公有云私有云混合云的区别，自己搭建的私有云NAS？
以后的发展方向，我认为是混合云的形式。公有云+私有云。搭建一个属于自己的私有云，并利用好，还是必要的。安装和使用其实也不复杂。飞侠来说说如何安装NAS和远程访问吧。
安装，请参加如下的视频：
在本地使用NAS，像硬盘一样：
远程访问NAS，在这里：
通过群晖NAS的Quick Connect 这个功能，帮助我们从世界任何一个有网络地方，访问你家里的NAS。
首先，通过电脑来登陆NAS，点击控制面板：
你会看到在“连接性”这里有一个“Quick Connect”图标，点击它：
出现这个界面了。
点击“启用QuickConnect”
勾选之后，点击“登陆或注册Synology账号”
点击右下角“注册”
填入你的电子邮件账户和密码，填写“全称”，就是你QuickConnet的ID。点击新增。系统会给你的邮箱发邮件，去收取邮件。
点击邮件中的链接，登陆，激活你的ID，注册你的产品。
到这里，我们的注册就完成了。
那如何从外面访问到你的NAS呢？
先说从PC端来说：
你在浏览器上键入：你注册的QuickConnect ID.Quickconnect.to
比如我的ID是：lovelydog， 那你就键入：lovelydog.Quickconnect.to
可以进入登陆界面，和你在家里登陆界面是一样的。
如果是手机移动端，你先要下载最常用的APP，我的如下：
然后点击任何一个APP，比如DS Photo，出现了这样界面：
第一个填写的是你的QuickConnect ID，第二个填写的是你NAS的登陆ID，输入密码，你就可以登陆到NAS了，就可以看到你的照片了。
另外，QuickConnect还会自动识别用户所在网络，如果跟NAS用在一个网络下，就会通过内网传数据，大大的提升读取和存储的速度！太贴心了。
有了NAS，有了自己的私有云，你就彻底释放手机、iPad压力，不再有空间限制，只要有网络，在世界各地随时备份照片、分享作品，听音乐，看大片。安全可靠、潇洒随你，多好。
如果你有问题，欢迎给我留言。让我们一起用好NAS，让它为我们的摄影和生活服务。
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5G对于公有云和私有云行业会有哪些影响？
一言以概之：5G和云计算（包括公有云、私有云和混合云等）相互促进，协同发展！先说5G
从最开始的第一代模拟语音到2G数字语音再到3G、4G数据业务，基本上每10年就会有一个新的无线移动技术产生，行业内称之为“十年定律”。
如果按照此规律来看，5G的成熟发展期会从明年也就是2020年开始，从现阶段运营商的布局来看也基本吻合5G的发展走向。
3G、4G时代：智能终端技术促进了传统PC互联网同移动网络深度融合，创造了全新的生态；5G时代：MEC技术将推动传统集中式数据中心里的云计算平台与移动网络的融合，带来新变革和颠覆。
相比较3G和4G，5G所带给普通用户的最直观感受：3G过渡到4G时代，最明显的感觉就是流量蹭蹭蹭的走，更高速的流量消耗，上行下载等的速度增加！以网页浏览速度来讲，4G比3G要快很多，4G技术标准来讲的话峰值在1G左右。那么5G呢相比4G又是个什么状态呢？5G定义的是10G+，速率不可谓是不惊人，在4G基础上又提升了数倍。因此，科学上习惯用“数据洪流”来形容5G时代！
5G和云计算5G时代，网络传输速度相比较现在将会得到量级的飞跃。从IPv4向IPv6的演进，5G时代也将会是一个万物互联的一个时代，数以亿计的智能终端产生的数据需要强大计算和存储能力来与之配套。5G和云计算彼此相辅相成，互相促进，5G的发展需要云计算的强大支持和助力。
以手机厂商为例，5G时代将会有越来越多的用户选择通过视频的方式进行沟通和日常的社交，毕竟网络传输速度不再是问题，流量资费也将会越来越低，意味着越来越多的数据将会从现阶段的千字节的文字、兆字节的图片过渡到吉字节的视频形式，对于手机厂商而言数据的存储将会从过去的一味依靠硬件扩容到选择更轻便、成本更低、灵活性更高的云计算进行布局。在5G时代，以手机、电脑等为代表的智能终端的应用水平将不再受限于设备本身的配置，而是可以借力云端更强大的处理能力。
进入第二个10年的中国云计算跟据第三方权威机构数据显示，2020年全球云计算市场规模将达到4110亿美元，年均复合增长超16%，我国云计算近年来保持着超过30%的年均增长率，当之无愧全球增速最快的市场之一。
越来越多的企业选择上云，现阶段公有云在整个云计算领域占有统治地位。但与此同时，对于广大的中国企业而言，混合云将会在很长一段时间内成为上云的过渡方案选择。
混合云（Hybrid Cloud）：公有云和私有云的结合体
混合云，顾名思义是指把公有云和私有云进行了融合，私有云的安全性超越了公有云，而公有云的经济弹性远超私有云。混合云结合了公有云和私有云的各自优势，可以在私有云上运行关键业务，在公有云上进行开发与测试，操作灵活性较高，安全性介于公有云和私有云之间。混合云，一方面既可以尽可能多的发挥云服务的规模经济效益，同时又可以保证数据安全性。
