1995年至2005年，这一年是中国第一个云计算从无到有的时代，经历一个云计算泡沫破灭期，大量企业涌入云计算市场，最终在2006年达到了鼎盛的泡沫时代，2008年金融危机发生之后，云计算退烧，中国进入泡沫消亡期。开眼看世界，云计算的历史也是和世界差不多在同一个时期。进入二十一世纪以来，技术进步加速，资源有限的情况，使得企业对于资源有了更高的要求。

在企业需要支持大量运营的数据进行数据挖掘、甚至是用户画像的同时，还要对这些数据进行分析处理。这些数据就成为了密集型数据的可交换要素。而数据的价值越来越高，加速云计算的诞生，这就催生了数据中心(datacenter)、云存储(cloudstorage)、云计算运营平台(cloudexecutionplatform)等行业巨头出现。其中云计算运营平台，又被大家拆分为基础设施运营、技术运营和组件开发和运营管理。

基础设施运营是指把云计算产品带入市场，解决企业对于虚拟化、可编程网络硬件、物理计算节点配置等一系列的配置问题。技术运营服务于基础设施运营，为企业客户提供一个一站式云计算运营平台，通过平台的开发、组装、运营，将数据中心搞定，实现可交换要素，发挥数据的潜力。

而技术开发中的编程语言和二进制语言都是运营一致的。，我们首先要学习数据中心选型和入库。这里有些笼统的方法，比如保持云计算标准化和大厂云计算的一致，只要三件套：aws、亚马逊、谷歌，这样选也可以。还有一些更具体的方法。比如看数据中心需要什么?具体管理需要什么?

比如大中型用户，数据库管理要集中更名字，每块数据库的对象抽象成三个块或者其他，才能组个镜像，sharding。云计算的目标就是让人们可以通过移动互联网看到的一切数据中，有了用户画像、用户生命周期就有了相应的用户生产力和用户满意度了。每个企业的要求就变得更具体，开发中，需要支持非结构化格式的数据转换成结构化格式，数据规模可以在10gb左右，大数据用户，可以考虑做restful风格的统一api;数据中心选择在一个差不多地方、大小适合就好，考虑单个企业工作量、服务器数目等因素。有了大概的方向以后，再从最后挑几个大厂。

当然还需要了解各个大厂的技术人员和专门对应的管理者，你会发现有些复杂，细节应该多想想。云计算的价值不仅在于云计算客户的每一分钱都由你来控制和云计算产品挂钩，还在于，云计算客户拥有别人没有的大数据。所以，企业的数据应该通过云计算平台为客户，帮助企业解决什么样的问题