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2022年8月22日 星期一
· ESCO 能源服務公司這種行業是在做什麼？
什麼是 ESCO？
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
ESCO 行業的開始(Energy Service Company)
能源服務業務的開始，可以歸咎於 20 世紀 70 年代末的能源危機，因為企業家們制訂了應對能源成本上漲的方法。最早的例子之一是德克薩斯州的一家公司 Time Energy，該公司推出了一種裝置，可以自動切換燈和其他裝置來調節能源使用。該產品最初沒有銷售的主要原因，是潛在使用者懷疑節約是否真的實現。為了消除這種疑慮，該公司決定提前安裝該裝置，並要求節省一定比例的費用。結果是 ESCO 模型的基礎。透過這個過程，該公司實現了更高的銷售額和更多的回報，因為節省了大量資金。
20 世紀 70 年代和 80 年代的行業成長狀況
隨著越來越多的企業家看到這個市場的發展，更多的公司開始建立。第一波 ESCO 通常是大型能源公司或小型、暴發戶、獨立公司的小型部門。然而，在能源危機結束後，鑑於能源成本較低，這些公司對潛在客戶執行節能專案的槓桿作用很小。這阻礙了 20 世紀 70 年代末經歷的成長繼續下去。該行業在 20 世紀 70 年代和 80 年代成長緩慢，受醫院效率公司（HEC Inc.）等專業公司的刺激，該公司成立於 1982 年，專注於能源密集型醫療部門。HEC Inc.，後來更名為 Select Energy Services，於 1990 年被東北公用事業公司收購，並於 2006 年出售給Ameresco。
20 世紀 90 年代：公用事業和整合能源公司成為主要參與者
隨著能源成本的上升，以及照明、暖通冷氣機（供暖、通風和冷氣機）和建築能源管理等效率技術的可用性，ESCO 專案變得更加普遍。ESCO 一詞在希望升級其建築系統（要麼過時且需要更換），或用於校園和地區能源廠升級的潛在客戶中，也變得更加廣為人知。
隨著 20 世紀 90 年代美國能源市場的放鬆管制，能源服務業務迅速崛起。 幾十年來，公用事業公司一直享有壟斷的庇護所，並保證發電廠投資的回報，現在不得不爭相向許多最大的客戶提供電力。他們現在將能源服務視為潛在的新業務線，以留住現有的大客戶。此外，隨著供應方的新機會，許多能源服務公司（ESCO）開始擴充套件到發電市場，建造地區發電廠或將熱電聯產設施納入效率專案。
例如，1996 年 11 月，前私營區域能源效能承包，和諮詢公司 BGA 公司被 TECO Energy 收購，2004 年被雪佛龍公司收購。1998 年，BGA 進入了地區能源廠業務，完成了佛羅里達州第一個第三方擁有和經營的地區冷卻廠的建設。
2000 年代的十年：進入整合期，許多公用事業的退出
2001 年安然崩潰，以及放鬆管制努力的顛覆或逆轉之後，許多公用事業公司關閉或出售了能源服務業務。其餘獨立公司之間出現了重大整合。根據行業集團 NAESCO 的資料，2006 年，ESCO 在美國的收入成長了 22%，達到 36 億美元。
ESCO 運營原則
行業服務內容簡介
能源服務公司（ESCO）是為客戶提供全面能源解決方案的一種公司，包括審計、重新設計和實施客戶能源消耗方式的變化，主要目標是提高效率。 提供的其他可能服務，包括能源基礎設施外包、能源供應、融資和風險管理。 正是這種全面的服務，將 ESCO 與普通能源公司區分開來，後者的主要業務只是為客戶提供能源。通常，對 ESCO 的實質營收是基於績效的表現，因此客戶和 ESCO 之間共享提高能源效率的好處。
ESCO 通常使用績效合同，這意味著如果專案不提供投資回報，ESCO 有責任支付差額，從而確保其客戶節省能源和成本。因此，ESCO 與諮詢工程師和裝置承包商有著根本的不同：前者通常會因他們的建議而獲得報酬，而後者則為裝置支付報酬，並且不承擔任何專案風險。ESCO 提供的服務的無風險性質，為客戶投資提供了令人信服的激勵。
ESCO 的一些典型特徵如下：
- 所有權 —— ESCO 可以是私人企業，無論是獨立的，還是大型企業集團的一部分，國有的、非營利組織、合資企業、製造商或製造商的子公司。
- 客戶 —— ESCO 通常按部門（行業、公用事業、房地產等）和規模（大型或小型專案）專注於市場利基市場。
- 技術 —— 一些 ESCO 具有技術專業化（例如照明、暖通冷氣機、特定工業流程），而另一些則目的在採取整體方法。
- 專案融資 —— 融資能力因 ESCO 的財務狀況而異。有些公司有大型母公司，這使他們能夠自籌資金專案。然而，所有 ESCO 在某種程度上，都依賴第三方融資。
開發一個專案的過程
節能專案通常從開發能節能的想法開始，進而節約成本。這項任務通常是 ESCO 的責任。ESCO 經常向潛在客戶提出節能專案，和績效合同的建議。 據說這個 ESCO 「驅動」了這個專案。一旦所有者意識到節能專案的可能性，他或她可以選擇將其投標，或者只是堅持原始的 ESCO。在研究和調查的初始階段，來自 ESCO 的能源審計師調查現場，並審查專案系統，以確定可以節省成本的領域，通常對客戶免費。這是所謂的能源審計，該階段通常被稱為可行性研究。潛在專案的假設，由客戶和審計師制訂，然後 ESCO 的工程開發團隊擴充套件，和彙編解決方案。
下一階段被稱為工程和設計階段，它進一步定義了專案，並可以提供更確定的成本和節約估算。工程師們負責制訂具有成本效益的措施，以獲得最大的節能潛力。這些措施可以從高效的照明和供暖/冷氣機升級，到具有變速驅動和集中式能源管理系統的更高效的電機。有各種各樣的措施，可以節省大量能源。
一旦專案開發並簽署績效合同，施工或實施階段就開始。完成這一階段後，監測和維護或測量和驗證（M&V，Measurement & Verification）階段開始。這個階段是驗證施工前計算，用於確定實際的成本節約。這個階段並不總是包含在履約中。事實上，業主在績效合同審查期間必須考慮三個選項。這些選項從最低到最昂貴：
- 除了對裝置提供的保修外，沒有其他保修。
- ESCO 提供了 M&V，以顯示完工後短期內的預計節能。
- ESCO 提供了 M&V，以顯示整個回收期的預計節能。
典型的交易涉及 ESCO 借現金購買裝置，或為客戶節能。客戶向 ESCO 支付其常規能源成本（或很大一部分），但節能使 ESCO 只能向其能源供應商支付其中的一小部分。差額將支付貸款利息和盈利。通常，ESCO 能夠比其客戶公司本身更好地實施和資助效率改進。
選擇 ESCO
