关于云服务器价格的一些问题解答：成本分析与预测未来趋势
一、引言
随着云计算技术的快速发展，云服务器已成为企业和个人用户的重要选择。
越来越多的人开始关注云服务器的价格问题，因为成本是决策的重要因素之一。
本文将针对云服务器价格的相关问题进行解答，并进行成本分析，同时预测未来的趋势。
二、云服务器价格构成
1. 基础设施成本：云服务器需要庞大的服务器集群、网络设备和存储设施等基础设施，这是云服务提供商的主要成本之一。
2. 维护成本：为了确保云服务器的稳定运行，需要提供硬件和软件的维护服务，这也是云服务提供商的重要支出。
3. 带宽成本：云计算服务的传输需要消耗大量的网络资源，带宽成本也是云服务提供商需要考虑的重要因素。
4. 其他成本：包括研发、市场营销、客户服务等方面的支出。
三、影响云服务器价格的因素
1. 服务级别：不同的云服务级别（如共享、虚拟专用服务器、裸金属服务器等）有不同的价格。
2. 资源配置：CPU、内存、存储空间、带宽等资源配置会影响云服务器的价格。
3. 地理位置：不同地区的云服务提供商价格可能有所不同，同时，云服务提供商在不同的地区建设的数据中心也会影响价格。
4. 市场需求：供需关系是影响价格的重要因素，当市场需求增加时，云服务器的价格可能会上涨。
四、云服务器存储的描述
云存储是云服务器的重要组成部分之一。
云存储可以提供弹性可扩展的存储空间，用户可以根据需要动态调整存储空间。
云存储还具有数据安全、备份和恢复等功能，可以保障用户数据的安全性和可靠性。
云存储的类型包括块存储、文件存储和对象存储等。
不同类型的云存储具有不同的特点和适用场景。
五、成本分析
1. 初始投入：购买云服务器的初始投入包括选购服务器、存储、网络等资源所需的费用。这部分费用因配置和服务级别而异，用户可以根据自己的需求选择适合的方案。
2. 长期使用费用：除了初始投入外，用户还需要支付每月或每年的使用费用，包括带宽费用、维护费用等。这些费用会根据实际使用情况而有所变化。
3. 成本效益分析：购买云服务器时，用户需要进行成本效益分析，以确定投资是否物有所值。这需要考虑云服务提供商的信誉、服务质量、技术支持等方面。
六、预测未来趋势
1. 竞争加剧导致价格下降：随着云计算市场的不断发展，越来越多的企业开始提供云服务器服务。竞争的加剧可能会导致价格逐渐下降，以吸引更多用户。
2. 技术进步带来成本降低：云计算技术的不断进步将降低云服务提供商的基础设施和维护成本，这将使云服务器价格更加亲民。
3. 定制化服务带动价格上涨：随着用户对云服务器需求的不断增加，定制化服务将成为未来的重要趋势。一些高端定制化的云服务器服务价格可能会相对较高。
4. 存储成本将成为重要考量：随着用户对云存储需求的不断增长，存储成本将在云服务器价格中占据越来越重要的地位。未来，云服务提供商可能需要提供更加灵活和经济的存储方案，以满足用户的需求。
七、总结
本文解答了关于云服务器价格的一些问题，进行了成本分析，并预测了未来的趋势。
购买云服务器时，用户需要根据自己的需求进行综合考虑，选择性价比高的方案。
同时，随着云计算市场的不断发展，云服务器价格将受到多种因素的影响，用户需要关注市场动态，以做出明智的决策。
云计算未来发展趋势？
一、虚拟化技术向软硬协同方向发展按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化1.0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化2.0，目前已经进入虚拟化2.5阶段，虚拟化3.0阶段在不久也将会到来。
根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。
ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。
随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。
首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。
其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。
在这方面，内存的虚拟化已初显端倪。
第三，网络虚拟化发展迅速。
网络虚拟化可以高效地利用网络资源，具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。
二、数据中心向整合化和绿色节能方向发展目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。
高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。
数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。
进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。
还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。
艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。
兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。
集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。
与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。
国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。
通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。
数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。
三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期在云计算环境下，存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。
分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求，它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。
为保证高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，以高可靠软件来弥补硬件的不可靠，从而提供廉价可靠的海量分布式存储和计算系统。
在大规模分布式存储技术中，基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台，它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上，通过并行和分布式计算技术，可以提供优秀的数据冗余功能。
且由于采用了分布式并发数据处理技术，众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务，也保证数据传输的高效性。
目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统，已经涌现出一批著名的分布式文件系统，如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等，进一步更深入的研发也还在进行中。
除了大规模分布式存储技术，P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。
其中，P2P存储可以看做是分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。
数据网格是有机的智能单元的组合，类似于计算网格。
智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。
云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点，也必将成为云计算发展的重点方向之一。
四、安全与隐私将获得更多关注云计算作为一种新的应用模式，在形态上与传统互联网相比发生了一些变化，势必带来新的安全问题，例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。
云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段，它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。
云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。
不过另一方面，云计算具有虚拟化、资源共享等特点，传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式，或者有新的技术创新。
另外，由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置，因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。
总体来说，云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求，提供整体的云计算安全措施，这将驱动云计算安全技术发展。
