据华为云官方数据显示，截至2021年6月，华为云的服务器数量已经超过260万台，其中包括高性能计算服务器、存储服务器、虚拟化服务器等多种类型。这些服务器分布在全球各个云服务区域内，为用户提供强大的计算和存储能力，支持各种应用场景和业务需求。
除了数量庞大的服务器，华为云还拥有全球领先的云计算技术和解决方案，包括云计算基础设施、人工智能、大数据、物联网等领域。这些技术和解决方案可以帮助用户实现数字化转型，提升业务效率和创新能力。产品数字化是万源之源，从产品出发，倒逼营销、销售、制造、供应、采购、设计、服务、质量等等各环节进行数字化变革并形成串联，这才形成了企业整体的数字化。
华为数字化转型经历了从最开始的解决发货“梗阻”问题，逐步到协作数字化、研发数字化、产品数字化，到现在全公司上下数字化。而业界数字化转型模式主要有设计制造数字化、服务数字化、产品数字化。其中产品数字化是万源之源，从产品出发，倒逼营销、销售、制造、供应、采购、设计、服务、质量等等各环节进行数字化变革并形成串联，这才形成了企业整体的数字化。
华为公司集团财经是全球领先的专业性财务实践组织。伴随着华为公司30多年的成长，华为财经体系也不断发展壮大，目前业务已覆盖全球170多个国家和地区，人员规模超过8000人，承担着公司财务战略制定、经营管理驱动、财务风险控制、财务活动执行等多个重要角色。业务涵盖账务管理、经营管理、资金管理、税务管理、销售融资和风险内控等多个财经专业领域。华为财经面向客户、服务业务，围绕价值创造、价值整合，强有力支撑公司业务持续有效增长及安全稳健运营，立志于成为全球领先的财经专业实践组织。9月25日，华为在全联接大会上正式发布面向数字基础设施的开源 *** 作系统欧拉（openEuler）。
华为称，欧拉 *** 作系统可广泛部署于服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等各种形态设备，应用场景覆盖IT（Information Technology）、CT（Communication Technology）和OT（Operational Technology），实现统一 *** 作系统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。
欧拉全新发布
华为计算产品线总裁邓泰华表示， *** 作系统“碎片化”现状，导致数字基础设施产生大量“软烟囱”，带来生态割裂、应用重复开发、协同繁琐的挑战，数字化新时代，呼唤新的统一 *** 作系统。
在ICT领域，华为提供服务器、存储、云服务、边缘计算、基站、路由器、工业控制等产品和解决方案，都需要搭载 *** 作系统，所以华为一直在构建能力，旨在通过统一的 *** 作系统架构来满足不同应用场景的需求。
本次欧拉全新升级，同时支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等各种形态设备的需求；支持多样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的 *** 作系统；并通过为应用提供确定性保障能力，支持OT领域应用及OT与ICT的融合。至此，全新发布的欧拉 *** 作系统可覆盖从IT、CT到OT数字基础设施全场景。
24日，华为轮值董事长徐直军在接受采访时透露，2019年华为把欧拉正式开源，像麒麟软件等在基于欧拉 *** 作系统发布了自己的商业发行版，并提供服务。
“最近我们把欧拉重新进行了定位。原来的欧拉更多是服务好鲲鹏，让我们的鲲鹏生态发展得更好。我们开源的主力也是聚焦在支持鲲鹏。现在我们把欧拉定位为未来的数字基础设施的 *** 作系统，不仅仅是服务于鲲鹏，也能支持X86；同时支持边缘计算，也能支持云基础设施，还准备发展一个分支，未来去支持嵌入式设备。”徐直军解释称，嵌入式设备是指电信设备里一块一块“板子”，这些板子也需要 *** 作系统。
欧拉：数字基础设施开源 *** 作系统
据介绍，欧拉创造性的提出全栈原子化解耦，支持版本灵活构建、服务自由组合，通过一套架构灵活支持南向多样性设备，北向全场景应用。
此外，欧拉和鸿蒙已经实现了内核技术共享，未来计划在欧拉构筑分布式软总线能力，让搭载欧拉 *** 作系统的设备可以自动识别和连接鸿蒙终端。后续进一步在安全OS、设备驱动框架以及新编程语言等方面实现共享。通过能力共享、实现生态互通，“欧拉+鸿蒙”更好地服务数字全场景。
本次大会正式发布了第一个支持数字基础设施全场景的openEuler 2109创新版本，将于9月30日在社区上线。该版本不仅对服务器和云计算场景能力进行了增强，还实现了对于边缘计算和嵌入式场景的支持。2022年一季度，欧拉开源社区将发布支持全场景融合的社区LTS版本，使能合作伙伴面向不同场景发布商业发行版。
