云计算和网格计算有什么本质区别
云计算_知识点2
1 云计算的计算模式为( B/C ).2（分布式）是公有云计算基础架构的基石。
3（虚拟化）是私有云计算基础架构的基石。
4（并行计算）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题5（集群）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。
6 网格计算是利用（因特网）技术，把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟超级计算机。
7 B/S网站是一种（3层架构）的计算模式。
8 云计算就是把计算资源都放到上（因特网）。
9（云用户端）提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。
打开应用实例与本地操作桌面系统一样。
10（服务目录）帮助云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。
11（管理系统和部署工具）提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。
12（监控端）监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。
13（服务器集群）提供虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据。
14用户可通过（云用户端）从列表中选择所需的服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用。
15 在云计算技术中，（中间件）位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。
16虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（虚拟）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。
云计算与几种常见计算的区别
云计算与几种常见计算的区别集群计算(Cluster Computing)计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。
集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。
集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。
分布式计算(Distributed Computing）分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。
目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。
如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。
这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。
并行计算（Parallel Computing）并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
网格计算（Grid Computing）网格计算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。
框计算是什么,较之云计算有什么区别
框计算是什么，较之云计算有什么区别框计算“框计算”（Box Computing）是2009年8月18日，百度董事长兼首席执行官李彦宏在2009百度技术创新大会上所提出的全新技术概念。
用户只要在”百度框”中输入服务需求，系统就能明确识别这种需求，并将该需求分配给最优的内容资源或应用提供商处理，最终精准高效地返回给用户相匹配的结果。
这种高度智能的互联网需求交互模式，以及“最简单可依赖”的信息交互实现机制与过程，称之为“框计算”。
技术解读“框计算”平台听起来非常神奇，而要通过“框计算”真正实现“最简单可依赖”的互联网服务，“用户需求识别精准分析”和“海量数据对接与指令匹配”等关键技术需要突破。
需求识别所谓"需求识别"，就是确定用户究竟要互联网为他做什么，这是互联网科学最复杂和最具技术含量的一个领域，下面又包括语义分析、行为分析、智能人机交互、海量计算处理等子领域。
