云计算逐渐进入一个寡头竞争的时代。

金山云CEO王育林认为，云计算大的格局基本已经确定，这个行业的门槛很高，能拿到入场券的基本都是巨头。

在中国的云计算市场，阿里遥遥领先，占据40%以上的份额，几年内其他厂商都难与争锋。此外，腾讯、金山、华为、电信以及微软紧随其后。

但是在巨头之间的竞争，还是可能有变数的。

王育林认为，虽然现在有先有后，但是谁能最终出线并没有百分百的确定性。即使亚马逊和微软这种很超前的选手，也不见得一定取得最后的胜利。亚马逊领先了这么多年，最近总量被微软超越了，增速也不如后者。

此外，云计算是一个长跑，再花十年也跑不完。云计算在中国还是个新产业，中国再干五年最多会到美国今天的局面。比如中国公有云总共做了三四百亿的市场，但它未来可能是一个几万亿的市场。从三四百亿的格局，来判断未来几万亿时的格局，并不完全合理。

场内的各家基因、优势不同，由此战术、战略上也各有不同。

王育林表示，阿里的优势在于很好的战略前瞻性，在市场没有充分竞争之前就赢了。金山的核心能力，王育林认为是较好的基础技术能力和行业理解。腾讯是靠规模和生态，虽然腾讯不是一家To B基因的公司，但自身的体量足够大，投资也做得很好，给云业务提供广阔的应用厂家。华为在战略上晚了，但是熟悉企业市场，有大量的B端客户，又有渠道优势和大量的硬件，因此它会让云和政府业务的部门整合，跟大区的代理商去整合，这是互联网公司所没有的优势。

对于今年云计算市场的变化，王育林用“云计算下半场”来概括。

王育林曾提出，2018年是云计算下半场的开始之年。上半场和下半场的区别是客户发生了变化，上半场是互联网客户，下半场延伸到了其他的行业当中，制造、治疗、教育、政务等等。

其中，制造业是所有厂商都盯准的大机会。阿里提出新制造，华为和联想提出智能制造，都是在给其云业务站台。王育林表示：“我觉得制造应该是大家看到的最大机会之一，制造是我们在所有大机会的判断中最为看好的。这个市场我个人感觉十年八年都做不完。”

问题是按照什么路径去做？

王育林给出了三个方向，一个是智能家居，这跟金山自身的业务比较契合，小米有最大的消费IoT硬件体系，金山云顺势发展这块业务轻车熟路。这跟腾讯云做游戏厂商，是一样的逻辑。第二个是金山已有的技术可以快速应用的行业，比如汽车行业，会用到车载后视镜、空气净化器等设备，其中的声控、语音操作需要云计算的加持。但这是两个产业在产品端的合作，尚未深入到生产环节当中。第三个延伸到生产、制造的过程中。比如金山云和鞍钢合作，搭建云平台、大数据平台和人工智能平台，给他们优化原有的信息系统、质量监控系统等。这是最难的一个方向。

对于很多公司都在谈的智能城市，王育林认为“这个概念太早期，或者说太笼统了，一个城市不会一下子变得智慧，里面是分一个又一个项目的。” 当前，智慧城市的成熟度远没有达到产业规模。

虽然大家都在“智慧城市”，但实际上的竞争并不激烈。一方面，智慧城市包括智慧政务、智慧医疗、智慧交通等等很个方面，每家公司做的是不一样的项目，互联网和传统IT厂商之间的竞争就更远了。另一方面，这是一个特别长的过程，没有哪家公司能把智慧城市所有项目都做下来，所有的公司加一起也办不到，还需要一些新的公司更多加入进来。

　　当说起云计算中最具有市场声量的三家厂商时，人们肯定会脱口而出：Amazon、Microsoft和Google。的确，长久以来这三家厂商牢牢占据着云计算中大部分的市场份额，而且他们的这种优势还将保持很长一段时间。比如研究公司Forrester就预测到，2018年，AWS、Google和Microsoft三家将贡献整体云平台营收的76%，到2020年还将进一步上升到80%。同样，Gartner也提到，2021年，前十位的云计算供应商将贡献出70%的公有云服务营收。

　　三家之中，Amazon又是佼佼者。在Synergy Research Group Q3的一份报告中，这家研究公司写到，“Microsoft，Google和阿里巴巴的营收增速均远超过Amazon，并同时获得了大量市场份额，但是，在这一市场中，Amazon一家的份额要远大于它身后五家竞争对手之和”。

　　正因为于此，多数企业将很有可能会选择这三大厂商中一家或多家的服务。面对如此多的服务和产品，用户又该如何选择呢?AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)彼此的产品都又有哪些差异?