适应云计算的特点和安全需求，云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。
此外，未来的安全趋势，势必会涉及终端及移动终端各个层面，包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备，都有可能会面临攻击者的挑战，这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。
解决终端安全，云安全是首先需要解决的，即从云端首先判断安全的趋势，而不是孤立的从一台终端来判断。
通过云端安全的大数据分析，可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势，从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。
隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题，但随着云计算的发展及相关标准的成熟。
相信隐私权会得到更好地保护，云计算也将像互联网上的其他应用环境一样，深刻地影响我们的生活方式。
五、分布式计算技术不断完善和提升资源调度管理被认为是云计算的核心，因为云计算不仅是将资源集中，更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。
云计算数据中心的突出特点，是具备大量的基础软硬件资源，实现了基础资源的规模化。
但如何合理有效调度管理这些资源，提高这些资源的利用率，降低单位资源的成本，是云计算平台提供商面临的难点和重点。
业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化，将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。
不过，正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。
云计算操作系统是云计算数据中心运营系统，是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统，可以实现极为简化和更加高效的计算模型，以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。
现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求，为了支持商业化的云计算服务，分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。
未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS)，自从2007年苹果iPhone进入市场开始，事情发生很大的变化，智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端，SaaS的风暴席卷整个互联网，在线应用成为一种时尚。
分布式计算技术不断完善和提升，将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。
六、SLA细化服务质量监控实时化要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上，粗放的服务协议显然无法让人放心，用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。
对于激增的商业需求而言，性能的拓展是不够的，而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。
用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议，细化服务品质是必然趋势。
云计算对计算、存储和网络的资源池化，使得对底层资源的管理越来越复杂，越来越重要，基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头，从而防患于未然，实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验，也是未来发展的方向（关于更多可以关注微信公号漫步云计算）谢谢。
什么是云存储？你如何看待云存储？
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。
但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。
首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。
少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。
从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。
尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。
海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。
所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。
而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。
传统的RAID（Redundant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。
虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。
但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。
当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。
而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。
而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。
将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（总架构师）
如果有关于PPIO的交流，可以通过下面的方式联系我：
wechat：omnigeeker
云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloudcomputing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。
云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势
楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：
1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
4、呆猫云盘与渲云网盘存储互通，使用渲云提交渲染任务时，内网同步，文件秒传，节省传输时间。
5、支持高并发读取资产文件，可同一账号最多可支持上千台机器同时读取云盘文件，提高工作效率。
6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。
这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。
我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下百科：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。
对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。
不单单能当作个人网络上的储存空间。
云服务的成本是多少？
探索经济实惠的云服务：永久免费与高效节省的较量</
在云计算的世界里，阿里云以创新策略吸引用户，提供了一项引人注目的优惠——1折出售的云服务器，虽然其常规价格为6元一年，但背后的盈利策略在于虚拟化技术的运用和用户基数的拓展，如Google云的首年免费策略。
对于企业网站搭建者，基础套餐仅需298元，包含基础空间和功能，但若需扩展服务，则需额外付费。
对于大型企业来说，自建服务器的成本不容小觑。
仅硬件投入就包括：应用服务器约需934万元，数据库服务器约90万元，安全防护约47万元。
软件方面，Windows Server的激活可能需要10套，每套约1万元，而Oracle数据库最低价70万元，软件总计成本80万元。
网络专线月费3000元，五年下来约18万元。
安装、实施及运维费用占总成本的25%，总计400万元。
除了硬件与软件，机房租用和水电费每年约为164万元，五年累计2451万元。
如果选择公有云服务，如阿里云和腾讯云，这些云服务包括数据库、计算、存储、安全和网络，五年内预计总成本为2478万元。
相比之下，本地部署虽然成本较低，但可能面临流程繁琐、资源浪费和安全风险等问题。
公有云则以其高效灵活的优势，更适合那些对本地依赖性不强的企业，但数据安全始终是考虑的关键因素。
结论：</对于大型企业而言，五年内的总成本分析显示，上云可能更为节省，但具体选择需根据企业的业务需求和风险承受能力。在云服务与本地部署之间权衡，是每个企业都需要深思熟虑的决策。全文完。
