云计算是什么概念，云计算提供的服务包括哪三样？
云计算通常可以分为三类：将基础设施作为服务（IaaS）、将平台作为服务（PaaS）和将软件作为服务（SaaS）。
1、IaaS：将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用。在IaaS环境中，用户相当于在使用裸机和磁盘，既可以让它运行Windows，也可以让它运行Linux。IaaS最大优势在于它允许用户动态申请或释放节点，按使用量计费。而IaaS是由公众共享的，因而具有更高的资源使用效率。
2、PaaS：提供用户应用程序的运行环境，典型的如GoogleAppEngine。PaaS自身负责资源的动态扩展和容错管理，用户应用程序不必过多考虑节点间的配合问题。但与此同时，用户的自主权降低，必须使用特定的编程环境并遵照特定的编程模型，只适用于解决某些特定的计算问题。
3、SaaS：针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务。SaaS既不像PaaS一样提供计算或存储资源类型的服务，也不像IaaS一样提供运行用户自定义应用程序的环境，它只提供某些专门用途的服务供应用调用。
如何确定真正需要的云计算服务解决方案？
为了确保采用适合的云计算服务解决方案并避免云蔓延，人们需要了解四个问题。
如今，公共云提供商提供的大量服务项目可能会让用户眼花缭乱，企业需要在这些选项中选择适合自己的服务。然而，当涉及到云平台时，避免采用实际上并不需要的云计算服务解决方案，对于企业有效地利用云平台并获利至关重要。
无论企业需要运行区块链，为物联网网络建模，还是要租用卡车将数据移动到云计算数据中心，都可以使用云计算服务。
云服务多样性的风险
云计算服务解决方案的多样性是使云计算变得如此强大的部分原因。这并不是说企业只是将云计算服务用于IaaS，而其他一切都只是扩展的软件即服务。如果企业确实需要大型云计算提供商提供的更专业的服务之一，那么要使用它。
如果云计算服务只能用于特定类型的任务，那么可能会遇到一些麻烦，因为企业不需要某些云计算服务。如果一些工作负载在内部部署比云平台运行得更好，那么可以在内部部署中运行。
在采用新的云计算服务或花时间学习其工作方式之前，企业管理人员需要问自己以下几个问题：
1.需要这项服务吗?
如果因为可以在云中做某事并不意味着完全有必要这么做。例如，如果企业已有大型而复杂的物联网，那么很容易对物联网进行建模。但是，如果企业只是管理办公室的数十个传感器，则可能无需向公共云提供商支付SaaS工具的费用，该工具可以帮助企业构建管理物联网设备的微型网络。而只有等到企业的网络实际需要这种类型的解决方案可能才有必要支付费用。
2.是否有内部部署的替代方案?
企业在云中可以做的大多数事情也可以在内部部署数据中心完成。尽管云计算提供了易于设置的便利，并且可以用月度费用代替大量的前期资本支出，但这并不意味着云计算始终是企业满足特定需求的较佳选择。
因此，尽管使用基于云计算的引擎构建在某些方面可能很方便，并且在某些情况下可能具有成本效益，但在内部部署运行相同的软件可能是更好的选择。
企业需要确定颇适合的方法。不能因为使用云计算比设置本地替代方案更方便就使用云计算服务，需要避免这样的诱惑。
3.是否有第三方替代方案?
当企业从AWS、Azure或谷歌云平台等主要公共云提供商的服务菜单中选择时，就会注意到，他们提供的许多服务与其他公共云提供商提供的服务类似，而这些提供商专注于细分市场。
例如，企业可以从AWS、Azure或谷歌云平台购买自定义搜索服务。但是，还有其他专门针对该细分市场的供应商，例如Coveo公司和Algolia公司。同样，企业可以采用主要的云计算提供商的服务进行大数据分析。或者可以选用Talend或Hitachi Pentaho等供应商的解决方案。
这两种方法都各有利弊。来自特定领域供应商的解决方案倾向于提供更多功能和更好的支持机会，但它们的可扩展性可能较低。此外，采用这种方法将会增加企业管理的事项。如果企业从主要的云计算提供商那里添加已经用于其他工作负载的新服务，则情况并非如此。
4.云计算服务有多成熟?
