“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。

【编者按】近日，爱分析对外发布了《中国云计算行业报告》（以下简称报告），《报告》称，中国云计算场规模突破千亿大关，但市场渗透率只有5%-7%，仍然处于相对早期阶段。此外，融合和智能化是云计算领域的两大重要趋势，基础云服务将成为企业基础IT服务的入口，应用云领域“重中台+轻应用”是未来趋势。

以下是具体解读，亿欧转载自爱分析，经编辑整理，供行业人士参阅。

01 云计算的趋势一：融合

爱分析定义云计算市场是从底层基础设施到上层应用软件，包含IaaS、PaaS和SaaS。爱分析将云计算市场分成基础云服务和应用云服务两大细分领域。基础云服务更多以提供IT资源和运维服务为主，应用云服务则主要面向具体应用场景，包含通讯、HR、CRM等细分领域。

云计算第一个趋势是融合，IaaS公司现在往PaaS层演进，PaaS公司在做SaaS应用，HR、CRM等SaaS公司在提供PaaS能力。

发生融合的原因是企业服务公司一般以单点切入，之后会不断扩充产品线，最终成为企业服务领域的入口。

从美国市场来看，上一个时代SAP、Oracle这些2000亿美金市值的公司，都是从单点切入的，Oracle 从数据库切入，SAP从ERP系统切入，最终都成为企业服务领域的综合服务商。云计算时代，Salesforce从销售云进入，逐步涵盖整个CRM领域。

国内市场，阿里云是典型案例。2009年成立时，阿里云主要提供计算、网络、存储；2012年阿里云开始与一些厂商合作，共同开发PaaS平台，提供PaaS业务；2015年阿里云开启云市场，阿里云提供平台，吸引大量SaaS公司入驻平台，从而建立SaaS生态。

融合使得阿里云可以提供更多高毛利率业务，本身云计算是很烧钱的业务，但2017年阿里云的EBITA已经做到-4%，几乎可以实现盈利。除了阿里云本身体量规模足够大、客户量超过100万之外，另一个重要原因是阿里云在做PaaS业务，IaaS的毛利率只有40%，而PaaS的毛利率能够达到60-70%，用云市场这种生态方式做SaaS毛利率会更高。

02 云计算的趋势二：智能化

智能化是云计算的另一大趋势，云计算平台会积累大量的数据，基于数据去做数据挖掘、人工智能应用是非常自然的延伸。另外，AI提升了云计算厂商的天花板，未来面向更大市场空间。单纯云计算业务，其实只是企业IT预算的一小部分，而大数据、AI会使得云计算厂商切入企业的业务预算，甚至进入企业的人力服务市场。

以智能客服为例，爱分析测算整个云客服软件市场大概就是30-50亿市场规模，但整个客服人员市场是3000-5000亿市场规模。对于云计算公司，只有提供大数据和AI能力后，才能从原来30亿市场，逐步切入到3000-5000亿大市场。

以腾讯云为例，它的AI战略已经搭建出相关体系。不仅仅以提供GPU等基础计算资源，还涵盖中间层的计算框架，再到上层AI具体应用。

03 千亿云计算市场，基础云服务占据三分之二

云计算经过十年左右的发展，整体行业趋于成熟，但渗透率并不高。全球市场，全球IT总投入大概是3.5万亿美金，其中云计算市场只占到3000亿美金左右，整个市场渗透率只有10%左右，而国内云计算市场渗透率更低。

爱分析测算，中国云计算市场渗透率只有5-7%，因此市场仍然处于早期阶段。这里面以两家厂商为例，用友是国内做综合软件非常头部的公司，他的云计算收入其实仅仅占到整个软件收入8%左右，这个比例还是非常低的。另外一家建筑领域的公司广联达，其SaaS收入仅仅占到该业务收入的3%-5%。

考虑到中国IT总投入为2.3万亿元，按照5-7%的渗透率，我们测算中国整体云计算市场规模是1200-1500亿元之间。从各个细分领域来看，基础云领域大概现在会占到整个市场的三分之二左右，大概会有800亿左右市场规模，应用云领域只有400亿。

这个细分市场占比与中国IT现状非常贴近，中国IT投入中硬件占到60-70%，软件和服务合计占到整体市场的30-40%。

基础云领域最大的市场还是公有云市场，整体市场规模有400-450亿元，公有云市场相对集中，测算方式主要是通过将几大供应商的收入求和。考虑私有云市场时并没有将硬件收入加入到云平台中，而是纯碎的私有云软件收入，因此私有云市场规模要小于公有云市场。其他领域容器、SDS、SDN处于非常早期的阶段，整体市场规模就是30-50亿。

应用云领域，最大的细分市场仍然是HR、CRM和财税等几大通用模块，这几个领域都是50-80亿市场规模，而在ITOM、BSM、电签等领域，仍然处于比较早期的阶段。

04 基础云服务厂商，将成为企业IT基础服务的入口

基础云慢慢变成了整个企业基础IT服务的入口，可以看到基础云服务正在向包括存储、服务器、交换机等传统的硬件，以及网络和IDC这些方向渗透。国内的阿里云、国外的AWS正在定制自己的服务，AWS更是在今年推出了自己的交换机，切入到思科等交换机厂商的市场。

这背后的原因是，原本这些IT硬件厂商主要服务企业客户，市场相对分散，随着基础云服务渗透率提升，这些IT硬件厂商主要服务这些云厂商，市场集中度很高，云厂商对这些上游硬件公司的议价能力越来越强，逐步渗透到这些领域。

基础云服务厂商向这些领域渗透后，基于分布式架构，用软件+普通硬件慢慢可以替代高端硬件产品，这在SDS和SDN领域不断出现新的案例。

未来基础云市场集中度会比较高，特别是在公有云领域。

第一，从成本结构来看，公有云市场规模效应会非常明显，业务量更大，对对底层硬件厂商议价能力更强，IT硬件成本更低。

第二，运营优化空间更大，当服务器规模足够大时，冗余所带来的成本将降低，50万台服务器的冗余成本明显低于10万台服务器。平台客户量越大，客户分布行业越广泛，采取包年或者包月的形式，有助于进一步成本。

第三，规模越大，平台的模块化能力就越强。当客户量足够大时，可以将平台拆成足够细颗粒度的模块，因为有足够客户去支撑做单一模块的研发，也就意味着产品迭代速度更快。像AWS这种公司，每年的产品迭代次数超过1000次，这是个非常惊人的速度。

第四，用户基数足够大，就能够做PaaS、大数据、AI等产品，业务综合毛利率就会提升，可以用更低廉的价格去获取客户，因此公有云领域的市场集中度会进一步提升。

在传统企业客户市场，行业云逐步成为这个市场上最核心的势力，电力、金融、铁路等行业都出现了核心企业主导的行业云。现阶段，国电云、铁信云等行业云更多是服务核心企业的内部，让企业各部门上云，下一步将是对外输出，输出对象首先是核心企业供应链上下游厂商。

