云计算是什么？
云计算，通俗的讲，就是统一建没，规范管理 ，集中调动，运算资源，用以满足各种小，中，大，特，超级用户的高效优质应用体验。
打个比方说，目前的互联网个人企业，机关的计算使用，好比用电户，自己用汽柴油发电机发电，来满足用电需求，（照明，动力等），缺点，投入大，发电机，燃油，维护修理，另外一但出现故障，使用将停止，给生产生活代来不便，如果建成国家电网，不但价格便宜，使用方便，不会停电。
云计算就相当于国家电网，其中火，水，核，油汽，风等电站场，就相当于，各地建立起来的云计算大型服务器巨阵，计算机用户即个人电脑，以及单位，企业，大中小计算机用户，均可以去主机化，电脑四大件，鼠标，键盘，显示屏 ，联入宽带即可，不要主机了，8千元的电脑，只需1千元就行了，企业大计算应用客户犹期省钱。个人用户不必担心贮存卡小造成死机，大流量平台，如中铁总公司春运订票死机，春节抢红包死机，都是云平台存贮海量信息功能不够，云端建设缓慢，当未来5G普及，云平台的存贮计算能力无穷大时，各地云平台搭建完成后就不会出现，并且的计算十服务会衍生出更好更新的服务模式，配合生产生活科研军事的发展，助推大数据，物联网，人工智能的快速发展。
总有网友问我云计算，我在此做一个详细科普。
最近网上有一段老视频火了，是2010中国（深圳）IT领袖峰会的嘉宾对谈，马云、马化腾和李彦宏交锋讨论云计算。 当时马云的地位不如李彦宏和马化腾，李彦宏和马化腾坐在主席台上，而马云只坐在观众席的前排。
李彦宏：云计算这个东西，不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新东西。1995年大家讲客户端跟服务器这个关系，再往后大家讲基于互联网web界面的服务，现在讲云计算。实际上，本质上都是一样。
马化腾：说未来各种综合性业务软件，都不需本地局域网服务器处理，而是由公共网络设施完成，这的确是有想象空间的。可能你过几百年、一千年后，现在确实还是过早了。开玩笑说要等到阿凡达时代太有可能。 很明显两位大咖都不看好。
马云：从观众席上站起来反对，他认为云计算最后是一种分享，数据的处理、存储并分享的机制。我们自己公司对云计算是充满信心和希望。
我9年前初次看到这段访谈的时候。非常理解，李彦宏和马化腾的观点，他们说的非常对。 当时还很感慨，李彦宏和马化腾是名校信息专业毕业的，他们真懂技术，而马云并不懂技术。李彦宏和马化腾的说法才是真知灼见。
为啥会有这种想法呢？其实，只要经历过上世纪末计算机网络发展的专业人士，都会有这种看法。
上世纪末有一家名为SUN的美国 科技 公司，提出了一个令人瞩目的观点：计算机就是网络，网络就是计算机。
强调要将个人计算机的存储和计算功能交给远端的服务器来做。个人计算机作为客户端，就变得非常简洁轻便。
当时在建计算机教室的时候，特别兴无盘工作站，学生所使用的计算机非常简单，只有一套键盘鼠标、显示器和网络接口，存储计算都在远端的服务器上面进行。
为什么当时兴起了这种风潮呢？其实道理也很简单，计算机的两大功能是存储和计算，存储和计算的资源存在着大量浪费，如果放在服务器上面进行集中处理，资源利用率和工作效率就会显著提高。
例如，小区里每家都有一间地下存储室，里面大部分空间是浪费的，但因为有存大件物品的可能性，这种浪费的空间是必须有的。
如果小区搞一个大的仓储库，那总的使用面积就会比零散的储藏室总面积要小的多，而且每个人也不担心自己的大件物品没地方放。
同样道理，个人计算机的硬盘有很大部门是没用的，但因为偶尔有存大文件的可能，还不能刻意选择太小容量的硬盘，因此会有很大的浪费，而集中存储能够更能够节省磁盘空间。
计算能力也是如此，播放一段学习视频，玩一玩翻牌和扫雷的小 游戏 ，绝大多数CPU资源都是浪费的。但为了偶尔的高复杂度数学计算的需要，CPU资源的应该有很大的冗余度，而在绝大多数情况下处于浪费状态。
集中存储和计算听起来挺有道理，但当年由于网络支撑能力和集中处理能力的不足，实际上并没有应用起来，因此李彦宏认为云计算是15年前失败的“客户服务器模式”翻版，马化腾也不看好它的前途，其实都是有些 历史 经验和证据的。
反而是不懂技术的马云，并没有受那段时间的失败尝试所影响，坚定地选择了云计算，现在看来马云是对的，不懂技术反而做出了更正确的战略。
现在的云计算，的确是建立在过去的“客户服务器”模式之上的，强调将计算放在远端的服务器上进行，但跟以往的概念又有所不同，服务器并不再是专属的，而是分布式的，这句话怎么理解呢？
例如一个计算机教室，学生机都没有计算能力，计算全交由一个服务器来完成，这个服务器是专属的，是专门为这个计算机教室提供服务的，并不与其他的系统相连。
那这就存在了两个问题，一是全系统对这个服务器的依赖太大，万一它出故障了，那整个计算机教室就全部不能工作了。
