云计算当初的设计目的是为了通过虚拟化技术实现IT资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
你去选笔记本电脑或台式电脑，肯定都会看最主要的配置：CPU，内存，硬盘，网卡。计算资源就是CPU和内存，有线或无线网卡和你家里上网的路由器就组成网络资源，硬盘就是存储资源。
各大互联网公司的数据中心管的最主要的东西就上面4个，选一块偏远的地造一个很大很大的机房，里面放置成千上万台服务器提供724小时不间断服务。数据中心的管理就像你选电脑配置，管好上面的资源。
很多小公司在创业初期，没有服务器，没有机房，就找到这些有大型数据中心的互联网公司想租用他们机房的设备。在物理设备时期，这个管数据中心的公司就买一台物理设备安装到机房通过网络分配给这些小公司收取费用。
这种模式在规模小的时候看不出问题，但很多小公司突发的需求和时效，这个数据中心的互联网公司就满足不了了。还有小公司可能只要一个小规格的服务器，但数据中心只有大型规格的服务器分配，小公司就不干了，这是让我多花冤枉钱啊。
物理设备的极度不灵活造成了各种资源的浪费和制约数据中心的规模化发展。
有人就想办法了。第一个办法就是虚拟化。用户不是只要一个很小的服务器么？
数据中心的物理设备都很强大，我可以从物理的 CPU、内存、硬盘中虚拟出一小块来给客户，同时也可以虚拟出一小块来给其他客户。每个客户只能看到自己的那一小块，但其实每个客户用的是整个大的设备上的一小块。
虚拟化的技术使得不同客户的服务器看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的，你看着这块盘就是你的，但实际情况可能我的这个100G 和你的这个 100G 是落在同样一个很大很大的存储上。而且如果事先物理设备都准备好，虚拟化软件虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台服务器，一点几分钟就出来了，就是这个道理。
这样空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。
在虚拟化初期阶段，最牛的公司是 VMware。它是实现虚拟化技术比较早的一家公司，可以实现计算、网络、存储的虚拟化。
这家公司很牛，性能做得非常好，虚拟化软件卖得也非常好，赚了好多的钱，后来让 EMC(世界五百强，存储厂商第一品牌)给收购了。但这个世界上还是有很多有情怀的人的，尤其是程序员里面。有情怀的人喜欢做什么事情？开源。
这个世界上很多软件都是有闭源就有开源，源就是源代码。也就是说，某个软件做的好，所有人都爱用，但这个软件的代码被我封闭起来，只有我公司知道，其他人不知道。
如果其他人想用这个软件，就要向我付钱，这就叫闭源。但世界上总有一些极客和大牛看不惯这些人垄断的情况。大牛们觉得，这个技术你会我也会；你能开发出来，我也能。
我开发出来就是不收钱，把代码拿出来分享给大家，全世界谁用都可以，所有的人都可以享受到好处，这个叫做开源。
我们每天接触最多的开源就是>摘 要 笔者从狭义与广义的角度分别给出了云计算的概念，在云计算探讨的基础上总结出其大规模、虚拟化、可靠性、通用性、高可扩展性、廉价性的特点，并简要的分析了云计算现在热门的应用领域，最后对虚拟化、分布式并行编辑模式技术、安全技术、信息的海量存储技术等四种云计算关键技术进行了详细的探讨。
关键词 云计算 特点 关键技术
技术需要是一切科学进步的来源，它的作用将比大学本身所创造的财富要多的多，并且技术的要求可以直接转化为生产力，减短了科技成果转换为生产力的时间。
云计算是一种新型的计算形式，它以虚拟、共享为框架，在网格计算、分布式算法、并行算法等多种技术基础之上演变而来，也是计算机、通信、网络等多门学科结合的一种交叉科学。它的出现给电信、安全产业的工作模式、商业运作都带来了根本的变化。
云计算的发展与应用是一种时代的趋势，它以时代性、趋势性将影响着我们未来的生活、工作与学习。所以，我们需要认真的对待云计算这种崭新的计算科学，认真的分析其特点和探讨影响云计算的关键性技术。
一、云计算的概念
“云计算”的概念最初由Google公司提出，但随着行内对云计算概念的认可和拓展，云计算已经脱离了Google的早期目标，成为IT应用的一种全新理念和发展模式。
狭义云计算是专指IT商业领域中的付费和基础平台使用形式，具体说就是通过IT软硬件平台为用户提供所需的、可扩展的资源服务。提供资源的网络被称为“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。
广义云计算的服务范畴不在局限于IT的软件、硬件或平台的使用，它将通过互联网对用户提供全方位的、按需的任意服务。
目前，云计算在范围上包括两个层次：第一个层次，云计算主要指遵循“云”的开放模式，通过网络以按需、以拓展的方式将IT基础设施进行交付，以及用户获得所需资源的应用模式，提供资源的设施和网络即是“云”。第二个层次，云计算并不仅仅局限于一种IT资源的使用和交付模式，而成为一种商业模式，也就是产品或服务的交付与使用模式。
总之，云计算是通过虚拟的形式闲散的资源进行整合，再把互联网的软、硬件、数据资源、信息应用作为一种有偿服务提供给互联网用户的全新计算、运维模式。
二、云计算的特点
（一）大规模
要想提供云计算服务，首先要搭建可用的云计算平台，这个“云”将是超大规模的、据2010年谷歌公司公布的数据显示仅在云计算中公司投入的服务器已经超过100万台，分布在50多个国家。可想而知云计算的规模及提供服务的能力。
（二）虚拟化
云计算的基础是虚拟化，它支持需要提供用户的用户在世界各地的任意地点、只要使用各种云客户端就能获取相应应用服务。
所请求的服务不再是一个固定的实体，而是来自虚拟的云端。用户只需要能够有上网的条件，所需服务的对象、地点、提供的方式用户无需了解、也不用担心应用因距离、位置的中断。
（三）可靠性
云计算因其超大规模与虚拟化的优势，为服务提供了多处，异地的副本容错，提供了比城域服务器更加安全、可靠的服务。
（四）通用性
云计算没有指定的应用，所有应用都可以在云计算异构的平台下运行，每个“云”都能虚拟出多种应用，支持各种服务。
（五）高可扩展性
在虚拟基础上建立的“云”，其规模是可灵活、动态扩展的，根据服务器、存储数量的增加，其规模也在不断扩大，满足用户以及应用服务增长的要求。
（六）廉价性
由于云计算的虚拟特性决定了运行商提供的服务只关心基础硬件的性能，不依靠于品牌，所以大大减少了数据中心建设的费用，“云”的集中式管理也给日后的运行与维护提供了方便与廉价。
三、应用状况
