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原作者：劉超，未聯(lián)系上劉超作者环凿，侵刪
今天跟大家講講云計(jì)算梧兼、大數(shù)據(jù)和人工智能。為什么講這三個(gè)東西呢智听？因?yàn)檫@三個(gè)東西現(xiàn)在非秤鸾埽火渡紫，并且它們之間好像互相有關(guān)系：一般談云計(jì)算的時(shí)候會(huì)提到大數(shù)據(jù)、談人工智能的時(shí)候會(huì)提大數(shù)據(jù)考赛、談人工智能的時(shí)候會(huì)提云計(jì)算……感覺(jué)三者之間相輔相成又不可分割惕澎。但如果是非技術(shù)的人員，就可能比較難理解這三者之間的相互關(guān)系颜骤，所以有必要解釋一下唧喉。
一、云計(jì)算最初的目標(biāo)
我們首先來(lái)說(shuō)云計(jì)算忍抽。云計(jì)算最初的目標(biāo)是對(duì)資源的管理八孝，管理的主要是計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源鸠项、存儲(chǔ)資源三個(gè)方面干跛。
1管數(shù)據(jù)中心就像配電腦
什么叫計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)祟绊、存儲(chǔ)資源楼入？
比如你要買(mǎi)臺(tái)筆記本電腦，是不是要關(guān)心這臺(tái)電腦是什么樣的CPU牧抽？多大的內(nèi)存嘉熊？這兩個(gè)就被我們稱(chēng)為計(jì)算資源。
這臺(tái)電腦要上網(wǎng)扬舒，就需要有個(gè)可以插網(wǎng)線(xiàn)的網(wǎng)口阐肤，或者有可以連接我們家路由器的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)卡。您家也需要到運(yùn)營(yíng)商比如聯(lián)通呼巴、移動(dòng)或者電信開(kāi)通一個(gè)網(wǎng)絡(luò)泽腮，比如100M的帶寬。然后會(huì)有師傅弄一根網(wǎng)線(xiàn)到您家來(lái)衣赶，師傅可能會(huì)幫您將您的路由器和他們公司的網(wǎng)絡(luò)連接配置好。這樣您家的所有的電腦厚满、手機(jī)府瞄、平板就都可以通過(guò)您的路由器上網(wǎng)了。這就是網(wǎng)絡(luò)資源碘箍。
您可能還會(huì)問(wèn)硬盤(pán)多大遵馆？過(guò)去的硬盤(pán)都很小，大小如10G之類(lèi)的丰榴；后來(lái)即使500G货邓、1T、2T的硬盤(pán)也不新鮮了四濒。(1T是1000G)换况，這就是存儲(chǔ)資源职辨。
對(duì)于一臺(tái)電腦是這個(gè)樣子的，對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)中心也是同樣的戈二。想象你有一個(gè)非常非常大的機(jī)房舒裤，里面堆了很多的服務(wù)器，這些服務(wù)器也是有CPU觉吭、內(nèi)存腾供、硬盤(pán)的，也是通過(guò)類(lèi)似路由器的設(shè)備上網(wǎng)的鲜滩。這時(shí)的問(wèn)題就是：運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心的人是怎么把這些設(shè)備統(tǒng)一的管理起來(lái)的呢伴鳖？
2靈活就是想啥時(shí)要都有，想要多少都行
管理的目標(biāo)就是要達(dá)到兩個(gè)方面的靈活性徙硅。具體哪兩個(gè)方面呢黎侈？
舉個(gè)例子來(lái)理解：比如有個(gè)人需要一臺(tái)很小的電腦，只有一個(gè)CPU闷游、1G內(nèi)存峻汉、10G的硬盤(pán)、一兆的帶寬脐往，你能給他嗎休吠？像這種這么小規(guī)格的電腦，現(xiàn)在隨便一個(gè)筆記本電腦都比這個(gè)配置強(qiáng)了业簿，家里隨便拉一個(gè)寬帶都要100M瘤礁。然而如果去一個(gè)云計(jì)算的平臺(tái)上，他要想要這個(gè)資源時(shí)梅尤，只要一點(diǎn)就有了柜思。
這種情況下它就能達(dá)到兩個(gè)方面靈活性：
- 時(shí)間靈活性：想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要，需要的時(shí)候一點(diǎn)就出來(lái)了巷燥；
- 空間靈活性：想要多少就有多少赡盘。需要一個(gè)太很小的電腦，可以滿(mǎn)足缰揪；需要一個(gè)特別大的空間例如云盤(pán)陨享，云盤(pán)給每個(gè)人分配的空間動(dòng)不動(dòng)就很大很大，隨時(shí)上傳隨時(shí)有空間钝腺，永遠(yuǎn)用不完抛姑，也是可以滿(mǎn)足的。
空間靈活性和時(shí)間靈活性艳狐，即我們常說(shuō)的云計(jì)算的彈性定硝。而解決這個(gè)彈性的問(wèn)題，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展毫目。
3物理設(shè)備不靈活
第一個(gè)階段是物理設(shè)備時(shí)期蔬啡。這個(gè)時(shí)期客戶(hù)需要一臺(tái)電腦诲侮，我們就買(mǎi)一臺(tái)放在數(shù)據(jù)中心里。
物理設(shè)備當(dāng)然是越來(lái)越牛星爪，例如服務(wù)器浆西，內(nèi)存動(dòng)不動(dòng)就是百G內(nèi)存；例如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備顽腾，一個(gè)端口的帶寬就能有幾十G甚至上百G近零；例如存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)中心至少是PB級(jí)別的(一個(gè)P是1000個(gè)T抄肖，一個(gè)T是1000個(gè)G)久信。
