Google云计算原理
Google云计算原理
引言概述：云计算作为当今信息技术领域的热点技术之一，在现代社会中，已经成为了各行各业不可或缺的一部分。
作为全球最大的互联网公司之一，Google的云计算平台在业界有着极高的声誉。
本文将重点介绍Google云计算原理的相关内容，包括其架构、安全性、可扩展性以及机器学习等方面，旨在使读者对Google云计算平台有更深入的了解。
正文内容：一、Google云计算架构1.数据中心架构a.Google数据中心规模及分布情况b.数据中心的层次结构和组成元素c.数据中心网络架构及其优势2.虚拟化技术a.介绍Google在虚拟化领域的最新技术和发展b.虚拟机管理及资源调度c.虚拟化在Google云计算中的作用和优势3.分布式存储系统a.Google文件系统(GFS)的原理和优势b.分布式文件系统和对象存储的比较c.实现大规模数据处理的分布式文件系统架构二、Google云计算平台的安全性1.数据隔离与保护a.数据隔离的重要性及Google的解决方案b.访问控制和身份认证机制c.数据加密和解密技术2.系统和网络安全性a.Google网络安全架构的特点和设计原则b.服务器和虚拟机的安全管理c.防火墙和入侵检测系统的应用3.数据备份和恢复a.Google云计算平台的数据备份策略b.容错和故障恢复机制c.数据冗余和镜像技术的应用三、Google云计算平台的可扩展性1.水平扩容a.数据中心资源的动态调整和分配b.网络和存储的动态扩容策略c.负载均衡和自动扩展机制2.弹性计算a.弹性资源管理和优化b.虚拟机的自动迁移和负载均衡c.弹性计算的成本效益和应用案例3.可用性和可靠性a.服务水平协议(SLA)的实现和管理b.系统冗余和容错技术在Google云计算中的应用c.故障预测和自动恢复机制四、Google云计算平台上的机器学习1.云端机器学习平台a.机器学习在云计算平台中的应用场景b.Google云计算平台提供的机器学习服务和工具c.云端机器学习算法和模型的训练与部署2.数据处理和分析a.大规模数据处理和分析的需求b.Google云计算平台支持的大数据处理工具和框架c.数据流处理和实时分析的实现原理3.与机器学习a.深度学习和的关系b.GoogleTensorProcessingUnit(TPU)的介绍和应用c.机器学习在Google云计算平台上的最新进展五、总结通过对Google云计算原理的详细介绍，我们可以看到Google 在云计算领域的核心竞争力和创新能力。
Google云计算原理
1、Google 云计算文件系统GFS/GFSIIGFSII cell 是Google 文件系统中最基础的模块。
任何文件和数据都可以利用这种底层模块。
GFSII 通过基于Linux 分布存储的方式，对于服务器来说，分成了主服务器（Master Servers）和块存储服务器（Chunk Servers），GFS上的块存储服务器上的存储空间以64MB为单位，分成很多的存储块，由主服务器来进行存储内容的调度和分配。
每一份数据都是一式三份的方式，将同样的数据分布存储在不同的服务器集群中，以保证数据的安全性和吞吐的效率提高。
当需要对于文件、数据进行存储的时候，应用程序之间将需求发给主服务器，主服务器根据所管理的块存储服务器的情况，将需要存储的内容进行分配，并将可以存储的消息（使用那些块存储服务器，那些地址空间），有应用程序下面的GFS 接口在对文件和数据直接存储到相应的块存储服务器当中。
块存储服务器要定时通过心跳信号的方式告知主服务器，目前自己的状况，一旦心跳信号出了问题，主服务器会自动将有问题的块存储服务器的相关内容进行复制。
以保证数据的安全性。
2、Google 并行计算构架–Mapreduce有了强大的分布式文件系统，Google 遇到的问题就是怎么才能让公司所有的程序员都学会些分布式计算的程序呢？于是，那些Google 工程师们从lisp和其他函数式编程语言中的映射和化简操作中得到灵感，搞出了Map/Reduce 这一套并行计算的框架。
Map/Reduce 被Google 拿来重新了Google Search Engine的整个索引系统。
而Doug Cutting同样用Java 将这一套实现和HDFS合在一起成为Hadoop的Core。
MapReduce是Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。
gcm原理(一)
gcm原理(一)GCM推送服务的原理概述•GCM（Google Cloud Messaging）是由Google提供的一种推送服务。
•它可以通过云端发送消息给安装了特定应用程序的设备。
GCM的基本原理1.注册–应用程序首先需要在GCM服务器上注册。
–注册时，应用程序会提供一个唯一的识别码（Registration ID）。
2.消息发送–应用程序通过GCM服务器发送带有特定识别码的消息。
–消息可以是纯文本、负载数据或者通知。
3.GCM服务器–GCM服务器负责将消息传送给设备。
–它通过与设备建立长连接，保持设备的在线状态。
–GCM服务器还负责管理设备和识别码之间的映射关系。
4.设备接收–当设备收到消息时，GCM会通过系统通知栏或应用程序内部机制显示通知，或者触发应用程序的逻辑操作。
GCM的工作流程1.应用程序通过GCM API将设备上的唯一识别码和注册信息发送给GCM服务器。
2.GCM服务器将设备的唯一识别码存储起来，并为其分配一个设备标记。
3.当发送通知给设备时，应用程序发送消息和识别码给GCM服务器。
4.GCM服务器接收到消息后，会根据识别码找到对应的设备。
5.GCM服务器将消息发送给目标设备。
6.当设备接收到消息后，系统通知栏会显示通知或应用程序进行逻辑处理。
GCM的优势和应用场景•GCM采取了异步传输机制，可以发送大量的消息。
