云计算最简单解释（云计算的能耗包括）
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echo 0-@ . com amp；;标准普尔云计算 "已经应用于很多企业，尤其是一些高科技企业。以谷歌、亚马逊等科技巨头为例，数据存储在数千 "云和数据中心的服务器。虽然近年来服务器的硬盘空间大大增加，但是云计算仍然面临挑战。
为了处理消费者和企业产生的海量数据 "云计算 "数据中心通常需要大量电能，这些电能来自 "肮脏 "化石燃料等能源。冷却数据中心的高密度服务器也需要大量能源。未来几年，随着云计算需求的快速增长，能耗也将上升。
云计算耗电很大。
据《日报》报道，惠普首席技术官马丁·芬克在接受采访时说目前的能源消耗是不可持续的，因为未来几年数据量会迅速增加。 "绿色和平组织估计，如果把全球云计算产业比作一个国家，其能耗排名第六，介于德国和俄罗斯之间。到2020年，云计算产业的电力需求将增长60%以上。美国互联网巨头亚马逊被称为 "最脏的 "云计算服务提供商上个月被绿色和平组织。亚马逊的能源消耗。;美国云计算服务AmazonWeb Services，清洁能源仅占15%，其余来自煤炭、核电和天然气。
最近很火的特斯拉，也可以和 "云计算 "。驾驶特斯拉时的所有路径数据都实时反馈到云端，服务器可以帮助运营维护车辆，提示问题，实时监控全程，智能控制。
大多数人认为特斯拉这种纯电动高科技汽车一定非常环保。真的是这样吗？SAIC公司总经理甘平；;美国新能源与技术管理部，详细算过这样一笔账。特斯拉每天带着半吨电池在路上跑，平均每公里耗电0.18度左右。美国使用核能。因此，特斯拉 美国的s每公里碳排放量约为122g，这无疑是一种环保节能的模式。但普遍使用煤电，特斯拉的碳排放量约为175g/ km，传统汽油车约为150g或160g/ km。特斯拉汽车公司。;美国的二氧化碳排放量甚至高于汽油车。所以在，特斯拉并不是一款节能环保的车辆。
占世界用电量8%。
近日，国家能源局原局长张在一次活动上表示，目前非常流行的云计算模式是一个高能耗项目。他分析，[0.31%资金研报]数据中心能耗数据显示，该中心每年耗电99亿千瓦时。按照我国目前的标准煤效率，需要消耗92万吨标准煤才能为数据中心的能耗需求提供足够的电力。电信数据中心年用电量112亿千瓦时，年总消耗102.95万吨标准煤。
在全球范围内，信息和通信技术的总功耗约占全球总用电量的8%。如果统计一下全球所有云计算中心的功耗，会有惊人的结果。
根据德国联邦议院互联网与数字社会研究委员会的统计结果，2010年，信息通信技术领域(包括终端设备、网络和计算中心)消耗的能源占德国总能耗的11%。
服务提供商采取措施降低能耗。
而且和企业越来越重视数据中心的能耗，这就需要更有前瞻性的措施来降低数据中心的能耗。例如，惠普等行业巨头和一家清洁能源初创公司正在开发可以降低数据中心能耗的技术。
为了处理消费者和企业产生的海量数据，数据中心需要消耗大量电能。冷却数据中心的高密度计算机需要耗费大量能源。
芬克说惠普正在大力投资开发能够提高数据中心效率和降低能耗的技术。 "去年，惠普推出了一款新的低功耗服务器，其能耗比传统服务器低89%。这家清洁能源公司开发了一种液体冷却技术，以提高数据中心现有设备的运行效率。这种液体冷却技术无需为数据中心配备高能耗的风扇和空调设备。这家清洁能源公司的创始人彼得·霍普顿说清洁能源公司希望通过提高效率和降低成本，大大降低云计算对资源的影响。 "
一些数据中心已经开始使用清洁能源，如风能或太阳能。欧洲数据中心公司产品开发总监Bob Landstrom解释说作为工业规模的能源消耗大户，数据中心可以通过购买大量的清洁能源，为可再生能源提供强有力的支持。 "清洁能源占能源消耗的90%。
It 这是
2、网络上所说的云是什么意思？
的一个计算机术语。云是指云，云是接受服务的对象，无论何时何地都可以享受云计算提供的服务。它是网络和互联网的隐喻。云分为私有云、公有云、混合云和行业云等。绘制网络拓扑或网络结构时，云是常见的。过去，云通常用于在图表中表示电信网络，后来它们还用于表示互联网和底层基础设施的抽象。
扩展数据计算机的常用术语:
1.PC:个人电脑。
2.中央处理器。
3.MB:主板。
4.随机存取存储器。
5.HDD:硬盘驱动器。
6.软盘驱动器。
7.VGA:显卡。
8.声卡声卡。