　　对此，IDC说到，“目前，IaaS还远达不到成为一种商品化的产品，同时各个顶级供应商又纷纷提供了围绕IaaS的各种产品组合，但是，这些云供应商在虚拟服务器和存储服务的数量和类型方面仍存在差异”。 那么AWS、Azure和GCP到底有什么区别呢?下面我们就从宏观角度来大致说明一下。

　　当然，以下的说明只是一些参考，很多市场专家建议企业要根据自身具体的情况进行公有云的评估，并为此量身定做最适合的云供应商以应对不同的的实际场景。

　　AWS：优势在于服务种类多，但产品体系过于复杂，不利于上手

　　毫无疑问，AWS最大的优势就是它在云计算市场中的主导地位。Gartner在《2017年全球云基础设施即服务魔力象限》中写到，“10年以来，AWS一直是云IaaS的市场中的领导者”。

　　AWS的这种领导地位吸引了那些试图规避风险的大型客户，他们不希望与那些朝不保夕的小型供应商进行合作。 Gartner补充道，“虽然AWS并不能满足所有客户的需求，不过它已经成为了这一领域中的‘安全选择’，这会吸引那些渴望最广泛能力和长期保持市场领导地位的客户”。

　　AWS自身的基础设施十分庞大，其一共覆盖全球14个区域，每个区域中有2到5个可用区域(Availability Zones),每个可用区域中又有1到8个数据中心。在数据中心中还具有多大8万台的服务器。而AWS公司所有的数据中心都通过专用的100G的以太网进行连接。

　　AWS尤其受到运行虚拟机(VM)的大型企业的欢迎。RightScale在其2017年的“云状况报告”中指出，虽然AWS继续保持着惊人的速度增长，但主要收入部分来自于现有客户的业务扩展，而不是那些全新的客户。报告说道，“值得注意的是，虽然运行至少使用一个AWS服务的公司比例没有什么变化，但这些客户使用的AWS应用和虚拟机服务的数量正在增加，这使得AWS的营收得以增长”。

　　拥有庞大而不断增长的服务类别以及最覆盖全球的数据中心网络无疑是AWS的优势所在。Gartner的报告总结到，“AWS是最成熟的企业级供应商，它拥有最强大的管理大量用户和资源的能力”。

　　但是，这种庞大的企业组合类别也是一个弱点。IDC指出，AWS有时会犯下“产品组合对新用户过于复杂的问题”。此外，虽然AWS很容易上手，但在部署关键任务并广泛应用时，可能需要用户具有专业的知识。

　　AWS另一大弱点与成本相关。虽然AWS经常对产品进行降价，但许多企业发现他们很难理解AWS产品的成本结构，而且他们在运行大量工作负载时也难以有效地控制这些成本。

　　总的来说，AWS的缺点已经远远超过了它优势，不过各种规模的客户依然在使用AWS来处理各种各样的工作负载。

　　Microsoft Azure: 优势在于“老客户”，但存在平台缺陷

　　虽然Microsoft在云市场中起步较晚，但是它的转型较为成功，如今的Microsoft已经将Windows服务器、Office、SQL服务器、Sharepoint、Dynamics Active Directory与.Net等传统本地产品实现了云端再造。

　　近来，Microsoft的云计算服务正经历着高速的增长。Synergy的报告显示，对比于其他主要云供应商，Azure的增长速度最快。而在Rightscale的调查中，从2016年到2017年，Azure“整体应用率从20%增长到了34%”。同时，Rightscale也发现，Azure在大型公司中特别受到欢迎，其在大型企业中的应用率从26%上升到了43%。

　　Azure在大型企业中受到欢迎的很大一个原因就是大量的企业已经应用了Windows系统以及其他其他的Microsoft产品，如Office等。 由于Azure与这些应用具有高度的集成性，使用Microsoft应用的企业会发现他们使用Azure起来非常容易，这无疑提升了Azure的客户忠诚度。而且对于这些“老客户”，Microsoft也会提供令他们满意的折扣。

　　Gartner也认为，作为云供应商，Microsoft是那些应用其他Microsoft产品公司的默认选择。

　　此外，大批的公司也被Microsoft对于混合云的支持能力所吸引，这包括Microsoft的Azure Stack产品。这样看来，鉴于Amazon和Google专注于纯公有云部署的产品，Microsoft在混合云中的服务是一个关键优势。当然， 最近Microsoft对于Linux和其他开源技术的支持也吸引了一些企业。

　　不过，Microsoft也不是完美无瑕的，Gartner就认为Microsoft的平台上面存在一些缺陷。它说道，“虽然Azure是一个为企业做好充分准备(enterprise-ready)的平台,但我们的客户报告发现，作为一个具有悠久历史的企业供应商，实际上Microsoft提供的服务体验比预期的要少。这些客户指出了ISV合作伙伴的技术支持、文档、培训和广度等问题”。

　　而且，Gartner还表示，Azure平台在DevOps支持方面也不如其他云平台。例如，它没有那么多的综合型自动化，这需要工作人员手动去执行许多的管理任务。

　　Google Cloud Platform(GCP)：优势在于AI与机器学习，但产品体系尚需完善

　　基于Synergy的数据，GCP的增长速度几乎和Azure一样快。而在RightScale的报告中，Google的使用率从2016年的10%上升到了2017年的15%。

