云計(jì)算不同于本地存儲(chǔ)和計(jì)算，在本地存儲(chǔ)和計(jì)算中，您可以在硬盤(pán)上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)或運(yùn)行程序。免去了硬件、軟件購(gòu)置、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)中心搭建、運(yùn)行、24小時(shí)供電制冷、IT專(zhuān)家管理基礎(chǔ)設(shè)施等基本費(fèi)用。

云計(jì)算使業(yè)務(wù)比在本地服務(wù)器上托管靈活的多。如果您需要額外的帶寬，基于云的服務(wù)可以立即滿(mǎn)足需求，而不是更新您的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。這種改進(jìn)的自由度和靈活性可以對(duì)組織的整體性能和效率產(chǎn)生顯著的影響。最重要的是，快速滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的能力是首選云計(jì)算的最重要原因之一。

霧計(jì)算

霧計(jì)算的定義是將云計(jì)算擴(kuò)展到企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的邊緣。霧是分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的另一層，與計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)。它包含一個(gè)分散的計(jì)算環(huán)境，其中基礎(chǔ)設(shè)施提供存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序和計(jì)算。

霧化將云計(jì)算的概念擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，使其成為物聯(lián)網(wǎng)和其他需要實(shí)時(shí)交互的應(yīng)用程序的理想選擇，F(xiàn)og 組網(wǎng)主要利用本地計(jì)算機(jī)資源而不是訪問(wèn)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)資源，從而減少延遲問(wèn)題和性能，使其更加強(qiáng)大和高效。

霧計(jì)算有助于提高效率，減少需要傳輸?shù)皆浦羞M(jìn)行處理、分析和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量。盡管出于效率原因使用，但也可以用于安全性和遵從性原因。在延遲方面，霧計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)方面具有較低的延遲。

它還可以減少發(fā)送到云計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)量，而云計(jì)算在發(fā)送或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)時(shí)不會(huì)提供任何數(shù)據(jù)減少。如果我們討論響應(yīng)性，與云計(jì)算相比，霧系統(tǒng)或霧化系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間很長(zhǎng)。在云計(jì)算中，可以集成多個(gè)數(shù)據(jù)源，但是霧處理允許集成多個(gè)數(shù)據(jù)源和設(shè)備，這是云計(jì)算和霧計(jì)算的主要區(qū)別之一。

雖然霧網(wǎng)絡(luò)是以訪問(wèn)速度著稱(chēng)，但云計(jì)算速度很大程度上依賴(lài)于 VM 的連接。因此，對(duì)于大用戶(hù)來(lái)說(shuō)，由于霧處理提供的安全性和保障被廣泛推薦。

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算通常處理在網(wǎng)絡(luò)周?chē)鷦?chuàng)建數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理，以替代集中式數(shù)據(jù)處理倉(cāng)庫(kù)。對(duì)于入口點(diǎn)，使用邊緣設(shè)備允許進(jìn)入核心網(wǎng)絡(luò)。在這里，計(jì)算主要或完全在成為智能設(shè)備或邊緣設(shè)備的分布式設(shè)備節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，而不是主要集中在云環(huán)境中。

邊緣計(jì)算最偉大的例子之一就是自動(dòng)駕駛汽車(chē)。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)和人工智能（AI）的集成，用自動(dòng)駕駛技術(shù)取代人類(lèi)汽車(chē)駕駛員成為可能。然而，要使其正常工作，所需要的是該技術(shù)能夠?qū)Φ缆肥鹿首鞒鰧?shí)時(shí)反應(yīng)。這種前沿技術(shù)的另一個(gè)很好的例子是預(yù)測(cè)性維護(hù)。邊緣計(jì)算的應(yīng)用使得物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)器的健康狀況。通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)被發(fā)送到集中式云數(shù)據(jù)中心進(jìn)一步分析。

優(yōu)化云計(jì)算系統(tǒng)中的資源使用是邊緣網(wǎng)絡(luò)提供的眾多優(yōu)勢(shì)之一，除此之外，在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算可以減少網(wǎng)絡(luò)流量，這將有助于降低數(shù)據(jù)瓶頸的風(fēng)險(xiǎn)。它提供了高度優(yōu)化的性能，因?yàn)樗捎镁哂虚W存存儲(chǔ)陣列的小型硬件供電，邊緣計(jì)算設(shè)備中使用的處理器提供更好的硬件安全性和低功耗要求。

云、霧和邊緣計(jì)算可能看起來(lái)相似，但它們是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的不同層次。Fog 和邊緣計(jì)算都是云網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。

共享云計(jì)算

根據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布《2018中國(guó)企業(yè)上云報(bào)告》顯示，2018年我國(guó)企業(yè)上云率為30.8%，目前，金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)均開(kāi)啟“上云”之路。隨著近幾年上云浪潮開(kāi)始，阿里巴巴和騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都不約而同的轉(zhuǎn)向 to B,而 to B 的第一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)，就是云計(jì)算，而這也是影響未來(lái)B端產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心技術(shù)。云計(jì)算的部署繼續(xù)保持?jǐn)U張勢(shì)頭，預(yù)計(jì)2019年，90% 的企業(yè)將會(huì)把部分應(yīng)用程序或基礎(chǔ)設(shè)施部署至云端。尤其是廣大的中小企業(yè)，利用云計(jì)算服務(wù)，借助云技術(shù)快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和管理信息化，提升商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，但是隨著企業(yè)上云部署力度加大，云預(yù)算也會(huì)隨之增長(zhǎng)。

