云计算是什么意思简单一点_云计算是什么意思简单一点

首先我们来先理解分布式计算，其他都是分布式计算的延伸和应用。

分布式计算( Distributed computing )是一种把需要进行大量计算的工程数据分割成小块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论的科学。（即多个通过网络互联的计算节点通过相互协作共同完成计算任务）

我们先举个例子，比如我们要计算一个比较复杂的数据，我们拿下面的计算题来解释下分布式计算的工作原理

23×25+32×12+20×10+33×20=?

分布式计算就是把上面的一个式子及逆行拆分，分别进行计算：

将各个节点的计算总结进行汇总，就完成了这个式子的计算。

相信大家看到这里应该理解了分布式计算的基本原理

那么根据这个例子我们可以看出分布式计算的一些优势和问题：

分布式计算的优点在于能够充分利用多台计算机的计算资源，从而提高计算速度和效率。同时，分布式计算还可以提高系统的可靠性和容错能力，保证了系统在遇到节点故障或通信延迟等问题时依然能够正常运行。

但是，分布式计算也存在一些挑战和限制。例如，在计算过程中需要对数据进行划分和传输，增加了数据一致性和通信延迟的问题；同时，分布式计算也增加了安全性和隐私保护的难度。

如果想要深入研究，我比较推荐大家可以看下唐伟志老师写的《深入理解分布式系统》，这本书，对分布式体系的算法和知识进行了成体系的介绍。

网格计算

那么分布式计算我们已经了解了，接下来，问题来了，网格计算是什么呢？

网格计算其实是分布式计算的其中一种模式。

分布式计算的范围比较大，不限于我们刚才所讲到的通过多个计算机来完成计算，这些计算机也可能是一个软件，比如一台设备上的几个计算软件，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。
相比来说，网格计算的范围要小一点，网格这个名字更注重说明参与计算（执行任务）的是一个集群（一大批主机），网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。

区别在于分布式计算中处理子任务的各个计算节点只是在无偿地贡献自己的算力，无法使用其它计算节点的算力为自己做点什么。而网格计算的各个计算节点可以在贡献自己算力的同时，通过平台来调用其它计算节点的算力，并且其它计算节点也根本不知道你在调用它。

云计算

那么什么是云计算，它和网格计算、分布式计算有什么联系呢？

云计算和网格计算都是属于分布式计算，但是网格计算则以计算为中心，云计算聚焦于资源调度。由于网络带宽的限制，网格计算中的数据传输时间占总运行时间的很大一部分。网格将数据和计算资源虚拟化，而云计算则进一步将硬件资源虚拟化。

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式将网络上配置为共享的软件资源、计 算资源、存储资源和信息资源，按需求提供给网上的终端设备和终端用户。云计算也可以理解为向用户屏蔽底层差异的分布式处理架构。在云计算环境中，用户与实际服务提供的计算资源相分离，云端集合了大量计算设备和资源，用户可以随时通过宽带网络接入“云”并获得服务，按照实际需求获取或释放资源，根据需求对资源进行动态扩展。

按照云计算服务提供的资源层次，可以分为基础设施即服务(Infrastructure as a Service, IaaS)、平台即服务(Platform as a Service,PaaS)和软件即服务(Software as a Service,SaaS) 三种服务类型。

laaS向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。

PaaS向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。

PaaS服务的重点不在于直接的经济效益，而更注重构建和形成紧密的产业生态。 SaaS向用户提供应用软件(如CRM、办公软件等)、组件、工作流等虚拟化软件的服务，使软件提供 商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。

我们通过一个例子来帮我们理解这几个服务层次

某某公司需要部署一套办公软件，有如下三种方案：

1、他们公司公司自己开发了一套办公软件，租赁了云服务器的空间和资源，自己部署了一套操作系统，并部署好自己开发的办公软件，这叫做laas；

2、依托于微信平台开发一套办公小程序，这个叫做paas；

3、直接购买了钉钉（阿里的一款办公软件）使用，这个就是Saas。

云计算的特点有很多，它也是目前很多前沿技术的基础，这里我们就不一一列举了。

边缘计算

我们需要通过云计算的一个主要劣势引出下一个目标：边缘计算。

• 云计算无法满足爆发式的海量数据处理诉求。

随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。

• 云计算不能满足数据实时处理的诉求。

传统云计算模式下，物联网数据被终端采集后要先传输至云计算中心，再通过集群计算后返回结果，这必然出现较长的响应时间，但一些新兴的应用场景如无人驾驶、智慧矿山等，对响应时间有极高要求，依赖云计算并不现实。

既然需要对数据及时处理，从设备到云端这么长的路显然满足不了当前对信息的及时性需求，基于这种传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。

简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。

我们来看下面这个图，可以清晰的说明云计算和边缘计算的一个架构：

当然，云计算和边缘计算也是相辅相成的，边缘计算处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。

雾计算、霾计算

雾计算和边缘计算是有很多相同点的

• 雾计算和边缘计算系统都将数据处理转移到数据生成源头;
• 二者都试图减少发送到云端的数据量，以降低延迟;

一般而言，雾计算和边缘计算的区别在于，雾计算更具有层次性和平坦的架构，其中几个层次形成网络，而边缘计算依赖于不构成网络的单独节点。雾计算在节点之间具有广泛的对等互连能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对等流量传输，雾计算更像是一个靠近边缘的云计算，是一个云计算的延伸概念，可以理解为本地化的云计算。

基于以上的理解，那么“霾计算”就比较好理解了，可以简单理解为垃圾云或雾计算，霾是不好的天气现象，云和雾发展成霾，人们肯定不希望云和雾发展成霾。

因为云计算或者雾计算虽然概念先进，但也不是没有缺点。首先，让人担心的是隐私和安全，网络世界，被黑客攻击已是家常便饭，所以客户的隐私和数据很容易泄漏。

其次，是网络延迟或中断。云计算都是通过网络进行远程访问，尽管网速提高很快，但与局域网相比，速度仍无法避免有所延迟。虽说雾计算在延时上表现稍好，但如果出现断网，雾计算也只能无可奈何。

再者，就是带宽会耗费预算，厂商按流量收费有时会超出预算，应用软件性能不够稳定，数据可能不值得放在云上，规模过大难以扩展，缺乏人力资本等等，都是造成霾计算的根源。

这些带有缺点的云计算或者雾计算就是霾计算。

今天的文章云计算是什么意思简单一点_云计算是什么意思简单一点分享到此就结束了，感谢您的阅读。