　　Google的用户群体与Amazon和Microsoft的截然不同，许多小型创业公司被Google高度的创新性和开放性所吸引并投入其账下。而且，Google在网页服务中的专注也吸引了大批具有网页业务的客户。依照Gartner的说法，“Google对于那些云原生和想要‘如Google一样运行’的公司最具吸引力”。

　　此外，得力于源于Google自身Borg系统的kubernetes，Google的容器支持功能亦十分强大。更值得注意的是，Google本身就是前沿科技的主要开拓者之一，这使得GCP可以专注于大数据、分析和机器学习等高级计算产品的开发。

　　自然，我们还是要提到Google不好的一面。目前GCP在云计算市场中排名第三，与AWS和Azure具有一定差距，这可能是因为GCP提供的服务和功能种类不如这两家丰富。而且尽管GCP也在全球迅速扩张，但它并没有像AWS和Azure一样多的数据中心。

　　与其他主要的云供应商不同，GCP的起家是从PaaS开始的，后来又增加了IaaS服务。这自然使得它的特性和功能受到了开发人员的欢迎，特别是那些参与DevOps与开源方案的开发者。

　　但是，Gartner表示，虽然更多与Amazon存在业务竞争的公司将GCP视为AWS的代替品，而那些寻找开源与DevOps服务的公司也在寻求GCP的服务，但是对于大部分客户来说，GCP依然是辅助服务供应商而不是战略服务提供商。

　　显然，Google最本质的服务是那些消费者级的产品，比如搜索和Gmail，在2B市场它并没有Microsoft那么多的经验。不过，我们还是要看到Google的云计算主管Diane Greene是VMware的联合创始人。鉴于她的经验与能力，Google有望赢得更多的企业级市场。

　　综上，我们可以把AWS、Azure和GCP的优劣总结为如下图表：

　　AWS VS. Azure VS. GCP：计算

　　AWS招牌性的计算服务产品是Elastic Compute Cloud,或EC2。Amazon将EC2形容为：“在云端提供安全与可调整计算容量的web服务”。EC2提供了多种选择，包括各种各样的实力，支持Windows和Linux、裸金属实例(当前预览)、GPU实例、高性能计算和自动扩展等。AWS还为EC2提供了一个免费的层级，其中包括最高可运行12个月的每月750小时的t2.micro实例。

　　值得注意的是，使用EC2的公司与机构包括Netflix、NASA、Airbnb和Expedia。 Gartner指出，“它(AWS)可以实时对关键任务生产应用程序进行支持，并可以实施高端安全和合规的解决方案”。

　　除此之外，AWS的各种容器服务也受到了市场的欢迎，并且提供对Docker、Kubernetes和其自身Fargate服务的支持选择，这可以让用户在使用容器时自动进行服务器和集群管理。而且AWS还具有虚拟私有云服务Lightsail，它用于帮助客户进行批量处理计算作业，并可以运行与扩展AWS Web应用程序中的Elastic Beanstalk及其他一些服务。

　　Microsoft的主要的计算服务称作Vitrual Machines, 它可以支持Linux、Windows Server、SQL Server、Oracle、IBM和SAP。同时，Vitural Machines具有强化的安全性，并对混合云和Microsoft软件的集成提供协助。如同AWS一样，它还具有一个很长的可用实例目录，包括GPU和高性能计算，以及针对AI和机器学习优化的实例，此外，它还拥有一年免费的750个小时的Windows或Linux B1S虚拟机服务。

　　这项服务的扩充版本被称为Virtual Machine Scale Sets。它包括两个容器服务：基于Kubernetes的Azure Container Service和使用Docker Hub和Azure Container Registry进行管理的Container Services。它还具有用于可扩展Web应用程序的处理服务，这与AWS Elastic Beanstalk类似。最后，它也拥有专门为具有服务架构应用而设计的Service Fabric独有功能。

　　相比之下，Google的计算服务就要简单一些。它主要的计算服务称为Compute Engine, 该产品具有自定义和预自定义的类别，进行按秒计费。Compute Engine提供Linux和Windows支持，而它进行自动折扣与低碳性的基础设施只会耗费一般数据中心一半的能量。在免费层级方面，Google提供的产品包括最高到12个月时间内的每月一个的f1-micro实例。

　　Google还为那些有意部署容器的客户提供Kubernetes Engine。 需要注意的是，Google积极参与了Kubernetes项目，并为这个领域提供了额外的专业知识。

　　AWS VS. Azure VS. GCP：存储

　　在存储这方面，AWS的服务较为丰富，比如用于对象存储的Simple Storage Service (S3)，通过EC2进行连续性块存储的Elastic Block Storage (EBS) ，以及用于文件存储的Elastic File System(EFS)。其中一些更具创新性的存储产品包括能够实现混合存储环境的Storage Gateway和Snowball，Snowball是一种物理硬件设备，组织可以在网络传输不可用的情况下使用该设备进行PB级的数据传输。Snow Edge也是一个包括一些机载计算能力的相似硬件产品，而Snowmobile是一个更大版本的数据传输硬件，它被设计用于进行EB级的数据传输。

