附录A 译文超越台式机：一个关于云计算的介绍在这个世界上几乎每一天都能看到新技术趋势的崛起和衰退，一种新的趋势带来了更长久的生命力。
这种趋势被称为云计算，它将改变你使用电脑和互联网的方式。
云计算预示着我们在如何存储信息和运行应用程序问题上的重大变革。
而不是在单独的计算机上运行程序的散的数据，一切都托管在“云”中，通过英特网去访问“云”中的其他计算机和服务器。
云计算让你能够在世界上的任何地方访问你所有的应用程序和文档，摆脱了台式机的束缚，让你更容易在不同的地方和同事进行协作。
第一部分认识云计算云计算的出现就相当于一个世纪前电力革命的发生。
在电力公司出现之前，每一个农场和企业都通过自己独立的发电机发电。
在电网产生以后，农场和企业关闭他们自己的的发电机，并且从电力公司以一个比他们用自己发电机发电低得多的价格（并且更具有可靠性）买电。
为了寻找相同类型革命的发生，使得云计算成为定局。
由于我们所期望的教育普及，每时每刻的可靠性和无处不在的云计算协作承诺使得以台式机为计算中心的观念半途而废。
云计算将是未来发展的方向。
云计算：它是什么和它的不同通过传统的桌面计算，你可以在你的每一台电脑上运行程序的副本，你所创建的文件都保存在你创建文件的计算机上。
虽然它们能够被这个网络上的其他计算机访问，但是它们不能被外网的计算机访问。
整个的场景都是以个人计算机为中心。
通过云计算，你使用的软件程序不需要运行在你的个人电脑上，但是却可以通过访问英特网上的服务器使用这个软件程序。
假如你的电脑死机了，但是这个软件程序仍然可以供其他人使用。
这种模式仍然适用于你创建的文件，它们被储存在一个可以通过互联网访问的集合中。
经过许可的任何人不仅可以访问文件，还可以实时地编辑和处理这些文件。
不同于传统的计算，云计算模式不以个人计算机为中心，而是以文档为中心，个人计算机使用简单的文件访问并不重要。
但是这只是一个简化。
让我们来看看更详细的云计算是什么样子的？它和我们了解云计算的不同同样重要。
云计算的不同首先，云计算不是网络计算。
通过网络计算，应用程序和文档被托管在一个公司的服务器中并且通过公司的网络可以访问那些应用程序和文档。
云计算要比网络计算大很多，它包含了许多个公司，许多个服务器和许多个网络。
此外，与网络计算不同，云服务和储存通过网络在世界的任何地方都可以访问，但是通过网络计算，只能在自己公司的网络访问到。
云计算也不是传统的像一个公司将计算服务外包（分包）给一个外部公司。
虽然外包公司可以托管一个公司的数据或者应用程序，但是这些程序和计划只有这个公司的员工通过公司的网络才能访问到，而不是通过整个英特网。
因此，尽管表面上很相似，但是网络计算和外包不是云计算。
什么是云计算云计算定义的关键是“云”本身。
对于我们而言，云是一大群互联的计算机。
这些计算机可以是个人电脑或者网络服务器，它们可以是公共或者私人的。
例如，谷歌的云是由小的个人电脑和更大的服务器组成的。
谷歌云是私人的（即，谷歌拥有它），是公开访问的（通过谷歌用户）。
这种计算机云继承并且超越了单一的公司或者企业。
跨企业的跨平台的广大用户群可以访问云服务所提供的应用程序和数据。
通过互联网访问，任何被授权的用户可以访问连接在英特网上的任何计算机上的这些文档和应用程序。
并且，对于用户而言，云技术和云背后的基础设施是不可见的。
云技术是否基于HTTP,HTML协议，XML，JavaScript或者其他特定的技术是不明显的。
（在大多数情况下是无所谓的）。
云计算是用户为中心的。
一旦你作为一个用户连接到云，无论储存在哪里的文件，信息，图像，应用程序，无论什么都将变成你的。
此外，你的数据也可以和他人分享。
事实上，任何访问你的数据的设备在云中都将变成你的。
云计算是以任务为中心的。
而不是以应用程序和它能为你做什么为重点，重点是你需要做什么和应用程序怎样为你完成这个需求。
传统的应用程序----文字处理，电子表格，电子邮件等，都将变得没有它们所产生的文件重要。
第二部分认识云计算云计算是强大的。
连接在一起的数百台或者数千台计算机共同创造的计算能力是一台单独的台式计算机无法比拟的。
云计算是可访问的。
因为数据被存储在云中，用户可以迅速地从多个库中检索出更多的信息，你不仅限于一个单独的数据源，如同你和你的台式个人电脑一样。
云计算是智能的。
由于云中电脑储存着各种数据，数据挖掘和分析对于以智能的方式访问这些信息是必要的。
云计算是可编程的。
许多伴随云计算的必要任务必须要实现自动化。
例如，要保护存储在云中某台计算机上的集成数据和信息需要在云中的另外一台计算机上完整的复制。
如果云中的某台准备被用于复制这些数据和信息的计算机脱机，那么云的编程将自动的将该计算机的数据复制到云中新的计算机上。
所有的这些都是在我们背后定义的，那么什么才是现实世界中的云计算？当你学习完整本书，网站托管，互联网访问，团体协作的应用程序一般是可用的。
伴随着更多的方式，也许今天最好最流行的云计算应用例子就是谷歌大家庭中的应用程序---谷歌文档和电子表格，谷歌日历，谷歌邮箱，图片管理等等。
这些应用都被托管在谷歌的服务器中，是任何连接在互联网上的用户都可以访问的，可用于在世界不同地域的团体协作。
总之，云计算使计算机转移到用户，从应用到任务，从孤立的数据到任何地方都可以访问到的数据，并且与任何人共享。