随着国内外云计算技术及应用的不断发展，云计算已经走过概念形成阶段，相关技术日趋走向成熟，正进入实际应用部署和运营阶段。未来十年内，云计算的应用将以政府部门、电信行业以及高校教育、石油化工、煤矿钢铁行业为重点，形成规模化的云计算中心、云服务中心、云计算应用中心、云平台中心。
（一）政府部门
政府部门既是云计算的应用部门也是云计算的监管与启动的重要支撑力量，有政府部门的监管与启动云计算的应用就会顺利的多。
各地政府部门在有组织、计划下创建云计算发展基地，使云计算中心、应用中心、服务厂商聚拢，形成产业“云”，提高服务竞争力。
（二）电信行业
依托云计算，电信运营商将借力发展，对内进行业务系统IT资源整合，提升内部IT资源的利用率和管理水平，降低业务的提供成本；对外通过云计算构建新兴商业模式的基础资源平台，提供公用IT服务，提升传统电信经济的效率，加速电信运营商平台化趋势与产业链的整合趋势，并在应用层面推动云计算的落地。
（三）其他行业
云计算在其他行业中也有不同的应用，一般都是与虚拟云、安全云等业务相关联。
四、云计算的关键技术
云计算不能割裂的看作是一种技术，它是由许多技术共同作用下的新型计算模式。影响着云计算的关键性技术包括：①虚拟化技术；②分布式并行编辑模式技术；③安全技术；④信息的海量存储技术等。下面我们将对这四种技术作详细的说明，其他还有很多对云计算有益的技术，在这里我们不一一进行介绍。
（一）虚拟化技术
虚拟化有效地隔离了软件与硬件平台，让人们将主要精力集中于平台所提供的服务上。在“云”应用中，用户不需要知道个人数据的准确存在位置，各个用户的私有数据都存储在“云”中，共享底层的存储资源，数据完全由云端的服务供应商来负责管理。
这项技术可以极大地提高资源利用率，因为低计算需求的任务可以共享一个单独的物理站点资源，虚拟机的部署和调度还能简化网络的负载平衡。
（二）分布式并行编辑模式技术
通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中，同时保证低成本和良好的用户体验，在这其中，编辑模式的选择起到了至关重要的作用。分布式并行编辑模式技术创立的目的是是软件和硬件资源得到高效地利用。MapReduce是云计算中使用较为广泛的编辑模式，在该模式下将任务自动分成多个子任务，实现分布并行编辑。
（三）安全技术
安全性是一切行业、应用服务生存的前提，没有了完全一切服务将是风险服务，不仅不能带来方便，反而会增加许多的危险。
云计算它的开放性和云端性直接影响着云计算环境的安全，给IT行业安全带来了巨大的挑战，主要表现为：
1虚拟化技术能够实现跨平台以及异构体的结合应用，然而虚拟化技术也会带来主机受到破坏及虚拟网络中断等安全问题。
2各类云应用的飘渺性，没有固定的基础平台、没有有界的安全限定、客户的信息及数据的安全将成为重要隐患。
3云服务大规模导致无法统一的进行安全策略的规划与部署。
（四）信息的海量存储技术
为满足分布在各地用户的不同需要，云计算中心服务平台需要由无数的服务器与存储设备来承载各类海量信息，对信息量的要求势必要求海量的存储。
为了应对云计算的海量存储的管理，需要云计算系统应具有高的网络吞吐能力和分布式计算等能力。目前数据存储管理技术主要有Google的GFS(G009le File System，非开源)以及HDFs(Hadoop Distributed File system，开源)，这两种技术已经成为事实的标准。
五、结束语
云计算以其大规模、虚拟化、高可用性、高可靠性、通用性及其廉价性等特点，逐渐的被人们所接受，并被广泛的应用。云计算的时代已经来临，它将给IT产业特别是运行服务业带来深远的影响。
参考文献：
[1]李响云计算风云乍起[J]计算机世界报200814
[2]肖连兵,黄林鹏网格计算综述[J]计算机工程200228
[3]虞慧群,范贵生云计算技术的应用及发展趋势综述[J]微型电脑应用 2011,27(10)
[4]张先锋,邹蕾云计算技术及其应用研究[J]计算机与数字工程2011,39(10)通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。
为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。
而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：
边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。
作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。
比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。
这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。
在边缘计算之前，就是云计算了。
如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的：
APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。
如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样：
APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。
就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。
而，这就是边缘计算。
也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。
所以，什么是边缘计算呢。
边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢
这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。
因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算
那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。
1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。
比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。
