令人惊讶的是，一部分管理者仍然在争论云是否能对企业的制造产生价值—尽管他们在一些明确的情况下仍然会考虑使用云。 对云依然存有疑问的管理层应该思考下述情况。在以下的情况中，云非但没有阻碍运营，反而有助于推动运营。 第一，兼并与收购后的顺利整合。 然而，近年来由于中国制造业蓬勃发展，劳动力成本不断攀升，出现就近输出和生产回流的趋势。这促使着制造业商在每一次转移出现时都需要寻找配置IT基础设施的革新方式，以更好地应对所面临的问题。 云计算使制造商能够快速、更具成本效益地在所需之时将计算资源配置到所需之处，同时也使企业可以根据各地的需求部署解决方案。 第四，对特定项目与绝无仅有的机会作出快速响应。 大多数商业软件解决方案都能选择部署在云端或本地，使那些计划在本地部署的企业可以先在云端部署，以云作为测试环境，避免对日常运营带来干扰并最终节省成本与时间。 但归根到底，这一切都与速度有关。
云计算如今已经改变了制造业的许多要素，并将在未来继续对其进行调整和适应。从产品的设计方式和客户的使用方式到制造商的运营方式以及如何将其集成到供应链中，云计算目前正在改变着现代制造业的各个方面。 云计算如今已经改变了制造业的许多要素，并将在未来继续对其进行调整和适应。 众所周知，大数据为制造业带来了许多变化。许多制造商越来越依赖数据分析技术来简化其运营。 云计算技术也使制造商能够使用许多新形式的生产系统，从3D打印和物联网到高性能计算和工业机器人。以下对云计算如何推进制造业发展进行了解。 ? 制造业在多大程度上使用云计算技术？ ? 根据市场研究机构Gartner公司的调查，制造业目前正处在所谓的“云转移”的过程，这意味着他们正在从传统IT服务向云服务过渡。 大数据和云计算技术为制造业提供帮助的最主要的好处之一就是提高生产力。 但是，如果担心云计算不能提供与现场数据管理相同的IP保护，那么事实上云计算通常比使用现有设置的风险要小。那是因为大多数IP数据泄露是在企业内部发生的。
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云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。 不仅在大数据、人工智能这些领域，在云计算里，粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源，集合了海量的数据处理，与大数据、人工智能都有着紧密联系，而粒计算正是处理海量数据，尤其是不确定性数据的好手。 由于云计算本身的通用性特点，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行，这都需要对海量的不确定数据进行计算处理，这时就需要粒计算。 粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
一 .云计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例： MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务，无需在本机安装，打开浏览器，注册账号，可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 ： VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件，是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案，能够管理KVM VMware等虚拟机 3.云计算应用 Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 ，可靠性比较高，与电信领域的需求匹 配度较高 （1）.虚拟化技术的定义： 通俗讲是在物理计算机（x86架构）上，通过虚拟化软件生成虚拟的计算机，供上层应用使用。
云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义 与云相比，边缘设备和雾节点在物理上更接近，通常只有一步之遥，而边缘设备到中心云节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算与机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。 在边缘设备与雾节点之间或雾节点与中央云之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然，随着大家的努力，这些挑战已经得到解决，因此，在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后，云中心模式当然不会消失。
云计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是，云计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使云计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍与云计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势： 什么是云计算灾难恢复? 云计算灾难恢复是在云计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 云计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据，或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 云计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了与采用云计算灾难相关的一些主要好处： 更快的恢复：在任何情况下，数据恢复都必须快速及时，以便按时交付最终产品。 云计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要，这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但与云计算灾难恢复相比效率低下。云计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。
