在欧洲释放云计算潜能(一)
译自：2012年9月27日【欧盟】欧盟委员会
编译：中国贸促会电子信息行业分会 陈芸芸
【引言】9月27日，欧盟委员会数字议程委员发布了一份名为《在欧洲释放云计算潜能》的公告，宣布启动一项新的云计算战略，在各领域推广云计算的应用，并创造大量的就业机会。为了落实该项战略，欧盟委员会制定了一系列具体措施，目标是到2020年，在欧洲创造250万个新就业岗位，每年创造1600亿欧元的产值(占欧盟GDP的1%)。
一、云计算的定义以及面临的主要政策挑战
以下经济数据显示了云计算所能带来的巨大经济潜力。首先，云计算能减少计算机系统的总费用；其次，通过服务创新和采取新的组织流程提高效率，创造大量收益。
为了更好地理解云计算所带来的变化，我们先应该搞清楚什么是云计算。云计算的基本内容是提供“效用计算”。在云计算众多的定义中，2009年由NIST提出的定义最被广泛接受：
云计算是一个提供便捷的通过互联网访问一个可定制的IT资源共享池能力的按使用量付费模式(IT资源包括网络、服务器、存储、应用、服务)，这些资源能够快速部署，并只需要很少的管理工作或很少的与服务供应商的交互。
这一定义强调了云计算的技术配置，但却没有云计算能带来的改变重要。如果我们把云计算视作一种商业模式，那么重点就可以放在云计算的主要商业流程特点上，如：
·用户无需自行投资基础设施，因为云技术可以进行存储和处理，而这些活动并不发生在用户的办公场所或设备上；
·云服务可灵活地按需扩大或缩小规模；
·云技术是计算能力的虚拟化，因此，用户或计算机资源的实际位置不再是个限制；
·计算成为一项业务而非资金开支项。
这些特点能有效地区分云计算和数据中心的外包业务。它让人产生一个享受“无限资源的假象”，但同时，也意味着一种失控，因为用户对云服务供应商所提供的租用线路或公共宽带连接以及分配的计算机系统产生了依赖。而这正是云计算不同于网格计算之处，网格计算并不强调外部的统一控制，而只是连网计算资源的共享。
因此，服务供应模式对理解云计算的影响起到至关重要的作用。首先，云计算主要是一种经济现象而非技术现象。它利用虚拟化技术(如在同一位置的硬盘上运行多个逻辑服务器)从外部按需提供计算服务，可在多个不同位置(一大批的数据中心)优化数据和处理任务，这从技术角度看意味着，无论是数据拥有者还是数据处理者都无需知道数据身处何方。
云的成本效率主要源自大量客户需求波动所产生的规模经济。这实际上也是云计算起家的过程，因为许多大型的电子商务供应商(如亚马逊)试图想增加它们硬件设备的使用率，于是把数据中心的运算能力出租给有不同使用需求的客户。客户数量越大种类越多(所处地理位置和使用类型不同)则成本效率越高。成本的降低来自服务所产生的规模效应，而这是单个用户机构所无法实现的。
然而，对于很多用户来说，泄露数据所处的位置或者和其他用户共享数据中心也是问题多多的。通常他们都需要遵守敏感数据保护的相关规定(如数据保护规定中关于个人数据的规定，敏感的商业数据或具有国家战略重要性的数据，如国防和警力信息的规定)。因此，云供应商开发了独特的解决方案对数据存储和处理进行重新配置，来满足不同的需求。
通常，当我们现在想起数据中心(基础设施即服务或IaaS)的时候，云服务是以提供平台开始的，客户可以利用这一平台为他们的客户处理数据(平台即服务或PaaS)。例如，Salesforce是靠从IaaS供应商处租来的数据中心为客户提供关系管理服务起家的。软件即服务(SaaS)——如直接为终端客户提供的服务如电子邮件或社交网站——完成了从基础的IaaS，到PaaS，再到SaaS这一垂直的服务供应链条。这个链条中的每一环都可成为独立的一项服务。云服务的供应却很复杂，这几个环节互相依存，用户永远也弄不清这链条里谁在上谁在下以及它们之间不同的角色和职责。另外，这些组织的层次并不明确，因此在实际中常会引发法律问题。
除了多层次这一特点以外，云计算服务还存在不同程度的公共或共享IT资源的使用问题。从这点上看，云有时就像统一体(见图1)。从传统的室内IT资源开始，到运营管理以及/或数据设备的外包可视为云计算的前辈，因为外包从直接管控过渡到了第三方。当通过虚拟化技术实现共享时，云计算应运而生，从而提高了IT资源的使用效率。因此，各种不同的云计算部属模式在私有云(计算服务在防火墙之内)和公有云(云服务和IT资源在所有和任何用户中共享)中遍地开花。这两种极端情况之间存在一种中间的理念。社区云是IT资源在封闭社区中共享，这些资源可以再用户端或者外包，例如专供政府机关的跨机构云服务。在混合云中，一部分数据在私有空间中，而一部分由公共服务提供，另外还有其他种类的云。
当不同的服务层面反映到这些不同的模式当中，数据控制问题就变得较为复杂。从用户控制的方面看，不同的配置意义也不同，因此需要对云价值链中的数据流动有足够的认识并作出谨慎的决定。例如，从敏感数据上看，基础设施的使用范围越大，在云中高效存储敏感数据的需求就越大。
(未完待续)
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