一面是企業(yè)上云的過(guò)程中，云成本的不斷增加，另一方面，隨著區(qū)塊鏈礦工算力競(jìng)爭(zhēng)和5G的商用，大量設(shè)備換代，空閑將會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。截止到目前，全球約有 12.5 億臺(tái) PC，且 80% 的 PC 硬件利用率僅為 20%，而計(jì)算機(jī)的推薦利用率為 80%。由此可見(jiàn)大部分的PC 處于閑置狀態(tài)，造成計(jì)算資源的嚴(yán)重浪費(fèi)。

曾測(cè)試一次全國(guó)推廣活動(dòng)，推廣時(shí)間段內(nèi)，16 核 32G 的服務(wù)器 CPU最高可以跑到80%，推廣結(jié)束后，CPU 一直穩(wěn)定在5%-10%之間，由此可見(jiàn)，高配的服務(wù)器，只使用幾分鐘而已，其他時(shí)間低配就完全可以滿(mǎn)足需求。如按計(jì)算量來(lái)自由調(diào)整，對(duì)市場(chǎng)上的營(yíng)銷(xiāo)公司的費(fèi)用支出將至少節(jié)省 80% 以上，但是傳統(tǒng)的中心云計(jì)算也無(wú)法真正做到這樣。

共享云計(jì)算項(xiàng)目日趨增多

伯克利開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺(tái)（英語(yǔ)：Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡(jiǎn)稱(chēng) BOINC，此項(xiàng)目 2002 年 4 月首發(fā)，至今仍在運(yùn)行，BOINC 旨在為各研究者提供匯集全球各地大量個(gè)人電腦的強(qiáng)大運(yùn)算能力，能夠把許多不同的分布式計(jì)算項(xiàng)目聯(lián)系起來(lái)統(tǒng)一管理，并對(duì)計(jì)算機(jī)資源進(jìn)行統(tǒng)一分配，但是 BOINC 面對(duì)的用戶(hù)更多是對(duì)科學(xué)計(jì)算有興趣的志愿者，很難形成大規(guī)模的共識(shí).

中國(guó)的迅雷通過(guò)玩客云與區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)造可信任的共享計(jì)算生態(tài)，利用共享經(jīng)濟(jì)模式形成規(guī)?；纳虡I(yè)應(yīng)用，為社會(huì)提供 150 多萬(wàn)個(gè) CDN 加速節(jié)點(diǎn)，超過(guò) 1500PB 的海量存儲(chǔ)空間、30Tb/s 的儲(chǔ)備帶寬，可滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)加速、邊緣計(jì)算、函數(shù)計(jì)算等各類(lèi)需求，有效提升了社會(huì)資源的利用效率，但是定制化的硬件設(shè)備，使得市場(chǎng)上大部分的閑置算力沒(méi)有有效的利用起來(lái)，還在共享云計(jì)算的道路上探索.

Gravity 通過(guò)區(qū)塊鏈建立可信的算力市場(chǎng)，提供一個(gè)去中心化的跨平臺(tái)和終端的調(diào)度系統(tǒng)，統(tǒng)一化異構(gòu)計(jì)算資源的度量為 VCU,第一次把大數(shù)據(jù)計(jì)算從傳統(tǒng) PC SERVER 拓展到手機(jī)，arm 設(shè)備，擁有強(qiáng)大的異構(gòu)計(jì)算調(diào)度能力?；诜稚⒏鞯氐乃懔Y源，提供云端彈性計(jì)算，函數(shù)計(jì)算和大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)。未來(lái)將支持?jǐn)?shù)據(jù)服務(wù)化，形成一個(gè)可信的數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò)。利用區(qū)塊鏈價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，使資源共享者在互信的網(wǎng)絡(luò)中獲取激勵(lì)。

共享云計(jì)算不但是去中心化、分布式的計(jì)算節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，而且它所需的各種計(jì)算資源，都是由用戶(hù)共享閑置資源而來(lái)。計(jì)算規(guī)模越大，參與人數(shù)越多，所能提供的計(jì)算能力就越強(qiáng)，而計(jì)算成本反而越低，與傳統(tǒng)云計(jì)算模式規(guī)模越大、成本越高的特性恰恰相反。而海量的個(gè)人計(jì)算設(shè)備及資源被閑置，在數(shù)量和能力上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)企業(yè)中心資源，可以極大降低社會(huì)計(jì)算成本和提升效率，以便實(shí)現(xiàn)在社會(huì)統(tǒng)計(jì)、氣候預(yù)測(cè)、藥物開(kāi)發(fā)、算法模型訓(xùn)練等多個(gè)領(lǐng)域的持續(xù)拓展和延伸。

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