传统上，如果我想为我的组织增加一些计算能力，我需要出去买更多的计算机，设置它们并维护它们 . Cloud 计算（Eric J. 's definition) lets me grab extra computing power exactly when I need it, and then release it when I don' t . 我们提供销售税计算服务 . 在圣诞节期间，我们需要比一年中其他时间更多的计算能力 . 我们的 Cloud 环境让我可以在几秒钟内添加资源当我不需要它们时，我们会快速释放它们 . 我们的一个大客户有时会进行1小时的超级销售 . 我可以在那个小时内添加额外的处理能力，然后在完成时释放它 .
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分布式计算是多台计算机参与解决/计算任务的地方 . 喜欢Folding@Home .
Cloud computing是关于在互联网服务上提供数据（文件，图片等） . 我猜GMail和Google Docs构成了一种 Cloud 计算 .
分布式计算涉及将大问题划分为较小的片段并使多个联网计算机处理片段 .
Cloud 计算通常是指通过互联网提供服务 . 该服务几乎可以是任何东西，从通过Web访问的商业软件到非现场存储或计算资源 .
编辑：正如我下面的海报所说，它通常是这些服务的营销术语 .
在我看来，定义 Cloud 计算的是基于 Cloud 的服务和软件的底层计算资源（存储，处理器，RAM，负载 balancer 器等）完全从软件/服务的消费者中抽象出来 . 这意味着基于 Cloud 的资源的供应商负责计算环境的性能/可靠性/可伸缩性 .
从应用程序开发人员的角度来看，这可能是一个巨大的优势，因为采购，维护，调优，监视和扩展硬件以满足增长需求既困难又昂贵 .
对于较小的ISV， Cloud 计算提供了原型，测试和部署软件的能力，而无需任何资本支出 .
对于大型应用程序，其好处通常是无限的可扩展性，相当于IT /应用程序托管职责的外包，以及对新服务器/存储/随需应变的即时访问 . Cloud 提供商通常会提供冗余，可靠性甚至安全性等级，但最大的内部IT商店无法实现这一切的纯粹成本 .
应用程序开发人员的主要缺点是失去控制 . 硬件不仅外部托管在 Cloud 环境中，而且是抽象的，因此如果您的应用程序需要直接控制硬件，那么您就不幸了 . 您需要信任 Cloud 提供商 . 他们都提供99.9％的重复时间和SLA，但我怀疑这些统计数据是否真正实现了 . 但你必须问自己，我能做得更好吗？答案通常是否定的 . 但是控制硬件并不是唯一控制丢失的地方 - 出于显而易见的原因，与基于 Cloud 的系统的集成也比内置或自我管理的软件更难 . 然而，在我看来，这个障碍正在消失，因为新技术和强大的API消除了在LAN / WAN之外运行应用程序时产生的许多集成困难 .
另一个缺点可能是性能 . 在本地LAN上运行应用程序可能会为本地用户提供比从 Cloud 端运行更快捷的体验 . 但是，如果您的受众群体是分发的，那么该优势可能仅适用于您应用的受众群体 .
正如已经多次说过的那样，分布式计算只是在两台或更多台计算机之间进行计算 . 根据定义， Cloud 计算是分布式计算，但却是一种专门的形式 .
Here is a nice whitepaper作者David Chappell . 它是微软赞助的论文，因此它以微软的 Cloud 平台（Azure）的形式呈现，但基本原则非常普遍，而David Chappell总是非常容易阅读 .
首先我要说的是，我们在100％基于 Cloud 的环境中运行重要的金融服务 .
Cloud 计算的定义并不是那么明确（就像任何流行词一样，每个人都想用某种方式用最新的流行词来标记他们现有的产品） .
在我看来， Cloud 计算的关键在于我可以将计算资源（CPU，内存等）视为商品而非资本 .
那是什么意思？
传统上，如果我想为我的组织增加一些计算能力，我需要出去买更多的计算机，设置它们并维护它们 . Cloud 计算（Eric J. 's definition) lets me grab extra computing power exactly when I need it, and then release it when I don' t . 我们提供销售税计算服务 . 在圣诞节期间，我们需要比一年中其他时间更多的计算能力 . 我们的 Cloud 环境让我可以在几秒钟内添加资源当我不需要它们时，我们会快速释放它们 . 我们的一个大客户有时会进行1小时的超级销售 . 我可以在那个小时内添加额外的处理能力，然后在完成时释放它 .
我们在 Cloud 计算基础架构之上提供的解决方案是软件即服务（SaaS） . 在我看来，像GMail这样的东西是SaaS，而不是 Cloud 计算 .
那么所有这些与分布式计算相比如何呢？
分布式计算只是意味着我解决了一个问题，这样我就可以让一大堆计算机同时处理它 . 伯克利大学的BOINC项目就是一个很好的例子（请考虑报名参加） . 他们在志愿者提供的所有计算机上分发科研项目 .
BOINC和其他分布式项目中涉及的计算机可以是人们的笔记本电脑，台式机，服务器 . 它们可以安装在我的办公室，从ISP租用的虚拟服务器或属于“ Cloud ”的虚拟服务器 . 这不重要电脑来自 . 如果我可以在计算机上安装分布式计算软件，它可以是分布式解决方案的一部分 .
请记住，术语cloud computing已成为几乎任何东西的marketing term . 对于编码员而言，该术语指的是存储和检索名称/值对的分布式方式 . 值得注意的例子包括BigTable（您最有可能从Google App Engine中访问）和EC2 .