然而物理設(shè)備不能做到很好的靈活性：
- 首先是它缺乏時(shí)間靈活性。不能夠達(dá)到想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要漓摩。比如買(mǎi)臺(tái)服務(wù)器裙士、買(mǎi)個(gè)電腦，都要有采購(gòu)的時(shí)間管毙。如果突然用戶(hù)告訴某個(gè)云廠(chǎng)商腿椎，說(shuō)想要開(kāi)臺(tái)電腦，使用物理服務(wù)器夭咬，當(dāng)時(shí)去采購(gòu)就很難啃炸。與供應(yīng)商關(guān)系好的可能需要一個(gè)星期溪王，與供應(yīng)商關(guān)系一般的就可能需要采購(gòu)一個(gè)月沈撞。用戶(hù)等了很久電腦才到位，這時(shí)用戶(hù)還要登錄上去慢慢開(kāi)始部署自己的應(yīng)用芍锦。時(shí)間靈活性非常差掏湾。
- 其次是它的空間靈活性也不行裹虫。例如上述的用戶(hù)需要一個(gè)很小很小的電腦，但現(xiàn)在哪還有這么小型號(hào)的電腦融击？不能為了滿(mǎn)足用戶(hù)只要一個(gè)G的內(nèi)存是80G硬盤(pán)的筑公，就去買(mǎi)一個(gè)這么小的機(jī)器。但是如果買(mǎi)一個(gè)大的砚嘴，又會(huì)因?yàn)殡娔X大十酣，需要向用戶(hù)多收錢(qián)，可用戶(hù)需要用的只有那么小一點(diǎn)际长，所以多付錢(qián)就很冤。
4虛擬化靈活多了
有人就想辦法了兴泥。第一個(gè)辦法就是虛擬化工育。用戶(hù)不是只要一個(gè)很小的電腦么？數(shù)據(jù)中心的物理設(shè)備都很強(qiáng)大搓彻，我可以從物理的CPU如绸、內(nèi)存嘱朽、硬盤(pán)中虛擬出一小塊來(lái)給客戶(hù)，同時(shí)也可以虛擬出一小塊來(lái)給其他客戶(hù)怔接。每個(gè)客戶(hù)只能看到自己的那一小塊搪泳，但其實(shí)每個(gè)客戶(hù)用的是整個(gè)大的設(shè)備上的一小塊。
虛擬化的技術(shù)使得不同客戶(hù)的電腦看起來(lái)是隔離的扼脐。也就是我看著好像這塊盤(pán)就是我的岸军，你看著這塊盤(pán)就是你的，但實(shí)際情況可能我的這個(gè)10G和你的這個(gè)10G是落在同樣一個(gè)很大很大的存儲(chǔ)上瓦侮。而且如果事先物理設(shè)備都準(zhǔn)備好艰赞，虛擬化軟件虛擬出一個(gè)電腦是非常快的肚吏，基本上幾分鐘就能解決方妖。所以在任何一個(gè)云上要?jiǎng)?chuàng)建一臺(tái)電腦，一點(diǎn)幾分鐘就出來(lái)了罚攀，就是這個(gè)道理党觅。
這樣空間靈活性和時(shí)間靈活性就基本解決了。
5虛擬世界的賺錢(qián)與情懷
在虛擬化階段斋泄，最牛的公司是VMware杯瞻。它是實(shí)現(xiàn)虛擬化技術(shù)比較早的一家公司，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算是己、網(wǎng)絡(luò)又兵、存儲(chǔ)的虛擬化。這家公司很牛卒废，性能做得非常好沛厨，虛擬化軟件賣(mài)得也非常好，賺了好多的錢(qián)摔认，后來(lái)讓EMC(世界五百?gòu)?qiáng)逆皮，存儲(chǔ)廠(chǎng)商第一品牌)給收購(gòu)了。
但這個(gè)世界上還是有很多有情懷的人的参袱，尤其是程序員里面电谣。有情懷的人喜歡做什么事情？開(kāi)源抹蚀。
這個(gè)世界上很多軟件都是有閉源就有開(kāi)源剿牺，源就是源代碼。也就是說(shuō)环壤，某個(gè)軟件做的好晒来，所有人都愛(ài)用，但這個(gè)軟件的代碼被我封閉起來(lái)郑现，只有我公司知道湃崩，其他人不知道荧降。如果其他人想用這個(gè)軟件，就要向我付錢(qián)攒读，這就叫閉源朵诫。
但世界上總有一些大牛看不慣錢(qián)都讓一家賺了去的情況薄扁。大牛們覺(jué)得剪返，這個(gè)技術(shù)你會(huì)我也會(huì)；你能開(kāi)發(fā)出來(lái)泌辫，我也能随夸。我開(kāi)發(fā)出來(lái)就是不收錢(qián)，把代碼拿出來(lái)分享給大家震放，全世界誰(shuí)用都可以宾毒，所有的人都可以享受到好處，這個(gè)叫做開(kāi)源殿遂。
比如最近的蒂姆·伯納斯·李就是個(gè)非常有情懷的人诈铛。2017年，他因“發(fā)明萬(wàn)維網(wǎng)墨礁、第一個(gè)瀏覽器和使萬(wàn)維網(wǎng)得以擴(kuò)展的基本協(xié)議和算法”而獲得2016年度的圖靈獎(jiǎng)幢竹。圖靈獎(jiǎng)就是計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)。然而他最令人敬佩的是恩静，他將萬(wàn)維網(wǎng)焕毫，也就是我們常見(jiàn)的WWW技術(shù)無(wú)償貢獻(xiàn)給全世界免費(fèi)使用。我們現(xiàn)在在網(wǎng)上的所有行為都應(yīng)該感謝他的功勞驶乾，如果他將這個(gè)技術(shù)拿來(lái)收錢(qián)邑飒，應(yīng)該和比爾蓋茨差不多有錢(qián)。
開(kāi)源和閉源的例子有很多：
