「雲端運算」近幾年被炒得火紅，最大的推手應該歸功於Google。Google新發表之Linux-based作業系統Chrome，就是首套內含「雲端運算」概念的作業系統。而所謂的「雲端運算」，可以從「網路運算」談到「分散式運算」(Distributed Computing)和「網格運算」(Grid Computing)；知名分析公司Gartner將「雲端運算」區分為「雲端服務」(Cloud Computing Services)與「雲端科技」(Cloud Computing Technologies)兩大類；商業周刊第1146期(2009.11.9)對雲端運算的產業還作了一個上中下的三層分類：上層的「軟體服務」(software as a service，SaaS)、中層的「平台服務」(platform as a service，PaaS)、底層的「設備服務」(infrastructure as a service，IaaS)。
發展歷史
2007年10月，Google與IBM開始在美國大學校園，包括卡內基美隆大學、麻省理工學院、史丹佛大學、加州大學柏克萊分校及馬里蘭大學等，推廣「雲端運算」的計畫，這項計劃希望能降低「分散式運算」技術在學術研究方面的成本，並為這些大學提供相關的軟硬體設備及技術支援（包括數百台個人電腦及BladeCenter與System x伺服器，這些運算平台將提供1600個處理器，支援包括Linux、Xen、Hadoop等開放原始碼平台）。而學生則可以透過網路開發各項以大規模運算為基礎的研究計畫。
2008年1月30日，Google宣佈在台灣啟動「雲端運算學術計畫」，將與台灣的台大、交大等學校合作，將這種先進的大規模、快速運算技術推廣到校園。
2008年7月29日， 雅虎、惠普和英特爾宣布一項涵蓋美國、德國和新加坡的聯合研究計劃，推出「雲端運算」研究測試床，推進「雲端運算」。該計劃要與合作夥伴建立6個資料中心作為研究試驗平台，每個資料中心配置1400個至4000個處理器。這些合作夥伴包括新加坡資訊通訊發展管理局、德國卡爾斯魯厄大學Steinbuch運算中心、 美國伊利諾大學香賓分校、英特爾研究院、惠普實驗室和雅虎。」。
2008年8月3日，美國專利商標局網站資訊顯示，戴爾正在申請「雲端運算」(Cloud Computing)商標，此舉旨在加強對這一未來可能重塑技術架構的術語的控制權。戴爾在申請檔案中稱，「雲端運算」是「在資料中心和巨型規模的運算環境中，為他人提供電腦硬體定製製造」。
雲端運算不是技術，它是概念
所謂「雲端」的「雲」即為我們最常使用的網際網路（Internet），「端」則指使用者端 （Client）或泛指使用者運用網路服務來完成事情的方式。最終目標是沒有軟體的安裝，所有的資源都來自於雲端，使用者端只需一個連上「雲端」的設備與簡單的介面（例如瀏覽器）即可。所以「雲端運算」本身並不代表任何一項資訊科技的技術，它是一種電腦運算的概念，而一種概念就會有許多不同的方式去實踐，這個時候才會有不同的技術衍伸出來。
雲端運算（Cloud Computing）從本質上來看，他是一種分散式運算（Distributed Computing）的新運用，其最基本的概念，是透過網際網路將龐大的運算處理程序（Process），自動分拆成無數個較小的子程序（Sub process），再交由多部伺服器（Multi- Server）所組成的龐大系統，透過搜尋與運算分析之後，再將處理結果回傳給使用者端。透過這項技術，網路服務提供者（Service Provider）可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和「超級電腦」同樣強大效能的網路服務。
換言之，當大家努力去實現這樣的一個概念時，就促成了網際網路的蓬勃發展，因為網路本身就是在強調不同電腦之間的溝通以及合作，於是在各項基礎設施包括頻寬、通訊標準、電腦運算能力以及運算架構都逐漸發展成熟之後，提供給開發者或是一般使用者的網路服務(Web Service)便開始出現，這些網路服務提供給使用者簡單的介面來存取一些資源。當然一開始的時候，企業提供出來的，都是一些相當陽春的網路服務。
