在现代生活中，“云”似乎成为了一种新型时尚。它改变了小到消费者、大到开发者与公司对大量数据的处理方式。Andrew Meola在这篇文章中为我们介绍了云计算、雾计算及二者与物联网的关系，深刻地为我们分析了物联网对我们的影响。

物联网正在开始改变我们度过一生的方式，但所有这些额外的便利与效率都是有代价的。

物联网可以收集到前所未有的范围内的大量数据，进而会对网络结构产生巨大的压力。因此，许多公司正在竭力寻找减少这种压力的方式，并解决数据上的问题。

云计算中使得相连接的设备一起工作的功能就成为了最主要的部分。但云计算和物联网会在未来我们收集到更多数据时起到不同的作用。

下面我们将列举一些云计算与物联网间的不同之处，详细阐述云计算在物联网中的作用，并且解释作为云计算的衍生物的“雾计算”到底是什么。

云计算与物联网间的不同之处

通常简单地被我们称作“云”的云计算，是指将数据、应用、照片、视频以及其他更多文件通过互联网上传至数据中心。IBM将云计算分为了以下六种类型：

软件即服务（SaaS）：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。

平台即服务（PaaS）：提供各种开发基于云计算的应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在购买与维修硬件、软件、虚拟主机或是其他更多东西上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。

基础设施即服务（IaaS）：在单次使用的基础上为公司提供服务器、储存器、网络服务以及数据中心。

公共云：公司享有并有权管理这些空间，公共云为其提供通过公共网络更快接近用户的渠道。

私人云：与公共云类似，只不过该空间只有特定的一方（用户、组织、公司或其他对象）享有。

混合云：拥有私人云的基础，但能够提供公共云的分享渠道。

同时，物联网是指设备与互联网的连接（并不是通常人们所说的智能手机与电脑之间的连接）。车辆、厨房设备、甚至是心脏监护器都可以通过物联网连接。并且，随着物联网在未来的繁荣，更多设备都将被列入物联网名单之中。

我们可以看到，物联网和云计算并不是同一回事，但它们都将为即将到来的数据新世界而努力发挥他们自身的作用。

云计算在物联网中的作用

云计算和物联网都为我们完成日常的任务提供了极大的便利与效率，两者之间也相得益彰。物联网收集了大量数据，而云计算为这些数据到达其终端提供了便捷的途径。

如今几大物联网云平台中的亚马逊AWS云服务，指出以下六点云计算的优势与带来的益处：

不断变化的开销使你只需要付你所使用的计算资源的花费，不会多花钱；

像AWS这种产品提供者可以实现更大规模的经济，因而为消费者节约了开销；

不再需要猜测你的基础设施能力的需求；

云计算加快了开发者获取资源的速度与灵活性；

可以节省在运行数据中心上的花销；

可以在几分钟内将你的应用安装到全球的所有设备上。

市场上一些发展较好的物联网云端包括亚马逊AWS、通用电气Predix、谷歌Cloud、微软Azure IoT Suite、IBM Watson和Salesforce IoT Cloud。

雾计算：新生代云计算？

雾计算比这个看起来很聪明的名字看起来更厉害。雾计算也被称为边缘计算，它为计算设备提供了收集并管理数据的方法。不是在云端或是遥远的数据中心，而是就在较近的当地地区在这种模式之下，传感器以及其他连接性设备将数据发送至一个附近的边缘计算设备上，之后可能会是由一个像交换机或路由器这样的网间连接装置来处理并分析数据。

Business Insider的优质搜索服务“BI智能”预测，在2020年，企业和政府将有58亿个物联网设备会使用雾计算——数量比2015年增长了5.7亿。许多物联网设备并不具有强大的计算能力，所以比起云计算来说，雾计算能提供更好的从这些设备中收集与处理数据的方法。

云计算与物联网将会改变我们在未来储存与传输我们所收集到的数据的方法。物联网也将会更深远地影响我们下一代日常生活中的其他领域。

降低成本是企业云采用的主要驱动力。但是，如果没有适当的规划，云计算成本可能会快速超过内部部署基础架构的成本。

由于一次性设置成本与传统数据中心的资本支出相似，因此云迁移可能会带来高昂的价格标签。而且，即使工作负载驻留在云中，也会有许多因素，例如数据存储和传输成本，这些因素会增加持续的运营支出。此外，用户可以轻松部署云服务，可以快速增加每月帐单。

