1服务器备份
相比较于传统的服务器，像虚拟主机，VPS，都是单点备份。而云服务器选购采用网络分布式集群存储，数据实时读写多处备份。那些冒牌的，假的云服务器，数据只保存在本地硬盘。一旦服务器出故障，数据就存在丢失的风险，这个是真云与假云的本质区别。
2服务器升级
由于云服务采用的集群的云虚拟技术，可以在线直接对云服务器的cpu，带宽，数据盘等的平滑升级，不需要对服务器环境进行重新配置搭建。而那些冒牌的云服务器，还需去购买硬件重新搭建环境等，费时费力，还容易出现故障和数据丢失的情况。
3服务器迁移功能
我们在服务器的使用中，不可避免地会出现一些故障。那么对于真的云服务器来说，如果某一台服务器出现故障，那么可以通过热迁移功能将上面的云主机瞬间迁移至其他节点，云服务器上的业务不会中断，不需要重启。而VPS，假的云服务器上面一旦遇到服务器出现故障的情况时，通常需要停机 *** 作，中断时间都比较长。
1、资源d性调配不同
云服务器是支持资源的d性调配的，这意味着我们自由地增加或缩减CPU、内存、磁盘、带宽等资源，但我们还应该知道，这种d性伸缩，不止单台云服务器中的纵向伸缩，还包括增加/缩减虚拟机数量的横向伸缩。
普通服务器资源受限于单台服务器配置，如需资源扩容，则需要技术人员在实体服务器硬件中增加磁盘或内存条等，这个过程耗费的时间成本难以支撑企业应用需求的灵活变化。
2、节点规模不同
云服务器的计算资源是从大量经过整合虚拟化的物理服务器中调度获取的，从节点规模看，这样的虚拟化规模可能是几台、数十台、数百台物理服务器，也可能是跨数据中心的成千上万台实体硬件构建起大型云端虚拟资源池。
普通服务器的节点规模则受限于机柜、机房等硬件环境以及虚拟化的程度。
3、分布式存储不同
云服务器采用的是分布式存储，例如知了云采用的ceph分布式存储系统，以良好的可扩展性、高性能以及高可靠性为显著特征。可实现实时多重副本容灾，无单点故障，可有效规避多种故障，并且支持存储资源的d性伸缩， 并使云服务器具备热迁移等功能。
普通服务器则无法实现分布式存储，一旦发生硬件故障，数据安全将面临严重的丢失、损毁甚至无法找回等风险，因此企业通常会部署RAID10阵列安全策略，但这需要面临高额的硬件购置等费用和成本，增加公司财政负担。
4、概念不同
云端服务器是出自WEB30里的概念，具有高度分布式、高度虚拟化等特点，常见的青牛商机智能营销云终端是全球首款基于桌面的轻量级通讯及信息化管理营销平台。
普通服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。
服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。
扩展资料：
云服务器可以有效的解决传统物理租机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。在实际应用中的云主机具有三个方面的d性能力：
1、云服务器服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵活的进行调整；
2、用户申请的云服务器服务可以实现快速供应和部署，实现了集群内d性可伸缩；
3、计费方式灵活，用户无需支付押金，且有多种支付方式供用户选择。
参考资料来源：
百度百科-云端服务器
百度百科-普通服务器
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。
（1）云服务器是开放的主机，系统的软件配置是由用户来完成，用户根据自己的所需去配置软件服务。云服务器不同于我们个人计算机可以任意安装件，在安装软件的过程中，一定要秉持着只安装所需软件即可。多余的插件或者便捷软件不要安装。尽量保持主机的环境越简单越好。（2）根据主机所提供的服务，有规则的设定开放的服务端口，使用不到的端口就不要开启，这样可以降低主机的防攻击的危险性，主机被攻击大多数是通过端口、数据库、系统漏洞进入主机的。所以服务器端口服务一定要做好。
（3）云服务器的防火墙一定不要关闭，每台云服务器的 *** 作系统都是正版的，要时时保持系统更新设置是打开的。
（4）定期登陆云服务器，查看下主机的运行是否稳定，清理下系统日志，这样会减轻云服务器的压力。
（5）不要肆意安装或者卸载云服务器自带的防火墙或者杀毒软件，一但云服务器自身的安全机制被破坏后，重新安装新的杀毒软件或者防火墙会出现很多没有必要的问题，比如盗版破解版的杀毒软件，都不能保证云服务器的安全性。
（6）定期备份网站数据。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。
“云是一个更上层、更抽象、更玄乎的概念。
而分布式是一个很具体的概念。
若没有分布式，云就无从谈起。但分布式计算却不一定都是云。”
分布式是通过应用设计，将任务进行分解。
云计算是通过类似网格的东西，由系统自动进行资源组合。
什么是分布式计算？所谓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。
分布式计算是利用互联网上的计算机的 CPU 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的：
首先, 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是:
1解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。
2研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。
3生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。
4各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。
5信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。
从这些实际的例子可以看出，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。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是, 超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！
