在今天企业的数字化转型中，云计算成为一种最“时髦”的IT信息技术。在云服务商看来，不管是传统企业，还是互联网企业，上云都已经成为必由之路。差别在于，企业是用公有云，还是私有云，或是采用混合云架构。
如果说几年前，云计算有点冷门，鲜有人知道，现在却发展成“众声喧哗”。如今，就连政府都出台政策积极推动云计算产业发展。根据工信部发布的《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》报告，预计2019年中国云计算产业将达到4300亿人民币。从行业看，云计算已经覆盖从互联网到制造、金融、交通、医疗健康、广电和公共事务。可见，中国的云计算正处于爆发前的时间。
众所周知，云计算非常多的有点，其中最令人关注的一点是便宜。整体上说，企业上云后，不用考虑运维、维护、人力等费用。但具体深究起来，云服务的经济性还体现在以下几点：
首先，云服务具有规模经济效益。比如，10年前，拥有1000个服务器的数据中心，就已被视为大规模的数据中心。当时，硬件比较贵，带宽有限，同时缺乏自动化管理。然而，随着时间的推移，技术的进步，10年间硬件成本大幅下降，这源于“摩尔定律”。
而带宽服务以及高度虚拟化、自动化的管理系统的成本也在下降，此现象改变了过去所认为的数据中心“最佳经济规模”。
如今，一些互联网巨头，比如谷歌、Facebook都在建设超大规模数据中心，拥有的服务器达到几万甚至十几万台。把如此多的服务器聚在一起，通过先进的技术能够有效降低成本。因此，这些大型的数据中心，已经具备可观的规模经济。
据悉，如果从1000台服务器提高到10000台之后，能够让总运营成本(TCO)降低约80%。
具体说来，则可以从能源成本、人工成本硬件及基础设施来看。
在能源成本方面，当硬件的成本下降时，则运行服务器的能源成本就会提高，它可能会使总成本上升20%。同时，在一个低效率的数据中心，3年的电力支出可能会比同时间花费在硬件服务器上的支出要高。
若是比较电力使用效率(PUE)，大型数据中心的PUE值通常比小型数据中心低，因为比较节省成本。并且，谷歌和Facebook一般把数据中心建在能源充沛，比如水电站附近。同时，谷歌还将人工智能技术用在数据中心，大幅度提升使用效率。
其次，在人力成本上，如果大型数据中心使用高程度的自动化管理系统，将大幅度降低每台服务器所耗费的人工成本。传统公司自建的数据中心内，每100-200个服务器，就需配置一名系统管理员。而在大型数据中心内，原则上一名系统管理员就能负责管理数以千计的服务器。
最后是硬件及基础设施。这不仅源于硬件本身的价格不断下降，而且由于建设超大规模数据中心的大公司，一般会有很大的需求，成批采购的价格将得到优惠。
在笔者看来，市场主流的云服务提供商，比如AWS、Azure和阿里云等。一年之内，“云服务价格战”不断发生，这不仅源于它们具有规模经济效益，而且云服务价格确实越来越便宜。
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