云计算可以提供的it资源

云计算好处可总结为如下内容：

一、更加便利

如果你的工作需要经常出差，或者有重要的事情需要及时得到处理，那么云计算就会给你提供一个全球随时访问的机会，无论你在什么地方，只要登录自己的云账户，都可以随时处理公司的文件或亲人的信件。你可以安全的访问公司的所有数据，而不至于仅限U盘中有限的存储空间，能让人随时随地的享受跟公司一样的处理文件的环境。

二、节约硬件成本

前谷歌中国区总裁李开复在2011年表示，云计算可将硬件成本降低40倍，他举例说，谷歌如果不采用云计算，每年购买设备的资金将高达640亿，而采用 云计算后仅需要16亿美元的成本。对于的云计算能节省多少钱会根据公司的不同所节省的钱会有差别。但是云计算能节省企业硬件成本已经是个不争的事实，企业 可以使公司的硬件的利用率达到最大化，从而使公司支出进一步缩小。

三、节约软件成本

2011年3月31日是微软公司向我国政府机关集体购买办公软件Office优惠政策的截止日期，鉴于多个厂商的正版软件优惠期上半年也将结束，专家建议借鉴欧美经验，依靠云计算技术减少软件正版化的成本负担。

公司利用云技术将不必为每一个员工都购买正版使用权，当你使用云计算的时候，只需要为公司购买一个正版使用权就可以了，所有员工可以依靠云计算技术共同使 用该软件。软件即服务（SaaS）现在已经得到越来越多的人的认可，随着它的发展，云计算节省软件成本的好处将会越来越被体现。

四、节省物理空间

云计算再也不需要你购买大量的硬件，同时存放服务器和电脑的空间也被节省出来，在日前房屋价格不断上涨的时间，节省企业物理空间无疑会给企业节省更多的费用，大大提升了企业的利润。

五、实时监控

企业员工可以在全国各地进行办公，只需要一个移动设备就能满足，而通过手机电话等方式可以对员工的具体情况进行监控，可以对公司的情况进一步了解，在提升员工的工作积极性的同时使员工的效率达到最大化。

六、企业更大的灵活性

云计算提供给企业更多的灵活性，企业可以跟据自己的业务情况来决定是否需要增加服务，企业也可以从小做起，用最少的投资来满足你的现状，而当企业的业务增长到需要增加服务的时候，可以根据自己情况对服务进行选择性增加，使企业的业务利用性最大化。

七、减少IT支持成本

简化硬件的数量，消除组织网络和计算机 *** 作系统配置步骤，可以减少企业对IT维护人员数量需求，从而使企业的支持成本达到最小化。使企业工作人员达到最佳状态，省去之前庞大的IT维护人员需要的支持成本无疑就是提升了企业的利润。

八、企业安全

云计算能给企业数据带来更安全的保证，可能很多人并不同意这个观点，但是云计算能给企业带来的安全是真实存在的。在我国，IT人员极其缺乏，网络安全人员 更是少之又少，在一些企业，很难对没台计算机的安全做到固若金汤，而云计算则能够很好的解决此类问题，服务提供商能够给企业提供最完善、最专业的解决方 案，使企业数据安全得到最大保证。

九、数据共享

大家不妨想一想，以前我们的电话号码是怎样保存的，是不是手机里面存一百多个，然后电话薄上还会存放很多，电脑里面也会存一些，当有了云计算，在云计算网络应用模式中，数据只要一份，保存在云的另一端，你的所有电子设备只要连接到互联网，就可以同时访问和使用同一数据。

十、使生活更精彩

以前我们存储数据很多情况下是记录在笔记本或者电脑硬盘中

的，而现在，可以把所有的数据保存在网上。而当你驾车在外面的时候，你只要自己登录所在地区的卫星地图上就能了解实时路况，可以快速查询实时路线，还可以

把自己随时拍下的照片传到网络上保存，实时发表你的亲身感受等等，可以说云计算带来的好处是非常多的，使我们的生活更多彩。

总结：从上面的十点我们可以看出，云计算的用处还是非常广泛的，无论是对个人还是对企业，云计算的好处是显而易见的。

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云计算系统中华运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术更为关键。