這些網路服務繼續發展下去，時至今日出現了像Google、Yahoo!、Amazon等等網路巨獸，這些大公司有能力去購買數以萬計的伺服器，並且把這些電腦串起來，成為一個龐大的運算資源，而龐大的運算資源自然就意味著更為多樣化和以前無法提供的新服務。所有的人現在可以在網路上不同的地方，利用各大企業開放出來的運算資源，進行資料的運算或是提供服務給使用者，於是就在這樣的情況之下，「雲端運算」被提了出來。因為現在無論是一般的使用者或是開發者，都透過網路來取得資料或是進行資料運算，自己本地端的運算資源雖然有限，還是可以透過網路進行複雜的運算，結果資料就像是從天上的雲端掉下來一樣，所以很多人會將網際網路表示成一朵雲的圖示，例如下圖：
「分散式運算」與「網格運算」
而「雲端運算」的概念其本質大抵承襲自「分散式運算」(Distributed Computing)以及「網格運算」(Grid Computing)。
所謂「分散式運算」，顧名思義，就是將大型工作區分成小塊後，分別交由眾多電腦各自進行運算再彙整結果，以完成單一電腦無力勝任的工作。也就是說讓一些不同的電腦同時去幫你做事情、進行運算，所以有兩台電腦也好、十萬台電腦也好，只要有超過一台電腦，而且讓他們可以互相溝通，一起同時幫你做事情，這就是分散式運算。
而「網格運算」則是「分散式運算」加以延伸的一支，所謂「網格」指的是以公開的基準處理分散各處的資料。其主要特點放在異質系統之間運算資源的整合，簡單來說，在於將各種不同平台、不同架構、不同等級的電腦彼此之間可以透過通訊標準來互相溝通，分享彼此的運算資源。在網際網路還沒有今天這麼發達之前，企業採用「網格運算」，很大的原因是為了讓組織內部IT資源達到更良好的使用率。
由此觀之，「雲端運算」與「網格運算」並沒有顯著的不同。的確，兩者都是分散式運算的延伸，唯獨「網格運算」著眼於整合眾多異構平台，而「雲端運算」則強調在本地端資源有限的情況下，利用網路取得遠方的運算資源。
「雲端服務」與「雲端科技」
問題來了，若說只要是透過網路線接上「雲端」並利用遠端資源就可以稱做「雲端運算」，那麼透過Gmail收發信件與利用BitTorrent之類的P2P技術取得資料，豈不都可算是「雲端運算」？但是這兩者在本質上有著明顯的不同，究竟何者才能真正稱得上是「雲端運算」呢？
在「電腦世界」(Computer World)一篇標題為「雲端運算的過度混淆」( Cloud computing hype spurs confusion) 的文章中，引述了知名分析公司Gartner的分類方式，將「雲端運算」區分為兩大類，分別為「雲端服務」(Cloud Computing Services)與「雲端科技」(Cloud Computing Technologies)。
Gartner指出，「雲端服務」專注在於透過一個瀏覽器，藉由網路連線從遠端來存取、來操作、來服務，例如Salesforce.com的CRM工具，或是提供使用者安裝和使用各種不同作業系統的Amazon EC2服務。這類型可以視為「軟體即服務」(SaaS, Software as a Service)概念的後繼，使用者完全不必去擔心成長的問題，遠端自然會幫你將該需要的伺服器或資料庫都準備好，使用者只要放心的把東西丟到網路上、丟往遠端的服務商即可。也充份善用了網際網路的便利性，讓使用者可以安全的將所有資料都存在遠端的一或多個伺服機裡，到哪裡都可以使用，服務商也可隨時作升級或更動，同時又巧妙的將龐大運算的問題丟給「雲端」解決，於是讓一隻手機或一個沒有運算能力的GPS也都可以上網進行很多奇奇怪怪的事。
而「雲端科技」則是著眼於利用虛擬化以及自動化等技術來創造和普及電腦中的各種運算資源。Gartner認為，這種類型可以視為傳統資料中心(Data Center)的延伸，內部系統採用多台電腦一同運算、儲存、相互備援，且不需要經由第三方提供外部資源便可套用在整個公司的內部系統上。譬如可以將基因圖譜定序、DNA解碼等拆成好多來演算，又譬如Skype與 BitTorrent以點對點(P2P)來共同組成單一系統。
所以說，根據Gartner的定義，Google所謂的「雲端運算」，包含「iGoogle」、「Google Calendar」等，雖然也有運用到「雲端科技」的部分，但是大抵上其模式則是屬於「雲端服務」的範疇。
