激荡十年：云计算的过去、现在和未来
计算机科学的未来发展：趋势与展望
计算机科学的未来发展：趋势与展望随着科技的不断进步和创新，计算机科学在过去几十年里取得了巨大的突破和进展。
计算机科学发展走过了从硬件到软件，从计算机网络到人工智能的漫长道路。
未来，计算机科学的发展将继续走在前沿，为人类社会带来更多的便利与创新。
接下来，本文将从以下几个方面详细探讨计算机科学未来的趋势与展望。
1. 人工智能：人工智能是计算机科学的热门领域，它的发展将进一步推动技术的发展和创新。
人工智能已经在图像识别、自然语言处理和机器学习等领域取得了重大突破，未来将继续在机器视觉、智能交互和自动驾驶等领域发挥重要作用。
2. 大数据：随着互联网的普及和物联网的发展，大数据逐渐成为计算机科学的重要组成部分。
大数据分析技术的进一步发展将使企业能够更好地了解消费者需求、开展精准营销和优化业务流程。
同时，大数据还在医疗、城市规划和社会管理等领域发挥重要作用。
3. 云计算：云计算是一种提供计算资源和服务的方式，将计算能力从本地系统转移到远程服务器上。
未来，云计算将以其高效、灵活和便捷的特点进一步发展。
云计算将为个人和企业提供更多的存储空间和计算能力，促进数据的共享和交流。
4. 虚拟现实和增强现实：虚拟现实技术可以创建一种仿真的环境，使用户能够进行身临其境的体验。
增强现实技术则将虚拟内容与真实世界相结合，为用户提供更丰富的交互体验。
未来，虚拟现实和增强现实将在教育、娱乐和医疗等领域得到广泛应用。
未来，计算机科学的发展将面临一些挑战和问题。
以下是一些可能的挑战：1. 安全性：随着技术的不断进步，网络安全将成为一个关键问题。
黑客攻击、数据泄露和网络犯罪等问题将需要更高水平的安全防护和技术解决方案。
2. 隐私问题：随着大数据和人工智能的发展，个人隐私将变得更加容易受到侵犯。
保护用户数据和信息安全将成为一个重要的问题。
3. 人工智能的伦理和道德问题：人工智能的发展可能会引发一些伦理和道德问题，例如自动化取代人类工作、个人隐私问题等。
新一代信息技术发展的现状与趋势
新一代信息技术发展的现状与趋势随着科技的飞速发展，新一代信息技术正以惊人的速度改变着我们的生活方式和工作方式。
在过去的几十年中，信息技术取得了巨大的突破和进展，给我们的社会带来了前所未有的改变。
那么，让我们来看一下新一代信息技术发展的现状和未来的趋势。
一、云计算云计算是新一代信息技术中的重要一环，通过云计算，我们可以将数据存储在云端，随时随地进行访问和共享。
云计算不仅提供了强大的存储空间，还可以实现资源的共享和利用，大大提高了工作效率和数据的安全性。
随着大数据时代的到来，云计算将发挥越来越重要的作用，为各行各业带来新的机遇。
二、物联网物联网是指通过互联网连接和管理各种物体，使其具备智能化和自动化的能力。
从智能家居到智能工厂，物联网正逐渐渗透到我们的生活和产业中。
通过物联网，我们可以实时监测和控制各种设备，实现信息的互通和共享，提高生产效率和降低成本。
物联网的广泛应用将会改变我们的生活和工作方式，为我们带来更大的便利和效益。
三、人工智能人工智能是新一代信息技术中的热门话题，现在已经成为了科技领域的主流趋势。
人工智能可以模拟和实现人类的智能行为，通过机器学习和深度学习等技术不断提升自身的智能水平。
人工智能已经被广泛应用在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，极大地提高了效率和便利性。
未来，人工智能将会进一步发展，拓展到更多的领域，为我们创造更多的机遇和可能性。
四、虚拟现实虚拟现实是一种通过计算机技术创造出的仿真环境，将用户置身于其中，提供身临其境的感受和体验。
虚拟现实技术已经在游戏、娱乐、教育等领域得到广泛应用，如今正逐渐渗透到更多的行业中。
通过虚拟现实，我们可以进行沉浸式的培训和体验，大大提高学习和工作的效果。