当行业云的客户量足够大之后，其实就成为小型公有云厂商，同样会具备公有云的规模效应，整个行业的集中度会提升。

05 应用云市场，“重中台+轻应用”是未来趋势

应用云厂商的客群从原先的开发者等互联网客户逐步向传统大型企业迁移，应用云厂商需要具备整体解决方案的能力。

从市场竞争角度来看，基础云服务厂商的能力越来越强，将在PaaS、SaaS层输出标准服务，逐步覆盖开发者等互联网客群，在通讯、测试，甚至是BI可视化等大数据能力，阿里云、腾讯云这些云厂商能力已经非常强，可以用很低廉价格提供服务。

从客户角度来看，一方面互联网客群付费能力非常弱，另一方面，传统企业客户正进行“互联网+”的转型，线下业务向线上迁移，限于自身IT能力比较弱，需要有外部的公司帮他提供服务。这些已经服务过大量互联网客群应用云厂商是最有优势的公司，系统稳定性、产品成熟度都比传统供应商强很多。

对于大企业来说，更多是面向具体应用问题，而不仅仅是上一个平台，这就要求这些应用云厂商公司必须深入理解客户应用场景，理解他的需求。同时，传统企业IT能力相对比较弱，要求供应商必须有端到端的能力，从底层平台到上层应用开发能力都要具备，因此应用云厂商必须具备整体解决方案能力。

“重中台+轻应用”是应用云厂商的未来主要模式，这点在电商领域已经跑通了，基于强大中台配置产品模块，满足客户需要。当应用云厂商开始服务传统企业客户，必须投入大量人力，对人力依赖的降低主要依靠强大中台，更多用产品配置方式解决问题。

另外，当厂商有一个特别强大的中台时，合作伙伴可以基于中台做定制，由合作伙伴完成最终的交付。国外服务大企业非常成功的SaaS公司Workday，他的毛利率超过70%，远高于国内做大企业的公司，高毛利率是源于80%以上交付都由合作伙伴完成。

06 应用云的智能化是提升效率，发现商机，产生新价值

首先，AI很明显地提升业务效率，不一定完全替代人力，但可以降低人力依赖。

我们之前调研过一家非常优质的财税公司，通过门店做前期获客和票据整理，上传到智能中台，利用机器会计直接生成财务报表和税务报表，再将报表反馈给门店，由门店完成最后的报税。利用这种方式，一个核算会计从每月处理75套账提升至1200套账。

这个智能中台除了提升后台核算会计的效率之外，还在降低前端门店人员的要求，由原先的中级会计降低到初级会计，在一定程度上降低了对人力的依赖。

第二，AI的价值是能实现用户洞察去发现商机。

智能客服领域，传统用户画像来自结构化数据，来自一系列的标签，通过NLP技术，可以将用户和客服人员交互过程中，将文本等非结构化数据转化成结构化数据，生成新的用户画像，发掘新的销售线索。

第三，AI在垂直领域，与应用场景深度融合，产生新价值。

工业云领域，设备、产线上云是第一步，通过云计算汇聚设备、产线数据，从而做设备故障预测预警，进而减少设备停产造成的损失。零售领域，云计算促使线上和线下业务完全打通，可以实现“人、货、场”的合理调配。

07 通用领域和垂直领域，从重服务到重中台，殊途同归

将应用云市场分为以CRM、HR、财税等通用领域和零售、工业、医疗等垂直领域。

通用领域，企业发展还是会以客户量为核心，需要从中小型客户逐步向大型企业渗透。

传统大型企业多数采取自建系统或者采购传统供应商，云计算公司的机会在于通过大量客户打磨产品。正如前文所言，客户量越大，业务中台能力越强，才有机会去服务大型企业客户。

需要注意的是，不同业务的切入点存在差异。财税领域更加适合从小微企业切入，也就是30以下的公司。HR、CRM这些领域，因为存在相对复杂业务流程，因此从500人左右的中型企业切入更加合适。

垂直领域，核心是获取头部企业，从头部企业向腰部企业渗透。

垂直领域领域客户基数相对较少，而且他们的普遍IT投入比较低，零售、工业领域的IT投入尚不足1%。因此，必须做高客单价业务，垂直SaaS领域非常成功的Veeva，主要服务头部药企，客单价超过100万美金。

提高LTV，需要做核心企业，与业务深度融合。因为核心企业才有较高的付费能力，核心企业才真正需要用云计算、大数据、AI这些新技术去提升效率。此外，垂直领域的核心企业会有很明显的灯塔效应，客户成功案例会获取腰部客户帮助极大。

不论是通用领域还是垂直领域，前期都需要很强的人力服务支撑。中国的IT发展时间远远短于美国市场，美国市场已经经历超过50年的市场教育，中国才刚刚20年。大部分国内企业客户对工具使用能力很差，必须要很强的服务能力才能进入。所以，很多提供标准产品的公司都慢慢转向解决方案公司。

前期重服务不可避免，但不意味着这些公司就一直做重服务，否则就与传统IT外包公司没有任何区别，重服务的同时要逐步把中台能力加强，这主要是通过服务大量客户来实现的。平台能力越来越强，通过产品平台去赋能前端服务人员，从而降低对服务人员要求，重咨询属性的公司将逐步变成产品型公司。

垂直领域因为核心企业相对较少，业务场景相对比较封闭，因此产品打磨时间更短，更容易跑出头部公司，头部公司在垂直领域会有很强的获客能力，因此垂直领域的市场集中度会比通用领域更高。

云计算（cloud computing），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，再交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。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。

进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。

稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。

云计算基本原理

　　云计算的基本原理是，通过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更与互联网相似。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。

　　　这可是一种革命性的举措，打个比方，这就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。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

　　云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。

　　云计算的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。

云计算时代

　　目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。

　　而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。Google就有好几个这样的“云”，其他IT巨头，如微软、雅虎、亚马逊（Amazon）也有或正在建设这样的“云”。

　　届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等，快速地计算和找到这些资料。我们再也不用担心资料丢失。

　　在3月17日的新闻发布会上，施密特做了一个形象的比喻。他说，“云计算”就仿佛银行的自动取款机（ATM），我们出门再也不用随身携带大量现钞，可以根据需要随时取用。

　　Google的工程师谷雪梅则认为，PC时代好比每个人要用电，都得自己购买发电机；而“云计算”时代，每个人不必拥有发电机，直接从大型发电厂买电就好。

　　“云计算”其实并不是一个新概念。据谷雪梅介绍，“云计算”之前，还有“网格计算”（Grid Computing）等等，理念都是关于计算机如何协同发挥作用。十多年前，她还在读研究生时，就知道这些概念，但问题是，这些概念从来没有很好地得到实现。

　　在谷雪梅加入Google以后，她发现这一类概念已经得到了实践。Google的技术，可以让几十万台计算机一起发挥作用，组成强大的数据中心。Google中国CEO李开复此前接受《财经》记者专访时说，Google真正的竞争力就在于有这些“云”，他们让Google有了无与伦比的存储和计算全球数据的能力。

　　Google在创立之初，并没有刻意地去追求“云计算”和“网格计算”等概念。但作为一家搜索引擎，Google在客观上需要拥有这些“云”。实际上，雅虎的搜索同样用到了“云计算”。

云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、 SOA 的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的 Web 2.0 应用的急剧增长。另外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。

