云计算概述

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## 什么是云计算

对于云计算的定义有很多种说法，现阶段广为人们接受的是美国国家标准与技术研究院（national institute of standards and  technology，NIST）的定义：

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

通俗理解：云计算本质是 “把计算资源（硬件 + 软件）搬到网上，像用电 / 用水一样按需租用”—— 无需自己购买服务器、搭建机房，而是通过网络从云厂商（如阿里云、AWS）那里租用资源，按使用时长 / 流量付费。

云计算是继20世纪80年代大型计算机到客户端-服务器大转变之后的又一种信息技术的巨变。

云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

云计算是基于网络以服务方式将分散的计算、存储、软件等信息技术资源进行供应和管理的模式。云计算作为信息技术发展和服务模式创新的集中体现，已成为数字经济的关键技术基座，对加快发展新质生产力、赋能产业转型升级、构建良好数字生态具有重要支撑作用。

## 五个基本特征

> 按需自助服务（On-demand Self-Service）

用户无需人工联系云厂商，可通过云平台（网页 / API）自主申请资源，比如：

- 电商平台大促前，自主扩容服务器数量；
- 个人开发者自主开通云数据库，设置存储容量。

> 广泛网络访问（Broad Network Access）

资源可通过 “标准网络” 访问，支持多种终端（手机、平板、笔记本、服务器），无需局限于特定设备：

- 员工用手机登录云办公软件（如飞书云文档）；
- 工程师在外地通过笔记本管理云端服务器。

> 资源池化（Resource Pooling）

云厂商将物理资源（服务器、存储）整合为 “共享资源池”，按用户需求动态分配，且用户无需关心资源具体位置：

- 不同企业的服务器可能来自同一物理机房的资源池，但逻辑上隔离；
- 存储资源池可按需分配给不同用户，避免物理硬盘闲置。

> 快速弹性伸缩（Rapid Elasticity）

资源可 “快速扩容 / 缩容”，且扩容时几乎无上限，缩容时不浪费成本：

- 直播平台突发流量（如明星开播），10 分钟内将服务器从 10 台扩容到 100 台；
- 流量高峰过后，自动缩容回 10 台，只付实际使用的资源费用。

> 按使用付费（Measured Service）

按 “实际使用的资源量” 计费，类似水电表：

- 服务器按 “小时 / 天” 计费，存储按 “GB / 月” 计费，网络按 “流量” 计费；
- 个人开发者测试项目时，每月可能仅需几元，避免 “买服务器闲置” 的浪费。