比如对于企业而言核心数据要求私有云进行托管，灵活弹性需求使用公有云进行满足，在这种情况下，混合云便能很好地解决这类问题，它既可以利用私有云的安全，将内部重要数据保存在本地数据中心，也可以使用公有云的计算资源，更高效快捷地完成工作，相比私有云或是公有云都更完美。
5G时代的发展需要云计算来赋能，而云计算也将在5G时代的助力下踏上新的征程！现在还有什么好一点的网盘？
其实网盘分为：公有云与私有云，还有混合云，可能很多小伙伴不太理解，接下来给大家简单的介绍一下。
公有云：等于是自己租来的房子，数据存储在第三方，优点：灵活、简单。缺点：稳定性差、安全性低，付费方便按年支付。
私有云：等于是自己买的房子，数据存储在本地，优点：安全、稳定，缺点：灵活性低，付费方式一次性购买永久使用。
混合云：具备公有云、与私有云的性能，数据存储在本地，又可以进行外网访问。
下面介绍几款市面上不同类型的网盘，希望能帮到大家。
百度云百度云是目前用户量最大的个人网盘。
相信没几个小伙伴不太知道百度云，它主要是提供文件的网络备份、同步和分享服务，空间大、速度快、安全稳定，支持手机端，适合个人用户。
类型：公有云
亿方云亿方云是一款共享协作功能不错的企业网盘软件。
可以和同事进行协作，而且可以建个文件夹随便邀请谁进来都可以，就像拉个群聊一样，这个用在和客户沟通上还不错，不用文件传来传去。如果注重协作这一块可以选择，适合中小企业。
类型：公有云
一粒云一粒云是一款基于云存储的企业内部文件管理与存储软件。
很多小伙伴对私有云的意思不太懂，部署企业也比公有云复杂，私有云最大好处在于安全、稳定，帮助企业实现大文件的容量存储，便于企业成员共享文件管理，支持多级用户权限管理，集中存储与管理团队内的文件，防止企业重要散落在每台电脑中理，确保企业数据安全可控，帮助企业大家属于自己的私有云盘。
如何通俗的理解云计算？
谢谢邀答。
大多数情况下，如果提起云计算，许多人的第一反应一定是，这是一种高深莫测的科技。事实上，普通人不懂云计算，可以说非常正常，毕竟有时虽然接触到的事物上没有贴着标签——你现在使用的是云计算哦。不过呢，经过这么多年的发展，它早已成为你我生活的一部分，就像“水电煤气”一般，接下来简单地了解一下它究竟是什么。
云，如果从技术层面上说，其实就是指一个独特的信息环境。你可以借助它通过网络，用便利、并且具有弹性的方式，获取大规模资源（包括网络、存储、应用和服务等）。并且，你还会发现这些资源在使用的时候比平时的反应更快、效率更高。
如果上面那样说还不够通俗的话，可以接着往下看。其实，最直接的方式就是把云计算理解为是一种计算方式。要说它的功能吧，最主要的是能够将软件应用和一些作为基础设施的底层硬件隔离开来。通过对他们的整合，让逻辑化更强烈一些，这样就可以实现大规模资源池化，高度自动化的共享、配置、调度基础设施资源，充分优化资源利用，统一配置、统一管理，提升资源的可运维性、安全性性，解决应用开发、测试和快速部署等等问题，让大家拥有更多的研发、部署、管理、维护等解决方案能力。
按照这样的情况，当你需要计算、平台、软件等资源的时候，就可以用简单方式获取与释放它们，并且在搭建一些相应的解决方案的时候，难度和使用成本都会有所降低，对灵活完成和交付目标任务有所帮助。
也许通过下面的例子，你能够更加直观地感受到云计算是什么，它又在我们的生活中做了什么。在2018杭州云栖大会上，刘雨扣夫妇的故事可以说令人印象深刻。两夫妻在京杭大运河跑船13年了，但是最令他们头疼的是每年需要花费十几天时间办理船舶年审，不仅时间长，还需要在不同的部门之间来回跑很多次。但是自从阿里云打通政府数据后，杭州市港航管理局推出了“最多跑一次”服务，很多事项都可以在网上进行申请和办理。如今，他们只要花一天时间，跑一次就能办完所有手续。是不是觉得很迅速？
其实关于云计算还有很多可以说，欢迎留言和我互动哦。
如何理解边缘计算雾计算和云计算的区别？
云计算一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。
云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成，云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。通过从提供服务的层次可分为：基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）
