目前，云计算，大数据等概念已经深入人心。不过时至今日，云计算到底是什么，恐怕还是有很多人不知如何回答？那么，云计算又和网格计算、自主计算等有什么差异呢？本文将着重为您解析，云计算和网格计算的区别之处。
所谓云计算，在国际上的定义多达数百种，其中比较权威的应该是美国国家标准与技术研究员（NIST）的解释：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
简单的来说，所谓云计算就是利用在Internet中可用的计算系统，能够支持互联网各类应用的系统。云计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，用户只关心需要的服务。
网格计算，即分布式计算，是一门计算机科学，他主要的目的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题拆分成若干部分，然后把这些部分分配给多台计算机进行处理，最后汇总所有的计算结果而得出最终结果。
云计算可以说是网格计算的衍生品，能够根据需要提供资源，一般情况下，云计算采用计算机集群构成数据中心，并以服务的形势提供给客户，让客户可以像使用水、电一样按需购买资源，从这个角度来看，云计算和网格计算的目标是非常相似的。

云计算和网格计算的不同点

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。
相对于强调异构资源共享的网格计算，云计算更强调大规模资源池的分享，通过分享提高资源复用率，并利用规模经济降低运行成本；而网格计算常用于集中大量资源来执行一些大型任务。
通常，网格计算关注的是计算量非常大的操作。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。这其中系统软硬件成本以及运营的成本都非常高。而相比之下，云计算需要考虑经济成本，因此硬件设备、软件平台的设计不再一味追求高性能，而要综合考虑成本、可用性、可靠性等因素。
简言之，云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用；而网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用。

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云计算，将云服务器待到了聚光灯下。但选择云服务器是件很困难的事，因为云平台的功能都相差无几。我们货比三家时，建议从细节入手，综合考量，只选对的，不选贵的，选择适配业务需求的云服务器。那么选择云服务器的小窍门有哪些呢?
一、谨记自身需求
云服务器归根到底是为你的业务服务的，因此首先需要明确你对云服务器的需求，比较并评估各种功能，例如虚拟化功能、网络隔离和root权限隔离等。要留意管理和监控处理器、内存、磁盘I/O性能、存储限制等资源管理的功能。确定某个平台能够满足你企业的具体标准之后，再评估成本。
二、网络线路，建议选双线或多线
根据数据中心接入的网络线路，国内云服务器提供电信、联通等单线/双线带宽。建议选择双线。即使你的业务主要面向本地客户群也是如此。因为本地客户的宽带使用状况也不统一，即使中国北方地区也有大量的电信用户。为满足不同网络运营商客户的访问需求，建议选择双线双IP。
三、推荐香港节点
根据部署区域的差异，很多服务商提供国内、香港、韩国、美国等多样化的节点供你选择。国内节点必须备案，美国云服务器连接中国速度慢，因此如果你的业务面向亚太区客户群，个人推荐香港节点。香港节点，一般采用BGP国际多线，支持中国大陆和亚太区极速访问，且大陆南北地区均享高速。更重要的是，香港云服务器免备案，即开即用，你的业务可以最快速度上线，抢占市场先机。如果你的客户群主要分布在北美和欧洲，建议使用美国云服务器。
云服务器
四、云服务器性能测试
选购云服务器前，建议通过性能测试感知云服务器的性能表现(一般很多云服务商都提供测试机型、免费试用、3天无条件退款等，这些都可用于性能测试)。通过对测试IP进行ping、Tracert路由追踪、网站测速工具等可初步把握云服务器的网络连接速度和质量。通过HD Tune等工具测试磁盘性能等。总之，我们需要对云服务器的稳定性、网络稳定性以及软件兼容性等主要方面进行测试，包括云服务器是否宕机、损坏数据恢复能力、是否具备入侵攻击防护、网络延迟和丢包率、软件安装和运行是否正常、软件数据是否兼容等。
以上就是选择云服务器时的小窍门，希望对你有所帮助。最后，我们还要提醒云服务器用户，虽然云服务器拥有多重数据副本、快照备份等机制，但传统的定期本地备份习惯我们也不能丢弃。因为再稳定的云平台也无法保证100%无故障，一旦云平台基础架构出现故障，后果可能是毁灭性的，做好自身网站数据备份并下载到本地保存，是保护我们努力成果的应尽之责，也是防止关键业务数据丢失的最后一道防线。

