隨着計算機和網絡技術的快速發展，新技術層出不窮。就分佈式計算而言，近年來就誕生了諸如集羣計算、網格計算、雲計算等新興技術。雖然這些技術的本質是分佈式技術，生存土壤都是計算機和網絡，都是爲了解決數據的計算、傳輸和存儲等問題，但是他們的之間在服務對象、實用場景等方面存在着差別。本文在介紹這些技術後，對其中一些技術做出了比較。
所有的資源來均來自互聯網。
1. 分佈式計算相關技術
1.1. 分佈式計算
分佈式計算[i]是一門計算機科學，它研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多計算機進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。
中國科學技術信息研究所的定義
分佈式計算是近年提出的一種新的計算方式。所謂分佈式計算就是在兩個或多個軟件互相共享信息，這些軟件既可以在同一臺計算機上運行，也可以在通過網絡連接起來的多臺計算機上運行。分佈式計算比起其它算法具有以下幾個優點：
1、稀有資源可以共享。
2、通過分佈式計算可以在多臺計算機上平衡計算負載。
3、可以把程序放在最適合運行它的計算機上。
其中，共享稀有資源和平衡負載是計算機分佈式計算的核心思想之一。
1.2. Web Service
Web Service 是一種新的web應用程序分支，他們是自包含、自描述、模塊化的應用，可以發佈、定位、通過web調用。Web Service可以執行從簡單的請求到複雜商務處理的任何功能。一旦部署以後，其他Web Service應用程序可以發現並調用它部署的服務。 Web Service是一種應用程序，它可以使用標準的互聯網協議，像超文本傳輸協議(HTTP)和XML，將功能綱領性地體現在互聯網和企業內部網上。可將Web服務視作Web上的組件編程。
Web服務[ii]是一種面向服務的架構的技術，通過標準的Web協議提供服務，目的是保證不同平臺的應用服務可以互操作。
根據W3C的定義，Web服務（Webservice）應當是一個軟件系統，用以支持網絡間不同機器的互動操作。網絡服務通常是許多應用程序接口（API）所組成的，它們透過網絡，例如國際互聯網（Internet）的遠程服務器端，執行客戶所提交服務的請求。
圖3 Web Service的工作方式
1.3. 網格計算
網格計算的3個定義[iii]
對於網格計算（Grid computing）這一術語有三重理解可供參考，如下：
1) 爲萬維網誕生起到關鍵性作用的歐洲核子研究組織（CERN,EuropeanOrganization for Nuclear Research),其對網格計算是這樣定義的：“網格計算就是通過互聯網來共享強大的計算能力和數據儲存能力”。
2) 外部網格（External grids）。事實上，網格計算對分佈在世界各地的、非營利性質的研究機構頗有吸引力，進而造就了美國國家超級電腦應用中心計算生物學網格，如生物學和醫學信息學研究網絡。
3) 內部網格（Internal grids）。同樣，網格計算對那些需要解決複雜計算問題的商業公司有着非同一般的吸引力，其目標是將企業內部的計算能力最大化。
網格計算[[iv]]即分佈式計算，是一門計算機科學。它研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多計算機進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終結果。
實際上，網格計算就是分佈式計算的一種。如果我們說某項工作是分佈式的，那麼，參與這項工作的一定不只是一臺計算機，而是一個計算機網絡，顯然這種“螞蟻搬山”的方式將具有很強的數據處理能力。網格計算的實質就是組合與共享資源並確保系統安全。
網格計算優勢
網格計算的目的是，通過任何一臺計算機都可以提供無限的計算能力，可以接入浩如煙海的信息。這種環境將能夠使各企業解決以前難以處理的問題，最有效地使用他們的系統，滿足客戶要求並降低他們計算機資源的擁有和管理總成本。網格計算的主要目的是設計一種能夠提供以下功能的系統：
