2024年建设云电脑客户端 篇1
一般来说只要是采用本地的物理机电脑，都需要我们自主的采购硬件来完成组装，如果是涉及一些大型的服务器，光是整个组装的过程就要蛮久，同时还要支出大量的人力。
但是云桌面的部署是非常快的，最快的公有云方式只需要1分钟之内就可以完成安装，青椒云的云桌面只需要普通用户用三步动作就可以完成上云，第一步进入官网下载青椒云的客户端，第二步登录青椒云的帐号，第三步直接开机使用。
但是针对私有云的部署，需要根据企业的需求来量身定制方案，因为部分企业有需要将机房部署在本地，那就需要我们采取更多的工作，提前将硬件设备运送到指定区域，开始安装工作。
线下的环境搭建完成之后，企业就可以直接在电脑上像让“装备升级”那样，一键升级青椒云电脑的配置，按需调整扩容。
像影视设计、动画设计类工作对电脑设备配置要求高，在需要使用的时候，可以在青椒云客户端，立马添加一台3060显卡的高性能配置的电脑。
最高支持10bit、4K、120fps、h.265无损超清显示。延时低至10ms，视频流延迟低至16ms（行业内顶尖水平），满足设计过程中对画质和操作精准度的设计要求。
即便是没有主机，你一样可以享受到高性能的配置和办公环境！
2024年建设云电脑客户端 篇2
阿里巴巴作为需要向投资者回报的公司，做这样一件在以往看来并不新奇的事情，必然有他长远的眼光和打算，不会贸然投巨资进入一个前景不明的行业。
十年前我们做网站那会儿，都是自己买一台戴尔或者IBM的U型服务器，然后自己打车扛着服务器塞到网络提供商的机房里去，租一个机位最便宜一年六七千块，大家都是这么做网站的，所以那时候做网站很麻烦复杂，直到过了几年：
虚拟主机出现了，虚拟主机出来没多久，就是云计算。
云电脑解决了硬件算力浪费的问题
云计算解决了很大的一个问题，原先我们一个网站的访问量可能只占用一台服务器百分之一不到的算力，其余的99%都浪费了，浪费的不仅仅是算力，还有电力，体积，服务器成本等等。2012年我在新浪研发平台工作的时候，工作内容就是打造新浪自己的公有云平台和私有云平台，虽然后来新浪的公有云平台没能占领市场，最终还是阿里云占领了市场，但这个集中算力，对计算资源进行动态平衡的系统设计，却是非常有价值的。
反观个人电脑的引用场景，我们很多人花了成千上万买了一台个人主机，要有CPU、内存、硬盘，但真正利用起来的部分并不多，按照过去服务器云计算的思路，这块资源必然是存在资源整合的价值。
云电脑解决了我们国家芯片和操作系统落后的问题
尤其伴随着5G技术的发展，尤其我们国家的芯片技术落后，操作系统几乎是空白。利用云电脑的方式，几乎很多问题一下子就集中解决了！不得不感叹这真是曲线救国。
设想一下，你的手机能够投射到显示屏上，在利用高速网络连到云电脑，手机仅仅负责显示内容和操作的输入，手机的CPU是否强大到需要处理原先电脑才能处理的问题就不再是问题了，因为复杂的计算都较高云端的电脑去完成了，也就意味着你只需要一台手机、显示器、键盘鼠标，就够了，原先需要在电脑上完成的一般工作云电脑就够了！是不是又节省了好多钱，我们电脑工作者，一台电脑用7、8年算多的了，一辈子至少要买5、6台电脑，而且大多数时候电脑的CPU是空闲的，电脑是关机的。
如果接触过人工智能中的深度学习，你会发现人工智能需要的算力更是没边，现在普遍流行的做法是使用亚马逊或者微软的云智能平台来做多核的人工智能计算，一台能够担负人工智能计算的服务器，百万左右，而这笔钱用来买云计算资源，再划算不过了。毕竟现在很多新型的行业都在追求轻资产模式。
图片中的这台英伟达的深度学习超算平台售价100万人民币。
云电脑解决了我们国家高度依赖芯片进口的问题
2018年全球芯片生产总量约4688亿美元，中国进口3120亿美元，占比2/3。
这个数据从哪里统计来的呢？看起来非常震惊。当我对这个数字寻求出处的时候，业内朋友给了我来源。
根据国家海关数据统计，2018年，中国芯片进口总量为3120亿美元，占全球集成电路5000亿美元市场规模的近60%，进口额度超过石油，位列国内进口商品第一位。面对终端需求的快速更替和技术的快速迭代，“芯片国产化”已经成为国家未来长期重要的发展战略。
如此来看，中国芯片产业不仅是一个产业市场策略，同时早已成为了国家的长期战略。
我们国家每年进口的芯片总额已经超过了石油进口额。大量的外汇拿去买国内造不出来的高端芯片，而这些芯片的利用率可能还不到1%，是对国家和个人财产的极大浪费
十年前很多人包括马化腾在内对马云做云计算充满质疑，甚至觉得做不出来，最后只能屈居人后，用十年前的远程登陆那种“云电脑”的方式看待今天科技已经突飞猛进以后的的云电脑产物已经不合时宜了！