（1）编程模型

MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。

（2）海量数据分布存储技术

云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

（3）海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

（4）虚拟化技术

通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

（5）云计算平台管理技术

云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。

云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。

基础架构即服务、平台即服务、软件即服务这三种服务类型。

基础架构即服务；该种服务类型位于云服务的底层，提供基本的计算、存储能力。云计算提供商拥有数以万计的服务器，用户可以通过互联网来“租用”这些服务器以满足自己的IT需求。这种服务类型就像我们所说的将IT资源像自来水一样提供给用户。采用这种方式，可以满足非IT企业对IT资源需求的同时而不需花费大量资金购置服务器和雇佣更多的IT人员，使他们可以将自己的主要精力放在自己的主业上。同时，这种云服务还使用自动化技术来根据用户的业务量自动分配合适的服务器数量，用户不必为自己业务的扩展或者收缩而考虑IT资源是否合适，同时用户不必担心IT设施的折旧问题，只需根据自己的服务器使用量交付月租金即可。平台即服务；平台即服务位于云计算的中间层，主要面向软件开发者或者软件开发商，提供基于互联网的软件开发测试平台。软件开发人员可以通过基于web等技术直接在云端编写自己的应用程序同时可以将自己的应用程序托管到这个平台上。例如google的App Engine就是一个可伸缩的web应用程序开发和托管平台，开发者可以在其平台上开发出自己的web程序并发布，这样开发者不需要担心自己的服务器能否承担未知的访问量，这样的平台无疑得到一些小型创业企业的青睐。另外，这样的云平台还提供大量的API或者中间件供程序开发者使用，这样大大的缩短了程序开发的周期，同时，程序代码存储在云端可以很方便联合开发。最重要的是用户不必担心自己发布的应用需要多少硬件支持，因为，云端可以满足一切。软件即服务；相信软件即服务大家一定不会陌生，几乎很多软件都有了web版，例如我们常见的飞信或者QQ等都有web版，通过web我们不必下载相应的软件既可以使用相应的服务，同时我们不必担心软件的更新和维护等问题。也许对于这样像QQ的小软件来说并不能体会到软件即服务的优势，但对于那些中小型的企业和他们需要的ERP、CRM等来说软件即服务是一种福音。首先，企业不必花费巨额资金购买软件的使用权，其次，企业也不必花费资金构建机房和雇佣人员，再次，企业也不必考虑机器折旧和软件升级维护的问题。

一、灵活的 IT 基础架构

云计算平台可以要做到资源的随时随地按需分配。云计算平台所管理的资源由共享的服务器、共享的存储系统、网络组成。这些资源可以被统一管理、动态调度。这种模式特别适合于提供短期的、灵活的服务。

二、自动化资源部署

“云”的核心功能是自动为用户提供IT服务能力。用户、管理员和其他人员能通过界面对云计算平台进行管理和监控。自动化的部署流程不仅符合安全要求，而且能自动适应用户的需求。

三、端到端服务请求管理

云计算平台不仅提供了对业务系统进行运维管理的能力，还提供了针对业务的端到端流程管理。该流程管理可以提供对服务请求的全周期管理，包括订单处理，系统开通、服务计费等等。

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。

说一说对互联网系统和传统企业IT系统的一些看法和观点。

现在被炒的很火热的互联网，云计算架构，其相对于传统的大型企业系统架构，最大的区别就是以分布式的架构去替代原先的集中式系统架构。

打个比方，原先的大型企业系统架构，就好像一架大型的民航客机。作为出行来讲，飞机无疑是最舒适最快的交通工具，同时安全性也很好。但飞机却也不是人人都能坐的。首先：做飞机要经过换领登机牌，安检等若干道手续，乘客必须提前一个多小时到机场办理各种手续，而坐火车大巴则随到随买随上车，方便的多；其次：坐飞机很多东西不能随身携带甚至不能托运，火车大巴则相对宽松;还有：机票很贵坐飞机花销很大而且飞机运载能力也不如火车。当你有数万数千人要一次性到达某地时，一两架飞机的运载能力根本不够，要调动成批飞机的话整体成本又太高。最后：虽然飞机很少出事故，飞机一旦出现事故的话危险级别往往都会很高。

