云计算与云服务

什么是云计算

云计算是指通过 Internet 提供的计算服务。计算服务包括常见的 IT 基础结构，例如虚拟机、存储、数据库和网络。云服务还扩充了传统的 IT 产品/服务，包括物联网 (IoT)、机器学习 (ML) 以及人工智能 (AI) 等。

定义云模型

什么是云模型？云模型定义了云资源的部署类型。三种主要的云模型为：私有、公有和混合。

私有云

让我们从私有云开始。在某些方面，私有云是企业数据中心的自然演变。它是由单个实体使用的云（通过 Internet 提供 IT 服务）。私有云为公司及其 IT 部门提供了更大的控制权。然而，它的成本也更高，相比公有云部署，优势更少。最后，可以从现场数据中心托管私有云。它也可能托管在异地的专用数据中心，甚至可能由第三方托管，他们将该数据中心专用于你的公司。

公有云

公有云由第三方云提供商生成、控制和维护。有了公有云，任何想要购买云服务的人都可以访问和使用资源。一般公共可用性是公有云和私有云的一个重要区别。

混合云

混合云是在互连环境中使用公有云和私有云的计算环境。可以使用混合云环境，通过部署公有云资源来允许私有云满足增加的临时需求。混合云可用于提供额外的安全层。例如，用户可以灵活地选择将哪些服务保留在公有云中，将哪些服务部署到他们的私有云基础结构中。

多云

多云是第四种场景，也是越来越可能遇到的场景。在多云场景中，你使用多个公有云提供商。也许使用来自不同云提供商的不同功能。还可能以某个提供商开始云历程，并且正在迁移到另一个提供商。无论如何，在多云环境中，你都需要与两个（或更多）公有云提供商打交道，并在这两个环境中管理资源和安全性。

云服务

新式云服务提供商 (CSP) 提供各种服务，这些服务可以单独使用，也可以通过不同的方式进行组合以解决特定的业务问题或技术挑战。其中一些服务可能被视为“核心”，因为除了云数据中心中的物理资源，它们还提供一个抽象层。核心资源类型包括计算、存储和网络资源。

当这些核心资源类型构成了 CSP 提供的大量服务时，会出现这种情况。但现今主要云平台包括数百个不同的服务。这些服务分为以下几个大类：

计算服务
存储服务
网络服务
分析服务
标识服务
物联网 (IoT) 服务
机器学习服务
管理和监管服务
媒体处理和展示服务
其他服务

让我们简单地调查主要 CSP 提供的云服务的广度和深度，从支持计算、存储和网络的核心服务开始。

计算服务

计算服务是云服务商提供的一种基础资源，使用户能够按需获取计算能力。这通常包括云服务器（如虚拟机实例）、容器服务、函数即服务（FaaS，如无服务器计算）等。用户可以根据需求选择合适的计算资源规格、操作系统、软件堆栈等，快速部署和运行应用程序。计算服务的关键特性包括弹性伸缩、资源池化、自动化管理、按使用付费等，旨在帮助用户高效、灵活地处理计算任务，无需投资和维护物理硬件。

存储服务

存储服务为用户提供多种类型、不同性能等级的云端存储解决方案。这涵盖了对象存储（用于海量非结构化数据存储）、块存储（为云服务器提供类似本地硬盘的持久化存储）、文件存储（支持网络文件共享）以及数据库服务（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等）。云存储服务通常提供高可用性、数据冗余备份、加密、生命周期管理等高级功能，确保数据的安全、可靠存储和高效访问。

网络服务

网络服务是云环境中连接各种资源和服务的基础，包括但不限于虚拟私有云（VPC）、负载均衡、内容分发网络（CDN）、云防火墙、专用网络连接（专线或VPN）、DNS服务、网络监控等。这些服务旨在构建和管理云上的网络环境，确保数据在云内、云间以及云与本地环境之间的安全、高效传输，支持复杂的网络拓扑、多地域部署、混合云架构等场景。

分析服务

分析服务涵盖了数据处理、挖掘、可视化等一系列工具和平台，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息和洞察。这包括大数据处理（如Hadoop、Spark）、数据湖服务、实时流处理、BI工具（商业智能）、人工智能驱动的智能分析等。云分析服务通常与云存储紧密集成，提供一站式的数据采集、清洗、转化、建模、查询和报告功能，支持数据驱动的决策制定和业务优化。

标识服务

标识服务（Identity and Access Management, IAM）负责在云环境中管理用户、组、角色以及资源的访问权限。它包括用户身份验证、访问控制策略设定、临时凭证管理、多因素认证、审计日志等功能。通过IAM，企业可以集中、细粒度地控制谁可以访问哪些云资源，何时以及如何访问，确保数据和资源的安全性，符合合规要求。

物联网 (IoT) 服务

物联网服务是专为物联网设备连接、管理、数据处理而设计的一系列云解决方案。这包括设备接入、设备管理平台、规则引擎、数据流转、消息队列、边缘计算、物联网数据分析等组件。云IoT服务支持大规模设备连接、数据采集、实时监控、远程控制、故障诊断、预测性维护等应用场景，助力企业快速构建和运营端到端的物联网解决方案。

机器学习服务

机器学习服务提供了一系列预置模型、开发工具、训练环境以及模型部署平台，帮助企业快速应用机器学习技术。这包括模型训练平台、模型库（预训练模型）、自动调优工具、推理服务、模型监控与管理等。用户可以利用云上的GPU/TPU资源进行大规模训练，或借助无代码/低代码工具快速构建AI应用，无需从零开始搭建复杂的机器学习基础设施。

管理和监管服务

管理和监管服务涉及对云资源、应用程序、运维流程的全面监控、自动化管理以及合规性检查。这包括资源管理平台、运维自动化工具、日志分析、监控告警、成本优化建议、合规性评估与报告等。此类服务旨在提高云环境的运营效率，确保服务的高可用性，帮助用户实现对云资源的精细化管理和成本控制，同时满足行业监管要求。

媒体处理和展示服务

媒体处理服务专注于音频、视频和其他富媒体内容的上传、转换、存储、分发以及播放。这包括媒体转码、内容审核、水印添加、元数据提取、内容分发网络（CDN）加速、视频点播与直播服务、互动直播、AR/VR处理等。媒体展示服务则侧重于提供易于集成的网页或移动端播放器、嵌入式媒体组件以及定制化的用户界面，以支持丰富的多媒体用户体验。