云计算深度报告算力时代迎巨变

① 云计算有怎样的发展前景

从当前云计算的落地应用情况来看，当前云计算的落地应用已经进入到了新的阶段，这个阶段的主要特点有三个，其一是云计算正在从IT（互联网）行业开始向传统行业覆盖；其二是云计算正在成为企业进行网络化、智能化升级的重要支撑；其三是云计算正在全面整合行业资源，从而促进企业创新能力的提升。

云计算在落地应用的初期，主要出发点有两个，其一是拥有大量“过剩算力”的互联网企业（以电子商务企业最为突出），希望通过云计算的方式来盘活自身的算力，从而降低运营成本；其二是对于中小企业来说，借助于云计算能够降低网络化升级的成本，可以采用更廉价的方式来拥抱互联网。从这两个出发点来看，云计算早期的关注点主要集中在“廉价算力”上，这使得云计算的模式能够迅速得到认可，也为云计算的后期发展奠定了扎实的用户基础。
随着云计算对于大数据、人工智能等技术的支撑作用越发明显，当前云计算已经从早期的IaaS逐渐开始向PaaS和SaaS领域发展，这个过程正在不断提升云计算产品的附加值，而此时的云计算早已经不是“廉价算力”的代名词了，转而成为了企业拥抱工业互联网的重要桥梁。在工业互联网发展的大背景下，云计算的附加值会逐渐提升，而云计算的全面落地也为大数据和人工智能产品的落地，提供了重要的场景支撑。
从云计算本身的特点来看，云计算说到底就是一种服务，在云计算落地应用的过程中，云计算的服务边界也在随着技术的迭代而不断扩展，所以当前云计算的想象空间还是非常大的，基于云计算也可以为企业的工业互联网发展之路带来更多的便利。
最后，云计算的落地应用本身是一个动态的过程，云计算的全面落地在工业互联网时代会进一步加速。实际上，当前很多中小企业已经越来越离不开云计算了。

② 边缘计算是什么，和云计算的区别是什么

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、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。（易迈云 推出企业0元购买云服务器的永久性活动 )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。
云计算的核心思想是"中心化"，设想以后的终端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。 这种设想是非常好，但是在未来很长的一段时间还是非常遥远的目标。

而现阶段最实用最落地的方案会是边缘计算（前后端混合运算）、去中心化的分布式计算、雾计算，所有的终端都可以成为分布式的计算节点，一个区链中的所有终端拥有平行的权限。目前这种设计思想在云桌面的开发中已经在应用。