微软Power Query是一款Excel专用插件，用以提升Excel的商业智能自助服务体验，Power Query包含公共搜索功能，但目前仅适用于美国。Power Query插件将与Office 365 Power BI插件整合，用户可在组织内部进行数据的共享、管理和搜索。
集成Power Query插件 微软Excel新功能 
EXECL集成Power Query
Power Query简化了数据查找和访问的过程，允许用户轻松发现、整合和完善数据，以便更好地在Excel中进行结果分析。
在即将到来的Excel新版本里，这款插件将被集成到Excel，成为一项产品特性，因此用户不需要再专门安装插件，就能使用该特性。
企业内部用户可以找到并利用这些共享查询(如果数据允许共享)，使用共享查询中的基础数据进行企业数据分析和报告。
 
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发展才是硬道理，企业中的各种制度目的终为了企业发展。在过去，我们总是在强调制度，由于企业是一个复杂的系统，企业的管理制度也必然是一个复杂的系统。任何一个制度的实施，都有可能由于相关方面制度的不完善或缺失而造成负面的影响。因此管理制度本身应该是完善的，涵盖企业管理系统的方方面面，并且随着企业内外环境的变化，不断地加以补充、修订和加强。
企业级管理及项目管理软件的发展趋势
经过数年的发展建设，企业信息化从部门级初步应用如办公、财务、人力等进入流程为中心的一体化管理模式，为提升企业管理效率的企业级。移动互联网、云计算发展迅速，企业管理在技术上也推行革新。很多企业借助科技发展带来的便利，随着大数据、商业智能、云计算这些技术而来，企业管理软件发展是这样的…
1、 一体化管理模式。企业管理系统是新的工作管理方式。互联网企业对软件、硬件、数据、计算等资源需求强烈。智能化的管理提供更多机会，相比传统的企业管理方案，一体化管理带来更完整的架构。
2、移动办公成主流。智能手机推动移动办公，手机、平板灯设备记录工作、管理工作流程越来越常见，经常外出的工作人员就可以方便使用。
3、个性化的管理定制。随着市场的发展变化，企业对管理方式的智能和个性化需求也凸显出来。根据不同的管理要求，可以通过自主灵活的定制功能来解决难题。
智能化企业管理服务的发展，让企业能够具备更快速的反应能力、打造更简洁的业务流程，强化了企业应对复杂环境的核心竞争力。而一体化管理模式将促进企业管理生态的形成和发展，通过一个系统能够快速调动各资源彼此配合，形成网状的交互生态圈，信息的实时共享大大提升了数据的安全性和可控度，为企业的信息化提供强有力的支撑。
关于项目管理软件
如今，项目管理备受重视，原因是项目管理在运筹与协同方面的方式方法恰好填充了其它管理体系或管理系统这方面的相对弱项；PMI的PMBOK或IPMA的ICB等关于项目管理的理论体系日臻完善，并在全球范围内展开几近商业性质的普及推广；项目管理软件软件功能及演绎理论能力的不断提高，使项目管理从理论走向实际实施进而发挥效益成为现实；引导企业管理风向标的跨国公司纷纷开始在企业中采用项目管理技术和项目管理解决方案，初步形成了企业项目管理化的局面。
随着越来越多的企业或组织对项目管理方法和技术的引入，以及大家对项目管理理解的深入，因此未来的项目管理软件市场的发展是机遇和挑战同时并存的。 用户的需求对于未来的企业级项目管理软件所采用技术也提出了更高的要求，如大数据量存储、大用户量并发访问、企业多分支机构的支持、大用户量的系统维护、系统的可扩展性/可集成性/可定制性等等。
由于国内项目管理软件开发起步较晚，涉足开发企业级项目管理软件的企业也微乎其微，目前国内企业级项目管理软件高端市场几乎由国外厂商垄断。
未来，企业级项目管理软件发展将会：1、通用型项目管理解决方案；2、IT项目管理解决方案；3、大核心功能实现度解决方案…,如今市场前景比较广阔，产品的先进性是重要的，但是满足不同层次客户的需求也是及其重要的。伴随着项目管理在中国的迅猛发展，客户对项目管理的理性认识，以及项目管理软件厂商对项目管理先进理念和方法的倡导，谁会是最后的赢家?是厂商、是客户、还是专业的咨询/服务公司？请拭目以待...