虚拟现实的发展将会带来全新的体验和商机，为各行各业带来巨大的变革。
五、区块链区块链是一种去中心化的数据库技术，通过密码学和分布式计算，确保了数据的安全性和可信度。
区块链技术不仅可以应用于加密货币领域，还可以应用于金融、物流、医疗等领域。
云计算的发展趋势及未来展望
云计算的发展趋势及未来展望云计算作为一种新型的计算模式，已经在过去几年中迅速发展，并在各个领域得到广泛应用。
随着科技的不断进步和市场需求的不断增长，云计算的发展趋势也日益明显。
本文将就云计算的发展趋势及未来展望进行探讨。
一、云计算的发展趋势1. 多云混合部署随着企业对云计算的需求不断增加，多云混合部署成为了一个明显的趋势。
企业往往会选择将应用程序和数据部署在不同的云平台上，以实现更好的灵活性和可扩展性。
多云混合部署可以帮助企业更好地利用不同云平台的优势，提高整体的效率和性能。
2. 边缘计算随着物联网和5G技术的快速发展，边缘计算作为一种新型的计算模式也逐渐受到关注。
边缘计算可以将计算资源和数据存储更接近用户，减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率。
未来，边缘计算将成为云计算的重要补充，为用户提供更快速、更稳定的服务。
3. 人工智能与云计算的结合人工智能作为一种新兴技术，已经在各个领域得到广泛应用。
未来，人工智能与云计算的结合将成为一个重要的发展趋势。
云计算可以为人工智能提供强大的计算和存储资源，帮助人工智能算法更好地发挥作用。
同时，人工智能也可以为云计算带来更多的创新和应用场景，推动云计算技术的不断进步。
二、云计算的未来展望1. 更加智能化未来，云计算将更加智能化，可以通过人工智能和机器学习等技术实现自动化运维、智能化管理等功能。
智能化的云计算可以更好地适应用户需求，提高系统的稳定性和安全性，为用户提供更好的体验。
2. 更加安全可靠随着云计算的不断发展，安全性一直是用户关注的重点。
未来，云计算将更加注重安全性和隐私保护，采用更加先进的安全技术和加密算法，确保用户数据的安全性和隐私性。
同时，云计算提供商也将加大投入，提升系统的可靠性和稳定性，为用户提供更加安全可靠的服务。
3. 更加生态化未来，云计算将更加生态化，与各行业、各领域的应用场景更加紧密结合。
云计算将为各行业提供更多的解决方案和服务，推动数字化转型和创新发展。
云计算的发展历程与趋势
云计算的发展历程与趋势云计算作为一种新兴的计算模式，已经在过去几十年里发展了许多，并且在未来仍然有着巨大的发展潜力。
本文将回顾云计算的发展历程，并探讨云计算未来的趋势。
第一阶段：虚拟化技术带来的基础设施云计算在云计算的早期阶段，虚拟化技术的发展被视为关键因素。
虚拟化技术使得企业能够将传统的物理服务器划分为多个虚拟机，从而实现硬件资源的最大化利用。
这种基础设施云计算模式为企业提供了更高的灵活性和可扩展性，同时也减少了IT投资和运维成本。
第二阶段：平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）的兴起随着云计算技术的发展，云服务提供商开始提供更高级的服务，如平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
PaaS提供了一套完整的开发和运行环境，使开发者可以更方便地构建和部署应用程序。
SaaS则提供了各种各样的应用软件，用户可以通过互联网直接使用这些软件，而无需自行安装和维护。
第三阶段：大数据与人工智能的融合随着大数据和人工智能的兴起，云计算逐渐进入了一个新的阶段。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得大数据的处理和分析变得更加容易。
同时，云计算还为人工智能算法提供了必要的计算资源。
