引言
云服务器已成为企业和个人托管其应用程序和网站的热门选择。与传统物理服务器相比，云服务器提供了许多优势，包括灵活性、可扩展性和成本效益。了解云服务器的月度收费结构至关重要，以优化您的支出并避免意外费用。
本文将深入剖析云服务器的月度收费结构，重点介绍以下三个主要组成部分：
- 实例类型
- 存储
- 网络
实例类型
实例类型定义了云服务器的计算能力，包括 CPU 核心数量、内存容量和存储类型。不同类型的实例适合不同的工作负载。例如，对于需要大量计算能力的应用程序，高 CPU 和内存实例是理想的，而对于存储密集型应用程序，高存储实例更合适。
实例类型的定价通常根据以下因素而异：
- CPU 核心数量
- 内存容量
- 存储类型（例如，块存储或持久化磁盘）
- 区域（云服务器所在的数据中心位置）
存储
云服务器提供了各种存储选项，包括块存储、对象存储和文件存储。块存储类似于传统硬盘驱动器，可用于存储操作系统、应用程序和数据。对象存储用于存储非结构化数据，例如图像、视频和日志文件。文件存储提供了类似于网络文件系统的文件访问。
存储的定价通常根据以下因素而异：
- 存储类型
- 容量
- 性能（例如，IOPS）
- 冗余（例如，副本数量）
网络
网络成本涵盖云服务器与互联网和私有网络之间的连接。它通常包括以下费用：
- 带宽：数据传输速率
- IP 地址费用
- 负载均衡器
- 网络安全功能
网络成本的定价通常根据以下因素而异：
- 带宽需求
- IP 地址数量
- 负载均衡器配置
- 网络安全功能
优化云服务器成本
为了优化您的云服务器成本，请考虑以下技巧：
- 选择合适的实例类型：选择与您的工作负载需求相匹配的实例类型，避免过度配置或配置不足。
- 使用预留实例：对于长期运行的应用程序，预留实例可以提供显着的折扣。
- 优化存储：使用正确的存储类型并选择适合您需求的性能和冗余级别。
- 优化网络：监控网络使用情况，并根据需要调整带宽和负载均衡器。
- 使用成本管理工具：许多云服务提供商提供成本管理工具，以帮助您跟踪和优化您的支出。
结论
了解云服务器的月度收费结构对于优化您的支出并避免意外费用至关重要。通过仔细考虑实例类型、存储和网络的成本，您可以选择最适合您需求的计划并最大限度地提高您的投资回报率。
云服务优缺点
云计算提供了规模经济的优势，使得开发者能以更便宜、更可靠的价格提供更好的应用。
云服务遵循一对多的模型，降低了成本，以每用户为基础计费，而非购买物理拷贝的软件程序。
这种订阅模型使得前期投资减少，月度业务费用更具可预见性。
云应用管理活动集中于一个中央位置，让员工能远程通过Web访问应用。
快速供应用户所需软件，当用户数量增加时，系统能自动扩展计算资源，只需在云中添加虚拟服务器，无需在本地数据中心购买、安装和配置新服务器。
这种灵活性和便捷性是传统桌面软件难以比拟的。
对开发者来说，升级云应用比传统桌面软件更简单，只需要集中升级应用程序，就能快速更新应用特性，无需在每台台式机上手工升级应用。
云服务使得一个改变能影响所有运行应用的用户，大大降低了开发者的工作量。
然而，云开发也存在一些不足。
基于Web的应用面临安全风险，这可能使一些公司更倾向于将应用、数据和IT操作保留在自己控制之下。
云托管应用和存储数据存在数据丢失的风险，尤其是在使用少数云托管公司的情况下。
虽然大型云托管公司可能具备更好的数据安全和备份工具，但感知到的数据和服务异地托管的安全威胁仍然可能阻止一些公司采用云服务。
另一个潜在的不足是云计算宿主可能离线，导致服务中断。
尽管这种情况很少发生，但在2008年亚马逊EC2业务曾经历过大规模服务中断事件，导致一些客户应用数据丢失。
对于依赖第三方云平台存放数据且未有物理备份的公司来说，数据安全面临着额外的风险。
扩展资料
云服务的商业模式是通过繁殖大量创业公司提供丰富的个性化产品，以满足市场上日益膨胀的个性化需求。
其繁殖方式是为创业公司提供资金、推广、支付、物流、客服一整套服务，把自己的运营能力像水和电一样让外部随需使用。
数据中心服务器技术发展趋势与应用
当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。
但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。
在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。
AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。
AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。
在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。
在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。
同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。
整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。
在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。