为了避免贴纸冲击，企业应该在离开场所之前仔细估算云计算成本，包括与初始迁移相关的成本。

一、权衡前期成本与持续成本

在最简单的情况下，企业可以在云中启动现有应用程序，迁移数据，然后重定向服务以使用云托管版本的应用程序。这种迁移方法 - 称为提升和移位 - 在前期成本低廉，但从长远来看可能最终导致企业损失更多，因为应用程序尚未经过重构以利用云架构。在此模型中同步关键业务数据并确保云托管应用程序集成到现有IT管理基础架构中也可能成本高昂。

因此，企业在迁移到云之前重构应用程序是很常见的。此过程可能会带来更多的前期成本，特别是对于高度定制或遗留应用程序，但有助于降低持续成本。

通常，考虑将在Windows VM上运行的应用程序迁移到Linux VM作为另一种节省成本的措施。并且要小心许可的应用程序，例如ERP系统，因为这些工作负载可能会因预先存在的许可协议而特别增加成本。数据密集型工作负载也可能导致高数据传输费用。

云迁移顾问可以执行自定义的成本估算，以帮助企业更好地了解其前期和持续成本。它们还可以为重构和迁移应用程序，将数据同步到云以及重新协商软件许可协议提供指导。

二、使用云成本计算器，其他工具

云成本计算器和估算工具可让企业在迁移之前衡量特定配置的总体成本。这些评估基于计算实例大小，数据存储要求以及网络和SaaS使用情况。此信息对于评估成本和确定应用程序是否是云计算的良好候选者（在迁移之前）非常有用。

领先的IaaS提供商用于估算云计算成本的工具包括：

AWS总体拥有成本计算器

Microsoft Azure定价计算器

Google云平台定价计算器

这些云成本计算器提供了一个界面，可根据企业计划使用的产品和服务以及使用频率来估算基础架构成本。

AWS还有一个额外的工具，即简单月度计算器，可根据数据传输等因素提供更详细的定价估算，还包括针对不同应用场景的可自定义模板。

虽然这些本机工具可能会有所帮助，但它们在评估许可，迁移和多云计算成本方面的能力有限。

但是，有第三方工具可以比较云提供商的类似服务的成本。这些工具（包括Unigma的公共云成本比较计算器和RightScale的云ROI计算器）可以在跨平台迁移特定应用或工作负载时更轻松地粗略比较价格。

此外，云迁移建模工具采用更复杂的技术来衡量现有应用的成本。例如，TSO Logic提供了一个复杂的成本评估工具，用于确定现有应用的当前拥有成本。然后，它围绕最经济的地方提出建议，以部署不同的工作负载。BMC TrueSight Cloud Cost Control可以自动清点现有应用程序并模拟将它们迁移到不同云平台的成本。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

在IT部门将在2018实施哪些广泛的IT项目这一问题上，根据国外行业媒体进行的“IT 优先事项2018”的调查，21.4%的IT专业人员认为网络技术是首要的IT项目，IT自动化(20.5%)和混合IT /云(20%)分别名列第二和第三。网络升级、自动化、云计划将是IT专业人员最为关注的三个IT相关技术。

“对速度、容量和低延迟的无尽需求正在推动企业对网络技术升级的投资。我的感觉是2018年对网络设备供应商来说将是收获巨大的一年。”技术研究和执行咨询机构Sepharim Research Group公司的首席研究员兼创始人Bob Egan这样表示道。

在云计算方面，许多企业正在投资的首选方案将仍是云计算服务与相结合的混合IT。近一半(44.6%)的受访者表示在2018年计划使用混合云部署的模式。基于云计算的企业应用程序(如CRM，ERP)等也继续列入受访者的软件计划名单中，其中22%的IT专业人士表示计划在2018年部署这些应用程序，混合云正逐渐成为企业发展和变革与数字化转型核心。

此外，IT自动化对于大多数IT专业人员来说，仍然是一项非常受欢迎的工作。调研机构Forrester Research公司高级分析师Paul Miller也谈到过IT自动化在数字化转型方面十分重要，并表示“IT团队可以以一致、安全、可靠、经济高效的方式发布新的应用程序和工作负载自助服务的方式高效地管理现有资源。”

对于物联网和人工智能则在本次受访者的优先级排名中靠后，专家表示“除了少数特定行业的早期采用者之外，物联网仍然是一项正在进行的工作，而人工智能由于技术尚未真正成熟，加之数据科学家供不应求，因此，出现这样的结果并不足为奇。”

雾计算（FogComputing）是云计算（CloudComputing）的延伸概念，由思科（Cisco）首创。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。

