云计算的挑战与应对-信息技术基础

通过前面的章节，可以发现，云计算的优势有很多，比如其规模可以动态扩展，信息处理能力很强，拥有海量的存储空间，信息安全可靠，资源利用率很高，有很强的通用性且成本相对较低等。这些压倒性的优势预示着云计算必然会以前所未有的速度发展，也使众多的IT企业不得不着手转型。目前，硅谷正像20世纪90年代互联网刚刚兴起时一样，突然涌现出上百家的新型科技创新公司。

拥有众多优势的云计算也不是完全没有缺陷，而其缺陷却并非网络技术就可以解决的。

（1）从平台的角度来看

云计算目前并没有统一的标准，这就意味着不同的公司所搭建的平台互不兼容且风格迥异。然而网络技术本身就是为了解决跨平台、跨地区、跨系统的资源共享与集成问题的，并且目前的国际网格界已经形成了统一的标准体系，所以未来的云计算一定会向同一平台的方向发展。云计算的各个平台间的相互操作可以由网格技术完成，从而使得云计算设施一体化，这就是说未来的云计算是由一个共同的虚拟平台提供服务，而不是目前这种以厂商为单位提供差异化的服务。

（2）从计算的角度来看

由PC和服务器所组成的计算资源池是云计算的主要管理对象，其中最主要的数据是松耦合型的数据。相对于松耦合型数据，紧耦合型计算任务如果使用云计算来处理数据，其效率会非常低，这主要是因为紧耦合型数据不容易分解成众多相对独立的子任务，从而导致节点间的通信过于频繁。但是，网格技术由于能够将各个机构的高性能计算机组合在一起，从而更加擅长处理紧耦合型应用，比如数值天气预报、汽车模拟碰撞试验、高楼受力分析等。换而言之，云计算与网格技术可以互相补充，那么如果能将两种技术结合在一起，则可以更好地推动数据的分析技术。

（3）从数据角度看(www.xing528.com)

云计算的主要管理与分析的对象为商业数据，Amazon目前在不断收集公共共享的数据集，其中包括人类基因数据、化学数据、经济数据、交通数据等，这说明云计算是可以处理这类型数据的，但是其收集方式非常原始，这说明对于云计算来说这些科学数据仍然是其不擅长的领域。相对的，网格技术已经收集了众多诸如物种基因数据、天文观测数据、地球遥感数据、气象数据、海洋数据、人口数据等科学数据。这说明，将来的云计算应该与网格技术相结合，这样可以更好地推动云计算在收集数据上的拓展。

（4）从资源集成的角度看

由于云计算要求使用对象的数据、系统以及应用都需要集中到云计算数据中心，这就不得不改变适用对象的信息系统运行模式从而将其可以被迁移到云计算的数据中心，这样产生的成本非常高昂且操作难度很大。特别是一些数据源离数据中心较远的系统，并且数据源的数据还会不断更新，这就使得大量的网络带宽被用于随时地传送数据到云计算中心，从而导致大量的应用不能被集中于云计算平台而是处于分散运作的状态。

（5）从信息安全的角度看

一旦当数据被托管到了云计算中心，就意味着数据的所有者对于数据本身丧失了绝对的控制权。而这些被上传的数据存在被第三方窥看、非法利用或是丢失的可能性。

以上5点是目前云计算所面对的巨大挑战，虽然部分困难可以通过提高云计算本身的技术和硬件得到解决，但是很大一部分是需要引进其他技术，比如网格技术，来协调解决的。可以预见的是，云计算在将来一定会变成一种最为普遍的信息收集及存储方式。