用户不再承担管理数据的任务，他甚至不需要记得数据在哪里。
所有的事实是数据在云中，对于用户和被授权的用户是可以迅速访问的。
从协作到云：云计算的简史云计算的前身是客户机/服务器模式的计算和点对点的分布式计算。
问题是如何集中存储协作和如何使多台计算机协同工作以增加计算能力。
客户机/服务器模式计算：集中应用和存储很久以前的计算（1980年左右）,一切的操作都是客户机/服务器模式。
所有的应用程序，所有的数据，都被放在大型计算机上，这种大型计算机被称为服务器。
如果用户想访问特定的数据或者运行程序，就必要连接到大型计算机，获得适当的访问，然后从大型计算机上得到程序或者数据以完成相应的操作。
用户通过计算机终端连接到服务器，有时也被称为工作站或者客户端。
这台计算机有时被称为哑终端，因为它没有足够（如果有的话）的内存，存储空间，处理能力。
这仅仅是连接到一个用户，使他能够使用计算机主机设备。
当用户获准访问大型主机时，信息技术(IT)的工作人员没有偶然访问时不在的习惯。
甚至在一个大型主机上，处理能力也是有限的---IT工作人员有监护这种处理能力的权利。
这种访问不是立竿见影的，也不可能有两个用户同时访问相同的数据。
除此之外，用户几乎不得不采取IT工作人员给他们的一切措施（没有任何变化）。
想要使用自定义报告去显示正常的信息子集？但是你不能这么做，虽然IT工作人员可以，但是这是他们从现在开始到数周后的日程安排。
事实是，当许多人共用一台计算机，即使这是一台大型主机，你也不得不排队等候。
需要返回一个财务报告？没问题，如果你不介意一直等到今天下午或者明天早上。
在客户机/服务器模式环境中总是没有直接访问的，很少满足直接访问的情况。
因此客户机/服务器模式，虽然提供类似的集中存储，但是不同于以用户为中心的云计算，在客户机/服务器模式计算中，所有的控制权在大型主机和控制该台计算机上的人手中。
这不是一个有利于用户的环境。
点对点计算：资源共享你可以想象，当问客户机/服务器模式的系统是一种“赶快和等待”的经历。
该系统的服务器部分还创建了庞大的阻碍。
计算机之间的所有通信必须先通过服务器，可是这种方式可能效率太低。
最明显的是由于一台计算机连接到另一台计算机需要通过服务器促使了点对点（P2P）计算的发展。
P2P计算定义了网络中每一台计算机具有同等责任和能力的网络架构。
这种相对于传统的客户机/服务器模式的网络体系架构，在网络中有一台或者多台计算机是专门为其他计算提供服务的。
（这种关系有时有主/从关系的特点，中央服务器是主，客户机是从）。
P2P是一个均衡的概念。
在P2P环境中，每台计算机是一个客户机和服务器，没有主和从。
通过承认所有计算机在网络中的相同地位，P2P使得网络中的计算机可以直接交换资源和提供相互服务。
没有中央处理器的需求，因为每一台计算机都能在要求这样做时提供这样的功能。
点对点也是分散的概念。
控制是分散的，所有计算机的功能是平等的。
内容在不同计算机之间也是分散的。
没有集中服务器被分配到主机的可用资源和服务。
也许最引人注目的P2P计算实施是英特网。
今天的许多用户都忘记（也许不知道），英特网最初的设想是在其最初ARPA网的幌子下，作为一个能够分享在美国的计算资源的点对点系统。
ARPA网的各种网站（其中的许多不属于他们），连接在一起的计算机不是作为服务器和客户机，而是平等的。
初期的P2P英特网最好例子是Usenet网络。
它创建于1979年，是一个计算机网络（通过英特网访问）,每一台计算机提供该网络的全部内容。
消息在平等的计算机之间传播。
用户连接到Usenet的每一个服务器获得所有（或者几乎所有）的消息以张贴到每个单独的服务器。
虽然用户连接到Usenet服务器是传统客户机/服务器模式的性质，但是这种Usenet服务器之间的关系肯定了P2P，也预示着今天的云计算。
不过，并不是所有的英特网的一部分就是P2P性质。
随着万维网中P2P的发展，退后了客户机/服务器模式。
在网络上，每一个网站是由一个计算机组提供服务，网站的访问者使用客户端软件（网络浏览器）来访问它。
几乎所有的内容都被集中，所有的控制都被集中，在这个过程中，客户端没有自主权或者控制权在。
分布式计算：提供更强的计算能力P2P模型中最重要的子集之一是分布式计算，通过个人计算机在网络或者在英特网上的闲置来提供大型的，处理器密集型项目的计算能力。
所有关于多台计算机间的周期的共享是一个简单的概念。
个人计算机，每天运行满24小时，每周7天，是巨大的计算能力。
大多数人不每时每刻使用他们电脑，却除去这样一个电脑的闲置资源。
分布式计算使用这些资源。
当一台计算机中加入到一个分布式的计算项目，软件被安装在这台计算机上在用户未使用的这段时间去运行各种处理活动。
这个业余处理的结果被定期上传到分布式计算网络上，并与项目中其他计算机类似的结果相结合。
结果是，如果有足够的计算机被涉及，就模拟了更大的大型主机和超级计算机的处理能力，这对于某些大型和复杂的计算项目的必要的。
例如，基因研究需要大量的计算能力。
对于传统手段，它可能需要数年的时间来解决基本的数学问题。
通过连接在一起的数千（或者百万）台个人计算机，更多的能力适用于这个问题，得出结论就更快。
分布式计算的历史可以追溯到1973年，多台计算机联网的施乐公司帕洛阿尔托研究中心是通过网络寻找闲置资源来开发杀毒软件的。