二是难以应对集中业务，如果计算机教室中所有学生同时进行高难度的数学计算，那这个服务器就会应接不暇。
现在的云计算，有一个核心特点，就是计算能力是分布式的，不再是一个专属的服务器负责，而是由一个更大的计算资源网络来提供服务。
即使某一个计算服务器出现了故障，也会有计算资源网络中其他的计算资源给予补充。
当有一个应用的计算要求暴涨时，整个计算网络会调动调动多方资源来给它进行保障。这就是云计算的动态扩展能力， 同时，云计算中的计算能力与一个个独立的计算服务器是隔开的，这突破了时间和空间的界限，将计算能力虚拟化了。
例如冬奥会期间张家口赛场的计算数据量暴增，本地的计算能力肯定不够，云计算会调动相对空闲的海口三亚的计算网络来支撑。 云计算的可靠性很高，说可靠性高并不是指不会发生故障，任何设备都会发生，这本身是不可避免的。 但是云计算的动态规划能力，能够快速的将故障的计算资源屏蔽掉。
简单说，就是当某一个计算资源出现故障的时候，计算网络就给它做一个标注，让他退出工作序列，所有应用也就不再向它提出请求，就好像它消失了一样。然后由剩余的处于良好状态的计算资源来给各种应用提供计算服务。
云计算的性价比高。将资源放在虚拟资源池中统一管理，在很大程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。
李彦宏和马化腾当初不看好云计算是有道理的，客户服务器模式的确没有发展起来，但云计算的分布式虚拟化，使得一个老概念焕发了青春，云计算已经成为了5G的核心技术之一。
云计算简介：
云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing ）、 并行计算 （ Parallel Computing ） 、网格计算 （ Grid Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等计算机和网络技术发展融合的产物。
并行计算：同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
分布式计算：将需要巨大计算资源的问题分成许多小部分进行处理，最后综合结果。
网格计算：在动态、多机构参与的虚拟组织中协同共享资源和求解问题。
云计算的架构：
云计算通常被认为包括以下几个层次的服务（三个不同交付模式）：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
云计算三层架构构成元素示意图：
云计算的特征：
超强处理能力：云端具有大规模计算、存储等资源；
规模化效应：为多用户提供共享服务，降低租用/使用费用；
资源配置动态化：动态划分或释放不同的物理和虚拟资源；
网络访问便捷化：通过标准的网络访问实现具体应用；
服务可计量化：通过计量的方法，资源的使用可被监测和控制；
虚拟化：将分布在不同地区的资源进行整合．实现基础设施资源的共享；
高可靠性：通过云计算可以实现备份、监控、负载均衡、动态迁移等。
大家好，我是小枣君。
“云计算”很复杂？其实，一个小故事你就能看懂了——
周末快到了，李雷和他的几位小伙伴们约好，一起去春游、烧烤。
于是，到了这天，每个小伙伴都带来了烧烤所需的器材和食材：
大家带的器材和食材
（每人都带齐了一整套）
然后，他们就开始烤、开始吃...
烧烤结束之后，大家虽然都吃得很好，但是觉得并不开心。。。
为什么不开心呢？因为：
1 每个人都带着一整套的器材和食材，背包太重，很累
2 每个人都要搭架子，生火，穿铁签，抹酱料整个流程走一遍，时间太久
3 有的人木炭不够用，有的人却浪费了很多
第二周，大家又嘴馋了，于是，又相约去烧烤。
鉴于上次烧烤的经验教训，大家商量了一下，决定提前进行分工。
分工方案如下（ 方案A ）：
在这个 方案A 中， 李雷 专门负责带木炭、烧烤架、打火机，并且全程负责把火烧好。
而其他4人，负责各自食材的烧烤。
当然，最后烤好之后，四个人给李雷一份自己烤好的食物。
这次烧烤之后，大家都觉得比第一次好多啦！
但是，还是存在一些问题，如下：
1 有人酱料用得多，也有人酱料用得少，既有不足，也有浪费。
2 韩梅梅、吉姆、露西、莉莉每个人都要负责各自食材的烧烤，觉得太累。
第三周，小伙伴们又又相约去烧烤。。。
大家商量了之后，进一步进行分工调整，推出了新的方案，如下（ 方案B ）：
在 方案B 中， 李雷 带的东西不变，工作分工也不变。
韩梅梅 改成只带酱料、酱料刷、铁签，并且，全程负责穿铁签，烤食材，刷酱料。
剩下的3个人，负责带食材。
当然，烤好之后，3个人都需要给李雷、韩梅梅一份烤好的食物。
这次烧烤之后，大家觉得更方便了，很开心，很满足。。。
到了第四周。。。。。。
Duang...