一旦專案被定義，但在大部分工程工作完成之前，可能需要透過，將專案「出標」來選擇 ESCO。當客戶自己開發專案，或被要求允許他人按照政府要求競標工作時，通常會出現這種情況。後者在任何州或聯邦資助的專案上都是這種情況。典型的流程包括資格申請（RFQ，Request for qualifications），其中感興趣的 ESCO 提交其公司簡歷、業務概況、經驗和初步計劃。收到後，客戶將建立 3-5 家公司的「短名單」。這份名單列出了專案概況，與 RFQ 中業主的想法最吻合的公司。然後，客戶要求提出建議書（RFP，Request for proposal），這是對專案的更詳細解釋。本檔案包含所有成本節約措施、產品、併購計劃和績效合同。
客戶通常允許至少六週的時間，在提交資訊之前進行彙編。一旦提交，提案由客戶審查，客戶可以與申請人進行面試。然後，客戶選擇由客戶確定的 ESCO，為能源專案提供最佳解決方案。一個好的 ESCO 將幫助所有者，從頭到尾，將所有部件放在一起。根據能源服務聯盟的說法，合格的 ESCO 可以幫助你將碎片拼湊在一起：
- 辨識和評估節能機會；
- 開發工程設計和規格；
- 從設計到安裝再到監控管理專案；
- 安排融資；
- 訓練你的員工並提供持續的維護服務；以及
- 保證節約將涵蓋所有專案成本。
節能追蹤方法
在安裝節能措施（ECM，Energy conservation measures）後，ESCO 通常確定專案節能，並向客戶介紹節能結果。計算節能的常見方法，是測量與 ECM 相關的能量流，然後應用電子表格計算來確定節約。例如，冷卻器的改造需要測量冷卻水供應和返回溫度和千瓦。這種方法的好處是，ECM 是獨立的，並且只考慮與 ECM 本身相關的能量流。
這種方法在國際效能測量和驗證協議（IPMVP，International Performance Measurement and Verification Protocol）中，被描述為選項 A 或選項 B。表1 列出了不同的選項。選項 A 需要一些測量，並允許對某些引數進行估計。選項 B 要求測量所有引數。在這兩個選項中，都會進行計算（通常在電子表格中）來確定節能。選項 C 使用水電費來確定節能。
在許多情況下，選項 A 或選項 B（計量和計算）是衡量節能的最佳方法，然而，一些 ESCO 堅持只使用選項 A 或選項 B，而選項 C 顯然是最合適的。 如果 ESCO 是照明承包商，那麼選項 A 應該在所有情況下都有效。可以將固定裝置前後的現場測量、商定的操作時間，以及簡單的計算，插入可以計算節約的電子表格中。相同的電子表格可以一遍又一遍地使用。然而，對於提供各種不同改造的 ESCO，有必要能夠採用所有選項，以便為每個工作選擇最佳選項。控制改造或暖通冷氣機系統的改造，通常是選項 C 的絕佳候選者。
安裝節能措施（ECM）後，必須確定專案節省的費用。這個過程被稱為測量和驗證（M&V），通常由 ESCO 執行，但也可能由客戶或第三方執行。國際效能測量和驗證協議（IPMVP），是確定能源管理計劃創造的實際節約的標準 M&V 指南。由於節約是沒有能源使用，因此無法直接衡量。IPMVP 提供了 4 種使用測量方法，來可靠地確定實際節約。在實施 ECM 之前，各方通常會制訂並商定，將 4 種一般方法中最合適的方法，應用於特定專案的計劃。
IPMVP 選項 A - 改裝隔離：關鍵引數測量節約，由關鍵效能引數的現場測量決定，該引數定義了 ECM 受影響系統的能源使用。估計未選擇用於現場測量的引數。
IPMVP 選項 B - 改裝隔離：所有引數測量節約，都透過對受 ECM 影響系統的能源使用，進行現場測量來確定。
IPMVP 選項 C - 整個設施節約，是透過測量整個設施，或次設施級別的能源使用來確定的。
IPMVP 選項 D - 校準模擬節約，是透過模擬設施，或子設施的能源使用來確定的。模擬模型必須校準，以便預測與實際計量資料大致吻合的能量模式。
表1 提供了針對不同專案特徵的建議 IPMVP 選項。對於每個專案，應選擇一種 M&V 方法，以平衡實現節約的不確定性，和 M&V 計劃的成本。一些計劃僅包括短期驗證方法，另一些計劃包括長時間的重複測量。由於確定實現的節約金額的費用侵蝕了儲蓄本身的好處，IPMVP 建議在 M&V 上花費超過預期節餘的 10%。通常，M&V 方法與其他監控、支援或維護服務捆綁在一起，以幫助實現或確保節約效能。這些成本不應被視為併購費用，根據專案和服務細節，可能大大超過節約的 10%。
利用儲蓄
一旦專案完成，能源節約的直接結果（通常在 15% 至 35% 之間），長期維護成本可以用於升級能源系統的資本投資。 ESCO 和績效合同，通常都是這樣運作的。從某種意義上說，初始實施是免費的，付款來自融資公司或 ESCO 收集的節能百分比。客戶可能還希望在回收期內，使用一些資本投資資金，來降低該百分比。償還期從五年到二十年不等，具體取決於談判合同。在美國大多數州或聯邦資助專案的最大回報為 15 年。 一旦裝置和專案支付完畢，客戶可能有權獲得全額節約，以根據自己的意願使用。透過節能專案，為大型資本改進提供資金也很常見。機械/電氣系統的升級、新建的包絡元件，甚至修復和改造可能會包含在合同中，即使它們對節能量沒有影響。透過利用節能，客戶可能能夠將曾經用於支付能源的資金用於資本改進，否則，這在目前分配的資金下是不可行的。
美國 S. 聯邦計劃：「超級 ESPC」
自 20 世紀 90 年代成立以來，一個單一的美國。被稱為「超級 ESPC」（ESPC 代表節能效能合同）的美國政府計劃，在 ESCO 合同中承擔了 29 億美元。該計劃於 2008 年 12 月進行了修改和重新授權，16 家公司獲得了無限期交付/無限數量（IDIQ）合同，每家公司最高可達 50 億美元，總價值 800 億美元的潛在節能專案。
將 16 家公司分組，方便地說明瞭行業結構，以及每家公司透過使用 ESCO 節能績效合同模型的專案創造價值的方式。裝置附屬公司使用績效承包作為其產品的銷售通路。公用事業附屬公司提供 ESCO 專案作為增值服務，以吸引和留住大客戶，通常只關注他們的公用事業足跡。非實用能源服務公司產品中立，往往具有更大的地理足跡，通常提供從能源改造，到可再生能源開發的廣泛服務。
附屬裝置
- NORESCO（承運人）
- 霍尼韋爾建築解決方案 SES
- 江森自控政府系統，L.L.C. （紐約）
- 施耐德電氣
- 西門子政府服務公司
Trane
公用事業附屬
ConEdison
Constellation
- FPL 能源服務
- Pepco能源服務
- Energy Systems 集團
非實用能源服務
- Ameresco（Ennovate，Exelon Services Federal Group，E3，APS... 獲得）
- Benham 有限責任公司（SAIC 收購）
- CEG Solutions LLC（前身為 Clark Energy Group LLC）
- Lockheed Martin 服務公司
McKinstry
Brewer Garrett
ESCO 2.0[編輯]
