我們身邊的“云”

“云”在哪里？其實，云計算技術在網絡服務中已經隨處可見，例如我們現在日常生活中會有用到的云桌面、云辦公、云會議、云電視、云路由，云U盤等，還有那些比較超前的概念，也逐漸實現應用的云物流，云社區，云物聯，云搜索，云游戲，云電腦等等。用戶不必了解其背后的運行原理，也無需自備一些硬件和軟件，就可以在“云端”自由地瀏覽、辦公或娛樂。

白領蕭瀟(化名)對任何科技新知都難以表現出興趣，“云？聽說過，是什么？”很快她就投入到了對附近商場打折活動的熱切關注中。其實，像蕭瀟一樣，我們往往享受到了“云”的便利，卻又對它視而不見。

蕭瀟每天到公司的第一件事就是掃一遍幾大門戶網站的新聞頁面，百度和谷歌在工作中更是必不可少，她不知道，其實，現在如果是業務足夠龐大的網站，背后無不有云計算的支撐。

蕭瀟討厭學科學，但是個蘋果迷，各種“蘋果”一應俱全。把聯系人、照片上傳到網絡，無論是iPhone(蘋果手機)、iPad(蘋果平板電腦)還是別的什么設備都能隨時訪問，她不知道這正是云存儲的概念。

蕭瀟當然也不了解，如果不是用了云計算，她的淘寶體驗也會大打折扣。打開網頁的時間會從兩秒掉到五秒，每個網頁上，也不會再有那么多精美的圖片，翻頁就要翻得手抽筋。

相比而言，白領小強(化名)算是一個“云中達人”。周末外出候車或坐車時，小強會拿出智能手機，點開“云瀏覽器”了解當天的新聞，“云中轉”可以節省不少數據流量。平時到了工作單位后，他經常打開某知名網絡公司開發的“云桌面”，里面包括微博、即時聊天工具、云存儲、制圖工具和文字處理工具等，而這些通過“云桌面”實現的功能完全是在“云端”實現的，不必在本地計算機安裝這些軟件。回到家后，如果有閑暇，小強還可以借助“云桌面”免費閱讀很多雜志，或者玩些斗地主之類的游戲。小強覺得“云”在一定程度上便利了自己的工作和生活。

“我從來沒有丟過個人數據，也從沒有備份過計算機，這是云計算的功勞。”喬布斯曾經說。這也許能解釋為什么他在病重時，依然出現在“蘋果云”的發布會上。

云計算讓很小、很便宜的服務器連在一起，卻完成了一個龐大的工程，未來通過云計算，我們不僅可以簡化我們的電子設備，更可以充分利用每一臺電腦的資源。電影和動漫行業將因此大大降低成本，軟件的開發也將不會是軟件工程師的專*，統計行業和數據分析行業也變得更加輕松……這些都在改變著我們的生活。

什么是“云”

互聯網發展的早期，技術人員都習慣把互聯網畫成一朵“云”，簡化了技術細節和復雜機制，討論新技術的時候才能更方便。技術員的小浪漫，在多年以后被賦予了重大意義，“云”如今已經成了最炙手可熱的詞匯。

什么是“云”？有個不算嚴謹，但野心勃勃的解釋：把一切都拿到網絡上，再從網絡上得到一切。“云”就是網絡。

簡單地說，云計算是一種基于因特網的超級計算模式。在遠程的數據中心，幾萬甚至幾千萬臺電腦和服務器連接成一片，依靠集體智慧，扮演著“超級計算機”的角色。用戶則通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按各自的需求進行存儲、運算。

你也許對此并不陌生，我們有時會把文件和照片上傳到電子郵箱，讓網絡替我們保管而解放出我們的硬盤。是的，這正是云理論的小小應用，只不過，強大無比的“云”能做的遠遠不止這些。

創新工場董事長兼首席執行官李開復曾用“錢莊和銀行”來打比方：最早人們只是把錢放在枕頭底下，后來有了錢莊，很安全，不過兌現起來比較麻煩。現在發展到可以從任何一個銀行網點取錢，甚至通過ATM(自動柜員機)就可實現。既然互聯網上有每秒超過10萬億次的運算能力，讓我們予取予求，電腦主機也許可以消失了，手機、汽車、電視、手表同樣能夠上網，你所需要的只是一塊屏幕。

也有人認為，云將共享的軟硬件資源和信息按需提供給用戶，整個運行方式更像電網，從古老的單臺發電機模式轉向了電廠集中供電的模式，計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。這也許將改變科技世界的游戲規則。

關于“云”的想象還有很多，不過，它們正在變為現實，還是將成為“神話”？

“云”概念的形成（以谷歌為例）

聽上去玄而又玄的“云”，在谷歌著名的“20%時間”里第一次現出了形狀。“20%時間”是谷歌分配給員工用于獨立開發項目的時間，他們可以在這段時間里干自己感興趣的事。2006年秋天，工程師比希利亞在谷歌董事長施密特支持下推出谷歌的新戰略“云”計劃，雛形正是其在20%時間里推進的項目“谷歌101”。

那時候，一出大學就進了谷歌的比希利亞每天都要搭班車長途跋涉到谷歌，進行10小時的搜索運算法則的編寫工作。然而，他真正的想法卻是回到學校和他的導師一起工作。比希利亞為此申請在他的母校啟動一門課程，引導學生們按照谷歌的思維編程開發，學會如何處理浩如煙海的數據。

這可能僅僅會成為一個教育項目，但是，市場關系和科技環境的變化，似乎已經預示著比希利亞已經站在了一個未來科技“燈塔”的腳下。

當時，幾乎在每個領域，大量數據簡直要把科學家們淹沒了。絕大多數科學家缺少設備來存儲和篩檢他們。比希利亞認為，行業的思維已經改變了，互聯網上的數據量將以千倍的速度增長，原來的計算模式甚至數據中心都難以為繼。而當大規模的計算機形成集群時，其檢索