大的破坏越会招致全球技术力量的疯狂反击。更何况在云系统中，每个人的账户都是唯一的，每一台电脑的身份也是唯一的，黑客自身的设备即网络的组成部分，每一个危险动作都处于整个系统的监控之下。

行文至此，大家或许已经发现了一个问题：不同的系统，不同的软件，不同的应用环境……传统的用户数据乙方（服务提供商）存储方式将让云端优势不复存在。服务提供商们把持了用户数据就等于把持了从业资源，这部分资源是私有的，就算是使用者（甲方）也无权提取。而这是违反法律、云技术本质与未来发展方向的。所以传统IT产业必须作出让步，把个人的信息归还给个人——你的个人照片、文字、博客、相册、发帖、回复、评论包括后台数据等信息都会存储在网盘里，换句话说，网络服务的提供商并不替你保存任何数据，所有的数据都记录在你的个人云盘里。就拿知乎来说，你对我这个答案的评论，包括点赞信息，都会存储在你的个人云盘里，网络服务商提供的只是一个程序，同样运行在云系统上，服务商自己无需承担任何硬件费用，只有软件成本。未来信息社会的数据核心只有数万个机房和数亿台电脑的混合体，而不会是任何一家企业。

承上扩展：任何公司、网站、系统所使用的个人信息数据都可以被设定为是公共的，使用这些信息的区别仅在于发布形式，在内容上并没有太大区别。如果你刊登了求职广告（开放特定信息的访问权限），在默认设置下，所有的职聘网站都会出现你的讯息。只是展示内容、功能窗口、界面布局有所不同。

所有的数据都以机房阵列的形式存储运行，你没看错，是机房阵列，而不是硬盘或机柜阵列。这个阵列的硬件体积可能会纵跨几大洲，分布于世界各地成百上千的机房里面。这样的做法有这样几个意义：

1 某几个节点出现问题完全无关紧要，那些频繁使用的数据会通过一套自动枚举的管理机制加强权重，加大存储次数和地域跨度，即使半个地球在一瞬间被毁灭，大部分重要数据仍然不会丢失。

2 对数据的读取可以同时通过数个机房同步进行：例如A机房负责提取前10%，B机房负责20-30%，C机房负责30-50%……这样一来读取速度也可以得到充分的保证。

3 对数据的非法篡改将会非常困难，因为数据是通过系统自动分布于全球各处，具有相互印证备份的功能。如果不通过主要节点，任何一个人都无法同时更改所有的数据。大数据的传输机制（层层集中，层层备份）本身就限制了对数据的任意篡改，因为大家都使用一台系统，大数据的构建将水到渠成，数据们之间也会相互印证。这种印证既包括了相同字段数据之间的印证，也包括了关联字段之间的计算印证。相同字段的印证很好理解，关联字段则是可以用这样一个例子来说明：2014年国民平均消费这个数字的来源是所有民众，民众的数量是几千万人或几亿人，如果你更改了总和，和各省数字之和冲突；你更改了省级和值，跟市级和值冲突；更改市级和值，跟县级和值冲突，更改县级和值，跟乡级和值冲突……最后你只能去改个人，个人还没完，跟某阶段消费数量的和值冲突……

4 大部分机房个体的多盘备份将变得无关紧要，因为数据分布在世界各处。这样一来机房建设的成本将会大大降低。而且每一个机房都可以联入云系统分担云端的工作并为此获得收益——个人以为将来地球的高纬度地区将成为机房建设的热门地区，只需要一根光缆和一根电线，就有整个南北极的严寒天气源源不断的疏散燥热。

美好的前景说完了，下面说点距离我们较近的趋势，也就是云技术的发展阶段。

1 存储云，也就是目前我们所处的这个阶段。我们开始把数据上传到云端，并在使用时将其从云端取回来。

2 软件云，除了数据，程序本身也可以从云端调用。再细化一些，最开始的软件云只能做到个人设置的云端同步——比如无论你在哪台机器上开启浏览器，浏览器皮肤、收藏夹、cookie信息都是完全一致的，不需要重复进行设置。目前已经有部分软件可以做到这一点了。

下一步，是程序代码的云端调用，例如函数库。我们的软件将不会再蹦出烦人的升级提示，而是直接在云端运行最新版本，然后在本地显示结果。

十年之内，我们安装软件时填写的路径将会多出一些选择。比如现在我们只能填写C:\之类的盘符，但不久之后，我们可以选择把软件“安装在数字云盘、安装在百度云盘”。哪怕我们的电脑重装了系统，只要安装了云盘客户端，便可以对这些安装在云盘上的软件进行调用。

3 系统云，当上述云盘的功能逐渐强大，开始支持越来越多的软件安装在云盘上时，云盘客户端便开始向云系统的方向发展。这个时刻才能标志着人类真正迈入了云的时代。上文所述的大部分YY也将在这个阶段得以实现。