李雷、韩梅梅、吉姆这三个小伙伴，瞅准了烧烤带来的商机，干脆合伙开起了烧烤摊。。。专门卖给游客烤好的鸡腿、鸡翅、羊肉。。。（这就是 方案C ）
他们三个人开始了幸福的生活。。。
故事结束。。。
大家好，我是你们的小枣君~
上面的这个烧烤小故事，不知道大家看明白了没有？没明白也不要紧，大家听我慢慢解释。
今天我要说的，是关于 “云计算” 的知识。
云计算，相信大家都听说过，如今是一个很火爆的 科技 概念，到处都能看见对它的宣传，还有很多与之相关的企业。
那么，到底什么是云计算呢？
实际上，关于云计算的解释众说纷纭，每个人的理解都不太一样。比较流行的一种书面定义，是这个说的——
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。
这实在不是一句人话。
如果让我来解释，云化就是把每个人手中的独立资源集中起来，放在一个地方进行统一管理，然后动态分配给每个人使用。而云计算，就是把计算资源集中起来，这个计算资源，包括CPU、内存、硬盘等硬件，还有软件。
云化，集中化
嗯，是不是有点像人民公社的大锅饭？
换句话说，云计算就是让用户使用互联网来使用在云端的 应用，数据，或者服务 。
不同的用户，接入到云，获取资源
这些 应用，数据，或者服务 ，就是云计算的 资源。
云计算的结构里，这些资源是如何提供的呢？到底是怎么一个运作模式呢？
这里，就要提到三个我们经常会看到听到的词：
很多人搞不清这3个“ass”是什么意思。其实，它们是云计算的三种最常见的服务模式。
最底层的，就是 IaaS ——
IaaS: Infrastructure -as-a-Service（基础设施即服务）
Infrastructure就是基础设施的意思，IaaS有时候也叫Hardware-as-a-Service，一下子就理解了吧？就是提供硬件相关的服务。以前，你要建个网站，建个FTP，需要自己买服务器和交换机等硬件设备，现在不用了，可以使用IaaS服务商提供的IaaS服务。
刚才的故事里， 方案A 的李雷，其实就类似一个IaaS服务商。
再往上，就是——
PaaS: Platform -as-a-Service（平台即服务）
P就是Platform，平台。某些时候也叫做中间件。基于硬件之上，平台开发都可以在这一层进行。PaaS服务提供商提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统，以及数据库系统等。
方案B 的李雷+韩梅梅，类似一个PaaS服务商
继续往上，就是——
SaaS: Software -as-a-Service（软件即服务）
这一层是和你的生活每天接触的一层，在这一层上，就可以直接访问和使用服务功能了！例如通过网页浏览器收发电邮，订购商品，查看航班信息等。在你的面前，就是具体的应用服务。
方案C，好基友烧烤摊，就是一个SaaS
游客们可以直接购买食物，买了就能直接吃，什么都不用自己操心，无需自己去准备器材、食材、也无需自己进行烧烤。
以上3个“ass”概念，一旦你理解了，云计算你就基本上算是理解了。
怎么样，并不难吧？
其实，除了IaaS、PaaS、SaaS之外，现在还衍生出了很多相关的概念，例如BaaS（后端即服务，Backend-as-a-Service）、CaaS（通讯即服务，Communications-as-a-Service）、DaaS（数据即服务，Data-as-a-Service）。这些都是创造出来的概念，表达了你提供服务的层面到底是什么。
就好像我给大家提供知识，也可以算是KaaS（Knowledge-as-a-Service）。
云计算之所以成为一种普遍采用的流行技术，就是因为它有这么几方面的优点：
1 能力强
云计算可以达到很庞大的规模，例如Google公司的云计算，就有100多万台服务器，这意味着超强悍的计算能力。
2 很可靠
云计算采用各种容灾措施，可以保证服务的高可靠性，比本地服务更稳妥。
3 灵活性
云计算很灵活，可以根据用户需求或规模提供相适应的资源，并支持动态伸缩，想多就多，想少就少。
4 低成本
云计算看上去很庞大，很花钱，但实际上，因为节点更为廉价，资源动态管理，所以，用户花的钱反而更少，可以根据自己的使用情况定制服务，控制成本。
总之，云计算作为一个新的技术趋势，已经在不断改变了我们的工作和生活方式。在网络等基础设施日益发展的支撑下，云计算将得到更快速的发展。
也许在未来，我们人类的大脑也会成为云计算的一部分，那也说不定哦！
云计算为何物？
网上对于云计算的定义有很多，至少可以找到100种解释。但说到云计算，就不得不说到的就是我国自主研发的 “阿里云” 。从2009年不知云为何物，到现在成为全球云计算3A阵营一。
阿里云已走过九个年头，从无到有，从弱到强，阿里云的发展从某种意义上来说也是我国云计算产业的发展 历史 。
图片源于网络，侵删。
这个问题很高深，一口咬不出血来，但是愿意尝试一下！云计算是什么呢？答案应该是多种多样的。
我们查阅了百度百科，上面说：云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
百度百科还告诉我们，云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。“云”实质上就是一个网络，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。
从一些大佬们的言谈中也能理解一二，李彦宏曾说：云计算这个东西，不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新东西。1995年大家讲客户端跟服务器这个关系，再往后大家讲基于互联网web界面的服务，现在讲云计算。实际上，本质上都是一样。
马化腾则认为：说未来各种综合性业务软件，都不需本地局域网服务器处理，而是由公共网络设施完成，这的确是有想象空间的。可能你过几百年、一千年后，现在确实还是过早了。开玩笑说要等到阿凡达时代太有可能。 很明显两位大咖都不看好。
有着“外星人”之称的马云对前两种理解并不认同，另一方面他对云计算充满信心和希望。他眼里的云计算是这样的，云计算最后是一种分享，数据的处理、存储并分享的机制。
综合之后不难发现，云计算是一种模型，可以实现随时随地、便捷地、按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用程序、服务等）。云计算是提供服务的一种形式。云服务指任何可以通过云远程访问的信息资源。
云计算指的是通过网络以自助服务的方式获得所需要的互联网资源的模式，云计算将计算能力作为一种可以输出的全新资源，它的输出管道是互联网，将计算所需要的硬件和软件集中在一起的群被称为“云”，用户通过互联网和庞大的云系统相连接，需要时就进行付费使用，不需要时也不需要承担任何责任，避免了资源的浪费。
云计算这种全新的形式，完全改变了互联网资源的使用方式，整个数据中心的运行模式都将发生改变。现有的数据网络中心虽然大多数都符合建设标准的要求，但是每个数据中心都有自己特点，也正是因为这种差异性才能使自己拥有忠实的用户。
云是指一个独特的信息环境，其设计目的是为了远程供给可测量和可扩展的信息资源。云最初用于比喻互联网，但云具有有限的边界，并且通常是私有的。
云计算 是一种模型 ，可以实现随时随地、便捷地、按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用程序、服务等）。
云计算是 提供服务的一种形式 。云服务指任何可以通过云远程访问的信息资源。云计算中“服务”一次的含义非常宽泛。云服务可以是一个简单的基于网络的软件程序，使用消息协议就可以调用其技术接口；或者是管理工具或更大的环境和其他信息资源的一个远程接入点。用户能够通过已发布的服务合同远程访问云服务的软件程序和服务，以及运行某些软件的工作站、便携电脑和移动设备。