## 四类部署模型

根据 “资源池归谁所有、谁能使用”，分为四类部署模型，对应不同场景需求：

> 公有云（Public Cloud）

资源归云厂商所有（如阿里云、AWS），向公众开放租用；

优势：成本低、无需维护、弹性强；

适用：中小企业、个人开发者、互联网业务（如电商、直播）。

> 私有云（Private Cloud）

资源仅归 “单个组织” 所有（如企业自己搭建的云平台），仅限内部使用；

优势：安全性高、合规性强（数据不流出企业）；

适用：金融、政府、医疗等对数据安全要求极高的领域（如银行核心系统）。

> 混合云（Hybrid Cloud）

结合 “公有云” 和 “私有云”，两者通过网络互通，资源可灵活调度；

典型场景：企业将 “核心数据（如用户隐私）” 放在私有云，“非核心业务（如营销活动）” 放在公有云，高峰时从公有云扩容；

适用：大型企业（兼顾安全与成本）。

> 社区云（Community Cloud）

资源归 “多个行业相关组织” 共有（如多个医院共建的云平台），仅限社区内成员使用；

优势：共享成本、满足行业共性需求（如医疗数据合规）；

适用：行业联盟、同领域机构（如高校联盟、区域医疗集团）。

## 三大服务模型

不同用户对 “资源控制权” 的需求不同，因此云厂商提供三种核心服务模型，从 “租硬件” 到 “租软件”，用户管理成本逐步降低：

| 服务模型       | 英文缩写 | 核心定义                                                     | 用户操作层面                              | 典型案例                                              |
| -------------- | -------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| 基础设施即服务 | IaaS     | 提供 “底层硬件资源”（服务器、存储、网络），用户需自己部署操作系统、软件 | 管理 “操作系统 + 应用”，不管理硬件        | AWS EC2、阿里云 ECS、腾讯云 CVM                       |
| 平台即服务     | PaaS     | 提供 “开发运行平台”（含操作系统、数据库、中间件），用户直接开发应用 | 只管理 “自己的应用代码”，不管理平台和硬件 | 阿里云 PolarDB（云数据库平台）、Google App Engine     |
| 软件即服务     | SaaS     | 提供 “现成的软件应用”，用户直接使用（无需安装、维护）        | 零管理成本，仅需使用软件功能              | Office 365、钉钉（云办公软件）、 Salesforce（云 CRM） |

### IaaS

基础设施即服务（IaaS：Infrastructure as a Service）

核心逻辑：云厂商提供 “虚拟化的硬件资源”，相当于用户 “租了一台远程的‘虚拟服务器’”，但需自己搭建操作系统、安装软件。

用户操作场景：

- 企业 IT 团队租用阿里云 ECS 实例，安装 Linux/Windows 系统，再部署 MySQL 数据库和自研的业务系统；
- 个人开发者租用 AWS EC2，搭建测试环境，验证代码在不同系统下的兼容性。

关键特征：

- 资源可按需扩容（如从 2 核 4G 服务器升级到 8 核 16G）；
- 按 “使用时长 / 资源规格” 计费（如阿里云 ECS 按 “小时 / 天” 收费，存储按 “GB / 月” 收费）；
- 适合对 “底层环境有强自定义需求” 的场景（如需要特殊操作系统、定制化中间件）。

### PaaS

平台即服务（PaaS：Platform as a Service）

核心逻辑：云厂商将 “操作系统、数据库、中间件（如缓存、消息队列）” 打包成 “开发平台”，用户无需关注底层环境，直接在平台上编写、部署应用。

用户操作场景：

- 开发者在 Google App Engine 上用 Python/Java 编写 Web 应用，无需手动安装 Tomcat 服务器、配置 MySQL，平台自动提供运行环境；
- 企业用阿里云 PolarDB（云数据库平台）存储业务数据，无需担心数据库的备份、扩容、故障修复（云厂商自动完成）。

关键特征：

- 聚焦 “开发效率”：省去环境搭建、版本兼容、运维监控的时间；
- 内置 “高可用能力”：平台自动实现数据库主从备份、应用负载均衡；
- 适合 “快速开发迭代” 的场景（如创业公司开发 MVP、互联网企业的短期项目）。

### SaaS

软件即服务（SaaS：Software as a Service）

核心逻辑：云厂商直接提供 “现成的软件应用”，用户通过浏览器 / APP 即可使用，无需下载、安装、维护（软件的升级、bug 修复全由厂商负责）。

用户操作场景：

- 员工用 Office 365 在线编辑文档，无需安装 Office 客户端，且文档自动保存在云端；
- 企业用钉钉 / 企业微信进行办公协作（考勤、审批、会议），无需搭建服务器，注册账号即可使用；
- 销售团队用 Salesforce 管理客户信息（CRM 系统），无需维护客户数据库，直接录入 / 查询数据。

关键特征：

- 零运维成本：用户只需 “用软件”，无需关心任何技术细节；
- 多终端同步：数据存储在云端，手机 / 电脑 / 平板登录后可实时获取最新数据；
- 按 “订阅制” 计费（如 Office 365 按 “用户 / 月” 收费，钉钉基础版免费、高级版付费）。

