云计算的定义一直有点模糊。它的基本思想很简单:如果它不是计算出来的，也不是存储在你自己办公室的架子上，你可以触摸到它，那么它就是在云里。如果是别人的机器在别人的colo，那它就在云端。
不过，细节却不那么清晰。随着市场开始了解人们想要什么和他们真正需要什么，你得到了什么和什么时候得到它已经演变了多年。一开始，你有一台机器和一个根密码——仅此而已。其他一切都由你决定。现在建造基础设施的工具和技术越来越好。毕竟，股票机器是大宗商品，所以这些公司通过添加一些让你的生活更轻松的铃铛和哨子来竞争。
我们得到更多，但使用它并不总是因为它可以简单。当然，你还是最终在根上的一些框可能是运行Linux，但得到正确的表现出来的那台机器是比较复杂的。您现在比以往有用于存储数据的详细选项，它并不总是很明显这是最好的。你要运行，做很多互动的一个永久磁盘数据库？你会想要做的东西比，如果你只是简单地运行，能够缓存所有重要数据的RAM Web服务不同。
但真正的乐趣，当你试图找出如何为您计划部署云支付，因为有比以往更多的选择。如果你愿意与你的计算时间灵活，他们就砍了你休息。如果你愿意来测试在很多机器上您的应用程序，你可能会惊讶地得知表现如何不同的是，即使是在，似乎有类似的统计机器。在某些情况下，工程造价可以比软件工程更为复杂。
下面是13点的方式，云已经演变或scudded到新的东西后期的列表。该区域是由那些想更轻松地共享计算资源工程师出身，这是比以往更真实。
可变定价
一开始，云业务很简单。您输入您的信用卡信息，并为使用服务器实例的每小时(或每分钟)支付费用。每一秒的价格都一样。
这个模型简单而直观，但它忽略了现实的一个重要部分。对云计算能力的需求并不是统一的。电子商务公司发现，人们会在午餐时间购物。当孩子们回家时，流媒体视频公司的需求飙升，而当成年人晚上安顿下来寻找娱乐时，需求又再次飙升。随着人们对网络的使用或忽视，对网络的需求忽高忽低。
自然的解决方案是根据需求在不同的时间收取不同的价格，云计算公司已经开始提供这种选择。亚马逊现在对其机器进行拍卖，这一过程允许其实例的价格随需求上下波动。如果你能在非工作时间工作，并在需求激增时避开，你就能大幅节省开支。如果你在需求激增时需要计算能力，你就得付出更多。
Pre-emptable机器
许多云服务提供商对待租户就像对待业主一样。当你启动一个实例时，它是你的，直到你释放它。除非发生了可怕的灾难或违反服务条款的奇怪事件，比如垃圾邮件，否则你的机器会一直运行，直到你决定关闭它或你的信用卡被退回。
谷歌看到了需求变化的挑战，决定通过提供一个更低的价格来解决这个问题，这些机器可以关闭并存活下来。你的机器就是你的机器，直到谷歌的某个算法决定有人会支付更多。当需求疲软时，你可以支付更少的钱，也许只有30%，但当需求飙升时，你将是第一个被推出救生艇的人。当需求再次下降时，他们会让你回去。
对于那些不需要担保的人来说，这是一个很好的选择。唯一的挑战是编写能够在崩溃中存活的代码。但是你可能已经在做了，就像一个优秀的程序员一样。
算法而不是硬件
第一个云实例几乎是空的机器。如果它们附带了任何软件，那就是标准的开源操作系统的股票发行版。他们是一张白纸，你的工作就是填补它。
一些新产品的反转这种模式。微软的Azure，例如，被捆绑起来的机器学习和数据分析工具服务。你可以存储在微软的云中的数据，然后火起来的软件，以紧缩的数字。硬件的价格被捆绑到软件中。数据湖分析工具，例如，按分钟和完成作业的法案。您专注于编写微软的U-SQL语言进行了分析，并查询完成后向您发送的法案。
微软的Azure有超过六种服务提供答案，而不仅仅是机器上的时间。
提前购买