2005 年 6 月，GAO 釋出了一份報告：「節能：績效合同提供好處，但需要警惕來保護政府利益。」 負責技術、收購和物流的國防部副部長辦公室，同意 GAO 的調查結果。國防部指出：「雖然這些複雜的合同的結構，是為了確保節約超過成本，但我們認識到，必須改進我們的測量和驗證程式，以確認實際資料的估計。」未經驗證的節約，通常規定而不是證明，不會在地下投入更多的石油，使二氧化碳從空氣中排出或減少營運預算。
GAO ESPC 研究使人們質疑，是否有足夠的資料，來證明 ESCO 帶來的收益隨著時間的發展是永續的。該研究進一步質疑，讓 ESCO 監控和驗證自己專案績效的做法。
事實上，大多數建築物和設施在節能和最佳維護方面，表現出相同的基本限制。美國聯邦研究顯示，主要和小型建築系統通常無法滿足效能預期，隨著時間的推移，這些故障往往被忽視。建築物的功能、租戶數量和空間配置隨著時間的發展而發生變化，對控制建築效能的系統產生了不利影響。
令人驚訝的是，幾乎所有的建築物、建築群和建築內部的系統，仍然以斷開的獨立方式執行，專有系統導致建築物不必要地浪費能源。最近的研究發現，大約 30% 的 LEED 認證建築的效能大大超出預期，而 25% 的效能比預期差得多。一般來說，LEED 認證建築在能源使用方面的表現，比非 LEED 認證建築好 25-30%。客戶最終很難或不可能建構一個，將能源使用和維護成本關聯在一起的單一整合圖片，以控制系統效能、空間使用、節能措施，和使用設施空間的人的行為。
最近的一個現象，是將績效承包的好處，與綠建築的好處相結合的概念，親切地描述為綠績效承包。這個概念之所以有意義，是因為對於綠建築來說，最昂貴的先決條件通常是能效要求。LEED 評級系統要求使用 EPA EnergyStar 系統，對建築進行基準測試。滿足 LEED 先決條件的最低分數為 75 分或以上（這意味著該建築在基準建築中排名前 75 百分位）。 由於效能承包試圖找到所有能源廢棄物來源，那麼經過效能承包過程的建築，應該滿足 LEED 的先決條件。
綠效能承包可用於實現新建築設計和施工，以及現有建築的永續性目標。
新建築：將較高效率的選擇，與設計的低效率建築的建模效能進行比較。對正在設計和建造的建築應用效能承包，是治療壓力的完美方法，以「重視工程師」新建築的效率和永續性。在新建築中，效能收縮透過使用長期節能，來支付高效措施的增量第一成本，彌合了第一成本和生命週期成本前景之間的差距。
現有建築：綠效能承包，為實施和資助建築的效率和永續性升級，提供了機制，包括改善營運。在現有建築中實現永續建築效能，可以以合理的成本進行。如果需要，系統或建築升級可以隨著時間的發展而分散，並在資本美元可用時實施。
綠績效合同，為各種建築、場地和基礎設施改進，提供了全面的綜合解決方案，它允許建築業主用組織費用預算中的資金，支付這些建築永續性改善，包括資本改進或可再生能源。
結果是一棟效能更好的建築，以及綠色建築的所有公共關係和行銷效益。
復古委內
研究顯示，幾乎每棟建築都存在，安裝不完整的控制系統、過多的冷卻和供暖能力，以及無法獲得讓高階決策者，瞭解建築物真正表現所需的資料。美國國家標準與技術研究所（NIST）發現，在需要更換或大幅改造之前，平均建築壽命僅佔其預測壽命的三分之二。通常，對這組問題的解釋是建築生命週期開始時建築除錯不完整或不當。（建築除錯，是每個新建築系統最初配置和校準其佔用負載的啟動過程，以使其啟動和執行。）
據 NIST 稱，很少有建築除錯所需的時間，缺陷和機會被忽視，系統潛力沒有實現。隨著時間的發展，裝置效能和控制序列會自然下降，不合格的效能，甚至系統和元件的故障也無法辨識。最終結果幾乎是各種普遍的廢棄物，包括大量的能源和維護成本。
獨立測量和驗證
很少有能源服務公司或 ESPC，可以解決這些因素（如果有的話），因為定義實際問題所需的資訊沒有被捕獲。顯然需要提供 ESPC 流程，目前缺乏的問責制和透明度，以及大量「實際資料」的綜合解決方案。事實上，儘管使用、維護、能源成本，和使用者行為發生了變化，但仍然需要一種獨立的手段來持續監控效能，以便建築更快地達到峰值效能，並隨著時間的推移保持峰值效能（如圖中的黃色欄位所示）。
ESCO 2.0 的關鍵元件
- 建築管理系統、計量子系統，和資產管理應用程式的即時整合和可見性。
- 自動即時分析和報告與子系統營運、能源使用和裝置維護管理相關的關鍵績效指標。
- 關於以結果為導向的能源使用和維護計劃完善的建議，這將使減能目標能夠實現或超過。
- 持續監測子系統，以不斷擴大節能工作和維護管理改進，以進一步降低成本。
- 對 ESCO 和其他節能措施（ECM）計劃進行獨立驗證。
總部位於英國和歐洲的 ESCOs
一些公司已經開始在歐洲提供 ESCO 服務。與美國一樣，有些屬於公用事業公司，有些屬於製造商，有些則獨立。
· 無線感測器為超市提供可見性和控制，以實現卓越營運
Fujitsu's Store of the Future
新鮮水果和蔬菜約佔零售食品垃圾的 50%。如果新鮮農產品的溫度太熱或太冷，品質就會受到影響，產品必須被丟棄。這是雜貨零售商在競爭激烈的市場中，平衡產品質和微薄利潤時面臨的最大挑戰之一。
英國的一家雜貨連鎖店，試圖透過使用 Disruptive Technologies 的感測器和Optimized Buildings 的分析平台的尖端試點專案，來應對這一食品監測挑戰 。他們在兩家雜貨店的關鍵位置，安裝了遠端溫度監控器。
該試點專案非常成功，它為使用食品監測來提高整個雜貨鏈的效率和品質，開闢了新的機會。
感測器數據提高了對溫度敏感的食品品質
這家雜貨連鎖店，使用 Disruptive Technologies 微型感測器，進行遠端溫度監測，以即時確認狀況，從而保持保質期和食品安全。智慧無線溫度感測器將數據，直接傳輸到 Optimized Buildings 的數據分析，和可視化平台，該平台專為食品監控專案配置。冰箱中的溫度感測器，會提醒工作人員意外的溫度峰值，以便他們可以在導致變質之前，修復步入式冷卻器的溫度控制。
「顛覆性技術 API，可以輕鬆整合分析工具和客製化解決方案，以滿足不同客戶的需求，」Optimized Buildings 董事總經理 Gary Bark 說。「這些數據提供了對日常營運的真正洞察，並顯著減少了瞭解任何問題的根本原因，所需的時間。」
遠端監控步入式冰櫃和冷藏室可降低成本
能源成本通常佔超市營運費用的 10-15%。超市 60% 以上的能源消耗是製冷，由冷櫃、冰箱和冰櫃組成。這使得冰箱和冰櫃監控，成為節省成本和能源的關鍵工具。該團隊在整個商店安裝了 Disruptive Technologies 溫度監測感測器——在冷藏箱和備用冷卻器上，用於在銷售樓層和「後勤」員工區域儲存食物——以檢查潛在問題。
除溫度感測器外，Disruptive Technologies 接近感測器，還監控冷藏室和冷卻器上的門是否打開，以及是否正確使用「夜百葉窗」，來保護冷藏櫃免受環境熱量和光線的影響。
