云计算是否是最赚钱的生意？

所谓物联网，它是互联网的扩展，互联网是让人都接入了“网”，而物联网是让物也要接入“网”，通过网中的服务器存储数据、计算服务做计算分析，更好的服务人类。它从硬件开始，逐步延伸了软件。在设备感知层让所有的设备都通过传感器、摄像头、网络开关能够采集数据，再集合RFID无线射频技术、5G等将数据快速传输，再然后使用边缘计算、云计算等技术做数据处理与分析，最后将结果呈现给用户做判断决策。在智能制造、车联网等场景中已经进行了部分使用了，未来在人工可穿戴设备、智慧家居、智慧医疗、智慧交通等场景中的使用，我们继续拭目以待。

至此，对于云计算演变的第三条脉络也梳理清楚了。它之所以能成为最挣钱的生意，也是得益于更多先进技术的支持，通过大数据、人工智能、物联网等新兴技术解决了各行各业各类用户已存在、可能存在、未存在的问题，让所有人使用云计算变得简单。
 

伴随着云计算的发展，也催生了很多的新服务，使用互联网服务的用户有更好的体验，也为各个行业尚未探索、或正在探索的服务提供了更好的支撑，那便是大数据、人工智能、物联网服务。

所谓大数据，它是随着越来越多人使用互联网，从而产生海量数据而产生的。数据产生了，也有地方存储了，但数据是否可以产生更多价值呢?它全都是基于人的浏览行为、支付行为、个人信息的数据，如果把这些数据利用起来，我们就可以更好的知道用户情况、企业发展方向。于是大数据产生了，早期基于Hadoop三件套(存储系统HDFS、计算框架MapReduce、资源调度系统YARN)，你可以将用户的数据进行分析，赋能业务。Hadoop所产生的数据在年度季度月度周度报表中还是OK的，但是如果想做实时的分析，那就没办法了。于是又演变发展产生了实时计算Flink等技术，可以实时分析用户行为，在大促场景中动态推荐。
 

对的，可以。云厂商开启了另外一套盈利模式，毕竟只靠公有云的用户，都是些小微企业，挣不了大钱啊，政府、金融、房地产等等这些才是最有钱的客户。于是他们开始为这些客户提供私有云解决方案，基于openstack开源平台来将客户们的服务器资源搭建一套云计算服务，实现资源的弹性伸缩、灵活使用。但也有新的问题出现了，对于这些行业来说，他们都是涉及民生的业务，并不会像互联网服务一样，存在间断性的、大规模的服务爆发，而自己维护这套私有云的成本也很高，那有什么办法可以解决这个问题呢?

有的，混合云。对于金融、政府、房地产、教育、医疗等行业，他们的业务并不是每一部分都需要强保密、强准确，一般都是到了最后交易的环节才会对用户信息、用户数据保证绝对的安全保密，而走到这一步的用户往往不是很多，大部分用户都是在前期阶段，了解业务。于是他们想着可以把不太重要的业务放在云厂商的公有云上，重要的业务放在自己的私有云上，当高峰期来临时，使用云厂商提供的弹性伸缩基本可以很好的过渡过去。这样的情况持续了一段时间后，大家发现新的问题产生了，那就是和云厂商形成了强依赖，我的服务在亚马逊云上，现在阿里云也很好，我想迁移过来，后面还想迁移华为云，成本很高，在迁移时，每个云平台都得来一遍，那有什么办法可以解决这个问题呢?

有的，多云。多云就是把用户的基础设施服务、开发平台服务、产品服务都看作一个产品，迁移时，只需要迁移这个产品就够了。与之而言产生的技术便是Docker容器技术，在Docker里你可以把应用的开发环境、运行环境都打包起来，在服务发布上线时，启动Docker就可以了。在Docker产生之后，又出现了Kubernetes来对Docker进行灵活的调度管理。云厂商们也基于Docker、Kubernetes提供解决方案。
 

互联网服务自诞生以来，必然是承载在计算机服务器之上。在早期计算机还没有普及时，计算机资源是非常昂贵的，而刚接入互联网的网民对网上资源的需求却是持续在增长，导致出现了一个情况，中大型互联网提供商在特殊日子(如圣诞节、新年)等进行大促时，要采购大量的服务器资源，用以支撑用户的大量请求，在此之后服务器资源处于搁置状态，而小型企业(如创业团队/公司)因为无法支付昂贵的服务器费用，从而无法投身互联网。

于是把基础资源(计算、存储、网络)等作为商品的想法出现了(IAAS阶段，即infrastructureas aservice)，使用VMWare推出的Hypervisor技术便可以把计算机拆分成计算、网络、存储、数据库等产品，用户按照自己需求购买，高峰时多买，低峰时少买。这对于当时有能力的互联网厂商来说是一大幸事，只需要购买对应的资源，在此之上自己搭建技术栈，写代码，上线，运维。

（编辑：宣城站长网）

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