云际计算是第二代云计算，相比第一代云计算，其发展重点已有很大不同。第一代云计算的主要驱动力是T企业努力追求提升数据中心的硬件利用率和降低运维成本，主要关注点是单云内资源的管理，尤其是数据中心内部底层各种资源的有效管理，主要采用集中式资源在线服务的手段，技术特征主要包括资源虚拟化、分配动态化和服务自动化等。第一代云计算对应用的直接支持非常有限，通常是将虚拟机/容器以服务的形式（IaaS）交付给用户，用户再自行在虚拟机/容器上安装特定的计算平台/中间件，以运行各种应用（较为常见的是各种Web服务类型的应用）。除了获得资源弹性伸缩的特性外，仍然没有免除计算平台/中间件的繁琐安装调试管理任务，管理成本仍然很高。将计算平台/中间件作为服务交付给用户（PaaS）是另一种使用方式，但由于不同应用的需求差异太大，通用云平台只能提供类型非常有限的PaaS服务，难以满足众多应用不同的需求。因此，第一代云计算主流的应用形式仍然是IaaS模式。然而，随着越来越多的不同的应用开始上云，各领域各行业用户的个性需求和通用云平台支持能力有限的矛盾越来越突出。
当云计算发展到云际协作阶段，如何更精准、更高效地支持各领域各行业用户的多样化应用需求，是云计算发展的新的驱动力。在此阶段，随着以大数据为基础的智能计算技术和物联网等应用的发展以及越多越多的企业应用开始上云，应用场景更加复杂。于是，对计算、存储和通信等的需求进一步呈现出爆发性、全域性和多样性等特征，通用云平台难以满足越来越多的个性化应用需求，而更多需要由专门面向特定领域的虚拟专用云提供。虚拟专用云构建于多个相互协作、共享资源的云平台之上，向下管理各种异构、分布的云资源，提供全时全域的资源服务质量保障，应对应用复杂的时空分布的资源需求和灵活多样的个性化定制需求；向上为特定领域用户的应用运行提供计算框架支撑和安全可靠保障，领域用户在虚拟专用云中可以方便地直接开展数据处理、实验计算和信息服务等个性业务，大大降低用户使用云计算的技术门槛，从而推动云计算应用向更纵深和更广泛的方向发展。
其实，互联网的发展给了我们类似的启示。以互联网服务提供商（ISP）为例，存在Tier1、Tier2和Tier3三类。
Tier1的互联网服务提供商处于最顶端，具有最广泛的全球通路由，类似于云计算中的Google Cloud Platform、Amazon EC2、Microsoft Azure和阿里云等全球性大型通用云提供者。它们之间为获得彼此区域通达的路由，通常实现对等互联，从而访问到整个互联网。Tier2在规模上比Tier1小很多，其网络在地理上只有有限的覆盖范围（如一个国家或地区），在覆盖范围之外依靠从Tier1购买传输服务。Tier2的用户主要是终端用户及Tier3的运营商，类似于云计算中的中小型通用云提供商。在Tier1和Tier2之外，还有大量的Tier3存在，它们通常在特定的本地地域范围内向特定终端用户提供服务，没有自己的骨干网，必须向Ter2或Tier1的服务提供商购买传输服务，甚至租借设备。典型的Tier3是企业网、校园网及各种虚拟运营商。Tier3类似于云际计算中的虚拟专用云。
云际计算中，各云服务提供者之间的关系。大型云虽然拥有若干分布广泛的数据中心，但在很多国家和地区仍然需要其他云的协作，才能提供全面的全球性云服务；中小云通常是地区性的，数据中心规模有限，彼此合作的需求更大。虚拟专用云是大型云和中小云的用户，向其他云服务提供者按需批量租赁或购买虚拟云资源，为特定领域用户提供个性化服务。
所谓虚拟专用云，是指基于跨多云的云际协作环境，为用户屏蔽数据中心的异构性，按需为特定用户提供特定的云化工作环境的虚拟云平台。虚拟专用云是面向特定领域的，相比中大型通用云提供的IaS服务，可为特定用户和特定应用提供更友好易用的服务，甚至直接支持用户在线工作，完成计算任务。以面向教育科研用户的大数据分析虚拟专用云为例，大部分进行数据分析的科研人员对如何配置虚拟机/集群、如何调优计算框架的参数等并不在行，他们熟悉的是R、Python/Scipy/Pandas和Spark等工具的使用。他们希望虚拟专用云能够为其安装配置优化好所需的工具，只需要一个浏览器，就可以在线进入工作环境，进行程序编码、调试、作业运行和结果可视化等工作，提高工作效率。
虚拟专用云需要解决以下技术挑战：首先，虚拟专用云管理的资源是“虚拟资源”，来源于其他云提供者，相比现有单云内部的资源管理，在运行环境、服务质量和可配置性等方面，面临众多不确定性问题，因此资源管理和调度更为复杂；其次，虚拟专用云需要为用户复杂的应用需求和作业需求提供支撑，需要具备互联网动态环境下的作业调度、质量保障、弹性伸缩和容错处理能力，并需要具有友好易用的Web交互接口，从而为用户提供在线的工作环境；第三，虚拟专用云应当可以较为容易地按需构建，以快速应对越来越多不同领域用户各种应用的上云需求。
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