什么是雾计算　　现在流行的云计算，是把大量数据放到“云”里去计算或存储，弥补我们的电子产品存储空间不足或运算能力而存在的。　　相较于概念普及性更高的云计算，雾计算对很多人而言显得足够陌生。我们不妨通俗的定义：雾计算可理解为本地化的云计算。　　云计算重点放在研究计算的方式，雾计算更强调计算的位置。　　雾计算相较云计算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的位置不同！　　雾计算和云计算实际上又存在有很多相似之处：如都基于虚拟化技术，从共享资源池中，为多用户提供资源服务等。　　相对于云计算来说，雾计算离产生数据的地方更近，“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！所以，我们定义为：雾计算就是本地化的云计算，就直观理解了。　　雾计算介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型。此外，雾计算实际上并没有强力的计算能力，雾计算是将物理上分散的计算机联合起来，形成较弱的计算能力，不过这样的计算能力对于中小型的数据中心，完全够用了。　　其实，目前对雾计算的定义还不明确，各个利益团体在定义方面都有自己的立场和看法。　　雾计算最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof.Stolfo)起的，当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵。　　没成想美国思科公司把这个名词嫁接了过去并得到了发扬光大，也就是我们现在所讨论的“雾计算”。　　雾的优点　　除了提到的低延迟，雾计算还有以下优点：　　省核心网络带宽：雾作为云和终端的中间层，本就在用户与数据中心的通信通路上。雾可以过滤，聚合用户消息（如不停发送的传感器消息），只将必要的消息发送给云，减小核心网络压力。　　高可靠性：为了服务不同区域的用户，相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上。这也使得高可靠性成为雾计算的内在属性，一旦某一区域的服务异常，用户请求可以快速转向其他临近区域。　　背景信息了解：因为分布在不同区域，雾计算中的服务可以了解到区域背景信息，如本区域带宽是否紧张，根据这一知识，一个视频服务可以及时决策是否降低本地区视频质量，来避免即将到来的卡顿；而对一个地图应用，则可将本地区地图缓存，提高用户体验。　　省电：数据中心的电力消耗已经成为重要成本，其中冷却系统占有不可忽视的比重。雾计算节点因为地理位置分散，不会集中产生大量热量，并不需要额外的冷却系统，从而减少耗电。　　基于以上优点，雾能够弥补云的不足，并和云相互配合，协同工作。

雾计算在物联网中的运用　　IDC统计，到2019年，物联网产生的信息中，有45%会在接近本地的地方进行计算与储存，而这时光靠大型数据中心与云端是不够的。　　智慧城市，智能家庭，种种可预见的物联网应用在未来将极大的方便人们的生活。然而目前市场上智能终端设备的智能程度普遍令人不满。那么这个“智能”应来自哪里，怎样才能保障设备的智能呢？　　当资源不足时，一个直观的想法是将计算任务交给其他计算能力强的设备。物联网中有大量的终端设备，它们无法在本地完成计算做出决策，那么应该由谁来解决终端设备的资源不足呢？大家想到了云。　　云+雾　　雾计算自提出就是作为云计算的延伸扩展，而不是云计算的替代。在物联网生态中，雾可以过滤，聚合用户消息；匿名处理用户数据保证隐秘性；初步处理数据，做出实时决策；提供临时存储，提升用户体验。　　相对的，云可以负责大运算量，或长期存储任务（如：历史数据保存，数据挖掘，状态预测，整体性决策等等），从而弥补单一雾节点在计算资源上的不足。　　这样，云和雾共同形成一个彼此受益的计算模型，这一新的计算模型能更好的适应物联网应用场景。　　目前雾计算在物联网应用主要还是集中在工业物联网领域。这种设计主要使用局部的计算节点，在设备端（如：传感器、摄像机等）和云数据中心之间收集、存储和处理数据，而非使用远程云数据中心处理。比如国内的华制智能，这家总部位于深圳，在德国、日本、美国、以色列等国设立了8个海外办公室和研究院，在“智能制造+云”的商业生态中，是行业的领跑者。　　随着物联网市场的发展越来越成熟，消费者对于物联网应用的了解也逐步加深，于是我们看到更多由消费者参与并设计的案例出现，比如人工智能与计算机视觉应用结合也增加了对雾计算的需求。一个智能的物联网系统不仅需要收集和分析用户消费数据，在没有人类接入的情绪下它也需要作出相应的回应。　　为了达成这一点，物联网系统就需要通过分析从大量传感器中获取的数据进行实时人工智能推断，然后向机器发送指令，从而执行任务。在无人监督的环境中，人工智能引擎也需要实时收集实时数据，从而判断下一步需要采取的行动。　　对于智能物联网系统的下一代来说，雾或云的混合架构会是趋势。事实上，大型的云服务提供商已经开始进军雾计算，他们提供了重要的标准（像OpenFog联盟）以及推动物联网雾产品兴旺发展的生态系统。在设计智能雾计算节点或端点时，我们会在几年内看到嵌入式处理平台的数量不断增加。　　除此之外，工程师需要采用特定领域的算法和神经网络设计，从而在短时间和预算内交付产品，满足使用需求。　　对雾计算的展望　　有报告显示，到2022年，全球雾计算市场的机会将超过180亿美元，预测雾计算的最大市场依序是能源、公用事业、运输、医疗保健和工业类别。　　雾的总体收入来源最主要是硬件（51.6%），其次是雾应用程序（19.9%）和服务（15.7%）。