提高或拓展型企業內所有計算資源的效率和利用率，滿足最終用戶的需求，同時能夠解決以前由於計算、數據或存儲資源的短缺而無法解決的問題。
建立虛擬組織，通過讓他們共享應用和數據來對公共問題進行合作。
整合計算能力、存儲和其他資源，能使得需要大量計算資源的巨大問題求解成爲可能。
通過對這些資源進行共享、有效優化和整體管理，能夠降低計算的總成本。
1.4. 集羣計算(ClusterComputing)
在計算機中，集羣是使用多個計算機，如典型的個人計算機或UNIX工作站；多個存儲設備；冗餘互聯，來組成一個對用戶來說單一的高可用性的系統。集羣計算能夠被用來實現負載均衡，集羣計算的倡導者提出，對一個企業來說，集羣在許多情況下，能夠達到99.999%的可用性。集羣的一個主要思路就是，對外界來說，集羣就像是一個唯一的系統。
集羣的一個常用用途就是在一個高流量的網站中實現負載均衡。一個網頁請求被送到“管理者”服務器，然後此服務器決定此請求由幾個相同Web服務器中的哪一個進行處理。這種Web Farm（根據配置有時候被這樣稱呼）將能夠提升通信量和處理速度。
集羣最早是在20世紀80年代DEC的VMS系統中出現的，IBM的sysplex是與集羣接近的大型主機系統。微軟、Sun微系統，以及其它主導硬件和軟件流的公司提供有集羣包，並保證提供可擴展性和可用性。隨着通信量和可用性保證的增加，集羣的整個部分或局部零件的大小與數量都可以增加。
集羣計算還可以被用來進行低廉的並行計算，這些並行計算通常爲科學研究或其它需要並行運算的應用服務。一個著名的例子就是裴歐沃夫（Beowulf）計劃，它使用一定數量現成的個人計算機組成集羣來實現科學應用。
1.5. 並行計算
並行計算或稱平行計算是相對於串行計算來說的。所謂並行計算可分爲時間上的並行和空間上的並行。時間上的並行就是指流水線技術，而空間上的並行則是指用多個處理器併發的執行計算。
並行計算（ParallelComputing）是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程。爲執行並行計算，計算資源應包括一臺配有多處理機（並行處理）的計算機、一個與網絡相連的計算機專有編號，或者兩者結合使用。並行計算的主要目的是快速解決大型且複雜的計算問題。此外還包括：利用非本地資源，節約成本 ― 使用多個“廉價”計算資源取代大型計算機，同時克服單個計算機上存在的存儲器限制。
爲利用並行計算，通常計算問題表現爲以下特徵：
（1）將工作分離成離散部分，有助於同時解決；
（2）隨時並及時地執行多個程序指令；
（3）多計算資源下解決問題的耗時要少於單個計算資源下的耗時。
1.6. P2P
P2P[v]是英文Peer-to-Peer（對等）的簡稱，又被稱爲“點對點”。“對等”技術，是一種網絡新技術，依賴網絡中參與者的計算能力和帶寬，而不是把依賴都聚集在較少的幾臺服務器上。P2P還是英文Point to Point （點對點）的簡稱。它是下載術語，意思是在你自己下載的同時，自己的電腦還要繼續做主機上傳，這種下載方式，人越多速度越快但缺點是對硬盤損傷比較大（在寫的同時還要讀），還有對內存佔用較多，影響整機速度。
圖4 Peer-to-Peer（對等）
P4P[vi]全稱“Proactive network ProviderParticipation for P2P”，是P2P技術的升級版，意在加強服務供應商(ISP)與客戶端程序的通信，降低骨幹網絡傳輸壓力和運營成本，並提高改良的P2P文件傳輸的性能。與P2P隨機挑選 Peer(對等機)不同，P4P協議可以協調網絡拓撲數據，能夠有效選擇Peer，從而提高網絡路由效率。
P2P是隨機挑選位於不同網絡位置的資源的，換句話說，它對資源在網絡中的位置不作區分一律平等地返回給用戶。以多個運營商爲例，在最初的P2P中，當P2P用戶在互聯網上找某個資源時，它可能在5處找到，分別在運營商1、運營商2、運營商3中，其中資源6是P2P用戶所在網絡的網內資源。如果用戶使用P2P引擎查詢，結果得到的優先資源可能是資源2、資源5，全部是網外資源，這會導致運營商之間網絡的擁堵，並且導致下載速度變慢.
