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对于云计算的阐述，今天我们来聊一下云计算的特点和应用。

云计算特点

可扩展性  云计算中，物理或虚拟资源能够快速地水平扩展，具有强大的弹性，通过自动化供应，可以达到快速增减资源的目的。云服务客户可以通过网络，随时随地获得无限多的物理或虚拟资源。  使用云计算的客户不用担心资源量和容量规划，如果需要，客户可以方便快捷地获取新的、服务协议范围内的无限资源。资源的划分、供给仅受制于服务协议，不需要通过扩大存储量或者维持带宽来维持。这样就降低了获取计算资源的成本。

超大规模  云计算中心具有相当的规模，很多提供云计算的公司的服务器数量达到了几十万、几百万的级别。而使用私有云的企业一般拥有成百上千台服务器。云能整合这些数量庞大的计算机集群，为用户提供前所未有的存储能力和计算能力。

虚拟化  当用户通过各种终端提出应用服务的获取请求时，该应用服务在云的某处运行，用户不需要知道具体运行的位置以及参与的服务器的数量，只需获取需求的结果就可以了，这有效减少了云服务用户和提供者之间的交互，简化了应用的使用过程，降低了用户的时间成本和使用成本。  云计算通过抽象处理过程，对用户屏蔽了处理复杂性。对用户来说，他们仅知道服务在正常工作，并不知道资源是如何使用的。资源池化将维护等原本属于用户的工作，移交给了提供者。

按需服务  无须额外的人工交互或者全硬件的投入，用户就可以随时随地获得需要的服务。用户按需获取服务，并且仅为使用的服务付费。  这种虚拟化软件调度中心可以提高效率并避免浪费，类似人们在家里吃饭，想吃各式各样的饭菜，就需要买各种餐具以及食材，这样会造成餐具的空闲和饭菜的浪费，而云计算就像是吃自助餐，无须自己准备食材和餐具，需要多少取多少，想吃什么取什么。按需服务，按需收费。  云计算服务通过可计量的服务交付来监控用户服务使用情况并计费，云计算为用户带来的主要价值是将用户从低效率和低资产利用率的业务模式中带离出来，进入高效模式。

高可靠性  首先，云计算的海量资源可以便捷地提供冗余；其次，构建云计算的基本技术之一——虚拟化，可以将资源和硬件分离，当硬件发生故障时，可以轻易地将资源迁移、恢复。  而在软硬件层面，采用数据多副本容错、计算机节点同构等方式，在设施、能源制冷和网络连接等方面采用冗余设计。同时为了消除各种突发情况，诸如电力故障、自然灾害等对计算机系统的损害，需在不同地理位置建设公有云数据中心，从而消除一些可能的单点故障。云计算系统所使用的成熟的部署、监控和安全等技术，进一步确保了服务可靠性。

网络接入广泛  云计算使用者可以通过各种客户端设备，如手机、平板电脑、笔记本电脑等，在任何网络覆盖的地方，方便地访问云计算服务方提供的物理资源以及虚拟资源。

云计算应用

云计算是当前最火爆的三大技术领域之一，其产业规模增长迅速，应用领域也在不断扩展，从政府应用到民生应用，从金融、交通、医疗、教育领域到创新制造等，全行业延伸拓展。以下是云计算的4个比较典型的应用场景。

云存储技术  云存储是云计算技术的一个延伸和应用，它是一个远程平台，通过存储虚拟化、分布式文件系统、底层对象化等技术，利用应用软件将网络中的海量存储设备集合起来，协同工作，共同构成一个向外提供可扩展存储资源的系统。对于用户来说，云存储并不是一种设备，而是一种由海量服务器和存储设备提供的数据服务。  通过各种网络接口，用户可以访问云存储服务并使用其中的存储、备份、访问、归档、检索等功能，大大方便了用户对数据资源进行管理。同时，用户仅需按其使用的存储量付费，无须进行存储设备的检测和维护。  云存储环境的可用性强、速度快、可扩展性强。云存储可以解决本地存储管理缺失问题，降低数据丢失率，提供高效便捷的数据存储和管理服务。

开发测试云  开发测试云可以解决开发中的一些问题，通过构建一个个异构的开发测试环境，利用云计算的强大算力进行应用的压力测试，适合于对开发和测试需求多的企业和机构。通过友好的网页界面，开发测试云可以解决开发测试过程中的各种难题。

大规模数据处理云  大规模数据处理云通过在云计算平台上运行数据处理软件和服务，充分利用云计算的数据存储能力和处理能力，处理海量数据。它可以帮助企业通过数据分析迅速发现商机，从而针对市场做出迅捷、准确的决策。

杀毒云  杀毒云是安置了强大的杀毒软件的云，通过云中存储的庞大病毒特征库并利用云强大的数据处理能力，分析一个数据是否含有病毒。如果在数据中发现疑似病毒，就将有嫌疑的数据上传至云进行检测并处理。杀毒云可以准确、迅速地发现病毒，捍卫用户计算机的安全。  关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。  何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

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