例如在閉源的世界里有Windows级乐，大家用Windows都得給微軟付錢(qián)疙咸；開(kāi)源的世界里面就出現(xiàn)了Linux。比爾蓋茨靠Windows风科、Office這些閉源的軟件賺了很多錢(qián)撒轮，稱(chēng)為世界首富，就有大牛開(kāi)發(fā)了另外一種操作系統(tǒng)Linux贼穆。很多人可能沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)Linux题山，很多后臺(tái)的服務(wù)器上跑的程序都是Linux上的，比如大家享受雙十一故痊，無(wú)論是淘寶臀蛛、京東、考拉……支撐雙十一搶購(gòu)的系統(tǒng)都是跑在Linux上的崖蜜。
再如有Apple就有安卓浊仆。Apple市值很高，但是蘋(píng)果系統(tǒng)的代碼我們是看不到的豫领。于是就有大牛寫(xiě)了安卓手機(jī)操作系統(tǒng)抡柿。所以大家可以看到幾乎所有的其他手機(jī)廠(chǎng)商，里面都裝安卓系統(tǒng)等恐。原因就是蘋(píng)果系統(tǒng)不開(kāi)源洲劣，而安卓系統(tǒng)大家都可以用。
在虛擬化軟件也一樣课蔬，有了VMware囱稽，這個(gè)軟件非常貴。那就有大牛寫(xiě)了兩個(gè)開(kāi)源的虛擬化軟件二跋，一個(gè)叫做Xen战惊，一個(gè)叫做KVM，如果不做技術(shù)的扎即，可以不用管這兩個(gè)名字吞获，但是后面還是會(huì)提到。
6虛擬化的半自動(dòng)和云計(jì)算的全自動(dòng)
要說(shuō)虛擬化軟件解決了靈活性問(wèn)題谚鄙，其實(shí)并不全對(duì)各拷。因?yàn)樘摂M化軟件一般創(chuàng)建一臺(tái)虛擬的電腦，是需要人工指定這臺(tái)虛擬電腦放在哪臺(tái)物理機(jī)上的闷营。這一過(guò)程可能還需要比較復(fù)雜的人工配置烤黍。所以使用VMware的虛擬化軟件，需要考一個(gè)很牛的證書(shū)傻盟，而能拿到這個(gè)證書(shū)的人速蕊，薪資是相當(dāng)高，也可見(jiàn)復(fù)雜程度莫杈。
所以?xún)H僅憑虛擬化軟件所能管理的物理機(jī)的集群規(guī)模都不是特別大互例，一般在十幾臺(tái)、幾十臺(tái)筝闹、最多百臺(tái)這么一個(gè)規(guī)模媳叨。
這一方面會(huì)影響時(shí)間靈活性：雖然虛擬出一臺(tái)電腦的時(shí)間很短，但是隨著集群規(guī)模的擴(kuò)大关顷，人工配置的過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜糊秆，越來(lái)越耗時(shí)。另一方面也影響空間靈活性：當(dāng)用戶(hù)數(shù)量多時(shí)议双，這點(diǎn)集群規(guī)模痘番，還遠(yuǎn)達(dá)不到想要多少要多少的程度，很可能這點(diǎn)資源很快就用完了，還得去采購(gòu)汞舱。
所以隨著集群的規(guī)模越來(lái)越大伍纫，基本都是千臺(tái)起步，動(dòng)輒上萬(wàn)臺(tái)昂芜、甚至幾十上百萬(wàn)臺(tái)莹规。如果去查一下BAT，包括網(wǎng)易泌神、谷歌良漱、亞馬遜，服務(wù)器數(shù)目都大的嚇人欢际。這么多機(jī)器要靠人去選一個(gè)位置放這臺(tái)虛擬化的電腦并做相應(yīng)的配置母市，幾乎是不可能的事情，還是需要機(jī)器去做這個(gè)事情损趋。
人們發(fā)明了各種各樣的算法來(lái)做這個(gè)事情患久，算法的名字叫做調(diào)度(Scheduler)。通俗一點(diǎn)說(shuō)舶沿，就是有一個(gè)調(diào)度中心墙杯，幾千臺(tái)機(jī)器都在一個(gè)池子里面，無(wú)論用戶(hù)需要多少CPU括荡、內(nèi)存高镐、硬盤(pán)的虛擬電腦，調(diào)度中心會(huì)自動(dòng)在大池子里面找一個(gè)能夠滿(mǎn)足用戶(hù)需求的地方畸冲，把虛擬電腦啟動(dòng)起來(lái)做好配置嫉髓，用戶(hù)就直接能用了。這個(gè)階段我們稱(chēng)為池化或者云化邑闲。到了這個(gè)階段算行，才可以稱(chēng)為云計(jì)算，在這之前都只能叫虛擬化苫耸。
7云計(jì)算的私有與公有
云計(jì)算大致分兩種：一個(gè)是私有云州邢，一個(gè)是公有云，還有人把私有云和公有云連接起來(lái)稱(chēng)為混合云褪子，這里暫且不說(shuō)這個(gè)量淌。
- 私有云：把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面。使用私有云的用戶(hù)往往很有錢(qián)嫌褪，自己買(mǎi)地建機(jī)房呀枢、自己買(mǎi)服務(wù)器，然后讓云廠(chǎng)商部署在自己這里笼痛。VMware后來(lái)除了虛擬化裙秋，也推出了云計(jì)算的產(chǎn)品琅拌，并且在私有云市場(chǎng)賺的盆滿(mǎn)缽滿(mǎn)。
- 公有云：把虛擬化和云化軟件部署在云廠(chǎng)商自己數(shù)據(jù)中心里面的摘刑，用戶(hù)不需要很大的投入进宝，只要注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，就能在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)一下創(chuàng)建一臺(tái)虛擬電腦泣侮。例如AWS即亞馬遜的公有云即彪；例如國(guó)內(nèi)的阿里云、騰訊云活尊、網(wǎng)易云等。
