云计算的基本原理是，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更相似于互联网。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。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来，以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。
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云计算的出现使高性能并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高工作效率和计算资源的利用率。云计算模式可以简单理解为不论服务的类型，或者是执行服务的信息架构，通过因特网提供应用服务，让使用者通过浏览器就能使用，不需要了解服务器在哪里，内部如何运作。
云计算的核心技术
云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
（1）编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
（2）海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
（3）海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
公有云、私有云、混合云……各种云，刚刚接触云计算的各位想必多少会有些头疼，不过现在不怕啦，你就会发现，弄清楚这些概念简直太简单了。
私有云可以理解成是单纯为某一个特定用户或机构建立的，只能够实现小范围内的资源优化，因此私有云并不能够完全符合云计算的本质。
这也是为什么Openstack等开源软件带来的私有云繁荣可能只是暂时的，会有越来越多的客户发现廉价的硬件和免费的软件并不是打造私有云的充分条件，精细的管理。托管型私有云在一定程度上实现了社会分工，但是仍无法解决大规模范围内物理资源利用效率的问题。
而公有云则是为大众所建立的，所有入住到公有云平台上的用户都被称之为租户，整个平台上不仅同时拥有很多租户，一个租户离开，它的资源能够立刻释放给其他租户，达到资源的充分利用。
公有云是彻底的社会分工，能够在大范围内实现资源优化，因此，不管道路如何曲折，前途总是光明的。当然公有云尤其是底层公有云构建，不是一般人能玩的了的，就像开个三五桌的饭店谁都能行，开个三五万桌的饭店就要看资金和本事了。
很多客户担心公有云的安全问题，敏感行业、大型客户可以考虑，但一般的中小型客户，不管是数据泄露的风险，还是停止服务的风险，公有云都远远小于自己架设机房。混合云则可以被看做是将私有云服务和公有云服务的二者结合体，将云平台的计算与存储性能更好地结合起来，混合云是一种较为理想的平滑过渡方式，短时间内的市场占比将会大幅上升。
并且，不混合是相对的，混合是绝对的。在未来，即使不是自家的私有云和公有云做混合，也需要内部的数据与服务与外部的数据与服务进行不断的调用。