P4P“Proactivenetwork Provider Participation for P2P”意思是要改善服務供應商(ISP)與客戶端程序的通信，降低運營商骨幹網絡傳輸壓力和運營成本，將運營商的網絡壓力盡量邊緣化，並提高P2P的文件傳輸性能。與P2P隨機挑選資源點不同，P4P協議可以利用網絡拓撲數據，選擇最佳的Peer(資源點)，從而提高網絡路由效率。
據相關測試數據顯示，P4P可以提高大約200%的性能，部分時候甚至超過600%，因此P4P的未來發展前景非常廣闊。此外，P4P由於採用了網絡拓撲信息管理，可以減輕骨幹網絡壓力，因此對於電信運營商而言其比P2P具有更大的優勢。
網格計算採用了P2P技術。
1.7. 自主計算
自主計算是美國IBM公司於2001年10月提出的一種新概念。IBM將自主計算定義爲“能夠保證電子商務基礎結構服務水平的自我管理（Self-Managing）技術”。其最終目的在於使信息系統能夠自動地對自身進行管理，並維持其可靠性。
自主計算的核心是自我監控、自我配置、自我優化和自我恢復。自我監控，即系統能夠知道系統內部每個元素當前的狀態、容量以及它所連接的設備等信息；自我配置，即系統配置能夠自動完成，並能根據需要自動調整；自我優化，即系統能夠自動調度資源，以達到系統運行的目標；自我恢復，即系統能夠自動從常規和意外的災難中恢復。儘管這一切曾經遙不可及，但IBM諸多業界領先的技術，無疑讓人們看到了自主計算的未來。IBM的長遠目標是讓計算資源的使用簡便的如同把電燈插入插座，自主計算無疑將爲這一目標的實現打下堅實的基礎。
基本原則
自主計算一個基本的原則是增強每個計算機成員的智能性，以使他們能“自我管理”。例如，主動地監控整個系統的狀態和產生正確的行爲，並與整個系統管理對象協調一致。人類身體的自主神經系統控制着身體的各種功能，例如，心率、呼吸和血壓，這些都是身體功能無意識的部分。我們引用“自治計算”這個類似的概念，去讓系統能自我管理而不需人的干預，最終的目標是創建自我管理的計算機系統。
應用前景
目前，電子商務的基礎結構日趨複雜，人類已經無法對其進行有效的管理。現在及將來都會同時存在多個服務器、中間件、應用軟件、存儲器、網絡。要想管理這些所有要素，並確保整體的可靠性，就必須具有自我管理功能。IBM認爲，只要不實現自主計算，電子商務就不會有新的發展，自主計算將是電子商務之後的焦點所在。
1.8. 雲計算
狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關，也可是其他服務。雲計算的核心思想，是將大量用網絡連接的計算資源統一管理和調度，構成一個計算資源池向用戶按需服務。提供資源的網絡被稱爲“雲”。“雲”中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，並且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。雲計算的產業三級分層：雲軟件、雲平臺、雲設備。
雲計算（英語：cloudcomputing），是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。整個運行方式很像電網。
雲計算是繼1980年代大型計算機到客戶端-服務器的大轉變之後的又一種鉅變。用戶不再需要了解“雲”中基礎設施的細節，不必具有相應的專業知識，也無需直接進行控制。雲計算描述了一種基於互聯網的新的IT服務增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展而且經常是虛擬化的資源。雲其實是網絡、互聯網的一種比喻說法。因爲過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。典型的雲計算提供商往往提供通用的網絡業務應用，可以通過瀏覽器等軟件或者其他Web服務來訪問，而軟件和數據都存儲在服務器上。雲計算關鍵的要素，還包括個性化的用戶體驗。
雲計算（CloudComputing）是網格計算（GridComputing ）、分佈式計算（DistributedComputing）、並行計算（ParallelComputing）、效用計算（UtilityComputing）、網絡存儲（NetworkStorage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（Load Balance）等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。
雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。（網格計算：分佈式計算的一種，由一羣鬆散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機，常用來執行大型任務；效用計算：IT資源的一種打包和計費方式，比如按照計算、存儲分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣；自主計算：具有自我管理功能的計算機系統。）
事實上，許多雲計算部署依賴於計算機集羣（但與網格的組成、體系機構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計算和效用計算的特點。
通過使計算分佈在大量的分佈式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。
好比是從古老的單臺發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味着計算能力也可以作爲一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在於，它是通過互聯網進行傳輸的。
雲計算可以認爲包括以下幾個層次的服務：基礎設施即服務（IaaS），平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟件和數據可存儲在數據中心。
1）定義[vii]：雲計算是分佈式處理(Distributed Computing)、並行處理(ParallelComputing)和網格計算(GridComputing)的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現
“CloudComputing is a paradigm in which information is permanently stored in serverson the Internet and cached temporarily on clients that include desktops,entertainment centers, tablet computers, notebooks, wall computers, handhelds,sensors, monitors, etc.”
