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PaaS是指在IaaS的基础上将软件所依赖的中间件、存储等，以服务的形式供应，让软件开发者，特别是互联网应用的开发者能够免去基础平台的搭建和维护，而集中精力去做应用功能的创新。其中最典型的是应用平台即服务。PaaS供应商提供应用平台服务，包括网络应用容器、负载均衡、数据库、数据分析工具和分布式存储等。PaaS的用户将使用PaaS所支持的编程语言、库、服务和工具所开发出来的应用程序通过PaaS的自服务界面一键部署到平台上，这些应用程序就可以立刻提供互联网服务。应用程序运行所需要的扩展性、高可用性则由PaaS平台提供。开发者不再控制底层的基础设施，而是使用PaaS提供的监控功能来运维应用。很多网页游戏和手机游戏的开发商都愿意使用PaaS，让团队能够专注于产品本身的快速迭代和改进，因为PaaS提供商已经提供了专业的平台搭建和维护技术服务。
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SaaS允许用户通过网络，使用浏览器、客户端，或者从不同的终端设备访问应用程序，而应用程序的大部分的存储和计算放在云端数据中心，用户只要在网上开通服务，就可使用到以往需要在自己的数据中心或者服务器上部署硬件、数据库、网络服务才能使用的应用程序。著名的SaaS服务提供商Salesforce通过在其网站上提供CRM（客户关系管理）SaaS，赢得了大量企业用户。要知道以往想拥有一套CRM软件，每个企业非但自己要有机器，要雇人来开发、安装、部署，还要有尽职的运维团队时刻准备着应对服务宕机、应用程序出错。而Salesforce通过提供SaaS，赢得了企业广大客户的信任，客户和Salesforce都从云计算的规模经济中获得了价值。产品基于广大客户的需求快速迭代进化，也免去了整个CRM行业的大量重复建设，使得客户的CRM系统提供新功能、新特性的周期大大缩短了。
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如果看了以上分类还不好理解，那么我们继续拿食堂的例子打比方。
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IaaS就好比学校建了厨房、食堂、仓库，然后出租给了餐饮公司。一个食堂可以租给多个餐饮公司，这样学生们就可能在食堂里看到南翔小笼、兰州拉面等不同的店，这些餐饮公司都租用了学校的厨房、水电、仓库以提供服务，不同的小店自行装修，雇会计、服务员、厨师和清扫工，买炊具，做自己的菜，自己算账，但不需要自己建造基础设施。
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PaaS就是学校提供了会计、服务员、清扫工、炊具，餐饮公司只要找到自己的厨师和经理，自己装修就能够建成不同风格的小餐馆，并提供风格迥异的餐饮，所以，餐饮公司只需关心餐厅风格和菜品质量。
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SaaS更彻底，指的是学校把食堂已经装修成一个个小格子，每个格子都是一个独立的食堂，此时客户就不再是餐饮公司，而是那些需要食堂的公司了。比如周边的公司可以租用其中一个小格子作为自己的食堂，挂上自己的牌子，把自己的菜单给学校，就可以拥有一个属于自己的食堂。SaaS与这里的食堂不同的是，公司员工可能要走上一段距离才能到达公司食堂，但是SaaS的终端客户可以无缝、瞬时地访问到企业所租用的软件服务。
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还有一种分类就是私有云和公有云。我们将一些运用云技术对单一客户提供服务的云服务或者企业建立的自用的云计算服务称为“私有云”。私有云拥有者能够有效控制数据私密性、安全性和平台特性。私有云提供商主要提供云的技术方案、部署、升级和运维的托管。私有云一般建设在企业数据中心的防火墙内，对内部业务系统提供软件、平台和计算资源。公有云指由第三方提供商所运维的云，向多个用户提供服务，一般可通过互联网直接访问。企业既部署私有云，又将部分业务放到公有云的方式被称为“混合云”。
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云计算之于金融行业
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金融业是计算能力的消费大户，每个参与者都需要海量数据处理以占得市场的先机。传统的信息技术部署往往受制于物理环境的极限，金融行业通过云计算保证海量信息的处理已经是大势所趋。
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未来，云计算数据中心将为成千上万个金融机构提供计算服务，金融行业产品和服务因为云计算技术而发生巨大革新。
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在云计算的服务模式下，金融用户可以最大限度地从信息技术运营中解放出来，集中优势力量投入到自身核心的投融资业务中。运营商也能够集中最先进的技术和资源为客户提供一般模式下无法获得的高质量信息技术服务，同时获得信息技术规模效应所带来的业绩增长。
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而金融的互联网化也已经成为一种趋势，云计算必然成为未来金融机构提供金融服务的一个非常重要的手段。
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第一，云计算是未来金融企业在投资中占得先机的必要技术。