4 统一云，系统云并非云技术的终极，云技术的终点是统一云。

百年之内，提供云系统的厂商们将会发现数据不应存在界限，不同系统的用户数据完全可以共享。也就是将不同系统中的数据统一为同一个数据库，所有系统从一个云数据库中调取资料。对于个人来说，也就达到了本文之前所描述的：无论你使用windows或ubuntu（届时不一定叫这个名字，也不一定跟现有的这些系统有血缘关系），都可以打开同一篇文档，甚至使用同一个软件。

“云”的基本特征是无处不在，任何界限与真空都代表云的发展未臻圆满。当我们有一天能够毫无阻碍的处理所有的信息，而无需考虑时间、地点、平台、国家、厂家……云的世界才算真正到来。

征途仍然漫长。

近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。

那么在云计算公司上班是什么样的体验呢？

对此有网友表示称，目前还在准备毕业设计。暑假在腾讯云实习了3个月，我是做产品的，我实习的部门是腾讯云事业群数加平台。个人感觉是目前国内很牛的大数据平台。

在腾讯云的短短3个月，我却能够明显的感觉到整个公司的资源慢慢朝大数据、云计算方面倾斜，无论是人力还是财力。在数加的几个月，马云来参观过、孙正义来参观过，各种小boss都数不过来，可见云计算的被关注程度也在日益加大。亚马逊的云计算业务已经成为亚马逊收入的大头，腾讯云也在逐渐崛起。选择云计算作为自己的职业方向很靠谱。

人才缺口巨大，有前途有钱途在数加实习的时候，部门还在招人，临近部门也在招人，而且，总是招不到满意的。云计算在国内的人才缺口巨大，入行云计算，至少未来5、6年（保守估计）不会有任何职业危机。同样的，正因为人才缺口巨大，同水平优秀的人才，在云计算行业的待遇也很容易提升；老板们更加渴求人才。

“云计算”是一种新的商业模式，它使用高速互联网的传输能力，数据的处理从个人计算机或服务器到在因特网上的计算机集群。云计算使得能够有通过因特网的超级计算能力成为可能，企业和个人用户不必购买昂贵的硬件购置成本，只需购买或通过互联网租用计算能力。

“云计算”给了中国一个伟大的机会，它可以降低计算成本，让每个中国人可以享受信息革命的成果，可以有效的分享信息和知识。

打个比方来说，如果个人电脑是“纸和笔”，“云计算”便是印刷术的发明。 印刷术的发明是一个伟大的知识的普遍传播途径，人类的文明因此进入全新的阶段。 我们可以想到，当未来不再需要计算终端硬盘和CPU，所有信息可以存储在“云”，通过无线或有线网络在任何时间访问和传播知识将会多么容易和便宜。

1、云计算的定义

云计算是分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。

云是一个网络，一个互联网比喻。 狭义云计算是指提供资源的网络，这种网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

广义云计算是指这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。这种资源池称为“云”。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

2、云计算的基本原理

“云”实际上是一个计算机集群，其中包括成百上千，甚至成千上万的电脑，它是一个虚拟的、大型计算中心。进入云计算时代后，计算能力也可以像天然气、水和电力作为一种商品流通，容易获得，成本低。它的意义就像从旧的“单发电机模式”到“电厂集中力量”模式。

简单地说，它不是一个产品，而是提供IT服务的一种方式。用户随时使用云计算提供的服务，而不用担心“云”的位置和方式。“云”实际上并不复杂，简单地说，注重结果，并不注重过程。　　

3、“云计算”的发展趋势

云计算的发展趋势：从垂直走向整合；云计算的范畴越来越广，人工智能开始成为重要组成部分。随着公有云公司提供机器学习和人工智能，意味着人工智能的优质基础设施同样会大量普及，促进人工智能产业的发展。毫无疑问，“云计算”已经成为IT行业的主题：无论是国外的巨头亚马逊、谷歌、IBM、微软还是国内巨头百度、阿里、腾讯一致的把“云”当做是未来发展的重点，其市场前景将远远超过计算机、互联网、移动通信和其它市场。　　

2018年或将是中国云计算产业的拐点，2017年中国IaaS（基础设施即服务）第一的厂商阿里云的收入111.68亿元，首次突破百亿，同比增长100%；IaaS排名第三的金山云收入13.33亿元，同比增长81%。在公有云市场的高速增长之下，浪潮信息2017年预计净利润3.87亿-4.74亿元，同比增长35%-65%。金蝶国际2017年云服务实现收入5.68亿元，同比增长66.57%。云计算产业链龙头公司财报的超预期意味着2018年或将是中国云计算产业的拐点。