當然，「雲端運算」的威力不僅僅是提供使用者更妥善的服務而已，對企業而言，「雲端運算」能夠有效的降低成本與風險。由於「雲端服務」不需要將程式安裝在用戶的電腦中，對服務商而言，降低了商業程式邏輯被破解的風險。此外，過去常見到台灣公司必須先將在本地收集的資料傳回美國，經過美國工程師處理後再傳回台灣作業的情況，如此一來則需耗費大量的網路傳輸費用以及時間。利用「雲端運算」，位在世界各地的開發人員便能夠透過同一套平台更即時且密切的合作。
拿下這朵雲，就是下個科技霸主！
上級戰場——軟體服務（software as a service，SaaS）
打破以往大廠壟斷的局面， 所有人都可以在上面自由揮灑創意， 提供各式各樣的軟體服務。
競爭者：世界各地的軟體開發者
中間戰場——平台服務（platform as a service，PaaS）
打造程式開發平台與作業系統平台，讓開發人員可以透過網路撰寫程式與服務，一般消費者也可以在上面執行程式。
競爭者：Google、微軟、蘋果、Yahoo!
底層戰場——設備服務（infrastructure as a service，IaaS）
將基礎設備（如IT系統、資料庫等）整合起來，像旅館一樣，分隔成不同的房間供企業租用。
競爭者：IBM、戴爾、昇陽、 惠普、亞馬遜
以下分別說明目前正進行雲端運算計畫的國際大廠現況如下：
Google
在美國網路搜尋市場占有率第一名的 Google，其實很早就將這概念應用在自家提供的服務上，諸如Gmail、YouTube、Google Docs、Google Talk、Google Calendar、Google Gadget等，Google 於2007年10月與 IBM 合資超過 1,500 萬美元，建立 Google 101 大型資料運算中心，並在 2008 年將雲端運算定為未來的發展策略，而這點，可從Google為進軍通訊產業而推出的G-phone看出點端倪。因此從 Google 大舉佈局雲端應用下，相信在加強「端」連到「雲」的入口和架構完整的商業模式後，是很有機會在未來市場繼續保持領先地位。
IBM
主推Blue Cloud「藍雲計劃」的主要切入點不在於如何提供消費端各種服務，他更專注的是如何提供雲端運算所需擁有的硬體設備與管理軟體，允許企業將運算任務分成 不同組件，分別調至最有效率的電腦系統執行，解決企業尖鋒、離鋒時間的系統負荷量問題。同時結合網路巨人 Google 以成為雲端運算中的要角，並著手在全球數個城市建立雲計算中心。
Microsoft
微軟在雲端的策略則是「Software + Service」。預計推出的新作業系統「Azure」，將結合Live Mesh開發新功能，並整合各種Live Services；Azure另一項用途，是能讓軟體開發者所撰寫的程式直接在微軟資料中心上線，不需靠公司裡的伺服器；Azure就像是微軟線上服務的 地基，扎穩微軟邁向雲端之路。
Yahoo
Yahoo將開源雲端運算框架Hadoop，應用在自家搜尋服務的兩千台伺服器上，來處理超過5 Petabytes的網頁內容，建立整個網際網路的網頁索引資料。此外，Yahoo的雲端產品定位為Consumer Cloud Computing，提供Yahoo! Live、Yahoo! oneConnect、NewsGlobe，等線上訊息服務。而即將正式開放的Yahoo Application Platform，則是提供開發者線上撰寫和執行程式的開放平台。
Amazon
Amazon 的 Web Services，透過虛擬化的技術，Amazon EC2搭配 Amazon S3 儲存服務，提供各種不同規格的虛擬主機和儲存空間，使軟體開發者能快速地在上面安裝或執行所需的服務，用完了就結束完全沒有負擔，由於費用低廉，吸引了很 多開發人員使用。而且你只要負擔所使用的時間與資源即可，在成本效益的投資上，這樣的服務相當吸引人。
參考來源：
雲端運算 Cloud Computing 的概念與應用
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發展歷史