公共云提供商现在提供更多专业的SaaS解决方案，但并不是所有的解决方案都是生产就绪的方案。此外，也难以保证云计算提供商继续为其提供产品(尽管淘汰很多类型的服务或平台都将面临风险)。
云计算前景如何？
愿意往IT互联网方面发展的同学看到最多的一个职业就是Linux运维工程师。那么这个Linux运维工程师是干啥的呢？如果您想要进入运维领域这一行，首先你应该了解linux运维工程师是干什么的。
从名称来分Linux运维工程师可以做的工作按照招聘网站上的名称有：大中型网络工程师或者网络管理员；Linux/Unix网络工程师、系统集成售前工程师；网络方案实施工程师、售后技术支持工程师、邮件服务器管理员；网络安全工程师、SQL数据库管理员；网站维护工程师；网络的安全顾问；PHP企业架站管理员；Internet网站管理员、论坛架设管理员。
从Linux方向来分：
1、Linux的系统、网络、服务、集群、网站、网络应用方向，负责Web应用服务器、Mail应用服务器、中间件或J2EE服务器；
2、嵌入式开发、Linux应用、内核驱动开发方向，负责Linux下的C/C++ 系统程序开发、嵌入式Linux开发；
3、Linux下的数据库，如MySQL、Oracl方向。
Linux运维的钱途怎么样？在招聘网站上经常能看到的数据：
初级Linux运维工程师，月薪 10K~14K ；
中级Linux运维工程师，月薪 14K~ 20K；
高级Linux运维工程师，月薪 20K+ 。
在这里仅仅只是粗略的分成了初中高三个级别。从基本收入可以看出来，入门基本都是10K的水平。无论你是进入的小规模公司打杂，还是BAT这样的一线互联网企业。进入到一些企业之后，你会发现企业特别喜欢用linux，为什么要用Linux？许多同学认为Linux更好，更稳定，其实不然。
企业为什么要用它们，其实是本着节约成本和创造价值的目的。服务器操作系统的软件投入和服务投入是相当大的经费，这也是现在为什么开源免费的CentOS和 FreeBSD越来越受欢迎的原因之一。企业总是在不断地压缩成本，提高收益的。无论是软件成本还是硬件成本，人员成本也是不断压缩的一个趋势。因为企业的运维成本往往非常高，一个企业的IT系统是由三部分组成：
第一部分是企业的服务器和个人电脑等；
第二部是网络设备如交换机、Hub等；
第三部分是企业业务应用系统，比如ERP系统、HR和CRM系统等。
按照对IT运维的范围定义，所包含的主要内容可归纳为如下7个方面：桌面系统维护、网络系统维护、网络安全系统维护、服务器维护、软件系统维护、机房环境维护、IT固定资产管理服务。IT运维成本往往是企业管理最薄弱的一个环节，运维成本也是逐年上升。
上面我们分析了一下企业的状况和困境，就是想告诉同学们一个道理，作为一名合格Linux 运维人员，不仅仅要让企业认识到运维的重要性，还要让企业认识到运维所带来的收益，技术上你要成为专家，工作中要善于沟通，特别是跨部门沟通，在一点上理解的程度决定了你收入的高度。
还有一个和收入相关的就是地域差异，一线城市肯定比二线城市高，这是毋庸置疑的。按照地域划分，Linux/unix系统运维方面的工作适合在北京、上海、深圳和广州，开发比较适合在杭州和南京等地区。
相比较传统行业岗位，Linux运维在一线和二线城市中，入门收入起点较高，但是要达到收入的增长，还要结合所在的平台，不断磨练自己的技术，成为Linux运维方面的专家。
如果是初学Linux的同学，刚入门的时候工作内容肯定非常杂也不系统，这个时候就不要太在意待遇问题。从基础工作中熟悉各种服务，网络方面的知识，最好能锻炼编写各种自动化脚本，和自动化部署。温习以前学习过的知识，比如数据结构、算法、TCP/UDP，虽然很枯燥，但这些东西能让你将来更上一层楼。需注意打好基础后千万不要广撒网，这样非常浪费精力，最好能纵向学习深入到一个系统级别。如果你完全靠自己自学来进入领域，感觉到有些困难的时候，最好的方法就是找个好的平台，并且这个方面有丰富实际经验的团队，加入他们。因为知识无止境，你知道的越多发现学的越少。
物联网云计算大数据工业40人工智能和互联网之间是什么关系？
在这个思考碎片化并且分工又精细化的时代，类似这样有深度、有难度、又有意义的问题应该来一打。
笔者在这六个领域都有实际的产品和项目经验，期望下文能让大家对相关领域有基本的认识：
发展顺序
随着互联网、物联网的发展，信息传递加速的同时，越来越多的现实被记录成数据，这些数据通过各种相关性进行融合，形成大数据，随之而来的是通过机器学习快速处理这些大量、大范围、多维度的数据。数据中除了蕴含现实记录，更多的是为人们发现现实发展的规律提供线索，进而预测未来、计划未来、改变未来……于是人工智能技术的发展不再是单纯地还原现实，人们更加期望它能预测现实、虚拟现实、改变现实。