云计算和大数据分析是近年来一个非常热门的话题，也是一个非常重要的技术。以大数据的出现，云计算为代表的技术创新，将在许多领域掀起一股改革的浪潮，并将逐渐为人类创造更多价值。云计算和大数据是近年来IT界最热门的话题，云计算改变数据架构，大数据改变商业企业运作模式，云计算大数据相互依托互相促进共同发展。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，它将在众多领域掀起变革的巨浪，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

基于ICCCBDA 2016和2017年，成功2018第三届IEEE国际会议上的云计算和大数据分析（ICCCBDA 2018）将在期间举行的2018 4月20-22日，在 西华大学在 成都，中国 。ICCCBDA 2018是在云计算和大数据分析领域呈现新颖和根本性进展的领先国际会议之一。它也有助于促进在广泛的科学领域工作的研究人员和从业人员之间的沟通，共同关心改善云计算和大数据分析相关技术。

CCCBDA由四川电子学院，西华大学，西南交通大学和IEEE联合主办。有前两届会议的成功经验，2018年第三届IEEE云计算与大数据分析国际会议 将于2018年4月20日- 22日 在农历·成都·西华大学。举办本次会议由四川电子学会，西华大学，西南交通大学以及IEEE主办联合 会议旨在促进云计算与大数据分析等领域的学术交流与合作，热忱欢迎从事相关技术研究的专家，学者和专业技术人员踊跃投稿并参加大会。

ICCCBDA 2018会议已被列入IEEE会议日历/ ICCCBDA 2018被列入IEEE会议清单

ICCCBDA 201 7会议记录已被列入IEEE Xplore，并且Ei Compendex和Scopus结果可用。 ICCCBDA 2016 会议录在2016 年4月28 - 30日召开，6月份进入IEEE Xplore数据库，8月公布EI和Scopus 检索结果ICCCBDA 2016 Conference Conference已被列入IEEE Xplore，并被Ei Compendex和Scopus收录ICCCBDA 2016于2016年7月5-7号召开，2016年8月2日公布EI检索状语从句：SCOPUS 检索结果

出版检索：仔细审查过程后，所有录用论文正确注册和报告后，将刊登在2018 ICCCBDA 会议论文集， 由被索引 工程索引 和Scopus。 会议收录的文章将以论文集形式出版并提交EI收录和SCOPUS检索。文章作者将被邀请参展展示研究报告。

投稿截止日期：2018年1月10日

录用通知日期：2018年2月5日

注册截止日期： 201 8年 2月 20日

会议时间：2018年4月20-22日

会议地点：成都西华大学

一．云计算介绍

1.云计算介绍

云计算是一种基于网络的计算服务供给方式，它以跨越异构、动态流转的资源池为基础提供给客户可自治的服务，实现资源的按需分配、按量计费。云计算导致资源规模化、集中化，促进相关产业的进一步分工，让产业的建设和运维统一集中到云计算运营商处，普通用户都更加关注于自己的业务，从而提高了信息化建设的效率和弹性，促进社会和国家生产生活的集约化水平。

云计算主要包含两个层次的含义：一是从被服务的客户端看：在云计算环境下，用户无需自建基础系统，可以更加专注于自己的业务。用户可按需获取网络上的资源，并按使用量付费。如同打开电灯用电一样，而无需考虑是电从哪里来。

二是从云计算后台看：云计算实现资源的集中化、规模化。能够实现对各类异构软硬件基础资源的兼容，如电网支持水电厂、火电厂、风电厂、核电厂等异构电厂并网；还能够实现资源的动态流转，如西电东送，西气东输、南水北调等。支持异构资源和实现资源的动态流转，可以更好的利用资源，降低基础资源供应商的成本。

2.云计算分类

2.1按部署模式

2.1.1私有云(Private Cloud) ： 云基础设施被某单一组织拥有或租用，可以坐落在本地(on Premise)或（防火墙外的）异地，该基础设施只为该组织服务。

私有云以其私密性强，可进行深度开发，可利用既有闲置硬件的特点，适合大中客户，对私密性要求较高的行业。

2.1.2公有云(Public Cloud) ：云基础设施被一个提供云计算服务的运营组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广大的中小企业群体。

公有云以其弹性强，无需采购硬件，运维好等特点，适合中小客户，互联网原生行业。

2.1.3混合云(Hybrid Cloud) ：云基础设施是由两种或以上的云(私有云或公有云)组成，每种云仍然保持独立实体，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性(例如，可以通过负载均衡技术来应对处理突发负载(Cloudburst))。

混合云以其兼顾公有云和私有云的优点，适合所有规模客户，所有类型行业。

2.2按服务模式

2.2.1SaaS（Software as a Service）供最终用户（企业，个人）使用的各种应用软件，是最成熟、最出名的，应用最广泛的。代表有salesforce，G-mail。

2.2.2PaaS（Platform as a Service）面对开发者提供系统平台：如测试平台、开发平台、数据库平台。提供基础构架，软件开发者可在该基础上建设新应用，拓展已经有的应用，同时无需购买开发、质量控制或生产服务器。代表有force，Google app engine ，Azure。

2.2.3IaaS（Infrastructure as a Service）通过互联网提供数据中心、基础构架硬件和软件资源，如服务器、存储、网络、机房环境，面向企业或开发者提供基础资源。代表有亚马逊，世纪互联。通常会按照弹性云的模式引用其他的使用和计价模式。

3．云计算与IDC优势比较

IDC（Internet Data Center），是基于INTERNET网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。IDC提供的主要业务包括主机托管(机位、机架、机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。

4.云计算模式的创新

5.企业客户认为的上“云”五大挑战

□云入门者。资源/专业技术匮乏（38%），安全性（35%），兼容性（34%），多个云服务管理（30%），治理/控制（29%）。

□云探索者。资源/专业技术匮乏（34%），兼容性（32%），成本管理（30%），安全性（28%），多个云服务管理（26%）。

□云专注者。资源/专业技术匮乏（26%），建立私有云（19%），成本管理（18%），多个云服务管理（18%），安全性（17%）。

二．云计算的发展

1.全球云计算市场规模

1.1全球云计算市场总体平稳增长

1.2. 全球云计算细分市场分析

全球 IaaS 市场保持稳定增长，云主机仍是最主要产品。2015 年 IaaS市场规模达162亿美元，其中云主机占据85%以上的市场份额，预计未来几年将持续增长。

全球 PaaS 市场总体增长放缓，但数据库服务和商业智能平台服务增长较快。2015年PaaS市场 44 亿美元，其中应用基础架构和中间件服务占据 54%的市场份额，数据库服务市场规模仅 1.7 亿美元，但增长较快。

SaaS 仍然是全球公共云市场的最大构成部分，CRM、ERP、网络 会议及社交软件占据主要市场。2015年SaaS市场规模317亿美元，远超 IaaS 和 PaaS市场规模的总和；同时产品呈现多元化的发展趋势，数字内容制作、企业内容管理、商业智能应用等产品规模较小增长快。

2.2我国云计算市场发展状况及分析

2.2.1我国云计算市场总体保持快速发展态势。2015年我国云计算整体市场规模达378亿元。其中专有云市场规模275.6亿元人民币，预计2016 年增速仍将达到25.5%， 市场规模将达到346亿元人民币左右。