云环境有 六个比较常见的特征 ：（1）按需使用。云用户能够通过自助服务来使用所需的基于云的服务，无需与云提供者交互。（2）随处访问。基于云的服务能够被各种云服务用户访问。（3）多用户。资源池允许云提供者把大量资源放到一起为多个云用户服务。每个用户都不会意识到该资源还在被其他用户使用。（4）弹性。云根据运行时条件或云用户或云提供者事先确定的要求，自动透明地扩展资源。弹性通常被认为是采用云计算的核心理由，其与降低投资和与使用成比例的成本等好处联系在一起。（5）可测量的使用。云平台有能力记录信息资源的使用情况。可测量的使用特性与按需使用特性密切相关。（6）可恢复性。云可以实现配置好资源，当一个资源出现故障时，就自动转移到另一个冗余的存储上进行处理。云用户可以增加其应用的可靠性和可用性。
随着“互联网+”热风袭来，云计算可谓风靡一时，已经成为大家津津乐道的话题。“云”是个大家非常熟悉的名词，但当它与"计算"相结合变成“云计算”，它的含义就演变的泛泛而且虚无缥缈。
一、专业人员的定义
1、狭义云计算
狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件/平台/软件)，其中提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源对使用者来说有四大特性，即无限扩展、随时获取、按需使用和按使用付费。
2、广义云计算
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件、互联网相关的，也可以是任意其它的服务。
二、云计算的类型
云计算目前还处于萌芽阶段，有大大小小鱼龙混杂的各色厂商在开发不同的云计算服务，从成熟的应用程序到存储服务再到垃圾邮件过滤不一而足。根据不同的厂商、分析师和IT用户对云计算的看法，可以将云计算细分为七大类：软件即服务(SaaS)、效用计算(Utility computing)、云计算的网络服务、平台即服务(Platform as a service)、管理服务供应商(MSP)、服务商业平台和网络集成。
三、云计算之我见
云计算到底是什么?我认为云计算就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。传输介质是互联网便是云计算与其最大的不同。
云计算其实说简单也很简单，在我们生活中随处可见。比如云盘、搜寻引擎、电子信箱等，使用者只要输入简单的指令即能得到大量信息。在未来，云计算的应用将会不断拓展和更加人性化。相信未来如分析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。
随着云计算的不断发展，“云时代”将会离我们的生活越来越近!
一、云计算是什么？
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。
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。XenSystem，以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM，各种“云计算”的应用服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。
云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
二、云计算特点
小白如何快速了解“云计算”
“云计算”这个名词，对于很多“小白”来说，可能毫无头绪，这篇文章从最基础的角度出发，带你的快速入门。
概念篇
2006年，谷歌CEO埃里克在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念，近两年逐渐被亚马逊、阿里、微软等公司大规模商业化。
简单来说，云计算就是对计算机硬件、系统、网络、应用软件等资源的集中部署和再分配，以求达到计算资源的利用效率最大化。
而云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。
具体来说，云计算包括三层架构：IaaS、SaaS、PaaS。
1.IaaS（基础设施即服务）
IaaS提供给客户的服务是所有计算机的基础设施的使用，包括虚拟机，处理器（CPU），内存，防火墙，网络带宽等基本的计算机资源。
这种服务的使用费可以按照多个标准来计算，比如每个处理器每小时费用，每小时储存的数据（GB），所用的网络带宽，以及所用的增长服务。
要说IaaS领域的先驱，非亚马逊莫属，当然还有一些领先的提供商如Rackspacem、Gogrid、Joyent等。
2.SaaS（软件即服务）
SaaS提供给用户的服务是可以运营在“云”上的应用程序。也就是说，用户可以在各种设备连接上“云”里的应用程序，用户不需要管理或者控制任何云计算设施，比如服务器，操作系统和储存等。
最常见的SaaS是协作应用程序，例如Google Apps；在线项目管理应用程序，客户关系管理有salesforce.com和微软的Dynamics等；以及基于云的储存和共享服务，如Dropbox和Skydrive。
这里悄悄告诉你，如果想致力于主营业务，而不是把时间浪费在聘请和留住IT人员，SaaS是你的首选。
3.PaaS（平台即服务）
Paas是指软件的整个生命周期都是在PaaS上完成的。这种服务专门面向于应用程序的开发员，测试员，部署人员和管理员。
常见的PaaS有：Java和Python开发人员偏爱的GAE；针对企业级用户人群的WindowsAzure；Java用户新选择亚马逊的Beanstalk等。
如果这三种架构没看明白，没关系，云计算的商业模式更容易理解，大致可以分为三大类：公有云、私有云、混合云。
1.公有云（Public Cloud）
公有云是面向大众提供计算资源的服务。由商业机构、学术机构或政府机构拥有、管理和运营，公有云在服务提供商的场所内部署。用户通过互联网使用云服务，根据使用情况付费或通过订购的方式付费。
公有云的优势是成本低，扩展性非常好。缺点是对于云端的资源缺乏控制、保密数据的安全性、网络性能和匹配性问题。
2.私有云(Private Cloud)
在私有云模式中，云平台的资源为包含多个用户的单一组织专用。私有云可由该组织、第三方或两者联合拥有、管理和运营。私有云的部署场所可以是在机构内部，也可以在外部。
我们来看看私有云的两种实现形式：
1、内部（on-premise）私有云：
也被称为内部云，由组织在自己的数据中心内构建。该形式在规模和资源可扩展性上有局限，但是却有利于标准化云服务管理流程和安全性。组织依然要为物理资源承担资金成本和维护成本。
这种方式适合那些需要对应用、平台配置和安全机制完全控制的机构。
2、外部（off-premise）私有云：
这种私有云部署在组织外部，由第三方机构负责管理。第三方为该组织提供专用的云环境，并保证隐私和机密性。该方案相对内部私有云成本更低，也更便于扩展业务规模。
3.混合云(Hybrid Cloud)
在混合云模式中，云平台由两种不同模式（私有或公有）云平台组合而成。这些平台依然是独立实体，但是利用标准化或专有技术实现绑定，彼此之间能够进行数据和应用的移植。
应用混合云模式，一个机构可以将次要的应用和数据部署到公有云上，充分利用公有云在扩展性和成本上的优势。同时将任务关键型应用和数据放在私有云中，安全性更高。
而随着云计算的发展，单纯的公有云或私有云已很难满足现有业务的需求，混合云、多云成为新的解决问题的手段，IDC预测全球未来混合云将占据整个云市场份额的67%。
此前我国云市场处于观望阶段，2018年则属于云与各垂直行业深度结合的过渡期。无论从政策监管还是客户认可度上，对于推动企业上云都显示极大的利好。
可是，留给我们的机会真的多吗？尤其是中小企业，要想在云市场这个大蛋糕上分一口羹，并非易事。
目前，市场格局已基本确定，以阿里云、亚马逊AWS、微软Azure、腾讯云和谷歌云为代表的头部厂商将会逐渐垄断绝大部分市场份额，而中小厂商则只能在细分市场获取部分份额，并且面临着头部厂商的进一步挤压。
云计算架构?