9.局域网:网卡。
3、云计算与英语有什么联系？
和计算英语有关系。云计算需要一些英语的基础知识，这不是硬性要求，但是如果你能正确的表达和理解英语，是可以的。云计算可以在英语的实际应用中发展。4、物联网大数据云计算人工智能之间的关系如何？
的这四个名词不仅是四个产业，也是四项技术。四个科目同时进行。It 说起来很复杂。所以为了不混淆，我们先从简单到复杂，再详细说一下各个领域的细节。
先从现实生活案例来说说这四个方面，让你更清楚的理解。它们是什么？看一张图:(可能有标题不太清楚。有兴趣的可以去我的微头条看原图)
从硬件——通信层、——平台层看物联网在——的应用。这是上面显示的架构。
硬件层，和通信层，是目前中美正在争夺的科技高地。
包括芯片制造，5G通信，通信标准等等。(这方面，本文就不详细讨论了)
让 咱们来说说:平台层面，物联网层面。
(1)云计算和大数据，人工智能。数据存储在固态硬盘中，固态硬盘和CPU可以对数据进行二进制处理。
也就是说，在固态硬件上，有一个系统对数据进行准确的整理、计算和显示。
云计算可以说是一个系统。云计算就是设置硬件服务器来处理数据。
最简单的理解就是:给你一堆石头(硬件)。通过系统的排列，你铺了一个超大的正方形，在每个正方形的上面，你做了很好的划分。这个地方可以用来处理大米，那个地方可以用来处理小麦，另一个地方可以用来处理土豆，等等。
所以云计算的核心不仅仅是服务器的分布。更重要的是，所有服务器连接在一起后，就可以根据应用场景，为不同行业开发不同的数据运行环境。
于是就有了阿里云，最底层的公有云服务商，是平整土地的供应商。在阿里云的基础上，可以搭建各种专属云服务。
这扩展了工业互联网领域的架构:
IAAS在底层，PAAS在中间，SAAS在消费者层。
在应用市场层面，整个云计算可以说是产业互联网的技术。肯定没毛病。
接下来，让我们 让我们来谈谈SAAS。很多人都知道saas的含义。说白了就是企业数据管理系统，或者行业数据管理系统。
大数据作为云计算的基础，是它的应用之一::ERP企业资源管理系统，内容很熟悉。这是一个典型的SAAS平台。
然后在SAAS的基础上，对现有的数据做好数据规划，对数据做一个大的规范。模块的数据分析。可以对数据进行分类，同时根据相关性对数据进行组合，勾勒出企业的市场概况和消费者的概况。
这是企业内部的大数据，这其实是伪大数据。
在行业内，大数据针对的是非常大的规模，比如处理Tb(1Tb=2014Gb)的数据。
在数据量足够庞大之后，人们第一想到的是大数据可以用来训练人工智能。或者建立专家系统。典型的事情:警察天网。
很多人都知道，网上追逃时，往往可以通过商场和公共摄像头抓拍到嫌疑人的画面，根据面部图像进行分析。这是图像智能中最典型的大数据应用。
这种图像智能其实是人工智能的一部分。和图像智能一样熟悉的还有语音智能。
人工智能是否聪明，前期的训练主要依靠大量数据的训练。
因此，在两个典型的情景中，如语音智能，科大讯飞 美国最大的依赖是国家语料库。
无人驾驶领域:百度、滴滴、腾讯都在做高精地图的权限。
比如在线医疗咨询(非人工)，根据患者 的描述，拍摄照片，并比较已在数据库中分类和索引的各种症状。给出一个判断。
比如现在我能经常接到银行、移动、联通的，很多都是非人工客户。
你说:你好！对方开始给你介绍各种产品等等。
这种大数据在日常生活中的应用随处可见。
大数据不是人工智能的必经之路。
目前很多高端人工智能都采用深度学习的。在一定程度上，并不是每个人工智能都需要学习大量的数据。
2.物联网:物联网本身就是一个概念。它的意思是所有的物体都可以联网，并通过网络进行控制。
这就产生了:物联网的操作系统，物联网的通信架构，物联网在不同场景下连接后如何控制物联网的各种应用。
物联网操作系统:华为liteOS物联网操作系统
再到通信层面，工业、家居、等不同领域的物联网应用。
最后到应用层:工业领域的MES、WMS、数字化孪生工厂，最终都是通过物联网来呈现的。
在消费场景中，家用灯、冰箱等。可以用智能音箱控制。这也是物联网应用的一个场景。
物联网在工业领域的实现:Bev节能物联网架构
如果一定要把这四个要素联系在一起，可以分为:云计算是基础层，大数据运行在上面，大数据可以作为实现人工智能的手段之一。
整个云计算、大数据、人工智能都是物联网应用的场景。
物联网不是具体的技术，而是一种形式。如果互联网也一样。