---- IEEE Internet Computing, 2008
1.9. 效用計算
效用計算[viii](Utility computing)是一種提供模型的服務，在這個模型裏服務提供商產生客戶需要的計算資源和基礎設施管理，並根據某個應用，而不是僅僅按照速率進行收費。效用計算的具體目標是結合分散各地的服務器、存儲系統以及應用程序來立即提供需求數據的技術，使得用戶能夠象把燈泡插入燈頭一樣來使用計算機資源。爲了解決傳統計算機資源、網絡以及應用程序的使用方法變得越來越複雜，並且管理成本越來越高的問題，科學家們提出了效用計算這個概念。按需分配的效用計算模型採用了多種靈活有效的技術，能夠對不同的需求提供相應的配置與執行方案。如果這個概念真能實現的話，將會改變整個IT業的操作形式。成本結算中心將會轉變爲集成IT業務供應商。其他的將會外包給公用計算供應商。
1.10. 元計算
元計算" 在學術文獻中的解釋[ix]
1、網格計算,又稱爲元計算,無縫,可擴展計算,全局計算等,被定義爲一個廣域範圍的“無縫的集成和協同計算環境”.MSIL程序可以及時地被編譯成不同的機器碼,然後在不同的機器中執行
文獻來源
2、開始,許多文獻更多地是將網格計算稱爲元計算,目前最著名的網格計算工具包Globus最初也被稱爲元計算工具包.如果應用僅需對區域進行說明,則這些區域的形心可以形成一系列相關聯的點集,這是一種非數據導向型的剖分方法
元計算：是關於“計算”的計算，就像“元語言”是描述語言的語言一樣，元計算是爲了進行計算而展開的計算活動，是網格對資源進行抽象的過程
元計算技術是將一組通過廣域網連接起來的性質不同的計算資源集合起來，作爲一個單獨的計算環境向用戶提供計算服務。
元計算系統的目標是使用戶能夠共享其中的計算資源並以合作的方式進行計算。元計算前端主要解決最終用戶通過統一的界面來使用廣域網上各類計算資源的問題；元計算內核主要解決計算任務在廣域網中各種超級計算機上協作完成的問題，提供一個完整的程序開發和運行環境。當用戶提出計算請求時，計算問題的執行代碼在系統內部的計算資源上進行合理的調度和管理，最後得出運行結果並通過元計算前端反饋給最終用戶。
一個良好的元計算系統主要由三個部分組成：一是儘量簡單而又可靠的使用界面；二是資源管理系統;三是良好的編程模型和高效可靠的運行時環境。其中資源管理系統處於核心地位，它負責整個系統中各個資源的描述、變動、分配與保護，與運行時系統密切合作，保證整個系統的正常運行。資源管理系統需要爲不同級別的系統管理員提供強有力的工具或界面來對這些資源進行控制和保護。
元計算是網格計算的初級形態。
1.11. 虛擬技術
虛擬化就是把物理資源轉變爲邏輯上可以管理的資源，以打破物理結構之間的壁壘。未來，所有的資源都透明地虛擬世界運行在各種各樣的物理平臺上，資源的管理都將按邏輯方式進行，完全實現資源的自動化分配，而虛擬化技術就是實現它的理想工具。虛擬化環境需要多種技術的協調配合:服務器和操作系統的虛擬化、存儲虛擬化、以及系統管理、資源管理和軟件提交，與非虛擬化環境一致的應用環境。因爲有了虛擬化，企業不再需要建立耗資巨大的數據中心就能夠實現異地備份。這對用戶來說極富吸引力。
2. 分佈式相關技術的關係和比較
2.1. SOA 不是Web服務[1]
在理解SOA和Web服務的關係上，經常發生混淆。根據2003年4月的Gartner報道，Yefim V. Natis就這個問題是這樣解釋的：“Web服務是技術規範，而SOA是設計原則。特別是Web服務中的WSDL，是一個SOA配套的接口定義標準：這是 Web服務和SOA的根本聯繫。”從本質上來說，SOA是一種架構模式，而Web服務是利用一組標準實現的服務。Web服務是實現SOA的方式之一。用 Web服務來實現SOA的好處是你可以實現一箇中立平臺，來獲得服務，而且隨着越來越多的軟件商支持越來越多的Web服務規範，你會取得更好的通用性。
SOA不是一種具體的實現技術[x]，更不是一個全新的概念。它是一個抽象的概念和指導方針。我們可以用任何一種現今成熟的技術實現它：EJB、CORBA、Web Service(Web Service的出現讓SOA提出的一切得到了實現)。
注意Web Service和SOA的區別和聯繫：
Web服務是技術規範，而SOA是設計原則，WSDL是Web服務與SOA的根本聯繫