以搜索的用户需求识别为例，如有人希望从互联网得到一个“形容很开心的句子”，这个请求首先被拆成不同粒度的20个语义单位进行分析，后台要经过3亿次计算来识别这个需求，并在100亿个网页资源中检索并进行需求分配，而整个过程却需要在不到十分之一秒内完成。
在用户需求识别技术方面，百度目前在全球范围内都是最强的，每天要从搜索框中获取超过10亿次搜索请求，并要在极短时间内对这些需求进行识别响应。
尽管如此，当“框计算”将用户需求从搜索向其他应用领域极大程度延展时，“框计算”后台对用户需求的识别能力还需要大幅度的提升。
数据对接需要实现与繁杂的海量数据及应用实现规模化、同步化、标准化对接；指令匹配在识别出用户需求的同时，更要精准高效地匹配出对应的数据及应用资源，并发出指令，最终才能呈现出用户精准所需的框计算结果。
如何理解框计算的意义1、“框计算”是包装，是营销口号，主体是网络信息和应用的查询与交易平台，非新事物，以苹果应用商店和淘宝为主要参考目标2、与淘宝的异同比较：相同点是都要做包罗万象的开放式平台，做底层结构，做不可或缺的基础设施；不同点是淘宝的交易标的以实物商品为主，虚拟商品为辅；百度的“框”则基本上都是虚拟商品3、跟苹果的应用商店更为接近，都是搞虚拟商品的，不同点是表现形式不同。
云计算与并行计算、网格计算的关系
1.总论
云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。
并行计算不是云计算。
2.云计算萌芽于并行计算
云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始，并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度，希望把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。
这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法，这种方法后来被证明是相当成功的。
3.并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域，专业的用户
并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要，其应用领域也基本限于科学领域。
传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者有较高的专业素质，多数是命令行的操作，这是很多专业人士的噩梦，更不用说普通的业余级用户了。
4.并行计算追求的高性能
在并行计算的时代，人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器，各国不惜代价在计算速度上超越他国，因此，并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”，世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新，一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了，巨额投资无法收回。
5.云计算对于单节点的计算能力要求低
而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器，我们也不用去考虑TOP500的排名，云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加，云计
算的基础架构支持这一动态增加的方式，高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。
云计算与网格计算
收 稿 日期 ：０ ０— ７—１ ２１ ０ ２
源 。网格计算 可以在云 中， 也可 能不在 ， 取决 于什 么样 的 这
上其他类 型的服 务包 括平 台服务 （ ｌ ｏｍ ａ ｅｖｃ ） Ｐａ ｒ ｓａＳ ｒ ｅ 和软 ｆ ｔ ｉ
件 服 务 （ ｏｗ ｒ ａ ｅｖ ｅ ， 台 服 务 提 供 了 用 户 可 以 访 Ｓｆ ａｅ ｓ Ｓｒ ｃ ） 平 ｔ ａ ｉ
中心就可获得更 高负荷 能力的大型企业 ， 不论 哪种情 况服务 消费者都在 Ｉｔ ｔ ｎｅ 上使用所需要 的服务并只为所使用的服 ｍｅ
格计算将独立 的计算机连 接成 一个 大的基础设施 ， 分利用 充
