主题：【原创】云里雾里的云计算 [1] -- 邓侃

看了这么多，有一点体会，似乎“云计算”也是分两拨的：

一拨当前是以产品为主，兼顾服务，属于授人以渔型的，客户拿这这手段可以搭个私云，

是我（云计算提供商）去你（客户）那

一拨当前是以服务为主，产品基本不卖的，属于授人以鱼型，客户你用就好了，别想私搭个云，

是你来我这。

第一拨的，自然是VMWARE、Xen打头，Oracle当年的grid也是这意思

Amazon，Google当然是另一拨

看楼主的帖子，似乎对VMWARE、Xen有些有点技术上瞧不上眼，谈商战也基本不涉及它们，

也是，它们就在底层透明化的弄了一下，上面也看不到，原来该windows还是windows，

该红帽还是红帽，没啥大创新，可我觉得至少在当前云计算还没有成主流之前，它们被各IDC所青睐应该是指日可待的

第二拨全球就几片云的设想是美好的，前途是光明的，但你要说所有国家会把自己政府、

军队、重要金融信息都放上去，在人类没有开辟第二个地球之前，我觉得好像不可能

哪怕你技术上再好，保密性吹得有多神乎其神，反正货在你家里，你还可以动用云计算

的力量来破解不是？

所以私云（相对于全球一体化的公云而言）是必然会得到发展的，而且这些

发展私云的单位都是国家政府、百强企业这类的大块头客户

到这一步，IBM这个看似落后的老狐狸就很有机会了，就拿国内来说，他在这些地方这些年

积累下来的人脉、关系，对客户需求的把握都是Amazon，Google不能比拟的，

拿到了这些客户，也就有更多机会掌握这些客户信息的发布渠道，所以IBM

后来居上完全有机会

利用公云获取信息，分析信息，结合私云自身特点提供专业服务应该有机会

统一各云的API、PROTOCOL，相当于解决巴比伦塔语言问题，我觉得难

1. 不远兄把云计算分两拨，这个提法，与“云而上”一文的做法相符合，即SaaS与Utility。

这种分发，自然没有错。但是我个人认为，Disk-Storage-as-a-Service （dSaaS），Infrastructure-as-a-Service （IaaS），Platform-as-a-Service （PaaS）,外加SaaS的分发，更能区分云计算的应用。

当然无论那种分发，都可以接受。这不是主要问题。

2，

看来我误导大家了。不是说Virtualization不重要。事实上，对于云计算的弹性，安全性来说，Virtualization起到了关键性的作用。

但是Virtualization的作用是完善云计算的技术。是工具，而不是商战战略。或许个人或者小公司，可以通过Virtualization赚点钱，但是这个技术不会影响整个云计算的市场划分和竞争格局。

3. IBM的暮气太重。

如果是30年前的IBM，无论起步时多么落后，凭着整个团队上下一心的斗志，没有什么办不到的。可惜现在的IBM不是这个样子。

虽说是云计算的长项，但是这类公司对软硬件的控制欲，外人很难理解。

倒是可以想想私云，不过又有点牛刀杀鸡，这家公司的服务器也就是2、3十万澳币而已，用私云，不会便宜多少吧？

提供的软件、服务不同，价格会差很多。

比如IBM在去年年底签的工行的单子，MIPS是17000多，两千万美刀；建行的MIPS差不多，却超过了三千万。

不同地区的也很不一样，新加坡的花旗银行，升级大约15000的MIPS，只花了7百多万

【补 结束语】

一篇好的论文，总是能引发很多思考。

拿到这篇“Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing”，一口气读完，已经午夜以后。第二天上班路上，想想又觉得不对，似乎文中有些观点未必让人信服。晚上重读，发现先前自己的理解不准确。又过了一天，再次觉得文中的确有商榷之处。如此反复。

Google式云计算之所以吸引人，在于穷人也玩得起。凑几台廉价的PCs，再弄一两个网络交换器（Switch），就可以动手实践了。麻雀虽小，五脏却俱全。

云计算到底好不好？毛主席早已有答案。毛主席语录如是说，梨子甜不甜，咬一口就知道。

Cloud

Courtesy http://sylt.zhifu.gov.cn/UploadFile/2009-1/20091421464276024.jpg

邓兄大作和各位的讨论让人眼界大开，也涨了不少见识。

现在云技术刚刚开始，云这个概念也是模糊的，因此，也就有了很多发展的方向，和很多的机会。但资源集中使用应该是趋势。就如仓储，除了少数大公司有能力建自己的仓库，很多小公司宁愿租用。而电力，不会每家都买个发电机一样，发电这种事只要交给发电厂就好了。同时，发电厂显然也需要联合起来，相互调剂供电能力，这样才能够更好地为用户提供电力服务。当然，用别人的电有停电的风险，也必须再租用足够粗的电缆。租用别人的仓库也会是冒某些风险的，比如丢货，或者泄露自己生产能力和产品序列。但利害相权后，租用仍然是个不错的办法。所以我以为，云，广义上的云技术，应该还是大势所趋。