但是，以前除了飞机之外，就只有火车，大巴这种交通方式选择了。相比之下，这些方式虽然收费低廉，乘车，携带物品都比较方便，但是速度实在太慢而且受外界因素诸如雨雪等等的影响太大，乘坐也不是很舒适。只能满足那些相对时间宽裕，或者囊中羞涩人群的出行需求。

于是，为了满足更多人，更便利更高速的交通运输需求，新的交通运输模式—动车/高铁就出现了。它和火车最大的区别是：火车只有一节车头有动力，后面能拖几节车厢跑多快基本就是看一个车头有多强劲。但个体的力量终究有限，一个车头再强劲也有个极限，发展空间也就那点了，实在难以有太大作为。动车则不同，它每节列车都独立有自己的动力系统，连在一起各节车厢动力系统就是一个叠加递增的关系。所以理论上越多节车厢接在一起就可以拉更多人跑的更快，是一个无限扩展的系统!而且因为动车可以搭载的乘客很多，所以均摊到每个乘客头上，坐动车的速度可以某种程度上接近坐飞机，但成本要低很多。

现在互联网，云计算的系统架构其实和动车的理念相类似，就是分布式系统的架构 – 将任务分解交由每个小计算单元进行分布式的并行处理，充分利用每个单元的计算和存储能力，理论上性能可以无限线性扩展，任何一个节点的故障不影响整个系统的运行，整个系统没有单点故障。

也就是说：我们可以简单把大型企业核心架构，或者说就是大型机，RISC系统比作飞机;而把互联网，云计算的系统架构比作动车。现在，就可以做些很有意思的讨论了。

还是来说说稳定性和可靠性：就说2012年吧，飞机也好，动车也好，新闻里面都有报道过出现严重事故，可见没有一种系统是完全稳定可靠不会出现任何宕机风险的，但是其概率都是非常非常小的。从整体来讲，都是很稳定很可靠很安全的选择。只不过各自对于如何防灾冗余的策略还是有些不一样。先说飞机，因为飞在空中，万一出了事情没有后备可用，所以能采取的方式只有想尽一切办法提高飞机自身个部件的冗余度，设计时尽可能多的考虑各种小概率事件。哪怕发生某故障的概率只有千万分之一甚至亿万分之一，只要有可能，也要把应对措施设计进去。这也是飞机造价为什么会那么高，对携带物的要求会那么多的原因。而动车则相对简单：反正多拖几节车厢又不影响我速度，那我就尽量多拖些备用车厢跑着呗。万一某节车厢出事了，就把里面乘客挪到备用车厢里，车照样跑得欢。然后等到了站再去更换检查有问题车厢也不迟。

回到IT世界也是一样。分布式系统基本都是基于x86的PC服务器。单就一台服务器而言，虽然性能可靠性在不断加强，但肯定还是不如RISC系统的。但是没关系，咱可以用数量来弥补单机冗余度的不足啊。设计没你好冗余度没你考虑的多我就多拉几台呗。坏了几台没事，应用任务再分配到别的空闲机器上就好了。坏了的机器也不用马上修，反正没坏的机器加起来也够用。等到故障机器到了一定数量我再一次性批量检修更换部件效率更高。对于用户来讲，即使我坏了100来台服务器只要剩下的服务器还能正常工作，应用就不会受任何影响。谷歌，Facebook那些超大型数据中心现在的工作思路大致如此。这么做看起来是个很简单有效，很聪明的方法，但其实也有不少问题存在。

首先我觉得这个架构好处是实现原理简单，而且扩展性d性比起RISC架构来好处不言而喻。但其实这个架构里面也存在着无谓的资源浪费可能性。例如拿存储而言，目前Hadoop类的多副本分布式存储很火。一份数据存三份，发现有数据损坏立即找空闲空间恢复。听上去很简单很容易实现很高效，但如果你真的坐下来仔细算算账，你就会发现：

