「云端運算無非就是將所有的資料都送到網(wǎng)絡(luò)去處理」：這個說法自從李家同教授提出后就引起了許多討論。很多人認為李教授不瞭解云端運算就妄發(fā)議論，但如果去看全文的線 日只是「查了一下雜志」就得到這個結(jié)論，并不是經(jīng)過了嚴謹?shù)膶W(xué)術(shù)研究之后。當(dāng)時業(yè)界對這個題目都還不是很瞭解，更何況是雜志記者?只不過李教授位高言重，一語驚人，讓大家對云端運算產(chǎn)生了嚴重的懷疑，直到最近都還有求職的軟體工程師引用他這句話來質(zhì)疑云端運算的價值。

　　「要做云端運算要建置大型機房，將電腦集中運用」：云端運算是要用到大量的電腦，這樣才能更有彈性地調(diào)配資源，但這些電腦不必實體上集中在一起。某種程度的集中可以減少建筑、配電、空調(diào)和管理上的成本，但大到了一定程度之后這種節(jié)省的效果就不再出現(xiàn)了，反而要開始擔(dān)心如何應(yīng)付龐大的用電和散熱問題。分散式的配置可以減少某些類型的風(fēng)險，也可以讓管理更方便。打個比方來說：假設(shè)臺北到舊金山的航線每週有七班，載客率百分之八十。造一架六倍大的飛機把它們合併成一班，以圖提升載客率到百分之九十二，并不是一個正確的解決方法。最后的結(jié)果可能是這架飛機根本飛不起來，或是一次意外就造成慘重的損失。

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　　自己在家里裝過家用服務(wù)器的玩家都知道，你的email, FTP, Web, database 和 le server 本來就可以裝在同一臺 Linux 的機器上，完全不需要虛擬化。另外如果一個應(yīng)用程序已經(jīng)大到一臺服務(wù)器裝不下的時候，更是不需要虛擬化了。像 Google 就完全不采用虛擬化，因為它一個程式就要上千臺服務(wù)器才能跑得動。虛擬化之所以盛行，是因為它可以讓使用者包裝一個完整的軟體工作環(huán)境，輕鬆地把它搬到不同的服務(wù)器上。當(dāng)然，方便是有代價的。就像萬用工具和專用工具之間的差別：萬用工具的效率會差一點，價格也會高一點，不過還是比幾個專用工具加起來便宜。

　　「我用 Hadoop 來做云端運算」：2007 年 10 月 8 日 Google 與 IBM 發(fā) 佈 合 作 新 聞 稿，要 在美國七所大學(xué)教授如何處理大量資料的高速計算技術(shù)，基本上使用 Hadoop 作為教材。從此很多人把 Hadoop 和云端運算劃上了等號，嚴重的甚至 宣 稱 Hadoop 就 是 一 種 PaaS。事 實 上 Hadoop是根據(jù) Google 的 GFS 和 MapReduce 兩種技術(shù)開發(fā)的一個開放源碼套件，主要功能是穩(wěn)定地儲存變動性不大的大量資料，以及提供同時啟動大量電腦以批次容錯處理資料的能力。對于某些云端運算的應(yīng)用來說，如果剛好有這兩種需求，它是一個不錯的工具。但它的地位比起其他任何工具來說，并沒有太大的特殊之處。大部份的云端應(yīng)用程式甚至完全用不到這樣的功能。

　　「我們建云端機房」「我們制造云端服務(wù)器」：機房有云端沒云端，長得是一模一樣的。服務(wù)器有云端沒云端，長得也是一模一樣的。差別是在于里面跑的軟體是不是一個云端系統(tǒng)。如果說原意是：「我們建這個機房來放我們的云端叢集」「我們制造這些服務(wù)器來跑我們的云端系統(tǒng)」，那也無可厚非。但如果實際上沒有這種情形就宣稱是云端機房和云端服務(wù)器，那就只是趕搭順風(fēng)車作廣告了。

　　云端運算是一個新的運算模式，新的東西總是會變的。所以今天也許有一個準則可以判定一個東西是云端運算，而明天這個準則就不靈了。但不管云端運算怎么變，有一個很簡單的原則可以判定一個東西不是云端運算：如果你把一份企劃案上所有的「云端」兩個字都改成「網(wǎng)絡(luò)化」、「電子化」、「e化」、或「m化」，而整份企劃案看起來還是一模一樣的話，那它就不是一份云端運算的企劃案。