效用计算是什么？

效用计算是一种评估决策或行为结果的方法，旨在量化和最大化预期效用。效用计算的发展历程可以追溯到 18 世纪，当时丹尼尔·伯努利提出了期望效用理论。19 世纪，杰里米·边沁和约翰·斯图亚特·穆勒进一步发展了效用理论。20 世纪初，冯·诺伊曼和摩尔根斯坦提出了期望效用假说，将效用理论应用于经济学。随后，效用计算在博弈论、决策理论、人工智能等领域得到广泛应用。如今，效用计算已成为评估决策和行为的重要工具，在经济、管理、心理学等领域发挥着重要作用。

效用计算是一种按使用量付费的云计算模式，具有以下特点：

总的来说，效用计算侧重于提供基础设施资源服务，而云计算则提供了更广泛的计算服务，两者在服务范围、计费模式和资源池等方面存在差异。云计算可以看作是效用计算的进一步发展和扩展。

综上所述，效用计算与传统计算模式的根本区别在于资源获取、供给弹性、服务交付和成本模式的差异。效用计算使企业能够按需获取计算资源，提高资源利用效率，降低成本支出。

效用计算允许将系统资源如计算和存储打包为按需租赁的计量服务。这种模式使客户只需为所使用的资源付费，而不是固定费率，从而提高了资源利用率并降低了相关成本。通过按需租赁，企业可以根据实际需求灵活调整资源使用量，避免了资源浪费。

效用计算支持网格计算，这是一种分布式计算形式，可以将单个计算任务分布在多个地理位置或跨管理域的计算机上运行。通过将来自公共和私有领域的资源捆绑在一起提供效用计算服务，可以最大限度地利用可用的计算资源。

在后端使用多台服务器甚至闲置的超级计算机，可以实现虚拟化，使可用的计算能力远远大于单台时分计算机。这种方式有助于提高资源利用率，最大限度地利用可用的计算资源。

通过虚拟化和分布式计算，效用计算可以动态扩展计算能力以满足需求高峰。这种弹性可扩展性确保了资源得到充分利用，避免了过度配置和浪费。

效用计算面临着几个主要挑战。首先，它需要能够处理大规模和突发的计算需求，这需要通过大量计算机集群来支持。其次，效用计算需要虚拟化技术，以便提供比单个时分系统更大的存储和计算能力。这要求在后端使用多台服务器，并构建可扩展、按需提供计算资源的基础架构。此外，效用计算还需要解决如何有效管理和调度这些大规模的计算资源、确保服务质量、保证数据安全等问题。总的来说，处理大规模和动态的计算需求、构建可扩展的基础设施、资源管理和调度是效用计算面临的主要挑战。