1 当你数据量不大(小于PB)的情况下这种一份数据存三份方式的成本其实比现有任何商业存储方案的成本都要高。

2 这种方式下每台服务器的CPU利用率都很低，而现在市面上的大存储容量服务器，CPU配置都很高。所以这种方式，基本上是对于CPU资源的一种浪费。所以，或许对于数据量适中的企业来说，用EC CODE这种以计算能力换存储的分布式存储解决方案会比多副本方案更经济实惠。

3 这种方式很容易让IT运维人员产生一种习惯性思维 – 即要提高系统在线时间就多买些服务器就好了。因为服务器多了分布性好了自然冗余度就高了。于是不必要的服务器采购就这么产生了，每个数据中心也就又多了很大一笔不是很必要的电费开销。

其次，我觉得分布式架构的某些故障很可能会产生连锁效应，导致更严重全局瘫痪。打个比方，大家都知道赤壁之战的故事。里面有个很著名的桥段就是庞统献连环计，铁锁连舟。起始时使曹 *** 万余战船连成一体稳如平地进可攻退可守前后都可照应看似完美，但唯有一个命门就是怕火攻。而诸葛亮周瑜正是利用这个命门，解东风火烧赤壁把曹 *** 百万大军杀的丢盔卸甲。互联网的分布式架构其实我觉得也有类似“命门”。大型机或者RISC系统之所以那么贵，其实很多时候用户在为千万分之一甚至亿万分之一的“万一”买单。而互联网，现在的公有云架构，在设计之初，基本的考虑思路是大用户，大并发，然后尽量减少TCO。所以很多时候，设计架构时会先把那些“千万分之一”排除在外，暂时不予考虑。而系统上线之后，稳定运行一段时间用户量暴涨，精力往往又会去专注扩容方面了。搞不好就会把一些“命门”漏掉，于是乎万一正好遇上“东风”吹到了命门上，后果估计会比曹阿瞒更惨。因为IT世界里还没有那么仁义的关云长会在华容道上放曹 *** 一马。

其实从最近Facebook，Amazon、谷歌的几次宕机事件来看，已经有些那个苗头了。好在那些互联网领头羊们应该是已经意识到这些问题，已经在积极修补“命门”了。

最后，我想说互联网，云计算的业务类型其实和传统企业的业务类型不一样，所以大型机，RISC系统处理的任务，运行的计算并不一定都适合移植到分布式系统架构上来。还是以交通运输举例：我要去美国，目前还是只有飞机可以满足我的需求。当然你可以说我坐动车也可以，无非是多转几趟跨国列车。但那毕竟很勉强，速度不快，费时费力还不省钱，毫无意义。人家直接飞过去就行了，你却要绕着太平洋海岸线跑一个大圈来兜，何必呢

那么以上这些问题有没有办法解决呢其实我觉得解决以上问题的关键就是两个字：运维。分布式系统，要保障其安全可靠的运行，合理有效的扩容，关键不在系统的软硬件，而是在系统搭建之后的运维和持续的对系统的改进修正!现在网络上很多人都在热衷于各种开源架构如openstack，Hadoop的开发，应用场景探讨。但个人以为这些开源系统的特点是搭建简单，维护艰难!要想把这些架构和技术真正投入企业成熟应用，在运维管理上投入的成本可能要比RISC大得多。因为这些系统架构更分散，出现的不可预估性更多，同时也更需要有人来理清何时用分布式架构，何种场景还是需要传统架构。那么可能有人要问，既然如此，我们还有必要走分布式系统这条路吗当然有!原因也很简单：分布式架构给了我们处理海量请求的能力和应对突发事件的d性;同时分布式架构也使系统具备了更好的扩展能力和更多业务创新的可能性。

说了这么多，基本要讲的也就讲得差不多了。怕前面说的有些散稍微总结下我想说的观点：无论传统RISC架构还是现在流行的分布式架构，虽然实现方式各有不同，但都是具有很高的稳定性可靠性的系统。但没有一个系统是绝对稳定不会宕机的，要保障系统稳定可靠运行，运维管理很重要。分布式系统相比传统RISC架构有扩展性和灵活性方面的巨大优势，但也存在资源浪费和故障隐患危险。在这一方面，分布式系统架构还需要多向传统架构的运维管理学习借鉴，提升自身的忧患意识和故障预警处理能力。

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