随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。
GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用
GPU服务器技术发展态势
GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。
从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。
GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。
GPU服务器在运营商IT云建设中的应用
当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。
同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。
从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。
GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。
在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。
以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。
同时，无纸化业务单据人工稽核成本约1.5元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0.048元/单，稽核成本降低达96.8%。
整机柜服务器发展态势及在电信业的应用
整机柜服务器技术发展态势
整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。
整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。
集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。
整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用
国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。
一是工厂预制，交付工时大幅缩短。
传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。
以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。
二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。
整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。
图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。
由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少84.4%。
由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。
三是运维效率提升60%以上。
整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护操作，有效降低运维误操作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。
液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用
液冷服务器技术发展态势
液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。
液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。
液冷服务器在运营商IT建设中的应用
液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。
从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。
考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。
未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。
总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。
未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。
什么是云服务
云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。
它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
背景云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
2特点通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
3形式IaaS：基础设施即服务IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。
消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
PaaS：平台即服务PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。
PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。
因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。
但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
SaaS：软件即服务SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务。
它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
按需计算顾名思义，按需(on—demand)计算将计算机资源(处理能力、存储等)打包成类似公共设施的可计量的服务。
在这一模式中，客户只需为他们所需的处理能力和存储支付费用。
那些具有很大的需求高峰并伴有低得多的正常使用期的公司特别受益于效用计算。
当然，该公司需要为高峰使用支付更多，但是，当高峰结束，正常使用模式恢复时，他们的费用会迅速下降。
按需计算服务的客户端基本上将这些服务作为异地虚拟服务器来使用。
无须投资自己的物理基础设施，公司与云服务提供商之间执行现用现付的方案。
按需计算本身并不是一个新概念，但它因云计算而获得新的生命。
在过去的岁月里，按需计算由一台服务器通过某种分时方式而提供。
4应用云物联“物联网就是物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
物联网的两种业务模式：1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS；2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求：1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求；2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。
云安全云安全(Cloud Security)是一个从“云计算”演变而来的新名词。
云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。
“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
云存储云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
5优缺点优势云开发的优势之一就是规模经济。
利用云计算供应商提供的基础设施，同在单一的企业内开发相比，开发者能够提供更好，更便宜和更可靠的应用。
如果需要，应用能够利用云的全部资源而无须要求公司投资类似的物理资源。
说到成本，由于云服务遵循一对多的模型，与单独的桌面程序部署相比，成本极大地降低了。
云应用通常是“租用的”，以每用户为基础计价，而不是购买或许可软件程序(每个桌面一个)的物理拷贝。
它更像是订阅模型而不是资产购买(和随之而来的贬值)模型，这意味着更少的前期投资和一个更可预知的月度业务费用流。
部门喜欢云应用是因为所有的管理活动都经由一个中央位置而不是从单独的站点或工作站来管理。
这使得员工能够通过Web来远程访问应用。
其他的好处包括用需要的软件快速装备用户(称为“快速供应”)，当更多的用户导致系统重负时添加更多计算资源(自动扩展)。
当你需要更多的存储空间或带宽时，公司只需要从云中添加另外一个虚拟服务器。
这比在自己的数据中心购买、安装和配置一个新的服务器容易得多。
对开发者而言，升级一个云应用比传统的桌面软件更容易。
只需要升级集中的应用程序，应用特征就能快速顺利地得到更新，而不必手工升级组织内每台台式机上的单独应用。
有了云服务，一个改变就能影响运行应用的每一个用户，这大大降低了开发者的工作量。
不足也许人们所意识到的云开发最大的不足就是给所有基于web的应用带来麻烦的问题：它安全吗?基于web的应用长时间以来就被认为具有潜在的安全风险。
由于这一原因，许多公司宁愿将应用、数据和IT操作保持在自己的掌控之下。
也就是说，利用云托管的应用和存储在少数情况下会产生数据丢失。
尽管可以说，一个大的云托管公司可能比一般的企业有更好的数据安全和备份的工具。
然而，在任何情况下，即便是感知到的来自关键数据和服务异地托管的安全威胁也可能阻止一些公司这么做。
另外一个潜在的不足就是云计算宿主离线所导致的事件。
尽管多数公司说这是不可能的，但它确实发生了，亚马逊的EC2业务在2008年2月15日经受了一次大规模的服务中止，并抹去了一些客户应用数据。
(该次业务中止由一个软件部署所引起，它错误地终止了数量未知的用户实例。
)对那些需要可靠和安全平台的客户来说，平台故障和数据消失就像被粗鲁地唤醒一样。
