公有云私有云混合云的联系和区别，专属云与私有云的区别？
私有云面向某一组织内部用户，只有属于该组织客户才有该私有云服务的使用权限，并且原则上说，私有云产权的拥有者和使用云服务的组织是一个。专有云、专属云的概念，从目前出现的云服务提供商的定位来看，更贴近于公有云厂商提供的一种个性化服务方式，特点是将一系列软硬件资源隔离出来，定向为某一特定的组织和组织内部的客户提供云服务。
云计算最吃香的职位有哪些？
云计算架构师
从事云计算架构师，你需要对企业的业务需求有正确的认识，对企业的现有应用程序和数据有一个系统的认知。在建立正确认知的基础上，要寻找适合的公有云或私有云技术来满足企业的业务需求。要想完成这些看似简单的工作，你必须知道很多关于云计算的技术以及如何配置以满足相应的负载需求。
作为一名合格的云计算架构师你必须学会提前思考，而埋首在数据中心的日常工作以及云计算的常规操作中。你应该是公司云计算发展蓝图 的设计者，制定一份有事实依据的发展路线，不仅明确企业系统目前的状况，也为未来几年做好发展规划。
因此，作为公司云计算业务蓝图的设计者，你的薪酬是很客观的。前些日子，国内某求职网站列出了约11100名云计算架构师的岗位数据。数据显示，他们的年薪范围为7万5千美元到15万美元不等，换算成人民也就是48万人民币到96万人民币之间。
私有云公有云的区别？
公有云，是由云服务提供商控制，用于云服务用户和资源的云部署模式。云服务商构建基础架构，整合资源构建云端虚拟资源池，根据需要分配给多租户使用。我们经常听到或使用的云服务器、云服务器实例等都属于公有云范畴，适合无架设私有云条件或需求的企业和开发者使用。公有云具有非常广泛的边界，用户访问公有云服务的限制很少。
简单地说，公共云是由云服务提供商管理的云IaaS ，并且几乎可以用于任何人，通常具有上述功能，有时还具有PaaS选项。
私有云
私有云，是由云服务客户控制，用于单一云服务用户和资源专用的云部署模式。私有云可能由企业本身或第三方拥有、管理和运营，可能部署在企业工作场所内或数据中心。用户也可以授权访问其他方面。私有云旨在设置一个狭窄的边界，将用户限制在一个单一的企业。
与公有云相比，私有云使用的是相同的云计算技术，并提供相同的功能。用户可掌握和控制计算、存储等所有资源，享有独家使用权。这种基础设施可能由用户内部部署和管理，或交由云服务商托管。后者有时被称为“私有云托管”。
私有云提供额外的控制，“隐私”和替代成本模式。使用私有云，客户需要为底层基础架构以及任何软件许可支付固定费用。对于重视业务的灵活性和敏感功能，以及专享资源的客户，这是一个理想的选择。它还为大型企业提供机会，通过向每个使用付费模式的内部客户收取资源费用，从而在企业内部分摊成本。
私有云的另一大优点是能够将云计算的附加控制和益处应用于现有的数据中心操作。作为私有云的管理者，用户可以访问其基础架构的全局视图，允许用户监控其基础设施、应用模板和自动化操作，例如根据应用需求自动调整虚拟机。
因此，私有云和公有云各具优势。公有云提供了一种比较简单的方式来访问云计算的可扩展性和一次性付费。私有云实现了公有云的可扩展性与私有基础架构控制、固定成本之间的结合。私有云是一个大型企业更理想的选择，通常是一个“更大型的解决方案”，且与传统的独立服务器相比，您可以获得许多额外的运营优势。
什么是云计算？
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
云计算大数据人工智能？
人工智能、大数据及云计算，三者可以称之为铁三角关系！三者合力才能开启下一个时代！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！不得不说的人工智能背后的基石：大数据大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言！数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值！例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！人工智能背后强大的助推器：云计算云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！三者合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量，才能给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