　　在数据库方案，AWS有一系列的SQL兼容数据库服务，包括 Aurora、Relational Database Service (RDS)、 DynamoDB、 NoSQL database、 ElastiCache in-memory data store、 Redshift data warehouse、 Neptune graph database 以及 Database Migration Service。

　　AWS并不提供备份服务，但它有Glacier产品，这是为长期的档案储存而设计的。此外，AWS的存储网关可进行较为轻松地进行备份和存档过程设置。

　　Azure基本的存储服务包括基于REST的非结构化数据对象存储服务Blob Storage、用于大容量工作量的Queue Storage，以及File Storage和Disk Storage。而且Azure还具有用于大数据应用服务的Data Lake Store服务。

　　Azure的数据库服务种类较为丰富。其中包括：SQL数据库、MySQL数据库和PostgreSQL数据库。它也拥有数据仓库服务，以及用于NoSQL的Cosmos DB与Table Storage产品。同时，Azure还提供内存服务Redis Cache， 以及专门为那些在自己数据中心中应用Microsoft SQL Server的公司设计的混合存储服务Server Stretch Database。而Data Factory还支持混合存储、编排与集成。与AWS不同的是，Microsoft提供了备份服务，以及网站恢复与档案存储服务。

　　对于GCP来说，情况与计算方面相同，那就是它提供的服务种类较少。Cloud Storage是它统一的对象存储服务名称，这个服务具有一个Persistent Disk服务选项。除此之外，GCP还提供一个类似于AWS Snowball的传输设备及在线传输服务。

　　数据库方面，GCP具有基于SQL的Cloud SQL和专为关键任务工作负载设计的关系数据库Cloud Spanner。此外，GCP还提供两个NoSQL服务，Cloud Bigtable和Cloud Datastore。但是Google也没有备份与档案服务。

　　AWS VS. Azure VS. GCP：关键云工具

　　在对未来进行展望时，专家普遍认为，AI、机器学习(ML)、物联网(IoT)和无服务器计算等新兴技术将成为云供应商产品差异化的关键。三大云计算供应商均已经开始在这些领域中进行尝试，并或多或少开发了相应的产品与服务，并有继续推进之势。

　　AWS依然是覆盖面最为宽广的厂商，其特色产品包括用于培训和机器学习模型部署的SageMaker服务、 可强化Alexa服务的Lex会话界面、Greengrass IoT消息传递服务和无服务器计算服务Lambda。

　　在2017年的re:Invernt大会上，Amazon还推出了一系列的AI服务。比如DeepLens，这是一款通过光学字符、图像和物体识别进行机器学习算法开发和部署的AI相机。 还有开源深度学习库Gluon，它旨在让开发与非开发人员能够较为轻松并并快速对神经网络进...

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

而走在云计算前面的依然是微软这个老牌科技公司，希望中国的公司能够迎头赶上！

云计算适合什么人学呢？其实啊，云计算这们学科，说难不难，说易也不易，为什么这么说呢？因为这个云计算的范围比较广泛，本身来说，云计算只是一个技术，本来你要开公司，要做网站，要买服务器，现在不用了，租别人的云服务就可以了，这个技术就是云计算。

所以打这儿起就划分两头了：一边是云计算开发，造这个的；一边是云计算运维，用这个的。你问云计算适合什么人学？为了避免语意不明的情况，我们不妨先把云计算说的更清楚一些。

现如今，云计算频繁出现在我们的视野，他是一种经由网络统一组织和灵活应用各种信息，通信，技术资源，来实现大规模计算的信息处理方式。

云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指经由网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指经由网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品经由互联网进行流通。

经由使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。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。不同在于，它是经由互联网进行传输的。辨析云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。

所以，我们可以简单地总结一下，云计算适合什么人学？如果你要学云计算开发，你或许需要一些专业背景；如果你要学云计算运维，那么简单了，零基础，也能学！

Tips：“小鸟云”是深圳前海小鸟云计算有限公司旗下云计算品牌，国内领先的企业级云计算服务商。团队拥有多年行业经验，专注云计算技术研发，面向广大开发者、政企用户、金融机构等，提供基于智能云服务器的全方位云计算解决方案，为用户提供可信赖的企业级公有云服务。

现在的IT业界对于云集计算的钟爱超过了以往的任何时候，云计算产业被认为是继大型计算机、个人计算机、互联网之后的 第四次IT产业革命，IT行业进入云时代，对IT界的大小企业来说云计算就是一次炼狱。其实在某种的意义上云计算并不是一项全新的技术，是在信息化积累到一定的程度需要对于IT资源进行有效整合的客观需求催生的，因此在云计算整个的发展过程我们会看到过去很多看见过的技术跟应用模式。

云计算的概念现在已经很明晰，云计算之所以能够在最近几年快速兴起，是因为用户渴望能够充分利用IT资源来给业务提供即时按需的高效服务。云计算具体指的是：狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。

这是云计算的一个核心的概念，其实简单的理解就是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。这种“云”服务，我们可以随时的享用，只是这种服务有偿的。