云计算为我们提供了在远程数据服务器上存储、管理和分析信息的机会。同时，该技术也存在数据处理延迟等缺点。这就是为什么在使用云计算处理时间紧迫的任务时，您可能会面临各种困难。 云计算的好处 与边缘计算不同，如果使用云计算，所有数据都将被处理并存储在远程数据中心或服务器中。任何需要访问此信息的设备或应用程序都必须连接到云。 边缘计算vs云计算 请记住，有时，您可能需要同时使用这两种技术来获得较高的结果。边缘计算和云计算的结合可以为您提供最大化其潜力的机会，同时减少其缺点。 当然，现在，边缘计算似乎比云计算有更多的好处，但你不应该低估后者的优势。 如今，网络的未来似乎介于边缘计算和云计算之间。 此外，您可以选择边缘计算和云计算来实现公司的目标。
在制造业，这种变化与计算基础设施的转变同步发生。越来越多的计算从数据中心转移到边缘，只有在需要的时候，数据才会在云中流动。 边缘到云的连续统一体 最近，我们与惠普的边缘计算产品总监杰拉尔德·克莱恩（Gerald Kleyn）讨论了这些变化。 根据克莱恩的说法，理解这一需求的关键是认识到客户需要一个边缘到云的连续体，在那里他们可以使用他们的数据。他说:“你在边缘上执行的处理或分析量与在云中执行的处理或分析量是连续的。” 为边缘提供更大的计算能力 惠普在边缘计算领域的核心工作是与Intel的技术合作伙伴关系，克莱恩说，这对于帮助公司满足其制造业客户不断增长的需求至关重要。 刚刚开始 边缘计算在制造业中具有广泛的适用性，这里提供的示例只是惠普、Intel及其客户承诺实现的一小部分示例。有关他们工作的更多详细信息，请密切关注边缘计算社区更新。
其实，传统制造业在过去100年中的改变微乎其微——这就好比当年的大型计算机还需要大批的程序员和操作员加以运行，但现在你看，一切都已经不同了。 而这些真正要着手开始做出的改变以及那些所谓的“转机”其实都在于计算机与制造业技术的结合。 关于“什么能带动软件创新”这一问题又开始重新适用于制造业。 但是，未来的制造业将是人们见所未见的情形。 Q 那么劳动力与技术的关系问题呢？直到目前为止，大量制造业企业都转向低成本生产场所。如果要在更大的程度上依靠技术的话，会改变这一情况吗？ 答：随着劳动力成本从计算等式中剔除——这一进程已经开始了，一个机器人可以代替50个工厂工人，包括高级技工——美国制造业逐渐可以与中国及其他低成本市场的制造业相匹敌。 我以差不多同样的想法看待制造业的未来。那种过时的“我们做什么，你们就买什么”的消费者与制造商之间的关系正在演化。在不久的将来，制造业将成为一个更丰富的产业生态系统中的一部分。
误区1：企业的数据中心在安全方面胜过云计算 这里有一些重量级人物对于这个话题的思考：“纽约时报”科技编辑Quentin Hardy指出，与传统数据中心环境中存储的数据相比，云端的数据可能受到更高程度的安全保护 Linthicum说：“主要云提供商的安全状态与大多数企业数据中心一样好或者更好，安全因素不应该被认为是采用公共云服务的主要阻碍。” 误区2：监管者机构讨厌云计算 云计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受云计算的虚拟化设计，并将其视为一种可行的技术形式。例如，PCI安全标准委员会已经发布了云计算指南。 误区3：遵从云计算并不需要企业承担责任 合规性仍然是云计算服务提供商和受监管公司之间的双重责任。 云计算如今正在使用兼容设置来提高安全性，这与行业专家的观点一致，认为云计算技术适用于任何组织。
制造业向智能化升级转型，生产设备的复杂程度越来越高，大量的数据可能只有部分是关键或者有意义的。所以很多场合需要边缘计算系统对数据进行处理，然后再将每日报告发送到中央数据中心进行长期存储。 ? 边缘计算可以看作是一种微型的数据中心，它可以在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储。 可以说边缘计算是将云的能力扩展到工业现场，通过本地的计算设备将数据进行采集、清洗、整理等处理，然后再传输到云端。 在大多数情况下，大部份的数据信息都将存在于云中，而边缘设备作为云计算的补充，大大提升了物联网设备连接到云的效率。边缘计算在本地对数据进行分类，因此其中一些数据在本地处理，从而减少了到中央存储的容量。 边缘计算设备进行此类应用意味着不需连接互联网和没有决策延迟，只要在设备端安装了边缘计算，即使与云系统连接中断，也可以始终如一地实施关键任务。 性能监控。