亞馬遜為什么要做公有云呢漏益？我們知道亞馬遜原來(lái)是國(guó)外比較大的一個(gè)電商蛹锰，它做電商時(shí)也肯定會(huì)遇到類(lèi)似雙十一的場(chǎng)景：在某一個(gè)時(shí)刻大家都沖上來(lái)買(mǎi)東西。當(dāng)大家都沖上買(mǎi)東西時(shí)绰疤，就特別需要云的時(shí)間靈活性和空間靈活性铜犬。因?yàn)樗荒軙r(shí)刻準(zhǔn)備好所有的資源，那樣太浪費(fèi)了轻庆。但也不能什么都不準(zhǔn)備癣猾，看著雙十一這么多用戶(hù)想買(mǎi)東西登不上去。所以需要雙十一時(shí)余爆，就創(chuàng)建一大批虛擬電腦來(lái)支撐電商應(yīng)用纷宇，過(guò)了雙十一再把這些資源都釋放掉去干別的。因此亞馬遜是需要一個(gè)云平臺(tái)的蛾方。
然而商用的虛擬化軟件實(shí)在是太貴了像捶，亞馬遜總不能把自己在電商賺的錢(qián)全部給了虛擬化廠(chǎng)商。于是亞馬遜基于開(kāi)源的虛擬化技術(shù)桩砰，如上所述的Xen或者KVM拓春，開(kāi)發(fā)了一套自己的云化軟件。沒(méi)想到亞馬遜后來(lái)電商越做越牛亚隅，云平臺(tái)也越做越牛硼莽。
由于它的云平臺(tái)需要支撐自己的電商應(yīng)用；而傳統(tǒng)的云計(jì)算廠(chǎng)商多為IT廠(chǎng)商出身煮纵，幾乎沒(méi)有自己的應(yīng)用懂鸵，所以亞馬遜的云平臺(tái)對(duì)應(yīng)用更加友好，迅速發(fā)展成為云計(jì)算的第一品牌醉途，賺了很多錢(qián)矾瑰。
在亞馬遜公布其云計(jì)算平臺(tái)財(cái)報(bào)之前，人們都猜測(cè)隘擎，亞馬遜電商賺錢(qián)殴穴，云也賺錢(qián)嗎？后來(lái)一公布財(cái)報(bào)，發(fā)現(xiàn)不是一般的賺錢(qián)采幌。僅僅去年劲够，亞馬遜AWS年?duì)I收達(dá)122億美元，運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)31億美元休傍。
8云計(jì)算的賺錢(qián)與情懷
公有云的第一名亞馬遜過(guò)得很爽征绎，第二名Rackspace過(guò)得就一般了。沒(méi)辦法磨取，這就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的殘酷性人柿，多是贏者通吃的模式。所以第二名如果不是云計(jì)算行業(yè)的忙厌，很多人可能都沒(méi)聽(tīng)過(guò)了凫岖。
第二名就想，我干不過(guò)老大怎么辦呢逢净？開(kāi)源吧哥放。如上所述，亞馬遜雖然使用了開(kāi)源的虛擬化技術(shù)爹土，但云化的代碼是閉源的甥雕。很多想做又做不了云化平臺(tái)的公司，只能眼巴巴的看著亞馬遜掙大錢(qián)胀茵。Rackspace把源代碼一公開(kāi)社露，整個(gè)行業(yè)就可以一起把這個(gè)平臺(tái)越做越好，兄弟們大家一起上宰掉，和老大拼了呵哨。
于是Rackspace和美國(guó)航空航天局合作創(chuàng)辦了開(kāi)源軟件OpenStack，如上圖所示OpenStack的架構(gòu)圖轨奄，不是云計(jì)算行業(yè)的不用弄懂這個(gè)圖孟害，但能夠看到三個(gè)關(guān)鍵字：Compute計(jì)算、Networking網(wǎng)絡(luò)挪拟、Storage存儲(chǔ)挨务。還是一個(gè)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)玉组、存儲(chǔ)的云化管理平臺(tái)谎柄。
當(dāng)然第二名的技術(shù)也是非常棒的，有了OpenStack之后惯雳，果真像Rackspace想的一樣朝巫，所有想做云的大企業(yè)都瘋了，你能想象到的所有如雷貫耳的大型IT企業(yè)：IBM石景、惠普劈猿、戴爾拙吉、華為、聯(lián)想等都瘋了揪荣。
原來(lái)云平臺(tái)大家都想做筷黔，看著亞馬遜和VMware賺了這么多錢(qián)，眼巴巴看著沒(méi)辦法仗颈，想自己做一個(gè)好像難度還挺大》鸩眨現(xiàn)在好了，有了這樣一個(gè)開(kāi)源的云平臺(tái)OpenStack挨决，所有的IT廠(chǎng)商都加入到這個(gè)社區(qū)中來(lái)请祖，對(duì)這個(gè)云平臺(tái)進(jìn)行貢獻(xiàn)，包裝成自己的產(chǎn)品凰棉，連同自己的硬件設(shè)備一起賣(mài)损拢。有的做了私有云，有的做了公有云撒犀，OpenStack已經(jīng)成為開(kāi)源云平臺(tái)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
9 IaaS, 資源層面的靈活性
隨著OpenStack的技術(shù)越來(lái)越成熟掏秩，可以管理的規(guī)模也越來(lái)越大或舞，并且可以有多個(gè)OpenStack集群部署多套。比如北京部署一套蒙幻、杭州部署兩套映凳、廣州部署一套，然后進(jìn)行統(tǒng)一的管理邮破。這樣整個(gè)規(guī)模就更大了诈豌。
在這個(gè)規(guī)模下，對(duì)于普通用戶(hù)的感知來(lái)講抒和，基本能夠做到想什么時(shí)候要就什么什么要矫渔，想要多少就要多少。還是拿云盤(pán)舉例子摧莽，每個(gè)用戶(hù)云盤(pán)都分配了5T甚至更大的空間庙洼，如果有1億人，那加起來(lái)空間多大啊镊辕。
其實(shí)背后的機(jī)制是這樣的：分配你的空間油够，你可能只用了其中很少一點(diǎn)，比如說(shuō)它分配給你了5個(gè)T征懈，這么大的空間僅僅是你看到的石咬，而不是真的就給你了，你其實(shí)只用了50個(gè)G卖哎，則真實(shí)給你的就是50個(gè)G鬼悠，隨著你文件的不斷上傳删性，分給你的空間會(huì)越來(lái)越多。
