通过和孙师傅交流发现，因为写作让我们有了很多共同交流的基础，并且我居然已经关注了孙师傅有好几个月的时间了，这让我们很快建立了信任。
孙师傅在文章中提到正式收徒弟还要等一段时间，我觉得这段时间也不能浪费，还应该为将来拜师以后做一点准备工作。于是我立即开始对云服务挖矿这件事情进行了认真的思考并实践。
云服务挖矿的可行性，大概有这么几个方面。
一，云服务器挖矿的成本收益分析。
成本构成：挖矿的成本主要有三项，矿机的支出，电费，场地及相关管理费用；
收益构成：挖矿的收益主要来自两个方面，一是按照当前数字货币的法币价格可以不管成本而获得的收益，二是数字货币在未来增值获得的收益。
分析：云服务器的运算能力远远低于实体矿机，但是不用支付电费，这是最大的成本节省，另外，由于不需要场地，自己远程管理，场地和管理费用也趋近于零。
因此在算力有限的情况下，云服务器挖矿最大限度地消除了电费和场地的费用，这是这项技术的优势所在。而盈利的平衡点，将极大的取决于服务器费用的支出和当前币价的相对关系。
二，云服务器和挖矿币种的分析。
云服务器的种类有很多，主要分两种，CPU型和GPU型。
目前市场上的各种虚拟币算法也分两类，GPU友好型和CPU有好型。比特币以太坊，莱特币等绝大多数币种都属于GPU友好型，CPU友好型比较少，我了解到的只有大零币zec,小零币xzc,门罗币xmr。
所以这样一来，在服务器和币种的选择问题上，方向很清晰：CPU和GPU任何一个方向，选择算力性价比最高的云服务器和挖矿收益最高的币种。
三，实践。
李笑来的文章中提到过，任何挖矿的行为都不如直接到市场上去买来得容易。我也因此在之前的虚拟货币的学习中，很少关注挖矿的知识。同时对于服务器方面的知识也了解很少，所以一开始我只能用网络上能够搜索得到的办法进行实践， 以快速入门，开始积累。
网上能够直接搜索到的就是利用CPU服务器挖掘门罗币。文章链接如下。
于是我花了391.5元购买了三个月的阿里云轻量型服务器，配置如下。阿里云目前在搞活动，首单可以打七折。
开始进行实践。
经过了两天的折腾，终于在运行服务器上挖矿成功，但是算力只有140h/s，在这个算力下，要亏本一半。
具体折腾的过程中，遇到坑无数，也麻烦了我搞计算机的朋友很多，这个过程留待下一篇再写吧。
四，关于风险的思考。
目前来看，用云服务器挖矿服务器的价格是预付的，并且是固定的，所以挖矿是否有收益，取决于目前的虚拟货币的价格。从孙师傅的截图来看，目前收益还是很可观的。
近期的风险来自于币价的下跌，远期的风险来看，就是阿里云服务器会禁止挖矿行为。阿里云对于挖矿的行为，在网上有过很多的声明。在搜索服务器挖矿相关知识的时候，也发现有国外的服务器禁止挖矿。
长期来看，如果目前云服务器挖矿不赔本那么未来大概率是会有很大的收益的。
就在写这一篇的过程中，孙师傅的收徒标也发出来了，很快就要收徒弟啦。我也正好把这一篇当做我第一这周的作业。
大数据,数据挖掘与云计算的关系是：
大数据与云计算经常联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术。
包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。
从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理。
分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前。
从而造成了人们的困惑。大数据注重的是数据分析，云计算是偏向计算机软硬件架构与应用。大数据方向需要有一定的数学基础，如果数学不是很好，这个学习起来比较吃力。云计算需要计算机技术能力较强。
两个方向应该来说都需要良好的数学基础和编程基础。大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。
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