云计算的7大最常见用途

云计算的7大最常见用途

云计算通过节省成本、提高灵活性、弹性和优化资源利用率,被认为可以提高竞争力。作为一项技术,云计算不仅仅是其各个部分的总和。它为云原生技术打开了大门,支持更高效的工作方式,并支持机器学习(ML)和人工智能(AI)的新兴功能。以下是云计算最常见的7大应用。

1、基础设施即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)

基础设施即服务(IaaS)通过互联网按使用量按需向消费者提供基本的计算、网络和存储资源。按使用量付费的云基础设施可让企业节省购买、管理和维护自己的IT基础设施的成本。此外,云易于访问。大多数主要的云服务提供商,包括Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、IBMCloud®和Microsoft Azure,都通过其云计算服务提供IaaS。

平台即服务(PaaS)为客户提供了一个完整的云平台,包括硬件、软件和基础设施,用于开发、运行和管理应用,而无需承担在本地构建和维护该平台的成本、复杂性和不灵活性。组织转向PaaS的原因可能与转向IaaS的原因相同。他们希望提高现成平台上的开发速度,并以可预测且经济高效的定价模式部署应用。

2、软件即服务(SaaS)

虽然软件即服务(SaaS)与前面描述的IaaS和PaaS用途类似,但也值得单独提及一下,因为这种模式给企业使用软件的方式带来了不可否认的变化。SaaS通过订阅提供在线软件访问,而不是IT团队必须购买并安装在单个系统上。

Salesforce等SaaS提供商允许随时随地访问软件,只要有互联网连接即可。这些工具开放了对更高级工具和功能的访问,例如自动化、优化的工作流程和在不同地点的实时合作。

3、混合云和多云

混合云是一种计算环境,其将企业的本地私有云服务和第三方公共云服务连接到一个灵活的基础架构中,以运行关键应用和工作负载。这种独特的公共云和私有云资源组合,使为每个应用或工作负载选择最佳云变得更加容易。然后随着情况的变化,在两个云之间自由移动工作负载。使用混合云基础架构,可以比单独使用公共云或私有云更有效、更经济地实现技术和业务目标。

4、测试与开发

云的最佳用例之一是软件开发环境。DevOps团队可以快速启动针对特定需求量身定制的开发、测试和生产环境。这包括但不限于物理机和虚拟机的自动配置。

为了在内部进行测试和开发,组织必须确保预算,并设置具有实物资产的测试环境。然后是开发平台的安装和配置。所有这些通常会延长项目完成所需的时间,并延长里程碑。云计算通过基于云的开发工具加快了这一过程,使创建应用和软件更快、更轻松、更具成本效益。

云计算的主要优势之一是其如何促进DevOps流程、CI/CD管道和云原生进步,例如微服务、无服务器和容器化。这些技术带来了快速的加速和创新,但也需要一个自给自足的云基础设施来支持数百种服务。

5、大数据分析

通过利用云计算的计算能力,企业可以通过大数据分析获得强大的洞察力,并优化业务流程。

每天都会从企业终端、云应用和与之交互的用户收集大量数据。云计算使组织能够利用大量可用的结构化和非结构化数据来获取商业价值。

零售商和供应商现在正在提取从消费者购买模式中得出的信息,以便针对特定人群开展广告和营销活动。社交网络平台为组织用来获取有意义信息的行为模式分析提供了基础。企业还能够通过机器学习(ML)和人工智能(AI)获得更深入的洞察,这两项功能都是通过云计算实现的。

6、云存储

云数据存储使文件能够自动保存到云中,然后可以通过任何具有互联网连接的设备访问、存储和检索这些文件。组织不必维护自己的数据中心进行存储,只需支付实际使用的云存储量即可。其无需担心监督存储基础设施的日常维护。结果是数据存储环境的可用性、速度、可扩展性和安全性更高。

在涉及法规和敏感数据担忧的情况下,组织可以采用私有云或混合云模型将数据存储在内部或外部,以增强安全性。

7、灾难恢复和数据备份

使用云的另一个好处是灾难恢复(DR)解决方案的成本效益,与传统DR站点相比,该解决方案可以以更低的成本从不同物理位置的网格中更快地恢复。

构建灾难恢复站点并测试业务连续性计划,可能是一项昂贵且耗时的任务,需要使用固定资产。但是,在云中构建灾难恢复站点后,组织可以复制其生产站点并不断复制数据和配置设置,从而节省大量时间和资源。

同样,备份数据一直是一项复杂且耗时的操作。基于云的备份虽然不是万能药,但肯定与过去大不相同。组织现在可以自动将数据发送到任何位置,并确保安全性、可用性和容量都不是问题。

虽然这七种云计算用途并不详尽,但也表明使用云计算来提高IT基础设施灵活性的动机很明显;同时还可以充分利用大数据分析、移动计算和新兴技术。

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2024-08-12
云计算的7大最常见用途
作为一项技术,云计算不仅仅是其各个部分的总和。它为云原生技术打开了大门,支持更高效的工作方式,并支持机器学习(ML)和人工智能(AI)的新兴功能。

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