當(dāng)大家都上傳厦章，云平臺(tái)發(fā)現(xiàn)快滿(mǎn)了的時(shí)候(例如用了70%)镇匀，會(huì)采購(gòu)更多的服務(wù)器，擴(kuò)充背后的資源袜啃，這個(gè)對(duì)用戶(hù)是透明的汗侵、看不到的。從感覺(jué)上來(lái)講群发，就實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算的彈性晰韵。其實(shí)有點(diǎn)像銀行，給儲(chǔ)戶(hù)的感覺(jué)是什么時(shí)候取錢(qián)都有熟妓，只要不同時(shí)擠兌雪猪，銀行就不會(huì)垮。
10總結(jié)
到了這個(gè)階段起愈，云計(jì)算基本上實(shí)現(xiàn)了時(shí)間靈活性和空間靈活性只恨；實(shí)現(xiàn)了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)抬虽、存儲(chǔ)資源的彈性官觅。計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)阐污、存儲(chǔ)我們常稱(chēng)為基礎(chǔ)設(shè)施Infranstracture, 因而這個(gè)階段的彈性稱(chēng)為資源層面的彈性休涤。管理資源的云平臺(tái)，我們稱(chēng)為基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)笛辟，也就是我們常聽(tīng)到的IaaS（Infranstracture As A Service）功氨。
二、云計(jì)算不光管資源手幢，也要管應(yīng)用
有了IaaS捷凄，實(shí)現(xiàn)了資源層面的彈性就夠了嗎？顯然不是弯菊，還有應(yīng)用層面的彈性纵势。
這里舉個(gè)例子：比如說(shuō)實(shí)現(xiàn)一個(gè)電商的應(yīng)用，平時(shí)十臺(tái)機(jī)器就夠了管钳，雙十一需要一百臺(tái)钦铁。你可能覺(jué)得很好辦啊，有了IaaS才漆，新創(chuàng)建九十臺(tái)機(jī)器就可以了啊牛曹。但90臺(tái)機(jī)器創(chuàng)建出來(lái)是空的，電商應(yīng)用并沒(méi)有放上去醇滥，只能讓公司的運(yùn)維人員一臺(tái)一臺(tái)的弄黎比，需要很長(zhǎng)時(shí)間才能安裝好的超营。
雖然資源層面實(shí)現(xiàn)了彈性，但沒(méi)有應(yīng)用層的彈性阅虫，依然靈活性是不夠的演闭。有沒(méi)有方法解決這個(gè)問(wèn)題呢？
人們?cè)贗aaS平臺(tái)之上又加了一層颓帝，用于管理資源以上的應(yīng)用彈性的問(wèn)題米碰，這一層通常稱(chēng)為PaaS（Platform As A Service）。這一層往往比較難理解购城，大致分兩部分：一部分筆者稱(chēng)為“你自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝”吕座，一部分筆者稱(chēng)為“通用的應(yīng)用不用安裝”。
自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝：比如電商應(yīng)用是你自己開(kāi)發(fā)的瘪板，除了你自己吴趴，其他人是不知道怎么安裝的。像電商應(yīng)用侮攀，安裝時(shí)需要配置支付寶或者微信的賬號(hào)锣枝，才能使別人在你的電商上買(mǎi)東西時(shí)，付的錢(qián)是打到你的賬戶(hù)里面的兰英，除了你惊橱，誰(shuí)也不知道。所以安裝的過(guò)程平臺(tái)幫不了忙箭昵，但能夠幫你做得自動(dòng)化，你需要做一些工作回季，將自己的配置信息融入到自動(dòng)化的安裝過(guò)程中方可家制。比如上面的例子，雙十一新創(chuàng)建出來(lái)的90臺(tái)機(jī)器是空的泡一，如果能夠提供一個(gè)工具颤殴，能夠自動(dòng)在這新的90臺(tái)機(jī)器上將電商應(yīng)用安裝好，就能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用層面的真正彈性鼻忠。例如Puppet涵但、Chef、Ansible帖蔓、Cloud Foundary都可以干這件事情矮瘟，最新的容器技術(shù)Docker能更好的干這件事情。
通用的應(yīng)用不用安裝：所謂通用的應(yīng)用塑娇，一般指一些復(fù)雜性比較高澈侠，但大家都在用的，例如數(shù)據(jù)庫(kù)埋酬。幾乎所有的應(yīng)用都會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)哨啃，但數(shù)據(jù)庫(kù)軟件是標(biāo)準(zhǔn)的烧栋，雖然安裝和維護(hù)比較復(fù)雜，但無(wú)論誰(shuí)安裝都是一樣拳球。這樣的應(yīng)用可以變成標(biāo)準(zhǔn)的PaaS層的應(yīng)用放在云平臺(tái)的界面上审姓。當(dāng)用戶(hù)需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，一點(diǎn)就出來(lái)了祝峻，用戶(hù)就可以直接用了魔吐。有人問(wèn)，既然誰(shuí)安裝都一個(gè)樣呼猪，那我自己來(lái)好了画畅，不需要花錢(qián)在云平臺(tái)上買(mǎi)。當(dāng)然不是宋距，數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)非常難的東西轴踱，光Oracle這家公司，靠數(shù)據(jù)庫(kù)就能賺這么多錢(qián)谚赎。買(mǎi)Oracle也是要花很多錢(qián)的淫僻。