华为称，自欧拉开源以来，已有超过6000名开发者和100多家企业、高校、组织和机构加入欧拉社区，汇聚从处理器、整机、 *** 作系统发行版厂商、到行业应用等全产业链，十多家主流 *** 作系统领军企业发行基于欧拉的商业版本。欧拉的全新发布将吸引更多云、边缘、嵌入式领域伙伴加入社区，共同加速欧拉在数字基础设施全领域的广泛应用。
无论是当前的信息化 社会 还是即将到来的数字化 社会 ，互联网技术的发展颠覆了人们工作生活的方方面面，其给我们带来的便利也毋庸置疑。
另一方面，在日常工作生活中，我们也经常听到服务器这个词，但这个熟悉的名词却像个陌生人一样，从未在视野中出现过，这也使得不少朋友疑惑道，服务器究竟是什么东东？它又起到什么作用？
对此，本文也将以科普形式，向各位读者阐述服务器的基本概念、结构组成及市场现状，达到去”小白“目的。
服务器基本概念
按照百度百科解释，所谓服务器 ，指的是一种管理资源并为用户提供服务的计算机设备。从广义上来讲，服务器是指网络中能为其它机器提供某些服务的计算机系统；从狭义上来说，服务器特指某些高性能计算机，通过网络对外提供服务。
可能这个说法过于官方，简单来说，服务器就是在我们在上网时，对用户的每一次搜索、访问分析处理后，再回传给用户的这样一个平台。所以说，整个互联网，最离不开的，就是服务器。
同时，我们之所以不常见到服务器，是因为服务器大多在专门的机房或者数据中心托管，有严格的使用和散热规范。
在分类上，若按照体系架构来分的话，服务器主要可分为x86服务器和非x86服务器。其中，x86服务器凭借价格、扩展优势，成为中小企业和大型企业非核心应用的主要选择，同时，x86服务器也是当前市面的主流服务器。
非x86服务器指的是采用RISC或EPIC架构，采用UNIX和其它专用 *** 作系统的服务器，其代表产品便是IBM的大型机、小型机，该类型服务器性能强劲、稳定性好，同时较封闭，是金融、电信等大行业核心系统的首选。
从形态上，服务器可分为塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器。其中，塔式服务器个头与电脑主机接近，但比电脑主机稍大；机架式服务器采用统一标准生产，形态与交换机接近，刀片服务器形态则如其名字一样，可像刀子一样“插”入标准高度的服务器机箱内，每个机箱可以接入多个刀片单元。
服务器组成
若还觉得服务器比较抽象的话，可将其理解为超强的电脑。之所以这样比喻，是因为在硬件上，服务器的各组成部件与电脑几乎相同，都需要处理模块、内存模块、存储模块及网络模块。
不同于普通电脑，服务器的这几个模块的性能都远远高于电脑。以处理器为例，服务器所使用的处理器主要为英特尔的至强及至强可拓展系列，同时和AMD的EPYC系列，对应的电脑处理器则为酷睿、锐龙等。简单对比性能的话，从其核心数和售价便可大致感受下，以英特尔的处理器为例，电脑所用的酷睿X系列，最高达到18核心，而服务器所用的二代至强可拓展，核心数可达到56个，售价嘛，可自行对比。
同样，在内存上，配备32GB、64GB DDR4内存的电脑已经可以算是佼佼者，而服务器，动辄128GB、256GB起步，同时支持24个、48个DIMM插槽扩展，最大支持几个T的内存容量。
服务器市场现状
如同智能手机市场存在苹果、三星、华为、小米、OPPO、VIVO几个巨头一样，服务器市场也诞生了几个巨头。
根据IDC研究报告，全球服务器出货量前几的厂商分别为戴尔易安信、HPE/新华三，浪潮/浪潮商用机器、华为、联想、曙光及ODM厂商。
其中，戴尔易安信的PowerEdge系列服务器无论从出货量还是销售额上，都长期处于服务器市场前列；而HPE（惠普企业）的服务器主要由紫光与惠普子公司华三成立的合资公司新华三来运营。
浪潮/浪潮商用集团中，浪潮负责x86服务器的运营，其GPU服务器在中国市场占据半壁江山，浪潮商用集团为浪潮与IBM成立的合资公司，以研发、生产、销售支持POWER处理器、安腾处理器的浪潮K1高端UNIX服务器系统和基于开放Power技术的Linux服务器为主要业务；华为、联想则以基于x86架构的塔式、机架式服务器销售为主，曙光则聚焦于高性能计算领域。
在笔者看来，由于服务器为全网提供着计算资源，是整个IT的核心基础设施，未来，随着大数据、云计算、人工智能等技术发展，服务器市场仍大有可为。
H3C品牌中文名称为华三，是杭州华三通信技术有限公司的简称，主要提供IT基础架构产品及方案的研究、开发、生产、销售及服务，目前的产品的主要包括云计算、路由器、交换机、安全、大数据、网络安全等服务。