说了这么多的云计算究竟什么是云存储？究竟目前云存储发展到什么程度了？云存储是在云计算（cloud computing）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。

从两者的关系来看，云存储和云计算之间的关系还是很好理解的，云存储和云计算相比较，可以认为是云存储配置了大容量存储空间的一个云计算系统。

未来云计算的应用会更加细致的深入到我们日常的生活中去，未来基于云计算的云存储会更加的深入到目前的移动互联行业，而我们现在的智能有手机在未来将有一个具有大容量云端存储，正如前面所说的，云存储不是实物，是服务，未来市场潜力巨大。

一、导读

1. 云计算

基本概念

对于云计算的定义有许多种说法，而到底什么是云计算，可能能查到100种之多的解释。目前，被广为接受并便于理解的一种定义方法源自美国国家标准与技术研究院（NIST），具体定义为：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

不得不发展的云计算（举一个贴近生活的例子）

每家企业都要做信息化，需要存储相关运营数据，进销存管理、财务管理、人力资源管理等，那么会涉及到基本设备——电脑。

一台普通电脑的运算能力根本无法满足，那么企业就需要配置一台运算能力更强悍的电脑——服务器。

对于一家大型企业，一台服务器显然是不够的，那么又会演变出一个堆了很多服务器的数据中心。而服务器的数量决定了整个数据中心的业务处理能力。

如果以15年来计算机房的整体数据，除了高额的初期建设成本外，运营支出中花在电费上的钱可能会是初期投资成本的3到5倍，而为了机器可以正常运转，还必须要配置其他相应的设备。这一系列的费用，不说小企业根本负担不了，就算对大企业而言也不会想看到这样的结果，于是聪明的人类开始思考，并诞生了云计算。

服务形式

IaaS：基础设施即服务，例如硬件服务器租用，可随着业务量的多少，零花增加或减少租用量；

PaaS：平台即服务，例如软件的个性化定制开发，提供完整的云端开发环境；

SaaS：软件即服务，例如阳光云服务，简单讲可以理解为软件放在云端，线上直接使用，不限于电脑，手机也可以登陆，并实时同步。

IDC

在介绍云计算的诸多文章中，经常会出现一个名词IDC，即互联网数据中心，云计算是在传统IDC服务上的延伸和发展，并在其基础上将服务器虚拟化，形成虚拟资源池，从而提供从IaaS到PaaS到SaaS的整体服务，实现资源的迅速分配。

传统IDC分为IDC托管（用户购买硬件，IDC提供IP与宽带接入、电力供应和网络维护等）和IDC租用（将设备出租给用户，负责整个运行环境，用户按需使用）。

2. 超融合

基本概念

超融合架构（HCI）将虚拟化计算和存储整合到同一个系统平台，实现了网络、计算、存储虚拟化，支持以更小的颗粒（一次只需添加一个节点）进行横向扩展，通过分布式架构、软件定义技术及自修复等功能提供更高的可用性和可扩展性，使其很快成为众多IDC建设者在新建、更新IDC时的首选方案。HCI将会是实现“软件定义数据中心”的终极技术途径。超融合是云的下一个趋势，可以应用于混合云、容灾、大数据、桌面云等领域。

优势

提高利用率、稳定性、安全性，构架更加清晰简单，能极大简化复杂IT系统的设计，随着节点的增加更易扩展，降低了前期采购、部署，及后期运维的时间与成本。

软件定义

软件定义存储（SDS）：从硬件存储中抽象出一个不受物理系统限制的共享池，以便更有效地利用资源；

软件定义计算（SDC）：将计算能力以资源池的形式提供给用户并根据应用需要灵活地进行计算资源调配；

软件定义网络（SDN）：将网络控制功能与转发功能分离、实现控制可编程。

优势：降低系统复杂性、降低成本、适应快速变化、支持创新。

简要数据

16年中国超融合系统市场规模达到1.76亿元美元，同比增长92.1%，未来五年年均符合增长率高达51.6%。

二、发展现状

1. 云计算整体呈高速增长

17年美国云计算市场占全球市场份额的62.85%。2015-2020年CAGR达19.8%。而目前我国整个云计算市场出现私有云多余公有云，公有云中IaaS赶超SaaS（全球云计算市场SaaS占2/3）。

亚马逊AWS仍是一家独大，2018Q1收入54.42亿美元；阿里云在近几个季度内迅速增长，2018Q1收入6.98亿美元，YoY119%；微弱Azure收入增速放缓；谷歌云业务收入在2017年Q4超过10亿美元，最新一期未找到。

2. 云计算产业链17-18年预期变化

三、从美股映射关系找机会

1. 美国SaaS发展历程

基本分为四个阶段：云计算概念提出、局部云化（CRM）、平台云化（PaaS）、成熟。

代表公司：初创型公司典型代表Saleforce，传统IT厂商转型典型代表Adobe、Autodesk。

2. 传统软件企业云转型财务特征

特征一：转型初期出现收入与利润发生同步下滑，尤其转型较果断企业净利润经常出现负数；

特征二：订阅服务的收入确认特点带来预收款更多；

特征三：销售费用、研发费用出现下降，其中初创型企业SaaS公司与传统软件转型SaaS公司存在一定区别，传统SaaS由于本身销售费用较高会出现下降趋势，初创型公司则会出现先位于高位，后下降；