闲置 的资源 ； 效用 计算 就 是支 付在 共享 服务 器 上使 用 的服 务， 就好 像支付公共事业一样 （ 比如电力 、 天然 气等 ） 。通过 网格计算 ， 可以把计算资源作为能够开启关闭的公用事 业来 提供 ， 而云计算更进 一步 ， 以随需提供 计算 资源 ， 可 这样 在使
用公用定价时就可 以避免过度供给 ， 在满足数百万用户 的需 求时也消除 了过度供给的需要 。
服务器 ， 提供服务实例不 需要知 道使用 了哪 种服务 器 ， 以 可
把实例放在不 同的地 理位 置或者 可用 区域 内， ｍ ｚｎ允 许 Ａ ａｏ 使用弹性 Ｉ 址 ， 以动态分配给 实例 。 Ｐ地 可
前期 成本 、 资本 支出和运 营成 本 ， 费者 也不 用关心 云 中的 消
服务 器 和 网 络 怎 么 维 护 ， 费 者 可 以 访 问 任 何 地 方 的 多 台 服 消
Ｙ ｒ ｉ ｅ 使 用成百上 千 台 Ａｎ ｚｎＥ ２实例 在 ３ ｏ Ｔｍ ｓ ｋ ｌａｏ Ｃ ６小时 内
云计算与网格计算的异同点及存在的问题
云计算与网格计算的异同点及存在的问题作者：崔国毅来源：《科技创新导报》 2011年第31期崔国毅(辽宁边防总队葫芦岛边防检查站辽宁葫芦岛 125000)摘要:在当前计算机专业领域,云计算是一个十分热门研究课题。
相比较网格计算,云计算同样具有很强的可伸缩性,涉及到运算资源的统筹协调和计算机网络系统,并对网络提出了较高的要求,但也存在计算重心方面的不同点。
文章分析了云计算应用在存在的突出问题。
关键词:云计算网格计算问题中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)11(a)-0028-01云计算是当今计算机科学领域最为热门的概念之一,也是业界最为时尚的一个话题。
它的产生其实和分布式计算、网格技术以及软件即服务的计算理念的成熟推广关系非常的紧密。
云计算主要的要素包括:瘦客户端、网格计算以及效用计算。
网格计算就是将大的计算任务分发到许许多多的独立运算主体来完成,这样可以充分利用分散的计算资源。
而瘦客户端其实就是客户端,只完成极为少量的运算任务。
云计算则结合了网格运算、瘦客户端的全部特点,通过一种统一的调度及资源管理措施,科学合理分解运算任务,分配运算资源,从而把计算作为一种公共基础资源进行消费和运作。
这种计算模式既充分利用了计算资源利用率,同时也满足了许多需要计算效率的公众的各种需求。
1 云计算和网格计算的异同点云计算和网格计算有许多共同的地方。
首先,它们为了解决大规模系统中运算资源的协作问题,往往需要系统本身具备很强的可伸缩性。
也就是各种运算资源可以快速透明的接入计算网络,而不需要花费很高的人力、物力以及财力成本。
云的规模是可以精致化,也可以集约规模化,包括接入云和网格的处理器和网络基础设施都可以弹性变化。
其次,云计算和网格计算都涉及到运算资源的统筹协调。
即一个大的运算任务可以分解到许许多多运算节点并行来处理,提高运算效率。
这同时也就需要有一个统一的多任务多用户系统能够透明的分解运算任务和分配运算资源。
云计算与网格计算的区别
云计算无非是要解决高性能、高可用性、可伸缩性而已。
云计算与网格计算的区别云计算与网格计算的深入比较当然，从定义上来说，二者都试图将各种IT资源看成一个虚拟的资源池，然后向外提供相应的服务。
云计算试图让“用户透明地使用资源”，而网格计算当初的口号就是让“使用IT资源像使用水电一样简单”。
根据维基百科所提供的定义，云计算是一种宽泛的概念，它允许用户通过互联网访问各种基于IT资源的服务，这种服务允许用户无需了解底层IT基础设施架构就能够享受到作为服务的“IT相关资源”。
而网格的内涵包括两个方面，一个方面是所谓的效用计算或者随需计算，在这一点上面，网格计算跟云计算是非常相似的，都是通过一个资源池或者分布式的计算资源来提供在线的计算或者存储等服务；另外一个方面就是所谓的“虚拟超级计算机”，以松耦合的方式将大量的计算资源连接在一起提供单个计算资源所无法完成的超级计算能力，这也是狭义上的网格计算跟云计算概念上最大的差别，也是本文要讨论的出发点。
目标不同一般来说，谈到网格计算大家都会想到当年风靡一时的搜寻外星人项目，也就是说通过在本机安装一个屏幕保护软件，就能够利用大家每个人的PC闲暇时候的计算能力来参与搜寻外星人的计算。
这也说明了网格的目标，是想要尽可能地利用各种资源。
它通过特定的网格软件，将一个庞大的项目分解为无数个相互独立的、不太相关的子任务，然后交由各个计算节点进行计算。