借助 Optimized Buildings 數據分析平台，該團隊瞭解到冷藏冷藏室的門有 36% 的時間保持打開狀態，冷凍冷藏室的門有 14% 的時間保持打開狀態，這會危及寶貴的庫存、增加維護要求並浪費能源。只需根據需要關閉冷卻器和冷藏室的門，如果在零售產品組合中佈署，該公司就有數百萬英鎊的節省潛力。
關閉倉庫門保持溫度穩定
該團隊還使用感測器數據，來檢查倉庫狀況。感測解決方案證實，在 10 月至 12 月的寒冷秋季，倉庫門經常不必要地打開。Optimized Buildings 的數據顯示，門有 21.5% 的時間是打開的，讓熱空氣出去，冷空氣進來。
結果，供暖系統不得不更加努力地提高環境溫度，從而導致過度使用燃氣。工作人員抱怨溫度低，效率低下。
採取行動的權力
「數百萬英鎊的節省，使得實施感測器的商業案例非常引人注目，而這僅僅是開始，」Gary 說。「除了節省成本外，保持對溫度敏感的產品新鮮，意味著更快樂的客戶和更多的潛在收入。」
有了手頭的數據，可以客製化培訓，以提高員工對營運要求的遵守。當門被無意打開時，警報可以告訴工人，以便他們立即採取行動。從倉庫工作人員到食品專業人士和商店經理，每個人都擁有即時資訊，並瞭解他們在節省成本和確保品質方面的重要性。
變質的食物對顧客來說是不安全的，對雜貨店來說是昂貴的。手動監測溫度非常耗時。Disruptive Technologies 的傳感器可以幫助你保持適當的冷藏條件，同時節省時間和金錢。
· 什麼是雲端運算
6 分鍾雲端運算 - 什麼是雲端運算？ - 雲端運算解釋
雲端運算是電腦系統資源，特別是數據儲存（雲儲存）和運算能力的按需可用性，無需使用者直接主動管理。大型雲通常具有分佈在多個位置的功能，每個位置都是一個數據中心。雲端運算依賴於資源共享來實現一致性，並且通常使用「現收現付」模式，這有助於減少資本支出，但也可能導致不知情的用戶產生意外的營運費用。
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| 雲端運算隱喻：提供服務的一組網路元素，不需要由使用者單獨處理或管理；相反，整個提供商管理的硬體和軟體套件可以被認為是一個非晶雲。 |
價值主張
公有雲和混合雲的倡導者聲稱，雲端運算使公司能夠避免或最大限度地減少前期 IT 基礎設施成本。支持者還聲稱，雲端運算使企業能夠更快地啟動和運行他們的應用，提高可管理性並減少維護，並使 IT 團隊能夠更快地調整資源以滿足波動和不可預測的需求，提供突發運算能力：在某些高峰需求時期的高運算能力。
市場
根據 IDC 的數據，全球雲端運算服務支出已達到 7060 億美元，預計到 2025 年將達到 1.3 萬億美元。而 Gartner 估計，到 2023 年，全球公有雲服務最終使用者支出，預計將達到 6000 億美元。根據麥肯錫公司的報告，雲成本優化槓桿，和以價值為導向的業務案例預計，到 2030年，財富 500 強公司的運行率 EBITDA 將超過 1 萬億美元。到 2022 年，將超過 1.3 萬億美元。根據 Gartner 的數據，從遷移到雲的過程中，企業 IT 支出將受到數萬億美元的威脅，到 2025 年將成長到近 1.8 萬億美元。
歷史
早在 1993 年， 「雲」一詞就被用來指代分佈式運算平台，當時蘋果分拆了General Magic，AT&T 用它來描述他們的（成對的）Telescript 和 Personal Link 技術。在《連線》雜誌 1994 年 4 月的專題「比爾和安迪的精彩冒險 II」中，安迪赫茨菲爾德評論了通用魔術公司的分佈式編程語言 Telescript：
「Telescript 的美妙之處在於……現在，我們不再只是擁有一個可以編程的設備，而是擁有整個雲，一個程序可以在其中訪問許多不同的資訊源，並創建一種虛擬服務。以前沒有人想到過。Jim White [Telescript、X.400 和 ASN.1 的設計者] 現在使用的案例，是一個日期安排服務，其中軟體代理去花店訂購鮮花，然後去售票處拿到演出門票，一切都與雙方溝通。」
早期歷史
在 1960 年代，最初的分時概念，透過 RJE（ Remote Job Entry ）得到普及；這個術語主要與 IBM 和 DEC 等大型供應商有關。到 1970 年代初期，在 Multics（在 GE 硬體上）、Cambridge CTSS 和最早的 UNIX 端口（在 DEC 硬體上）等平台上，都可以使用全時共享解決方案。然而，使用者向操作員提交作業，以在 IBM 大型機上運行的「數據中心」模式佔絕對優勢。
在 1990 年代，以前主要提供專用點對點數據電路的電信公司，開始提供服務的品質相當，但成本更低的虛擬專用網(VPN) 服務。透過切換他們認為合適的流量，以平衡伺服器使用，他們可以更有效地使用整體網路頻寬。他們開始使用雲符號，來表示提供商負責什麼，和使用者負責什麼之間的分界點。雲端運算擴展了這個邊界，以覆蓋所有伺服器以及網絡基礎設施。隨著電腦變得更加普及，科學家和技術人員探索了，透過分時，為更多使用者提供大規模運算能力的方法。他們嘗試了算法來優化基礎設施、平台和應用，確定由 CPU 執行的任務的優先級，並提高最終使用者的效率。
對虛擬化服務使用雲隱喻，至少可以追溯到1994 年的 General Magic，當時它被用來描述 Telescript 環境中的行動代理，可以去的「地方」的宇宙。正如安迪赫茨菲爾德所描述的：
「 Telescript 的美妙之處在於，」 Andy 說，「現在，我們不再只有一個可以編程的設備，而是擁有整個雲，一個程序可以在其中訪問許多不同的資訊源，並創建一個一種虛擬服務。」
基於在網路和電信領域的長期使用，雲隱喻的使用歸功於 General Magic 通信員工 David Hoffman 。除了 General Magic 本身使用之外，它還用於推廣 AT&T 的相關 PersonaLink 服務。
2000 年代
2002 年 7 月，亞馬遜創建了子公司 Amazon Web Services，其目標是「讓開發人員，能夠自行建構創新和創業型應用」。2006 年 3 月，亞馬遜推出了其簡單儲存服務(S3)，隨後於同年 8 月推出了彈性運算雲(EC2)。這些產品率先使用伺服器虛擬化，以更便宜和按需定價的方式提供 IaaS 。
2008 年 4 月，Google 發布了 Google App Engine 的測試版。App Engine 是一種 PaaS（同類中的第一個），它為使用者提供完全維護的基礎設施和佈署平台，以使用 Python、Node.js 和 PHP 等通用語言/技術創建 Web 應用。目標是消除對 IaaS 模型典型的一些管理任務的需求，同時創建一個平台，使用者可以輕鬆地佈署此類應用，並根據需求對其進行擴展。
