从今年上旬的江、浙，到前不久的山东济南，中国越来越多的省市政府推出了“企业上云”行动计划，与“机器换人”等行动呼应，多管齐下地帮助规模以上企业逐步完成从制造到智造的华丽转身。

据有关数据统计，中国云计算市场规模已经从2008年的73亿元快速增长到2016年的3168亿元，年均增长额近400亿元，年均增长率超过60%。

云计算和云服务市场的确在高速发展，那么对于企业而言，云服务相对于传统it服务到底有哪些好处？

弹性

弹性，可以说是云服务给传统的it 带来的最大的好处。我们举两个例子：双十一购物节和宝强深夜发微博说自己被绿了。前一个带有鲜明的时间特点，地球人都知道在双十一那一天交易量是平日的n倍，此时淘宝和天猫的服务器需要扛住很大的负载。第二个明显带有随机性，毕竟宝强在没有发现自己被绿的时候生活还是很愉快的，这种杯具的事情没办法确定发生的时间以及人群的关注程度。

对于传统机房来说，这两种都是比较难以应对的情况。对于第一种情况还算好的，人们可以根据历史上双十一的交易记录提前线性的估算本年度的一个容量，再根据容量去提前购置服务器硬件、上架和配置应用等着双十一的到来。但是这样问题就解决了吗？没有！因为这可能会出现两种情况，一种是用户购物特别踊跃超出了之前的估算，虽然扩大了服务器的规模，仍然扛不住负载；另一种是人们购买没有预想的那么踊跃，服务器购置造成了浪费。另外这种为了一年之内仅有几天高负载的情况，去购买大量的服务器本身也是一种浪费。服务器买回来，摆在那里，你用或者不用都在折旧，财务上都要计提折旧费用。对于第二种宝强的情况，那就更加难以处理了，因为这种随机的流量暴增既无法预测，也无法控制。传统机房很难应对。

对于云服务来说，如果可以根据用户的负载情况随时动态的调整服务器实例的数量，或者动态的引导用户流量到指定的机房站点(site)那将对应用是非常有帮助的事情。当用户访问量暴涨的时候，服务器实例个数会随之自动增长，反之会自动下降，帮助应用度过负载高峰。这就是弹性计算。

易于开发、部署和维护

目前来说，绝大多数互联网服务都采用devops 和敏捷开发模型，迭代周期短的有一两周，长的可能一个月。因此，要求程序的不同版本可以快速、平滑地互相切换，也需要作为应用程序宿主的托管服务商可以提供快速部署的支持，以及devops 方面功能上的支持。以便可以实施可持续地自动化构建(ci)、可持续地自动化部署(cd)。

传统上，要上线一个系统，往往要经过以下几个阶段：售前评估->;商务谈判->;下单->;服务器到货->;服务器上架(包括网络规划vlan等等)->;软件安装调试->;正式投产。而使用公有云服务，会将这个实施流程缩短。售前评估可要可不要(因为日后可根据运营情况调整虚拟机型号)，商务谈判、下单、服务器到货、服务器上架甚至软件安装调试几个步骤缩减为服务器租用和服务器调试两个步骤。如果使用paas或者saas服务甚至更简单。

云上的扩展服务

云服务商是否可以在云平台上给应用提供更多更好的扩展服务，往往也是云平台的决胜关键。比如百度大脑这一类的服务，由于需要大量的基础性算法和大量的数据作为积累，这些人工智能领域的功能以前是小的软件开发商技术能力，或者财力以及数据积累都无法单独实现的。但是像这些多金的大厂是由能力进行研究并把服务开放出来的。这些服务被越来越多的中小软件开发商所接受，在逐渐地集成到他们的应用中。

连通性和开放性

连通性主要是指云服务平台与互联网的连通性，比如是不是干网机房；云服务平台自己内部的数据中心之间的连通性；云服务平台与其他云服务平台或者idc机房的连通性，以保证用户现有应用与云上的部分可以无缝对接。

开放性是指对使用云的用户的软件组件、技术平台、开发语言等的要求。这方面要求越低，就说明平台越开放。就越方便各种技术流派和技术架构的云用户使用这个云平台。

按需付费

云上的服务都是采取按需付费的模式，计费粒度是否够细致，计费是否精确等等。都对云平台提出了较高的要求。

因此，判断一个云平台的好坏，可以从以下几个方面考量：硬件条件、运行的服务和生态环境。

硬件方面

也就是常说到的iaas infrastructure as a service，主要是看云服务商机房的品质、链路的品质和服务器的品质。

机房方面，要看云平台服务商的机房部署在哪些物理位置上，覆盖面是否够广泛？机房遵循的是国际上4代机房还是4.5代机房来构建？选址、安保、电路都是决定性要素。

链路上，要看数据中心的接入带宽以及接入服务商的服务能力和品质。要知道，在2010年以后，电信行业对国际数据链路的需求早已经不是主流，而由微软、谷歌和facebook 各自组成的财团在大规模地在国际海域铺设光缆，目的就是为了联通各自散落在世界各地的机房节点。数据对链路的需求早已超过了电信语音对链路的需求。在这些方面，即使是aws 这种企业也望尘莫及，毕竟家底还是薄了些，盈利也是最近的事儿。而拥有巨额现金的it 巨人们对海底光缆的收购和投入是不遗余力的。