云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。
显示层
这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：
HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。
JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。
Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。
Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。
在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。
中间件层
这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：
REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。
多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。
并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。
应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。
分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。
对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Force.com多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。
基础设施层
这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：
虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。
分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。
关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。
NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。
管理层
这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：
帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。
SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。
计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。
安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。
运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。
现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。
举例
接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：
Salesforce Sales Cloud
也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：
采用的主要技术：
显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。
中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。
基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。
管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。
Google App Engine
App Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。
采用的主要技术：
中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。
基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。
管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。
以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。
云计算的知识梳理
一、云计算的定义：
官方：云计算是一种按使用量付费的模式（资源服务模式），该模式可以实现随时随地、便捷按需的从可配置资源共享池中获取所需的资源。包括网络、服务器、存储、应用及服务，资源能够快速供应并释放，大大减少了资源管理工作的开销。
百度百科：云计算 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。
特点：1.超大规模 2.虚拟化 3.高可靠性 4.按需服务 5.高可扩展性
二、OpenStack的历史版本：
云计算：2010年 元年，因为出现了OpenStack的第一个版本Austin（2010-10-21），目前已经到最新版本Queens,前一个版本是Pike版本，发行版本的规律：字母表顺序A-Z来命名的
三、OpenStack的难点在哪里？
1、OpenStack涉及的知识领域极广
2、OpenStack是一个平台，并不是一个具体的实施方案
OpenStack的Cinder（存储服务）定义了上层API，分布式存储软件，Ceph、HDFS对应的驱动
3、OpenStack本身是一个分布式系统：All-in-one部署
对于一个小白来说，OpenStack的搭建无疑是一个痛点，这个门槛有点高，我在开始学习的时候，也是煞费苦心，所以学好基础知识真的非常重要。
四、什么是虚拟化？
1）、虚拟化与虚拟化技术是什么？
虚拟化是云计算的基础，
虚拟化：软件模拟硬件的过程