2.2.2我国公共云服务逐步从互联网向行业市场延伸，2015年市场整体规模约102.4 亿元人民币。预计2016 年国内公共云服务市场仍将保持高速增长态势。

2.3我国云计算细分市场分析

国内专有云市场中硬件市场占主导。2015年专有云市场中硬件市场约200亿元，软件市场约41.6亿元，服务市场约33.9亿元。

从用户角度来看，企业选择专有云的主要原因是可控性强，安全性好，但大多数企业并没有把核心业务系统运行在专有云上。在使用专有云的企业中，大部分企业将企业管理系统承载在专有云上，少部分企业选择将核心业务系统承载在专有云上，未来企业应用将加速向专有云迁移。

IaaS 服务得到国内企业用户的充分认可。2015年国内IaaS市场成为游戏、视频、移动互联网等领域中小企业IT资源建设的首选，市场规模达到42亿元人民币。

从应用形式来看，云主机、云存储用户采用率最高，同时也有较大占比的企业表示将会采用云主机或云存储服务。

PaaS服务成为互联网创业的重要平台。由于低成本、快速、灵活等特点，并为开发者提供丰富的API接口，PaaS平台成为互联网创业者的首选。

国内SaaS市场仍然缺乏领导者。在ERP、CRM等核心企业管理软件服务领域，国际厂商占据主要市场份额，缺乏有力的国内竞争者。由于从产品水平、技术能力等方面，国内厂商仍无法与Salesforce、IBM等国际厂商竞争。

2.4国内云计算发展热点分析

2.4.1国内云服务商从内向型向外向型转变

近两年国内云计算厂商向海外拓展的步伐正在加快。2014年Ucloud 在北美部署数据中心，2015 年开始在全球37个数据节点提供加速方案，逐步拓展海外市场。阿里云2015年集中启用了3个海外数据中心，海外业务量随之增长了4倍以上，未来还计划在日本、欧洲、中东等地设立新的数据中心，完善阿里云的全球化布局。2014年，腾讯在香港部署云数据中心之后，2015年启用了位于加拿大多伦多的北美数据中心，提供超过10项云服务。随着中国企业国际化发展的不断加快，尤其是互联网方面，国内云计算厂商纷纷提供海外服务，实现云计算业务全球化，并积极拓展海外企业客户，加速国际化发展。

2.4.2云计算应用逐渐从互联网行业向传统行业渗透

云计算的应用正在从游戏、电商、移动、社交等在内的互联网行业向制造、政府、金融、交通、农业、餐饮、汽车、服装、医疗健康等传统行业转变，政府、金融行业成为主要突破口。

政府方面，政府通过购买云服务方式，积极开通建设电子政务系统，市场前景较好。金融方面，中国金融电子化公司的“金电云”平台可提供基于异构 IaaS 平台的灾备数据中心服务，为中小金融机构提供灾备、演练、接管、恢复、切换和回切等云服务，同时受到相关政策影响，云计算在银行业的市场前景较好。此外，蚂蚁金服、天弘基金、人人贷、宜信、众筹网等众多互联网金融机构均已将业务迁移至云端。

2.4.3国内云服务商积极构建生态系统

伴随着云计算应用逐渐从互联网、游戏行业向传统行业延伸，国内云服务商开始构建生态系统，与设备商、系统集成商、独立软件开发商等联合为企业、政府提供一站式服务。

2015 年国内创业型公司UCloud 获得近 1 亿美元的C轮融资，启动UEP 企业成长计划持续扶持创业者，以上海为试点布局UCloud 孵化器，并在全国开展与投资及创业服务机构的深入合作，标志着UCloud 已由单纯的第三方服务商向完善的游戏行业生态平台拓展。国内电信运营商也逐步构建合作伙伴生态系统，2015 年6月中国电信天翼云发起亿元资金扶持创业的计划，首站定位医疗移动行业，创业者只要通过认证均能获得天翼云提供的资金和技术支持。联通沃云为部署 SDN 联合创新战略，与CDN 服务商Akamai 建立战略合作关系，利用其CDN 技术部署高度可扩展、完全交钥匙的内容分 发网络（turnkey CDN）产品。

2.5 2016年与云计算有关的政策文件

2016年3月，十三五规划纲要发布，指出要重点突破大数据及云计算关键技术，并积极推进云计算和物联网发展。

2016年7月，中共中央办公厅，国务院办公厅印发《国家信息化发展战略纲要》，提出着力构筑移动互联网，云计算，大数据，物联网等领域比较优势。

2016年7月，银监会发布《中国银行业信息科技“十三五“发展规划监管指导意见（征求意见稿）》指出”探索建立银行业金融公共服务行业云，构建私有云与行业云相结合的混合云应用。“

2016年10月，工信部下发《关于公布2016年工业转型升级（中国制造2025）重点项目指南的通知》，明确了中国制造2025重点领域中包含重点扶持工业云和大数据公共服务平台建设及应用推广。

2.6中国电信云计算

2.6.1自2011年发布天翼云计算业务品牌以来，中国电信根据政府、企业用户对云计算设施属地化选择的需求，与网络充分协同，从点升级为面，分区覆盖全国，逐步形成云网融合的云计算基础设施布局，承载公有云、专享云、行业云和大数据平台，实现用户对资源的就近访问。

2.6.2区域云计算基地建设

在陕西，中国电信云计算（陕西）基地2015年4月开园运营。该基地集互联网数据中心、灾备中心、云呼叫中心和云计算大数据分析中心于一体，是西北最大的云数据信息交换中心，也是中国电信云计算八大核心节点之一，为陕西及西北地区创新发展云平台应用、云解决方案、云主机、云存储、云加速、云桌面、云呼叫中心、大数据分析等产品和服务提供有力支撑。

2010年8月，在《上海推进云计算产业发展行动方案》（“云海计划”）政策指引下，“上海市云计算产业基地”正式揭牌落户市北高新技术服务业园区。中国电信上海分公司与市北高新园区签署了战略合作框架协议，共同打造上海市云计算产业基地；市北高新集团下属的上海数据港投资有限公司将作为市北园区方面的具体执行单位与中国电信上海公司密切合作配合。

2.6.3天翼云数据中心布局

天翼云于2015年启动“8+2+X”的数据中心网络布局，完成从“4+2”到“8+2+X”的数据中心网络升级切换，为用户提供更便捷的云服务。其中8个区域中心，分为东北、华北、华东、东南、华南、西南、西北和华中，以区域覆盖替代点覆盖，形成对政企客户的就近覆盖；“2”指在贵州和内蒙古的数据中心，“X”指天翼云将根据用户的云服务需求，随需新建数据中心，满足用户的云服务需求。通过该数据中心网络的布局，天翼云基本完成了对主要城市的节点覆盖，提升了用户体验和响应速度。