2008 年初，NASA 的 Nebula 在 RESERVOIR 歐盟委員會資助的專案中得到增強，成為第一個用於佈署私有雲和混合雲，以及雲聯合的開源軟體。
到 2008 年年中，Gartner 看到了雲端運算「塑造 IT 服務的消費者、使用 IT 服務的人和銷售服務的人之間的關係」的機會，並觀察到「組織正在從公司擁有的硬體和軟體資產，按使用基於服務的模型」，因此「預計向運算的轉變 …… 將導致某些領域的 IT 產品急劇成長，而其他領域則顯著減少。」
2008年，美國國家科學基金會啟動了集群探索計劃，資助學術研究使用谷歌-IBM 集群技術分析海量數據。
2009 年，法國政府宣佈 Project Andromède 以創建「主權雲」或國家雲端運算，政府斥資 2.85 億歐元。該計劃嚴重失敗，Cloudwatt 於 2020 年 2 月 1 日關閉。
2010 年代
2010 年 2 月，微軟發布了 Microsoft Azure，並於 2008 年 10 月宣佈。
2010 年 7 月，Rackspace Hosting 和 NASA 聯合發起了一項名為 OpenStack 的開源雲軟體計劃。OpenStack 專案目的在幫助提供，在標準硬體上運行的雲端運算服務的組織。早期代碼來自 NASA 的 Nebula 平台，以及 Rackspace 的 Cloud Files 平台。作為開源產品，它與 CloudStack、Ganeti 和 OpenNebula 等其他開源解決方案一起，引起了幾個關鍵社區的關注。一些研究目的在根據一組標準比較這些開源產品。
2011 年 3 月 1 日，IBM 發布了 IBM SmartCloud 框架，以支持 Smarter Planet。在智慧運算基礎的各個組成部分中，雲端運算是一個關鍵部分。2012 年 6 月 7 日，甲骨文發布了甲骨文雲。這種雲產品有望率先為使用者，提供對一組整合 IT 解決方案的訪問權限，包括應用 ( SaaS )、平台 ( PaaS ) 和基礎設施 ( IaaS ) 層。
2012 年 5 月，Google Compute Engine 發布了預覽版，然後於 2013 年 12 月正式推出。
2019 年，Linux 是 Microsoft Azure 上最常用的操作系統。2019 年 12 月，亞馬遜宣佈推出 AWS Outposts，這是一項完全託管的服務，可將 AWS 基礎設施、AWS 服務、API 和工具擴展到幾乎任何客戶數據中心、託管空間或本地設施，以實現真正一致的混合體驗。
類似的概念
雲端運算的目標，是讓使用者從所有這些技術中受益，而不需要對每一種技術，都有深入的瞭解或專業知識。雲的目的在降低成本，並幫助使用者專注於他們的核心業務，而不是被 IT 障礙所阻礙。雲端運算的主要支持技術是虛擬化。虛擬化軟體將實體運算設備，分離為一個或多個「虛擬」設備，每個設備都可以輕鬆使用和管理，以執行計算任務。使用操作系統級虛擬化，本質上是創建一個，由多個獨立運算設備組成的可擴展系統，可以更有效地分配和使用空閒的運算資源。虛擬化提供了加快 IT 營運所需的敏捷性，並透過提高基礎設施利用率來降低成本。自主運算使使用者可以按需提供資源的過程自動化。透過最大限度地減少使用者參與，自動化加快了流程，降低了勞動力成本，並減少了人為錯誤的可能性。
雲端運算使用效用運算的概念，來為所使用的服務提供指標。雲端運算試圖解決其他網格運算模式的 QoS（服務品質）和可靠性問題。
雲端運算具有以下共同特徵：
- 客戶端-伺服器模式——客戶端-伺服器運算，泛指任何區分服務提供者（伺服器）和服務請求者（客戶端）的分佈式應用。
- 電腦局——提供電腦服務的服務局，特別是從 1960 年代到 1980 年代。
- 網格運算——分佈式並行運算的一種形式，其中「超級虛擬電腦」由一組聯網的、鬆散耦合的電腦組成，它們協同工作以執行非常大的任務。
- 霧運算——分佈式運算範式，提供更靠近客戶端或近使用者邊緣設備（如網路路由器）的數據、運算、儲存和應用服務。此外，霧運算在網路級別、智慧設備和最終使用者客戶端（例如行動設備）上處理數據，而不是將數據發送到遠端位置進行處理。
- 公用事業運算——「將運算資源（例如運算和儲存）打包，作為類似於傳統公用事業（例如電力）的計量服務」。
- 點對點——無需中央協調的分佈式架構。參與者既是資源的提供者，也是資源的消費者（與傳統的客戶端-伺服器模式相反）。
- 雲沙箱——一個即時的、隔離的電腦環境，程序、代碼或文件，可以在其中運行，而不會影響其運行的應用。
雲端運算具有以下主要特徵：
- 可以提高組織的敏捷性，因為雲端運算可以透過重新配置、添加或擴展技術基礎設施資源，來增加使用者的靈活性。
- 雲提供商聲稱可以降低成本。公有雲交付模式，將資本支出（例如，購買伺服器）轉換為營運支出。據稱，這降低了進入門檻，因為基礎設施通常由第三方提供，不需要為一次性或不頻繁的密集運算任務購買。基於效用運算的定價是「細粒度的」，具有基於使用的計費選項。同樣，實施使用雲端運算的專案，所需的內部 IT 技能也較少。e-FISCAL 專案最先進的儲存庫，包含幾篇更詳細地研究成本方面的報導，其中大多數得出的結論是，成本節約取決於支持的活動類型，和內部可用的基礎設施類型。
- 設備和位置獨立性讓使用者，能夠使用網路瀏覽器訪問系統，而不管他們的位置或他們使用什麼設備（例如，PC、行動電話）。由於基礎設施在場外（通常由第三方提供）並透過 Internet 訪問，因此使用者可以從任何地方連接到它。
- 雲環境的維護更容易，因為數據託管在由提供商維護的外部伺服器上，無需投資數據中心硬體。雲端運算的 IT 維護由雲提供商的 IT 維護團隊管理和更新，與本地數據中心相比，降低了雲端運算成本。
- 多租戶允許在大量使用者之間共享資源和成本，從而允許：
- 將基礎設施集中在成本較低的地點（如房地產、電力等）
- 峰值負載容量增加（使用者無需設計和支付資源和設備，來滿足其可能的最高負載水準）
- 系統的利用率和效率提高，通常只有 10-20% 的利用率。
- 性能由服務提供商的 IT 專家監控，並使用 Web 服務做為系統介面，建構一致且鬆散耦合的架構。
- 當多個使用者可以同時處理相同的數據，而不是等待它被保存，並透過電子郵件發送時，生產力可能會提高。可以節省時間，因為當字段吻合時，不需要重新輸入資訊，使用者也不需要在他們的電腦上安裝應用軟體升級。
- 可用性隨著使用多個冗餘場景而提高，這使得精心設計的雲端運算適用於業務連續性和災難恢復。
- 透過在近乎即時的細粒度、自助服務基礎上動態（「按需」）提供資源的可擴展性和彈性（注意，VM 啟動時間因 VM 類型、位置、操作系統和雲提供商），使用者無需針對峰值負載進行工程設計。這提供了在使用需求增加或不使用資源時，進行擴展的能力。雲可擴展性的時間效率優勢，還意味著更快的上市時間、更大的業務靈活性和適應性，因為添加新資源所需的時間不像過去那樣多。管理彈性的新興方法，包括使用機器學習技術，來提出有效的彈性模型。