具体定义：虚拟化使一台物理机上可以跑多台虚拟机，虚拟机共享物理机的CPU、内存、IO等硬件资源，每一台虚拟机逻辑上是相互隔离的。
行业内专用术语：
1、物理机：宿主机Host
2、虚拟机：客户机Guest
2）、虚拟化分类（按照虚拟化实现结构）：
1、1型虚拟化
定义：Hypervisor直接安装在物理机（裸机）上，多个虚拟机在Hypervisor上运行。
特点: 1型虚拟机本身就是一个操作系统，不需要其他操作系统的支持
举例：VMware的ESXI（workstation、server）
2型虚拟化
物理机上首先安装常规的操作系统，比如 Redhat、Ubuntu 和 Windows。Hypervisor 作为 OS 上的一个程序模块运行，并对管理虚拟机进行管理。KVM、VirtualBox 和 VMWare Workstation 都属于这个类型。
虚拟化技术：一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可以访问服务器上包括磁盘和内存在内的所有物理设备。Hypervisor协调着这些硬件资源的访问，以及各个虚拟机之间的防护。服务器启动时，它会加载所有虚拟机客户端的操作系统，同时为虚拟机分配内存、磁盘和网络等。也可叫做VMM（ virtual machine monitor ），即虚拟机监视器。
1型和2型虚拟化的对比：
1、前者性能比后者好
2、前者不需要操作系统支持，后者需要
3、后者更加灵活，特点：支持虚拟机的嵌套
使用虚拟化的原因：
打破实体结构间不可切割的障碍，使用户能更好的利用这些资源
没有虚拟化:服务器的IT资源30%
有虚拟化：服务器的IT资源70%
3）、虚拟化的优点
1、提高IT资源利用率
2、显著减少了服务器的数量，企业不动资产和管理成本。
3、加速应用部署
4、提高应用兼容性
五、云计算服务三层架构：根据提供服务的不同（会在下一篇详细讲解三种服务）
1、IaaS:infrastructure as a Service
定义：基础服务层
功能：提供的服务是存储、计算、网络等硬件资源 OpenStack
特点：负责管理虚拟机的整个生命周期，虚拟机创建、修改、启动停止、快照/备份、销毁
举例：阿里云、腾讯云、亚马逊的AWS（Amazon webserice）
2、PaaS：platform as a service
定义：平台服务层
功能：提供的服务是应用程序的运行环境和一系列中间件服务
特点：负责保证服务的性能和可用性。
举例：大数据和深度学习容器云平台
3、SaaS：Software as a service
定义：软件服务层
功能：提供的服务是软件/应用程序。
特点：用户需要登录并使用它，"拿来即用"
举例：facebook、twitter、instagram、QQ、微信
网上还有人说Docker的CaaS（container as a service）容器服务层。
六、OpenStack是什么？
OpenStack is a cloud operating system that controls large pools of storage, compute,and networking resources throughout a datacenter,all managed through a dashboard that gives administrators control while empowering their users to provision resources through a web interface。
官方定义：OpenStack是一个（可以管理整个数据中心里存储、计算及网络资源的）云操作系统。
OpenStack 作为一个操作系统，管理资源是它的首要任务；
OpenStack 管理资源主要有三个方面：计算、存储和网络。
整个OpenStack是由控制节点，计算节点，网络节点，存储节点四大部分组成。这四个节点也可以安装在一台机器上，单机部署（All-in-one部署）
控制节点 负责对其余节点的控制，包含虚拟机建立，迁移，网络分配，存储分配等等
计算节点 负责虚拟机运行
网络节点 负责对外网络与内网络之间的通信
存储节点 负责对虚拟机的额外存储管理等等
下面我给出一张官方架构图（给出中文版方便理解）：
OpenStack的组件：
Nova：计算管理服务，提供了对计算节点的Nova的管理，使用Nova-API进行通信 （核心服务）
Neutron：网络管理服务，提供了对网络节点的网络拓扑管理，同时提供Neutron在Horizon的管理面板（核心服务）
Glance：镜像管理服务，提供了对虚拟机部署的时候所能提供的镜像的管理，包含镜像的导入，格式，以及制作相应的模板（核心服务）
Keystone：认证管理服务，为OpenStack的其他组件提供认证（auth）服务 （核心服务）
Cinder：提供管理存储节点的Cinder相关（为虚拟机提供存储卷（虚拟硬盘）） （核心服务）
Swift：为Glance和Cinder提供对象存储服务
Ceilometer：为OpenStack提供监控（monitor）、计量服务；提供对物理资源以及虚拟资源的监控，并记录这些数据，对该数据进行分析，在一定条件下触发相应动作
Heat：提供了基于模板来实现云环境中资源的初始化，依赖关系处理，部署等基本操作，也可以解决自动收缩,负载均衡等高级特性。
Horizon：控制台服务，提供了以Web的形式对所有节点的所有服务的管理 （核心服务）
第一次写关于技术方面的文章，不足之处后面还会修改补充，希望自己坚持下去。
【理论研究】漫谈云计算IT基础设施05-超融合技术
其实超融合这一块，放在云计算IT基础设施里面，不算是完全合适。你说它是分布式存储，但是它同时又是硬件服务器与存储；你说它算硬件，但是它又离不开分布式存储软件。
传统的IT基础设施架构，主要分为网络、计算、存储三层架构。但随着云计算与分布式存储技术的发展以及x86服务器的标准化，逐渐出现了一种将计算、存储节点融合在一起的架构--超融合架构。超融合将三层的IT基础设施架构缩小变成了两层。
2019年11月的Gartner超融合产品魔力象限中，领导者象限有5家：Nutanix、DELL、VMware、CISCO、HPE。（其中DELL vxRail一体机里面用的分布式存储软件也是VMware的VSAN，而VMware提供的则是VSAN纯软件的解决方案）
Nutanix能够成为超融合领导者中的领导者，自然是经过市场的充分验证，得到市场的认可。而且由于其公开资料（Nutanix 圣经）比较齐备，因此我们可以通过Nutanix一窥超融合的究竟。
这边就不搬运了，可以直接搜索引擎搜索“Nutanix圣经”或“Nutanix-Bible”，可以找到相应的官方文档。