2007年10月，Google與IBM開始在美國大學校園，包括卡內基美隆大學、麻省理工學院、史丹佛大學、加州大學柏克萊分校及馬里蘭大學等，推廣「雲端運算」的計畫，這項計劃希望能降低「分散式運算」技術在學術研究方面的成本，並為這些大學提供相關的軟硬體設備及技術支援（包括數百台個人電腦及BladeCenter與System x伺服器，這些運算平台將提供1600個處理器，支援包括Linux、Xen、Hadoop等開放原始碼平台）。而學生則可以透過網路開發各項以大規模運算為基礎的研究計畫。
2008年1月30日，Google宣佈在台灣啟動「雲端運算學術計畫」，將與台灣的台大、交大等學校合作，將這種先進的大規模、快速運算技術推廣到校園。
2008年7月29日， 雅虎、惠普和英特爾宣布一項涵蓋美國、德國和新加坡的聯合研究計劃，推出「雲端運算」研究測試床，推進「雲端運算」。該計劃要與合作夥伴建立6個資料中心作為研究試驗平台，每個資料中心配置1400個至4000個處理器。這些合作夥伴包括新加坡資訊通訊發展管理局、德國卡爾斯魯厄大學Steinbuch運算中心、 美國伊利諾大學香賓分校、英特爾研究院、惠普實驗室和雅虎。」。
2008年8月3日，美國專利商標局網站資訊顯示，戴爾正在申請「雲端運算」(Cloud Computing)商標，此舉旨在加強對這一未來可能重塑技術架構的術語的控制權。戴爾在申請檔案中稱，「雲端運算」是「在資料中心和巨型規模的運算環境中，為他人提供電腦硬體定製製造」。
雲端運算不是技術，它是概念
所謂「雲端」的「雲」即為我們最常使用的網際網路（Internet），「端」則指使用者端 （Client）或泛指使用者運用網路服務來完成事情的方式。最終目標是沒有軟體的安裝，所有的資源都來自於雲端，使用者端只需一個連上「雲端」的設備與簡單的介面（例如瀏覽器）即可。所以「雲端運算」本身並不代表任何一項資訊科技的技術，它是一種電腦運算的概念，而一種概念就會有許多不同的方式去實踐，這個時候才會有不同的技術衍伸出來。
雲端運算（Cloud Computing）從本質上來看，他是一種分散式運算（Distributed Computing）的新運用，其最基本的概念，是透過網際網路將龐大的運算處理程序（Process），自動分拆成無數個較小的子程序（Sub process），再交由多部伺服器（Multi- Server）所組成的龐大系統，透過搜尋與運算分析之後，再將處理結果回傳給使用者端。透過這項技術，網路服務提供者（Service Provider）可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和「超級電腦」同樣強大效能的網路服務。
換言之，當大家努力去實現這樣的一個概念時，就促成了網際網路的蓬勃發展，因為網路本身就是在強調不同電腦之間的溝通以及合作，於是在各項基礎設施包括頻寬、通訊標準、電腦運算能力以及運算架構都逐漸發展成熟之後，提供給開發者或是一般使用者的網路服務(Web Service)便開始出現，這些網路服務提供給使用者簡單的介面來存取一些資源。當然一開始的時候，企業提供出來的，都是一些相當陽春的網路服務。
這些網路服務繼續發展下去，時至今日出現了像Google、Yahoo!、Amazon等等網路巨獸，這些大公司有能力去購買數以萬計的伺服器，並且把這些電腦串起來，成為一個龐大的運算資源，而龐大的運算資源自然就意味著更為多樣化和以前無法提供的新服務。所有的人現在可以在網路上不同的地方，利用各大企業開放出來的運算資源，進行資料的運算或是提供服務給使用者，於是就在這樣的情況之下，「雲端運算」被提了出來。因為現在無論是一般的使用者或是開發者，都透過網路來取得資料或是進行資料運算，自己本地端的運算資源雖然有限，還是可以透過網路進行複雜的運算，結果資料就像是從天上的雲端掉下來一樣，所以很多人會將網際網路表示成一朵雲的圖示，例如下圖：
「分散式運算」與「網格運算」
而「雲端運算」的概念其本質大抵承襲自「分散式運算」(Distributed Computing)以及「網格運算」(Grid Computing)。
所謂「分散式運算」，顧名思義，就是將大型工作區分成小塊後，分別交由眾多電腦各自進行運算再彙整結果，以完成單一電腦無力勝任的工作。也就是說讓一些不同的電腦同時去幫你做事情、進行運算，所以有兩台電腦也好、十萬台電腦也好，只要有超過一台電腦，而且讓他們可以互相溝通，一起同時幫你做事情，這就是分散式運算。