H3C是杭州华三通信技术有限公司，也被常常称为华三。H3C的前身是华为3COM（华为三康）公司，是华为与美国的3COM公司的合资公司。
扩展资料：
杭州华三通信技术有限公司（简称华三通信），致力于IT基础架构产品及方案的研究、开发、生产、销售及服务，拥有完备的路由器、以太网交换机、无线、网络安全、服务器、存储、IT管理系统、云管理平台等产品。
华三通信在中国设有38个分支机构，目前公司有员工5000人，其中研发人员占55％。
华三通信每年将销售额的15％以上用于研发投入，在中国的北京和杭州都设有研发机构，并设有可靠性试验室以及产品鉴定测试中心。截至2014年底，华三通信累计申请专利超过5500件，其中发明专利比例超过90%。2014年，华三通信发明专利授权量排名国内企业第十名。
在互联网大变革的时代，IT的角色从传统的行业辅助工具变成革新的核心驱动力。传统IT的个性化架构支撑个性化应用的方式正在转变，华三通信提出了"新IT基础架构领导者"的愿景，用一种架构支撑面向用户的所有个性化应用，快速适应业务变化，实现动态平衡。
以"云网融合"为技术战略，华三通信在移动互联、大数据、云计算、SDN、BYOD、智慧城市等关键领域持续创新，与应用合作伙伴深度融合，为用户提供整合、一体化的新IT方案。
根植中国，华三通信始终以"为客户创造价值"作为公司发展的源动力，不断细分客户需求。
到2014年底，华三通信已服务于70%以上的中央部委、"十二金工程"中的九个全国骨干网，四大国有商业银行，500强企业中的400家，全部"211"高校和"985"高校，并规模服务于电信、移动、联通、广电等运营商市场。
在全球市场，华三通信研发和生产的产品服务近百个国家和地区，客户包括惠普、梦工厂、瑞士电信、西班牙电信、英国沃达丰、法国国铁、法国标致雪铁龙集团、俄罗斯联邦储蓄银行、澳大利亚昆士兰政府、美国麻省理工学院、韩国三星电子、AMD、时代华纳、美国太平洋人寿保险等。
参考资料来源：华三通信技术有限公司－公司介绍
1月30日晚间，阿里巴巴公布了其2019财年第三季度财报。
财报显示，阿里云营收规模为2136亿元，4年间增长约20倍，飞速发展的阿里云已是亚洲最大的云服务公司。
值得一提的是，在全球范围内，3A（亚马逊AWS、微软Azure和阿里云Alibaba Cloud）占据了超过七成的市场份额。在中国市场，阿里云更是一骑绝尘，其市场份额相当于第二名到第九名的总和。
转型2B的关键
数据显示，阿里云在近2年保持营收高速增长，2018年4个季度的营收分别达到4385亿、4698亿、5667亿和6611亿元，全年总营收2136亿元，相比2017年，全年营收1117亿元增长913%。
2018年11月，阿里又一次启动组织架构调整，将阿里云升级为阿里云智能事业群，整合全集团技术团队，将集团中台和达摩院的技术与阿里云技术结合，目标是构建数字经济时代基于云计算的智能化基础设施。
这一次调整释放阿里巴巴继续强化2B业务的信号。
事实上，阿里是从2B业务起家的，阿里B2B公司就是服务中小企业的外贸生意，后来才有2C业务淘宝天猫等等，所以阿里一直是2C和2B结合的路线，2B业务除了阿里云还有阿里妈妈、阿里钉钉等。
但就现阶段而言，阿里云是阿里的王牌，未来也将继续发挥重要作用。
据统计，40%的中国500强企业、近一半中国上市公司、80%中国 科技 类公司都在使用阿里云，数字经济正在阿里云上得到快速发展。
分析人士普遍认为，云计算将颠覆原有IT产业格局。
目前来看，阿里在B端优势明显，业内流行一种观点，互联网下半场的重心是由C端转向B端。
根据这种观点，阿里显然已经领跑互联网下半场。
国际化的排头兵
马云曾经说过，他希望成立一家由中国人创办，但属于全世界的公司。因此，国际战略是阿里发展的重心。
而阿里云是阿里国际化布局的重要一环，扮演排头兵的角色。
阿里目前的主业务分为四大板块，分别是电商，云计算，数字媒体与 娱乐 ，创业业务及其他。
电商是阿里发家的核心业务，在国内优势明显，但在国际上的扩张并不理想。
欧美电商市场是亚马逊的天下，日本则有乐天，阿里只能在东南亚以及拉美等地区寻求机会，然而这些市场体量较小，不足以支撑阿里全球扩张的野心。
阿里的移动支付同样难以在国际上扩张，欧美日等发达国家有着完善的xyk体系，何况他们有自己的移动支付，某种程度上，支付宝的成功借鉴了PayPal的经验。
而云计算则不同，目前全球云服务市场呈现出“3A竞争格局”，即以亚马逊、微软和阿里为首的第一集团垄断了超7成的市场份额。
阿里在云服务方面和亚马逊以及微软在同一水平上，强如谷歌和IBM都稍逊阿里一筹。
