云計算是推動工業互聯網發展的一項關鍵技能力量，乃至可以這樣講，如果沒有云計算，以及在云計算平臺上所運行的大數據技能，工業互聯網就不會存在。
云計算原理上異常簡單，早期的it行業給客戶做方案建議書的時候，都習慣于將接入互聯網端的電線和設備引入到一個云彩里，告訴客戶那就代表互聯網，以及背后的計算能力，實際上就是告訴客戶這個計算能力已經不在本地了，我們可以從我們并不知道的遠端找到這個龐大的沒有不能的、沒有不包的運算能力。這其實就是2006年谷歌公司執行官埃里克·施密特引入的“云計算”的形象概念。
按照美標準與技能研究院（nist）的定義，云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的包括網絡、服務器、存儲設備、應用軟件和服務在內的計算資源共享池，這些資源能被快提供，需要投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
從技能層面，云計算實際上是過去已經存在了很久的三種技能的延伸和發展，分別是并行計算、網格計算和普及計算。所謂并行計算，就是若干臺大型計算機在同一個地點并行完成大的工程量。所謂網格計算，就是分布在各個地方的計算能力，通過網狀協同的方式共享計算能力。普及計算就簡單，它希望利用每個人手里強的移動計算終端，整合出一個很強的計算能力，然后將計算能力釋放給大的群體。這三種概念的整合形成了云計算的技能方向和技能基礎。總之一句話，就是計算和存儲能力的虛擬化。
作為消費者和使用者，不用在乎計算能力是在哪里，是在這個城市的互聯網數據center（internet datacenter，idc）里，還是在大洋彼岸的一個機房。或者乃至是在一個閑置的計算單元，用某種方式接入到了云計算平臺里，這些不重要，重要的是消費者可以任意時間任意地點用低廉的價格獲取這些計算能力。
價格之所以低廉，是因為這些共享的計算能力并不需要在同一時間提供給任意人，也就是說我們可以將冗余的計算能力分享給多的人使用，這樣攤在每個用戶身上的成本就大為降了。
除此之外，云計算還有一個重要的好，那就是集中管理下的安好性的抬高，有人會從數據安好性上質疑云計算，但本相上它可以在避開單點故障的基礎上用高的安好等和管理手段來避開那些在分布式運算中可能會出現的安好問題。因此，很高的運行效率，低廉的收費，便捷的接入和高的安好性，就成為云計算吸引大眾的關鍵所在。阿里在幾個購物節中所凸出來的強的在線交易能力，也依賴于他們在云計算和虛擬化技能方面的大投入，以及多年的實踐。從另外一個側面也回應和印證了，在系統穩定性和安好性上面云計算的強保。
對于工業系統來說，如今的云計算技能，還只是剛剛開始。如今的工業系統就恰似十幾年以前，當it系統開始嘗試著破各自的局域網壁壘，開始共享數據，構建大的idc時的情景。在商業領域已經出現了多個以云計算作為基礎的龐大公司，除了美的亞馬孫、ibm、谷歌之外，中國的阿里、百度，乃至小米、360都是活躍在商業云計算領域里面的佼佼者。但是綜觀工業領域，這樣的企業一家也沒有出現，這的確是讓人感到困惑的事情，但同時也意味著這里蘊含著大的機會。
對于工業互聯網來說，云計算至少會帶來三個大的優處，同時也蘊藏著三個未來可能會出現的大的產業機會。一個機會，工業領域里常用的設計軟件、管理軟件、數據平臺、運營平臺，都可以放在虛擬化的云計算平臺上進行管理，進而這些軟件開發商和服務提供商可以用服務的方式提供公共的軟件服務，乃至運營支持，這就是有名的saas（software-as-a-service，軟件即服務）模式。如今的產品數據管理（pdm）和延伸到整個產業價值鏈里面的產品生命周期管理（plm），都需要一個穩健的信息支撐平臺。
而非結構化的數據，特是那些vedio數據和圖片數據需要的存儲容量和計算能力是大的。中小型的制造型企業，通常負擔不起這一筆大的軟件投入以及系統建設和維護的投入，它們的出路在哪里？云計算是好的解決方案。
要知道在商業云計算領域，現在一個pb的數據容量，一年的運營和維護費用達兩百五十萬~300萬元人民幣。而一個pb，也就是1000個tb的數據量，對于medical、機械設計這些需要大量圖片和三維信息的行業來說，是一個基本的數據應用量，因此對于這些企業，使用云計算服務是需要的，而且是很緊迫的。對于很多工業企業來說，如今的障礙就好似十幾年以前it公司不敢將數據放在idc上一樣，它們對數據安好的顧慮，以及獲取的穩當性還有所擔心。那么新銳的云計算企業，特是那些工業軟件企業，可以做一些嘗試，誰先開辟這個領域，就將獲得豐厚的先期回報。
還有一個重大機會，那就是基于云計算平臺的整合型產業趨勢。近期中國的電子商務大頭和云計算平臺大頭阿里開始進入medical領域，并且試圖開始整合drug的流通和銷售。根據阿里的信息官表示，在阿里的物流平臺上有多達35億條medical的購銷信息，因此對drug的跟蹤、來源的分析，質量的監控，只要依據這些數據就可以做到。其實比單純drug銷售大的一個市場是在線medical市場，要知道在線medical這個領域不管是來自c.t，還是mr的數據 傳輸量，都是天量的。如何進行好的傳輸、分析和存儲，是每個希望提供遠程medical或者在線medical企業的大苦惱。
從根上，medical診斷依賴的就是對信息的處理，如果從本質上把握了這個趨勢的話，其實出現一家通過對medical信息進行整合，從而完成行業重造的云計算企業，一點也不奇怪。
第三個機會，當然也是大的機會就是關于大數據。所這些數據的重新挖掘、分析并且提供額外的價值，是每個工業企業都須抓住的云計算的重大利好機遇。
2014年，ge公司就曾經嘗試和業界云計算的兩個大頭——美存儲大頭emc公司，還有虛擬化軟件的前排——vmware共同投資成立了一家大數據分析公司pivotal，ge作為數據的提供者，在里面占有10%的股份，并且希望在未來累計投入20億美金的投資，來共同開發對工業數據的大數據分析，然后提供給客戶多的增值服務。
這只是大幕的開啟。需要注意的是云計算也好，大數據也好，在工業互聯網時代的出現，不會以單純的產品或技能的形態出現。可能的形式是服務，也就是說云計算的平臺和大數據的服務，將會有可能重造我們過去所熟知的工業產業。消費者或者企業所獲得的除了過去生硬的機器和產品之外，將會附加得到多增值性的服務，包括運營性的服務。
在這個領域只有當大量的企業在數據業務方面進行了密集和持續的投入之后，才會產生爆性的破，因此適時的布局將會是明智的選擇。
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