人工智能学习已有的人类智慧后，能够代替重复的脑力劳动，结合机器手臂，便能从事各种物理活动；结合人类的价值判断，就能成为人类的AI伙伴，现实世界将进入生产更加自动化、服务更加个性化的时代，这个时代人们将能掌握神所具有的“智慧控物”、“智慧造物”的能力——这就是工业4.0。
包含关系
然而，我们回到现实世界，大多数组织还处于工业1.0、工业2.0时代，进入工业4.0还有很长一段路要走：一方面，社会变革需要深思熟虑；另一方面，技术的普及和应用还需要大量的教育和创新，而这些是挑战也是机遇，唯有依靠具有未来观并且具有冒险精神的各种组织领袖共同推进。
依存关系
互联网时代，人们为了便捷的互联网服务，心甘情愿地奉献自己的数据，真正拥有大数据的组织除了国家政府，只看互联网巨头。很多企业的大数据战略、数据资产战略已经叫嚣多年，然而仅凭单一的企业，何来大数据？不完成互联网化，打通内外部数据渠道，数据维度不够丰富、数据范围不够广，如何进行正确地预测？
然而企业比个人更明白数据的价值，于是各自捂着自身的数据不放，也拿不到相关行业主体的其他数据，只能在激烈的行业竞争中高成本抢夺行业资源。
回到互联网，虽然赢家通吃的过程中也有激烈的竞争，但信息通畅后的行业领域内，往往能够实现对内提升质效，对外融通发展，使得整个行业能效整体提升。
因此，更加深入的互联网化还将继续深入，才能全面进入大数据时代，然而这个时代到临之前对于数据资产的归属及安全问题还需要更多与之配套的制度保驾护航。
未来终将到来，任何组织和个人都无法改变时代发展的洪流，只能选择拥抱。认清组织通向工业4.0之路，就显得格外重要：
AI-人工智能
虽然这个概念已经流行已久，但其实不管是国内还是国外，对人工智能的定义仍然分为好几个流派，至今未统一。笔者比较倾向的定义是：用机器实现原本必须人类智慧才能完成的任务。
在组织内，人工智能除了技术本身的挑战外，更多面临的是：如何让员工心甘情愿将个人智慧转化为人工智能？
API形式是曾经与一位海龟博士合作过程中用到的一种方法，即：博士自己实现人工智能后，对外开通接口，使用者可以调用这个接口传入数据获取处理结果，使用者只要确保相关结果的正确率即可。
然而这种方式对一般的企业来讲，又缺乏动力。
BI-商业智能
个人参与到的BI项目涉及军队、银行、高校，也有世界五百强的国际型企业，但BI发展水平都不够充分。一方面业务自身还不具备商业智能化的基础；另一方面受限于技术应用的投入、回报，大多数企业只能采取头痛医头、脚痛医脚的方式，碎片化地开展商业智能化工作。绝大多数企业通往充分的商业智能还有很大距离：
商业智能充分化的状态：所有正式流程线上化，自上而下、自下而上的信息流通自动化。实现高精度的流程监控及优化，风险及控制。
从业务上，当前掣肘企业进入充分商业智能化的普遍问题在于，很多企业的正式流程并未精细化，因此往往BI项目会伴随类似阿米巴的精细化管理制度引入。
从技术上，目前已经有大量数据治理工具和BI产品能够很好地支撑不同业务场景及业务变化下的数据治理及可视化。主要存在的挑战还是技术能力与业务能力的融合上。
CI-客户智能
因为洞察到了重复的脑力劳动必将被替代，因此面向客户需求的持续创新成为打造领先战略优势的企业首选。这些企业，不管是服务业还是制造业，都不再满足于处理千万个同样的订单，而是追求处理千万个客制化的订单。
个性化的服务和个性化的产品是客户智能的关键词。
但是客户智能的终极状态绝非听取用户个性化的需求进行个性化满足，而是预测用户的个性化需求，推荐个性化的产品和服务，而做到这一点，对影响客户需求的各种环境和环节都需要有所洞察。
DI-数据智能
组织跑通了AI、BI、CI，让客户需求（现金）、员工智慧（知识）以数据的方式在业务流程中流通，才能真正体现数据智能的商业价值：基于历史业务数据，预测市场变化，并充分利用已有的AI、BI成果进行自动化响应，整体上提高市场销售和降低服务成本。
然后很多组织单独做BI项目、AI项目，都离生意太远，企业看不到数据带来的商业价值，因此往往缺乏推进数据治理项目的动力。
ERI-企业资源智能
企业对业务单元具备高精度的管控能力后，使用内部企业资源与外部企业资源都能保证较高的能效。持有战略资产，而把部分企业资产商品化，构建自己的企业资源云，实现ERI（企业资源智能）。到达这一步后，组织就能凭借智能化的订单，灵活调遣企业内外的企业资源，这一步做得比较好的是各大外卖平台、打车平台。
结语
组织迈向工业4.0的核心能力是对大数据AI技术的充分应用，但其难点在于，其应用并非过去信息系统那样可以标准化购买和使用。
企业需要的不仅仅是大数据平台、AI模型平台，更需要的是业务职能与大数据AI职能的深度融合，实现大数据AI职能化，组织智能化。
云计算bc是什么？
bc私有云是基于云计算技术的个人/家庭云数据中心，是一个提供文件同步、备份及分享等服务的网络云存储平台。您可以通过网页、PC客户端及移动客户端随时随地的把照片、音乐、视频、文档等轻松地保存到网络，无须 担心文件丢失。通过bc私有云，多终端上传和下载、管理、分享文件变得轻而易举。