### 直观区分

为了更直观区分，可通过 “租房场景” 类比，核心是 “用户需要自己‘装修 / 添置家具’的范围”：

- IaaS = 租毛坯房：房东只提供 “空房子”（硬件），你需要自己买建材、装修、买家具（装系统、部署软件）；
- PaaS = 租精装房：房东已装好水电、刷好墙、配好家具家电（OS、数据库、中间件），你只需带个人物品（应用代码）入住；
- SaaS = 住酒店：酒店提供 “拎包入住” 的房间（现成软件），清洁、维修、水电全由酒店负责（厂商维护），你只需支付房费（订阅费）。

### 如何选择

若你是企业 IT 架构师，需要定制化底层环境（如特殊操作系统、安全合规要求）→ 选 IaaS；

若你是开发者，只想专注写代码，不想管环境搭建 / 数据库运维 → 选 PaaS；

若你是普通用户 / 企业行政，只需用软件功能（如办公、客户管理），不想碰任何技术操作 → 选 SaaS。

## 产生背景

云计算的核心是 “解决传统 IT 架构的痛点”，其产生离不开以下四大核心驱动因素：

> 技术基础

没有底层技术支撑，“资源池化、弹性伸缩” 就是空谈，以下技术是云计算的 “基石”：

- 虚拟化技术（1990s-2000s）：早期的虚拟化技术（如 VMware 1998 年推出的 VMware Workstation）解决了 “物理服务器利用率低” 的问题 —— 能将一台物理机拆分为多台 “虚拟机（VM）”，实现硬件资源的逻辑隔离与共享。这是 “资源池化” 的核心技术，没有虚拟化，就无法将大量分散的服务器整合成统一的云资源池。
- 分布式技术（2000s）：随着互联网数据量爆发，单台服务器无法处理海量存储与计算需求。分布式文件系统（如 Google 2003 年提出的 GFS）、分布式计算框架（如 MapReduce）实现了 “将任务拆分到多台服务器并行处理”，为云计算的 “大规模、高可用” 提供了技术保障。
- 网络技术（2000s 后）：宽带网络的普及（如光纤入户、4G 前身的部署）让 “通过网络远程访问计算资源” 成为可能 —— 用户无需在本地拥有强大硬件，只需通过网络连接云端，即可使用海量资源（类似 “用网线代替硬盘线”）。

> 成本痛点

2000s 前，企业采用 “自建机房” 的传统 IT 模式，存在三大致命问题：

- 前期投入高：买服务器、建机房、部署系统需投入数十万甚至数百万，中小企业难以承担；
- 资源利用率低：为应对 “峰值流量”（如电商大促、节日活动），企业需按最大需求采购硬件，但大部分时间服务器利用率不足 30%（比如平时用 10 台，大促用 50 台，其余 40 台常年闲置）；
- 运维成本高：需组建专业团队维护硬件（如服务器故障修复）、升级软件（如操作系统补丁），人力成本占 IT 总支出的 60% 以上。

云计算的 “按需租用、按使用付费” 模式，恰好解决了这些痛点 —— 企业无需买硬件，只需按实际需求租资源，闲置成本为零，运维全由云厂商负责。

> 需求驱动

2000s 后，互联网行业（如电商、社交、游戏）爆发，对 IT 资源提出了新要求：

- 弹性伸缩需求：业务流量波动极大（如直播平台 “明星开播” 时流量骤增 10 倍，结束后回落），传统 IT 架构无法快速扩容（采购服务器需几周时间），而云计算可在分钟级完成扩容 / 缩容；
- 快速迭代需求：互联网产品需 “小步快跑、快速试错”（如 APP 每周更新版本），传统 IT 模式下，搭建测试环境、部署新功能需数天，而云计算可通过 API 一键开通资源，缩短上线周期。