服务器的品质，这个不得不要鄙视一下中小型云厂商了。因为大厂门都是专业的定制化硬件，而不是成堆成堆地购买dell、hp和浪潮的1u/4u 服务器。原因很简单，他们要尽量提高机房内的密度，降低机房能耗，以便摊薄运营成本。在一个地区，地价相对接近的情况下，在相同面积内谁能放下更多地cpu和内存以及存储，谁就占据着一次性投入的成本优势。谁家的cpu和内存能耗低，谁就占据着运营成本的优势。大型的云机房都是几万甚至十几万cpu核的量级，每个cpu核每天降低一瓦能耗，每年可以节约惊人的电费。阿里巴巴在千岛湖设置机房，也不是因为那里风景优美，而是为了可以把湖底的水抽上来给机房散热，降低空调用电成本。让千岛湖做真正的水煮鱼，至于对环境的影响，比如湖底水温上升多少度会让湖底藻类群落和鱼类产生什么样的变化，这就是一件谁也说不清楚的事儿了。

运行的服务

其实对于硬件上的差异，云用户是可以忽略的，因为毕竟云机房都相对地处偏远也不让参观，用户无法直观地感受到其中差异。 而软件上的差异是云用户可以直观感受到的。说到云平台上运行的软件，比如paas 和saas 这部分，绝大多数的小运营商和电信开设的“云机房”基本上都可以洗洗睡了。因为他们除了cpu 内存和存储容量以外也没法给云用户谈其他的了，没有技术储备的云服务商没有能力提供paas 和saas 层面的服务。但是对于云的直接用户来说，他们需要的可不仅仅就是cpu 和内存这些，他们需要有paas 平台帮他们快速构建应用，他们需要有一系列的工具来帮他们支撑devops和敏捷开发，他们需要有智能化的服务来帮助他们提升用户体验，他们需要大数据平台来支撑他们分析数据挖掘用户需求。如果这些都没有，那就只能呵呵呵了。

没错，构建云服务的基础性技术是虚拟化技术，但虚拟化技术并不等于云计算。虚拟化技术解决的是在一个物理机房内计算能力的调度。虚拟化技术是构建云服务的充分不必要条件。举个反例，如果说世界上顶尖的虚拟化服务提供商是vmware 恐怕没人反对吧？微软的hyper-v随着操作系统免费送，恐怕都追不上收费的vmware的市场占有率。但是为什么vmware 没有成为世界一流的云服务提供商呢？原因很简单，不是它没钱，而是wmware 技术栈都集中在虚拟化技术上，没有形成从开发工具到测试部署和运维的完整技术栈，无法为云用户提供有效的支撑。所以vmware 在公有云领域浅尝辄止了。

在这方面，微软主要是以自家的产品和商业软件形成了闭环，从整个alm 基于云用户完善地支持。其它云服务商主要是以开源技术为主，基于apache 的系列开源套件，配合eclipse 等等ide 以及jenkins等等给云用户提供支持。

生态环境

用户和应用程序对云平台的需求是多种多样的，如果一个云服务提供商可以支持多种多样的应用共存，大家形成良好的共生关系，那么这样的云平台是完善和健壮的。它本身就像一座森林，而不是花盆里的一株绿植。

这里就不得不说一下snapchat 和谷歌的关系了。由于谷歌是snapchat的投资人，因此snapchat 绝大部分的服务都跑在谷歌云上，并占据了谷歌云用量的很大很大一部分。在今年年初双方签署的备忘录上表明snapchat未来5年还要至少在谷歌云上花20亿美元。这种一家独大的局面会影响谷歌云的发展导向，会自觉不自觉的首先满足snapchat的需求，会适应snapchat的发展等等…… 这对中小型用户来说是不利的，除非你的应用模式和snapchat一样，但是如果你复制了一个snapchat，你的商业模型注定是要失败的，根据互联网7：2：1法则，老大占据70%的市场，即使你是老二有20%的市场份额，那也是没有前途的。

结语

1. 云计算到底是什么？

csa（cloud security alliance）云计算安全联盟在security guidance for critical area of focus in cloud computing v3.0的定义：

“云计算的本质是一种服务提供模型，通过这种模型可以随时，随地，按需地通过网络访问共享资源池的资源，这个资源池的内容包括计算资源，网络资源，存储资源等，这些资源能够被动态地分配和调整，在不同用户之间灵活划分。凡是符合这些特征的it服务都可以被称作云计算服务。”

2. 云计算未来会是什么样？

云计算未来会像水、电、互联网和煤气一样是一种公共服务资源，人们按需租赁和使用。它的便利性大大地促进了人们的创新实践。

3. 怎样才算是一朵好云？

个人以为有以下几个标准：

a) 云平台是否是这家公司的主导战略性产品？

b) 云平台是否拥有构建自身应用所需要的paas 服务？

c) 云平台是否有支撑应用程序开发->;集成->;测试->;部署->;运维的一整套方法论、服务和工具？

d) 云平台是否有良好的伸缩性和扩展性？

e) 云平台是否有专业化的运营团队，7x24地支持客户解决遇到的问题？

f) 这个云平台技术和服务是否还在演进？(意味着云平台服务商仍然在持续地研发和投入)

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