SOA是一種架構模式，而Web服務是利用一組標準實現的服務
Web服務是實現SOA的方式之一，實際上也是最主要的實現方式，用Web服務來實現SOA的好處是可以通過中立平臺來獲得服務。
2.2. 網格給SOA帶來新意[xi]
網格中間件廠商DataSynapse公司首席執行官PeterLee認爲：“要將整個企業都移植到SOA上顯然是不可能的，合理的解決方案是讓每種應用軟件或服務都在自己的獨立環境中運行，讓網格根據服務水平的波動隨需應變地分配硬件資源。因此，要想實現SOA，網格就是一種合乎邏輯的支柱技術。”
Ortega也同意這一觀點。他說：“最初，網格只用於計算密集型的應用軟件，但目前，我們將其定位爲通用的交易環境。”
Wachovia公司在2002年使用DataSynapse公司的軟件建設了自己的網格系統，此後一直都在使用網格執行多種風險分析、證券價格和其他應用。Ortega說，過去要15個小時才能完成的工作現在只需15分鐘。
首先提出了網絡環境下協同商務的模型,採用面向服務體系(SOA)的思想,基於網格服務構建了一種協同商務平臺的框架,用網格服務封裝企業內部和企業之間的業務系統接口.通過網格服務的發現、集成、調用實現協同電子商務。其目的是實現企業內部、供應鏈企業之間以及企業外部各層次(客戶、政府和其他機構)之間的協同。最後給出了這種框架的實現思路。[xii]
2.3. 雲計算與網格計算關係
實現雲計算需要三個部分：瘦客戶機（或者能夠在胖瘦之間切換的客戶機）、網格計算和效用計算。網格計算將獨立的計算機連接成一個大的基礎設施，充分利用閒置的資源。效用計算就是支付在共享服務器上使用的服務，就好像支付公共事業一樣（比如電力、天然氣等）。
通過網格計算，可以把計算資源作爲能夠開啓關閉的公用事業來提供。雲計算更進一步，可以隨需提供計算資源。這樣在使用公用定價時就可以避免過度供給。在滿足數百萬用戶的需求時也消除了過度供給的需要。
2.4. 雲計算與物聯網的關係
在很多時候雲計算與物聯網這兩個名詞是同時出現的，大家在直覺上認爲這兩個技術是有關係的，但總是沒有很清楚的認識。有的地方一提到物聯網就想到傳感器的製造和物聯信息系統。其實
雲計算和物聯網兩者之間本沒有什麼特殊的關係，物聯網只是今後雲計算平臺的一個普通應用，物聯網和雲計算之間是應用與平臺的關係。物聯網的發展依賴於雲計算系統的完善，從而爲海量物聯信息的處理和整合提供可能的平臺條件，雲計算的集中數據處理和管理能力將有效的解決海量物聯信息存儲和處理問題。沒有云計算平臺支持的物聯網其實價值並不大，因爲小範圍傳感器信息的處理和數據整合是早就有了的技術，如工控領域的大量系統都是這樣的模式，沒有被廣泛整合的傳感器系統是不能被準確的稱爲是物聯網的。所以雲計算技術對物聯網技術的發展有着決定性的作用，沒有統一數據管理的物聯網系統將喪失其真正的優勢，物物相聯的範圍是十分廣闊的，可能是高速運動的列車、汽車甚至是飛機，當然也可能是家中靜止的電視、空調、茶杯，任何小範圍的物物相聯都不能被稱爲真正的物聯網。
2.5. 並行計算與雲計算的聯繫和區別
雲計算是在並行計算之後產生的概念，是由並行計算發展而來， 兩者在很多方面有着共性。學習並行計算對於理解雲計算有很大的幫助。並行計算是學習雲計算必須要學習的基礎課程。
但並行計算不等於雲計算，雲計算也不等同並行計算。兩者區別如下。[1]
（1）雲計算萌芽於並行計算
雲計算的萌芽應該從計算機的並行化開始，並行機的出現是人們不滿足於CPU摩爾定率的增長速度，希望把多個計算機並聯起來，從而獲得更快的計算速度。這是一種很簡單也很樸素的實現高速計算的方法，這種方法後來被證明是相當成功的。
（2）並行計算、網格計算只用於特定的科學領域，專業的用戶
並行計算、網格計算的提出主要是爲了滿足科學和技術領域的專業需要，其應用領域也基本限於科學領域。傳統並行計算機的使用是一個相當專業的工作，需要使用者有較高的專業素質，多數是命令行的操作，這是很多專業人士的噩夢，更不用說普通的業餘級用戶了。
（3）並行計算追求的高性能
在並行計算的時代，人們極力追求的是高速的計算、採用昂貴的服務器，各國不惜代價在計算速度上超越他國，因此，並行計算時代的高性能機羣是一個“快速消費品”，世界TOP500高性能計算機地排名不斷地在刷新，一臺大型機羣如果在3年左右不能得到有效的利用就遠遠的落後了，鉅額投資無法收回。