然而，制造业的数字化应用在过去几年有所加速，主要由三个因素驱动： 电信供应商在多个地区以可承受的价格推出了高速和高可用性的网络服务。 这就是所谓的“Cloud Continuum”模式，这种新模式将集中式和分布式计算资源相结合，以确保新的IT和业务效率。 与云计算相关的IT效率是众所周知的。 例如，与未充分利用的传统现场基础设施相比，如果设计得当，灵活的按使用付费计算能力可以降低20%～40%的成本。 云计算曾经被视为虚拟数据中心，将制造行业的应用程序迁移到该中心并不代表一个引人注目的商业案例。然而，随着软件供应商推出新的基于云计算的产品，人们见证了采用云计算带来的巨大变化。 总之，云计算技术在制造业中的应用从一个被认为不可能实现的概念或至少在经济上不可行的概念，发展成为制造商在数字世界中有效竞争的不可或缺的方式。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，咱们暂且不说这个。 云容科技就给您分析下私有云和公有云： 私有云便是把虚拟化和云化的这套软件布置在他人的数据中心里边，使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房，自己买服务器，然后让云厂商布置在自己这里，除了虚拟化，也推出了云计算的产品 所谓公有云便是虚拟化和云化软件布置在云厂商自己数据中心里边的，用户不需求很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创立一台虚拟电脑，例如ecs也即阿里的公有云，还有国内其他云品牌，腾讯云，网易云等 并且因为他的云渠道需求支撑自己的电商使用，而传统的云计算厂商多为IT厂商出身，几乎没有自己的使用，因而阿里云的云渠道对使用更加的友好，迅速发展成为云计算的榜首品牌，赚了很多钱。 在阿里发布其云计算渠道财报之前，人们都猜测，阿里电商赚钱，云也赚钱吗？后来一发布财报，发现不是一般的赚钱。
接下来这几篇将给大家介绍KVM的相关知识，讲到KVM之前我们先了解一下云计算，这也是自己在网上找的一些知识总结。给大家参考一下。 一、云计算的概念 1.1、云是什么 ? 另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 三、云计算基本原理 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。 四、云计算时代 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。
公有云计算平台使企业能够使用全球服务器补充其私有数据中心，将基础设施扩展到任何位置，并根据自身需求扩展和缩减计算资源。这些公私混合云为企业计算应用提供了前所未有的灵活性、价值和安全性。 云和边缘计算有许多优点和用例，并且可以一起使用。 什么是云计算 根据研究机构Gartner的定义，“云计算是一种使用网络技术以服务形式提供可扩展、弹性IT功能的计算方式。” 云计算有许多优点。 降低成本：与云计算相比，使用局域网进行数据处理可以让企业以更低的成本获得更高的带宽和存储。 何时使用边缘计算和云计算？ 边缘计算和云计算具有不同的特点，大多数企业机构最终会同时使用这两种计算。下面是您部署不同工作负载时需要考虑的一些因素。 不同的企业机构所采用的混合云解决方案也有所不同，例如在云端训练+在边缘部署、在数据中心训练+在边缘使用云管理工具、在边缘训练+将模型集中到云端进行联合学习等。云与边缘的结合可以创造无限的可能性。
计算机的性能已经完全不能支持发展的需求，网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能，云计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，2010年云计算概念在中国落地，大量的云计算解决方案、技术与标准开始逐步推广，互联网和IT行业成为第一批云计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算，“云”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补云计算的一些不足而产生的，随着万物互联的时代来临，网络设备增多，数据的传输要求变得非常高，数据传输到云计算中心再处理，增大了系统的延迟，数据量庞大，带宽承受不住，而且数据安全也得不到保障 云计算与边缘计算已经在很多应用场景下开花结果，产生了自身的价值，各种应用产品也随着各种需求而被开发出来，智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分！
云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。 与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。 此外,与在云环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,云基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算对云计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】
十年前云计算兴起和发展，近年“边缘计算”有着云计算一样的势头迅速走红。 分布性：边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。 边缘计算与云计算的关系 也许有人产生疑问，边缘难道是要替代云计算?其实并不是，至少从目前来看，两者是协同的关系。 边缘计算和云计算的关系可以比喻为集团公司的地方办事处与集团总公司的关系。 云计算把握整体，聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长;边缘计算则专注于局部，聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。 因此，边缘计算与云计算互相协同，两者存在紧密的互动协同关系。
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