而「網格運算」則是「分散式運算」加以延伸的一支，所謂「網格」指的是以公開的基準處理分散各處的資料。其主要特點放在異質系統之間運算資源的整合，簡單來說，在於將各種不同平台、不同架構、不同等級的電腦彼此之間可以透過通訊標準來互相溝通，分享彼此的運算資源。在網際網路還沒有今天這麼發達之前，企業採用「網格運算」，很大的原因是為了讓組織內部IT資源達到更良好的使用率。
由此觀之，「雲端運算」與「網格運算」並沒有顯著的不同。的確，兩者都是分散式運算的延伸，唯獨「網格運算」著眼於整合眾多異構平台，而「雲端運算」則強調在本地端資源有限的情況下，利用網路取得遠方的運算資源。
「雲端服務」與「雲端科技」
問題來了，若說只要是透過網路線接上「雲端」並利用遠端資源就可以稱做「雲端運算」，那麼透過Gmail收發信件與利用BitTorrent之類的P2P技術取得資料，豈不都可算是「雲端運算」？但是這兩者在本質上有著明顯的不同，究竟何者才能真正稱得上是「雲端運算」呢？
在「電腦世界」(Computer World)一篇標題為「雲端運算的過度混淆」( Cloud computing hype spurs confusion) 的文章中，引述了知名分析公司Gartner的分類方式，將「雲端運算」區分為兩大類，分別為「雲端服務」(Cloud Computing Services)與「雲端科技」(Cloud Computing Technologies)。
Gartner指出，「雲端服務」專注在於透過一個瀏覽器，藉由網路連線從遠端來存取、來操作、來服務，例如Salesforce.com的CRM工具，或是提供使用者安裝和使用各種不同作業系統的Amazon EC2服務。這類型可以視為「軟體即服務」(SaaS, Software as a Service)概念的後繼，使用者完全不必去擔心成長的問題，遠端自然會幫你將該需要的伺服器或資料庫都準備好，使用者只要放心的把東西丟到網路上、丟往遠端的服務商即可。也充份善用了網際網路的便利性，讓使用者可以安全的將所有資料都存在遠端的一或多個伺服機裡，到哪裡都可以使用，服務商也可隨時作升級或更動，同時又巧妙的將龐大運算的問題丟給「雲端」解決，於是讓一隻手機或一個沒有運算能力的GPS也都可以上網進行很多奇奇怪怪的事。
而「雲端科技」則是著眼於利用虛擬化以及自動化等技術來創造和普及電腦中的各種運算資源。Gartner認為，這種類型可以視為傳統資料中心(Data Center)的延伸，內部系統採用多台電腦一同運算、儲存、相互備援，且不需要經由第三方提供外部資源便可套用在整個公司的內部系統上。譬如可以將基因圖譜定序、DNA解碼等拆成好多來演算，又譬如Skype與 BitTorrent以點對點(P2P)來共同組成單一系統。
所以說，根據Gartner的定義，Google所謂的「雲端運算」，包含「iGoogle」、「Google Calendar」等，雖然也有運用到「雲端科技」的部分，但是大抵上其模式則是屬於「雲端服務」的範疇。
當然，「雲端運算」的威力不僅僅是提供使用者更妥善的服務而已，對企業而言，「雲端運算」能夠有效的降低成本與風險。由於「雲端服務」不需要將程式安裝在用戶的電腦中，對服務商而言，降低了商業程式邏輯被破解的風險。此外，過去常見到台灣公司必須先將在本地收集的資料傳回美國，經過美國工程師處理後再傳回台灣作業的情況，如此一來則需耗費大量的網路傳輸費用以及時間。利用「雲端運算」，位在世界各地的開發人員便能夠透過同一套平台更即時且密切的合作。
拿下這朵雲，就是下個科技霸主！
上級戰場——軟體服務（software as a service，SaaS）
打破以往大廠壟斷的局面， 所有人都可以在上面自由揮灑創意， 提供各式各樣的軟體服務。
競爭者：世界各地的軟體開發者
中間戰場——平台服務（platform as a service，PaaS）
打造程式開發平台與作業系統平台，讓開發人員可以透過網路撰寫程式與服務，一般消費者也可以在上面執行程式。
競爭者：Google、微軟、蘋果、Yahoo!