即便某个节点出现问题，没有能够及时返回结果，也不影响整个项目的进程，甚至即便某一个计算节点突然崩溃，其所承担的计算任务也能够被任务调度系统分配给其他的节点继续完成。
应该说，从这一点来说，作业调度是网格计算的核心价值。
现在谈到云计算的时候，我们就能够立刻想到通过互联网将数据中心的各种资源打包成服务向外提供。
一般来说，尽管云计算也像网格计算一样将所有的资源构筑成一个庞大的资源池，但是云计算向外提供的某个资源，是为了完成某个特定的任务。
比如说某个用户可能需要从资源池中申请一定量的资源来部署其应用，而不会将自己的任务提交给整个网格来完成。
云计算与网格计算分析比较
云计算与网格计算分析比较在当今数字化的时代，计算技术的发展日新月异，云计算和网格计算作为两种重要的计算模式，为解决大规模数据处理和复杂计算问题提供了强大的支持。
然而，尽管它们都致力于提高计算资源的利用效率，但在许多方面仍存在着显著的差异。
云计算，这个在近年来迅速崛起的概念，以其便捷、灵活和按需服务的特点，赢得了众多企业和个人用户的青睐。
简单来说，云计算就像是一个超级大的计算资源库，用户可以根据自己的需求，随时从这个资源库中获取计算能力、存储空间和各种应用服务。
比如，当我们使用在线办公软件、观看视频流媒体或者存储大量照片时，实际上就是在享受云计算带来的便利。
云计算的优势在于其高度的可扩展性。
对于企业来说，如果业务量突然增长，需要更多的计算资源，云计算可以在短时间内迅速为其调配所需的资源，而无需进行大规模的硬件投资和升级。
同时，云计算还提供了可靠的数据备份和恢复服务，大大降低了数据丢失的风险。
而且，由于云计算服务通常由专业的供应商提供，他们拥有强大的技术团队和完善的安全措施，能够更好地保障服务的稳定性和安全性。
相比之下，网格计算则是一种相对较为传统的计算模式。
它将分布在不同地理位置的计算资源通过网络连接起来，形成一个虚拟的超级计算机。
网格计算的重点在于资源的共享和协同工作，以解决那些需要大量计算资源的科学研究和工程计算问题。
网格计算的一个典型应用场景是在科学研究领域，比如气象预测、药物研发和高能物理研究等。
在这些领域，计算任务往往非常复杂，需要整合多个研究机构的计算资源来共同完成。
网格计算通过统一的中间件和协议，实现了不同计算资源之间的无缝连接和协同工作，使得大规模的科学计算成为可能。
然而，网格计算也存在一些局限性。
首先，网格计算的资源共享通常是在特定的组织或机构之间进行，缺乏像云计算那样广泛的商业应用和用户基础。
其次，网格计算的配置和管理相对复杂，需要较高的技术门槛和专业知识。
此外，由于网格计算中的资源往往来自不同的所有者和管理体系，资源的可用性和稳定性可能会受到一定的影响。
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云计算和网格计算有什么本质区别/z/q157731426.htm?w=%CD%F8%B8%F1%BC%C6%CB%E3%BC%BC%CA%F5&spi=1&sr=1&w8=%E7%BD%91%E6%A0%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9 C%AF&qf=10&rn=360[标签：云计算,本质区别,区别]我对云了解的比较深入，对网格计算不太了解，但是初步观察发现相似之处很多，求解两者本质区别限量版回答:4 人气:108 解决时间:2009-10-03 20:35满意答案耐心看吧您可能非常关注云计算和网格计算的比较。
本文介绍了云计算服务类型，云计算和网格计算的相似与不同。
同时本文探讨了云计算优于网格计算的地方，两者面临的共同问题以及一些安全方面的问题。
本文以AmazonWeb Services 为例。
实现云计算需要三个部分：瘦客户机（或者能够在胖瘦之间切换的客户机）、网格计算和效用计算。
网格计算将独立的计算机连接成一个大的基础设施，充分利用闲置的资源。
效用计算就是支付在共享服务器上使用的服务，就好象支付公共事业一样（比如电力、天然气等）。
通过网格计算，可以把计算资源作为能够开启关闭的公用事业来提供。
云计算更进一步，可以随需提供计算资源。
这样在使用公用定价时就可以避免过度供给。
在满足数百万用户的需求时也消除了过度供给的需要。
基础设施即服务消费者通过Internet 可以从完善的计算机基础设施获得服务。
这类服务称为基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）。
基于Internet 的服务（如存储和数据库）是IaaS 的一部分。
