什么是云计算
云计算是指通过 Internet 提供的计算服务。 计算服务包括常见的 IT 基础结构，例如虚拟机、存储、数据库和网络。 云服务还扩充了传统的 IT 产品/服务，包括物联网 (IoT)、机器学习 (ML) 以及人工智能 (AI) 等。
定义云模型
什么是云模型？ 云模型定义了云资源的部署类型。 三种主要的云模型为：私有、公有和混合。
私有云
让我们从私有云开始。 在某些方面，私有云是企业数据中心的自然演变。 它是由单个实体使用的云（通过 Internet 提供 IT 服务）。 私有云为公司及其 IT 部门提供了更大的控制权。 然而，它的成本也更高，相比公有云部署，优势更少。 最后，可以从现场数据中心托管私有云。 它也可能托管在异地的专用数据中心，甚至可能由第三方托管，他们将该数据中心专用于你的公司。
公有云
公有云由第三方云提供商生成、控制和维护。 有了公有云，任何想要购买云服务的人都可以访问和使用资源。 一般公共可用性是公有云和私有云的一个重要区别。
混合云
混合云是在互连环境中使用公有云和私有云的计算环境。 可以使用混合云环境，通过部署公有云资源来允许私有云满足增加的临时需求。 混合云可用于提供额外的安全层。 例如，用户可以灵活地选择将哪些服务保留在公有云中，将哪些服务部署到他们的私有云基础结构中。
多云
多云是第四种场景，也是越来越可能遇到的场景。 在多云场景中，你使用多个公有云提供商。 也许使用来自不同云提供商的不同功能。 还可能以某个提供商开始云历程，并且正在迁移到另一个提供商。 无论如何，在多云环境中，你都需要与两个（或更多）公有云提供商打交道，并在这两个环境中管理资源和安全性。
云服务
新式云服务提供商 (CSP) 提供各种服务，这些服务可以单独使用，也可以通过不同的方式进行组合以解决特定的业务问题或技术挑战。 其中一些服务可能被视为“核心”，因为除了云数据中心中的物理资源，它们还提供一个抽象层。 核心资源类型包括计算、存储和网络资源。
当这些核心资源类型构成了 CSP 提供的大量服务时，会出现这种情况。 但现今主要云平台包括数百个不同的服务。 这些服务分为以下几个大类：
- 计算服务
- 存储服务
- 网络服务
- 分析服务
- 标识服务
- 物联网 (IoT) 服务
- 机器学习服务
- 管理和监管服务
- 媒体处理和展示服务
- 其他服务
让我们简单地调查主要 CSP 提供的云服务的广度和深度，从支持计算、存储和网络的核心服务开始。
计算服务
计算服务是云服务商提供的一种基础资源，使用户能够按需获取计算能力。这通常包括云服务器（如虚拟机实例）、容器服务、函数即服务（FaaS，如无服务器计算）等。用户可以根据需求选择合适的计算资源规格、操作系统、软件堆栈等，快速部署和运行应用程序。计算服务的关键特性包括弹性伸缩、资源池化、自动化管理、按使用付费等，旨在帮助用户高效、灵活地处理计算任务，无需投资和维护物理硬件。
存储服务
存储服务为用户提供多种类型、不同性能等级的云端存储解决方案。这涵盖了对象存储（用于海量非结构化数据存储）、块存储（为云服务器提供类似本地硬盘的持久化存储）、文件存储（支持网络文件共享）以及数据库服务（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等）。云存储服务通常提供高可用性、数据冗余备份、加密、生命周期管理等高级功能，确保数据的安全、可靠存储和高效访问。
网络服务
网络服务是云环境中连接各种资源和服务的基础，包括但不限于虚拟私有云（VPC）、负载均衡、内容分发网络（CDN）、云防火墙、专用网络连接（专线或VPN）、DNS服务、网络监控等。这些服务旨在构建和管理云上的网络环境，确保数据在云内、云间以及云与本地环境之间的安全、高效传输，支持复杂的网络拓扑、多地域部署、混合云架构等场景。
分析服务
分析服务涵盖了数据处理、挖掘、可视化等一系列工具和平台，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息和洞察。这包括大数据处理（如Hadoop、Spark）、数据湖服务、实时流处理、BI工具（商业智能）、人工智能驱动的智能分析等。云分析服务通常与云存储紧密集成，提供一站式的数据采集、清洗、转化、建模、查询和报告功能，支持数据驱动的决策制定和业务优化。
标识服务
标识服务（Identity and Access Management, IAM）负责在云环境中管理用户、组、角色以及资源的访问权限。它包括用户身份验证、访问控制策略设定、临时凭证管理、多因素认证、审计日志等功能。通过IAM，企业可以集中、细粒度地控制谁可以访问哪些云资源，何时以及如何访问，确保数据和资源的安全性，符合合规要求。
物联网 (IoT) 服务
物联网服务是专为物联网设备连接、管理、数据处理而设计的一系列云解决方案。这包括设备接入、设备管理平台、规则引擎、数据流转、消息队列、边缘计算、物联网数据分析等组件。云IoT服务支持大规模设备连接、数据采集、实时监控、远程控制、故障诊断、预测性维护等应用场景，助力企业快速构建和运营端到端的物联网解决方案。
机器学习服务
机器学习服务提供了一系列预置模型、开发工具、训练环境以及模型部署平台，帮助企业快速应用机器学习技术。这包括模型训练平台、模型库（预训练模型）、自动调优工具、推理服务、模型监控与管理等。用户可以利用云上的GPU/TPU资源进行大规模训练，或借助无代码/低代码工具快速构建AI应用，无需从零开始搭建复杂的机器学习基础设施。
管理和监管服务
管理和监管服务涉及对云资源、应用程序、运维流程的全面监控、自动化管理以及合规性检查。这包括资源管理平台、运维自动化工具、日志分析、监控告警、成本优化建议、合规性评估与报告等。此类服务旨在提高云环境的运营效率，确保服务的高可用性，帮助用户实现对云资源的精细化管理和成本控制，同时满足行业监管要求。
媒体处理和展示服务
媒体处理服务专注于音频、视频和其他富媒体内容的上传、转换、存储、分发以及播放。这包括媒体转码、内容审核、水印添加、元数据提取、内容分发网络（CDN）加速、视频点播与直播服务、互动直播、AR/VR处理等。媒体展示服务则侧重于提供易于集成的网页或移动端播放器、嵌入式媒体组件以及定制化的用户界面，以支持丰富的多媒体用户体验。
其他服务
CSP 提供许多其他不属于以上类别的服务。 示例包括：
映射服务，提供对地理空间、路由和流量数据的访问。
移动-支持服务，为移动应用程序提供应用程序部署管理和推送通知功能。
混合现实服务，为沉浸式应用程序提供三维空间和呈现支持。
区块链服务，提供平台用于构建利用分布式分类帐技术的应用程序。
集成服务，帮助分布式应用程序高效、可靠地相互通信。