到2022年，随着雾功能并入现有的硬件中，开支将转移到应用和服务上。　　科技巨头在雾计算的布局　　Arm，Cisco，Dell，Intel，Microsoft，普林斯顿大学共同投资创办的雾计算研究项目OpenFog　　Orange(法国电信)与Inria(法国国立计算机及自动化研究院)共同主导的雾计算与大规模分布式云研究项目Discovery　　华为的“全面云化”战略　　Intel的“CloudComputingattheEdge”项目　　NTT的“EdgeComputing”项目　　AT&T的“Cloud 2.0”项目

为什么很多人都不能走到技术的最后？为什么很多做技术的人拿不到年薪20万以上？为什么大家基本都不相信年薪百万不是梦？

我们先来看一下一个Python全栈工程师的学习课程吧！

学习目标

帮助公司开发各种自动化工具，定制开发各种开源软件帮助评估和优化业务技术架构开发公司的内部办公系统、CRM、网站等做个全栈工程师，就是指什么都能做的样子

学习课程介绍

浅析阶段——疗程1

语言基础 （5-6周）

数据类型流程控制常用模块函数、迭代器、装饰器递归、迭代、反射面向对象编程购物车程序ATM信用卡程序开发计算器程序开发模拟人生游戏开发

轻撸怡情——疗程2

网络编程（4-5周）

Socket c/s编程、Twisted异步网络框架、网络爬虫开发多线程、多进程、协程gevent、select\poll\epoll生产者消费者模型审计堡垒机系统开发FTP服务器开发批量命令、文件分布工具RabbitMO消息队列、SqlAlchemy ORM类SaltStack配置管理工具开发Redis\MemCache\MongoDB缓存数据库

重则伤身——疗程3

Web基础开发（3-4周）

Html/CSS基础Dom编程原生JS学习Jquery/EasyUi/AngualJSAjax异步加载HIghchart画图BootStrap

继续伤身——疗程4

算法&设计模式（1周）

冒泡、二叉树、哈希、折半等常见算法学习工厂模式、单例模式、享元模式、代理模式等常用设计模式学习

灰飞烟灭——疗程5

Python WEB框架（5周）

MVC架构讲解自行开发一个WEB框架Django\Tornado\Flask\Bottle\WebPy框架学习Session\中间件\ORM\Cookie\CSRF\FORM…Restful API框架权限管理后台开发开发BBS论坛开发WEB聊天室

放弃治疗——疗程6

项目实战篇（8周）

购物商城开发主机管理+任务编排+运维审计堡垒机开发分布式Nagios/Zabbix监控产品开发CMDB资产管理开发基于用户视角的网站访问质量检测分析平台开发Docker自动化管理平台开发OpenStack二次开发

全部课程学习时间在26-29周之间，约为7个月。

学完以上课程能够开发自动化运维平台、监控、CMDB、Docker\OpenStack\Zabbix等开源软件二次开发、WEB聊天软件、BBS、博客、企业网站等，月薪基本在1.5K-2.0K之间，工作多年经验的架构师薪资难以预估。

怎么样，你能坚持学习实现月薪过万吗？

幽默段子：一位中国留学生在美国商店打工，不带计算器，抬头望天，心算找零。　　顾客大为惊讶，纷纷掏出计算器验证，皆无误，也抬头望天，惊恐地问：“这就是云计算？”

把车停在海边的结果！

英语老师批改作文大发雷霆说：“我从没见过这么烂的作文！”另一个老师问：“写得什么？”英语老师说：“王子和公主的故事。”“不错啊。”“什么不错，他竟在开头写王子问公主‘Can you speak Chinese？（你会说中文吗？） 公主‘Yes！’（是的），后面就全是中文了！！”

你永远不知道你的队友在干嘛！

丑男拿著九十九朵玫瑰献给漂亮的女同事，“嫁给我吧！我爱你！”女：“算了吧！我没感觉。”男：“请告诉我那一点不好，我改。”女：“你到底喜欢我那一点！我改。”

猜猜他们两个能成不。

有天跟同学出去吃饭。

男朋友手机里的你!

