《让云落地》读后感(篇一)
本书旨在帮助人们像构架师一样思考
云计算的收益；提高市场化速度，降低整体拥有的成本，更高的灵活性
API 应用程序接口
云计算资源采取了如同水电按需计费的定价模式，可以在一个原型环境中以极小的投入来完成多个配置的测试工作
只有完全理解每种服务模式的含义以及在每种服务模式下供应商和使用者应该承担什么样的责任，才能在服务模式中做出正确的选择
云服务队组织变革的影响绝对值得重视，。变化不止IT层面这么多，商业流程，审计政策，人力资源激励及法律程序等事项之前从来不用与企业之外的数据和服务打交道。采购流程从购买物理资产和软件许可，转变为向虚拟基础设施和按需供应的软件付款。
EA 企业构架
TCO 整体购置成本
越往云堆栈的底层走，对企业内部员工的能力等级要求越高
《让云落地》读后感(篇二)
这两年吵得比较火热的一个流行语“数据是新的能源”，如果把数据想象成为汽油，那么本书就是两桶油。数据要构架，应用也要与之匹配，平台更要先行为之。
本书虽然是新书，但是应该老外写作时间应该在16、17年上下，瑕不掩瑜，那时候正式云思考的黄金时期，大的公有云落地稳定运行、私有云转换、混合云探索、企业文化创新等等都为本书提供了素材，Michael文中例子非常多，还假设了一个AEA的从无到有的云落地，使得读者可以在理论之于思考一下实际面临的问题以及AEA如果跨越这些问题，要知道AEA的上云之路不仅仅是技术，更多在于选择。
内容方面本书很宏大，技术应用点到为止，但是围绕云的安全、监管、计量，甚至日志系统都有专门的篇章专门详述，虽然书并不厚，但是站在的角度还挺高，且连贯性非常好，一气呵成的读完好似亲身参与该项目一般。特别是本书最后有上云的思考，该思考更多像是警示：云非万能，也非便宜，一切以实用为主，因为为了一朵云可能企业会牵一发而动全身。
所以我给个五分。
《让云落地》读后感(篇三)
云计算从概念到工程实践案例日益增多，三层服务模式中如何根据业务模式进行战略决策，需要决策框架的支持。
saas层服务随着微服务，restapi的流行，对业务公共能力的整合开放提供了可能性。
专注于水平扩展的快速部署整合devops能力的paas层在openshift、cloudfoundry等paas平台docker、kubernets容器化技术发展下迅速提升了paas服务的能力。
在核心业务系统关注服务水平和高性能资源调配上iaas服务提供更好的解决方案，openstack作为开源的iaas平台具备技术首选资格。
在公有云、私有云、混合云的不是模式下，结合具备的能力，业务的需求，开发、部署、监控、运维、安全、审计、sla的平衡决策机制，是业务云计算环境技术决策框架的关键要素。
公有云的便利性和峰值多用户共享质量竞争问题带来新的运营风险在书中并未提及，公有云服务的合规性、服务水平协议（SLA）层面有待探讨。
本书仍停留在理论和理念操作层面，在工程操作层面缺少模型以及度量机制，对业务选型的操作层面缺少指导性建议，从这个思路出发设计模型，应该是个好的思路，值得探索。
《让云落地》读后感(篇四)
因为最近在看关于工业互联网平台的资料，自己也对这种科技新兴产业很感兴趣，便在周末抽一天时间把这本书过了一遍。前面五章介绍很多云服务的基础信息，包括对三种模式（Iaas，PaaS，SaaS）的介绍，对比它们的应用领域以及优劣势，以及公有云和私有云等部署模式的介绍。这部分读的比较认真，也有在笔记本上做记录。后面的章节讲的是比较具体的问题，剪短是读了开篇和总结——其实总结部分也没什么信息量，主要适度开篇，如果觉得这一章有想要进一步了解的点会翻到对应的部分去详读，这样可能比较有效率。
很喜欢书中的案例部分（书中虚构了一家在线拍卖公司——顶点拍卖在线AEA，公司正在考虑将其拍卖平台迁移至云端，从最开始明确业务架构，到区分不同业务领域选择对应的云服务类型，到最终组织改革规划实现了完整的云计算服务模式涉及决策），能够帮助读者更形象的认识云服务的决策过程。