- 由於數據的集中化、以安全為重點的資源增加等，安全性可以提高，但對某些敏感數據失去控制，以及儲存內核缺乏安全性的擔憂，可能會持續存在。安全性通常與其他傳統系統一樣好或更好，部分原因是服務提供商能夠投入資源，來解決許多客戶無法解決或缺乏技術技能，來解決的安全問題。然而，當數據分佈在更廣泛的區域或更多的設備上，以及由無關使用者共享的多租戶系統中時，安全性的複雜性會大大增加。此外，使用者訪問安全審計日誌可能很難或不可能。私有雲安裝的部分動機，是使用者希望保留對基礎設施的控制權，並避免失去對資訊安全的控制權。
美國國家標準與技術研究院（NIST）對雲端運算的定義，確定了「五個基本特徵」：
按需自助服務。消費者可以根據需要自動單方面提供計算能力，例如伺服器時間和網路儲存，而無需與每個服務提供商進行人工交互。
廣泛的網路訪問。功能可透過網路獲得，並可透過促進異構瘦客戶端或胖客戶端平台（例如，行動電話、平板電腦、膝上型電腦和工作站）使用的標準機制進行訪問。
資源池。提供商的運算資源被匯集起來，使用多租戶模式，為多個消費者提供服務，根據消費者需求動態分配和重新分配，不同的實體和虛擬資源。
快速彈性。功能可以彈性配置和釋放，在某些情況下是自動的，以根據需求迅速向外和向內擴展。對消費者而言，可用於配置的功能，通常看起來是無限的，並且可以隨時以任意數量被佔用。
衡量服務。雲系統透過在適合服務類型（例如，儲存、處理、頻寬和活動使用者帳戶）的某種抽象級別上，利用計量能力來自動控制和優化資源使用。可以監控、控制和報告資源使用情況，從而為所使用服務的提供者和消費者提供透明度。
— 美國國家標準與技術研究院
服務模式
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| 雲端計算服務模型排列為堆疊中的圖層 |
儘管面向服務的架構提倡「一切即服務」（縮寫為 EaaS 或 XaaS，或簡稱 aas），但雲端運算提供商根據不同的模式提供「服務」，其中三個標準模式，符合 NIST 基礎設施即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS) 和軟體即服務 (SaaS)。這些模式提供了越來越多的抽象；因此，它們通常被描繪成堆棧中的層：基礎設施、平台和軟體即服務，但這些不必相關。例如，可以提供在實體機（裸機）上實現的 SaaS，而不使用底層 PaaS 或 IaaS 層，相反，可以在 IaaS 上運行程序並直接訪問它，而不將其包裝為 SaaS。
基礎設施即服務 (IaaS)
「基礎設施即服務」（IaaS）是指提供高級 API 的線上服務，這些 API 用於抽象底層網路，基礎設施的各種低級細節，如實體運算資源、位置、數據分區、擴展、安全性、備份等。管理程序將虛擬機做為來賓運行。雲操作系統中的虛擬機管理程序池，可以支持大量虛擬機，並能夠根據客戶的不同需求向上和向下擴展服務。Linux 容器在直接在實體硬體上運行的單個 Linux 內核的隔離分區中運行。Linux cgroups 命名空間是用於隔離、保護和管理容器的底層 Linux 內核技術。容器化提供比虛擬化更高的性能，因為沒有管理程序開銷。IaaS 雲通常提供額外的資源，例如虛擬機磁碟映像庫、原始塊儲存、文件或對象儲存、防火牆、負載平衡器、IP 地址、虛擬局域網(VLAN) 和軟體包。
NIST 對雲端運算的定義，將 IaaS 描述為「消費者能夠佈署和運行任意軟體的地方，其中可能包括操作系統和應用。消費者不管理或控制底層雲基礎設施，但可以控制操作系統，儲存和佈署的應用；以及可能對選定的網路組件（例如，主機防火牆）的有限控制。」
IaaS-雲提供商透過安裝在數據中心的大型設備池，按需提供這些資源。對於廣域連接，客戶可以使用網路或營運商雲（專用虛擬專用網路）。為了佈署他們的應用，雲使用者在雲基礎設施上，安裝操作系統映像和他們的應用軟體。在此模式中，雲使用者修補和維護操作系統和應用軟體。雲提供商通常以實用運算為基礎，對 IaaS 服務進行計費：成本反映了分配和消耗的資源數量。
NIST 對雲端運算的定義，將平台即服務定義為：
提供給消費者的能力，是將消費者創建或獲取的應用，佈署到雲基礎架構上，這些應用使用提供商支持的編程語言、庫、服務和工具創建。消費者不管理或控制包括網路、伺服器、操作系統或儲存在內的底層雲基礎設施，但可以控制已佈署的應用，以及可能的應用託管環境的配置設置。
PaaS 供應商為應用開發人員提供開發環境。
提供商通常會開發工具包和開發標準，以及分銷和支付管道。在 PaaS 模式中，雲提供商提供運算平台，通常包括操作系統、編程語言執行環境、數據庫和 Web 伺服器。應用開發人員在雲平台上，開發和運行他們的軟體，而不是直接購買和管理底層硬體和軟體層。使用一些 PaaS，底層電腦和儲存資源，會自動擴展以對映應用需求，這樣雲使用者就不必手動分配資源。
一些整合和數據管理提供商，還使用 PaaS 的專門應用做為數據交付模式。示例包括 iPaaS（整合平台即服務）和 dPaaS（數據平台即服務）。iPaaS 使客戶能夠開發、執行和管理整合流程。在 iPaaS 整合模型下，客戶無需安裝或管理任何硬體或韌體，即可推動整合的開發和佈署。dPaaS 將整合和數據管理產品，做為完全託管的服務提供。在 dPaaS 模型下，PaaS 提供商，而不是客戶，透過為客戶建構數據應用，來管理程序的開發和執行。dPaaS 使用者透過數據可視化工具訪問數據。
軟體即服務 (SaaS)
NIST 對雲端運算的定義，將軟體即服務定義為：
提供給消費者的能力，是使用在雲基礎設施上，運行的提供商的應用。應用可透過諸如網路瀏覽器（例如 ，基於網路的電子郵件）之類的瘦客戶端介面或程序介面，從各種客戶端設備訪問。消費者不管理或控制底層雲基礎設施，包括網路、伺服器、操作系統、儲存，甚至單個應用功能，但有限的使用者特定應用配置設置可能除外。
在軟體即服務 (SaaS) 模型中，使用者可以訪問應用軟體和數據庫。雲提供商管理運行應用的基礎設施和平台。SaaS 有時被稱為「按需軟體」，通常按使用付費或使用訂閱費定價。在 SaaS 模式中，雲提供商在雲中安裝和運行應用軟體，雲使用者從雲客戶端訪問軟體。雲使用者不管理運行應用的雲基礎設施和平台。這消除了在雲使用者自己的電腦上，安裝和運行應用的需要，從而簡化了維護和支持。雲應用與其他應用的可擴展性不同——這可以透過在運行時，將任務複製到多個虛擬機，來滿足不斷變化的工作需求來實現。負載平衡器將工作分配到一組虛擬機上。這個過程對雲使用者是透明的，他們只看到一個接入點. 為了容納大量的雲使用者，雲應用可以是多租戶的，這意味著任何機器都可以為多個雲使用者組織服務。
