講解6項云計算的挑戰
云計算經過長時間的發展，很多用戶都很了解云計算了，這里我發表一下個人理解，和大家討論討論。1.安全性：云計算的安全性主要體現在兩個方面：一是云計算自身環境特有的安全問題，二是云計算會怎樣改變現有的軟件系統安全防護模式。
前者包括技術層面的安全性問題和政策法規層面的安全性問題。而后者體現在，傳統的軟件系統的安全性都是建立在本機的基礎上，而把這些軟件服務架構在云環境中，軟件本身的安全性遠遠不能滿足用戶的需求，就需要各軟件廠商改變原有的安全模式，考慮其產品在云環境中的安全性。
2.可用性：可用性指的是軟件系統在給定一段時間內正常工作的時間占總時間的比重。為了提高真正好可用的服務，云計算的提供商正在研究常見故障的分析及預測模型。基于對這些模型的研究，云計算服務商希望能夠預測到可能的可用性問題，并通過提前準備復本，提前解決故障，通知用戶等手段來避免或者減少這些故障的發生。
3.可伸縮性：具備可伸縮性的軟件系統能夠通過資源的增加或減少來應對負載的變化，并保持一致的性能。
在云計算環境中，對于應用的垂直伸縮和水平伸縮都可以通過云計算的基礎設施平臺得到支持。比如在一個基于服務器虛擬化的云基礎設施中，垂直伸縮可以通過對虛擬機的資源調整來實現；對于水平伸縮，則可以同構增加或減少應用對應的虛擬機節點來完成。
4.信息保密：在云計算環境中，雖然完整的數據是分成碎片存儲在不同的服務器上的，增加了非法用戶獲得完整數據的難度，但是仍然存在可能。比如非法用戶可以暴力破解所有的存儲服務器來收集信息，他甚至會破解云存儲系統的數據分發邏輯。除此之外，還要考慮各個國家的法律政策。
5.高性能：我們著重分析當前云計算環境中最流行的技術的性能，包括服務器虛擬化技術，大規模數據處理技術和分布式存儲技術。
目前流行的半虛擬化系統中，例如Xen和Vmware ESX，虛擬機管理系統只會帶來少量的額外CPU開銷，而內存和I/O的性能開銷比較嚴重。對于現在的虛擬化技術來說，原有的CPU密集型的應用能夠比較好的遷移到虛擬化平臺，而原有的內存或I/O密集型應用，例如數據庫，就會遇到較大的麻煩。
作為云計算大規模數據處理的事實標準框架，MapReduce也存在性能問題。首先是適用性導致的性能問題，因為Google設計的MapReduce是針對搜索引擎的，并不是完全從通用的出發點考慮。其次，MapReduce的原語設計也會導致性能問題。此外，由于MapReduce運行在分布式系統上，系統中的節點通過網絡進行連接，因此運行過程中需要大量的網絡消息通信，造成額外的通信開銷。
6.標準化：如果用戶希望維護多個云之間的數據同步，應用版本同步，或者應用云之間的互操作，那么最理想的情況是通過一種方法將多個云數據中心抽象為一個，一次來降低使用的復雜性。這個工作職能同構標準化來完成。
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