随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。
那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。
当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。
您也可以选择参加某些项目以捐赠的 Cpu 内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。
随着民间的组队逐渐增多, 许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。
那么谁可能加入到这些项目中来呢 当然是任何人都可以! 如果您已经加入了某个项目，而且曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的分布式计算小组。希望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。
参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的最有意义的选择——只需要下载有关程序，然后这个程序会以最低的优先度在计算机上运行，这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢！
专业定义 （中国科学技术信息研究所对分布式计算的定义）
分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。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。
实际上，网格计算就是分布式计算的一种。如果我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。 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。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
2、广义云计算
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。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。
解释：
这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。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。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。
有人打了个比方：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。
云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
云计算具有以下特点：
(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 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；云可以象自来水，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，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
云计算有服务端和客户端的概念。而且往往是服务端承担全部工作，客户端仅仅是调用和显示。因此服务端要求很强大，一般集群机器构成，所以服务端的计算是往往依赖分布式来实现。
分布式没有服务端的概念，大家都是客户端也都是服务端。每个节点都参与计算工作。
我们经常说云计算按照商业模式分，分作IPS三层。 即IaaS, PaaS, SaaS
即SaaS是云计算的商业模式之一， Sofare as a Service
运维和云计算有什么区别
云计算时代的运维和传统的运维到底有哪些不同？传统层面的运维人员，接触的都是硬件，如服务器、设备和风火水电，但是在云时代，运维人员已经无法见到物理的任何设备。所以从这个角度看来，云计算时代的运维的手段和运维的目的都和传统的运维都是不一样的，因为运维人员不需要维护物理硬件的稳定和可靠性。当然，上帝在开了一扇门的同时想必也是会合上一扇窗户。既然运维人员不再需要被束缚于物理硬件的稳定和可靠性，那新的问题就来了。云计算时代，也给用户带来了新的挑战。
云技术和云计算有什么区别 云计算是个概念和架构。
云技术都是好多商家加的标签，所谓云技术就是虚拟化技术，服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化等。
云计算有服务端和客户端的概念。而且往往是服务端承担全部工作，客户端仅仅是调用和显示。因此服务端要求很强大，一般集群机器构成，所以服务端的计算是往往依赖分布式来实现。
分布式没有服务端的概念，大家都是客户端也都是服务端，每个节点都参与计算工作。
云计算（cloud puting）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。
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。
云存储是提供存储空间的服务，就类似卖web空间，只不过云存储卖的是一个LUN或者一个基于NAS协议的vol，加之更多的服务细节比如带宽，速度，io属性，是否常驻cache等。之后的发展则是卖数据，提供商使用基于对象的数据服务直接向客户提供数据服务。
而云计算和云存储整合之后的最终形态我推测将是卖IT服务。企业的目标是利润，企业不愿意付出更多的人力物力财力来维护IT系统，而提供商则可以全盘接收使IT服务外包。
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。
集群： 不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。
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