更进一步讲，如果一个公司依赖于第三方的云平台来存放数据而没有其他的物理备份，该数据可能处于危险之中。
6评估云服务性能企业考虑云计算的关注点之一就是性能。
实现应用程序在云中的高速交付是一个涉及多方面因素的挑战性命题，其中包括一个整体的接入方法和一个对应用程序“请求-响应”路径的端到端查看。
性能问题包括：应用程序与数据相对于最终用户的地理位置，云中、云内外以及计算机层和数据存储多层次之间的I/O访问速度。
当今，诸如CloudSleuth和CloudHarmony之类的众多服务研究报告试图通过从不同地理位置和采用不同应用程序的方法来度量和评估云计算供应商所提供服务的性能。
云服务技术堆栈一直以来，一些云计算供应商都致力于提供特定软件堆栈的服务。
通常，这就意味着他们从基础设施即服务（IaaS）转变至平台即服务（PaaS）。
不同堆栈特定云可与其他的大多数流行软件堆栈相配合。
其典型代表包括：Heroku和Engine Yard的Ruby；VMforce和Google应用程序引擎（GAE）的Java/Spring（其中GAE还支持Python）；PHP Fog的PHP以及微软公司Windows Azure的。
如果你的应用程序使用以上堆栈之一进行构建，你可能需要考虑这些云计算平台。
他们能够帮助你处理低层次基础设施的安装和配置工作，从而节省在时间和费用方面的巨大支出。
另一方面，他们往往会要求开发商在进行架构和编写应用程序时遵循某些推荐的要求，以便于创建高等级的供应商级同步。
云服务服务级别协议有些云供应商做出了提供更高等级服务的承诺，以示与其他行业竞争对手的不同。
比如Rackspace提供更高等级云服务SLA，从而展开与云计算业内的巨头Amazon公司的竞争。
请注意，SLA通常只是当服务发生故障时结果的一个指示，而不是实际服务的可靠性。
其典型代表是GoGrid %确保的SLA。
换而言之，GoGrid做出了100%正常运行时间的承诺。
如果它无法满足这一级别的可靠性，它将赔偿用户100倍停机时所需支付的费用。
虽然SLA是评估所有供应商承诺等级的一个有效指标，但了解特定云供应商的实际正常运行时间是一个更为棘手的难题。
大多数供应商都提供了一个用于表明服务正常运行的状态页面，但是这些页面显示的数据通常只是数天前甚至更早时候的。
为了获得实际具有可靠性和可用性的长期数据，用户最好依赖于客户反馈以及诸如CloudSleuth和CLoudHarmony的比较服务。
云服务API：同步、社区以及生态系统选择合适云供应商的另外一个关键因素在于开放应用程序编程接口（API），它为访问基础设施和执行操作（例如配置服务器或解除服务器配置）提供外部调用方法。
从很多方面来说，API都是重要的。
首先，一个API可得到多个供应商同时支持，同时供应商也为用户提供了更大的功能扩展自由度。
因为当从一个供应商转向另一个供应商，或同时与多个供应商合作时，基本上不用对应用程序做重大修改，所以显得更为容易。
其次，API得到了社区开发人员的广泛支持，供应商可基于它构建一个具有配套服务和功能的完整生态系统。
由Amazon web服务与应用（AWS）和Vmware云计算产品提供的API周围已形成庞大的生态系统，其中包括管理工具（如enStratus）、监控和管理工具（如Cloudkickh和RightScale）以及形成其完整云服务的其他服务。
Vmware本身不提供云服务，但是不同的供应商使用Vmware的堆栈和API，特别是vCloud。
例如Terremark和Savvis。
Amazon公司和WMware公司以及Windows Azure都允许用户使用自己的堆栈和API实施内部云，从而使用户能够很容易地在混合云上管理和运行应用程序。
所谓混合云是指由供应商托管，且在公司内部数据中心中运行的云。
以Amazon公司为例，使用AWS启动通过Eucalyptus的API为私有云提供软件堆栈。
业内的一个最新发展是Rackspace公司与美国航天局（NASA）合作，两者协同众多厂商和云供应商在其一个称为OpenStack的项目中对其软件堆栈公开了源代码。
它最有可能被视为行业标准，因此此举将有助于创建一个有望替代Amazon和Vmware生态系统的实际可行标准。
云服务安全性和法规遵从公司考虑实施据云计算的两大障碍依然是安全性与法规遵从。
Zenoss公司在2010年第二季度进行的调查显示，接近40%的受访者在被问及他们对云计算的最大关注问题时都选择了安全性。
而紧随其后的选项是管理，它占受访者的26.5%。
Zenoss的调查结果与其他云计算相关调查的数字是一致的。
而企业真正关注的问题并不是实际的安全威胁，而是他们无法遵守与安全相关的标准，如PCI。
作为回应，当今许多云供应商都在吹嘘和炫耀他们所拥有的SAS-70 II型审计、安全白皮书和其他标准的证书。
正在发展的云供应商Logicworks推出了具有法规遵从的云计算产品，即遵守一级PCI的云产品。
云服务成本一个比较云供应商的简单直接方法似乎就是成本。
问题在于考虑到客户实际使用的资源和支付的费用，在供应商中并不具备可比性。
供应商提供虚拟机（VM）资源，但其内存容量、CPU时钟速度以及其他功能却各异。
此外，实际提供给客户的部件也是虚拟的，这也造成难以对客户实际使用的资源进行度量以及其他同在云中客户如何影响这些资源。
Amazon公司拥有EC2计算部门，Heroku向Dynos提交而其它厂商则创建自己的度量部门。
