云计算的模式都有什么(云计算的特点都有什么)

云计算包括以下三种模式：基础设施即服务（IaaS）、即服务（PaaS）和即服务（SaaS）。
IaaS（基础设施即服务）：基础设施即服务。用户可以通过互联网从完整的计算机基础设施中获得服务。
PaaS（Platform-as-a-Service）：即服务。PaaS实际上是指以SaaS模式向用户提供研发即服务。因此，PaaS也是一种SaaS模式应用。然而PaaS的出现加速了SaaS的发展，特别是SaaS应用的开发速度。
SaaS（软件即服务）：即服务。它是通过互联网提供的模型。用户不需要购买，而是从提供商那里租用基于的软件来管理业务活动。

云计算，简单来说，就是对计算资源进行统一建设、标准化管理、集中调动，为各类小、中、大、特、超级用户提供高效、优质的应用体验。例如，当前个体互联网公司和组织的计算应用就像电力用户使用汽油和柴油发电机发电来满足其用电需求（照明、电力等）。缺点是发电机、燃料、维护和修理较大，一旦发生故障，就会中断使用，给生产和生活造成干扰。如果建了家电网，不仅便宜，使用方便，而且不会出现停电的情况。云计算相当于家电网，火力、水力、核力、石油、天然气、风力等发电厂相当于各地建立的海量云计算服务器。计算机用户也是个人计算机。如驱动器、企业和大型中小型计算机用户都可以对计算机进行解主机。电脑的四个主要部分，鼠标、键盘和屏幕，都可以连接宽带。不需要主机。一台8000元的计算机仅需1000元。大型企业计算应用客户期望省钱。个人用户不必担心小存储卡导致的机。高流量平台，如中铁路总公司春运订票崩溃、春节红包囤积崩溃，都是由于云平台存储海量信息的能力不足、云建设缓慢造成的。未来当5G普及时，云平台的存储和计算能力将是无限的，不会出现各地建设云平台后，计算服务会衍生出更好、更新的服务模式，符合发展影响生产、生活、科学和军事研究，推动大数据、物联网、人工智能快速发展。经常有网友问我关于云计算的问题，我在这里做一个详细的科学披露。近日，一段老在上火了：这是2010中IT领袖峰会（深圳）嘉宾的对话，马云、马化腾、李彦宏在讨论云计算。当时马云的地位还不如李彦宏和马化腾。李彦宏和马化腾坐在台上，马云则独自坐在观众席前排。李彦宏：说白了，云计算就是新瓶装旧酒，没有什么新意。1995年我们谈论客户端和服务器之间的关系，然后我们谈论基于互联网Web界面的服务，现在我们谈论云计算。事实上，它们本质上是同一件事。马化腾：如果说未来一些综合性的企业软件不需要本地局域网服务器处理，而是通过公共设施来完成，那真是天方夜谭。也许几百年、几千年之后，这还为时过早。开玩笑说等待阿凡达时代太有可能了。显然，两位大佬对此都不看好。马云：他从观众上升到反对，认为云计算最终是一种共享、处理、存储和共享数据的机制。我公司对云计算充满信心和希望。当我次看到这个采访时是九年前。我非常理解李彦宏和马化腾的观点，他们是绝对正确的。当时我很兴奋。李彦宏和马化腾毕业于信息名校。他们确实懂技术，但马云不懂技术。李彦宏和马化腾说的才是真知灼见。你为什么这么认为？确实，任何一个经历过上世纪末计算机发展的专业人士都会有这样的观点。上世纪末，一家名为SUN的美科技公司提出了一个令人信服的观点：计算机就是，就是计算机。强调个人计算机的存储和处理功能应委托给远程服务器。作为客户端，个人电脑变得非常简单和轻便。建机房时，无盘工作站特别流行：学生使用的计算机非常简单，只配备键盘、鼠标、显示器和接口，而存储和计算都在远程服务器上进行。为什么当时会出现这样的趋势呢？其实，原因很简单。计算机的两个主要功能是存储和处理。存储和计算资源存在大量浪费。如果放在服务器上集中处理，资源占用和工作效率会明显降低。改善了。例如，小区每户都有一个地下仓库，大部分空间被浪费了，但由于可能存放大件物品，这种浪费的空间是必要的。如果社区建一个大型仓库，总的可用面积会比分散仓库的总面积小很多，大家也不用担心没有空间存放自己的大件物品。同样，个人电脑的硬盘很大一部分是无法使用的，但由于偶尔有存储大文件的可能，所以不能刻意选择容量太小的硬盘，这样就会造成很大的浪费和浪费。集中存储可能更可行节省磁盘空间。计算能力也是如此：播放教学或玩翻牌、扫雷等小游戏会消耗最多的CPU资源。然而，对于偶尔需要高度复杂的数学计算，CPU资源本应有很大程度的冗余，但大多数情况下都被浪费了。集中存储和处理看似合理，但由于支撑能力和集中处理能力不足，实际上并不存在