SaaS 應用的定價模式，通常是每個使用者按月或按年收取固定費用，因此，如果在任何時候添加或刪除使用者，價格將變得可擴展和可調整。它也可能是免費的。支持者聲稱，SaaS 透過將硬體和軟體，維護和支持外包給雲提供商，使企業有可能降低 IT 營運成本。這使企業能夠將 IT 營運成本，從硬體/軟體支出和人員支出中重新分配，以實現其他目標。此外，透過集中託管應用，無需使用者安裝新軟體即可發布更新。SaaS 的一個附帶缺點，將使用者數據儲存在雲提供商的伺服器上。因此，可能會未經授權訪問數據。做為 SaaS 提供的應用案例是遊戲和生產力軟體，例如 Google Docs 和 Word Online。SaaS 應用可以與雲儲存或文件託管服務整合，例如 Google Docs 與 Google Drive 整合，Word Online 與 Onedrive 整合。
行動「後端」即服務 (MBaaS)
在移動「後端」即服務 (m) 模式中，也稱為後端即服務 (BaaS)，為Web 應用和行動應用開發人員，提供了一種透過應用編程，將其應用鏈接到雲儲存和雲端運算服務的方法，向其應用和自定義軟體開發工具包(SDK)公開的介面(API)。服務包括用戶管理、推送通知、與社交網路服務的整合等等。這是雲端運算中，相對較新的模型大多數 BaaS 新創公司可以追溯到 2011 年或更晚但趨勢顯示，這些服務正在獲得企業消費者的重要主流牽引力。
無伺服器運算或功能即服務 (FaaS)
無伺服器運算是一種雲端運算代碼執行模式，其中雲提供商根據需要完全管理啟動和停止虛擬機以服務請求，並且請求按滿足請求所需資源的抽象度量來計費，而不是按每小時虛擬機計費。儘管名稱如此，但它實際上並不涉及在沒有伺服器的情況下運行代碼。無伺服器運算之所以如此命名，是因為擁有系統的企業或個人不必購買、租用或提供伺服器或虛擬機來運行後端代碼。
功能即服務 (FaaS) 是一種服務託管的遠端過程調用，它利用無伺服器運算，來支持在雲中佈署單個功能，以響應事件而運行。FaaS 被一些人認為屬於無伺服器運算的範疇，而另一些人則可以互換使用這些術語。
佈署模式
私有雲
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| 雲端計算型別 |
私有雲是專為單個組織營運的雲基礎設施，無論是內部管理，還是由第三方管理，並在內部或外部託管。開展私有雲專案，需要大量參與來虛擬化業務環境，並要求組織重新評估有關現有資源的決策。它可以改善業務，但專案中的每一步都會引發必須解決的安全問題，以防止出現嚴重漏洞。自營數據中心一般屬於資本密集型。它們具有顯著的實體足跡，需要分配空間、硬體和環境控制。這些資產必須定期更新，導致額外的資本支出。它們引起了批評，因為使用者「仍然必須購買、建構和管理它們」，因此無法從較少的動手管理中受益，本質上是「[缺乏] 使雲端運算成為如此有趣的概念的經濟模式」。
公有雲
雲服務在透過公共 Internet 交付時，被視為「公共」服務，它們可以做為付費訂閱或免費提供。在架構上，公有雲和私有雲服務之間幾乎沒有區別，但是當多個客戶共享服務（應用、儲存和其他資源）時，安全問題會大大增加。大多數公有雲提供商都提供直接連接服務，允許客戶安全地將他們的遺留數據中心，鏈接到他們的雲駐留應用。
解決方案的功能、成本、整合和組織方面以及安全性等幾個因素，正在影響企業和組織選擇公有雲或本地解決方案的決定。
混合雲
混合雲是公有雲和私有環境的組合，例如私有雲或本地資源，它們仍然是不同的實體，但被綁定在一起，提供多種佈署模型的好處。混合雲還意味著能夠將託管、託管和/或專用服務與雲資源連接起來。Gartner 將混合雲服務定義為由來自不同服務提供商的私有、公有和社區雲服務的某種組合，組成的雲端運算服務。混合雲服務跨越隔離和提供商邊界，因此不能簡單地歸入私有、公有或社區雲服務的一類。它允許人們透過聚合、整合或客製化，與另一種雲服務來擴展雲服務的容量或能力。
存在各種混合雲組合的案例。例如，一個組織可以將敏感的客戶數據儲存在私有雲應用中，但將該應用與做為軟體服務在公有雲上，提供的商業智慧應用互連。這個混合雲案例擴展了企業的能力，透過添加外部可用的公有雲服務，來提供特定的業務服務。混合雲的採用取決於許多因素，例如數據安全性和合規性要求、對數據所需的控制級別，以及組織使用的應用。
混合雲的另一個例子，是 IT 組織使用公共雲端運算資源，來滿足私有雲無法滿足的臨時容量需求。這種能力使混合雲，能夠使用雲爆發來跨雲進行擴展。雲爆發是一種應用佈署模式，其中應用在私有雲或數據中心中運行，並在對運算能力的需求增加時「爆發」到公有雲。雲爆發和混合雲模型的主要優勢，在於組織僅在需要時，才為額外的運算資源付費。雲爆發使數據中心能夠創建，支持平均工作負載的內部 IT 基礎架構，並在處理需求高峰期間使用來自公有或私有雲的雲資源。建立在異構硬體之上的混合雲專用模式，被稱為「跨平台混合雲」。跨平台的混合雲通常由不同的 CPU 架構提供支持，例如 x86-64 和 ARM。使用者可以透明地佈署和擴展應用，而無需瞭解雲的硬體多樣性。這種雲源於用於伺服器級，運算的基於 ARM 的單晶片系統的興起。
混合雲基礎設施主要用於消除私有雲網路的多路訪問，中繼特性所固有的限制。優點包括增強的運行時靈活性和虛擬化介面模型，獨有的自適應內建記憶體處理。
其他
社區雲
社區雲在來自特定社區的多個組織之間共享基礎架構，這些組織具有共同的關注點（安全性、合規性、管轄權等），無論是內部管理還是由第三方管理，也可以在內部或外部託管。與公有雲相比，成本分散在更少的使用者上（但比私有雲多），因此只能實現雲端運算的部分成本節約潛力。
分佈式雲
雲端運算平台，可以由位於不同位置的一組分佈式機器組裝而成，連接到單個網路或 Hub 服務。可以區分兩種類型的分佈式雲：公共資源運算和志願者雲。
- 公共資源運算——這種類型的分佈式雲，源於對雲端運算的廣泛定義，因為它們更類似於分佈式運算而不是雲端運算。儘管如此，它被認為是雲端運算的一個子類。
- 志願雲——志願雲端運算的特點，是公共資源運算和雲端運算的交叉點，雲端運算基礎設施是使用志願資源建構的。由於用於建構它的資源的波動性和它運行的動態環境，這種類型的基礎架構會帶來許多挑戰。它也可以稱為對等雲或臨時雲。在這個方向上一個有趣的努力是 Cloud@Home，它目的在使用自願資源，實施雲端運算基礎設施，提供一種商業模式，透過財務賠償來激勵貢獻。
多雲
多雲是在單個異構架構中使用多個雲端運算服務，以減少對單個供應商的依賴，透過選擇增加靈活性，減輕災難等。它與混合雲的不同之處，在於它指的是多個雲服務，而不是多個佈署模式（公共、私人、傳統）。
聚雲
Poly cloud 是指使用多個公有雲，來利用每個提供商提供的特定服務。它與多雲的不同之處在於，它的設計目的不是增加靈活性或減少故障，而是用於允許組織實現，更多可以透過單個提供商完成的工作。
大數據雲