云计算解决方案可让企业快速部署服务以及降低总体拥有成本，这也是为什么首席信息官(CIO)转向软件即服务(SaaS)来提供有效高效服务的原因。
然而，尽管云计算解决方案有很多优势，但企业还必须考虑部署SaaS的安全影响。成功云计算转型的关键是在转移到SaaS解决方案时使用适当的安全控制。
部署SaaS最佳做法
部署SaaS并不会自动保证整体基础设施的安全性，企业应该查看需要保护的服务的安全控制情况。例如，你必须了解针对客户关系管理(CRM)解决方案的攻击的特定后果。同时，你必须确保你的安全信息和事件管理(SIEM)解决方案能够从这个CRM中收集数据。
同样重要的是管理联合身份，因为很多SaaS解决方案要求不同类型的身份验证。强迫用户输入多个密码并不足以构建正确的安全文化。
IT经理通常会基于不现实的战略决策来决定是否部署云计算交付模型。但如果公司决定不允许其员工利用云计算服务，可能为时已晚。云计算服务已经在企业功能中使用，例如很多库使用云端应用程序接口(API)，而员工早就开始使用云应用。
复杂的生态系统
云应用的生命周期必须包含动态安全分析，这些应用是复杂生态系统的一部分。它们可能今天很安全，第二天就布满漏洞，这主要取决于生态系统的状态。
企业应该专注于向服务安装安全控制，确保部署这些控制的技术不会依靠交付模型。否则，你可能会被迫部署不是基于战略决策的技术和业务模型，只是为了挽救以前的投资。为内部部署和云服务提供相同的安全控制是良好安全策略的关键因素。
SaaS提供商的责任
应用是恶意攻击者执行网络攻击的窗口，因此，安全应该成为这些应用开发周期的一部分。SaaS提供商需要不断测试他们的产品，并根据安全响应专家制定的流程和最佳做法对漏洞作出响应。
供应商还应该在非常坚实的基础设施即服务(IaaS)以及平台即服务(PaaS)上提供SaaS，最后，SaaS提供商还必须遵守隐私和数据管理法规。
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根据IDC全球季度云计算IT基础架构的最新预测，IT基础架构产品(服务器，企业存储和以太网交换机)的总支出用于部署在云环境中的支出，2017年将同比增长15.3%至417亿美元。公有云数据中心占这一支出的大部分，占60.5%，而私有云环境将占支出的14.9%。本地私有云将占私有云IT基础设施支出的62.3%，并将在2017年同比增长13.1%。
2017年公有云基础设施支出超过私有云
云计算IT基础设施投资将在所有地区增加，而大多数地区预计在所有三个技术领域的非云部署支出将会减少。总体而言，全球在传统的非云计算IT基础架构上的支出将在2017年下降5.3%。然而，它仍将占最终用户支出的最大份额，占比57.9%。
在云环境中，以太网交换机将是增长最快的技术部门，2017年同比增长21.8%，而服务器和企业存储上的支出分别增长17.9%和10.7%。在持续采用基于服务器和软件定义的存储解决方案的过程中，外部存储部门的薄弱环节是企业存储支出放缓的一个重要因素。在所有这三个部分中，部署在场外的IT基础设施的支出将比在内部部署环境中的支出增长得快。
长期来看，IDC预计，外部部署云计算IT支出将以5年复合增长率(CAGR)增长11.7%，到2021年达到472亿美元。公有云数据中心将占该数额的80.4%。与内部部署私有云相结合，云计算IT基础设施的总体支出将以年均11%的速度增长，到2020年将超过非云IT基础架构的支出。内部部署私有云IT基础架构的支出将以年均复合增长率10.3%，而在非云IT(内部和外部组合)的支出将在同期缩短3%的年均复合增长率。
 
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随着云计算、虚拟化等技术的飞速发展，数据中心向虚拟化、云存储已成大势，有专家预测，未来90%的大型企业、政府机构等都将使用虚拟化。在这一过程中，数据中心所面临的安全风险也在发生着演进与变化。虚拟化数据中心面临比传统数据中心更大的安全挑战。服务器虚拟化在带来种种好处的基础上也引入了新的安全威胁，如虚拟机之间的互相攻击，随时启动的防护间歇等。企业必须考虑各种潜在的威胁，然后才能迁移到云模型上。下面是几个企业应该注意的云安全问题：