2016年3月，天翼云部署厦门、香港及海外节点数据中心，在21世纪海上丝绸之路关键区域部署云资源节点，迈出了开拓海外云服务市场的第一步。

2.6.4 2016年天翼云荣誉

□中国云计算行业领军企业奖

□可信云金牌运维专项评估认证

□可信云医疗云服务奖

□Cloud China2016云帆奖

□数据中心优秀运营服务单位

□块存储可信云服务认证

□负载均衡可信云服务认证

如今，企业将业务迁移到云端的趋势很普遍，这样做会为企业CIO及其组织节省成本。

当然，企业可以通过将某些工作负载迁移到云计算环境来节省资金。

然而，这一误解产生于可以保证降低成本的概念，或者正如云计算技术合作伙伴副总裁兼首席云架构师Ed Featherston指出的那样，这将是“神奇的”。

“我认为人们对于采用云计算最大的误解是，可以实现节约成本。”Featherston说。几位云计算专家来衡量一些关于云计算定价和成本的常见神话和误解，所有这些都倾向于重叠或支持总体上的误解，即“迁移到云端”是“降低成本”的同义词，因此这排在列表中的第一位。

误解1：云计算总是成本更低廉

这是人们最大的误解，值得进一步关注：大多数云计算专业人员都以某种形式对其进行了讨论。

“主要的误解是云计算的成本必然比内部部署更便宜。”Infinity公司首席执行官Chuck Brown说，“这取决于很多事情。”

他指出，成本考虑取决于组织的实际目标和要求。例如，如果高弹性或正常运行时间是企业的首要任务，那么迁移到云计算具有经济意义。

Brown说，“企业当然可以自己建造设施，但它非常昂贵，云计算做得很好。”他表示，由于种种原因，云计算对许多公司都具有意义。很简单，很多都不会(或不应该)直接降低成本。

误解2：成本和价值是一回事

OneNeck IT Solutions公司首席架构师Scott Morley表示，真正的投资回报率很难计算。

“正常运行时间的服务等级协议(SLA)所需的云计算基础设施与内部部署非常不同，因此很难实现真正的比较。”Morley说。IT资深人士现在可能感到为难，因为这个问题从云计算的早期开始就已经存在。

但是，企业是否应该放弃破解云计算中的实际成本?几乎不会。价值可能意味着企业的云计算战略正在实现其业务目标。

相反，Morley认为大多数云计算的使用更好地通过其商业价值而不是其成本来衡量。

价值和成本不是一回事。

价值可能以较低的成本形式出现，它可能意味着企业的云计算战略正在实现其业务目标。因为企业的云计算战略与特定业务目标相关联。

“企业最好进行成本效益分析，以确保云计算提供价值。”Morley说。

Anexinet公司云计算解决方案总监Ned Bellavance提出了一个关于如何考虑成本的相关观点。像其他专家一样，他也认为云计算可以节省成本具有误导性。

此外，Bellavance表示，IT领导者可以更好地考虑他们的云计算支出与其创造的机会之间的关系。

他指出许多云迁移具有“金鱼效应”。Bellavance解释说：“。”

但这种增长几乎不可避免地意味着增加支出。所以它又回归了价值：支出了多少费用?它将如何改变业务?

“这里的关键是企业的生产力和收入增长与扩展的云计算环境相称。”Bellavance说，“虽然没有节省费用，但正在降低与收入相关的成本。”

误解3：计算是付出唯一的代价

这是一个很大的问题，当云计算账单到来时，它也会导致人们只关注计算成本：运行机器的每小时成本，例如显然比购买和维护自己的服务器的成本大不相同。

然而，计算能力绝不是云计算中唯一的成本。

忽视大局是从根本上误解企业业务在云中的成本。这是一个“定价”和“成本”不一定相同的领域; “定价”可能是单一服务，而“成本”可能更好地描述企业的实际总支出。

“云计算成本是企业用于云部署的所有服务的总和，”Bellavance说，“因此，虽然许多人只关注计算成本，但他们可能会忘记考虑构成应用程序的所有其他辅助服务。”

Bellavance指出，企业需要考虑存储、网络、监控、备份等因素，所有这些都可能有他们自己的消费模式，所有这些都需要支付费用。

“这就是企业的云计算费用高昂，以及为什么云计算计划似乎如此迅速地超出预算的原因。”Bellavance说。

前言

这是本系列的第四篇文章，之前已发布了 成本篇 、 产品篇 和 采购篇 三篇文章。

成本篇说明厂商要做云计算要花多少钱，产品篇说明云计算有哪些服务是做什么用的，采购篇说明云厂商如何和甲方采购决策人打交道；本篇是盈利篇，直指云厂商的核心利益——如何挣钱。

本文的目标读者是云计算行业的投资者、运营人员、营销人员和爱好者，也可作为采购方反向评估厂商利润率的参考文档，毕竟钱都不赚的乙方总是不踏实的。

公开谈这类内容需要脱敏，我提及的推导过程和详细数字都以公网公开报价为准，不会涉及现在和过去工作单位的经营状况；因为只用常识推导不涉及具体技术，也给业内同行留足了用自身技术继续解释的空间。

正文

云计算产品繁多，IaaS层云产品是按资源池付费要先看超卖比再看市场价，PaaS服务是按量付费直接看成本和市场价的区别。

第一. IaaS云资源的超卖。

做云计算成本预估首先要考虑到资源超卖，但超卖是一门学问，超卖不同资源的后果完全不同。IaaS层从硬件开销角度看只有四类资源：CPU、内存、硬盘和带宽，每种资源的超卖策略和影响都不同。

首先说CPU可以放心超售，只有极个别高算力用户会受CPU超售的影响，就算过度超售也不会宕机。但是CPU资源默认就很充足，用不尽的资源没必要过分超售。

内存超卖天生就是个无解的话题，超卖内存会带来的巨大性能开销，只要国内想长期正规运营的厂商，只要不是最低配的个人机型，都没人敢动超卖内存的主意。

云硬盘超卖一般说的是类似Ceph+SSD的网络块存储，本地盘既没油水又没必要超卖。网络块存储有共享IOPS的优势，可以“延迟分配”给客户硬盘，即客户买个600G的云硬盘只用了1G，则实际上只占有用了1.1G的磁盘空间，等驱动要写入新空间时再扩大到1.2、1.3G。这样做的初始超卖比非常高，但后续会越来越接近真实售卖容量，而且客户只删除数据不会回收硬盘空间；这种超卖的风险是直接锁死存储引发计算群集宕机，所以云硬盘超卖比要靠运营人员艺高人胆大。

公网带宽的超卖风险和IDC运维差不多，带宽越小的客户超卖潜力越大，假设客户买5M带宽日常能用1M就不错了，但客户买10G带宽很可能会用够9.5G。

第二. 云计算资源的成本和售价分析。

我们先拿云主机和RDS进行成本和售价分析，看他们默认亏不亏。我们选16G内存的典型配置（备注1），云主机4C16G配置是每月￥550，RDS选16G内存机型是每月￥1800。Mysql RDS默认做了主从双实例内存占用翻倍，而且还有其他内存开销，所以实际成本和云主机差不多。

一台主流配置（备注2）的服务器硬件造价不超过5.5万元，每月机柜成本约为400元，按照3-4年硬件折旧周期，服务器和机柜成本每月成本在1500-1800之间。假设该服务器虚拟出8台16G内存的虚拟机，按媒体价每月产生的收入是4400元，从账面来看云计算资源即使不做任何超卖都有充足利润。