云计算为阿里带来了弯道超车的契机，进入发达国家的市场，打败当地巨头，并非不可能。
题主提到的华为云、腾讯云、阿里云、金山云都是当下国内比较有名气的云，如果非要说谁最厉害，我觉得应该是阿里云。
首先，从全球知名市场研究机构Gartner发布的数据来看，阿里云稳居全球公有云IaaS市场前三，并且增长速度最快，而且优势还在不断扩大。在国内，根据IDC的数据，阿里云也占据了476%的市场份额，这体量其他云也望尘莫及。
其次，前阵子Gartner又公布了2018年全球数据库魔力象限，阿里云作为中国唯一厂商进入远见者象限，在严苛的评选条件下，我国 科技 企业强势多次进入该榜单，阿里云的实力不容小觑。
至于其他云，除了在实力上与阿里云相差甚远，一直默默无闻之外还各有“硬伤”。
几家云厂商相比之下，还是阿里云更厉害。
目前在全球云计算市场，亚马逊AWS占据统治地位，而且是独一档的存在。
而在国内云计算市场，阿里云占据行业第一、独立统治第一阵营，紧随其后的是腾讯云、金山云、电信云占据行业第二阵营，再往后份额就是百度云、华为云、以及七牛云、网易云、Ucloud等等这些组成的行业第三阵营。
那么阿里云到底是有哪些优势呢？大家都知道，做云计算最早的是亚马逊，早在2006年亚马逊已经开始布局云计算了，而紧随其后的就是2009年阿里巴巴在王坚博士带领下就开始了云计算业务。
用阿里云副总裁的话说，中国的有两种云，一种是拿来云，一种是自主可控飞天云。
能说出这样的话还是需要底气的，最主要的原因就是阿里云的飞天 *** 作系统，飞天是阿里云自主研发的大规模云计算 *** 作系统，能够将全球数百万台的服务器连成一台超级计算机，为这个 社会 提供强大的算力。
全新一代的飞天20，具有秒级启动ECI到云端超算集群的全覆盖，对计算和AI能力进行协同控制，实现全球可达到网络以及全方位的IPv6的支持，随时随地实现连接，兼容市面上几乎90%以上的物联网解决方案。
飞天20支撑起了阿里云遍布全球各地的基础设施，针对于亿万个端进行适配，其中阿里云飞天的设计理念是AI是大脑、IoT是神经网络、而计算是心脏，总体来说就是万物智能。
阿里巴巴做云计算是有先天优势的，电子商务公司本来就是云计算的最好试验田。
天猫双十一，阿里云最好的试验田，要知道且不说别的，就只说天猫双十一的峰值，今年就达到了451万笔/秒，这个就算是拿到世界上，也是一个很高的成就。经过十年的双十一历练，阿里云已经获得了最好的锻炼，可以说是一步步实战中积累起来的。
除此之外，在阿里云顺利走向市场以后，国内基本上除了巨头企业，大部分都是阿里云的客户，这些客户里面包括了饿了么、菜鸟网络、优酷等众多企业，而且现在这些企业还融入到阿里的生态中，可以说战绩辉煌。
因此不管从什么角度来说，目前阿里云在国内依然拥有绝对的行业领先优势，不过目前腾讯云、金山云、百度云在后面追赶也很快，份额提升得很快，也不能算完全占据统治地位，只能说目前阿里云依然是国内云计算龙头老大。
这几家云厂商比较来看，阿里云应当是最厉害的，那么我就从这个方面来说说我的看法。
先来说阿里云吧，阿里云的实践场景是非常丰富的。最初，阿里云的技术应用在了蚂蚁小贷中，后来，阿里云的很多新技术也都最先在阿里巴巴集团内部实践。
有人认为，阿里的技术实力越来越强是因为其电商的溢出效应。
毕竟阿里巴巴旗下有全球最大的电商平台和全球最大的支付平台，而淘宝和支付宝所需的大规模调度、消息处理、分布式数据库等都需要云计算的支撑。尤其是每年双11、双12不断突破记录的流量高峰，都要求阿里云不断提升技术能力。
这种观点有一定的道理，但是并不全面。因为除了阿里巴巴集团内的场景，阿里云还有大量行业标杆企业的实践，比如国税总局、海关总署、新浪微博等等。
就拿新浪微博来说吧，大家都知道，春节期间新浪微博的流量非常大。 在阿里云的支持下，微博搭建起了一个社交媒体云混合架构，结合实时数据对预估峰值进行动态调整，不仅减少了1400台服务器的购买，还支撑了用户182亿次阅读量和8亿次红包领取。
反观其它云， 华为作为一家老牌通信企业，主要经营的是通讯设备，最了解的是中国电信、中国联通这些运营商的需求，对于企业的互联网技术需求了解并不多；腾讯则是做社交起家，缺少ToB的基因；金山是做软件开发的，都没云计算的技术和实践提供更多助力， 从这一点上来说，这几家云都缺少应对互联网场景技术的经验。
再来看服务的客户，我从华为云的官网查了一下，看到只有拓维信息、郑大信息几个案例；腾讯云的客户大多集中在 游戏 和社交产品；金山云的客户数量不够多，也缺乏说服力。
这样比较下来，大家应该心里都有底了，所以我说阿里云最厉害。
个人排序：华为云 -->阿里云-->腾讯云-->金山云