•它还支持多种数据格式和通知类型。
•GCM广泛应用于社交网络、电商、即时通讯等各种移动应用。
总结•GCM是一种强大的推送服务，利用云端服务器将消息发送给设备。
•它通过设备的唯一识别码管理消息的发送和接收。
•GCM可以满足大规模消息推送的需求，广泛应用于各种移动应用。
以上是GCM推送服务的基本原理和工作流程，希望能帮助你更好地理解和使用GCM。
GCM的注册过程1.应用程序发起注册请求–应用程序通过GCM API向GCM服务器发送注册请求。
–请求中包含应用程序的包名和凭据信息。
Google云计算原理
Google云计算原理Google云计算原理1.介绍1.1 概述Google云计算是一项基于云计算技术的服务，用户可以通过互联网访问Google云上的各种计算资源和服务，包括计算、存储、数据库、机器学习等。
1.2 优势- 弹性扩展：Google云计算支持根据需求动态扩展计算资源，以适应不同的业务需求。
- 可靠性：Google拥有全球范围的数据中心，提供高可用性和持久性的计算资源。
- 安全性：Google云计算提供多重安全保护措施，包括数据加密、身份验证和访问控制等，确保用户数据的安全。
- 灵活性：Google云计算提供多种计算模型和编程接口，方便用户根据需求选择最适合的解决方案。
2.计算模型2.1 虚拟机实例- 虚拟机实例是最基本的计算资源，用户可以根据需求创建和管理虚拟机实例，自定义大小、操作系统和软件配置等。
- 虚拟机实例的计费方式有按需计费和预付费两种模式，用户可以根据实际需求选择适合的计费方式。
2.2 容器- 容器是一种轻量级的计算单元，可以在不同的环境中运行，比如虚拟机、物理机或者云平台。
- Google提供的容器服务（Google Kubernetes Engine）可以帮助用户管理和调度容器，实现高效的容器化部署。
2.3 服务器无状态函数- 服务器无状态函数是一种无需预留或管理服务器的计算模型，用户只需要编写函数代码并到云平台，即可在需要时触发函数执行。
- Google提供的服务器无状态函数服务（Google Cloud Functions）可以自动扩展和管理函数实例，提供快速、无缝的函数执行环境。
3.存储服务3.1 对象存储- 对象存储是一种提供可扩展、高可用性的存储服务，用户可以将文件以对象的形式存储在云上，通过HTTP或者HTTPS访问。
- Google提供的对象存储服务（Google Cloud Storage）可以用于存储和管理各种类型的数据，包括图片、视频、日志文件等。
云计算的应用与发展概论
云计算的服务方式
SaaS（软件即服务）：提供给消费者的服务是运营商运 行在云计算基础设施上的应用程序，消费者可以在各种 设备上通过客户端界面访问，如浏览器（例如基于Web的 邮件）。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施， 包括网络、服务器、操作系统、存储，甚至独立的应用 能力等等，消费者仅仅需要对应用进行有限的，特殊的 配置。简单来说：SaaS给你的就是访问应用的客户端或 者Web界面。
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云计算的服务方式
IaaS（基础架构即服务）: 提供给消费者的服务是处理能 力、存储、网络和其他基本的计算资源，用户能够利用这 些计算资源部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程 序。消费者不能管理或控制任何云计算基础设施，但能控 制操作系统、储存、部署的应用，也有可能获得有限制的 网络组件（例如，防火墙、负载均衡器等）的控制。简单 来说：IaaS给你的是远程的登录终端界面（虚拟服务器） 或者Web Service接口（云存储）。
所用即所付
技术模式
用户单一
可扩展, 有弹性, 动态, 多用户
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云计算的发展及其面临的挑战
• 服务器+客户端云服务平台+客户端 • 公共标准+数据安全 • 各个公司的云计算平台没有标准，难以迁移 • 数据虽然对外比较安全，但是用户感觉将加密的数据，及
云计算的现状
• IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台, 为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自 我管理和自我修复的虚拟化云计算软件,使来自全球的应用可以 访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环 境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。 欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR,以 “无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月,IBM宣布将 投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数 据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云 计算中心。
云计算的基本原理
云计算的基本原理
云计算的基本原理是通过网络连接分布式计算资源，将计算能力、存储能力和软件应用服务等 IT 资源提供给用户，以满足
用户的需求。
具体来说，云计算的基本原理包括以下几个方面：
1. 虚拟化：云计算基于虚拟化技术，将底层的物理硬件资源（如计算机、存储设备等）抽象出来，形成虚拟机、虚拟磁盘等虚拟资源，使其能够灵活地分配和管理。