根据书本的内容，我理解的云服务其实类似于云服务消费者（CSC）企业将服务于内部的IT部门外包给专业的云服务提供商（CSP），根据外包的多少程度可以将这种服务划分为IaaS，PaaS和SaaS三个层级。CSC通过云服务，可以节省不必要的设备购买及维护成本，实现对IT内容按需付费（CSP也相应的按需供应）。这一点对资金趋紧的初创公司尤为有益。此外，云服务也能够满足初创公司对应用快速上线的速度需求。云服务对成熟公司也同样有用，帮助企业处理其非核心竞争力的日常活动部分，使企业能够专注于其核心竞争力的发掘，还帮助企业支付更少的资金，获得更好的IT服务内容——比如Netflix通过将其服务迁移到云端，能够在极短的时间内从AWS的共享池中获得更多的资源，很好的解决了难以准确预测流量、应付峰值需求的问题。但成熟公司的应用迁移会涉及到一些更复杂的问题，比如应用和设备端的紧耦合会带来更高的迁移成本。
IaaS类似于帮助企业在IT方面的支出从固定成本形式变成了可变成本/费用，只有在使用时才产生成本，在企业需要对软件实现更多控制力的时候一般会使用IaaS服务。SaaS主要是一些不涉及企业核心竞争力的业务软件，常见形式有客户关系管理CRM，企业资源计划ERP，工资单，会计及其他常见的业务软件；使用方式主要有两种：1、用过任何互联网设备就可访问的网页形式的用户界面，2、提供API。
对公有云私有云的部分没有吃透，简单地理解为私有云是更定制化的云服务。
因为本来就是冲着增进对工业互联网平台的了解来看的，所以重点总结一下PaaS服务的一些特点。用书上的话来说，PaaS是三种模式中发展最不成熟的一种（在wind上看到数据，公有云市场上的PaaS规模比另外两种要小很多）。早期存在的问题主要在于：很多PaaS服务商要求CSC使用某种特定编程语言并要求CSC在CSP提供的基础设施上运行，导致流失了很多企业客户。新一代PaaS一般可以支持多种堆栈，基础设施可自选。但总结来看，PaaS还是存在局限——一是节流（throttling）问题，为了确保一名客户产生的高负载不会影响另一名客户的性能感受，PaaS对单一租户能够请求的资源数量限定在一定范围内，对于有超多事务量的应用，PaaS不能满足性能和扩展性的需求；二是当PaaS提供者出现服务中断，客户只能坐等提供者修正问题。对于第一点问题，个人认为应该可以从技术层面打开更多想象空间；对于第二点，涉及到服务商在容错性上的构建，这与本书后面提到的监控策略和灾难恢复计划相关。同时，法规的限制、安全保障也是PaaS服务商应当注重的部分。
本书最后说PaaS是“游戏规则改变者”，对这部分做一些摘录。“现在有太多不同的智能手机、功能机和平板，为了能使用户界面正确呈现，需要各种定制化方案。公司通常会向开发者支付搭建iOS版本的费用，然后再支付Android版本的费用，之后是iPad版本等。移动PaaS公司使设计师和开发者都能搭建一个版本，然后都部署到选择的设备上。PaaS照顾到了对多设备复杂性的处理。PaaS解决方案带来了巨大的快速市场化能力，使开发者能够将其开发时间聚焦在新功能特性而非不断变化的底层技术上。有了大数据，我们现在能够比之前任何时候都快的速度处理超大规模数据和产生可执行结果。这个领域的进步是带来了更准确的客户信息、实施的联网设备信息（比如汽车或飞机引擎的健康状况），并使发现数据中的模式变得无比简单。但管理解决大数据问题所需的数据库和基础设施也是相当复杂的工作，这就带来了新的挑战。现在，各种承担了安装配置的复杂工作并对这些复杂环境进行管理的大数据PaaS解决方案正在涌现。随着这些PaaS方案开始成熟，公司将可以通过使用按使用付费的云服务来实施大数据方案，而非投入大量时间、金钱和资源来自己解决问题。”
