论述网格计算、云计算、按需计算之间的联系与区别

云计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是互联网——做网络的似乎总是把网络抽象成云；云计算就是利用在Internet中可用的计算系统，能够支持互联网各类应用的系统。云计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，用户只关心需要的服务，这是云计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分布式计算，云计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机的支持，使得在网络环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程序的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业运行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的用户构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支持的数据模型很广，从海量数据到专用数据以及到大小各异的临时数据集合，在网上传的数据，这是网格目前的基本形态。
云计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支持挑战性的应用，这是初衷，因为高性能计算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的信息化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支持信息化的应用。但云计算从一开始就支持广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中间件屏蔽异构系统，力图使用户面向同样的环境，把困难留在中间件，让中间件完成任务。而云计算实际上承认异构，用镜像执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支持。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生数据。而云计算支持持久服务，用户可以利用云计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Internet的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Internet情况下支持应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支持各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得用户的充分信任。第二是标准化，不能再走中间件的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远程可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些服务器上运行；而云计算则强调把资源动态的从硬件基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云计算可以支持网格计算，也可以支持非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台服务器还是多台，是否使用了网格计算的算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以数据中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支持挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支持广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中间件屏蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云计算的比较
网格计算
云计算
目标
共享高性能计算力和数据资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和存储空间，提供各种软件服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源类型
异构资源
同构资源
资源节点
高性能计算机
服务器/PC
虚拟化视图
虚拟组织
虚拟机
计算类型
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用类型
科学计算为主，计算密集
数据处理为主，数据密集
用户类型
科学界
商业社会
付费方式
免费（政府出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境中共享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高性能计算机、数据库、设备到软件、甚至知识；云计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云计算与Amazon云计算的差别非常大，云计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的存储和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云计算在内部管理运作方式上的简洁一如其界面，能省的功能都省了，Google文件系统甚至不允许修改已经存在的文件，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网络标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。

众所周知，DNS解析是我们访问internet的“第一跳”，若域名解析失常那是一件很可怕的事情。所以这一步走的需要更快，更稳。现在业界普遍采用了智能DNS来实现，其原理就是根据自身所保存的表项的ip和用户的所在位置对应来就近分配服务器的主机记录给用户。智能DNS现在用途很广泛，如：在CDN网络中，根据智能DNS实现GSLB全局负载均衡，就近分发可请求的缓存服务器（也有可能是下级GSLB的site ip）；在跨多数据中心组网，其也很好的实现异地多活。等等。但是智能DNS真的是完美，智能吗？在DNS解析中，帮我们出去向根递归的是LDNS，如果我们的LDNS和本地用户不在一个地理位置，那么用户则会得到一个LDNS所在位置最近的IP地址，例如我们很多人喜欢吧LDNS设置为8888（google的公开DNS，稳定），这样我们智能DNS则会让用户得到一个美国服务器IP这显然是不合理的。

先将LDNS指定google的8888，再将LDNS指定为学校的DNSserver

耗时201ms，解析结果为1981113223，所在地美国，GeoIP: San Mateo, California, United States

耗时34ms，解析结果为106116261，所在地上海，GeoIP: Hangzhou, Zhejiang, China

面对这个情况，现在我知道的有以下两种解决方案：

PS：就小的看来>OOC一般有三种含义:
1、编程中的OOC(Object Oriented C)
2、生产工艺和质量管理中的OOC(Out Of Control)
3、角色扮演和同人中的OOC(Out Of Character)。
另外有一首歌曲《Out Of Control》简称也是OOC。
occ
OCC全拼为Occlusion，是大部分三维软件（比如Maya，3DMax，xsi，lg等）都具有的一种材质计算方法，效果如图，其原理是通过三维软件中的渲染器，模拟出现实世界真实的天光阴影效果，目前计算OCC编码仍然没有优化，一般的计算机计算OCC需要很费时间，能计算OCC的渲染器很多，比如。MR。VR。海龟。皮克斯以及网传的EID渲染器等等。

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