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对于金融企业来说，信息、数据、模型和计算能力是其比竞争者更早获得市场情报，更早地做出更自信的判断的前提。移动互联网时代，甚至物联网时代的信息量、数据量之大是世人有目共睹的，金融企业都需要获取并处理更大量的数据，而云计算能将这种信息的获取和处理能力作为服务提供给金融企业。在互联网上，大数据才是真正的金融核心资源。比如阿里巴巴拥有大量的在线交易数据，而交易数据就是一种能够对企业的未来经营收入做前瞻式预测的数据，阿里小贷正是依仗这些数据判断贷款与否及数额。在未来，更重要的是更好地运用前瞻性数据，进行更加理性的预测。而前瞻式预测的数据支撑，主要来自互联网、移动互联网乃至将来的物联网这些高速产生数据的平台。对大量数据进行搜集、存储和分析需要非常庞大的软硬件和信息技术投入，对于一般的金融机构来说，自己建立相应的工具所需要花费的成本是非常高昂的，显然是不经济的。云计算可以对数据进行一次性搜集，并且将数据分析、预测工具、能力以服务的形式和经济的价格提供给广大金融机构和投资者，而且出于规模效应，工具、服务得以不断迭代进化。当广大金融企业能够通过投资云平台的数据和工具来进行决策时，当其他金融企业随时都能获得近乎无限的计算能力时，自建相应能力的金融企业就可能由于无法快速获得相应的计算能力和数据集而落后。
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第二，云计算是互联网环境下金融企业应对突发事件的关键技术。
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金融突发事件，特别是危机事件、市场波动，是难以预测和防范的。对于提供市场基础设施的交易所和金融的其他环节，技术系统如何应对业务的高峰是一大难题。
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金融机构要求有一种更有效的处理突发事件的新技术和服务方式。1987年的股灾、1995年巴林银行倒闭都发生得非常突然，而且这种危机往往由于技术的原因被扩大。1987年10月19日，美国的华尔街股市下跌508点，跌幅达到了22.62%。当时分析称原因有很多，但是其中非常关键的一个就是技术原因。在那时的华尔街，程序化交易在当时的股指期货交易中广泛使用，而且算法也都雷同。一旦股指的价格远远低于现货的价格，就会引发在现货市场中的大量套盘。由于当时纽交所出现卖单高峰，系统宕机达45分钟之久，于是，股票的价格下跌停滞，现货价格跟不上期货价格，现货出现大量卖空套盘，加速了股指的瀑布式下跌。这一情形在中国也发生过，一些营业部由于系统运维不利，经常出现交易中断，让投资者蒙受损失，营业部一般只好通过降低佣金、补偿免费服务来挽留客户。在互联网环境中，交易的参与者越来越趋向于大众化、广泛化，对金融业的基础设施、架构和软硬件提出了新要求。云计算的弹性和可扩展的特性能够很好地满足金融机构和交易所的需求，并且，处理突发事件的新技术和服务方式都在随着云计算的发展而进步。通过淘宝的“双11”可以看到，余额宝背后的天弘基金凭借阿里云所提供的弹性计算资源，应对了当日相对传统货币基金公司所不可想象的单日清算业务量。云计算平台起了非常重要的作用，对缓解交易容量的突发增长极为有效和经济。
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第三，云计算是互联网时代金融机构高效的技术后台。
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当下，金融机构在所有行业中是在设备和信息技术方面投入比较多的，从使用的效率来看，存在大量的信息技术成本。传统的IOE结构在企业后台的占比超过50%，投入巨大，且一个系统锁定一批资源，这一做法增加了系统的复杂度和运维压力。而且金融机构是广泛经营的一种生态，在各地开设营业部、分支机构，建设自己的IOE，这种模式需要投入的资金量非常大，让新兴金融机构的初创成本异常高昂。云计算恰恰极好地解决了这一问题，大大降低了广泛建立技术前、后台的建设成本，提高了信息技术资源的利用率，让金融机构的业务能够借助互联网更快地铺开，金融创新也能够更快地实现。
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再论大数据
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沃尔玛每小时处理100万客户交易，向数据库输出2.5拍字节数据（1拍字节=千万亿字节），等于167个美国国会图书馆所有书籍的数据量。坐落于美国新墨西哥州的斯隆数字巡天望远镜在最初几周所搜集的数据量已经超越了天文学有史以来搜集到的所有数据量，数据正在快速增长到泽字节（1泽字节=十万亿亿字节）的级别。
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加利福尼亚大学伯克利分校的计算机科学家乔·赫勒斯泰因将大数据称为数据的产业革命，影响着从业务到科技，从政府到艺术的各个领域。我们进入了数据爆炸的时代。
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用云计算承载大数据
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云计算是大数据的基础，它给大数据提供了硬件和平台支持。在传统模式中，数据是和应用程序绑定的，应用程序的设计和开发是相互独立的，只有创建了应用才能解读数据，应用间的数据交换往往伴随着复杂的ETL（数据提取、转换和加载）过程，企业的数据库管理员往往被不同的数据在不同系统中的不同表现和元数据管理弄得焦头烂额，甚至产生许多不必要的错误。而今云计算PaaS平台中，提倡SOA（面向服务的体系结构）的理念，将数据以API服务的形式重新释放出来，与应用解耦，这样一份数据可以被更多应用程序所共享和使用。数据成了云平台的“酒单”中的酒，应用程序开发者和客户可以将各种数据自行调配成风味各异的“鸡尾酒”，从而产生附加价值。
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随着大数据的出现，数据平台的概念也应运而生。由于数据量极为丰富，数据本身就可以成为一个平台，而数据在数量和复杂度上的高速增长，是数据平台在构建时应当首要解决的问题。
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