云计算在这几年被炒的火热之前，大家可能同时也听过另一个名词──网格计算；很多人觉得网格计算跟云计算很像，事实上两者在概念上并没有非常严格的区隔，均可看成是分布式计算(Distributed Computing)衍伸出来的概念。
网格计算 vs 云计算
网格计算(Grid Computing)是通过利用大量异构计算机(通常为桌面)的未用资源(CPU周期和磁盘存储)，将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，运用平行运算，着重企业间或跨企业的资源充分运用，共同解决困难的运算任务。这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。
云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算。由于资源是在互联网上，而在计算机流程图中，互联网常以一个云状图案来表示，因此可以形象地类比为云，“云”同时也是对底层基础设施的一种抽象概念。
云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供。终端用户不需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制，只关注自己真正需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应的服务。虽然云计算源自平行运算的技术，不脱离网格计算的概念，但是云计算更专注在数据的处理。
云计算与网格计算的最大差异在于计算量，云计算大都以单一主机服务用户，主要较偏向少量而多次的计算，少次而大量的计算易使资源用尽，致使其他服务停摆或拒绝服务；网格计算是以多主机来做计算支持，在少次而大量的计算时较为有效率，在此情况下，网格计算域内的计算机资源可互相支持，不会有资源用尽的疑虑。
主流的云技术
˙MapReduce：是Google运用在云计算中的关键技术，让开发者开发大量数据的处理程序。先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配给大量计算机处理，再通过Reduce程序将结果汇整，输出开发者需要的结果。
˙Hadoop：Hadoop是由Google云端基础设施得到启发而开始的开放源代码计划，Hadoop的架构是由Google发表的BigTable及Google File System等文章提出的概念实做而成，以java写成，可以提供大量资料的分布式计算环境，但所用的分布式文件系统与Google不同。Yahoo为该计划最主要的贡献者和使用者。
云计算服务模式
云计算的应用通常以虚拟的型式，把信息技术，包括运算、储存及带宽，以“服务”的形式，通过互联网提供给客户。通过云计算，使用者只要把一个服务当作黑匣子(Black Box)，输入想要进行的动作，不需要知道黑匣子内如何运作，只要等处理结果回传即可。依照服务的类别可分为下列三种模式：
1. 软件即服务(Software as a Service，SaaS)──是通过互联网取得软件部署的一种模式，提供企业随选订阅软件服务(Software on Demand)，从前端的办公室应用如Email, 字处理到后端的数据分析、客户关系管理、业务流程管理及人力资源管理等。代表厂商有Google、 Salesforce、Microsoft等。
2. 平台即服务(platform as a service，PaaS)──PaaS为一种服务型的主机平台或虚拟解决方案集合，用户不用自建硬件主机和操作系统，透过网络租用PaaS服务业者提供的虚拟主机平台，能够省去软硬件维护及管理的人力和时间。通过PaaS，软件业者可以专注于软件开发并加快功能部署上线的时间，知名的业者如Amazon web services与Google App Engine等。
3. 基础设施即服务(Infrastructure as a service，IaaS)──IaaS将IT基础架构变成一种服务，企业以委外的方式将企业内部所需的IT架构交由IaaS厂商提供。相较于建构传统机房需要订购所需的硬件、软件、储存、电力及带宽成本，企业可以更有效率的取得IT资源，用多少付多少。
企业私云(Private Cloud)及混合云(Hybrid Cloud)的概念就是IaaS的延伸。私云将外部资源通过 VPN的方式变成企业内部资源；混合云则结合公云(Public Cloud/SaaS)与私云，更有弹性的将不同厂商提供的云端服务整合起来，敏感数据交由私云进行服务，非机密信息则交由成本更低的公云。
愈来愈多的厂商投入云端服务，表示云端服务市场已成未来趋势，市场兴起代表着企业组织可降低信息服务建构成本，将重心放在核心营运业务上，提升效率及竞争力。不过云端服务的流行同时也带来许多问题，如安全性隐忧、服务等级(Ser[FS:Page]vice Level)是否足以应付组织日常作业要求、与既有系统兼容度等。
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