摘要：隨著互聯網的發展，云計算也慢慢滲透到我們生活當中。那什么是云計算呢？云計算的概念是什么？云計算的架構是怎樣？中國的十大云計算公司是哪些？下面小編將將一一為你解答。

　　云計算概要

　　云計算（cloud computing）是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

　　云計算特點

　　（1） 超大規模

　　“云”具有相當的規模，Google云計算已經擁有100多萬臺服務器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺服務器。企業私有云一般擁有數百上千臺服務器。“云”能賦予用戶前所未有的計算能力。

　　（2） 虛擬化

　　云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實體。應用在“云”中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一臺筆記本或者一個手機，就可以通過網絡服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

　　（3） 高可靠性

　　“云”使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機可靠。

　　（4） 通用性

　　云計算不針對特定的應用，在“云”的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個“云”可以同時支撐不同的應用運行。

　　（5） 高可擴展性

　　“云”的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

　　（6） 按需服務

　　“云”是一個龐大的資源池，你按需購買；云可以像自來水，電，煤氣那樣計費。

　　（7） 極其廉價

　　由于“云”的特殊容錯措施可以采用極其廉價的節點來構成云，“云”的自動化集中式管理使大量企業無需負擔日益高昂的數據中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優勢，經常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數萬美元、數月時間才能完成的任務。

　　云計算可以徹底改變人們未來的生活，但同時也要重視環境問題，這樣才能真正為人類進步做貢獻，而不是簡單的技術提升。

　　（8） 潛在的危險性

　　云計算服務除了提供計算服務外，還必然提供了存儲服務。但是云計算服務當前壟斷在私人機構（企業）手中，而他們僅僅能夠提供商業信用。對于政府機構、商業機構（特別像銀行這樣持有敏感數據的商業機構）對于選擇云計算服務應保持足夠的警惕。一旦商業用戶大規模使用私人機構提供的云計算服務，無論其技術優勢有多強，都不可避免地讓這些私人機構以“數據（信息）”的重要性挾制整個社會。對于信息社會而言，“信息”是至關重要的。另一方面，云計算中的數據對于數據所有者以外的其他用戶云計算用戶是保密的，但是對于提供云計算的商業機構而言確實毫無秘密可言。所有這些潛在的危險，是商業機構和政府機構選擇云計算服務、特別是國外機構提供的云計算服務時，不得不考慮的一個重要的前提。

　　云計算的架構層

　　1.顯示層

　　多數數據中心云計算架構的這層主要是用于以友好的方式展現用戶所需的內容和服務體驗，并會利用到下面中間件層提供的多種服務，主要有五種技術：

　　HTML：標準的Web頁面技術，現在主要以HTML4為主，但是將要推出的HTML5會在很多方面推動Web頁面的發展，比如視頻［1］和本地存儲等方面

　　JavaScript：一種用于Web頁面的動態語言，通過JavaScript，能夠極大地豐富Web頁面的功能，并且用以JavaScript為基礎的AJAX創建更具交互性的動態頁面。

　　CSS：主要用于控制Web頁面的外觀，而且能使頁面的內容與其表現形式之間進行優雅地分離。

　　Flash：業界最常用的RIA（Rich Internet Applications）技術，能夠在現階段提供HTML等技術所無法提供的基于Web的富應用，而且在用戶體驗［3］方面，非常不錯。

　　Silverlight：來自業界巨擎微軟［4］的RIA技術，雖然其現在市場占有率稍遜于Flash，但由于其可以使用C#［5］來進行編程，所以對開發者非常友好。

　　2.中間層

　　這層是承上啟下的，它在下面的基礎設施層所提供資源的基礎上提供了多種服務，比如緩存服務和REST服務等，而且這些服務即可用于支撐顯示層，也可以直接讓用戶調用，并主要有五種技術：

　　REST：通過REST技術，能夠非常方便和優雅地將中間件層所支撐的部分服務提供給調用者。

　　多租戶：就是能讓一個單獨的應用實例可以為多個組織服務，而且保持良好的隔離性和安全性，并且通過這種技術，能有效地降低應用的購置和維護成本。

　　并行處理：為了處理海量的數據，需要利用龐大的X86集群進行規模巨大的并行處理，Google的MapReduce是這方面的代表之作。

　　應用服務器：在原有的應用服務器的基礎上為云計算做了一定程度的優化，比如用于Google App Engine的Jetty應用服務器。

　　分布式緩存：通過分布式緩存技術，不僅能有效地降低對后臺服務器的壓力，而且還能加快相應的反應速度，最著名的分布式緩存例子莫過于Memcached。