③ 如何在短短48小时内用云计算给地球做b超

今年杭州云栖大会上，中国馆地震局的地球物理科学家王伟涛博士在Tech Insight的数据存储技术实战专场做了一场主题分享：名为《云计算在地震学研究中的应用-利用bcs和海量数据创建虚拟地震》。 他介绍，原本需要一年计算时间的整个中国数千个地震台两两之间的五年数据的计算任务，在云计算中狂飙，48小时之内就计算完成了。
这到底是如何实现的呢?
我们的祖先凝望星河闪耀，却花费万年时间才摸索出天体运行规律。
我们的前辈坐看潮涌潮平，却历经千秋万代才能航行到大洋彼岸。
而我们自己，在这片土地上繁衍至今，却仍旧对脚下的大地懵然无知。
从观察记录到规律预测，几乎是人类科学史的全部逻辑。
但每次我们拼尽全力记下的数据，都只是抬高知识瀚海的涓涓细流。
当我们提笔开始繁复演算的时候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛顿举起苹果的那一刻。
王伟涛博士正是这样计算的执笔人，他来自中国地震局。他想知道的，是我们脚下大地的每个细节。
浩如烟海的计算
我们经历的每一次地震，都在提醒自己预测和预警这种灾害的迫切性。但是，我们距离这个目标还很远。
为更好的认识地震这一物理现象，需要极其的详细的地壳结构影像，而为了绘制这张地下地图，又需要详尽的数据计算。 目前为止人类打到地下最深的井是前苏联钻探的科拉超深井，约12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十几到几十公里，当前的科技根本无法在震源深度开展直接观测。
所以我们需要依靠分布在全国的数千个地震台来对地震波进行探测，震波在地下的传播特性，受到地质结构的影响，这也是地震波可以用来绘制地底图像的原理。这些地震台可以感知地震的“大震波”，也同样可以捕捉日常的“大地噪声”，例如海潮拍击大陆的震动。
根据地震波进行地底成像的原理
王伟涛告诉记者，像他这样的地球物理科学家几乎都是半个程序员。 因为从地震波到地底成像，中间要经过超越一般人想象的大规模程序计算。他的计算模型是这样的： 每一次震动都会由近至远依次传递到各个地震台，所以理论上来说，每个地震台都会对同一次震动做出自己的记录，这些数据既有差异有又联系。
利用这些数据，可以计算出一些“虚拟地震”。 用每两个地震台之间进行数据互相关对比计算，就可以获取研究中国地下的总体结构所需要的宝贵数据。
虚拟地震可以模拟出和真实地震一样的数据，所以可以用于本来没有发生地震的地区的地底成像 每个地震波数据都有 E，N，Z(东西，南北，垂直)三个向度的分量，全国2000多个永久和临时地震台就是 6000 个分量，每年的数据量大概是 30TB，而我们的总数据量已经到了 PB 级别。
由于我们要相互对比每一个地震台每个时间点的每个分量数据，这些计算量是呈指数级增长的。 王伟涛的智慧和经验，恰恰表现在他所设计的程序和算法之上。 但耗费很大心力完成这个算法的王伟涛博士发现，他才踏上了万里长征的第一步，还有一个巨大的困难横亘在面前。
图中每两个地震台之间的连线(灰色)都是需要计算的数据，总计算量极其庞大。如果使用单机对这些数据进行计算，大概需要七年时间。按照一个人的职业生涯二十年计算的话，我在退休前只能完成三次计算。在这种情况下，大规模分布式的云计算似乎成为了唯一的选择。
然而，云计算的机理绝不像听起来这么轻盈。记者也采访到了中国地震局的合作伙伴阿里云的童鞋们，在他们眼里，云计算和科学研究一样，集合了人类最顶尖的智慧。
所需存储空间、计算量和预计单机计算所需的时间
分布式存储：有关农场的游戏
云存储就像一个大的农场，每个服务器就像一个工人，而你的数据就是羊。阿里云存储高级专家承宗说。看来他是个牧场达人。“分布式存储”，可以看作分布式计算的基础条件。也就是说，你的羊要先放进阿里云的“农场”，它的工人才会帮你照料、喂养、剪毛、纺线。
对于王伟涛博士的数据来说，仅仅是存储在云端，就需要无数“黑科技”。
在将要进行的计算中，计算系统会对存储系统进行大规模的访问。而这些访问必须要平均地打到服务器上，绝不能存在热点。而这还不够，由于服务器的硬件故障在大规模集群中会变成一个常态事件，所以必须做好资源的实时调度和提供故障容忍能力。
例如保证在摘掉一块硬盘的时候，其余的硬盘要迅速用备份数据把存储追齐。
承宗举了以上两个例子。这两个例子换成农场的比喻，大概是如下表述： 农场对于工人的工作量要平均分配，绝不能出现“对着一个羊薅羊毛”的情况发生。另外，农场每天都有工人病倒、请假，要在最短的时间把他的工作合理分配给很多人，这样别的工人也不至于负荷过大。
整个阿里云的分布式文件系统，被命名为盘古。在承宗心里，盘古还有很多智能化的“黑科技”。
他举例了一个例子： 我们人类看到的磁盘都一样，但是盘古看到的磁盘各不相同。它会根据历史访问数据的积累，例如写入的速度和效率，对每一块磁盘的健康度进行打分。