> 前身

云计算并非全新概念，而是对早期 “共享计算” 思想的继承与升级：

- 效用计算（Utility Computing，1960s）：计算机先驱约翰・麦卡锡（John McCarthy）早在 1961 年就提出 “计算应像水电一样，成为一种公共服务，用户按使用量付费”—— 这正是云计算 “按使用付费” 的核心思想雏形。
- 网格计算（Grid Computing，1990s-2000s）：网格计算试图将全球分散的服务器、PC 整合成 “一台虚拟超级计算机”，为科研等大规模计算任务提供资源（如美国的 TeraGrid 项目）。但网格计算管理复杂、兼容性差，难以商业化；而云计算通过标准化接口、简化管理，解决了网格计算的落地难题。

## 发展历史

云计算的发展可分为四个关键阶段，每个阶段都有标志性事件推动行业落地：

> 阶段 1：概念萌芽期（2006 年之前）—— 思想铺垫与技术积累

1961 年：约翰・麦卡锡提出 “效用计算” 理念，首次预言 “计算资源将成为公共服务”；

1998 年：VMware 推出首款商业化虚拟化软件 VMware Workstation，虚拟化技术从实验室走向产业；

2003 年：Google 发表《Google File System》《MapReduce》两篇论文，公开分布式技术核心架构，为后续云存储、云计算提供技术蓝图；

2004 年：亚马逊（Amazon）启动 “亚马逊网络服务（AWS）” 项目，开始探索将自身闲置的服务器资源对外开放（最初是为了解决自身电商业务的资源波动问题）。

> 阶段 2：商业化起步期（2006-2010 年）——“云计算” 术语诞生，巨头入局

这一阶段的核心是 “云计算从概念变为可使用的服务”，行业格局初步形成：

2006 年：

- 亚马逊正式推出 AWS 的核心服务：S3（简单存储服务） 和 EC2（弹性计算云），这是全球首个商用 IaaS 服务，标志着云计算商业化落地；
- 谷歌（Google）CEO 埃里克・施密特在行业会议上首次提出 “云计算（Cloud Computing） ” 术语，统一行业认知；

2007 年：Salesforce 推出[Force.com](https://Force.com)平台，这是早期 PaaS 服务的代表，让开发者可在其平台上搭建企业应用；

2008 年：微软推出 Windows Azure（后更名为 Microsoft Azure），正式入局云计算，成为 AWS 的主要竞争对手；

2009 年：阿里云在杭州成立，是中国首个自主研发的云计算平台，标志着中国云计算产业起步；Google 推出 App Engine（GAE），进一步完善 PaaS 生态。

> 阶段 3：快速成长期（2011-2015 年）—— 服务普及，企业上云加速

这一阶段的核心是 “IaaS 成熟，PaaS/SaaS 爆发”，越来越多企业开始放弃自建机房，转向云服务：

2011 年：OpenStack（开源云计算项目）正式发布，降低了企业搭建私有云的门槛，推动云计算标准化；

2012 年：AWS 推出 Redshift（云数据仓库），将云计算从 “基础资源” 延伸到 “数据处理”，开启 “云 + 大数据” 融合；

2013 年：腾讯云、百度云先后发力，中国云计算市场形成 “阿里云、腾讯云、百度云” 三巨头格局；

2014 年：微软 Office 365 正式普及，成为 SaaS 服务的标杆，推动 “办公软件上云”；

2015 年：中国国务院发布《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，首次将云计算纳入国家战略，“企业上云” 成为政策导向。

> 阶段 4：成熟深化期（2016 年至今）—— 云原生崛起，场景垂直渗透

这一阶段的核心是 “云计算从‘通用服务’走向‘深度定制’”，技术更先进，场景更细分：

2016 年：Docker（容器技术）和 Kubernetes（容器编排工具）快速普及，推动 “云原生” 概念兴起 —— 应用开发开始围绕 “云” 设计，进一步提升弹性和可扩展性；