综上所述，云计算确实给我的生活带来了极大的便利，推动了整个信息产业的发展与进步。但同时云计算技术仍然存在一些尚未解决的技术性问题，以及云安全问题。 我们相信随着科学信息技术的进一步发展，关于云计算的技术性问题可以逐步解决，云计算的应用将会越来越广泛。

尽管中国目前云计算产业总体仍处于起步阶段，多种技术路线和标准共存，尚未形成稳定的产业链分工，大规模商业应用模式也仍未形成，但从市场规模来看，2010年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2014年为1315.8亿元，2015年全年的规模在1500亿元左右，同比增长14%。

目前，全球云计算市场总体平稳增长。据前瞻产业研究院《云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2016年以IaaS、PaaS和SaaS为代表的典型云服务市场规模达到654.83亿美元，增速20.6%，预计2020年将达到1435.3亿美元，年复合增长率达22%。2016年我国云计算市场规

模已经突破3000亿，我国发展云计算的政策优势明显，给了行业很好的发展环境，预计到2019年，我国云计算产业规模达到4300亿元。

云计算正释放巨大红利，其应用逐步从互联网行业向制造、金融、交通、医疗健康、广电等传统行业渗透和融合，促进了传统行业的转型升级

随着互联网的高速发展，云计算产业开始兴起并被人们熟知。而物联网、大数据以及人工智能等新兴技术与云平台的融合更是推动了云计算产业的高速发展，相应的云计算开发相关人才成为了香饽饽。为了能够把握住这股风口，大多数人选择参加IT培训机构学习云计算运维开发技术，那么云计算一般薪资多少？

众所周知，公有云的核心竞争力是运维，但真正拥有开发技术的运维人才严重匮乏，其原因一方面在于云计算属于新兴行业，国内高校课程设置并不完善;另一方面在于缺少好的教学环境帮助提升学生的实践应用能力。而千锋Linux云计算架构师+Python运维开发课程是依据企业需求、融合全新科技制定而出，学员可迅速掌握企业所需技能。在互联网领域的平均薪资排行中，云计算、大数据和游戏稳居前三把交椅。其中云计算领域企业在100offer上发出的平均面邀年薪超过40万，游戏领域则受益于去年以来从《阴阳师》到《王者荣耀》的全民手游热，冲上了排名第二的位置。

你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对云计算大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！

云计算近年来已经接近我们的生活，成为一个较为受欢迎的专业，找工作相对容易，学习起来其实并不难，但是提前是用心学，没有什么基础的话，最好是能找系统的学校学习，把握好课堂上的几十分钟，听老师的思路，多问多练，保持平常心态，女生学云计算也是不错的选择。

9月开学季，新生浩浩荡荡挺进大学校园，青春洋溢，激情四射，带着对大学生活的向往和期待，对新环境、新课程的好奇和欣喜！

而在大学，云计算领域已经是很多学校开设的专业课程。

我们先来看看国内开设了云计算课程的知名大学有哪些？

早在2010年，北京航空航天大学就开设了大数据与云计算专业、大数据技术与应用专业等相关课程，受到业界和行业的广泛关注，并且引进了国际先进技术课程。

此后，上海交通大学、复旦大学、武汉大学、西安交通大学、北京城市学院软件工程、贵州大学、深圳大学等相继开设了相关课程，为云计算领域培养优秀人才。

目前国内已经有几十家高校开设了云计算相关课程，覆盖全国范围，云计算专业已然成为新一轮热门专业之一。

为什么选择云计算相关专业？

从近几年云计算发展进程而言，云计算产业规模已经形成，预计2019年将达到4300亿元，是相当大的潜力产业。

从市场发展角度而言，国内三大运营商已经重视起了云计算产业，以阿里云为首的公有云市场不断发展并已经占据了47.6%，几乎是半壁江山。

与此同时，从应用范围而言，云计算涉及政府、金融、科技等各个领域，其高可用性和高可靠性、高靠扩展性、按需服务等特点，都大大提升了资源利用率，是企业转型不可或缺的技术手段。

这些都需要人才储备和人才建设来满足发展需求。因此，云计算相关专业将会越来越引人注目，并且云计算专业人才也将会成为高校、企业、社会发展所重视和急需的人才，选择相关专业进行深入学习和研究，毕业后前景大为可观，薪资水平也必然不低。

云计算相关专业都要学哪些课程知识？

首先，报选云计算相关专业的同学需要具备很强的逻辑思维能力，毕竟学计算机讲究的就是逻辑。

研究领域一般包含两大类：大数据、nosql领域和云平台。研究方向包括Hadoop、Hbase、Cassandra和CAP、Base理论等；还有虚拟化技术、OpenStack、Iaas、Paas、SaaS等等。

开设的课程涉及云计算关键技术与应用、J2EE/JavaEE+大数据、资源虚拟化与云架构、Linux操作系统及应用、基于Android平台的移动云计算开发、数据库设计与实现、大数据存储与运算、大数据查询与处理、大数据快速运算等。