吃友！

妹子手法很专业！

我被封印了，快救救我！

无服务器架构可以降低成本并改善用户体验。而企业应该对无服务器模型如何改变日常的云操作做好准备。

　　虚拟资源总是为运营团队带来挑战。大多数IT专业人员在组织部署服务器，维护一致的操作系统和每个中间件，以及向这些服务器分配的应用程序的工作中锻炼和学习了他们的技能，从而可以优化效率和性能。但虚拟资源，特别是云中的资源，却破坏了与物理世界的联系。他们要求云计算运营团队以新的方式规划主机，并查看重新部署。

　　无服务器计算这个新兴概念在云中运行，要求IT管理员和云运营团队对此有着更大的认知，从跟踪云成本的方式到他们使用的管理工具。

　　无服务器计算改变了公共云的成本

　　无服务器计算是用于公共云服务的模型，用户在其中运行应用程序组件，而不是运行应用程序组件的资源。使用无服务器计算，云提供商不会为备用资源收取费用，并且应用程序不会分配给特定的托管环境。云服务提供商根据服务级协议和自己的资源效率，决定在需要时运行应用程序组件的位置。

　　裸机或虚拟机的IT运营实践与传统的即付即用云定价模式相当。用户构建一个包含正确操作系统和中间件版本的机器映像，将其与应用程序映像相结合，并将其部署在具有所需特定特性的云服务器上。

　　无服务器计算将云服务器的明确概念视为远程服务器。用户不需要为服务器实例支付固定的费用，而是在应用程序运行时支付。这意味着使用多样性的应用程序可能会降低成本，而持续运行的应用可能会花费更多。

　　对于无服务器计算，云计算操作团队需要根据每个单独应用程序组件的使用情况重新考虑应用程序成本。首先，部署传统的监控工具，以了解应用程序的使用频率。在这个意义上说，这意味着是给定的工作，而不仅仅是可用的。这些使用率与云计算提供商的无服务器定价模式相结合，将会告诉用户哪个供应商将以最低的成本运行无服务器应用程序，哪些应用程序可能不适用于无服务器模式。

　　管理事件驱动的应用程序

　　降低成本并不是无服务器计算为云运营团队带来的唯一大变化。无服务器计算的主要驱动力并不是价格，而是它的灵活性。大多数遗留应用程序都是事务性的，这意味着一组特定的用户会生成应用程序处理的特定查询或更新。

　　云中的无服务器计算由基于事件的应用程序驱动。这些应用程序可能不仅与少数用户相关，而且可能与数百万移动用户或数十亿的互联网设备相关联。在某些时候，这些应用可能根本就没有任何事件，而在其他情况下，它们可能会被淹没。为了处理这个应用程序模型，最好根据需要调动处理资源，这就是无服务器计算适合的原因。

　　然而，无服务器计算的灵活性和弹性也会产生云操作问题。首先，不可能按需扩展所有应用程序或其组件。用户必须确保同一应用程序的两个副本可以并行运行，而不会在数据库更新中相冲突。另外，确保当用户启动大量无服务器组件来处理增加的负载时，它不会影响核心业务应用程序(如数据库系统)的性能。

　　无服务器应用程序是不同组件的混合，不断的运行和消失。云计算团队不能通过测量虚拟机的使用量来确定其功能和成本的总和。这意味着云计算管理团队以及运营和开发团队必须建立新的合作伙伴关系，以最佳地使用无服务器计算。

　　实现云管理工具和数据，实现无服务器

　　这些IT团队还需要新的数据，以便在无服务器计算中成功部署和维护应用程序。原有的虚拟机操作数据在无服务器云端中无效甚至不可用。相反，云计算提供商自己的无服务器应用程序的工具和统计信息将成为日常使用的关键操作资源。当用户选择无服务器的云提供商时，请记住，他们的业务数据和工具与定价一样重要。

　　用户仍然可以用自己的云计算提供商数据来补充。通过与开发人员的合作，IT团队可以在每个应用程序的无服务器组件中包含一些统计信息收集功能。应用程序本身也可以为用户提供端到端的响应时间和体验质量(QoE)数据。云计算中无服务器计算的运营重点是应用程序性能，而不是虚拟机性能，因此专注于新的数据以便正确管理。

　　无服务器计算仍处于起步阶段。传统的IT和云操作工具对无服务器环境的适用性有限。即使在部署完全虚拟时，专注于部署的DevOps工具也无法正常运行。大多数用户可能会忽视自定义应用程序以进行无服务器使用的需求，因此很难获得好处或没有好处。为了无服务器采用，用户仔细规划每一步，并验证其是否能够维持体验质量(QoE)和成本效益。

云计算这三个字，相信你一定听过无数遍了

但云计算到底是什么，你能回答出来吗？

其实早在2006年

Google的CEO施密特就提出了云计算的概念

然而十多年过去了

很多人依然觉得云计算“云里雾里、远在天边”