如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。
没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。
如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。
2 让计算变得更为灵活和可控
前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。
数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。
在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。
比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。
那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。
如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
这就是通俗的讲一讲边缘计算。包括边缘计算。云服务器ECS实例类型包括边缘计算，边缘计算是云服务器的重要算法之一。阿里云的边缘ECS实例提供低延迟、可靠的网络连接服务，帮助用户实现更快的响应时间和更可靠的数据安全性。
你好我来解答下你的问题
云服务器也就是大家平时所说的云主机它其实是一个虚拟的服务器有独立的IP *** 作系统内存硬盘等在功能以及使用方法上与服务器一模一样你在IDC公司开通以后会得到IP用户和密码如果是用的WIN *** 作系统只需要在本地用系统自带的远程工具就可以连接 *** 作远程连接的方法是:在本地电脑点开始-程序-附件-通讯-远程桌面连接然后按提示输入IP用户和密码点连接即可远程登录服务器登录成功会进入到服务器桌面与我们平时 *** 作自己电脑一样
海腾数据杨闯为你解答若有云主机问题需要帮忙的可以来找我
云服务器租用价格低于传统的物理服务器租用，且无需支付押金,具有快速供应和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开通，立即获得服务,业务支持平滑扩展，当用户业务规模扩张时，可快速实现业务扩容。
1、云服务器适合注重主机服务性价比的用户； 需要快速实现分布式部署的用户； 对业务的d性扩展能力有需求的用户； 有系统高可用性和快速恢复需求的用户； 希望轻松管理系统的用户。 支持电子商务、论坛、SNS、企业网站、OA系统等互联网应用。
2、云服务器用户可以方便的进行远程维护，免费重装系统硬件级别上实现云主机之间的完全隔离；内置冗余的共享存储和智能备份，物理服务器失败可在几分钟内自动恢复；服务环境采用高端服务器进行部署，同时采用集中的管理与监控，确保业务稳定可靠。更强的主机性能，总体性能远高于VPS，强于部分独立服务器。
3、云服务器根据用户选择不同的线路会配备不同数量的IP地址。单线路默认赠送一个独立IP，双线路二个独立IP；因增加IP造成带宽无法限制，暂时不予增加IP。
4、云服务器为基于云计算平台的主机产品，用户实际付费使用的为云计算平台的计算、存储能力以及优质的网络带宽。用户只需要为实际使用的资源付费，这也是用户选用云主机可以显著降低成本的一个主要因素。
扩展资料
云计算服务器具有以下特点，即高密度（High-density）、低能耗（Energy-saving），易管理（Reorganization ）、系统优化（Optimization）。
1、高密度（High-density）：未来的云计算中心将越来越大，而土地则寸土寸金，机房空间捉襟见肘，如何在有限空间容纳更多的计算节点和资源是发展关键。
2、低能耗（Energy-saving）：云数据中心建设成本中电力设备和空调系统投资比重达到65%，而数据中心运营成本中75%将是能源成本。可见，能耗的降低对数据中心而言是极其重要的工作，而云计算服务器则是能耗的核心。
3、易管理（Reorganization ）：数量庞大的服务器管理起来是个很大问题，通过云平台管理系统、服务器管理接口实现轻松部署和管理则是云计算中心发展必须考虑的因素。
4、系统优化（Optimization）：在云计算中心中，不同的服务器承担着不同的应用。例如有些是虚拟化应用、有些是大数据应用，不同的应用有着不同的需求。因此针对不同应用进行优化，形成针对性的硬件支撑环境，将能充分发挥云计算中心的优势。
云计算是一种大规模分布式并行计算方式吗云计算是一种新的IT资源提供模式，可以简单地把它理解成一个数据中心，这个数据中心的计算机可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动安装软件和应用。云计算的构成包括硬件、软件和服务。硬件主要是x86或Power的机器。软件包括管理计算机自动化的软件，以及被管理的软件。服务是指云计算中心的搭建和以后的运维。云计算中心向它的用户提供的是装好软件和应用的虚拟计算机，这个虚拟计算机有可能对应一台物理机，已有可能多个虚拟机对应一台物理机。最终用户通过网络连接到虚拟机，相当于用户拥有了一台已装好他需要使用的软件的服务器。用户拥有一定的权限，当然他还可以安装其它云计算中心不提供的软件。
云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系？ 云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。
简单来说：
云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。
网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解
海量数据涉及到一些方面。我给你介绍一下
第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点涉及到分布式计算和并行计算。
分布式计算和并行计算：并行计算偏科学领域，偏单用户，单请求，在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户，多请求，涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。
分布式计算本身又分为两种，一种是单任务拆分，如mapreduce来实现；一种是多请求分布式调度，涉及到云计算paas