云计算使用的技术很多，其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
（一）编程模型
MapReduce是Google开发的Java、Python、C++编程模型。它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型。，用于大规模数据集（大于1TB）的并行作。严格的编程模型使得云计算环境中的编程变得非常简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解为Map（映射）和Reduce（简化）。首先，通过Map程序将数据切割成琐碎的块，然后分布（规划）成大量。计算机进行处理，实现分布式运算的结果，然后通过程序Reduce进行汇总和输出。
（二）海量分布式数据存储技术
云计算由大量的服务器组成，同时为大量的用户提供服务。因此，云计算采用分布式存储来存储数据。，采用冗余存储保证数据可靠性。云计算中广泛使用的数据存储是Google的GFS和HDFS，HDFS是Hadoop团队开发的GFS的开源实现。
GFS，GoogleFileSystem（谷歌文件），是一个可扩展的分布式文件，用于访问大量数据的大规模分布式应用程序。GFS的设计理念与传统文件不同，是对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行在廉价的商品硬件上，但提供容错能力。可以为大量用户提供高综合性能的服务。
一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器（chunkservers）组成，并被许多客户端（Client）访问。主服务器存储有关文件的所有元数据，包括命名空间、访问控制信息、文件到块的映射以及块的实际位置。它还控制范围的活动，例如块租赁管理、孤立块垃圾收集以及块服务器之间的块迁移。主服务器通过HeartBeat消息定期与每个区块服务器通信，向区块服务器传递指令并收集其状态。GFS中的文件被分为64MB的块并进行冗余存储。每条数据在中保存3个以上的备份副本。
客户端与主服务器之间的交换仅限于元数据的作。所有数据通信都直接连接到区块服务器，大大提高了效率并防止主服务器过载。
（三）海量数据管理技术
云计算需要对分布式、海量数据进行处理和分析。因此，数据管理技术必须能够高效地管理大量的数据。云计算中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的HBase开源数据管理模块。
BT是一个基于GFS、Scheduler、LockService和MapReduce构建的大型分布式数据库。与传统的关系数据库不同，它将所有数据作为对象进行处理，形成一个大表，用于分发和存储大规模结构化数据。
许多Google项目都使用BT来存储数据，包括查询、Googleearth和GoogleFinance。这些应用程序对BitTorrent有不同的要求：不同的数据大小（从URL到网页再到卫星图像）和不同的响应时间（从后端批处理到实时数据服务）。对各种需求，BT成功提供了灵活高效的服务。
（四）虚拟化技术
通过虚拟化技术，软件应用可以与底层硬件隔离。它涉及将单个资源划分为多个虚拟资源。聚合模式，还包括将多个资源整合为一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术按对象可分为存储虚拟化、计算机虚拟化、虚拟化等。计算机虚拟化又分为级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
（五）云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，众多服务器分布在不同地点，同时运行数百个应用程序。有效管理这些服务器并确保整个提供不间断的服务是一项重大挑战。
云计算平台管理技术可以使大量服务器协同工作，方便业务部署和激活，快速检测和恢复故障，通过自动化实现大规模的部署和智能工具，运行可靠。
我是从IT账号之外得知的。

1）采用SaaS软件服务，用户直接使用云软件。这种类型最常见，比如、网易云课堂、SalesEasy（CRM）、163邮箱
2）平台服务PaaS，开发者使用云平台提供的API服务，比如百度，这是一个地图——提供API，容联提供云通讯API，提供在线编辑API等。
3）基础设施服务SaaS，如阿里云提供ECS弹器、AWSS3-存储等。