Internet 上其他类型的服务包括平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。
PaaS 提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发，SaaS 则提供了完整的可直接使用的应用程序，比如通过Internet 管理企业资源。
作为Infrastructure as a Service (IaaS) 在实际应用中的一个例子，The New York Times 使用成百上千台Amazon EC2 实例在36 小时内处理TB 级的文档数据。
如果没有EC2，The New York Times 处理这些数据将要花费数天或者数月的时间。
IaaS 分为两种用法：公共的和私有的。
Amazon EC2 在基础设施云中使用公共服务器池。
更加私有化的服务会使用企业内部数据中心的一组公用或私有服务器池。
如果在企业数据中心环境中开发软件，那么这两种类型都能使用，而且使用EC2 临时扩展资源的成本也很低—比方说测试。
结合使用两者可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期。
Amazon Web 服务使用EC2，客户可以创建自己的Amazon Machine Images (AMI)，包括操作系统、应用程序和数据，并控制在给定的时候每个AMI 有多少实例运行。
客户为占用的实例时间（和带宽）付费，高峰的时候增加计算资源，不需要的时候减少计算资源。
EC2、Simple Storage Service (S3) 及其他Amazon 产品能够通过Internet 为数百万用户提供服务。
Amazon 提供了从单核的x86 服务器到8 核的x86_64 服务器等五种不同类型的服务器。
提供服务实例不需要知道使用了哪种服务器。
可以把实例放在不同的地理位置或者可用区域内。
Amazon 允许使用弹性IP 地址，可以动态分配给实例。
云计算使用云计算，企业马上就能大幅提高自己的计算能力，而不需要投资新的基础设施，开展新的培训或者购买新的软件许可证。
云计算最适合希望将数据中心基础设施全部外包的中小型企业，或者希望不用花费高额成本建立更大的数据中心就可获得更高负荷能力的大型企业。
不论哪种情况，服务消费者都在Internet 上使用所需要的服务并只为所使用的服务付费。
服务消费者不用再守在PC 旁边使用PC 上的应用程序，或者购买针对特定智能手机、PDA 及其他设备的版本。
消费者不必拥有云中的基础设施、软件或平台，因此降低了前期成本、资本支出和运营成本。
消费者也不用关心云中的服务器和网络怎么维护。
消费者可以访问任何地方的多台服务器，不需要知道使用的是哪一台服务器以及它们的位置。
网格计算云计算是从网格计算演化来的，能够随需应变地提供资源。
网格计算可以在云中，也可能不在，这取决于什么样的用户在使用它。
如果用户是系统管理员和集成商，他们就会关心如何维护云。
他们升级、安装和虚拟化服务器与应用程序。
如果用户是消费者，就不必关心系统是如何运行的。
网格计算要求软件的使用可以分为多个部分，将程序的片段作为大的系统映像传递给几千个计算机中。
网格的一个问题是如果某个节点上的软件片段失效，可能会影响到其他节点上的软件片段。
如果这个片段在其他节点上可以使用故障转移组件，那么就可以缓解问题，但是如果软件片段依赖其他软件片段完成一项或多项网格计算任务，那么问题仍然得不到解决。
大型系统镜像以及用于操作和维护的相关硬件可能造成很高的资本和运营支出。
异同点云计算和网格计算都是可伸缩的。
可伸缩性是通过独立运行在通过Web 服务连接的各种操作系统上的应用程序实例的负载平衡实现的。
CPU 和网络带宽根据需要分配和回收。
系统存储能力根据特定时间的用户数量、实例的数量和传输的数据量进行调整。
两种计算类型都涉及到多承租（multitenancy）和多任务，即很多用户可以执行不同的任务，访问一个或多个应用程序实例。
通过大型的用户池共享资源来降低基础设施成本，提高峰值负荷能力。
云计算和网格计算都提供了服务水平协议（SLA）以保证可用性，比如99%。
如果服务达不到承诺的正常运行时间，消费者将由于数据延迟而得到服务补偿。
Amazon S3 在云中提供了存储和数据检索Web 服务。
设置在S3 中能够存储的对象数量的最大上限。
可以存储只有一个字节的对象，也能存储5 GB 甚至TB 级的对象。
S3 对于对象的每个存储位置使用“桶（bucket）” 作为容器。