云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。
简单来说：
云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。
网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。
分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别：
第一种，WEB出现前的互联网(出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。
第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。
第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。 现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。 这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。
如何在Windows上搭建CFX分布式并行计算平台
Mysql 的集群系统, 有多台服务器组成,每个服务器都提供相同的Mysql服务 形成一个更高性能的Mysql服务系统
云计算与分布式计算有区别吗 分布式技术其实质上是一种基于网络的计算机处理技术。一个分布式系统（Distributed System）是一组逻辑和物理上互联的处理单元的集合。其实质就是对资源的系统范围的分散控制，以达到应用程序的协同执行。这种系统不要求单台计算机的功能十分强大，故能降低成本。分布式系统具有快速访问、多用户使用的优点。系统中的每台计算机可以方便快捷的访问其他内部节点的信息文件，它既可以为本地用户的特殊要求服务，也可以为网络中其他用户服务，实现不同计算机之间的通信与协同工作。
云计算（Cloud Computing）是分布式处理、并行处理、网格计算的发展，是虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS、SaaS等概念混合跃升的结果。基本原理是将计算任务分布在云端的大量的分布式计算机上、数据也存储在云端，使得企业将有限的资源切换到需要的应用上，降低企业运行的成本。这样带来的结果是中小企业不需要购置专门的计算机系统去满足某一应用需求，只需要想云计算中心支付服务费即可获得响应服务，而云计算中心则大规模的云，以向用户提供服务。总的来说云计算具有如下的特点：超大规模云计算集群、虚拟化、高可靠性、通用性、按需服务、极其廉价。
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点： 1、稀有资源可以共享。2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。云计算萌芽于并行计算
云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始，并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度，希望把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法，这种方法后来被证明是相当成功的。
3并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域，专业的用户
并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要，其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者有较高的专业素质，多数是命令行的 *** 作，这是很多专业人士的噩梦，更不用说普通的业余级用户了。
4并行计算追求的高性能
在并行计算的时代，人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器，各国不惜代价在计算速度上超越他国，因此，并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”，世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新，一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了，巨额投资无法收回。
5云计算对于单节点的计算能力要求低
而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器，我们也不用去考虑TOP500的排名，云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加，云计算的基础架构支持这一动态增加的方式，高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。
首先，应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西，穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。而并行计算则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合，每个节点的每一个任务块都是必要的，计算的结果相互影响，要求每个节点的计算结果要绝对正确，并且在时间上做到同步。举例来说，像MD5破解，就比较适合使用大规模的分布式计算来穷举，但对海量日志数据进行处理来分析用户行为就比较适合并行计算处理。
其次，实现方式区别比较大。分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。很多公益性的项目，就是的使用分布式计算的方式在互联网上实现，比如以寻找外星人为目的的SETI项目。
老魏告诉你怎么用云服务器。
你先要去买服务器和域名，
接下来安装面板，部署建站环境。
如果是国内服务器还要备案先。
备案下来后解析，安装网站。
设置网站主题，开始发布内容。
后期进行seo优化。
基本上老魏能想到的是这几步，要提交你 *** 作时候需要注意一些细节。
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