2018 年：混合云成为企业主流选择（如金融企业将核心数据存私有云，非核心业务用公有云），AWS、微软、阿里云纷纷推出混合云解决方案；

2020 年：新冠疫情加速 “远程办公” 和 “线上业务” 爆发，Zoom（云会议）、钉钉 / 企业微信（云办公）用户量激增，云计算成为 “数字抗疫” 的核心基础设施；

2021 年至今：

- “云 + AI” 深度融合：云厂商推出 AI 训练平台（如阿里云 PAI、AWS SageMaker），降低 AI 开发门槛；
- 行业云垂直渗透：针对金融、医疗、制造等行业推出定制化云服务（如金融云需满足合规要求，工业云需适配物联网设备）；
- 边缘计算与云协同：为降低延迟（如自动驾驶、工业控制），边缘节点与云端配合，形成 “云 - 边 - 端” 一体化架构。

## 优点

> 降低成本

对于公有云，基础设施的管理和维护都由云服务提供商负责，用户省去了这部分的成本。同时，用户还不需要为操作系统等基本的软件应用程序支付额外的费用，这部分费用也由云服务提供商负责。

> 提高了灵活性

云计算提供资源弹性伸缩的功能，系统会自动根据需求为用户分配适当的资源，防止资源不足和浪费。同时，用户也可以手动进行资源的调整，只需要在网页端进行简单的配置，便可以扩展或收缩资源。

> 让用户脱离繁杂的运维工作

自己购买设备搭建系统是一项繁杂的工作，为了完成一个项目，技术人员往往要花费数月的时间选购设备搭建系统。云计算提供了一种零运维成本的软件部署方式，所有基础设施和软件系统（如操作系统）的管理和维护用户都不需要关心，用户要关心的只是自己的业务逻辑。

> 提高了数据和系统可靠性

云计算通过多重备份的形式保障用户数据不会丢失。同时其提供故障转移和自动重启功能，一台云服务器故障了，运行在上面的系统可以快速转移到另外一台云服务上运行，保障用户系统的稳定性。

## 云计算产业

云计算产业主要涉及硬件、软件、服务、应用、网络和安全等 6 个部分。其中，硬件主要包括服务器、存储设备、网络设备、数据中心装备和使用云服务的终端设备；软件主要包括基础软件、云资源管控系统、云平台软件和应用软件；服务主要包括向客户提供的各类云服务，以及面向云计算系统建设应用全过程的生命周期管理服务；应用主要涉及重点行业领域的云计算整体解决方案；云网络主要包括云内、云间的网络连接；云安全主要涉及网络安全、数据安全、信息安全、系统安全、服务安全和应用安全。

云计算标准体系结构包括基础、技术、服务、应用、管理和安全等 6 个部分，如图 1 所示。其中，基础标准主要规范云计算术语概念、技术架构等，是基础性、框架性、总体性标准，为其他部分标准的制定提供共性基础；技术标准主要规范云计算基础支撑、平台、交互和部署等技术产品的设计与研发，为实现云服务和用提供技术底座；服务标准主要规范面向云服务客户提供的基础设施即服务、平台即服务、数据即服务、人工智能即服务、软件即服务、安全即服务等各类云服务，为云计算系统建设和应用提供服务支撑；应用标准主要规范云计算与其他各类信息技术和行业的融合应用，推动技术产品融合创新，赋能各行业依托云计算技术实现数字化转型升级；管理标准主要规范云计算解决方案和云服务的设计、交付部署、运营、运维以及质量评价全生命周期管理，为促进技术产品的互操作性和兼容性、规范服务流程、确保服务质量提供管理保障；安全标准规范云计算环境下的网络安全、数据安全、信息安全、系统安全、服务安全和应用安全，为云计算产业发展提供安全保障。

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来源于：https://www.miit.gov.cn/cms_files/filemanager/1226211233/attach/20253/6ea5eda0c4f34976bc7d3a5577dd6a23.pdf

云计算标准体系框架主要由基础、技术、服务、应用、管理和安全 6 个部分组成，如图 2 所示。

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