今天我们就一起侃侃云计算、云服务那些事儿

云计算是互联网的产物

要聊云计算，还要从头开始说起… …

很久以前

人们用结绳、算筹、算盘来进行计算

到了十七世纪四十年代

帕斯卡发明了机械计算器

（机械计算器）

又过了三百多年

出现了电子计算器

（电子计算器）

上世纪四五十年代

世界上第一台通用计算机在美国诞生

随后，计算机技术以惊人的速度发展

陆续诞生了：

第一代电子管数字机

第二代晶体管数字机

第三代集成电路数字机

第四代大规模集成电路机

计算机又催生了互联网技术

上世纪九十年代开始

互联网浪潮席卷全球

网上自有黄金屋

网上自有颜如玉

网络打开了新世界的大门

再后来，大家工作学习娱乐都离不开网络

上网的人多了，服务器响应也越来越慢

为了提升响应速度

人们加CPU、加内存、加硬盘

但服务器依旧鸭梨山大、处处受气

没事，换上最新、最高级的

CPU、DDR内存、SSD硬盘！

可硬件设备更新的速度

赶不上网友们日益高涨的上网热情

于是，服务器继续崩溃

人们又想出了NB的方法：

增加更多、更好的服务器！！！

虽然增加服务器提升了响应速度，但过度繁重的结构也加大了网站设计和构架的难度，导致系统不稳定，如果一个系统崩溃，就要引入不同的服务器来做不同的支援。在这样的模式下，大量计算资源被浪费在无限制的相互消耗中。

后来，大佬们想到一个好办法：把所有计算资源集结起来，通过并发使用资源完成操作请求。每个操作请求都可以按照一定的规则分割成小片段，分发给不同的机器同时运算，每个机器只要做很小的计算就可以，最后再将这些计算结果整合，输出给用户。

于是这样一种像云朵一样取之不竭、随处转移、云里雾里的模式，就叫做云计算。

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）的定义：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，用户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，服务等），这些资源就能够被快速提供。而使用基于互联网的方法来计算、存储和开发的公司，都可以叫做云服务公司。

虽然都是提供云服务，但服务也有不同的层次，分别为IaaS（基础设施即服务Infrastructure-as-a-Servic）、PaaS（平台即服务Platform-as-a-Service）、SaaS（软件即服务Software-as-a-Service）。

这三个名词乍一看是不是感觉有点懵，不急，我们打个比方：

假设你要玩游戏，但是不巧家里的电脑被熊孩子or女友or父母霸占了，于是你选择租一台或者去网吧。

IaaS:去隔壁王老板店里租，王老板有各种各样的电脑，但都是裸机，如果要玩英雄联盟，你要自己先装windows和LOL才能愉快地开撸。

PaaS:巷子里的小网吧，windows帮你装好了，要玩游戏的话，你要自己下载安装相应的软件。

SaaS:至尊网咖，windows装好了，游戏、播放器、浏览器也一应俱全，你想玩啥就玩啥，饿了渴了还能点零食和饮料。

所以，IaaS就是提供服务器、存储、网络硬件等基础设施租赁服务；PaaS就是将开发、运行平台作为服务，为客户提供开发、分发应用等解决方案；SaaS就是提供各种用户所需要的特定的应用软件服务。

而根据云计算服务性质的不同，可将它分为公有云、私有云、混合云。这些云又是什么东东？有哪些区别呢？我们以吃饭为例子，简单做个类比：

张三、李四、王五住一栋楼，楼下有一个大饭店。

张三一直在家做饭，这是私有云，家里的厨房就是自建数据中心。李四一直在饭店吃，这是公有云，饭店就是云数据中心。王五牛叉，在饭店有个固定包间，包间不对外人开放，这是托管型私有云（有的也叫专有云），包间就是云数据中心的托管服务器。

有一天，张三家来了好多客人，这是业务突增，家里坐不下，要去饭店吃，这是私有云转公有云。

张三妈妈省吃俭用，对张三说，你们去饭店吧，我和你爸在家吃，对张三家来说，这顿饭一部分人在家吃，一部分人在饭店吃，就成了公私混合的混合云。

所以，私有云就是为某个特定用户建立的，只能实现小范围内的资源优化。公有云是为大众建的，所有入驻用户都是租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户，就像饭店里一桌顾客走了马上迎来下一桌顾客，能够在大范围内实现资源优化。而混合云，顾名思义就是几种形式的云服务的任意混合，这种混合可以是计算、存储，也可以两者兼而有之。