这种融合为各行各业的数字化转型提供了巨大的机遇和挑战。
未来趋势：边缘计算和混合云的兴起随着物联网技术的发展，越来越多的设备生成了海量的数据。
为了降低网络延迟和数据传输的成本，边缘计算逐渐崭露头角。
边缘计算将数据处理和分析推向离数据源更近的网络边缘，从而提高数据处理的效率和实时性。
此外，混合云也被视为未来云计算发展的重要趋势。
混合云是指将公有云和私有云相结合，以满足企业在安全性、性能和成本控制方面的不同需求。
混合云使企业能够根据实际需求灵活选择合适的云服务。
总结：云计算经过多个阶段的发展，从基础设施云到平台和软件即服务，再到大数据和人工智能的融合。
未来，边缘计算和混合云将引领云计算的发展方向。
云计算带来了巨大的机遇和挑战，改变了人们的工作和生活方式，预计在未来的几十年里，云计算将继续迎来更加广阔的发展前景。
计算机的过去现在与未来教案(总)
计算机的过去现在与未来教案(一)教学目标：1. 了解计算机的发展历程，认识计算机在各个时期的代表作品。
2. 掌握计算机的工作原理和基本组成。
3. 了解计算机在未来发展的趋势和挑战。
教学内容：1. 计算机的发展历程电子管计算机时代（1940-1950年代）晶体管计算机时代（1950-1960年代）中、小规模集成电路计算机时代（1960-1970年代）大规模、超大规模集成电路计算机时代（1970年代至今）2. 计算机的基本组成中央处理器（CPU）存储器输入/输出设备3. 计算机的工作原理冯·诺依曼架构二进制与逻辑运算教学活动：1. 课堂讲解：教师通过PPT或板书，讲解计算机的发展历程、基本组成和工作原理。
2. 实例展示：教师展示一些计算机发展时期的代表作品，如ENIAC、UNIVAC等。
3. 小组讨论：学生分组讨论计算机的发展对人类生活的影响，以及在未来可能面临的挑战。
作业布置：1. 请学生查阅资料，了解自己感兴趣的计算机发展时期的代表作品，下节课分享。
2. 结合自己的生活经验，思考计算机在未来可能的发展方向和挑战。
教学反思：教师在课后对自己的教学效果进行反思，看是否达到了教学目标，学生是否掌握了计算机的发展历程、基本组成和工作原理。
关注学生在课堂上的参与度和作业完成情况，调整教学方法，提高教学质量。
计算机的过去现在与未来教案(二)教学目标：1. 了解计算机软件的发展历程，认识计算机软件在各个时期的代表作品。
2. 掌握计算机软件的基本分类和功能。
3. 了解计算机在未来软件发展方面的趋势和挑战。
教学内容：1. 计算机软件的发展历程早期计算机软件（1940-1960年代）操作系统的发展（1960-1980年代）应用软件的繁荣（1980年代至今）2. 计算机软件的基本分类系统软件应用软件3. 计算机软件的功能办公自动化软件网络通信软件娱乐休闲软件教学活动：1. 课堂讲解：教师通过PPT或板书，讲解计算机软件的发展历程、基本分类和功能。
云计算技术发展历史回顾
云计算技术发展历史回顾随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，云计算技术作为一种新兴的计算模式，在过去几十年中取得了长足的发展。
本文将对云计算技术的发展历史进行回顾，并探讨其在未来的发展趋势。
一、云计算技术的起源云计算技术的起源可以追溯到20世纪60年代的时候，当时的计算机存储和处理能力非常有限。
为了解决这一问题，人们开始尝试使用分布式计算系统来提高计算效率。
但由于当时通信网络的限制，分布式计算并没有得到广泛应用。
二、云计算技术的发展1. 1990年代-2000年代初云计算技术在这一时期得到了进一步的发展和应用。
随着互联网的普及，人们意识到可以通过网络来共享计算资源。
这时期涌现出了一些开创性的云计算平台，例如Amazon的Elastic Compute Cloud（EC2）和谷歌的Google App Engine。