但是规模最大的阿里云至今未实现收支平衡，其他云厂商也没有说盈利的；这里既有人员、市场等其他成本，但一个重要原因是云计算行业有个叫“资源闲置”的吞金怪兽。在前几篇中我们就提到过，大批量采购硬件的过程中就有资源浪费，而客户可以按需申请虚机也要预留大量资源，而损失最大的场景来自大客户突然流失带来资源闲置。

中小型云厂商客户关系固定较少出现资源闲置的，甚至说中小厂商会最早实现盈利；如果按照项目制建设和扩容私有云平台，那会有固定客户来负担整个维保周期的费用。大型公有云平台反而拉不下面子，心虚嘴硬的大喊来去自由按需付费，但正如我在第三篇采购篇所说的，按需付费的代价就是或者所有客户分担空置资源的开销，或者客户想买资源的时候售罄。

AWS的竞价实例从一定程度上缓解了此类问题，但大部分用户业务不能用竞价实例，而且友商跟进后竞价实例价格会继续跳水。很多云平台看资源实在是闲置可惜，一般就做促销拉过来小客户，然后友商的资源又该空置起来了。

第三. 云存储资源的成本和售价分析。

云存储资源分为两种，IaaS层的云硬盘和PaaS层的对象存储。

典型的云硬盘我们选600G 中高速云盘，价格是每月180元，四年折旧客户总支出是8600元。但三副本SSD的硬件成本得有10000（备注3），云硬盘资源就是靠着延迟分配空间来保证赚钱的，延迟分配还能降低资源闲置风险。但是遇到大硬盘快速写满的客户，云平台不仅亏钱还要承担群集超卖后崩溃的风险，这类客户该引导到对象存储。

对象存储是个PaaS服务，其不存在超卖但也要预留资源保证始终可写入。各家技术有高低，我们按照理想化场景来算，磁盘的成本占整个群集成本的一半（备注4）已知一块4T盘的价格是1000元，如果按照3年折旧给客户做单点三副本群集，每T每月成本是元64（备注5），当前公开售价120元是不亏的；但如果做多地容灾三副本就抗不住成本了，必须得用多机房纠删码技术。

第四，网络的成本和售价分析。

网络成本首先要说IP地址，因为IP地址是一次性买断的资源，云计算厂商没有后续投入，IP占用收费就是在逐步收回购买IP段的投资。

到带宽部分，一般5M以下小带宽售价是25元/M/月，5M-200M带宽售价是80元，200M以上走定制订单不公开报价；业内均价来看，代播静态BGP的成本是100元左右，动态真BGP的成本是300元以上；厂商成本到客户售价之间的价格鸿沟靠的就是带宽超卖来填平的。笔者亲眼观测几个IDC做的小群集里，小带宽用户的带宽超卖比超过了70倍，5-200M带宽超卖比能到3-5倍，而每个大于200M的带宽订单的价格都是秘密。

第五，其他涉及成本利润的问题。

本文算利润时不关注包年甚至包三年的预售折扣，因为虚拟化的硬件也在降价和升级，而且提前一次性缴费有额外金融收益，长周期客户的维护成本也会降低，最终实际利润率和客户按月付费差不多。国内云平台即使关机也要按照开机收取CPU内存费用，那是因为“理论上”（备注6）客户关机了也保留内存准备再次启动，如果客户很在意云平台的关机持有成本，完全可以将主机制作镜像后删除。国外厂商不保证下次系统肯定有内存可以开机，甚至IP都会开机时更换，所以不是国内厂商太贪婪，而是国外厂商的承诺更经济。精算自建CDN的成本和利润的文章已经有很多了，我这里只提一下融合CDN的核心竞争力。融合CDN看似毫无科技含量的二道贩子，融合采购的成本也比自建节点更高。但融合CDN没有节点带宽空置成本，即融合CDN没必要为短时间的带宽峰值做几十G的带宽扩容，也不会因为扩容带宽不合算而降低服务质量。融合云计算看似能像融合CDN一样降低资源池空置率，但云主机和云容器没那么好搬，我们只能等到 Serverless 成为行业事实标准以后才能玩像融合CDN一样的融合云计算。正如第三篇采购篇说的，一个云厂商就是半个IT业，企业IT咨询服务是未来行业的营收突破点。当前云计算客户还是价格敏感型，而且客户还自有IT技术人才，导致云厂商不敢报出来四千一人日的价格。但是随着高增值客户的增加，以及客户技术团队将精力彻底转向业务逻辑，企业服务会成为比资源贩售更重要的利润组成部分。总有一些云平台异想天开，想通过插手用户运营和用户数据的方式实现盈利，我认为这是想多了，那么多IDC和CDN有谁成功控制过自己的客户？云计算市场一开场就是激烈竞争，云平台根本没控制客户的议价权，黑产偷到的数据也没法写到财报里。

第六. 如何面对各类客户

在云计算厂商来看，客户可以分为小客户、性价比优先的客户和服务优先的客户，看完下文大家会觉得卖云计算和卖IDC的方式一样。

首先看小客户，大都是初始创业团队或者个人站长，这类客户就像买散U共享带宽的IDC用户一样带宽超卖比极高，但云平台的压力主要是单价低、压榨硬件极限、服务成本过大，云平台一年辛辛苦苦赚20块钱，客户发个投诉微博就全毁了。

大公司如果用toC的霸王条款欺压小客户，会是自毁形象影响打其他大单，而且蛮横客服会误伤大中型客户，大公司如果把每个小客户都做高标准支持，成本根本扛不住，而且会遇到各种碰瓷专业户。这类客户还是留给运营成本更低的小IDC云吧，他们的运营成本和策略更灵活。

各大云平台不用为了小客户的成长潜力而强拉到自己平台，乙方自认为养大了甲方是白痴的自作多情；企业间的生意永远只是生意，小客户规模变大会更有议价能力去挑选供应商。吸引小客户不如影响小客户，做好中立的云培训和宣讲维持圈内的高大上形象，放出顺手的免费工具包实帮朋友们解决问题，结下单纯的善缘比被客户边用边骂能走到更远。

性价比优先的大客户其实挺好相处的，对方就是想找个物美价廉的供应商，云平台该学学自己的服务器供应商，他们怎么能做到超低利润运行的？如果讲不清产品性价比是营销线的责任；如果产品性价比确实不够那就让技术团队改进；如果友商烧钱赚客户，那友情提示一下客户不要签强捆绑的合同；如果客户一定要极限低价，那客户必须用法务合同承诺不让云平台承担资源空置等风险，不签合同的时候云平台连条内存都不会买。

服务优先的大客户会善意保证云平台的利润，云平台必须以稳定服务、承担责任、工作减压、技术引导、帮忙捧场等方式回报客户。这类客户也并不都是国企，很多互联网企业也不在意云计算成本占总成本的5%还是7%，能提供稳定的服务总好过烧钱促销的时候业务宕机。

目前以此为卖点的云平台很少，因为每个客户都要精耕细作，中小型云平台因为法务、沟通、决策的成本较低，才能通过无限服务的方式留住客户，但中小型云平台需要费力招揽能无限服务的人才。大型云平台敢拍板又能拍板的精英还是太少了，最终优质客户的竞争又变回了售前和方案人才的竞争。