然而大多數(shù)云平臺(tái)會(huì)提供MySQL這樣的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，又是開(kāi)源壶唤，錢(qián)不需要花這么多了雳灵。但維護(hù)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，卻需要專(zhuān)門(mén)招一個(gè)很大的團(tuán)隊(duì)闸盔，如果這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠優(yōu)化到能夠支撐雙十一悯辙，也不是一年兩年能夠搞定的。
比如您是一個(gè)做單車(chē)的迎吵，當(dāng)然沒(méi)必要招一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)來(lái)干這件事情散址，成本太高了设褐，應(yīng)該交給云平臺(tái)來(lái)做這件事情，專(zhuān)業(yè)的事情專(zhuān)業(yè)的人來(lái)做，云平臺(tái)專(zhuān)門(mén)養(yǎng)了幾百人維護(hù)這套系統(tǒng)蹈矮，您只要專(zhuān)注于您的單車(chē)應(yīng)用就可以了乾吻。
要么是自動(dòng)部署首昔，要么是不用部署叶组，總的來(lái)說(shuō)就是應(yīng)用層你也要少操心，這就是PaaS層的重要作用圆仔。
雖說(shuō)腳本的方式能夠解決自己的應(yīng)用的部署問(wèn)題垃瞧，然而不同的環(huán)境千差萬(wàn)別，一個(gè)腳本往往在一個(gè)環(huán)境上運(yùn)行正確荧缘，到另一個(gè)環(huán)境就不正確了皆警。
而容器是能更好地解決這個(gè)問(wèn)題。
容器是 Container截粗，Container另一個(gè)意思是集裝箱信姓，其實(shí)容器的思想就是要變成軟件交付的集裝箱鸵隧。集裝箱的特點(diǎn)：一是封裝，二是標(biāo)準(zhǔn)意推。
在沒(méi)有集裝箱的時(shí)代豆瘫，假設(shè)將貨物從 A運(yùn)到 B，中間要經(jīng)過(guò)三個(gè)碼頭菊值、換三次船外驱。每次都要將貨物卸下船來(lái)，擺得七零八落腻窒，然后搬上船重新整齊擺好昵宇。因此在沒(méi)有集裝箱時(shí)，每次換船儿子，船員們都要在岸上待幾天才能走瓦哎。
有了集裝箱以后，所有的貨物都打包在一起了柔逼，并且集裝箱的尺寸全部一致蒋譬，所以每次換船時(shí)，一個(gè)箱子整體搬過(guò)去就行了愉适，小時(shí)級(jí)別就能完成犯助，船員再也不用上岸長(zhǎng)時(shí)間耽擱了。
這是集裝箱“封裝”维咸、“標(biāo)準(zhǔn)”兩大特點(diǎn)在生活中的應(yīng)用剂买。
那么容器如何對(duì)應(yīng)用打包呢？還是要學(xué)習(xí)集裝箱癌蓖。首先要有個(gè)封閉的環(huán)境雷恃，將貨物封裝起來(lái)，讓貨物之間互不干擾费坊、互相隔離，這樣裝貨卸貨才方便旬痹。好在 Ubuntu中的LXC技術(shù)早就能做到這一點(diǎn)附井。
封閉的環(huán)境主要使用了兩種技術(shù)，一種是看起來(lái)是隔離的技術(shù)两残，稱(chēng)為 Namespace永毅，也即每個(gè) Namespace中的應(yīng)用看到的是不同的 IP地址、用戶(hù)空間人弓、程號(hào)等沼死。另一種是用起來(lái)是隔離的技術(shù)，稱(chēng)為 Cgroups崔赌，也即明明整臺(tái)機(jī)器有很多的 CPU意蛀、內(nèi)存耸别，而一個(gè)應(yīng)用只能用其中的一部分。
所謂的鏡像县钥，就是將你焊好集裝箱的那一刻秀姐，將集裝箱的狀態(tài)保存下來(lái)，就像孫悟空說(shuō)：“定”若贮，集裝箱里面就定在了那一刻省有，然后將這一刻的狀態(tài)保存成一系列文件。這些文件的格式是標(biāo)準(zhǔn)的谴麦，誰(shuí)看到這些文件都能還原當(dāng)時(shí)定住的那個(gè)時(shí)刻蠢沿。將鏡像還原成運(yùn)行時(shí)的過(guò)程（就是讀取鏡像文件，還原那個(gè)時(shí)刻的過(guò)程）就是容器運(yùn)行的過(guò)程匾效。
有了容器舷蟀，使得 PaaS層對(duì)于用戶(hù)自身應(yīng)用的自動(dòng)部署變得快速而優(yōu)雅。
三弧轧、大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算
在PaaS層中一個(gè)復(fù)雜的通用應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)平臺(tái)雪侥。大數(shù)據(jù)是如何一步一步融入云計(jì)算的呢？
1數(shù)據(jù)不大也包含智慧
一開(kāi)始這個(gè)大數(shù)據(jù)并不大精绎。原來(lái)才有多少數(shù)據(jù)速缨？現(xiàn)在大家都去看電子書(shū)，上網(wǎng)看新聞了代乃，在我們80后小時(shí)候旬牲，信息量沒(méi)有那么大，也就看看書(shū)搁吓、看看報(bào)原茅，一個(gè)星期的報(bào)紙加起來(lái)才有多少字？如果你不在一個(gè)大城市堕仔，一個(gè)普通的學(xué)校的圖書(shū)館加起來(lái)也沒(méi)幾個(gè)書(shū)架擂橘，是后來(lái)隨著信息化的到來(lái)，信息才會(huì)越來(lái)越多摩骨。