度量评估不同云供应商成本和性能比的唯一真正可靠方法是使用相同的应用程序对多个供应商的服务进行试验，并比较运行结果。
费用对比云计算的安全和管理问题是众所周知的，除此之外，关于云服务的计费也是一个不小的挑战。
云服务供应商们总是喜欢吹嘘说他们的服务使用起来有多么的简单，实际上，广大IT经理们都已发现云计算服务的计费并不简单。
云服务的计费是基于许多因素的，从所需的存储空间，到所使用的时间周期，再到每个月的流量分配，等等这些因素都可能成为计费参考。
实际上还不止这些，一些云服务供应商还会基于SLA之内的一些隐性条款来收费。
为了弄明白一项云计算服务的总费用，用户需要了解供应商账单上的每一项服务要素，以及其计费方式。
服务的计费项目另一个决定服务真正费用的关键因素是所需的服务类型。
对于一些企业而言，所谓的云服务可能只是服务器托管、专用服务器租赁，或是将应用运行在云中。
而对于其它一些企业而言，云服务可能就是基于云的数据备份、业务持续性的维持，或是基本的存储托管。
对于广大用户而言，要弄明白云计算服务最简单的方式就是将注意力放在最主要的服务项目上。
大多数云服务供应商都会将它们的服务分为三个基本类型：云中服务器、云存储、云工作站和云应用。
每一项服务都有其自己的计费方式。
云中的服务器主要分为两种形式：虚拟服务器和物理服务器。
换句话说，你既可以在虚拟服务器（与其他人共享物理硬件）上购买使用时间，也可以在专用服务器（你是该服务器唯一的租户）上购买使用时间。
表1所示的就是云服务的计费方式：三大主流IaaS云服务计费方式对比整张图片实际上就是在对比不同云服务供应商的服务价格和计费方式。
图中列出的每个供应商都会对一些额外的服务和功能征收额外的费用。
此外，每项服务的价格也会随着协议长短、总的带宽需求或者所需存储规模的大小而有所变化。
在许多情况下，用户是可以和供应商进行讨价还价的。
不同的服务类型并不是说所有的云服务供应商都是一样的，如果你仔细观察一下供应商之间的区别以及他们各自处理用户需求的方式，就会发现这种差别是很明显的。
为了给大家做一个对比，我们挑选了最为知名的三家云架构供应商：GoGrid将负载均衡服务放在其服务器产品当中，而且不收取额外的费用，此外，他们还免费提供20GB的存储空间；Rackspace使用的是一种完全不同的计费机制，随着使用量的增长，他们会降低每十亿字节带宽的费用。
此外，该公司还在一些虚拟服务器上提供免费的备份服务；Amazon的大多数服务随着使用量的增加都提供打折优惠，但是对于存储服务的启用和终止都会收取一定费用。
如果你考虑一下最为简单的云存储服务概念，就会很明显地发现这几种计费方式及供应商业务的区别（图2）。
再次强调一下，这张图只是对比不同供应商的计费方式。
像其它云服务一样，云存储服务的价格也会受到协议时间长短、总的带宽需求或是说所需存储容量大小的影响。
此外，这些服务的价格也有足够的讨价还价的空间。
三大主流IaaS云服务计费方式对比对于使用其服务器托管服务的用户，GoGrid最初提供20GB的免费存储空间，而且他们只为服务器托管用户提供云存储服务。
独具特色的是，随着用户所购买的存储容量的增加，GoGrid的服务可以提供打折优惠。
GoGrid的云存储服务是以一种定量的方式提供，目前为止还不提供用于启动或停止其它命令的Web服务应用程序接口。
Rackspace试图让它的存储服务计费方式变得尽可能的简单化。
他们对于云存储服务的采购提供按比例增减的模式，随着总量的增加，服务的单价也会有所下降。
此外，如果文件的大小超过250KB，他们不会收取存取费用。
Amazon S3对于已删除数据不进行收费，根据所需存储总量的增加还会提供一定折扣。
对于那些试图将价格稳定下来的公司，他们提供定价合同。
对于一些规模较大的文件传输公司，他们建议使用其输入和输出服务，这样可以节省成本。
理想地讲，云计算服务的计费模式应该和选择所需的存储功能和服务器计算资源没什么差别。
而事实上，大多数IT经理都发现这种理想很难实现。
他们必须仔细去考虑一些“隐性成本”，或是计费标准的变化，从而确定某项服务的真正费用。
更大的挑战来自于一些“非技术”的因素，用户必须考虑到那些独立于谈判条款之外或是隐藏于SLA协议之中因素。
解决这一问题的技巧就是用清晰而又精确的语言将每个合同期内每项服务的总费用写在纸上，这样才能明白真正的总预算金额。
[1]7相关技术1、编程模式2、海量数据分布存储技术3、海量数据管理技术4、虚拟化技术5、云计算平台管理技术8相关问题数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善数据安全性：有些数据是企业的商业机密没数据的安全性关系的企业的生存和发展。
云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。
用户的使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而且艰巨的挑战。
网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低切不稳定，使云应用的性能不高。
云计算的普及依赖网络技术的发展。
缺乏统一的技术标准：云计算的美好前景让传统IT厂商纷纷向云计算方向转型。
但是由于缺乏统一的技术标准，尤其是接口标准，各厂商在开发各自产品和服务的过程中各自为政，这为将来不同服务之间的互连互通带来严峻挑战。