（4）雲計算對於單節點的計算能力要求低
而云計算時代我們並不去追求使用昂貴的服務器，我們也不用去考慮TOP500的排名，雲中心的計算力和存儲力可隨着需要逐步增加，雲計算的基礎架構支持這一動態增加的方式，高性能計算將在雲計算時代成爲“耐用消費品”。
2.6. 雲計算與網格計算、分佈式計算、自主計算
整體來說都有獎任務分割、運算、組合，只是協同和處理的重點不同；
超級計算強調的是高並行計算能力，應用設備多是超級計算機如天河一號，是infiniband的高並行處理架構，實現總線級協同，一般採用計算能力更強的GPU而非CPU；
集羣計算和分佈式計算是相對於設備部署結構來說，這種計算相對超算來說，對於計算的並行處理及響應要求較低，需要實現的是網絡環境下的協同，實現的效果受網絡環境影響。
網格計算是集羣計算和分佈式計算與超級計算中間的產物，是在原來集羣計算和分佈式計算不能滿足需求，而超算又過於難以實現的情況下，想通過增進網絡帶寬方式來實現通過集羣計算和分佈式計算能夠達到接近超級計算的結果，國家網格節點之間的帶寬都是T級別的，就可想而知對於基礎資源的需求。
而云計算是更接近應用的資源整合，在協調資源整合應用的前提下，對於應用處理的並行處理要求跟低，只是一種鬆散耦合的方式，但強調將任務分解、處理、組合的過程，以充分利用現有資源。
雲計算是網格計算、分佈式計算、並行計算、自主計算、虛擬化等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物，是整合了這些技術的商業化實現。雲計算包括基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務三個層次，不同的企業分別從這些層次去細化服務功能，通過集中化的管理方式降低用戶使用相應服務的成本，從而提供商業價值。
雲計算最基本的概念，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之後將處理結果回傳給用戶。透過這項技術，網絡服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和“超級計算機”同樣強大效能的網絡服務。
[i] 分佈式計算.http://baike.baidu.com/view/30655.htm，2011.11.22
[ii] Web服務.http://zh.wikipedia.org/zh/Web%E6%9C%8D%E5%8A%A1，2011.11.22
[iii]網格計算的3個定義. http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BD%91%E6%A0%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97，2011.11.22
[iv]網格計算.http://baike.baidu.com/view/20049.htm，2011.11.22
[v] p2p. http://baike.baidu.com/view/3280.htm，2011.11.22
[vi] P4P .http://baike.baidu.com/view/595104.htm?func=retitle，2011.11.22
[vii]雲計算. http://blog.csdn.net/gnuhpc/article/details/5057215，2011.11.22
[x] 分佈計算環境：SOA、網格計算、雲計算與P2P http://dev.yesky.com/197/11077697.shtml，2011.11.22
[xi] 網格給SOA帶來新意.http://www.sudu.cn/info/index.php?op=article&id=307871，2011.11.22
[xii] 李海剛.一種基於SOA架構和網格計算的協同商務平臺框架研究http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-WXDY201105018.htm，2011.11.22
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