引用自NUTANIX圣经 -“Nutanix解决方案是一个融合了存储和计算资源于一体的解决方案。该方案是一个软硬件一体化平台，在2U空间中提供2或4个节点。
每个节点运行着hypervisor（支持ESXi, KVM, Hyper-V）和Nutanix控制器虚机（CVM）。Nutanix CVM中运行着Nutanix核心软件，服务于所有虚机和虚机对应的I/O操作。
得益于Intel VT-d（VM直接通路）技术，对于运行着VMware vSphere的Nutanix单元，SCSI控制（管理SSD和HDD设备）被直接传递到CVM。”
个人总结： 从以上官方文档可知，2U的空间可以安装2~4个Nutanix节点（每个节点相当于1台物理服务器），所以设备装机密度非常高。每个节点都安装着虚拟化软件，并且在虚拟化层之上再运行着一台Nutanix的控制虚机（CVM），该虚机主要负责不同的Nutanix节点之间控制平面的通信。单个节点中配置有SSD硬盘与HDD硬盘，替代磁盘阵列作为存储使用，单个节点有独立的CPU与内存，作为计算节点使用。
1、基础架构
以3个Nutanix节点为例，每个节点安装有Hypervisor，在Hypervisor之上运行着客户虚拟机，并且每个节点有一台Nutanix控制器虚机Controller VM，配置有2块SSD与4块HDD，通过SCSI Controller作读写。
2、数据保护
Nuntanix与传统磁盘阵列通过Raid、LVM等方式作数据保护不同，而是与一般的分布式存储一样，通过为数据建立副本，拷贝到其他Nutanix节点存放，来对数据进行保护，Nutanix将副本的数量称作RF（一般RF为2~3）。
当客户虚机写入数据“见图上1a）流程”，数据先写入到本地Nutanix节点的SSD硬盘中划分出来的OpLog逻辑区域（相当于Cache的作用），然后执行“1b）”流程，本地节点的CVM将数据从本地的SSD的OpLog拷贝到其他节点的SSD的OpLog，拷贝份数视RF而定。当其他节点CVM确定数据写入完成，会执行“1c”流程，给出应答写入完成。通过数据副本实现对数据的保护。
数据从SSD中的OpLog写入到SSD以及HDD的Extent Store区域，是按照一定的规则异步进行的，具体详见下面的部分。
3、存储分层
Nutanix数据写入以本地落盘为主要写入原则（核心原则）。
当客户虚机写入数据是，优先考虑写入本地SSD（如果SSD已用容量未达到阀值），如果本地SSD满了，会将本地SSD的最冷的数据，迁移到集群中其他节点的SSD，腾出本地SSD的空间，写入数据。本地落盘的原则，是为了尽量提高虚机访问存储数据的速度，使本地虚机不需要跨节点访问存储数据。（这点应该是与VSAN与其他分布式文件系统最大原理性区别）
当整个集群的SSD已用容量达到阀值（一般是75%），才会将每个节点的SSD数据迁移到该节点的HDD硬盘中。
SSD迁移数据到HDD，并非将所有数据全部迁移到HDD，而是对数据进行访问度冷热的排序，并且将访问较少的冷数据优先迁移到HDD硬盘中。
如SSD容量达到95%的利用率，则迁移20%的冷数据到HDD；如SSD容量达到80%，则默认迁移15%的冷数据到HDD。
4、数据读取与迁移
Nutanix圣经引用-“ u style="text-decoration: none; border-bottom: 1px dashed grey;"I/O和数据的本地化（data locality），是Nutanix超融合平台强劲性能的关键所在。所有的读、写I／O请求都藉由VM的所在节点的本地CVM所响应处理。所以基本上不会出现虚机在一个节点，而需要访问的存储数据在另外一个物理节点的情况，VM的数据都将由本地的CVM及其所管理的本地磁盘提供服务。/u
u style="text-decoration: none; border-bottom: 1px dashed grey;"当VM由一个节点迁移至另一个节点时（或者发生HA切换），此VM的数据又将由现在所在节点中的本地CVM提供服务。当读取旧的数据（存储在之前节点的CVM中）时，I／O请求将通过本地CVM转发至远端CVM。所有的写I／O都将在本地CVM中完成。DFS检测到I/O请求落在其他节点时，将在后台自动将数据移动到本地节点中，从而让所有的读I/O由本地提供服务。数据仅在被读取到才进行搬迁，进而避免过大的网络压力。/u ”
个人总结： 即一般虚机读写数据都是读本地节点的硬盘，如果本地节点硬盘没有该数据，会从其他节点先拷贝过来本地节点硬盘，再为本地虚机提供访问，而不是虚机直接访问其他节点。即要贯彻本地落盘的核心思想。
5、Nutanix解决方案的优缺点
Nutanix方案优点：
1） 本地落盘策略，确保虚机访问存储速度：虚机写入的数据都在本物理节点的磁盘上，避免跨节点存储访问，确保访问速度，减轻网络压力。
2） 采用SSD磁盘作为数据缓存，大幅提升IO性能：
见上表数据，从随机的读写来看，SSD的IO及带宽性能比SATA的性能提升了约1000倍。而结合Nutanix的本地落盘策略，虚机数据写入，仅有本地的2块SSD硬盘作为数据缓存负责写入数据。
但由于单块SSD硬盘的IO比传统阵列的SATA高出1000倍，IO性能大幅提升。（相当于要超过2000块SATA硬盘做Raid，才能提供近似的IO性能）。
3）永远优先写入SSD，确保高IO性能
数据写入HDD不参与，即使本地SSD容量满了会将冷数据迁移到集群其他节点SSD，然后还是SSD进行读写，确保高IO。后续异步将SSD冷数据迁移到HDD。
4）数据冷热分层存储
冷数据存放在HDD，热数据保留在SSD，确保热点数据高IO读取。
5）设备密度高，节省机房机架空间
2U可以配置4个节点，包含了存储与计算，比以往机架式/刀片服务器与磁盘阵列的解决方案节省了大量的空间。
Nutanix方案缺点：
1）本地落盘及SSD缓存方案确保了高IO，但是硬盘的带宽得不到保证。
传统磁盘阵列，多块SATA/SAS硬盘加入Raid组，数据写入的时候，将文件拆分为多个block，分布到各个硬盘中，同个Raid组的硬盘同时参与该文件的block的读写。通过多块硬盘的并行读写，从而提升IO与带宽性能。
而Nutanix的解决方案中，单个文件的读写遵循本地落盘的策略，因此不再对文件拆分到多块硬盘进行并行读写，而只有本地节点的SSD硬盘会对该文件进行写入。
虽然SSD硬盘的IO与带宽都是SATA/SAS的数百上千倍，但是SSD对比SATA/SAS硬盘在带宽上面只有2~3倍的速率提升，而传统Raid的方式，多块硬盘并行读写，虽然IO比不上SSD，但是带宽则比单块/两块SSD带宽高出很多。