云计算能降低用户的软硬件成本、运维成本，帮助用户提升服务、弹性扩展、高效部署。其实，云计算的本质就是社会分工，社会分工所产生的价值云计算都能产生，比如规模化、精细化所带来的成本降低与效率提高等等。

“云计算是未来的方向”这一观点已经成为业界共识，企业上云也成为各行各业的发展新浪潮。目前，XDC+与腾讯云建立了合作伙伴关系，为企业量身定制行业云解决方案，让金融、教育、医疗、政企等各个领域的客户享受云变革带来的红利。

云时代已经开启，再不上车就晚啦~

来吧，携手XDC+、腾讯云

一起共建云端新生态！

文末附个小调查：

最近大家都在关注哪些黑科技，接下去想听小编唠嗑哪些新技术，欢迎投票~

云计算成本计算器在云计算规划和持续管理中起着关键作用。云计算供应商经常把低价格作为使用它们服务的主要原因之一。

在Right Scale 2017年云状况报告中，35%的受访者表示其工作采用云计算节省了成本。但是，尽管云计算可以为企业节省资金，但确定企业可以节省多少资源却非常复杂。

简而言之，就是为什么企业需要一个云计算成本计算器的原因：监控不断变化的成本至关重要。

基础设施即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)价格因各种因素而异，不同的供应商提供不同类型的服务和不同的折扣级别。就在企业认为已经搞清楚了价格的时候，供应商可能已经降低价格，而且企业必须再次对成本进行计算。而采用成本计算器可以帮助企业跟踪这些云计算价格变化，这很有帮助。

而对于企业的好消息是，所有主要的云计算供应商都提供云计算成本计算器。为了与竞争对手保持一致，大多数公司每年都会多次调整价格，而云计算供应商一直在以降低价格的方式参与所谓的“底线竞赛”。他们将相应地改变成本计算器的设置。

很显然，大多数组织需要一个特定的数量(或接近范围)的云计算服务，以及在与供应商签约之前花费多少钱。生成精确的云计算成本估算数字，不仅需要成本计算器，还需要一点时间来权衡内部变量，并可能与云计算提供商进行一些对话。企业需要提前计算自己的云计算费用，并随时关注费用变化。如果企业准备好比较云计算类型和供应商，请参阅一些专业的云计算综合指南。

云计算的经济效益

企业充分理解云计算成本计算，则需要了解云计算模型的财务收益。对云计算很陌生的人常常想知道云计算如何为企业节省资金。毕竟，大型企业无论是采用自己的数据中心还是外部云提供商的服务，都可能需要相同数量的服务器。云计算如何节约成本?专家指出了公共云的一些经济利益：

规模经济：全球一些最大的公共云供应商运营的数据中心数量庞大。这些操作的规模和规模允许供应商获得硬件折扣，并实施使其操作和维护非常高效的措施。因此，云计算提供商运行数据中心的成本要低于规模较小的企业运营数据中心的成本。

消除过度配置：大多数组织有一段时间运行更多的工作量，但平时不会这么多。例如，一个组织的会计系统可能会在月底进行结帐，他们的电子商务系统可能会在月底几天内突然激增。因此，他们必须投资额外的存储和计算基础设施以适应这些高需求时期。但是在云端，组织只为他们正在使用的内容支付费用，从而消除了与过度配置相关的前期费用。

将资本支出转换为运营支出：通过云计算，企业可以节省大部分预付费用，而通常按月支付订购费用。将这些资本支出转换为营业费用可以增加现金流量，减少公司的税收，这两者都是有利于企业获得利润。

降低相关成本：当企业使用公共云时，可以消除或减少与内部数据中心相关的房地产和电力成本。另外，不需要IT人员部署和运营基础架构，这可以减少劳动力成本，或者为其他更加有利可图的项目腾出工作人员。

自动升级：当企业为自己的数据中心购买硬件时，很多企业通常无法每三年更新一次。但是，当他们使用云计算服务时，组织可以选择最新的硬件，并自动更新软件。这可以提高性能，从而帮助员工更快地完成工作。

较高的生产力：依靠云计算服务意味着员工可以随时随地从任何地点访问他们的数据和应用程序。这可能会让企业的生产率提高。

提高可用性：总的来说，云计算服务的停机时间比内部部署的数据中心要少，这可以带来更高的生产力改进。

如何计算云计算成本

鉴于云计算带来的潜在财务利益，许多企业急于找出可以节省更多费用的云计算模型。许多IT部门在获得云计算项目批准之前，需要为云计算制定商业案例。

然而，计算云计算成本是非常困难的，因为许多不同的因素会影响最终的价格。以下简要概述了在云计算或存储定价中发挥作用的主要因素。企业需要类似的信息来估算其他类型云服务的成本。