这些数据采用和Amazon 电子商务网站相同的数据存储基础设施安全地实现存储。
虽然网格中的存储计算非常适合数据密集型存储，但是存储一个字节大小的对象从经济上来说不合适。
在数据网格中，分布式数据的数量必须足够大才能发挥最大效益。
计算型网格关注的是计算量非常大的操作。
云计算中的Amazon Web Services 提供了两种实例：标准和高CPU。
需要考虑的问题云计算和网格计算面临着四个问题：阈值策略、互操作性、隐含成本、异常行为。
阈值策略假设有一个程序在云中进行信用卡验证，并且碰到了十二月份的销售旺季。
于是我们发现了更高的需求，于是创建了更多的实例来满足这种需求。
随着销售旺季的过去，这种需求就会减少，资源实例被回收并重新分配给其他应用。
为了检验程序能否工作，在转入真正的生产环境之前，在可行性试验（pilot study）阶段需要开发、改进并实现一种阈值策略。
看看这种策略能否发现需求的突然增加，从而创建更多的实例以满足这些需求。
看看如何回收闲置的资源并转移到其他工作。
互操作性问题如果企业外包或者和一家云计算供应商共同创建应用程序，可能会发现很难转向其他采用私有API 或者具有不同导入和导出数据格式的供应商。
这就造成了两家云计算供应商之间的互操作性问题。
可能需要改变数据的格式或者应用程序逻辑。
虽然还没有出现API 或者数据导入和导出的云计算业界标准，但IBM 和Amazon Web Services 展开了合作以实现互操作性。
隐含成本云计算并没有告诉您隐含的成本有哪些。
比方说，如果企业要使用服务提供商提供的云中的存储服务和包含TB 级数据的数据库应用程序，可能需要支付很高的网络费用。
这笔费用要比在购买新的基础设施、培训新的雇员或者购买新的软件许可证方面节省的成本高。
网络成本的另一个例子是，如果企业距离云提供商很远，可能会遇到很长的延迟，尤其是在流量大的情况下。
无法预料的行为假设信用卡验证应用程序在企业内部数据中心运行的很好。
需要通过可行性试验对云中的应用程序进行检验，以检查是否存在无法预料的行为。
比方说，检查应用程序如何验证信用卡，在十二月份的销售高峰期如何分配资源和释放闲置的资源，并转向其他任务。
如果发现信用卡验证或者释放闲置资源出现异常的结果，那么就需要在将其放入云中之前解决这些问题。
安全问题2008 年2 月，Amazon S3 和EC2 遭遇了三个小时的宕机。
尽管SLA 提供了数据恢复和针对这种情况的补偿，但这个期间用户失去了销售机会，高管人员得不到需要的重要业务信息。
不要被动地等待宕机的发生，用户应该自己检查安全性—看看供应商能在多大程度上恢复数据。
测试非常简单。
不需要特殊的工具。
只需要请求过去存储的数据看看供应商恢复它需要多长时间。
如果时间很长，问问供应商在不同情况下能获得多少服务补偿。
检查校验和是否匹配原来的数据。
安全测试的一个方面是用一种可信的算法在本地机器上加密数据，然后使用解密密匙访问云中远程服务器上的数据。
如果无法读取曾经访问过的数据，那么就是加密密匙被破坏了或者供应商使用了自己的加密算法。
可能需要向供应商了解该算法。
另一个是云中数据潜在的问题。
为了保护数据，可能需要管理自己的私有密匙。
询问供应商私有密匙的管理问题。
如果签署的话，Amazon 将提供证书。
云中的软件开发使用高端数据库开发软件，最可能的选择是使用企业内部数据中心的云服务器池，测试的时候可以使用Amazon Web 服务临时扩展资源。
这样项目管理人员可以更好地控制成本、管理安全问题和分配资源。
项目管理人员可以为不同的云类型分配不同的硬件资源：Web 开发云、测试云和产品云。
不同类型的云成本也是不一样的。
开发云的单位时间成本可能低于产品云，因为SLA 和安全性等附加特性都分配在产品云中。
管理人员可以将项目限制为特定的云。
比方说，产品云的部分服务可用于产品配置。
开发云的服务仅用于开发。
为了优化软件开发项目不同阶段的资产，管理人员可以按项目和用户跟踪使用情况，从而获得成本数据。
如果发现成本很高，管理人员可花费较低的成本使用Amazon EC2 临时扩展资源，只要安全和数据恢复问题已经得到解决。
环境友好的云计算云计算的动机之一就是更高的环境友好性。
首先，减少了企业内部数据中心运行应用程序需要的硬件，使用云计算替代它们可以减少运行硬件和降低其温度需要的电能。
将这些系统整合到远程中心里，可以更有效地进行管理。
其次，云计算技术提高了电信技术，比如远程打印和文件传输，有可能降低办公空间、购买新家具、淘汰旧家具、办公室清洁等方面的需求。