特征四：现金流状况变好，表现在经营性现金流/营业收入上。

3. 传统软件企业云转型过程中估值体系变化

开始转型期：营收和利润增长放缓保持平稳、云业务占比不高，PE和PS保持平台；

转型阵痛期：营收和利润双双下降，云业务占比逐步提高，PE和PS开始提升，甚至PE为负；

初步收获期：营收和利润降速收窄或开始正增长，云业务占比进一步提升，PE可能被动上涨，PS保持稳定或同步提升；

完成转型：营收和利润增速不断扩大，云业务占比较高，PS进一步提升，利润率提升导致PE下降但依然维持在较高位。

4. 代表企业表现

Amazon：电商+生态系统模式，美国云先驱。生态系统构建先行者，通过提供硬软件资源的租用获取利润，关键服务和功能领先于同类公司。2018年Q1及Q2的收入增长均保持在49%左右。

微软Azure：借助Office365优势加速云转型，内部部署SaaS需求使Azure占据第二大公有云厂商席位，利用产品黏性抓住客户，原来的企业用户群转云。

Salesforce：CRM领域领军企业转型PaaS，主要产品有销售云、服务云、平台云和市场云，收入模式为典型的订阅模式。营收收入连续8个季度维持在24%以上，随着规模效应凸显，销售费用下降至不到45%。

Adobe：典型的传统软件公司成功转型代表，2012-2014三年间迅速完成SaaS转型，属于激进派。与微软相同，以产品为切入点，利用产品黏性抓住客户。

Autodesk：紧随Adobe步伐，目前处于转型关键时期.2014年开始转型，2015-2017年收入和净利润同时下滑，并连续三年净利润为负。

简单总结：短期看，像Adobe和微软这类走产品路线，原来企业用户群转云，利用黏性快速抓住客户，这种策略初期的爆发力会很强。而长期来看，亚马逊AWS在关键服务和功能完善度上大幅领先微软。长期aws>google>ms>adbe 短期adbe>autodesk>ms>aws>google，这对我们A股的对标也有映射作用。

5. 竞争格局

多因素叠加导致市场集中度不断提高，寡头竞争格局愈发坚固。从而映射出我国国内云计算市场集中度也会相应提高，目前虽然阿里云市场份额在下降，但前三大厂商市场份额综合却在逐步提升。

四、A股中代表企业

云计算巨头多来自于互联网与软件厂商，在美国，无论是初创型公司还是后期转型公司，在业务成功展开并却得一定市场份额后，都取得了不错的收益，从而可以映射出我国云计算企业在未来理想的成长及获利空间。

另外，公有云资本和技术投资巨大，且短期很难盈利，A股目前缺乏优质标的。

1. 浪潮信息

服务器领军优势企业，提供进军云计算的硬件部署，受益于互联网云计算中心建设，收入持续爆发。

推行JDM模式为BAT深度定制方案，掌握下游互联网行业，全面布局AI行业。盈利边际能力改善四因素：内存价格上升趋势减缓、AI服务器占比提升、芯片内存国产替代、竞争者减少后杀价缓解。

已涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的整合解决方案服务能力，浪潮云遍布全国近40个运输局中心，已为120余个省、市提供云计算服务。

2. 宝信软件、光环新网

IDC高增并渗入软件，传统钢铁等行业稳定市场资源导入，与阿里工业云协同，获客成本降低，工业云LTV更高。17及2018Q1利润高增长，资产负债表优化超过8个季度。

3. 广联达、用友网络

与上文美股映射那章已分析过了，对标autodesk和adobe这样类似的传统软件公司转型企业，客户粘性非常高，短期爆发力强但长期还是不如阿里这样的公有云平台。

4. 深信服

超融合的代表公司。公司2012年开始逐步推出云计算、企业无线相关产品，转型云计算解决方案提供商，提供基于超融合的企业云计算解决方案。预计2018~2019年公司云计算收入将达到11.4亿元、19.4亿元，同比增长110%、70%。 其他情况，二季度有过详细梳理，不赘述。

5. 多家云计算产业链公司估值比较

在很多人还不了解云计算的时候，云计算就这么悄无声息的火起来了，我们最常见的就是阿里云与腾讯云，而在这个科技时代，云计算到底为什么这么火呢？它火的原因又有什么呢？

对此有网友表示称，国内外公有云厂商有很多，就目前中国国内来讲也是好多家，我重点讲一个几个比较大的厂商，AWS是世界级超级云厂商，从技术及解决方案来讲，AWS可以给出一个综合的、完善的解决方案，不好就他家的操作界面比较不友好，上手相对比较难了，而国内云厂商这一点是非常好的。

但是国内云厂商在技术层面没有AWS做得好，不管从基础设施到上层的软件技术暂时没办法比较，不过像阿里在中小企业做得比较好，因为一套套针对中小企业的完善解决方案且操作起来比较简单容易，不像AWS要求技术人员必需具备一定技术功底及整合方案能力，还有像腾讯他家在游戏和视频行业做比较完善与突出，不过千万不能骄傲得继续努力。

使用云服务，首先要看云服务商是否值得信赖，在运营人员和客户数据间有没有屏障。微软云底层使用的Hyper-V是支持虚拟机加密的，即使把虚拟机文件拷走都无法运行。至于国内云厂商。那些动不动就说你虚拟机OS有漏洞，推荐你买安全服务的，你说他们到底是看了你的数据没有呢？

什么是云计算呢?