附录，中国云计算现状系列汇总：

第一篇成本篇，原创链接，小黑羊首发链接。

第二篇产品篇，原创链接，小黑羊首发链接。

第三篇采购篇，原创连接，小黑羊首发链接。

下期预告：

下一篇会是厂商篇，小编终于要赤膊上阵聊聊各个玩家的优缺点了，考验小编节操眼界的机会到了！

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为保证阅读流畅性，我将大量推导信息引到了文末，有详细数据推倒热情的读者可用看备注。

备注1：云主机不要选择最低配的1C1G的机型，那个机型的超卖比就不是给企业用户用的；RDS因为能连带吸引云主机等消费，多个厂商对低配RDS有费用补贴，其价格不中立。

备注2：正文说的5.5万元的物理服务器的参考配置是： 2*12cpu+256G内存 4*800G SSD+2*4T SATA +2*万兆网卡模块+附属网络设备。5.5万的服务器加上每月400元的机柜成本，3年折旧每月成本是55000/36+400=1927，四年折旧成本是55000/48+400=1545。

备注3：中高速云盘的硬件基础一般是三副本中档SSD加上网络，标记容量800G的硬盘实际可用也就600G。一块中档 800G SSD硬盘价格不超过3000，三副本SSD加上其他硬件成本得有10000以上。

备注4：技术理想环境下，整个存储群集80%的硬件成本在存储节点，整个存储节点70%的硬件成本在磁盘，10%的硬盘空间要预留等待新写入，0.8*0.7*0.9=0.504，即磁盘的成本占整个群集成本的一半。

备注5：一个磁盘有10%-20%的空间要预留做维护用，4T只能算3.2T可用空间；单盘功耗7瓦加上其他设备功耗，单盘可以按每月20块机架费来算。如果按照3年折旧给客户做三副本群集，每T每月成本是(1000*3+20*36)*2/3.2/36=64元 ，详解是 (1000*3 三倍磁盘价格 + 20*36 3年机柜费)*2 磁盘开销占总群集成本50%/33.2T可用空间/36 客户分期36个月付款。用三副本做对象存储是最初阶最浪费硬盘的技术方法，现在各平台都已经逐步过渡到纠删码了。

备注6：理论上客户关机了云平台也保留内存准备再次启动，这是守规矩厂商的做法。实际操作过程中不排除有云平台冒险“盗卖”关机者的内存；也不排除有些小型云平台想“盗卖”但技术不够，因为有些技术实现会带来的连锁反应会很好玩。

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

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，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。

区块链+云计算是利用区块链实现分布式云计算（Decentralized Cloud Computing，下称DCC）的技术手段。本文分析了云计算行业的痛点、区块链技术和云计算的结合性、DCC的代表项目并且对主要的应用解决方案进行了对比，阐述了DCC模式主要存在的障碍，最后对DCC的未来进行了展望。

作者：

鲸准研究院 谭莹，王帆，陈泓伊，张文皓

哈希研究院 Alfred，LJ

维京研究院 金健将，曾元佐

水木金融科技基金 陈宥任，张朝

Node Capital研究中心 刘聪海，马旭颖，郎瀚威

支持机构（排名不分先后）：

星球日报，巴比特，火星财经，金色财经，金牛财经、陀螺财经、金塔财经、

嘻哈财经、币圈邦德、区块财经、链条ChainHeadline、BlockMasterMail

（本报告由鲸准研究院X Node Capital 联合发布）

云计算行业现状与痛点

1.1 云计算概念

云计算是基于互联网相关服务的增加、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。现阶段广为接受的云计算概念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，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。

云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

云计算产业有多种分类方式，按提供的服务类型分类可分为 IaaS、PaaS、SaaS三类，从 IaaS 到 SaaS 越来越接近“傻瓜”式软件，利于用户直接使用。因此，如果说技术革新对硬件使用效率提升和成本降低更多体现在 IaaS 层面，SaaS 则是在享受硬件改善的基础上，通过降价（年费方式降低使用门槛）的方式扩大了市场。

1.IaaS全称为“设施即服务”（Infrastructure-as-a-service），提供的是服务器、存储、网络硬件等底层设施资源，用户购买 IaaS 产品后必须自己完成环境配备和应用程序开发，一般商业客户很难直接使用，使用对象大多是软件开发者，特别是 PaaS 及 IaaS 产品开发者；

2.PaaS全称为“平台即服务”（Platform-as-a-service），提供的是软件部署平台，比如虚拟服务器和操作系统，用户不需要关注底层，只需要根据自己的逻辑开发应用程序，适合自身特点明确、IT 预算高的大型商业客户，或应用程序开发商；

3.SaaS全称为“软件即服务”（Software-as-a-service），提供的是可以直接使用的软件，使用对象是一般商业客户，客户登录浏览器就可以打开使用。

IaaS、PaaS、SaaS提供商可以互相跨界。 目前，IaaS的厂商，一般可以进行进一步的资源打包，提供数据库、 应用中间层包runtime等，形成公有PaaS平台，如亚马逊AWS。而提供SaaS的厂商，在为一般商业客户提供通用性比较强的SaaS产品同时，也会为一些大型商业客户打造有他们自身特点的私有PaaS产品，甚至会有一些自己的 IaaS产品，比如Oracle。

1.2 云计算三种模式分析

云计算三种分类对比

三种分类间的联系

大型企业多采用私有云、公有云、混合云的部署方式，小型企业多采用公有云、私有云和社区云；由于PaaS处于云计算产业靠中间的环节，IaaS提供商可以靠硬件及技术优势提供PaaS 服务，SaaS提供商也可以靠客户关系为大客户提供PaaS服务，纯PaaS提供商的竞争力不强。因此，云计算行业中，IaaS和SaaS的机会更大。

中国 IaaS市场处于高速发展中。中国 Iaas市场中，阿里巴巴市占率约50%，其云计算收入增长速度可以代表中国 IaaS 市场规模增长速度。阿里巴巴2015、2016、2017 年云计算收入增长速度分别为64%、138%、121%，在一定程度上表明中国整体IaaS 市场处于高速发展通道。

研发费用是 IaaS 行业的最大门槛，大多由巨头把控

高额的研发费用和大量硬件费用只有大型公司才有能力支付，不管是国内还是国外，IaaS 都由巨头把握；又因为 IaaS 发展对技术更新有强依赖性，高收入公司才有资本投入高研发费用，所以这个行业的马太效应非常明显。

根据数据，2016 年 IaaS 公有云市场份额前六的分别是亚马逊、微软、阿里巴巴、谷歌、Rackspace、IBM，除去 Rackspace 是 1998 年就进入 IaaS行业、时间长所以拥有较大规模外，其他公司均是其他行业的巨头，能支付巨大的研发投入。而 Rackspace 2016 年 IaaS 公有云收入增长 5%，收入增速远低于其他 5 家公司。

亚马逊是全球最大的云计算公司，云计算 AWS 于 2006 年推出，主要提供 IaaS产品，也提供部分 PaaS 产品。亚马逊的研发费用大部分用于云计算方面，到2017 年亚马逊的总研发费用已经达到 226 亿美元，且同比增速高达 41%。