通过将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务商去解决。使用的是共享的硬件，这意味着像使用一个工具一样去利用云服务（就像插上插座，你就能使用电一样简单）。只需要按照你的需要来支付相应的费用，而关于软件的更新，资源的按需扩展都能自动完成。云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见！云计算已经走过了它辉煌的10年，云计算架构也日臻完善，越来越多的产品也登上了云！但是现阶段而言依然会存在计算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题，云计算需要新的帮手，基于此边缘计算、雾计算等概念也陆续的被提出以弥补云计算存在的短板问题！
雾计算 VS 云计算雾计算的概念最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的，当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵。没成想美国思科公司把这个名词嫁接了过去并得到了发扬光大，也就是我们现在所讨论的「雾计算」！雾计算可理解为本地化的云计算现在正在流行的“云计算”，是把大量数据放到“云”里去计算或存储，解决诸如电脑或手机存储量不够，或者是运算速度不够快的问题参自Cisco：雾计算原始定义图示
在终端和数据中心之间再加一层，叫网络边缘层。如再加一个带有存储器的小服务器或路由器，把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储，以减少“云”的压力，提高了效率，也提升了传输速率，减低了时延，这个工作原理其实就可以理解为：雾计算雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但是雾计算相比于云计而言算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置众多分散的中心节点，即所谓“雾节点”来处理，这样能够让运算处理速度更快，更高效得出运算结果。假如说云计算是把所有东西都送往天上的云彩中，雾计算就是把数据送到身边的雾气里，这种逻辑被称相关学者称之为“分散式云计算”。和云计算相比，雾计算显得更接地气了一些！云计算重点放在研究计算的方式，雾计算更强调计算的位置。雾计算相较云计算更贴近地面！更具体些说，它们在网络拓扑中的位置不同！雾计算和云计算实际上又存在有很多相似之处：如都基于虚拟化技术，从共享资源池中，为多用户提供资源服务等。相对于云计算来说，雾计算离产生数据的地方更近，“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的！如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题，那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题！雾计算 VS 云计算 有以下几个明显的特点：更轻压：计算资源有限相比较云平台的构成单位——数据中心，雾节点更加轻！雾计算能够过滤，如聚合用户消息（如不停发送的传感器消息），只将必要消息发送给云，减小核心网络压力更低层：雾节点在网络拓扑中位置更低，拥有更小的网络延迟（总延迟=网络延迟 计算延迟），反应性更强更可靠：雾节点拥有广泛的地域分布，为了服务不同区域用户，相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上，使得高可靠性成为雾计算的内在属性，一旦某一区域的服务异常，用户请求可以快速转向其他临近区域，获取相关的服务。此外，由于使用雾计算后，相较云计算减少了发送到云端和从云端发送的数据量，和云计算相比延迟更短，安全风险也得到了进一步的降低！更低延：除了物联网的应用外，网上游戏、视频传输、AR等也都需要极低的时延，这点雾计算也是有所发挥的更灵便：雾计算支持很高的移动性，手机和其他移动设备可以互相之间直接通信，信号不必到云端甚至基站去绕一圈！此外，雾计算也支持实时互动、多样化的软硬件设备以及云端在线分析等更节能：雾计算节点由于地理位置分散，不会集中产生大量热量，因此不需要额外的冷却系统，从而减少耗电，雾计算更省电！
边缘计算 VS 云计算边缘计算：是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。边缘计算的运算既可以在大型运算设备内完成也可以在中小型运算设备、本地端网络内完成用于边缘运算的设备可以是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居等家用终端也可以是ATM机、摄像头等终端边缘计算，让计算在身边发生！