从技术积累、市场份额、营收等因素来看，阿里云、腾讯云、华为云都属于第一梯队，金山云在第二梯队，阿里云在四者中领先优势明显！
根据美国市场研究机构Synergy Research Group发布的2018年Q1全球主要云厂商排名来看，AWS、微软、谷歌、阿里云和IBM分列前五；而在亚太地区，前五名分别是AWS、阿里巴巴、微软、谷歌和腾讯。
阿里云
2008年9月，阿里巴巴确定“云计算”和“大数据”战略，决定自主研发大规模分布式计算 *** 作系统“飞天”。
2009年9月，阿里云计算有限公司正式成立，，是全球领先的云计算及人工智能 科技 公司。
2016年10月，杭州联手阿里云发布城市大脑，人工智能ET帮助治理交通。
2017年12月20日，阿里云在云栖大会·北京峰会上正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，全面布局产业AI。
2018年9月22日，2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，阿里云位列中国云计算第一。
北京时间2018年2月1日晚间， 阿里巴巴集团公布 2018财年第三季度（2017 年 10 月至 12 月底）财报，阿里云连续第 11 个季度保持规模翻番，该季度内同比增长 104% 达到 3599 亿元。2017全年阿里云累计收入约112亿元，是国内首家百亿规模的云计算服务商。
腾讯云 2010 年02 月，腾讯开放平台接入首批应用，腾讯云正式对外提供云服务（包括CDN 等）。
腾讯云包括云服务器、云存储、云数据库和d性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，腾讯云位列中国云计算第二。
在2018年9月份的腾讯架构调整中，全新的云与智慧产业事业群（CSIG）成立，这意味着腾讯将全面发力B端市场。
2018年11月14日晚间，腾讯公布截至2018年9月30日未经审核的第三季度业绩，报告显示，腾讯总收入为人民币80595亿元（11716亿美元 ），比去年同期增长24%。期内盈利为人民币23405亿元（3402亿美元），比去年同期增长30%。报告称，腾讯云财务数据首次被公开，前三季云服务的收入近60亿人民币，第三季度云服务收入同比增长逾一倍。
华为云华为云成立于2011年，贯彻华为公司“云、管、端”的战略方针，依托于华为公司雄厚的资本和强大的云计算研发实力，面向互联网增值服务运营商、大中小型企业、政府、科研院所等广大企事业用户提供包括云主机、云托管、云存储等基础云服务、超算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业IT、云电脑、云会议、 游戏 托管、应用托管等服务和解决方案。
2017年3月起，华为专门成立了Cloud BU，全力构建并提供可信、开放、全球线上线下服务能力的公有云。
截至2017年9月，华为共发布了13大类共85个云服务，除服务于国内企业，还服务于欧洲、美洲等全球多个区域的众多企业。
华为云数据中心：华为全球建立480个数据中心，其中有160个云数据中心。
作为国内公有云第一梯队，华为云增长势头迅猛；在2018年华为全联接大会上，华为称云服务已经成为华为整体业务的底座与基础，；华为还宣布将于12月底在南非正式上线提供云服务，这也是全球首个在非洲用本地数据中心提供服务的公有云服务提供商。
金山云创立于2012年的北京金山云网络技术有限公司（以下简称金山云），是金山集团旗下云计算企业，于2017年跻身于中国公有云市场三甲。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，金山云位列中国云计算三甲。
截止到2018年1月29日，金山云已完成D系列72亿美元融资，估值达2373亿美元。
1从市场份额的角度（2017）：阿里云〉腾讯云〉金山云〉华为云
预计2018年，华为云有可能会上升到第三位。
2从估值角度：阿里云〉 腾讯云 〉金山云。
（华为不上市，华为云也难以评估）
3论综合技术实力来看：阿里云〉华为云〉腾讯云〉金山云。（仅个人看法）
先排除金山云
现在是阿里，腾讯，华为
三年后阿里，华为，腾讯
五年后华为，阿里，腾讯
我有使用过腾讯云和阿里云，对于华为云和金山云来说，我并没有使用过，所以我没有办法评判他们谁更加的厉害一些。
目前来说我的主力服务器全部放在阿里云上，腾讯的云服务我现在曾经使用过，但是我后来放弃了。
相对来说，阿里云的服务的话，各个方面都非常的周全，提供的各种工具也相当的多，在进行服务器维护的各个功能上都是比较完善的，所以我个人使用还是比较方便的。