底層戰場——設備服務（infrastructure as a service，IaaS）
將基礎設備（如IT系統、資料庫等）整合起來，像旅館一樣，分隔成不同的房間供企業租用。
競爭者：IBM、戴爾、昇陽、 惠普、亞馬遜
以下分別說明目前正進行雲端運算計畫的國際大廠現況如下：
在美國網路搜尋市場占有率第一名的 Google，其實很早就將這概念應用在自家提供的服務上，諸如Gmail、YouTube、Google Docs、Google Talk、Google Calendar、Google Gadget等，Google 於2007年10月與 IBM 合資超過 1,500 萬美元，建立 Google 101 大型資料運算中心，並在 2008 年將雲端運算定為未來的發展策略，而這點，可從Google為進軍通訊產業而推出的G-phone看出點端倪。因此從 Google 大舉佈局雲端應用下，相信在加強「端」連到「雲」的入口和架構完整的商業模式後，是很有機會在未來市場繼續保持領先地位。
IBM
主推Blue Cloud「藍雲計劃」的主要切入點不在於如何提供消費端各種服務，他更專注的是如何提供雲端運算所需擁有的硬體設備與管理軟體，允許企業將運算任務分成 不同組件，分別調至最有效率的電腦系統執行，解決企業尖鋒、離鋒時間的系統負荷量問題。同時結合網路巨人 Google 以成為雲端運算中的要角，並著手在全球數個城市建立雲計算中心。
Microsoft
微軟在雲端的策略則是「Software + Service」。預計推出的新作業系統「Azure」，將結合Live Mesh開發新功能，並整合各種Live Services；Azure另一項用途，是能讓軟體開發者所撰寫的程式直接在微軟資料中心上線，不需靠公司裡的伺服器；Azure就像是微軟線上服務的 地基，扎穩微軟邁向雲端之路。
Yahoo
Yahoo將開源雲端運算框架Hadoop，應用在自家搜尋服務的兩千台伺服器上，來處理超過5 Petabytes的網頁內容，建立整個網際網路的網頁索引資料。此外，Yahoo的雲端產品定位為Consumer Cloud Computing，提供Yahoo! Live、Yahoo! oneConnect、NewsGlobe，等線上訊息服務。而即將正式開放的Yahoo Application Platform，則是提供開發者線上撰寫和執行程式的開放平台。
Amazon
Amazon 的 Web Services，透過虛擬化的技術，Amazon EC2搭配 Amazon S3 儲存服務，提供各種不同規格的虛擬主機和儲存空間，使軟體開發者能快速地在上面安裝或執行所需的服務，用完了就結束完全沒有負擔，由於費用低廉，吸引了很 多開發人員使用。而且你只要負擔所使用的時間與資源即可，在成本效益的投資上，這樣的服務相當吸引人。
參考來源：
雲端運算 Cloud Computing 的概念與應用
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