私有云与公共云
一、什么是云计算？
一句话
通过网络按需获取计算资源（服务器、存储、数据库、网络等），用多少付多少，不用自己买硬件。
传统模式是自己买服务器放机房，云计算就是把这些资源变成像水电一样的公共服务——打开水龙头就有水，不用自己挖井。
二、公共云（Public Cloud）
是什么？
由云服务商运营，通过互联网向所有人提供计算资源。多个客户共享底层物理基础设施，但数据和应用是隔离的。
类比
公共云像公寓楼——开发商建好整栋楼，你租一套住，和其他住户共享电梯、水电管网等基础设施，但每家有自己的房门和钥匙。
主流厂商
| 厂商 | 产品 | 市场 |
|---|---|---|
| Amazon | AWS（Amazon Web Services） | 全球份额第一 |
| Microsoft | Azure | 全球第二，企业市场强 |
| GCP（Google Cloud Platform） | AI/大数据见长 | |
| 阿里巴巴 | 阿里云 | 国内份额第一 |
| 腾讯 | 腾讯云 | 国内第二，游戏/社交生态 |
| 华为 | 华为云 | 政企市场 |
优势
- 零前期投入 — 不用买服务器，注册即用
- 弹性伸缩 — 流量暴增时自动扩容，空闲时缩容，按实际使用量付费
- 全球覆盖 — 几分钟内在全球任意区域部署服务
- 免运维 — 硬件维护、安全补丁、电力空调全由厂商负责
- 持续更新 — 新功能、新服务不断推出，用户自动享受
劣势
- 数据主权 — 数据存在别人的服务器上，受服务商所在国法律管辖
- 定制受限 — 底层硬件和网络配置无法完全控制
- 长期成本 — 用量大了以后，长期账单可能比自建更贵
- 供应商锁定 — 深度使用某家特有服务后，迁移成本高
- 网络依赖 — 没有网络就无法访问
三、私有云（Private Cloud）
是什么？
企业独占的云基础设施，可以部署在自己的数据中心，也可以托管在第三方机房，但资源只为一个组织服务。
类比
私有云像独栋别墅——从地基到屋顶都是你的，想怎么装修怎么装修，但建造和维护费用全部自己承担。
常见方案
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| VMware vSphere | 企业私有云老牌方案，虚拟化起家（VMware 已被 Broadcom 收购，许可模式有调整） |
| OpenStack | 开源私有云平台，自由度高，运维复杂 |
| Kubernetes（自建） | 容器编排平台，可作为私有云基础 |
| 华为 FusionCloud | 面向政企的一体化私有云 |
| 阿里云专有云 | 把阿里云的能力部署到客户机房 |
| NAS/家庭服务器 | 个人级私有云（Synology、群晖等） |
优势
- 数据完全可控 — 数据不出自己的机房，满足合规要求
- 安全可定制 — 网络隔离、物理安全、加密策略全部自主把控
- 合规满足 — 金融、医疗、政府等行业的数据本地化要求
- 性能可预测 — 独占资源，不受其他租户影响（无”邻居噪音”问题）
- 长期成本可控 — 资源利用率高时，长期比公共云便宜
劣势
- 前期投入大 — 需要采购硬件、搭建机房、配置网络
- 运维团队 — 需要专人负责硬件维护、系统更新、安全管理
- 弹性有限 — 扩容需要采购新设备，周期以周/月计，无法像公共云一样分钟级伸缩
- 技术门槛 — 搭建和管理私有云需要较强的技术能力
- 资源浪费风险 — 为峰值采购的资源在平时可能闲置
四、核心对比
| 维度 | 公共云 | 私有云 |
|---|---|---|
| 所有权 | 云厂商拥有和运营 | 企业自建或托管独占 |
| 资源共享 | 多租户共享 | 单一组织独占 |
| 前期成本 | 几乎为零 | 高（硬件+机房+人力） |
| 长期成本 | 随用量增长，可能变贵 | 规模大时可能更划算 |
| 弹性 | 极强，分钟级伸缩 | 有限，扩容周期长 |
| 数据控制 | 数据在厂商机房 | 数据完全在自己手里 |
| 安全合规 | 依赖厂商的安全能力 | 自主可控 |
| 运维负担 | 厂商负责 | 自己负责 |
| 定制能力 | 受限 | 完全自定义 |
| 适合 | 初创公司、互联网业务、弹性需求大 | 金融、医疗、政府、有合规要求的企业 |
五、混合云（Hybrid Cloud）
鱼和熊掌都想要？
混合云 = 公共云 + 私有云，通过网络打通，让数据和应用在两者之间自由流动。
典型用法
| 场景 | 放在私有云 | 放在公共云 |
|---|---|---|
| 电商大促 | 日常业务（稳定负载） | 临时扩容的计算资源（弹性应对峰值） |
| 金融机构 | 核心交易系统、客户数据（合规要求） | 非敏感的分析、测试、开发环境 |
| 医疗机构 | 患者隐私数据（法规要求本地化） | AI 模型训练（需要大量算力） |
| 灾备 | 主生产环境 | 异地灾备（利用公共云的多区域能力） |
常见方案
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| Azure Arc | 将 Azure 管理能力延伸到私有云和边缘 |
| AWS Outposts | 把 AWS 硬件和服务部署到客户机房 |
| Google GKE Enterprise（原 Anthos） | 跨云/本地的统一 Kubernetes 管理 |
| 阿里云混合云 | 专有云 + 公共云打通 |
六、多云（Multi-Cloud）
同时使用多家公共云厂商的服务，避免被单一厂商锁定：
AWS（主力计算）+ Azure（企业办公 365）+ GCP（AI/大数据）
| 优势 | 劣势 |
|---|---|
| 避免供应商锁定 | 管理复杂度高 |
| 各取所长（每家云有强项） | 数据在多处流转，安全合规更难 |
| 一家出故障不影响全部 | 需要跨云编排能力（Terraform、Pulumi 等） |
七、三种服务模型
不管公共云还是私有云，都可以按”你管多少”来分三层：
| 模型 | 全称 | 你管什么 | 厂商管什么 | 类比 |
|---|---|---|---|---|
| IaaS | Infrastructure as a Service | 操作系统以上全部 | 硬件、网络、虚拟化 | 租毛坯房，自己装修 |
| PaaS | Platform as a Service | 只管应用代码和数据 | 运行时、中间件、OS、硬件 | 租精装房，拎包入住 |
| SaaS | Software as a Service | 只管使用 | 一切 | 住酒店，什么都不用操心 |
典型产品：
| IaaS | PaaS | SaaS |
|---|---|---|
| AWS EC2、阿里云 ECS | Heroku、Vercel、AWS Lambda | Gmail、Notion、飞书、Salesforce |
披萨类比
- IaaS：超市买面粉和芝士，自己在家做披萨
- PaaS：买半成品披萨饼底，自己加料烤一下
- SaaS：直接点外卖，披萨送到嘴边
八、怎么选？
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 创业公司 / 个人项目 | 公共云 | 零前期投入，快速上线，弹性付费 |
| 互联网业务（流量波动大） | 公共云 | 弹性伸缩是刚需 |
| 金融/医疗/政府（强合规） | 私有云或混合云 | 数据主权和合规要求 |
| 大企业（稳定高负载） | 私有云或混合云 | 长期成本更优，数据可控 |
| 不想被一家锁定 | 多云 | 分散风险，各取所长 |
| 个人数据存储 | 私有云（NAS） | 隐私完全自控，一次投入长期使用 |
Quote
没有最好的云，只有最适合的云。很多企业最终会走向混合云——把敏感的留在自己手里，把弹性的交给公共云。