　　其实云端(cloud)就代表了互联网(Internet)，通过网络的计算能力，取代使用你原本安装在自己电脑上的软件，或者是取代原本你把资料存在自己硬盘的动作，你转而通过网络来进行各种工作，并存放档案资料在网络，也就是庞大的虚拟空间上。我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。

　　在云计算中，服务器并不会管你电脑的计算能量有多强。有的同事在办公室用PC连上Google Docs，在家则是用Apple MacBook，同时还有很多其他的服务可以通过你的手机或iPhone与Android平台手机上的应用软件来完成。

　　你可以在任何一台电脑上登入使用云端服务，而一个朋友或同事也可以登入并和你一起在一样的文件上工作。Google Docs只是能够协同操作的一种办公室型态云计算服务。有些服务甚至还可以让人在全球不同的地点登入服务并同时在一样的文件上工作。

　　云计算也许听起来很棒，但是它还是有一些隐忧的，也是你在使用时必须要考虑的地方。正如同开放源代码阵营名人Richard Stallman指出的，你的资料是在第三方厂商的手上，而且是在你控制以外的。

　　最有可能遇到的问题是安全性，鲜少有公司会想窃取你的资料并做出无耻的网站设计，但最好还是研究一下各种网站和网络服务，找一些可信赖的专家推荐的。　　

　　幸运的是，一点点常识和一些简单的正确电脑操作练习可以将这类安全性失误的影响降至最低，避免将你的机密资料放在云端上，如果你真的放了，例如利用网上银行时，避免在网咖、学校或图书馆内的公用电脑上进行，也别太随便给出自己真正的联络资料，避免每个帐号都使用同一个密码，就算只更改一个字母也好。

　　云计算第二个主要问题是可能暂时故障导致你无法使用某项服务，你可能把资料放在某个网站上而这个网站却因服务器故障导致某一段时间无法进入，Twitter就因偶发性挂点而恶名昭彰，每次它的网站挂掉时就会出现“掉落的鲸鱼”图案， 更糟的是，你有可能因此而遗失全部的资料。

　　最糟、最糟的情况是，当你想搜索自己在云端上的资料时却发现“情空中万里无云”，如果你想野餐这当然是好事，但如果是这个为你保管资料的公司突然关门大吉，可就大事不妙了。

　　如果你还没有备份自己的资料，你真的应该开始备份了。如果你不信邪，用iTunes就好了，但如果你信邪而且开始备份这些资料，就一直备份下去吧...想想要把全部的CD都跑过一次要花上多少时间(如果你还保有它们的话)，更别提那些你借来的CD或是已经购买的MP3。

　　想像一下明早你醒来时发现它们全部不见了，至少你还有音乐可以听，但如果遗失的是你的生日或婚礼或在瑞典穿着日本浴衣驾驶拖拉机的照片，那可能反而是件好事。

对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。”

　　从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

　　云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。

　　这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池(Computing Pool)的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。

　　之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大;云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的;云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一Amazon公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud)，并取得了商业上的成功。　　

这里描述的云的建立过程和结构，只是一种比较普通和容易理解的形式。由于技术的不同、实现方式的不同，各家云的实现方式和结构会有很大的不同。但是，一些基本的概念是相同的，其共同的核心要点包括：

　　一定要有资源池。把分散的计算资源集中到大的资源池里，以方便统一管理和分配。例如前面讲的D所管理的资源池。

　　按需分配、自助服务。用户实际消耗多少资源，就被分配多少资源;用户对自己得到的资源能够自助管理。例如前面讲的“机房”。

　　灵活的资源变化。随便撤掉一台硬件的电脑，其上面的信息和活动会自动转移到别处去;随便增加一台电脑，其资源会随时添加到资源池里去。所有这些增减，用户根本意识不到。例如前面讲的“配载调配和平衡”。

　　一定要有记账系统。用户消耗了多少资源，如何给这些资源计费，系统有详尽的信息采集和报告，以便对用户收费(即使是免费，也得有详细的记账)。例如前面提到用户输入信用卡，就是以记账为前提。

　　在组建云的技术上，说到底，就是用软件产品(如前面提到的C和D，并通过监控程序)来管理、组织、和分配经过抽象或虚拟的硬件计算资源。除了个别企业用自己的技术建设、和服务外，现在常见的云技术提供者主要有：VMware、微软、Citrix、和OpenStack等。前两者是完全的商业产品;Citrix公司在监控程序上采用的是开源的Xen;OpenStack则完全是开源免费的，它的监控程序主要采用开源的KVM和Xen，也可以是其它的开源软件。