服务：企业需要知道的第一件事是需要使用哪些特定的云服务。每个供应商的可用服务阵容略有不同，因此如果企业想比较价格，则需要进行一些研究。另外，不要忘记添加任何自己需要的相关服务;例如，如果企业正在使用Amazon Elastic Cloud Compute(EC2)，请考虑是否还需要负载平衡服务，这将影响最终价格。

实例：“实例”是企业需要什么类型的服务器的云计算术语。主要厂商都根据所需的CPU内核数量、内存、附加存储、I/O要求，以及是否需要GPU来提供多种不同级别的选择。企业选择的实例将在其最终成本中扮演一个非常重要的角色，因此企业要确保选择能够提供所需性能的规模，而不必付出超出自己的需求的代价。

地理区域：价格有时会根据企业选择使用的供应商的云计算数据中心而有所不同。一般来说，当企业选择离自己的物理位置最近的区域时，将会获得最佳性能和最低延迟。但是，由于合规性要求，某些企业可能需要为某些工作负载选择特定的区域，在某些情况下，企业可能会选择区域之外的数据中心来满足其灾难恢复或业务连续性要求。

操作系统：确定操作系统许可费可能是估算云计算成本的一个棘手问题。供应商将允许企业向Windows或Linux服务器提供包含许可费用的服务器，但将现有许可协议转移到云端可能更具成本效益。

免费层级：所有领先的公共云供应商都为其服务提供免费层级，但程序的细节差别很大。企业需要与提供商联系，看看是否有资格获得免费服务，以及可以使用这些服务多久。

支持：企业将在云端运行的工作负载需要哪种级别的支持?显然，关键业务生产工作负载需要比开发或测试环境更快的支持响应时间。许多供应商根据企业的需求提供不同级别的支持，而这些级别会影响云计算成本。

利用率：一些云计算工作量可能会持续运行，而其他云计算工作量每个月只能运行几个小时。由于云计算费用取决于企业使用该服务的时间，因此企业的使用率将显著影响其每月帐单。

折扣：好像所有这些都不够复杂，主要的云计算供应商提供了各种不同的折扣计划。企业可以通过获得批量折扣来降低成本，通过允许供应商“抢先”不需要立即运行或通过参与其他程序运行的工作负载来分担部分或全部用量。

云计算存储成本

对于云计算存储，某些定价因素(如地理区域)与计算成本相同。但是，其他公司则有些不同。企业需要知道自己需要的存储量(以GB或TB为单位的数据大小)，需要的冗余级别，以及需要访问或执行存储事务的频率数据。企业也可能会遇到与数据传输相关的费用，根据其是否需要数据块、文件或对象存储，其价格可能会有所不同。某些供应商还会允许企业指定其数据是存储在机械硬盘还是固态硬盘上。

云计算成本计算器

在大多数情况下，理解影响云计算成本的所有因素的最简单方法是使用供应商的成本计算器。然而，要警告的是，这些工具最好的做法是对成本进行粗略估计，企业的实际账单可能会有很大差异。

AWS公司提供简单的每月计算器，可以估算最流行的云计算服务的成本。它还包含一些有用的示例数据，说明在AWS云平台上运行网站或使用Amazon云平台进行备份和灾难恢复时需要考虑的因素。AWS公司还拥有一个总体拥有成本(TCO)计算器，旨在通过使用AWS云计算，而不是企业自己的数据中心来显示其可以节省多少成本。但是，由于每个组织的成本都会有很大差异，因此TCO计算器可能会或可能不会对企业的特定情况计算的非常准确。

微软公司的Azure定价计算器是任何云计算成本估算工具中最具吸引力和直观的界面之一。它建议企业一起购买的服务，并在屏幕右侧的方框中保持Azure费用的总计数。像许多其他服务一样，它也有一个TCO计算器，其TCO工具比其他一些更有用，因为它允许用户调整关于电力成本、人工成本、软件成本等假设。

谷歌云平台的定价计算器具有相当人性化的界面。它还有一个TCO计算器，将谷歌云的价格与AWS云的价格进行比较。

IBM公司为其Bluemix PaaS提供了一个非常基本的定价计算器。要获得有关折扣的信息，企业必须直接与IBM公司联系。其SoftLayer IaaS承诺“没有多云定价的云”，其虚拟服务器成本计算器具有独特的滑块界面，使其成本计算器易于使用。

其他具有云成本计算器的网站包括以下内容：

The Cloud Calculator

Rackspace Cloud Calculator

VMware vCloudAir Pricing Calculator

此外，Cloudability，CloudCruiser，CloudCheckr，Cloudyn，CloudAware等供应商还提供用于估算、管理和优化云成本的付费服务。