腾讯云相比阿里云的话会有一些缺失，并且在价格上还不一定更加便宜，所以我在使用了一台腾讯云的服务器之后，我就放弃使用腾讯云的服务器了。
目前我个人有十几台服务器，全部是使用了阿里云的云服务器，从稳定性到数据备份以及各个方面来说都让我相当的满意。
所以我个人会推荐大家使用阿里云的云服务。
华为云、腾讯云、阿里云、金山云相比，可以很肯定的说，阿里云是从技术、规模等方面最强的，可以说是中国第一，世界前三。在中国，阿里云占公有云市场43%的份额，而保包括腾讯云在内的其他公司占比之和加起来才相当于阿里云的份额。在世界，近5年来，阿里云增速高达12倍，甚至超越了排在第一的亚马逊AWS。
过去10年，阿里云主要做了三件事：一、开创中国云时代；二、研发了中国的云 *** 作系统和城市AI平台（飞天：中国电子学会 科技 进步奖，城市大脑：国家AI开放创新平台）；三、云普惠各行各业数百万客户。
阿里云有以下五大优势从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。
飞天系统的整体技术架构图 飞天系统的服务能力飞天20可满足百亿级设备的计算需求，覆盖从物联网场景随时启动的轻计算到超级计算能力。飞天20相比上一代 *** 作系统的升级包括秒级启动ECI、云上超算集群的全场景覆盖、云边端一体的协同计算和AI能力、支持IPv6等多个方面。
飞天20支撑了阿里云遍布全球的基础设施，针对亿万个端进行广泛适配，可覆盖最后一公里的计算。计算是心脏，AI是大脑，IoT是神经网络，这是我们对万物智能时代的构想，也是飞天20的设计理念。
飞天20系统在物联网方面的连接能力显著升级，其兼容市面上90%物联网通信方案。在云栖大会上，阿里云宣布，基于飞天平台的杭州城市大脑升级到20，覆盖杭州市共420平方公里，接管了1300个信号灯路口、接入4500路视频，处理数以百亿计信息的实时分析。
阿里云业务目前已成为阿里巴巴最重要的创收渠道之一，阿里2019财年第一季度（2018年4月至6月底）财报显示，公司云计算业务营收达到4698亿元，同比猛增93%。
总结目前阿里云已经在在城市、工业、零售、金融、 汽车 、家庭等多个场景推出ET大脑等“产 业AI”方案和相关人工智能产品，例如基于CPU、GPU、FPGA等异构计算平台，面向开 发者的机器学习PAI平台，以及语音识别、图像识别、视觉识别等130多款细分产品。
从以上阐述我们可以看出，我们足可以看出阿里云无论从技术、服务能力、规模等方面的综合能力。
在我看来，国内云服务竞争力来看，主要在BAT，全球主要集中亚马逊和微软。今天刚好有一篇关于云服务的内容，在此分享，大家一起来探讨，在我看来，云服务的核心是在于物联网。
以下是《万物互联将至！BAT激战云端，以此抢夺物联网赛道》部分内容：
互联网已成过去，取而代之的是物联网，所带来的信息 科技 席卷全球，作为未来发展重要方向，承载了世界梦想，被视作全球经济增长新引擎，但要发展物联网，贯穿所有智能设备所需要各平台成为产业发展基础，才能使的物联网得以实现。
云计算作为物联网重要基础设施，是物联网产业发展基石，在这条赛道上聚集了亚马逊、微软、谷歌和BAT与华为等重量级玩家，但对于云服务商来说，丰富的云应用是深入市场核心，因这些一线巨头的入场，2019年物联网将更值得期待。
全球 科技 巨头争夺云服务市场移动互联网红利逐渐退去，取而代之的是一个万物互联的物联网时代，万物互联发展得益于Sigfox、LoRa和NB-IoT为LPWAN低功耗广域网无线技术发展增速迅猛，2017至2023年期间，LPWAN连接复合年增长率为109%，到2023年，仅连接方面支出将会超过45亿美元。
图表来自IoT Analytics
物联网连接规模日益扩大，在这个大连接时代，势必产生海量数据，继而需要云平台对数据进行智能分析，利用数据有望创造更多的全新的商业机遇。至此，基于海量物联网设备的连接，提供软件和平台相结合的厂商将会是最大的受益者之一，面向各行业的物联网云平台运营而生，继而激活数据价值。
在物联网高级顾问杨剑勇看来，云服务打通云端边并结合AI能力，助推物联网应用至各行业，同时，各巨头相继进入，行业竞争格局也将更加残酷，在平台层最终比拼的是应用能力，覆盖医疗、教育、交通和制造等丰富应用的云平台是争夺物联网这一张船票的核心。
亚马逊
作为全球云服务市场领头羊的亚马逊，亚马逊和微软作为全球最具影响力且最具规模的云服务商，丰富的应用促使基于他们的云平台构建的物联网应用无处不在，在医疗方向，借助Amazon SageMaker，GE Healthcare可以通过强大的人工智能工具和服务来促进患者护理的改善。