2. 弹性伸缩：云计算平台可以根据用户的需求动态分配和释放计算资源，根据负载情况进行自动的伸缩调整，实现高效的资源利用和灵活的扩展能力。
3. 多租户管理：云计算平台可以同时为多个用户提供服务，通过严格的隔离和安全机制，确保各用户之间的数据和应用程序互不干扰。
4. 服务化管理：云计算平台提供统一的管理界面和接口，用户可以通过 Web 界面、API 等方式对资源进行管理和操作，实
现资源的自助获取和自动化管理。
5. 高可用性和容错性：云计算平台通过分布式部署和冗余备份，提供高可用的服务，并能够在硬件故障或其他异常情况下快速恢复。
总的来说，云计算的基本原理是利用虚拟化、弹性伸缩、多租户管理、服务化管理和高可用性等技术手段，将计算资源和服务封装成服务，通过互联网实现按需获取和使用，从而提供灵活、高效、可靠的计算能力和服务。
Google云计算简介
Google云计算简介Google云计算简介1·什么是云计算云计算是将计算资源（如服务器、存储设备）通过互联网提供给用户使用的一种技术。
它可以提供弹性的计算能力、灵活的存储空间和便捷的服务。
2·云计算的主要特点●弹性和可伸缩性：根据实际需求，用户可以随时增加或减少计算资源。
●资源共享：多个用户可同时使用云计算平台的资源，提高资源利用率。
●提供即服务（IaaS）：云平台提供虚拟机和物理机等基础设施，用户可通过网络访问并使用这些资源。
●用户自助服务：用户可以根据自己的需求自主配置和管理云计算资源。
●高可用性和容错性：云计算平台具备高可用性和容错机制，确保用户的服务稳定可靠。
3·云计算的主要类型●公有云：由云服务提供商如Google等提供的云计算服务，多租户模式，用户共享云服务提供商的基础设施和资源。
●私有云：由组织内部搭建和管理的云计算环境，适用于对安全性要求较高的企业或组织。
●混合云：结合公有云和私有云的特点，根据需求选择将应用和数据部署在公有云或私有云中。
4·Google云计算平台●Google Cloud Platform（GCP）是Google提供的云计算平台，包括计算、存储、数据库、等各种服务。
●GCP的核心服务包括Google Compute Engine（计算引擎）、Google Cloud Storage（云存储）和Google Cloud SQL（云数据库）等。
●GCP提供全球范围的数据中心，为用户提供高可靠性和低延迟的服务。
5·云计算的优势和应用场景●成本节约：用户无需购买昂贵的硬件设备，只需按需使用云计算平台的资源。
●灵活性和可扩展性：用户可根据实际需求灵活调整计算资源的使用量，实现快速扩展。
●数据备份和容灾：使用云储存服务可将数据备份到多个数据中心，提高数据安全性和容灾能力。
●和大数据分析：云计算平台提供丰富的和大数据分析工具，帮助用户处理和分析海量数据。
云计算工作原理
云计算工作原理云计算是一种基于互联网的计算模式，它提供了一种灵活、便捷、高效的方式来存储、管理和处理数据。
云计算工作原理涉及到虚拟化技术、分布式系统和网络通信等多个方面，下面将详细介绍云计算的工作原理。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基础，它将物理资源（如服务器、存储设备和网络设备）进行抽象，形成虚拟资源，并将其提供给用户使用。
通过虚拟化技术，用户可以在云端获取到所需的计算资源，而无需关心实际的硬件设备和底层细节。
在云计算中，常用的虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化。
服务器虚拟化通过将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器都可独立运行不同的操作系统和应用程序。
存储虚拟化将分散的存储设备汇总管理，提供统一的数据存储和访问接口。
网络虚拟化则可以将物理网络资源划分为多个逻辑网络，实现隔离和资源共享。
二、分布式系统云计算基于分布式系统架构，它将大规模的计算和存储任务分散到多台服务器上进行处理。
分布式系统由多个节点组成，节点之间通过网络进行通信和协作，共同完成用户的计算任务。
在分布式系统中，每个节点都拥有一定的计算和存储能力，可以独立运行任务，在需要时进行协作。
分布式系统通过将任务分解成多个子任务，并将其分配给不同的节点进行并行处理，提高了计算效率和可靠性。
同时，分布式系统还具备自动负载均衡和故障恢复的能力，可以根据需求自动调整资源分配，提供高可用性和弹性扩展。
三、网络通信云计算依赖于互联网进行数据传输和服务交互。
用户通过互联网连接到云计算平台，将数据上传到云端进行处理，或从云端下载计算结果。
云计算平台通过网络将用户的请求传递给相应的服务器节点，并将处理结果返回给用户。
在云计算中，网络通信需要具备高速、稳定和安全的特点。
为了提高数据传输的效率，云计算通常采用各种网络优化技术，如负载均衡、内容分发网络（CDN）和动态路由选择等。
此外，为了保护数据的安全性，云计算还采用了数据加密、身份认证和访问控制等安全机制，确保数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改。
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第1章绪论很少有一种技术能够像“云计算”这样，在短短的两年间就产生巨大的影响力。
Google、亚马逊、IBM和微软等IT巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及，一些学术活动迅速将云计算提上议事日程，支持和反对的声音不绝于耳。
那么，云计算到底是什么？发展现状如何？它的实现机制是什么？它与网格计算是什么关系？。
