相比于传统的IT服务，为什么云计算服务更为划算?

在今天企业的数字化转型中，云计算成为一种最“时髦”的IT信息技术。在云服务商看来，无论是传统企业，还是互联网企业，“上云”都已经成为必由之路。差别仅在于，企业使用的是“公有云”，还是“私有云”，又或是“混合云”的架构。

如果说几年前，云计算还有点陌生、冷门，鲜有人提及，那么时至今日，云计算可以称得上是“众声喧哗”，很多企业都在谈论所谓的“云计算”，就连政府都出台政策，积极推动“云计算产业”的发展。

根据工信部发布的《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》报告，预计2019年中国云计算产业将达到4300亿人民币。从行业上来看，云计算已经覆盖了“从互联网业到制造业、金融业、交通运输业、医疗健康行业和广电事业”等诸多领域和行业。由此可见，中国的云计算产业，正处于强劲增长的时期。

云计算有着诸多优势，其中最令人关注的一点就是“高性价比”。从整体上来说，企业上云后，不需要考虑“运营、维护、人力”等费用。但要细究起来，云计算服务的“经济性”还体现在以下几点：

首先，云计算服务具有“规模化经济效益”。

比如，10年前，拥有1000台服务器的数据中心，就已经可以说是大规模的数据中心。以前，硬件比较贵，带宽也有限，同时缺乏自动化管理。然而，随着时间的推移，技术的发展进步，这10年间硬件的成本大幅下降，这得益于“摩尔定律”。

摩尔定律，是由“英特尔（Intel）”创始人之一：戈登•摩尔（Gordon Moore）提出来的。“摩尔定律”的内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

与此同时，网络带宽服务以及虚拟化、自动化的管理系统的成本，也在下降。

如今，全球的一些互联网巨头，比如：谷歌（Google）、脸书（Facebook）、亚马逊（Amazon）等，都在建设超大规模的数据中心，拥有的服务器数量，多达到几万台，甚至十几万台。把如此多的服务器聚集在一起，通过集成技术和自动化管理，能够有效地降低成本。因此，这些大型的、超大规模的数据中心，已经具备了非常可观的“规模化经济效益”。

据了解，如果将服务器从1000台增加到10000台的数量之后，能够让TCO（总拥有成本）降低约80%。

TCO（总拥有成本），具体可以从“能耗成本、人力成本以及硬件与基础设施成本”等三方面来看。

在“能耗成本”方面，当硬件的成本下降时，则运行服务器的能耗成本就会上升，它可能会使总成本上升约20%。同时，在一个低效率的数据中心，3年的电力支出，可能会比同时间花费在物理硬件服务器上的支出要高。

若是比较电源使用效率(PUE)，大型数据中心的PUE值，通常要比小型数据中心低，因为大型数据中心，在能耗方面更为节省成本。谷歌（Google）、脸书（Facebook）、亚马逊（Amazon）等互联网巨头，一般会选择把数据中心建在能源充沛的地方，比如：水电站附近。同时，谷歌（Google）还将“人工智能技术”用在数据中心的管理和运营上，这大幅度提升了数据中心的运行和使用效率。

其次，在人力成本上，如果大型数据中心使用高度的自动化管理系统，那么将会大幅度降低每台服务器所耗费的人工成本。

传统公司自建的数据中心内，每100 — 200台服务器，就需配置一名系统管理员。而在大型的数据中心内，原则上，一名系统管理员就能负责管理数以千计的服务器。

最后是“硬件及基础设施成本”，由于硬件本身的价格在不断下降，更由于建设超大规模数据中心的大企业，一般会有很大的需求，因此，成批采购的价格也将在很大程度上得到优惠。

随着技术的进步和成本的下降，云计算服务提供商的数据中心，越来越具有规模化的经济效益，从而导致它为用户所提供的云计算服务，相比于传统的IT服务，更划算、更经济实惠，也更具有性价比。

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