云计算技术(转)
什么是云计算
之前转了《25年来最具影响力的10大IT技术组合》，纵观这十大技术组合，全部都是开启一个时代的先驱。在这里面，“云计算”对我来说最为陌生。刚刚Google了一下，把介绍发上来大家分享。
Wikipedia的解释：
云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。
进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成[1]。
稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源
IT专家网的解释：
“云计算”(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel 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。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。
云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud)，强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云(electron cloud)”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。
电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前今年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序， Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS(Software as a Service)趋势。
现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。
Adaptive In Organizations的解释
“Computing in the cloud” is one name for services that run in a Web browser and store information in a provider’s data center — ranging from adaptations of familiar tools such as email and personal finance to new offerings such as virtual worlds and social networks.
“云计算”是一个很时尚的概念，它既不是一种技术，也不是一种理论。准确说，云计算仅描述了一类棘手的问题，因为现在这个阶段，“计算与数据”跷跷板的平衡已发生变化，即已经到“移动计算要比移动数据要便宜的多（Moving computation is cheaper than moving data）”。
“数据”变得越来越臃肿，用经济的眼光看，“数据”应该“固定”下来。想像一下，复制1PiB（1PiB = 1024TiB）数据的成本以及存储这些数据的成本，数据变来变去而导致的“一致性”问题。诸如搜索、推荐和社会关系网络等这些“新兴”的服务是很耗费“数据”的，例如，看似一个简单搜索请求，却依赖于一个规模极为庞大的索引数据，处理后输出却很小。输入输出的数据规模远远小于计算的数据处理规模，几百个KiB相对几个PiB，保守点“1 : 1000,000”。
比例问题还好理解，然而问题关键却是云内的数据与数据之间的关系，即“数据的划分问题”。尽管“分而治之”是一个古老的原则，而且分布计算也已经发展了四十多年，然而对这一点，我们的认识依然浅的很。
“云计算”代表了一个时代需求，反映了市场关系的变化，谁拥有更为庞大的数据规模，谁就可以提供更广更深的信息服务，而软件和硬件影响相对缩小。
Wikipedia的解释：
云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。
进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成[1]。
稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源
IT专家网的解释：
“云计算”(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel 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。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。
云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud)，强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云(electron cloud)”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。
电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前今年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序， Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS(Software as a Service)趋势。
现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。
Adaptive In Organizations的解释
“Computing in the cloud” is one name for services that run in a Web browser and store information in a provider’s data center — ranging from adaptations of familiar tools such as email and personal finance to new offerings such as virtual worlds and social networks.
“云计算”是一个很时尚的概念，它既不是一种技术，也不是一种理论。准确说，云计算仅描述了一类棘手的问题，因为现在这个阶段，“计算与数据”跷跷板的平衡已发生变化，即已经到“移动计算要比移动数据要便宜的多（Moving computation is cheaper than moving data）”。
“数据”变得越来越臃肿，用经济的眼光看，“数据”应该“固定”下来。想像一下，复制1PiB（1PiB = 1024TiB）数据的成本以及存储这些数据的成本，数据变来变去而导致的“一致性”问题。诸如搜索、推荐和社会关系网络等这些“新兴”的服务是很耗费“数据”的，例如，看似一个简单搜索请求，却依赖于一个规模极为庞大的索引数据，处理后输出却很小。输入输出的数据规模远远小于计算的数据处理规模，几百个KiB相对几个PiB，保守点“1 : 1000,000”。
比例问题还好理解，然而问题关键却是云内的数据与数据之间的关系，即“数据的划分问题”。尽管“分而治之”是一个古老的原则，而且分布计算也已经发展了四十多年，然而对这一点，我们的认识依然浅的很。
“云计算”代表了一个时代需求，反映了市场关系的变化，谁拥有更为庞大的数据规模，谁就可以提供更广更深的信息服务，而软件和硬件影响相对缩小。