首先我們來(lái)看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)通贞，就分三種類(lèi)型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)恼五，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)昌罩，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
- 結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：即有固定格式和有限長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)灾馒。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)茎用，國(guó)籍：中華人民共和國(guó)，民族：漢，性別：男轨功，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)旭斥。
- 非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，就是不定長(zhǎng)夯辖、無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)琉预，例如網(wǎng)頁(yè)，有時(shí)候非常長(zhǎng)蒿褂，有時(shí)候幾句話(huà)就沒(méi)了圆米；例如語(yǔ)音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)啄栓。
- 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是一些XML或者HTML的格式的娄帖，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒(méi)有關(guān)系昙楚。
其實(shí)數(shù)據(jù)本身不是有用的近速，必須要經(jīng)過(guò)一定的處理。例如你每天跑步帶個(gè)手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)堪旧，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁(yè)也是數(shù)據(jù)削葱，我們稱(chēng)為Data。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有什么用處淳梦，但數(shù)據(jù)里面包含一個(gè)很重要的東西析砸，叫做信息（Information）。
數(shù)據(jù)十分雜亂爆袍，經(jīng)過(guò)梳理和清洗首繁，才能夠稱(chēng)為信息。信息會(huì)包含很多規(guī)律陨囊，我們需要從信息中將規(guī)律總結(jié)出來(lái)弦疮，稱(chēng)為知識(shí)（Knowledge），而知識(shí)改變命運(yùn)蜘醋。信息是很多的胁塞，但有人看到了信息相當(dāng)于白看，但有人就從信息中看到了電商的未來(lái)压语，有人看到了直播的未來(lái)闲先，所以人家就牛了。如果你沒(méi)有從信息中提取出知識(shí)无蜂，天天看朋友圈也只能在互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個(gè)看客。
有了知識(shí)蒙谓，然后利用這些知識(shí)去應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)斥季，有的人會(huì)做得非常好，這個(gè)東西叫做智慧（Intelligence）。有知識(shí)并不一定有智慧酣倾，例如好多學(xué)者很有知識(shí)舵揭，已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個(gè)角度分析得頭頭是道，但一到實(shí)干就歇菜躁锡，并不能轉(zhuǎn)化成為智慧午绳。而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大，就是通過(guò)獲得的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐映之，最后做了很大的生意拦焚。
所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個(gè)步驟：數(shù)據(jù)、信息杠输、知識(shí)赎败、智慧。
最終的階段是很多商家都想要的蠢甲。你看我收集了這么多的數(shù)據(jù)僵刮，能不能基于這些數(shù)據(jù)來(lái)幫我做下一步的決策，改善我的產(chǎn)品鹦牛。例如讓用戶(hù)看視頻的時(shí)候旁邊彈出廣告搞糕，正好是他想買(mǎi)的東西；再如讓用戶(hù)聽(tīng)音樂(lè)時(shí)曼追，另外推薦一些他非常想聽(tīng)的其他音樂(lè)窍仰。
用戶(hù)在我的應(yīng)用或者網(wǎng)站上隨便點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，輸入文字對(duì)我來(lái)說(shuō)都是數(shù)據(jù)拉鹃，我就是要將其中某些東西提取出來(lái)辈赋、指導(dǎo)實(shí)踐、形成智慧膏燕，讓用戶(hù)陷入到我的應(yīng)用里面不可自拔钥屈，上了我的網(wǎng)就不想離開(kāi)，手不停地點(diǎn)坝辫、不停地買(mǎi)篷就。
很多人說(shuō)雙十一我都想斷網(wǎng)了，我老婆在上面不斷地買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)近忙，買(mǎi)了A又推薦B竭业，老婆大人說(shuō)，“哎呀及舍，B也是我喜歡的啊未辆，老公我要買(mǎi)”。你說(shuō)這個(gè)程序怎么這么牛锯玛，這么有智慧咐柜，比我還了解我老婆兼蜈，這件事情是怎么做到的呢？