阿里巴巴是中国最大的云计算公司，2015 年 7 月曾宣布对阿里云战略投资 60亿元，用于国际业务拓展、云计算、大数据领域基础和前沿技术开发；马云在 2017 年云栖大会上表示，预计未来 3 年将投资 1000 亿元成立研发中心“达摩院”，包括对云计算基础技术的研发。

1.3 云计算市场规模

在技术和价格的推动作用下，全球云计算市场持续增长。根据Gartner的数据，包括IaaS、PaaS、SaaS、流程服务、广告营销在内的云计算市场在2016年为2196亿美元，到2020年预计整体规模将达到4114亿美元，2016至2020年的复合增长率为17%。

2010-2015E年全球云计算市场规模（亿美元）

数据来源：WIND，招商证券

中国云计算市场发展更快。相比全球市场，中国市场起步较晚，市场规模较小，技术正在加速追赶全球前沿科技，加上人工替代带来的客户量增长，使得中国云计算市场增速高于全球市场。根据数据，2016年中国企业云服务整体市场规模（包括IaaS、PaaS及SaaS）约为515亿元，到2020年市场规模约为1366亿元。

2008-2016E年中国云计算市场规模

数据来源：WIND，招商证券

全球云服务市场规模预测

数据来源：Gartner

1.4 云计算行业融资情况

数据来源：鲸准洞见

1.5 行业现状与痛点

1.云计算垄断

现有云计算市场极度中心化，市场份额Google、Amazon（AWS）、Microsot Azure、阿里云和腾讯云等几个科技巨头依靠自身高度集中化的服务器资源垄断了整个云计算市场，借助市场力量享受高额利润，进而导致算力服务价格高居不下

2.无激励措施

BONIC（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing）是目前最为主流的分布式计算平台，为众多的数学物理等学科类别的项目所使用，但是由于这是基于分布在世界各地的志愿者的计算资源而形成的分布式计算平台，缺乏足够的志愿者来贡献算力。

3.计算资源不足

虽然我们看到了未来DApps的繁荣，但是目前一般的区块链运行DApps的计算能力非常有限，现有的云计算基础设施无法满足DApps的需求，后者需要完全分散的基础设施来运行；存储容量不足和协议的读取延迟高，这些都需要通过额外的计算资源来满足更高要求的应用程序。

4.成本过高

云计算基础设施和高性能计算的操作过于复杂和成本高昂。创新型小企业通常没有业内基本、专业知识获取和操作高性能计算平台，而像 Amazon EC2这样的云供应商对于高要求的应用程序(如GPU渲染)仍然非常昂贵。此外，数据处理中心常常消耗大量能量来运行服务器和冷却系统，这样成本会非常大，而且对环境也造成负面影响。

云计算相关概念

提到云计算，就不得不提到与云计算相关的两个概念：雾计算和边缘计算。

2.1 边缘计算

边缘计算（EdgeComputing）很早就提出用于表示云和设备的边界，最早可以追溯到2003年，AKAMAI与IBM开始合作在WebSphere服务器上提供基于边缘的服务。

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，其目标是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算将是一种新的生态模式，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能五类资源，提高网络服务性能、开放网络控制能力，从而激发类似于移动互联网的新模式新业务。边缘计算的技术理念与特定网络接入方式无关，可以适用于固定互联网、移动通信网、消费物联网、工业互联网等不同场景，形成各自的网络架构增强。

2.2 雾计算

雾计算是最近出现的一个概念，由思科首创。因为相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。它拓展了云计算的概念，是作为实现IoT的结构为Cisco等提倡，旨在为全球范围所采用。

雾计算是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网（IoT）设备/传感器之间的中间层，它提供了计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算的概念的引入，也是为了应对传统云计算在物联网应用时所面临的挑战。

雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。

不管是边缘计算还是雾计算，其优势都很明显。雾计算消除了将大量原始数据流发送到中央网络的一些延迟和带宽问题，但是它并不要求每组传感器处理收集到的数据。

区块链技术与云计算

3.1 区块链技术与云计算的关系

由于互联网的普及，大量的多媒体信息（图文音视频等）造就了海量数据，这些数据大多是非结构化的。

分布式计算与并行计算：分布式计算是一种采用地理上不同的多个主机（集群）协同完成大量计算任务，从而替代巨型计算机的解决方案。并行计算是指多CPU并行处理，并行计算能够提高计算效率，但是前提是程序算法要尽可能并行设计。

虚拟化：虚拟化是为了实现云计算而划分资源的一种方法，包括两个层面：物理资源池化和资源池管理。虚拟化有两种，一种是将多个物理资源虚拟化成一个“大”的逻辑资源，另一种是在一个物理资源上划分出多个“小”的逻辑资源。

目前云计算采用第一种虚拟化方式较多，部署方式上使用分布式集群，并行计算并没有太多涉及（并行计算学术上还在研究中），然后可以处理海量数据，为庞大的接入终端群按需提供IT服务。可以简单的理解为，分布式这种解决方案是为了快速地处理海量数据而提出的，而该方案最终的目的或表现形式就是为了实现“用硬件换时间”，将数据分布在多台计算机上，同时处理（并行处理）带某种属性的数据集。从现实来看，很多微小型互联网公司没有能力或必要构建自己的分布式系统，会借助于本地资源外的云服务提供商，这样可以使公司专注于产品和业务实现。

结合灵活的开发工具，DCC平台可以帮助开发者发布软件并赚钱，进而改变算力任务的组织和执行方式。此类平台通过实现去中心微服务和异步任务执行，成为建设未来互联网的基。得益于计算价格的大幅降低，复杂的应用（如CGI渲染，科学计算，机器学习等）将惠及每个。

通过P2P网络连接电脑，使应用所有者和个体用户（算力“请求方”）可以从其他用户租用算力（算力“供应商”）。这些算力资源可以完成对计算时间和计算能有定要求的计算任务。在当下，算力资源被中心化云服务商把控，受制于封闭网络，外部付系统和死板的运营模式。去中心化云算力设施可以做到基于以太坊（或同类公链）的付转账系统，可以实现算力买家(请求方)，卖家（供应商）及软件开发者之间的直接支付。

3.2 DCC的优势

1.除了自由的服务器、带宽等资源外，还将计算需求分布到系统中的众多节点中去，把用户的先知资源利用起来，创造价值。

2.通过整合社会闲置的计算资源，来为企业或个人提供去中心化算力服务，基于Token经济，构建计算机算力买卖方市场。

3.相比传统的云计算服务，其降低了云计算服务的门槛和使用费用，有利于云计算的普及。

3.3 商业模式

3.3.1 Token经济模型

虽然市面上的分布式算力平台项目众多，但是总的技术框架却是大同小异，下面就以一个大概的框架来大概的描述这个Token经济模型。

请求节点

这个节点一般由一些有计算需求的商家或是科学研究所来充当，一般实验室或是自有的计算机数量已经不太符合他们目前的计算需求了，需要通过超算或是其他性价比较高的计算资源如全球分布式算力来达到目的。请求节点可能会被按照要求先将自己的需求文件（数据）按照规格先model好在进入网络（ELastic）或是有其他节点来做做这个简单归类的工作。

以下为需要贡献计算资源的节点

归类节点

这个节点由CPU算力贡献用�...