Snapshot，也就是快照技术，在backup时被广泛采用。很早就被应用到阵列和主机中，主要采用CopyonWrite的算法，通常都是基于卷，在block级别进行处理。云计算的未来
网络已深刻地改变了我们的工作、学习和生活，随着云计算的普及，网络的角色将发生巨大的转变，效能将提升到前所未有的高度。尽管云计算会给企业和个人带来极大的好处，但要想健康发展必须解决好下面四个问题。（1）高可靠的系统技术。支撑云计算的是大规模的服务器集群系统，当系统规模增大后，可靠性和稳定性就成了最大的挑战之一。系统级容错技术是这方面的一个难点，大量服务器进行同一个计算时，单节点故障不应该影响计算的正常运行。（2）可扩展的并行计算技术。并行计算技术是云计算的核心技术，多核处理器的出现使得并行程序的开发比以往更难。可扩展性要求能随着用户请求、系统规模的增大而有效地扩展。目前大部分并行应用在超过1000个处理器时都难以获得有效的加速性能，未来的许多并行应用必须能有效扩展到成千上万个处理器上。（3）海量数据的挖掘技术。云计算面对的是TB乃至PB级的数据，如何从海量数据中获取有用的信息，将是决定云计算应用成败的关键。除了利用并行计算技术加速数据处理的速度外，还需要新的思路、方法和算法。海量数据的存储和管理也是一个巨大的挑战。（4）数据安全技术。对用户而言，数据安全性依旧是最重要的顾虑，将原先保存在本地、为自己所掌控的数据，交给看不到摸不着的云计算服务中心，这样一个改变并不容易。从技术角度说，云计算的安全跟其他信息系统的安全实际上没有大的差别，更多的是法规、诚信、习惯、观念等非技术因素。现在人们早已习惯将钱存在银行最安全、方便，相信不远的将来数据银行必然会出现
云主机的带宽是网络带宽。
所谓带宽，是“频带宽度”的简称，原是通讯和电子技术中的一个术语，指通讯线路或设备所能传送信号的范围。
而网络中的带宽是指在规定时间内从一端流到另一端的信息量，即数据传输率。带宽对模拟信号和数字信号有两种基本的应用。
扩展资料在计算机网络、IDC机房中，其网络传输速率的单位用b/s(比特每秒)(或bit/s，有时也写作bps，即bit per second)表示。
在通信领域和计算机领域，应特别注意数量单位“千”、“兆”、“吉”等的英文缩写所代表的数值。计算机中的数量单位用字节作为度量单位，“千字节”的“千”用大写K表示，它等于210，即1024，而不是1000。
例如网络环境是并发数目是1000，高清视频码率是2Mbps，标清码率是1Mbps。假如：1：2，单节点并发按600计算，那么它的总输出带宽是2002+4001=800Mbps
网上商城或者是下载类型的网站，如视频网站，就需要上百兆的带宽了，具体的还需要根据网站的情况而定。否则带宽过小无法保证网站的正常访问速度的，影响用户的体验。
另外，针对有些服务商不同的云服务器付费模式，如果用户是访问量固定，且有固定流量高峰的网站，使用带宽计费的话比较合适。
参考资料来源：百度百科—网络带宽
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。三天以前看到壮乡金荣仔的文章，从中了解到可以利用阿里云服务器进行挖矿，收益可观，于是立即和作者进行了联系，咨询拜师的事情。
通过和孙师傅交流发现，因为写作让我们有了很多共同交流的基础，并且我居然已经关注了孙师傅有好几个月的时间了，这让我们很快建立了信任。
孙师傅在文章中提到正式收徒弟还要等一段时间，我觉得这段时间也不能浪费，还应该为将来拜师以后做一点准备工作。于是我立即开始对云服务挖矿这件事情进行了认真的思考并实践。
云服务挖矿的可行性，大概有这么几个方面。
一，云服务器挖矿的成本收益分析。
成本构成：挖矿的成本主要有三项，矿机的支出，电费，场地及相关管理费用；
收益构成：挖矿的收益主要来自两个方面，一是按照当前数字货币的法币价格可以不管成本而获得的收益，二是数字货币在未来增值获得的收益。
分析：云服务器的运算能力远远低于实体矿机，但是不用支付电费，这是最大的成本节省，另外，由于不需要场地，自己远程管理，场地和管理费用也趋近于零。
因此在算力有限的情况下，云服务器挖矿最大限度地消除了电费和场地的费用，这是这项技术的优势所在。而盈利的平衡点，将极大的取决于服务器费用的支出和当前币价的相对关系。
二，云服务器和挖矿币种的分析。
云服务器的种类有很多，主要分两种，CPU型和GPU型。
目前市场上的各种虚拟币算法也分两类，GPU友好型和CPU有好型。比特币以太坊，莱特币等绝大多数币种都属于GPU友好型，CPU友好型比较少，我了解到的只有大零币zec,小零币xzc,门罗币xmr。
所以这样一来，在服务器和币种的选择问题上，方向很清晰：CPU和GPU任何一个方向，选择算力性价比最高的云服务器和挖矿收益最高的币种。
三，实践。
李笑来的文章中提到过，任何挖矿的行为都不如直接到市场上去买来得容易。我也因此在之前的虚拟货币的学习中，很少关注挖矿的知识。同时对于服务器方面的知识也了解很少，所以一开始我只能用网络上能够搜索得到的办法进行实践， 以快速入门，开始积累。
网上能够直接搜索到的就是利用CPU服务器挖掘门罗币。文章链接如下。
于是我花了3915元购买了三个月的阿里云轻量型服务器，配置如下。阿里云目前在搞活动，首单可以打七折。
开始进行实践。
经过了两天的折腾，终于在运行服务器上挖矿成功，但是算力只有140h/s，在这个算力下，要亏本一半。
具体折腾的过程中，遇到坑无数，也麻烦了我搞计算机的朋友很多，这个过程留待下一篇再写吧。
四，关于风险的思考。
目前来看，用云服务器挖矿服务器的价格是预付的，并且是固定的，所以挖矿是否有收益，取决于目前的虚拟货币的价格。从孙师傅的截图来看，目前收益还是很可观的。
近期的风险来自于币价的下跌，远期的风险来看，就是阿里云服务器会禁止挖矿行为。阿里云对于挖矿的行为，在网上有过很多的声明。在搜索服务器挖矿相关知识的时候，也发现有国外的服务器禁止挖矿。
长期来看，如果目前云服务器挖矿不赔本那么未来大概率是会有很大的收益的。
就在写这一篇的过程中，孙师傅的收徒标也发出来了，很快就要收徒弟啦。我也正好把这一篇当做我第一这周的作业。区别在于虚拟化是一种把硬件资源虚拟化的具体技术，而云计算是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，类似服务器集群。虚拟化和云计算听起来可能类似，但每个都有更广泛的定义，可以应用于许多不同类型的系统。
云计算和虚拟化本质上是不同的。虚拟化是在单台服务器上创建多个虚拟环境的过程。它通过使用虚拟化软件来实现此目的，这使得可以在同一台服务器上同时运行多个 *** 作系统。如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。
大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。
边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。
另外一个方面是：边缘计算和云计算是两个截然不同的事情，其中一个不会取代另一个。但目前太多的内容混淆了IT专业人士，提出边缘计算将取代云计算，这就相当于说PC会取代数据中心。
所有公有云提供商都具有包含或将边缘计算的物联网战略和技术栈。边缘计算和云计算可以在一起工作，但边缘计算是用于特殊需求的专用系统。云计算是一种更通用的平台，也可以在旧的客户端/服务器模型中与专用系统配合使用。
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