这些平台提供了弹性计算和存储服务，为用户提供了更便捷的计算资源。
2. 2000年代中期-今天随着云计算技术的不断发展和完善，越来越多的企业和个人开始采用云计算技术。
云计算已经不仅仅是一种计算模式，而是一种全新的商业模式。
云计算提供了按需付费的计算资源，并且能够方便地进行资源的弹性扩展。
这为企业降低了 IT 投资成本，提高了业务灵活性。
三、云计算技术的应用领域1. 企业应用伴随着云计算平台的不断完善，越来越多的企业开始将自己的业务迁移到云平台上进行管理和运营。
云计算技术为企业提供了更高效、更便捷的办公环境，同时还能够提供安全性和可靠性更好的数据存储和处理服务。
2. 人工智能人工智能是云计算技术的重要应用领域之一。
云计算提供了强大的计算和存储能力，有助于实现对海量数据的分析和处理，从而提升人工智能系统的性能和效果。
许多云计算服务提供商已经推出了面向人工智能开发者的平台和工具，为人工智能技术的发展提供了良好的支持。
3. 大数据随着数据量的不断增加，大数据分析成为了许多企业和组织面临的重要挑战。
我们这十年手抄报内容
这十年，我们见证了许多变化，从科技到政治，从环境到文化，每一次变化都改变了我们的生活。
我们的手抄报也记录了这些变化，让我们回顾过去，感受未来。
一、科技发展
过去十年，科技发展迅速，智能手机、无人驾驶、云计算等技术的出现改变了我们的生活方式和工作方式。
智能手机的出现让我们可以随时随地接收和发送信息，无人驾驶让我们可以更安全的出行，云计算让我们可以更快捷的处理大量的数据。
二、政治变化
过去十年，政治变化也很大，从英国脱欧到美国大选，从台湾大选到中国改革开放，政治变化也改变了我们的生活。
英国脱欧带来的改变不仅是经济上的，更是政治上的。
美国大选也改变了美国政治环境，而中国改革开放带来的改变更是让整个世界都感受到了中国的影响力。
三、环境变化
过去十年，环境变化也很大，全球变暖、极端气候变化、森林砍伐等环境问题都变得越来越严重。
全球变暖使得全球气温上升，极端气候变化使得洪水泛滥、台风肆虐，森林砍伐使得大量的树木被砍伐，空气污染也越来越严重。
四、文化变化
过去十年，文化变化也很大，从社交媒体的兴起到网络文化的发展，文化变化已经深刻影响到我们的日常生活。
社交媒体的兴起让我们可以更加便捷的与朋友进行交流，网络文化的发展让我们可以更加便捷的获取信息，也让我们更加便捷的分享信息。
总结
过去十年，我们见证了许多变化，从科技到政治，从环境到文化，每一次变化都改变了我们的生活。
我们的手抄报也记录了这些变化，让我们回顾过去，感受未来。
总结过去十年的技术发展趋势
总结过去十年的技术发展趋势引言过去的十年中，技术领域经历了极其迅猛的发展。
新的技术不断涌现，旧有的技术也得到了进一步的增强和改进。
本文将总结过去十年的技术发展趋势，包括人工智能、物联网、大数据、云计算以及移动技术等领域的发展。
通过对这些发展趋势的总结，我们可以更好地了解技术的演进和未来的发展方向。
人工智能过去十年，人工智能（AI）成为了技术领域的热门话题。
人工智能技术的快速发展和突破，使得机器能够模拟人类的智能和学习能力。
深度学习技术的出现使得机器能够通过大量的数据进行训练，从而学习和理解更加复杂的问题。
人工智能应用广泛，包括语音识别、机器翻译、智能推荐系统等。
人工智能的发展趋势是向更加智能化、自动化和人性化的方向发展，未来将更多地应用于医疗、交通、金融等领域。
物联网物联网（IoT）是指通过互联网连接各种物理设备，使其能够相互通信和共享数据。
过去十年，物联网技术得到了广泛的应用和发展。
通过物联网，各种设备可以互相连接，实现智能化、自动化和远程控制。
物联网应用广泛，包括智能家居、智慧城市、工业自动化等。
未来，随着物联网设备的更智能化和连接性的增强，物联网将进一步改变我们的生活和工作方式。
大数据随着互联网的发展和智能设备的普及，数据量呈爆炸式增长。