本章将分析这些问题，目的是帮助读者对云计算形成一个初步认识。
1.1 云计算的概念云计算（Cloud Computing）是在2007年第3季度才诞生的新名词，但仅仅过了半年多，其受到关注的程度就超过了网格计算（Grid Computing），如图1-1所示。
搜索量指数Google Tronds云计算网格计算图1-1 云计算和网格计算在Google中的搜索趋势然而，对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释，目前还没有公认的定义。
本书给出一种定义，供读者参考。
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。
这种资源池称为“云”。
“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。
用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。
云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池（Computing Pool）的概念非常相似[3][4]。
网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。
这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。
之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大；云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的；云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。
之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一亚马逊公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”（Elastic Computing Cloud），并取得了商业上的成功。
有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水和电一样，取用方便，费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。
云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility Computing）、将基础设施作为服务IaaS （Infrastructure as a Service）、将平台作为服务PaaS（Platform as a Service）和将软件作为服务SaaS（Software as a Service）等概念混合演进并跃升的结果。
从研究现状上看，云计算具有以下特点。
1）超大规模。
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，亚马逊、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。
“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
2）虚拟化。
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取服务。
所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。
3）高可靠性。
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
4）通用性。
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。
5）高可扩展性。
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
6）按需服务。
“云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。
（7）极其廉价。
“云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云；“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低；“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升；“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。
因此“云”具有前所未有的性能价格比。
Google中国区前总裁李开复称，Google每年投入约16亿美元构建云计算数据中心，所获得的能力相当于使用传统技术投入640亿美元，节省了40倍的成本。
因此，用户可以充分享受“云”的低成本优势，需要时，花费几百美元、一天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的数据处理任务。
云计算按照服务类型大致可以分为三类：将基础设施作为服务IaaS、将平台作为服务PaaS和将软件作为服务SaaS，如图1-2所示。
IaaS将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如亚马逊云计算AWS（Amazon Web Services）的弹性计算云EC2和简单存储服务S3。