谁有访问权限?
访问控制确实是一个问题。云身份认证是如何管理的?内部人员攻击是一种持续威胁。任何获得云平台访问权限的人都有可能成为潜在的问题。举一个例子：有一名员工可能离职或被辞退，结果他或她是唯一有访问密码的人。或者说，或许这一名员工是唯一一位负责给云提供商支付费用的人。你必须知道谁有访问权限，他或她是如何交接工作的，以及访问权限是如何中止的?
你是否有审计权限?
这个问题并不是小问题，相反是其中一个最重要的云安全问题。云提供商可能同意在书面上遵守一个审计标准；但是，对于审计人员和评估人员而言，想要评估云计算是否符合法规要求，已经被证明是一件越来越难完成和验证的工作。在IT要面对的诸多法规中，几乎没有专门针对云计算的。审计人员和评估人员可能还不熟悉云计算，也不熟悉某个特定的云服务。
云提供商给员工提供了哪一些培训?
这确实是一个非常值得注意的问题，因为人们在安全面前总是弱势群体。了解云服务商提供了哪些培训。大多数攻击都同时包含技术因素和社会因素。云服务商应该采用措施处理各种来源的社会攻击，包括电子邮件、恶意链接、电话及其他方式，它们都应该在出现在培训和认知项目中。
是否使用了加密手段?
加密手段也应该在考虑范围内。原始数据是否允许离开企业，或者它们应该留在内部，才能符合法规要求？数据在静止和或移动过程中，是否加密？此外，你还应该了解其中所使用的加密类型。要保证自己知道是谁在保管密钥，然后再签合约。加密手段一定要出现在云安全问题清单中。
你的数据与其他人的数据是如何分隔的?
数据位于一台共享服务器还是一个专用系统中？如果使用一个专用服务器，则意味着服务器上只有你的信息。如果在一台共享服务器上，则磁盘空间、处理能力、带宽等资源都是有限的，因为还有其他人一起共享这个设备。你需要确定自己是需要私有云还是公有云，以及谁在管理服务器。如果是共享服务器，那么数据就有可能和其他数据混在一起。
提供商的长期可用性体现有什么保障？
云服务商开展这个业务有多长时间了？过往的业务表现如何？如果它在这个业务上出现问题，你的数据会面临什么问题？是否会以原始格式交回给你？
如果出现安全漏洞会有什么应对措施?
如果发生了安全事故，你可以从云服务商获得哪些支持?虽然许多提供商都宣称自己的服务是万无一失的，但是基于云的服务是极其容易受到黑客攻击的。侧向通道、会话劫持、跨站脚本和分布式拒绝服务等攻击都是云数据经常遇到的攻击方式。
根据预测，未来三年有80%以上的数据中心流量将来自云服务。这意味着，即使你现在还没有做好云迁移，那么到2020年前你也会这样做的。所以，要用这一段时间保证自己采用正确的迁移方法。要提前定义合同要求，然后不能只是复制原来用于本地环境的安全策略。相反，要从迁移的角度去改进它。
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云计算的每条技术路线都代表着一个时代
高效、便捷、安全
传统路线 虚拟机云


这是已经被广泛应用的技术路线，从AWS到国内的阿里云，使用者得到的最小单位是虚拟机，需要追加和扩展的资源实际上是整个虚拟机的资源。但每一个虚拟机资源都受到物理机最大资源的限制。例如物理机总共有128G内存，那么任何一台虚拟机的最大内存都不会超过128G。


这种路线特别适合从物理机刚转到云的技术人员，因为所有的操作、配置、管理几乎与物理机一致。

轻量级路线 容器云


随着Docker的出现，容器云开始出现。容器云是以应用为单位进行资源分割的。无论在物理机年代还是虚拟机云上，一个虚拟机/物理机上可以运行多个应用，一个应用可以简单理解为一个或一组程序。在容器云上以应用为最基本单位进行资源（CPU、内存、硬盘）的分配，相对于虚拟机云，容器云资源分割粒度进一步精细化。
 
虚拟机云是以硬件为基础实施的，例如在阿里云上买一台4核的虚拟机，实际上是独占了物理机上CPU中4核的资源，这部分CPU资源就不能再被其他物理机使用。

 

在容器云上，可以指定CPU资源，但不能再像虚拟机那样让某一个应用独占CPU资源。使用者只能指定使用哪个CPU，使用的优先级以及CPU资源分配周期。

而出于安全性的考虑，产生了第三条路线：

中间路线 容器＋mini kernel路线


这条路线就是容器之间不再共享内核，而是为每一个容器提供一个独立的内核。Intel推出的clear linux项目，就是这种路线的代表。中间路线是前面两条路线的融合，未来容器云路线极有可能向此条路线发展。

 

三条技术路线，代表着三个时代，虚拟机路线是最早出现且成熟的，因为它符合了技术人员的使用习惯，方便过渡。容器云是目前发展最快的路线，因为它把资源分割粒度做到最小，且使传统的运维工作提升效率。未来有可能是容器＋mini kernel路线的天下，更高校、更便捷、更安全，永远是追求的目标。
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