因此Nutanix的解决方案适合用于高IO需求的业务类型，但是因为它的读写原理，则决定了它不合适低IO、高带宽的业务类型。
三）行业竞争对手对比：
VMWARE EVO RAIL软件包：VMware没有涉足硬件产品，但EVO: RAIL 软件捆绑包可供合格的 EVO: RAIL 合作伙伴使用。合作伙伴转而将硬件与集成的 EVO: RAIL 软件一起出售，并向客户提供所有硬件和软件支持。
而EVO:RAIL的核心，其实就是VSphere虚拟化软件+VSAN软件的打包。
但VSAN与Nutanix最大的一个区别，就是不必须完全遵循Nutanix的本地落盘的策略。可以通过设置条带系数，将本地虚机的数据读写设置为横跨多个节点的硬盘，默认条带系数为1，最大可设置为12个，即一个虚机的数据写入，可以同时采用12个节点的SSD硬盘并行读写。
通过这种方式，VSAN可以一定程度的弥补了Nutanix方案不适用于带宽要求高，IO要求低的业务类型的缺点。
但是这种横跨物理节点的访问流量，在虚机数量众多的情况下，肯定会给网络带来压力，网络带宽可能会成为另一个瓶颈。
其次VSAN可以集成在Hypervisor层，而不需要像Nutanix在Hypervisor上面运行一个控制虚机CVM。
再次，Nutanix支持KVM、Hyper-V、ESXI等多种Hypervisor，而VSAN仅支持自家的ESXI。
其他待补充：由于暂时未对VSAN进行实际部署测试，仅停留在对其原理的研究，因此，关于VSAN的部分待后续平台上线测试完成后继续补充。
管理软件中，为什么三层架构处理大数据量时比两层架构
管理软件中，为什么三层架构处理大数据量时比两层架构
层次越多，扩展性越好，但是性能越低。
举个例子，你想到仓库拿个工具，自己直接去拿，效率最高，一层架构；
告诉仓库管理员，让仓库管理员取给你，两层架构；
告诉仓库主管，仓库主管让仓库管理员去拿，三层架构。
如果货物拜访换地方了（系统还数据库），一层架构就容易找不到货物，所以扩展性差。
如果用了三层架构，可以不认识仓库管理员，也不用知道货物拜访在哪里。
你自己揣摩一下。
远程管理软件的发展趋势，是三层架构还是B/S架构的，谢谢
这俩没关系，八竿子打不着
b/s 就是brower浏览器 / server服务器
三层架构是
（显示层）（ 业务处理层） （数据库层（又分为数据库连接层，数据库层））
显示层是呈现给用户的，业务处理是处理客户请求操作的，数据库层就是和数据库打交道的
为什么要用三层架构
区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。
优点
1、开发人员可以只关注整个结构中的其中某一层； 2、可以很容易的用新的实现来替换原有层次的实现； 3、可以降低层与层之间的依赖； 4、有利于标准化； 5、利于各层逻辑的复用。
缺点
1、降低了系统的性能。这是不言而喻的。如果不采用分层式结构，很多业务可以直接造访数据库，以此获取相应的数据，如今却必须通过中间层来完成。 2、有时会导致级联的修改。这种修改尤其体现在自上而下的方向。如果在表示层中需要增加一个功能，为保证其设计符合分层式结构，可能需要在相应的业务逻辑层和数据访问层中都增加相应的代码。
三层架构多条件查询如何处理
1概述在.NET三层架构程序的开发中,我们经常遇到多条件查询的情况。例如,通过图书名称、作者、定价和购买日期等查找图书信息。当用户实际查询时,则可能希望只输入其中一项或任意多项都能查询出来满足条件的记录,而不是把所有项都输完才能执行查询操作。在这种情况下,编程实现起来就比较麻烦、复杂。本文提供一种实现这种多条件查询的方法,并把它封装成一个多条件查询类,便于在其它项目中使用,提高代码的重用性,减轻编程人员的负担。
2三层架构的特点通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层、业务逻辑层和数据访问层。使用三层架构一方面可将整个系统分为不同的逻辑块,降低了应用系统开发和维护的成本,另一方面可将数据访问和逻辑操作都集中到组件中,增强了系统的复用性,同时也使系统的扩展性大大增强。
3多条件查询的解决方法虽然多条件查询的实现方法很多,但实现起来都是通过针对不同的用户输入生成不同的select语句来实现的。
三层架构中SQL语句要怎么应用
数据访问层即访问数据库的一层，简单的说就是sqlhelper类，这个类，你可以去网上搜一下就了解了。
然后就是业务逻辑层，这一层主要处理软件中的业务逻辑，即在什么情况下怎么办，最后得出来值后把数值通过数据访问层传向数据库就可以了。
最后是展示层，即你的UI界面。业务逻辑处理完数据后需要展示的你再赋值到最外层就可以了。具体到软件上一般是两个类库，一个是应用程序！
在三层架构里，怎么把gridview中长数据替换成?
在gridview的ItemDataBound事件中处理
if (e.Item.Cells[10].Text.Length 15)
{
e.Item.Cells[10].ToolTip = e.Item.Cells[10].Text;
e.Item.Cells[10]Text = e.Item.Cells[10]Text.Substring(0, 15) + "...";
}
cell的【】中的值是你所找那列的索引值 第一列是0
怎么用三层架构写图书管理系统
图书管理系统不是一抓一大把吗？去书店随便挑挑，买本三五十元的书，里面带光盘的那种。看你前台用到的是那种编程语言，一般数据库schema都是配套赠送的。
三层架构怎理解说的最好理解点？
可以认为各自职责不同
数据操作层： 直接操作数据， 就是增删改查
业务逻辑层：有一些业务逻辑，比如统计之类的，要实现数据操作要调用数据操作层
页面交互层：接收用户的操作，转给业务逻辑层处理，并把处理结果反馈给用户看。
举个例子：比如登陆
输入用户名密码就是接收用户操作，点击确认 将用户的操作内容（用户名、密码）转给 业务逻辑层。
业务逻辑层 判断用户名密码是否正确，判断（调用数据操作层）是密码错误还是没有此用户，将处理结果转给页面交互层
页面交互层将 结果显示出来（是提示错误，还是跳转到成功页面）
三层架构中BLL应该传什么到UI-CSDN论坛
三层架构中BLL层应该传单一的DTO(如DataSet) 还是自定义class好呢？
如果传类似DataSet的单一对象 代码量少但没有了强类型，
如果传自定义class 代码量很大维护麻烦，但有了强类型。
vmware云战略三层架构包含哪些
VMW)在虚拟化和云计算基础架构领域处于全球领先地位，所提供的经客户验证的解决方案可通过减少复杂性以及实现更加灵活、敏捷的服务交付来提高 IT 效率。
VMware 使企业可以采用能够解决其独有业务难题的云计算模式。