在IaaS环境中，用户相当于在使用裸机和磁盘，既可以让它运行Windows，也可以让它运行Linux，因而几乎可将软件作为服务 SaaS （Software as a Service ） 如：Salesforce online CRM专用 通用 将平台作为服务PaaS （Platform as a Service ） 将基础设施作为服务 IaaS （Infrastructure as a Service ） 如：Google App Engine Microsoft Windows Azure如：Amazon EC2/S3图1-2 云计算的服务类型以做任何想做的事情，但用户必须考虑如何才能让多台机器协同工作起来。
AWS 提供了在节点之间互通消息的接口简单队列服务SQS （Simple Queue Service ）。
IaaS 最大的优势在于它允许用户动态申请或释放节点，按使用量计费。
运行IaaS 的服务器规模达到几十万台之多，用户因而可以认为能够申请的资源几乎是无限的。
同时，IaaS 是由公众共享的，因而具有更高的资源使用效率。
PaaS 对资源的抽象层次更进一步，它提供用户应用程序的运行环境，典型的如Google App Engine 。
微软的云计算操作系统Microsoft Windows Azure 也可大致归入这一类。
PaaS 自身负责资源的动态扩展和容错管理，用户应用程序不必过多考虑节点间的配合问题。
但与此同时，用户的自主权降低，必须使用特定的编程环境并遵照特定的编程模型。
这有点像在高性能集群计算机里进行MPI 编程，只适用于解决某些特定的计算问题。
例如，Google App Engine 只允许使用Python 和Java 语言、基于称为Django 的Web 应用框架、调用Google App Engine SDK 来开发在线应用服务。
SaaS 的针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务，如Salesforce 公司提供的在线客户关系管理CRM （Client Relationship Management ）服务。
SaaS 既不像PaaS 一样提供计算或存储资源类型的服务，也不像IaaS 一样提供运行用户自定义应用程序的环境，它只提供某些专门用途的服务供应用调用。
需要指出的是，随着云计算的深化发展，不同云计算解决方案之间相互渗透融合，同一种产品往往横跨两种以上类型。
例如，Amazon Web Services 是以IaaS 发展的，但新提供的弹性MapReduce 服务模仿了Google 的MapReduce ，简单数据库服务SimpleDB 模仿了Google 的Bigtable ，这两者属于PaaS 的范畴，而它新提供的电子商务服务FPS 和DevPay 以及网站访问统计服务Alexa Web 服务，则属于SaaS 的范畴。
1.2 云计算发展现状由于云计算是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。
Google 、亚马逊、IBM 、微软和Yahoo 等大公司是云计算的先行者。
云计算领域的众多成功公司还包括VMware 、Salesforce 、Facebook 、YouTube 、MySpace 等。
亚马逊研发了弹性计算云EC2（Elastic Computing Cloud ）和简单存储服务S3（Simple Storage Service ）为企业提供计算和存储服务。
收费的服务项目包括存储空间、带宽、CPU资源以及月租费。
月租费与电话月租费类似，存储空间、带宽按容量收费，CPU 根据运算量时长收费。
在诞生不到两年的时间内，亚马逊的注册用户就多达44万人，其中包括为数众多的企业级用户。
Google是最大的云计算技术的使用者。
Google搜索引擎就建立在分布在200多个站点、超过100万台的服务器的支撑之上，而且这些设施的数量正在迅猛增长。
Google的一系列成功应用平台，包括Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。
采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的终端十分便利地访问和共享这些数据。
目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。
Google值得称颂的是它不保守，它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和Bigtable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。
相应的，模仿者应运而生，Hadoop是其中最受关注的开源项目。
IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。
它包括一系列自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池，使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。
IBM正在与17个欧洲组织合作开展名为RESERVOIR的云计算项目，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号，欧盟提供了1.7亿欧元作为部分资金。
2008年8月，IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造，并计划2009年在10个国家投资3亿美元建设13个云计算中心。
微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。