微软
越来越多的企业开始加大部署物联网，微软以云服务＋人工智能构件生态，已经广泛应用互联网服务、智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB、通用电气和西门子等工业巨擘都在利用Azure开发自己的物联网平台。
BAT抢夺物联网赛道腾讯云今年战略重大尤为坚定，积极推进云服务战略，不过在这一市场，阿里云深耕行业多年，百度云快速发展，腾讯云在这一场争夺战中还面临诸多考验。
百度
国内三大互联网巨头将在物联网时代再次激战，百度云以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网应用落地，早在2016年，百度云就提出ABC三位一体战略，现在则正以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用。
百度云ABC+IoT解决方案走在了行业趋势前端，经过多年积极 探索 和发展，百度云ABC已升级30版本，ABC30就是希望智能无处不在，数据真正发挥其价值。百度云作为百度AI能力、百度资源、行业解决方案的对外服务输出窗口，已助力更多企业合作伙伴向智能化和AI化升级。
在产业应用落地方面，百度云为农业、工业和服务业等产业提供了更易用的解决方案，在15个细分行业的全面布局，生态版图已经覆盖金融、钢铁、家居、 汽车 等领域，大力推进百度云ABC能力在各产业落地。
阿里
阿里云作为阿里巴巴旗下云计算企业，阿里云呈现出高速增长态势，2019财年上半年营收突破百亿，在全球市场与亚马逊和微软形成三足鼎立态势，如今阿里云在阿里巴巴集团战略再次提升，升级为阿里云智能，将阿里巴巴集团在过去几年在实施的中台战略过程中构建的智能化能力，全面和阿里云结合，向全 社会 开放。
在过去几年中，阿里云依托云＋AI+IoT能力先后众多大企业提供服务，希望在5年内要连接100亿物联网设备，至此看到了阿里云在各行业应用案例落地，通过云+AI+IoT三驾马车能力赋能全行业变革。
腾讯
就在今年9月30日，腾讯对组织机构进行了大调整，积极面向产业互联网转型，提升云服务战略，新成立了云与智慧产业事业群，整合腾讯云、智慧零售、安全产品、腾讯地图、优图等核心产品线，帮助医疗、教育、交通和制造业等行业向智能化、数字化转型。
事实上，早在2014年，腾讯就在积极 探索 并推进万物互联发展，以连接一切搭建生态助力物联网发展，微信向万物互联延伸，凭借庞大用户和小程序攻城略地，微信早已超出社交属性，伴随平台属性越来越强，承载了腾讯对物联网的憧憬。
与此同时，腾讯成立云与智慧产业事业群后，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，助推产业互联网升级，这是腾讯云副总裁王龙在首届腾讯云+社区开发者大会透露的信息。
如今，小程序生态的快速发展，另外，腾讯云将依托腾讯20年丰富的技术和生态资源，一如既往地秉持开放和连接战略，聚焦新趋势、新技术和新应用，全方位助力打造产业互联网，做好各行各业数字化转型的助手。
最后一花独放不是春，万紫千红才是春。
云计算作为基础平台的价值在于能够提供新零售、新制造、新能源和新交通等行业的解决方案。并在边缘智能和AI技术加持下，物联网将会以更加快的速度应用至各个垂直行业，赋能产业快速提升应用与服务的技术水平，而巨头们以云平台搭建庞大物联网生态也加速全 社会 数字转型。
移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？
2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。
根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：
l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；
l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；
l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；
l 不放心 ：数据安全、交互风险高。
早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：
l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。
l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑差异化竞争力。
华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。
4层保障包括：
l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。
l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。
l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。
l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。
2个抓手是指：
l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。
l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。
上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。
作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：
l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖
非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。
数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入
DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。
l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障
企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理
企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。
平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量
结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。
l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费
数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。
数据服务：服务化方式供应数据
通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。
数据地图：从查询到分析到使用一站式自助
以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。
l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系
安全能力模型评估：系统化安全管理抓手
数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。
从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地
数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。
企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。
l 智能数据资产编目
基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。
l 智能数据标准推荐/去重
通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。
l 智能重复/异常数据检测
智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。
l 智能主外键识别
通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。
数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。
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