开学季是全新的开始，莘莘学子畅游知识海洋，选择了云计算相关专业的同学们，请务必努力学习，深入研究，云计算市场潜力无限，等着你们将来去挖掘并推动云计算时代的发展！

这里也介绍一下云计算领域的一个发展方向，第三方云管理平台服务提供商。

云管理服务提供商（MSP，managed service provider）是借助云管理平台（CMP）帮助企业上云以及提供开发运维，进行数字化转型的一种服务。

行云管家混合云管理平台在业内积累了不错的口碑，该平台通过接入不同云厂商的OpenAPI及独有的云技术，实现了业界领先的“多云支持、混合云管理的一站式云计算管理平台”，目前以SaaS平台和私有部署两种形式为广大上云企业提供服务。

“男怕入错行，女怕嫁错郎”，在互联网更迭迅速的今天，如果你想要求职要考虑的第一个问题就是就业前景。近年来云计算成为人们耳熟能详的词汇，也有很多人跟潮流加入云计算行列，不过云计算的就业前景究竟怎么样呢?如何才能快速学习高端技术实现高薪梦呢?

云计算的就业前景怎么样?我们可以从市场前景、企业需求以及开发人员薪资进行分析。

从市场角度来看，云计算降低了社会的IT能耗，提高了社会的IT设备使用率，有利于社会共享数据信息。国家相继出台一系列政策大力扶持云计算，进一步证明了云计算市场潜力巨大。分析预计2017-2020年云计算行业规模增速依然维持在15%以上,到2020年有望达到3834亿美元。

从企业角度来看，云计算降低了信息技术成本，提高了数据的安全性，有利于企业之间或个人之间共享信息。企业对于云计算开发人才需求紧迫，不少企业表示精英人才“高薪难求”。国内大数据权威专家估测，在今后5年内，云计算人才缺口将超过130万。

云计算开发人员属于新型高端人才，其薪资也处于业内较高水平。据职友集数据显示，初级云计算工程师月薪在9000以上，拥有一定年限工作经验的从业人员月薪可以轻松达到16K以上。

随着ABC的越来越火爆，云计算也逐渐为大众所知。有的朋友问了，云计算发展前景如何？适合不适合自己转行？经过近10年的发展，云计算技术已经深入应用到各个领域，包括企业、游戏、医疗、金融等。云计算技术可以有效解决传统IT技术面临的投资成本过高、运维工作量大、办公不灵活、数据安全无法保障等问题。

云计算到底都有哪些颠覆性的功能和优势？云计算把所有的任务都搬到了互联网上，小组中的每个人只需要一个浏览器就能访问到那份共同起草的文件，这样一来，信息的共享相对于传统的客户端就显得非常便捷。原因就是这些文件都是统一的存放在服务器上的，而成千上万的服务器会形成一个服务器集群，也就是大型数据中心。这些数据中心之间采用高速光纤网络连接。这样全世界的计算能力就如同天上飘着的一朵朵云，他们之间通过互联网连接。因此，我们也就说我们把数据存放到了云端。

当企业计算环境，或者说PC局域网计算环境，在朝这个“客户端日益变轻，服务器端日益变重”的新格局进化的时候。基于各种互联网的云计算应用，也在日益成熟。所以，企业计算环境，同时也在向互联网的云计算中心转移。　　

比如，以前还有企业自己买电脑做Web服务器，现在也有不少有点规模的企业自己养Web服务器，以后不会了。现在不少企业自己的服务器上管理邮箱，提供邮件服务，以后也不会了，云计算中心会提供这一切。甚至有些企业，如果外地有分公司，为了管理的方便，会把自己的机房，建立在网上，把文件服务，也包给网上的云计算中心，伴随在线办公软件的发展、日益成熟稳定，很自然的，连办公软件，也采用网上的系统。　　

这是我们可以看见的未来之路，这是一条从PC时代，走向云计算时代的路，使用更加便利，管理维护更加简单，系统更加安全，也更加节约和便宜。

有了云计算，我们把很多数据都存放到了云端，很多服务也都转移到了互联网上，这样，只要有网络连接，我们就能够随时随地的访问信息、处理信息和共享信息，而不再是做任何事情都仅仅局限在自己的本地计算机上，不再是离开了本地计算机就不能处理任何信息的模式。提供高并发，高可靠，可扩展的私有云平台应用，使用到真实高效的私有云平台，承载大量云计算核心技术，无缝衔接一线互联网企业云计算架构……

目前众多企业纷纷布局云计算，加大云计算的投入，未来将会需要大量的专业云计算人才，进行云计算人才的储备就显得至关重要。云计算发展前景再好，也得有个靠谱的老师教不是嘛~

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。