大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多样的数据集合。
过去十年，大数据技术取得了重大突破，包括数据存储、处理、分析等方面。
大数据技术的发展使得我们能够从海量的数据中发现模式和规律，从而作出更准确的决策。
大数据应用广泛，包括市场营销、精准医疗、金融风控等。
未来，大数据技术将继续发展，数据分析和人工智能的结合将推动数据的价值进一步释放。
云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络提供各种计算资源和服务。
过去十年，云计算技术得到了广泛的应用和推广。
通过云计算，用户可以根据需要灵活地获取计算资源，无需购买和维护自己的硬件设施。
云计算应用广泛，包括云存储、云服务、云开发等。
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激荡十年：云计算的过去、现在和未来科学技术的革新始终在推动时代巨轮轰鸣向前。
云计算，已经走过十余年的风雨历程，从AWS 初创立时的牛刀小试，到如今成长为一个巨大的行业和生态，堪称是新世纪以来最伟大的技术进步之一。
“云计算”这个术语，也早已从一个新鲜词汇，成为了妇孺皆知的流行语。
十年荏苒，风云变幻，值此InfoQ 中国筹划发表十周年系列回顾文章之际，我们正可忆昔抚今，回顾和感受云计算领域的发展与变革。
任何事物的诞生和发展一定有其前提条件和土壤，云计算亦是如此。
记得在世纪初的大学课堂上，教授们颇为推崇网格计算理论，该理论事实上已经充分体现了计算资源分布式协作和统一管理的先进思想。
可惜网格计算过于学术化，最终是更接地气也更宏大的云计算横空出世，震动了整个IT 业界。
那么，云计算诞生及蓬勃发展的原因是什么呢？在笔者看来，主要有三大因素，分别是相关软硬件技术的成熟、巨大的社会价值和伟大的商业模式。
所谓软硬件技术的成熟，指的是在技术和工程层面，构建云计算平台的条件开始陆续具备，主要包括超大规模数据中心建设、高速互联网络，以及计算资源虚拟化(Hypervisor)和软件定义网络(SDN) 技术的不断发展和成熟——这些基础能力构成了云计算发展的技术前提；所谓巨大的社会价值，指的是从用户角度出发，云计算的采用使任意组织和个人得以站在巨人的肩膀上开展业务，避免重复造轮，极大提高了软件与服务构建各环节效率，加速了各类应用的架构和落地，而云端按需启用和随意扩展的资源弹性，也能够为企业节省巨大成本；所谓伟大的商业模式，指的是云计算的产品和服务形态非常适合新时代的B 端需要，订阅制和Pay-as-you-go 的计费方式大幅降低了客户的进入门槛，而技术基础设施架构方面的稳定性需要又带来了较高的客户粘性，再加上多租户高密度数据中心所能带来的规模效应，这些因素使得云计算能够成为一门好的生意，对应着一个极佳的B 端商业模式。
这三者缺一不可，共同促成了云计算的兴起与繁荣，也吸引了不计其数的业界精英投入其中，是为云计算取之不竭的源动力。
当然，同任何新生事物一样，云计算行业的发展也并非一帆风顺。
从早期被指责为“新瓶装旧酒” 的概念炒作，到对云上数据隐私问题的担忧，再到对各类公有云线上偶发事故的讥讽和嘲笑，云计算的成长亦伴随着各种挑战和质疑。
其中部分负面反馈实质上还是由于使用不当或偏离最佳实践造成，也让云计算背负了不少“冤屈” 和骂名。
所幸瑕不掩瑜，云计算的先进性终究让发展的主旋律盖过了干扰与杂音，配合其本身持续的改进，越来越多地得到客户的认可，市场规模也不断扩大。
本文会试图从普通开发者及实践者的视角来回顾云计算的伟大历程。
因篇幅所限，所讨论的范畴将聚焦于公有云，以IaaS 和PaaS 层面的技术演进为主。
1、萌芽时代2008 - 2011事实上，云计算行业的开端较难精准定义。