　　按照服务的对象和范围，云可以分为三类：

　　私有云：建一个云，如果只是为了单位(企业或机构)自己使用，就是私有云。就前面提到的“机房”而言，每个“机房”只是为本单位的不同部门、或不同用途而设立的。

　　公众云：如果云的服务对象是社会上的客户，就是公众云。前面提到的“机房”可以是任何社会上的企业、单位、或个人。Amazon公司的AWS是现在世界上最大的公众云。其它公众云提供商还有Google、Salesforce、苹果的iCloud等等。

　　混合云：如果一个云，既是为单位自己使用，也对外开放资源服务，就是混合云。有时，把两个或多个私有云的联合，也叫混合云。　　“云计算”的五大特点

大规模、分布式“云”一般具有相当的规模，一些知名的云供应商如Google云计算、Amazon、IBM、微软、阿里等也都拥能拥有上百万级的服务器规模。而依靠这些分布式的服务器所构建起来的“云”能够为使用者提供前所未有的计算能力。

虚拟化云计算都会采用虚拟化技术，用户并不需要关注具体的硬件实体，只需要选择一家云服务提供商，注册一个账号，登陆到它们的云控制台，去购买和配置你需要的服务（比如 云服务器，云存储，CDN等等），再为你的应用做一些简单的配置之后，你就可以让你的应用对外服务了，这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源，这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个IDC(Internet Data Center)一样。

高可用性和扩展性那些知名的云计算供应商一般都会采用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。基于云服务的应用可以持续对外提供服务（7*24小时），另外“云”的规模可以动态伸缩，来满足应用和用户规模增长的需要。

按需服务，更加经济用户可以根据自己的需要来购买服务，甚至可以按使用量来进行精确计费。这能大大节省IT成本，而资源的整体利用率也将得到明显的改善。

安全网络安全已经成为所有企业或个人创业者必须面对的问题，企业的IT团队或个人很难应对那些来自网络的恶意攻击，而使用云服务则可以借助更专业的安全团队来有效降低安全风险。　　

我们先来说说云计算：

这个问题内行来看就是：云计算依靠强大的运算能力，使得成千上万的终端用户不担心所使用的计算技术和接入的方式等都能够进行有效的依靠网络连接起来的硬件平台的计算能力来实施多种应用。

那么不懂的人可以这样理解：一堆你不了解的硬件、软件等在为你服务。这对硬件和软件就像一朵云，同时拥有超强的计算机能力，这就是云计算。

云计算从何而来？我们又为什么要用到它？

一、 云计算的前身是grid computing

grid computing就是传统的网格计算。网格计算就是将一个计算分割成片段，提交到网络系统上的各个计算机上(格点)，工作做好进行汇总完成。grid一般都是用在学术界，单台计算机的运算和存储显然是不可能完成的，因此就必须使用网格计算了。

二、云计算的基础是什么？

储存+处理器，要支持无数的应用请求并负责保证储存和计算的性能。

三、云计算有哪些例子？

储存：把文件从这里上传到互联网，从另外一个地方可以下载

计算：在搜索引擎查找内容，几秒即可得到答案。

四、自己能够搭建一个云计算环境吗？

当然可以，我们可以利用开源的项目来搭建一个云计算环境：你可以hadoop+hbase+php(包装API)也许就实现一个简单的云计算环境。

五、更简单的例子？

布式的邮件系统就是一个云计算的雏形：计算分布在各个节点上，应用(邮件收发)通过一个统一的平台来处理，也算是符合云计算的定义了，不过只能支持最简单的一种固定应用。

六、复杂一点的例子?

google的云计算的逻辑关系：gfs 实现存储，bigtable 实现结构化、半结构化数据存储，map/reduce 实现将分布在各个节点上的计算和merage起来，剩下的就是进行job的管理器，管理工作的提交和触发，然后就是我们看到的appengine了。

七、 程序员应该关注哪些软件?

hadoop 项目应该是一个比较有前途的一个。

八、我们为什么需要云计算？

企业的雄心+个人电脑性能进展缓慢+我们处在数据指数膨胀的年代。未来的计算越来越庞大，到了我们干脆说“云”来替代其中的一切细节的时候。

九、云计算的下一步是什么？

云计算api的标准化是一个最需要进行竞争的，基础的技术平台的完善还需要时日，云计算未来也许会是免费的，当更多的云计算蓝队云平台出现的时候，然而跑在云上的应用却没有那么多。

七、云计算还有更有趣的

你可以提供一个云计算，利用云计算包含在你自己的云计算里，然后提供一个统一的api，云计算会整合成一个，成为一个超大的云计算平台，那个时候，也许自己家的电脑也可以接入云计算平台成为其中的一个计算的提供者。

国内有很多云计算云服务提供商，蓝队云专注云计算云服务有着资深的经验，并有足够的技术去为客户24小时服务。