將大量數據傳輸到雲，以及數據在雲中後的數據安全性問題，最初阻礙了大數據雲的採用，但現在大量數據源自雲，以及裸機伺服器的出現，雲已經成為應用案例的解決方案，包括業務分析和地理空間分析。
高性能運算雲
HPC 雲，是指使用雲端運算服務和基礎設施，來執行高性能運算(HPC) 應用。這些應用消耗大量的運算能力和內建記憶體，並且傳統上在電腦集群上執行。2016 年，包括 R-HPC、Amazon Web Services、Univa、Silicon Graphics International、Sabalcore、Gomput 和 Penguin Computing 在內的少數公司，提供了高性能運算雲。Penguin On Demand (POD) 雲是首批按即用即付的方式提供的非虛擬化遠端 HPC 服務之一。Penguin Computing 於 2016 年推出了 HPC 雲，以替代使用虛擬化運算節點的 Amazon EC2 彈性運算雲。
雲的架構
雲架構，涉及雲端運算交付的軟體系統的系統架構，通常涉及多個雲組件，透過鬆散耦合機制（例如消息隊列）相互通信。彈性供應意味著使用緊密或鬆散耦合的智慧，如應用於這些和其他機制。
雲工程
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| 雲端運算示例架構 |
雲工程是雲端運算工程學科的應用。它為構想、開發、操作和維護雲端運算系統的商業化、標準化和治理等高階問題，帶來了系統的方法。它是一種多學科方法，涵蓋來自不同領域的貢獻，例如系統、軟體、網路、性能、資訊技術工程、安全、平台、風險和品質工程。
安全和隱私
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| 雲供應商安全和隱私協議必須符合需求要求 |
雲端運算帶來了隱私問題，因為服務提供商可以隨時訪問雲中的數據。它可能會意外或故意更改或刪除資訊。如果出於法律和秩序的需要，許多雲提供商可以在沒有授權的情況下，與第三方共享資訊。這在他們的隱私政策中是允許的，用戶在開始使用雲服務之前，必須同意這些政策。隱私解決方案包括政策和立法，以及最終使用者對數據儲存方式的選擇。使用者可以加密在雲中處理或儲存的數據，以防止未經授權的訪問。身份管理系統還可以為雲端運算中的隱私問題，提供確實可行的解決方案。這些系統區分授權使用者和未授權使用者，並確定每個實體可訪問的數據量。系統透過創建和描述身份、記錄活動，以及擺脫未使用的身份來工作。
根據雲安全聯盟的數據，雲中排名前三的威脅是不安全的介面和 API、數據丟失和洩漏，以及硬體故障 —— 分別佔所有雲安全中斷的 29%、25% 和 10%。這些共同構成了共享的技術漏洞。在由不同使用者共享的雲提供商平台中，屬於不同客戶的資訊可能存在於同一數據伺服器上。此外，尤金·舒爾茲 Emagined Security 首席技術官表示，駭客正在花費大量時間和精力尋找滲透雲的方法。「雲基礎設施中，有一些真正的阿喀琉斯之踵，正在為壞人製造大漏洞」。因為來自成百上千家公司的數據，可以儲存在大型雲伺服器上，所以理論上駭客可以透過一次攻擊（他稱之為「劫持」的過程）控制大量資訊儲存。這方面的一些例子包括 Dropbox 安全漏洞，和 iCloud 2014 洩漏。Dropbox 於 2014 年 10 月遭到入侵，駭客竊取了超過 700 萬個用戶密碼，以透過比特幣 (BTC) 從中獲取貨幣價值。有了這些密碼，以及讓這些數據被搜索引擎索引（公開資訊）。
存在數據的合法所有權問題（如果用戶將一些數據儲存在雲中，雲提供商可以從中獲利嗎？）。許多服務條款協議都沒有提及所有權問題。對電腦設備的實體控制（私有雲），比將設備置於異地並由他人控制（公有雲）更安全。這極大地激勵了公有雲運算服務提供商，優先建構和維護安全服務的強大管理。一些沒有 IT 專業知識的小型企業安全部門，會發現使用公有雲對他們來說更安全。最終使用者在登錄雲服務時，存在不理解所涉及的問題的風險（人們有時不會閱讀服務協議條款的許多頁面，而只是單擊「接受」而不閱讀）。這一點很重要，因為雲端運算很常見，並且某些服務需要運行，例如智慧個人助理（Apple 的 Siri 或 Google Assistant）。從根本上說，私有雲被認為更安全，對所有者俱有更高級別的控制，但公有雲被認為更靈活，需要的用戶時間和金錢投資更少。
限制和缺點
根據 Bruce Schneier 的說法，「缺點是你的客製化選項有限。由於規模經濟，雲端運算更便宜，而且與任何外包任務一樣，你往往會得到想要的東西。「比一個可以烹飪任何你想要的東西的私人廚師，菜單有限的餐廳更便宜。更少的選擇，更便宜的價格：這是一個功能，而不是一個錯誤。」 他還建議「雲提供商可能無法滿足你的法律需求」，企業需要權衡雲端運算的好處和風險。在雲端運算中，後端基礎設施的控制僅限於雲供應商。雲提供商通常會決定管理策略，這會調節雲使用者對其佈署的能力。雲使用者也僅限於對其應用、數據和服務的控制和管理。這包括數據上限，由雲供應商為每個客戶分配一定數量的頻寬，並經常在其他雲使用者之間共享。
隱私和保密是某些活動中的大問題。例如，在 NDA 規定下工作的宣誓翻譯人員，可能會面臨有關未加密的敏感數據的問題。由於網路的使用，員工數據和使用者數據等機密資訊，可以很容易地提供給雲端運算中的第三方組織和人員。
雲端運算對小型企業營運有一些限制，特別是在安全性和停機時間方面。技術中斷是不可避免的，有時會在雲服務提供商 (CSP, Cloud Service Provider) 在為其客戶提供服務的過程中，不堪重負時發生。這可能會導致暫停營業。由於該技術的系統依賴於 Internet，因此個人無法在中斷期間，從雲訪問他們的應用、伺服器或數據。
新興趨勢
雲端運算仍然是一個研究課題。雲端運算發展的一個驅動因素，是首席技術官尋求最大限度地降低內部中斷風險，並減輕內部住房網路和運算硬體的複雜性。他們還希望與位於不同區域的工作人員，近乎即時地共享資訊，以使團隊能夠無縫地工作，無論他們身在何處。自 2020 年全球大流行以來，由於數據的安全性水準，和所有員工（尤其是遠端工作人員）工作選擇的靈活性，雲技術的受歡迎程度一躍而起。例如，僅在 2020 年，Zoom 就成長了 160% 以上。
雲中的數位取證
在無法實體訪問雲儲存設備的情況下，進行調查的問題已經對數位證據的定位和收集方式，產生了許多變化。已經開發了新的流程模型來規範收集。
在某些情況下，可以使用現有的數位取證工具來訪問，做為網路驅動器的雲儲存（儘管這是一個緩慢的過程，會產生大量的網路流量）。
另一種方法是佈署一個在雲本身中處理的工具。
對於透過「E5」訂閱使用 Office 365 的組織，可以選擇使用 Microsoft 的內置電子發現資源，儘管這些資源，不提供取證過程通常所需的所有功能。
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