一般认为，亚马逊AWS 在2006 年公开发布S3 存储服务、SQS 消息队列及EC2 虚拟机服务，正式宣告了现代云计算的到来。
而如果从行业视角来看，我们也不妨视2008 年为另一个意义上的云计算元年。
因为在这一年，当AWS 证明了云是可行业务之后，越来越多的行业巨头和玩家注意到这块市场并开始入局：微软在PDC2008 上宣布Windows Azure 的技术社区预览版，正式开始微软众多技术与服务托管化和线上化的尝试；Google 恰好也在2008 年推出了Google App Engine 预览版本，通过专有Web 框架允许开发者开发Web 应用并部署在Google 的基础设施之上，这是一种更偏向PaaS 层面的云计算进入方式；而众所周知，国内的云计算标杆阿里云也是从2008 年开始筹办和起步——可见是从2008 年起，云计算的时代大幕逐步拉开，开始形成一个真正的多元化市场，并随着众多巨头的加入开始良性竞争。
在云计算兴起之前，对于大多数企业而言，硬件的自行采购和IDC 机房租用是主流的IT 基础设施构建方式。
除了服务器本身，机柜、带宽、交换机、网络配置、软件安装、虚拟化等底层诸多事项总体上需要相当专业的人士来负责，作调整时的反应周期也比较长——相信许多研发负责人都有过等待服务器到位的经历。
云的到来，突然给出了另一种高效许多的方式：只需轻点指尖或通过脚本即可让需求方自助搭建应用所需的软硬件环境，并且根据业务变化可随时按需扩展和按量计费，再加上云上许多开箱即用的组件级服务，这对许多企业来说有着莫大的吸引力。
Netflix 就是早期云计算的拥抱者和受益者，该公司在2010 年成功地全面迁移到AWS，堪称是云计算史上最著名的案例之一。
技术产品上看，早期的云上产品组合虽然还比较单薄，也存在一些限制，但计算和存储分离的核心理念已经得到初步确立，并深刻影响了基于云上应用程序的架构模式。
具体来说，该理念一方面体现在云厂商纷纷将存储服务开辟为独立的产品类别，通过如AWS S3、Azure Storage、阿里云OSS等服务清晰剥离了二进制对象与文件的负载与管理，并且提供了丰富的接口和API 以供应用程序进行集成；另一方面，在虚拟机层面基于网络存储的托管磁盘服务也得到了大力发展和推广，如AWS 的EBS、Azure 的Page Blob（后封装为Managed Disk）以及阿里云的块存储（云盘），此类托管磁盘既很好地保障了数据可靠性，又提供了丰富的容量和性能级别选择，使得云上虚拟机的计算和存储充分解耦，在这两方面都能够独立扩展和调节。
在云计算的萌芽时期，另一个有趣现象是当时“云计算”和“大数据”纠缠不清的关系。
可能是由于发展历程上几乎同期兴起，以及在大规模数据存储与计算上的确存在能力交集，两者的概念和定义一度容易互相混淆。
早年笔者曾购买过一本很不错的Hadoop 技术书籍，其副标题却是“开启通向云计算的捷径”，可见早期云计算的定义曾有较为模糊的阶段。
当然，随着后续的时代发展，这样的歧义越来越少见了，云计算已多特指提供各类云端服务与组件的软硬一体化技术资源平台，是一个带有明确商业模式的综合性载体，而大数据则是技术上处理大体量数据的方法论和实现，主要是一种技术体系——所以两者各自独立又可互相依存，比如各云计算厂商都陆续推出了云上大数据分析服务，如AWS 的EMR、Azure 的HDInsight、阿里云的E-MapReduce，本质上正是开源大数据技术在云上的实现和适配。
2、探索时代2011 - 2014当云计算玩家们纷纷入场并确认大举投入的战略后，行业进入了精彩的探索时代。
这一时期的各朵云在产品技术层面进行了许多有益尝试，虽然免不了在个别方向上走些弯路乃至经受挫折，但总体而言云端服务的能力与质量取得了相当大的进步和提升，也为云计算赢得了越来越多的关注和喝彩。
首先，IaaS 层面继续围绕虚拟机为核心得到稳扎稳打的推进和增强。