对于健康状况不好的磁盘，就相应减轻一些工作分配。这些底层的技术，都可以为王伟涛博士下一步真正的计算做准备。
承宗说，在分布式计算中，数据带宽成为了一个重要的参数。从王伟涛博士的角度来看，如果把数据存储在自己的服务器上，仅仅利用阿里云的计算能力进行结果输出，是不能实现的。原理很简单，分布式计算的所有服务器都向一个存储单位发送数据读取请求，带宽会被瞬间堵死，再强大的算力都无法发挥。
至于具体数据，百兆光纤的带宽一般是 100Mb/s，而硬盘的带宽最高可达几Gb/s，而阿里云存储内网访问带宽(云计算系统内部)可以高达Tb/s级别。
批量计算：建造一座金字塔
接下来，王伟涛博士的数据就会进入最终计算的环节。我熟悉了自己习惯的 Linux 系统，所有的计算代码都是在这个环境中完成的，如何让我的代码在云计算的环境中发挥作用，是一个很重要的问题。
地底成像数据的计算流程
在地震科学研究方面，阿里云显然没办法提出算法建议，所以他们需要做的是，提供一个通用的接口，让王伟涛可以使用自己机房中的电脑、界面和Linux 系统，来对云上的计算进行控制。
阿里云提供的兼容和适配能力，是阿里计算专家林河山颇为骄傲的地方。 王博士在此之前没有使用过分布式集群，也没有使用过“超算”，所以直接跨越到云上，从操作和控制层面来说，对他来说会是个挑战。
我们提供的计算接口可以让单机程序不做修改就高效执行在云环境下。用户通过几句简单的命令就能在云上调动大规模的计算资源进行分析，而不需要学习复杂的分布式计算知识。其实很多从其他地方过渡到云计算的人都会有这样的问题，所以不仅是王博士，很多其他用户也会用到我们的通用计算接口。他说。 这个时候，大规模计算的障碍基本被扫清了。
不过，林河山告诉记者，云计算真正的核心技术，还在于批量计算的算力调度之上。
大规模计算的加速流程和模式 计算规模扩大之后，就会造成对存储资源的访问非常频繁，这时，对于访问的并发量的控制就要非常“小心”了。
王博士的应用有非常多的小I/O请求，如果每一次I/O请求都直接访问云存储，由此带来的延时会对计算效率造成影响。为了进一步优化计算性能，批量计算采取了“分布式缓存”的策略，把有可能会用到的数据，提前缓存到计算节点周围。这样，就可以让计算能力不受集群规模的限制。林河山说。
而即使是这样，还远远不够，对于数据访问究竟采取多大“粒度”，是考验系统智能的重要时刻。如果一次读取过多，可能造成带宽拥堵，如果一次读取过少，又会造成频繁访问。而针对不同类型的数据，都要做出合理的预判，自动地读取，是一项艰巨的任务。
打个比方： 这如同建造一座金字塔，数万名“奴隶”要分工合作。工程师要决定：是牺牲速度一次性运输多个石块到现场，还是牺牲数量，一次快速运输一块石头到现场。
同样，面对浩瀚的金字塔工程，每时每刻要分配多少奴隶来搅拌砂浆，分配多少奴隶来搬运石块，分别分配多少奴隶来负责建造各个区块，这个即使是工程师都需要仔细考量才能完成的任务，都要交给系统自动完成，难度可想而知。
当然，如此繁复的计算过程，出错是经常会发生的。
林河山举了一个例子： 在渲染追光动画的动画片《小门神》时，阿里云的容错机制就发挥了作用。(当时在峰值有 2000台服务器参与了大规模批量计算。)一般情况下， 对于视频的渲染工作是一个连续的长流程。如果某一帧渲染中哪怕只有一个节点出问题，都会造成访问的大规模延时，造成逻辑上的拥堵，产生“热点”。
林河山说：“阿里云的做法是，在计算出错之后，在最短的时间内重跑，如果在跑的过程中确认节点存在问题，还会自动调度到另一个地方，这些对于用户来说都是没有感知的，但是在背后，我们必须做出大量的努力。
绘制地下的世界
原本需要一年计算时间的整个中国数千个地震台两两之间的五年数据的计算任务，在云计算中狂飙，48小时之内就计算完成了。
地球内部成像，恰似人体的B超
这在云计算时代来临以前是无法想象的。 从科学研究的角度来看，这些数据是原始的地震观测数据的数据产品，同时也是后续科学研究所依赖的重要数据，可以很好地支撑王伟涛进行接下来的研究。 从外界看来计算过程非常顺利，而刚才我们所感受的一切艰辛，都只发生在背后的代码世界。
借用阿里云产品总监李津的话： 当计算结果输出的时候，我们所有的技术人员都沉默了。
我们多么渴望这样的数据早几十年被计算出来，这样我们就能为人类认识地震这一自然灾害争取宝贵的时间。
抛开商业的云雾，可以看到云计算真正的的锋利所在。
王伟涛的研究并没有停止，他说： 目前为止，我只做了2011年到2015年的一个向度上的数据分析，未来还会继续把更多向度和频率上的数据进行计算。科学研究的精确度是可以一直提高的。越来越精确的地底数据，会为矿产勘探、防震减灾和地震科学研究提供非常强的支持。
科学的有趣之处，正是在于不断地尝试。有可能一觉醒来想到新的方法，就要重新改写公式和代码，通过计算进行验证。
也许有一天，属于王伟涛的那只苹果会悄然落下。那一刻，是王伟涛的胜利，也同样是人类计算力的胜利。 我们倾尽全力提高算力，把数据的涓涓细流汇聚成洪荒之力，只是因为我们不愿对脚下的大地懵然无知。

