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前言
本章将会了解、认知云计算发展;了解、认识云计算的影响;理解、掌握云计算概念;(重点)理解、掌握云计算优缺点。(重点)

需求 推动,技术 进步,商业模式 变革
个人电脑:80年中期 台式机——笔记本——手机
互联网:90年代初 网络购物
万物互联:从现在开始 生活设备接入互联网

数据爆炸性增长(2006,161EB;2011,1800EB;年增长率达到60%。2015年,中国已经有1.8ZB数据,占全球的22%。
GB->TB->PB->EB->ZB。 
3.IT基础设施能耗
2005年,美国新建立的数据中心需要消耗的能量=加利福尼亚州所消耗能量的10%(大约5GW),约40亿美金。
英国的1500个数据中心每年消耗的能量和英国第十大城市莱卡斯特所需要的能量相当。
2010年,英国单个数据中心每年在能量上的花费达到大约740万英镑(1英镑=8.2097人民币)。
计算机集群系统由于采用商用化部件,其能耗问题更为突出。
4.服务器更新速度快企业升级费用昂贵
对于个人和中小企业来说,目前,一方面存在数据管理的需求,另一方面他们对于计算能力的需求往往是不平衡的。
如果购置大量的存储和计算设备,那么投资和维护费用会大大提高,同时低水平的利用率也会造成资源的巨大浪费。
5.互联网上存在着大量处于闲置状态的计算设备和存储资源
大部分企业IT基础设施的利用率只有35%。还有许多企业的IT资源利用率不到15%(IDC报告)。w
Google的数据表明其绝大部分服务器的利用率在10%到50%之间。
无法应对突发性的数据访问行为。


自建机房——传统IDC托管——云计算




每个人将拥有两个大脑,人体大脑和信息大脑
各个社会组织和企业的主要活动一般通过互联网进行
云计算将成为与电力、水、煤一样重要的基础设施
企业将信息化系统视为基本条件

前Google CEO埃里克·施密特博士认为,云计算与传统的以PC为中心的计算不同,它把计算和数据分布在大量的分布式计算机(多台分散的计算机连接)上,这使计算能力和存储获得了很强的可扩展能力,并方便了用户通过多种接入方式(例如计算机、手机等)方便地接入网络获得应用和服务。

IBM认为,云计算是一种计算风格,其基础是用公共或私有网络实现服务、软件及处理能力的交付。
微软对于云计算的态度就要矛盾许多。如果未来计算能力和软件全集中在云上,那么客户端就不需要很强的处理能力了,Windows也就失去了大部分的作用。因此,微软的提法一直是“云+端”。微软认为,未来的计算模式是云端计算,而不是单纯的云计算。
来自著名的伯克利(Berkeley)大学的一篇技术报告则指出,云计算既是指透过互联网交付的应用,也是指在数据中心中提供这些服务的硬件和系统软件。
美国国家标准与技术研究院(NationalInstitute of Standards and Technology,NIST)对云计算的定义:
云计算是一种能够通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源,这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放。
是一种按使用量付费的一种服务模式,而不是单纯的指某项具体的技术应用或标准,这种模式提供可用的、便捷的、按需访问网络上的资源(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务)。
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,就可以让这些资源能够被快速提供。
2.云计算中角色
3.云计算基本思想
4.云计算特征
超大规模
大多数云计算数据中心都具有相当的规模,Google云计算中心已经拥有几百万台服务器,而Amazon、IBM、 Microsoft、Yahoo等企业所掌控的云计算规模也毫不逊色,均拥有几十万台服务器。
虚拟化
资源以共享资源池的方式统一管理,利用虚拟化技术,将资源分享给不同用户,资源的放置、管理与分配策略对用户透明。
按需服务
云是一个庞大的资源池,用户可以支付不同的费用,以获得不同级别的服务等。并且,服务的实现机制对用户透明,用户无须了解云计算的具体机制,就可以获得需要的服务。
高可靠性
云计算中心在软硬件层面采用了诸如数据多副本容错、心跳检测和计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。它还在设施层面上的能源、制冷和网络连接等方面采用了冗余设计来进一步确保服务的可靠性。
自动化
在云中,不论是应用、服务和资源的部署,还是软硬件的管理,主要通过自动化的方式来执行和管理,从而也极大地降低了整个云计算中心的人力成本。
完善的运维机制
在云的另一端,有全世界最专业的团队来帮用户管理信息,有全世界最先进的数据中心来帮用户保存数据。同时,严格的权限管理策略可以保证这些数据的安全。这样,用户无须花费重金就可以享受到最专业的服务。

降低能耗,减少排放
提高IT设备使用率,降低设备数量
信息技术产业进一步合理分工
有利于全社会共享信息,打破信息孤岛

降低前期投入成本和日常使用成本
提高了系统的可靠性、安全性、用户体验
专注于自己的核心业务和市场
快速响应对计算资源的弹性需
严重依赖网络
数据可能泄露的环节增多(安全性)
风险集中
用户对技术和数据的掌控度下降






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