在我的想象中，更倾向于下面两种形式的云：

1. google，amazon这种集计算和存储为一体的云。这种云的好处有很多，如：

a。数据集中。凡是你愿意公开的数据，和云能够搜集到的数据，云供应商都可以利用起来进行数据挖掘，供你使用

b。安全性高，稳定性高，弹性高。你不必考虑RAID存储，不必考虑热机双备设置多备，不必考虑load balance，更不用担心机器不够用或浪费。甚至连机房都不必建设了，所需要做的只是VPN（IPsec或SSL或其他）到云，这样就可以通过云为全球的分部，供应商和客户提供服务和数据。

c。存储容量高，计算能力强，但更便宜。云可以大批量集中购买存储和计算设备，带来的必然是成本的大幅下降。原来$1只能买到1GB的存储容量，现在可以租用1GB一年，关键在于还不用担心数据丢失。随着云提供商的增加，这个价格还有望更低。总体算起来，租用云的TCO没有理由比你自己建机房雇人更高，但能提供你自己不可能达到的计算和存储能力

d。数据保密性高。有人说，你的数据都放在云那儿，怎么会安全？当然，如果是军方，是保密局，是美联储，甚至是银行，打死都不愿把数据放云那儿的。但云的客户很多都只是个小商人，即使是其竞争对手也不太会花大价钱去买他的商业资料的。但如果google或者amazon敢泄露客户资料，且不说打起官司来要赔多少钱，只要这个消息一放出来，云起码就会流失一半以上的客户。以云的声誉做抵押，客户的数据保密性还是很高的。尤其好的是，一旦客户的商业平台在云上面设计建立完成，客户所有工作人员就没法接触不该接触的数据了，即使是IT人员也不例外。

2. 分散式的计算云，类似于SETI@Home。我一直就梦想着把家里的几台破旧计算机构建成一个超级计算机，但一直没有找到合适的软件可以实现这个功能。而SETI@Home和Grid Computing让我看到了希望。试想，如果有这么一个软件，安装后可以把全公司所有计算机都组织起来，当有的计算机执行比较轻松的作业的时候，其计算能力就可以分享给其他计算机做比较复杂的运算。对于一个有数百，甚至数千台计算机的一个组织，原来从98升级到XP，从XP升级到Vista，基本上公司里的PC都需要升级一遍，甚至有人需要安装Photoshop了都需要升级PC，而现在，说不定原来运行XP的机器完全可以支持Vista，甚至可以支持在Vista上运行Photoshop。同样，服务器集群也需要这样的软件用于平衡负载。只有当全公司的计算能力达到一定的阙值，公司才有必要投资升级IT硬件。这样的分散式的计算云可以节省大量投资硬件的钱，而且丝毫不会影响用户体验和效率。

个人觉得，无论怎么忽悠云的概念，但有现实意义的云，应该是更适于用户体验的。

老叫花还是喜欢鸡的比方。以前大型机中型机小型机，是去国营饭店里吃鸡，吃的到吃不到还要看root的脸色；后来有了微机，是自己打了鸡自己做，做的好吃不好吃都是自己的事情；现在云彩这个事情，是要把我好不容易养的一群鸡都交给现代化养鸡场，这个事情我总觉得有点不靠谱。

以后就可以把计算生成3D甚至3D动画的主要计算工作

放到云上，而本地只用到sketchup 客户端。

从鸡蛋到鸡长大能吃，得好长时间。中途瘟了，给人偷了，都得担心。所以如果你想吃一只鸡，很可能得养两只甚至一圈鸡，以确保以后能吃到嘴。如果你自己不会养，你可能还得雇人来养。到最后还可能养的肥瘦不均，面目各异。

而自己做，口味取决于手艺问题，问题在于自己不是专业做鸡的（怎么这么难听啊，呵呵），你自己没法do chicken right。那你是自己花钱去上厨师学校学烹饪呢还是雇人呢，又是个问题。想想养了N久的鸡，花了N多钱，吃到嘴却可能是豆腐味，很多人就不干啦。

所以啊，养鸡交给养鸡场，做鸡交给饭店，你就专业做你专业的事情。这就叫做现在社会的专业分工，也是提高效率，降低成本的不二法门。

如果是免费，那google更加要哭死

计算密集型的工作按照现在云的商业模型是根本不可能滴。现在云主要作一些非cpu intensive的，而storage intensive的操作。这对计算机本身投资不高，计算能力大部分闲置。但是对于3D建模这种cpu intensive的服务，云是不敢提供的。投资回报比太低了（不见得要用户付几千美元算一个model吧）

不过3D rendering如今需要的计算能力也没那么强了，很多计算能力都用来处理细节去了。

理由如下，不划算

关于分散的云，更像是grid computing。

Grid computing和Cloud computing最大的区别，在于cloud computing基本上要求云里各个计算机的情况，admin比较清楚，基本上是homogeneous。而grid computing更强调heterogeneous，也就是各个计算机每个都不同。