④ 云计算时代 自动化软件方向如何

云计算也将对我们的工作带来深远影响。比如在自动化软件行业，云计算的影响至少几个方面的影响。 微软(Microsoft)近日发布其得到广泛使用的Office软件的免费在线版本，这标志着该公司核心业务之一即将迎来重大转折时刻。自从谷歌提出云计算的概念以来，微软对这一基于网络的产品和服务模式一直保持着远距离的的跟随态度。此次对其核心业务之一的Office软件发布免费的在线版本，标志着世界IT技术的领导者——微软，已经全面加入到云计算的时代浪潮之中。 云计算的时代已经全面开启，这是业界共识。国际知名公司如IBM推出“蓝云计划”，EMC推出“云存储”，与此同时，中国国内品牌也不甘落后，安全领域有瑞星的“云安全”，360的“云查杀”，自动化领域九思易公司也在紧锣密鼓地研发代号为Ant的基于云计算理念的自动化信息化平台软件。 毫无疑问，就像计算机的出现、互联网的出现一样，云计算也会很快深刻地影响到我们生活和工作的模式。那么，就工控领域而言，云计算会给我们带来哪些影响呢？相信有不少用户也开始畅想，作为自动化软件研发商更需密切关注、深入研究、全盘规划产品设计。 我们先简单了解一下什么是云计算。 云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。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。 云计算译自英文cloudcomputing。云计算（CloudComputing）是网格计算（GridComputing）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（ParallelComputing）、效用计算（UtilityComputing）网络存储（NetworkStorageTechnologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（LoadBalance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。 云计算模式的革命性的意义，就像从古老的单台发电机模式转向电厂集中供电的模式一样。这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。只不过，它是通过互联网进行传输的。 云计算将深刻影响我们的生活方式，比如在未来的医疗领域中，人们将不必去医院定期体检，而是通过身上的微型传感器，随时随地收集身体的健康监测数据，然后传感器将数据通过蓝牙等方式传输给手机，手机再通过3G等网络将数据发送出去。然后，在强大的云计算平台的支撑下，大量的健康监测数据不需要人工去计算和分析就可以快速转换成实用方便的健康指导信息，并可以随时发送到手机上，给发送者及时准确的健康指导。 云计算也将对我们的工作带来深远影响。 比如在自动化软件行业，云计算的影响至少有以下几个方面： 一、自动化系统的架构将更加灵活，分布式架构将扩展到更大范围。 现代的大型工业自动化和信息化项目中，系统变得日益庞大和复杂，现有的网络和系统体系架构已经无法从容应对这些挑战。云计算这一革命性理念的提出，彻底打破了自动化系统中原来的僵化的体系结构。在云计算的系统中，自动化和信息化系统并不是简单运行在某一台固定的计算机上，而是运行于包括Internet在内的整个网络之上，基于整个网络来分配系统的资源及实现各种功能。同时，新的应用模式SaaS、PaaS、IaaS的出现，极大地扩展了软件应用的可能架构，使得传统架构不仅从局域网扩展到整个Internet范围，而且突破了C/S、B/S的局限，变得更加精细，更加灵活。现在被业内广泛认可的分布式架构，也将随之扩展到更广的范围，展现出比传统的分布式架构更大的优势。 二、海量信息的分析与处理将成为自动化软件的常规功能。 