其中一个为云公司所面临的挑战是预测有多少需求才会真正显示出来。豆子计数器可以在“梦幻之地”看凯文·科斯特纳说，“如果你盖了，他们会来的。”但是，这并不能保证。
亚马逊通过让客户购买“保留”实例来避免这种风险，该选项将服务保证与支付承诺结合在一起。
最简单的形式，你写一张支票和亚马逊将让你的机器运行一至三年。我们会向您的机器是否做任何事情。为回报的承诺，亚马逊提供的折扣范围从约30％至50％。
购买散装
谷歌通过提供类似折扣不坚定承诺采取了不同的方法来奖励长期客户。它开始提供折扣的“可持续利用”的，一旦你的机器已经运行了一个月的至少25％的那一脚。这些增长，直到它提供了60％的折扣，该月的最后一分钟。当所有的贴现被平均掉，你会如果你的机器在一个月内连续运行节省30％。
关键的区别是，你的机器并不需要持续整月运行。谷歌票据和计算折扣按分钟。你可以节省钱，即使你偶尔运行你的机器（只要你的综合应用推入谷歌的折扣层级之一）。这减少了某些情况下会坐在那里，未使用的机会。
亚马逊在其预留实例的基础上提供了另一个更大的折扣。如果你在其中一个地区锁定了超过50万美元的房产，你的折扣从5%开始。如果你花了超过400万美元，折扣会增加到10%。
数据源
曾几何时，你的工作就是把数据放到云端。现在，云计算供应商认识到一些数据源可以共享。例如，亚马逊正在存储天气数据。如果您需要从美国国家海洋和大气管理局访问NEXRAD数据，Amazon已经签署了一份合同，并将信息加载到其S3存储中。它是实时可用的，档案可以追溯到1991年6月。
从人类微生物组项目(Human Microbiome Project)等大型公共科学项目和维基百科(Wikipedia)等开源项目中收集了几十个资源。这些都是免费的——尽管您可能希望租用Amazon云中的实例来运行您的软件。
自动定量
网络持续面临的挑战是伸缩性。把某件事做好是一回事;当你的魅力像病毒一样传播时，世界上每个碰巧点击了你的网站的人也应该这么做。
云供应商提供的较新的软件层可以为您处理扩展。谷歌是先驱者之一。它的应用程序引擎将你的薄代码层自动扩展，精确地决定它需要多少计算能力来处理你的负载。谷歌的云决定了您需要多少计算能力，您根据请求而不是机器来计费。Amazon有一个更基本的选项，Elastic Beanstalk，它分派通用的EC2实例来处理负载，这样您就不必自己处理负载。
GPU的越来越普遍
GPU芯片可能在桌面的显卡中很常见，但云计算机不是桌面计算机。它们没有USB端口、CD/DVD驱动器或视频卡，因为它们只能通过网络与世界通信。它们不需要运行游戏甚至显示流媒体视频。
这不是谁的运行，只有连接字符串一个标准的Web服务器任何一个国家的问题，但如果你想要做的重型并行计算针对GPU是理想这是一个问题。现在，越来越多的科学家和其他人发现在GPU上运行的并行算法越来越多的力量都要求在他们的云计算机的GPU。
您不会在标准实例中找到它们作为选项，但IBM的SoftLayer将在其裸金属服务器中安装一个。这并不像在几秒钟内旋转一个实例那么简单，但你可以在与CPU相同的盒子中拥有GPU的能力。亚马逊也有两种可以运行的带有gpu的机器。
更好的分析
早期的云计算机器带有一个仪表，在月底你会收到账单。如果你想要更多的细节，你必须登录你的机器并安装你自己的分析包。现在，获取关于机器运行情况的数据变得更容易了。
谷歌的仪表盘报价住图形是情节上你的机器的负荷。微软的仪表板包括用于监视系统的性能，地图和图表。再就是从公司如LogicMonitor或NewRelic的极少数的增强型服务。因为他们专注于分析，它们的价格甚至数据和图表。主要的云现在有许多卫星公司周围轨道运行的，你得到你的云机风化的更好的感觉，搭配一些天体隐喻。