边缘计算和云计算互相协同，它们是彼此优化补充的存在。云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。而边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算更靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。实际上这两者都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。典型场景1:赋能CDN内容分发业务传统 CDN 借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能，但是实际上对动态的计算服务，就只能回源到数据中心，这个成本本身其实是很高的。边缘计算和传统的中心化思维不同，其主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得无论是在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算。边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应。此外通过边缘计算，同时缓解了传统数据「安全」层面的问题，毕竟数据传输的距离越远、路径越长、时间越久，数据的被窃取风险和丢失风险也就越高。典型场景2:万物互联的物联网时代需要边缘计算助力随着网络边缘侧设备的迅速增加，设备产生的数据存量达到泽字节的级别，从网络边缘设备传输传输海量数据到云数据中心致使网络传输宽带的负载量急剧增加造成较长的网络延迟，单纯的云计算已经不足以匹配如此庞大规模数据量的即时计算。关于很多疑惑边缘计算能否取代云计算的问题：边缘计算不能也不会取代云计算，二者是互补关系！此外，现阶段客观来看，边缘计算距离落地还是需要一段时间，相关的解决方案也需要进一步完善。边缘计算和云计算又有何区别呢？实际上这两者都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。边缘计算服务的构建，从技术领域是一种很大的创新！如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑！如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！由于边缘计算(Edge computing )指的是接近于事物，数据和行动源头处的计算所以我们也可以把这种类型的数据处理使用更通用的术语来表示：邻近计算或者接近计算边缘计算具备的几点特质：1.分布式和低延时计算2.对终端设备的数据进行筛选，不必每条原始数据都传送到云，充分利用设备的空闲资源，在边缘节点处过滤和分析，节能省时3.减缓数据爆炸，网络流量的压力，在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量4.智能化（Edge intelligence）对于未来而言物联网也好、AR或则VR场景也好以及大数据和人工智能行业，实际上都有着极强的对近场计算的需求，边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应！可以预见的是，在未来边缘计算的发展并不边缘！
雾计算 VS 边缘计算边缘计算概念出现时间上较早于雾计算，指代云和设备的边界雾计算而言因为和云相比位置上更接近设备，所以表示为雾。关于二者的区别实际上有很多的解读，角度不同观点自然也会有所区别。分享其中一种从物联网层面的解读：雾计算，经常是在IoT背景下被提及到，典型的主要业务是路由器、接入点甚至是与传感器和执行器一起的计算设备。处理能力放在包括 IoT设备的LAN里面，这个网络内的IoT网关，或者说是雾节点用于数据收集，处理，存储。多种来源的信息收集到网关里，处理后的数据发送回需要该数据的设备。雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方，和云计算相比延迟更短。和边缘计算相比较的话，雾计算更具备可扩展性。雾计算不需要精确划分处理能力的有无，根据设备的能力也可以执行某些受限处理，但是更复杂的处理实施的话需要积极的连接。边缘计算，进一步推进了雾计算的“LAN内的处理能力”的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。这样，通过把传感器连接到可编程自动控制器(PAC)上，使处理和通信的把握成为可能。和雾计算相比的优点，根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。实际上雾计算和边缘计算感觉很相似，但是在数据的收集，处理，通信的方法层面还是存在些许的不同的，也各有利弊！雾计算以及边缘计算、海计算而言等等概念、产品的出现，不是用来代替云计算，更多的是对云计算短板的弥补，无论是云计算、海计算或者是边缘计算、雾计算，其他产品概念也好，目的只有一个：更好的服务于我们的生活！