在现代大型自动化项目中，自动化信息化数据量越来越大，用“海量”形容也并不为过。所以目前自动化软件中所用的数据库类型，数据存储模式和数据的读取、查询模式，各项技术目前都在围绕大量数据的准确、及时处理来进行。海量信息的处理，已经成为制约自动化软件发展的瓶颈之一。而在云计算时代，用户可以在不同的层面发挥不同硬件平台和网络的计算能力，可以很容易地利用“云”中的服务（SaaS），平台（PaaS）和计算硬件及网络资源（IaaS），充分整合公共网络的计算能力，使得对海量自动化和信息化信息的分析和处理变成现实，满足大规模应用系统的需要，同时也能够实现复杂的自动化信息化系统的控制。大量数据及其关系的存储、计算、分析、查询，处理将变得轻松容易，海量信息的分析与处理将成为组态软件的常规功能。 三、彻底改变工程开发模式。 在云计算时代，工程项目的开发将不再拘泥于单台计算机，SaaS模式使用户可以通过Internet，直接利用自动化软件供应商服务器上的软件进行开发，开发过程在云计算网络中进行，开发完成后，生成可直接运行的工程项目即可。工程开发的技术人员可任何具有Internet接入端的地方办公，可以进行远程开发，并为分布式开发模式奠定基础。云计算模式还可极大降低对本地计算机硬件的要求，并且可以随时使用供应商发布的最新版本。 四、转变软件供应商的服务模式，降低维护成本。 云计算的模式也将降低软件供应商的服务成本。以往软件供应商需要对运行在各种软硬件环境中的自动化软件进行技术支持与维护，而云计算时代，他们只需要维护本服务器上的一套软件即可。无论是更新版本，充实图库，添加插件、控件，还是添加新的IO驱动协议，都将变得迅捷、轻松无比。 五、降低自动化系统对硬件的要求，提升软件的行业地位。 无论是基于企业内部网络的私有云，或与外网有一定连接的混合云，都以动态分配系统计算能力为目的，可以使系统的运算进行地更加平缓稳定，从而在不降低运行效率的前提下，极大地降低企业对硬件系统的要求。 众所周知，在目前的自动化系统中，软件处于“灵魂”的地位，但价值比重却相对低廉，只占5%-10%。在云计算时代，系统对硬件的要求降低，而对软件的要求则越来越高，所以软件在自动化行业中的价值比重和重要性，都将有很大提高。 六、对自动化软件的国际化能力要求提高，多语言功能重要性提升。 云计算基于包括Internet在内的整个网络运行，并以整个网络为对象来进行资源的动态分配，在使跨地区、跨国界进行软件的使用和开发成为可能的同时，也对未来的自动化软件的国际化能力提出了越来越高的要求。自动化软件的国际化能力中，可以打破语言障碍的多语言功能，将变得日益重要。目前流行的自动化软件品牌中，国外产品的多语言功能较为普及，但国内只有易控(INSPEC)等少数品牌具有此功能。 七、新技术与新的产品理念将成为竞争的核心。 毫无疑问，云计算模式将来带来自动化软件行业的巨大变革。如何把握IT发展的潮流趋势？如何开发基于云计算的新一代自动化软件？如何将旧的自动化软件版本兼容于云计算平台？如何将传统的自动化工程系统升级为云计算系统？将成为业内企业考虑的首要问题。解决这些问题从根本上还是要依靠领先的技术，.NET平台与XML等技术作为云计算的核心与基础，毫无疑问会得到更广泛的使用，SaaS、PaaS、IaaS和MSP等理念也将渗透成为产品研发的核心理念，同时WCF，WPF，WF，WindowsAzure，AppFabric等新技术也将有长足发展。 以上只是云计算时代的管中一窥，云计算给我们的生活和工作带来的巨大便利和变化，将会更加深刻和广泛。每一次技术上革命，都会带来行业的巨变，云计算也不例外。云计算时代的到来，将会成就一批以技术创新为核心竞争力的企业，也会将那些技术落后、没有创新能力、或者错误把握了发展趋势的企业远远抛在后面。自主创新能力，对新技术的及时应用能力，将成为自动化行业竞争的核心内容。 目前，云计算在自动化领域的发展更多地还是停留在概念阶段，最终用户将从“云计算”中获益多少或如何获益，还需要整个行业的漫长探索。