更强更新的CPU 带来了云上虚拟机计算能力的提升和换代自不必说，早期机型内存相对偏小的问题也随着新机型的推出逐步得到解决，新上云端的SSD 磁盘更是让机器性能如虎添翼。
厂商们不约而同地形成了通用型、计算型、内存型等多个虚拟机系列，通过将不同CPU/ 内存比例搭配的机型摆上货架，给予不同应用程序负载以更多选择。
当笔者浏览这些琳琅满目的机型列表和参数时，恍惚间犹如来到了当年热闹的中关村IT 卖场，颇有在云端“攒机”的奇妙感觉。
同属基础设施的存储类服务在初期得到了市场欢迎和认可之后，也同样迎来了大发展。
原有功能得以细化，通过引入冷、热乃至存档的各级分层，进一步凸显成本优势。
为了弥补托管磁盘在跨机器文件共享方面的不足，类似NFS 的文件存储类服务也逐步成为了云上标配，如AWS 的EFS、Azure 的Azure Files 及阿里云NAS 等，进一步把计算存储分离架构发挥到极致，大大方便了某些场景下的架构与实现。
与IaaS 的高歌猛进相比，PaaS 的发展在这一时期则显得多少有些落寞，尤其是从希望从顶层应用框架入手来推广云的方式一直不温不火，没有得到太多的关注。
例如前面我们提到的Google App Engine，经过几年发展后技术上其实颇为扎实，除Python 外也添加了Java/Go 等更多语言的支持，亦可与Google 其他基础设施无缝集成，但就市场而言总是处于叫好不叫座的状态；国内率先实践此模式的厂商是新浪SAE，上线之初颇受关注，亮点在于支持PHP 语言及集成MySQL，可惜多年运营亦未达到火爆状态；阿里云也曾推出相似的ACE 服务对此类产品形态进行尝试，后也于2016 年下线——究其原因，恐怕还是因为App Engine 类服务本质上是相对受限的环境，平台的技术约束和绑定较强，出问题时也较难进行深入排查所致。
这揭示了云的用户固然喜欢技术实现上的便利和平台抽象，但也同样渴求技术灵活性、可移植性和自我掌控。
在后来的Web 类PaaS 服务中，我们看到业界调整了策略：更多地定位为通用运行平台并着力于自动扩容和负载监控等专业增值服务，尽可能解除技术、语言和框架层面的限制，如AWS 的Elastic Beanstalk、Azure 的App Service 等；另一种发展思路则彻底轻量化，主要面向中小客户推广较为经济的建站服务，以满足入门级托管需求。
所幸，PaaS 中的另一重要分支——泛数据库类服务（亦称DBaaS）则得到了快速的发展。
由于数据库服务较为标准化，又是应用程序中不可或缺的重要组成，因此很快得到了广泛支持和采用。
这里的典型代表有Amazon RDS、阿里云RDS、Azure SQL Databases 和Azure Database for MySQL/PostgreSQL 等。
与自行使用虚拟机搭建相比，云上数据库一键式的创建过程，自带的高可用性和自动备份，可谓省心省力；丰富的性能等级选项更是可根据实际负载选择和调节，实现了成本的最优化控制。
除此之外，由于云上数据库按时间及容量计费的轻量特点，也给予了一些优质企业级数据库以重要的展示和售卖渠道，降低了企业的评估和尝试成本：例如，原本只能以昂贵的一体机方式售卖的MPP 数据库SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW)，微软将其彻底云化之后以Azure SQL Data Warehouse 的产品形态发布，改变了其养在深闺人未识的状态，使得相关技术让普通开发人员触手可及，也无疑大大增加了在整体数据架构中的采用可能。
让我们回到宏观视角。
在这一百家争鸣的探索时期，令人可喜的是中国云计算真正如火如荼地发展了起来。
除了早期入场的阿里云和盛大云，腾讯、百度及三大运营商等各路巨头也都先后布局试水，并纷纷把“云”的品牌从一度红火的个人网盘服务让位于企业级云计算；微软Azure 也于2014 年在中国正式商用，标志着外资厂商开始参与国内市场竞争。