1.3.3 云计算

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

云是对网络、互联网的一种比喻说法。操作系统、数据库和一些中间件都可称为软件平台。云平台存在于互联网中，具备扩展和向其他用户提供基础服务、数据、中间件、数据服务、软件的提供商。

云计算可以认为包括以下几个层次的服务：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）。

IaaS（Infrastructure as a Service）：消费者通过互联网可以从完善的计算机基础设施获得服务。这类服务称为基础设施即服务。

PaaS（Platform-as-a-Service）：把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。通过网络运行程序提供的服务称为SaaS（Software as a Service），而云计算时代将相应的服务器平台或者开发环境作为服务提供给用户就成为了PaaS（Platform as a Service）。

SaaS（Software-as-a-Service）：随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与“on-demand soft-ware”（按需软件），Application Service Provider（ASP，应用服务提供商），hosted software（托管软件）所具有相似的含义。它是一种通过互联网提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无须对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。

云计算的发展分为三个阶段：第一阶段为2006年以前，是云计算的发展前期阶段，在这段时间内云计算的相关技术，如并行计算、网格计算和虚拟化技术等各自发展；第二阶段是2006年到2009年，是云计算技术发展阶段，随着云计算的不断发展，各大厂商和大型互联网公司开始逐渐意识到云计算的发展前景，并且将云计算用于自己公司业务，使得云计算技术体系逐渐完善；第三阶段是2010年至今，是云计算飞速发展的阶段，云计算得到了许多企业甚至是政府的高度关注，这也使得云计算可以快速发展。

全球云计算市场增长趋于稳定。2017年以IaaS、PaaS和SaaS为代表的全球公有云市场规模达到1110亿美元，增速29.22%。预计未来几年市场平均增长率在22%左右，到2021年市场规模将达到2461亿美元。全球云计算市场规模及增速如图1-9所示。

云计算包含数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析数据、安全技术，如图1-10所示。

（1）数据集成与边缘处理技术 设备接入：通过基于工业互联网、工业总线等工业通信协议，基于互联网、光纤网络等的通用协议，基于3G/4G、NB-IoT（Narrow Band Intemet of Things，基于蜂窝的窄带物联网）等的无线协议，将工业现场设备接入到平台边缘层。

协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

（2）IaaS技术 基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。

（3）平台使能技术 资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。

多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。

（4）数据管理技术 数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。

数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清理，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。

（5）应用开发和微服务技术 多语言与工具支持：支持Java、Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration、JBoss Developer Studio、git和Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。

微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。

图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。

（6）工业数据建模与分析技术 数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。

（7）安全技术 数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密传输技术，防止数据泄露、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。

平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问。

云计算的主要应用领域：

随着“互联网+”行动的积极推进，我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。

政务行业是云计算应用最为成熟的领域，全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台。

金融行业是云计算深化应用的重要突破口，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》（征求意见稿）指出，到“十三五”末期，面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台。

工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手，在国家政策的指引下，全国各地政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展。

以云计算技术为基础建设的工业云正如火如荼的开展。2013年，工业和信息化部确定北京、天津、河北、内蒙古、黑龙江、上海、江苏、浙江、山东、河南、湖北、广东、重庆、贵州、青海、宁夏16个省市开展首批工业云创新服务试点。自2014年起，各地政府主导的工业云平台也相继建立起来，例如北京工业云服务平台涵盖云设计、云制造、云协同、云资源、云存储、云社区六大服务模块，提供企业设计、制造、营销等多种工具和服务，帮助企业解决研发效率低、产品设计周期长等多方面问题。此外，各企业也在积极拓展工业云布局，向社会提供工业云服务。工业云在未来的发展中，将进一步与工业物联网、工业大数据、人工智能等技术融合，并深化在工业研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，迎来工业领域的全面升级。

轨道交通是城市运转的命脉，轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局，轨道交通云正处于蓬勃发展的关键时期。