⑤ 中国车规级边缘计算芯片或落地日内瓦 地平线吹响车上算力集结号

虽然欧洲当下也受到疫情的影响，但截至目前，将于3月5日开幕的日内瓦国际车展，官方并没有正式发布推迟或取消的计划。包括中国车企在内的多家汽车产业巨头仍将如约参展。相比往年，今年中国车企的参展作品具有特别的意义，因为搭载中国车规级边缘计算芯片的全新车型即将在车展上亮相。这意味着，中国车企的竞争力，已不再局限于以往的发动机、变速箱、车身、底盘、外观，而是面向着汽车更高层次的发展，面向着汽车发展的未来——人工智能，吹响集结号。而号手——这枚车规级边缘计算芯片的生产商，便是来自中国的地平线。

地平线在自动驾驶领域的车规级芯片量产落地，对于中国汽车业整体无疑是一个好消息。可以预见的是，未来汽车以及人工智能产业对算力的需求是惊人的。在过去的数年里，我们看到智能驾驶的等级每提高一级，算力差不多要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶，车辆需要数千个TOPs量级的算力。但当下汽车市场上的产品，其平均算力也没能达到个位数的TOPs。所以在庞大的市场需求面前，中国企业的力量就显得至关重要。如果我们并不注重这块战略高地，或许依旧会像飞机发动机、汽车的动力总成一样受制于海外。而中国国力量的出现，不仅意味着我们的战略高地有望得到坚守，并可能在世界市场上攻城略地。有行业内专家预计，征程芯片两年内将有望达到百万量级的前装装车量，五年内则有望完成千万量级的目标。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑥ 算力银行的算力服务会不会比云计算的好

十次方的算力银行它本身平台就是做服务器租赁出身，有不错的服务器硬件资源，也就是说，它有一定的硬件资源去支撑算力项目，所以十次方本身就具备这样的硬件条件去实现算力银行的理念：提供更划算的算力服务。

