用户需求的增长，加大了对服务器的需求；服务器需求的增长，又进步了网站设计和构架的难度；网站设计和构架的难度的增长，又需要引入不同的服务器做支撑。云盘算的涌现带来了新一轮的技巧变更，在极大程度上解决了盘算资源被糟蹋在无线牵制的循环里。
有云就有雾，有雾就少不了霾。那么到底什么是云盘算，什么是雾盘算，什么又是霾盘算呢？
云盘算
我们用一种通俗的说法来解释。先来想一下如何让盘算机变强呢，无非就是加CPU，加内存，加硬盘，那如果在服务器被插满的情况下该如何解决呢，也很简略，换成更好的CPU等就好了，但还有一种措施，利用更多的服务器就好了。
好比我司在做一个大的项目需要10000个员工，但是没用足够的工位，这时候我们可以从别的处所借用，这些员工属于别的处所暂时用不到的，他们不需要在我们公司坐班，只需在他们底本的地位上工作，这个前提是雇佣的员工不会泄漏我司的信息。为了保证信息的同步性，需要有人管理和谐分工（并行盘算），还要考虑每个人的工作量（负载均衡）和员工生病离职（热备冗余）等等问题。
云盘算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基础部分组成。云平台作为供给云盘算服务的基础，管理着数量宏大的CPU、存储器、交换机等大批硬件资源，以虚拟化的技巧来来整合一个数据中心或多个数据中心的资源，屏蔽不同底层设备的差别性，以一种透明的方法向用户供给盘算环境、开发平台、软件利用等在内的多种服务。
通常情况下，云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混杂云等。
公有云：第三方供给商为用户供给服务的云平台，用户可通过互联网访问公有云。
私有云：为一个用户单独应用而组建的，对数据存储量、处理量、安全性请求高。
混杂云：是联合了公有云和私有云的优点而组建的。
再者，通过从供给服务的层次可分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）。
雾盘算
雾盘算相较云盘算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的地位不同！
还是上面那个例子，我司雇佣了一批员工帮我们做大项目，单不是所有的业务都需要这些员工亲自解决，比如简略的数据收拾等工作，给他雇几个助手去解决比较简略的业务，既减少了他的压力，又进步了效率。这些小助手就是雾盘算，他们不需要多么强的盘算能力。
如果说云盘算重点放在研究盘算的方法，那么雾盘算更强调盘算的地位。相对于云盘算来说，雾盘算离产生数据的处所更近，云盘算可以简略地懂得为网络盘算，因为云的概念即是指网络。而雾盘算则可以简略地懂得为局域网盘算，雾的概念可以代指散布式的局域网络。“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！
霾盘算
霾盘算就是字面意思-垃圾云，如果云雾没处理好就会变成霾。云盘算和雾盘算虽然概念先进，但并不是说没有毛病。
首先就是安全问题。我如何保障雇佣的员工和助手不会泄漏我司机密呢？目前比较热的云盘算厂商亚马逊、谷歌、IBM、微软、甲骨文、思科、惠普、Salesforce、VMware、阿里等都没有完整解决这个问题，所以很多企业懂得到所用数据的类型和分类后，他们还是会决定通过内部监管来把持这些数据。而绝不会将具备竞争优势或包含用户敏感信息的利用软件放在公共云上，这个也是众多企业保持张望的一个原因。
还有网络延迟或中断的危险，如果因为地震等原因，导致网络中断，那么无论是云还是雾，都无法正常访问了。其他的毛病也有很多，员工之间远距离的通信成本（带宽耗费预算），雇佣的人员过多（费用超支），高技巧员工都是雇佣的，我司的核心竞争力怎么进步（缺乏人力资本）等。
结语：任何事情的发展都会带来两面性，用得好的盘算就是云雾，用的不好就成了霾。在盘算发展的同时，我们还是努力预防霾盘算的涌现，当其涌现时，及时作出补救的措施。未来必定是云盘算和雾盘算相辅相成，相互作用的时代。
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