⑦ 云计算的含义是什么

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。

特点
云计算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。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
被普遍接受的云计算特点如下：
(1) 超大规模
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。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。
(3) 高可靠性
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
(7) 极其廉价
由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
(8) 潜在的危险性
云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。

⑧ 5G对于云计算的发展有什么影响

对于这个问题，当然就是特别特别重要了，不然美国也不会制裁华为。为的就是5g技术。这个就是美国制裁华为最重要的。原因。
对于男生而言，女生颜值高和身材好，到底哪个更重要？这个亘古不变的争议性问题，网友的答案亮了，结论出乎意料！
颜值即正义，毕竟跟人说话也是看脸的，身材好颜值低，路人肯定说：切，只是背影杀手;颜值高身材差，路人也只是说：颜值太高了吧，可惜身材差点。那个语气好一些？
比如你和闺蜜，她漂亮身材不好，你身材身高不错颜值差了点，你们两个出街，别人都会和她搭讪，你说颜值重要不
颜值可以靠什么化妆靠P图来改变啊，颜值低的多努力学化妆不就行了。而且没看到现在满街的网红脸，长得都一个样，没什么看头，还是身材才是实在的。
身材才是王道好吗!身材好身形高挑的，穿什么都有种潮流范、高级感，反正长得也不好看，宁愿要身材。身材可以通过锻炼，要求严谨一点的做个棉花糖隆胸什么的，身材更加好。
所以说男生都是视觉型动物，不管是颜值还是身材都很重要，懂得欣赏内在而且忽略外在的快绝种了吧！所以苦苦追寻的终极答案其实是，颜值高和身材好都！重！要！颜值高的身材一般都不会太差，但是身材好却可能是背影杀手。
有调查显示在被问到 “有好身材的女性和长相美丽的女性，你会选哪个”时，选择“好身材”的有24.8%;选择“长相美丽”则为75.2%。 其实还是因人而异。有的男生是颜控，自然对于脸就有更多要求，反之，有的男生对于样貌没有太多要求，也就把重心放在了身材上。
但是不管是脸蛋还是身材，如果你体重过高，除非是上天给了你一个不胖的小脸蛋，不然身材和脸都不会好看。保持匀称健康的体型，维持适当的体重，那么无论是脸还是身材，都无疑会赏心悦目许多。
当然了，思想可以靠读书，身材可以靠运动，颜值可以靠平时对皮肤的保护，实在不行还有化妆呢。只有懒女人，没有我是一个比较理性的人，对于我来讲，颜值和身材都很重要。颜值好，可以让一个人更自信，女性尤为注重，因为好的颜值可以助她在职场上和生活上一臂之力。而身材好不仅意味着全身整体效果上的美观，更意味着身体健康。
因为颜值是天生的，而身材是比较容易通过后天来矫正的。古语有言：身体发肤，受之父母。虽然现在有整容这项技术可以使人“变脸”，但这也不是天然的颜值啊。这个就是最重要的原因。

⑨ 云计算未来的发展前途及方向

企业上云的速度在加快，亚马逊，微软，谷歌，Facebook，三星，苹果，都是大企业，真正优秀的大企业是不会掉队的，他们资源整合的能力，以及对市场的把我，研发的积累，都是中小企业很难比得过的。如今银行，能源企业，大型车企，都在上云，他们也是要为自己打造一个能提高自身运作效率的系统。
数据安全性会变得越来越重要，说到数据安全，就必须得说说公有云和私有云。所谓公有云，就是你所使用的IT资源全部都是各家厂商提供的，而私有云，就是专门为你的公司，打造一套云解决方案，包括三层的所有架构。

而混合云，就是指一部分在公有云上，一部分在私有云上。大部分中小企业都会使用公有云，大企业的某一些业务也会跑在公有云上，那你既然业务，数据都在用云厂商的资源，当然会担心数据是否会泄露的问题。一旦数据泄露，那么产生的就是巨大的影响，所以数据安全是现在所有云厂商都很在意的点。