2數(shù)據(jù)如何升華為智慧
數(shù)據(jù)的處理分幾個(gè)步驟拙友，完成了才最后會(huì)有智慧为狸。
第一個(gè)步驟叫數(shù)據(jù)的收集。首先得有數(shù)據(jù)遗契，數(shù)據(jù)的收集有兩個(gè)方式：
- 第一個(gè)方式是拿辐棒，專(zhuān)業(yè)點(diǎn)的說(shuō)法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是這么做的：它把網(wǎng)上的所有的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心牍蜂，然后你一搜才能搜出來(lái)漾根。比如你去搜索的時(shí)候，結(jié)果會(huì)是一個(gè)列表捷兰，這個(gè)列表為什么會(huì)在搜索引擎的公司里面立叛？就是因?yàn)樗褦?shù)據(jù)都拿下來(lái)了，但是你一點(diǎn)鏈接贡茅，點(diǎn)出來(lái)這個(gè)網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了秘蛇。比如說(shuō)新浪有個(gè)新聞，你拿百度搜出來(lái)顶考，你不點(diǎn)的時(shí)候赁还，那一頁(yè)在百度數(shù)據(jù)中心，一點(diǎn)出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)就是在新浪的數(shù)據(jù)中心了驹沿。
- 第二個(gè)方式是推送艘策，有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)。比如說(shuō)小米手環(huán)渊季，可以將你每天跑步的數(shù)據(jù)朋蔫，心跳的數(shù)據(jù)，睡眠的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面却汉。
第二個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的傳輸驯妄。一般會(huì)通過(guò)隊(duì)列方式進(jìn)行，因?yàn)閿?shù)據(jù)量實(shí)在是太大了合砂，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)處理才會(huì)有用青扔。可系統(tǒng)處理不過(guò)來(lái)翩伪，只好排好隊(duì)微猖，慢慢處理。
第三個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)≡狄伲現(xiàn)在數(shù)據(jù)就是金錢(qián)凛剥，掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了錢(qián)。要不然網(wǎng)站怎么知道你想買(mǎi)什么轻姿？就是因?yàn)樗心銡v史的交易的數(shù)據(jù)犁珠，這個(gè)信息可不能給別人傅瞻，十分寶貴，所以需要存儲(chǔ)下來(lái)盲憎。
第四個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。上面存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)胳挎，原始數(shù)據(jù)多是雜亂無(wú)章的饼疙，有很多垃圾數(shù)據(jù)在里面，因而需要清洗和過(guò)濾慕爬，得到一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)窑眯。對(duì)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行分析医窿，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)磅甩，或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，得到知識(shí)姥卢。
比如盛傳的沃爾瑪超市的啤酒和尿布的故事卷要，就是通過(guò)對(duì)人們的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了男人一般買(mǎi)尿布的時(shí)候独榴，會(huì)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)啤酒僧叉，這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的相互關(guān)系，獲得知識(shí)棺榔，然后應(yīng)用到實(shí)踐中瓶堕，將啤酒和尿布的柜臺(tái)弄的很近，就獲得了智慧症歇。
第五個(gè)步驟是對(duì)于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘郎笆。檢索就是搜索，所謂外事不決問(wèn)Google忘晤，內(nèi)事不決問(wèn)百度宛蚓。內(nèi)外兩大搜索引擎都是將分析后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎，因此人們想尋找信息的時(shí)候德频，一搜就有了苍息。
另外就是挖掘，僅僅搜索出來(lái)已經(jīng)不能滿(mǎn)足人們的要求了壹置，還需要從信息中挖掘出相互的關(guān)系竞思。比如財(cái)經(jīng)搜索，當(dāng)搜索某個(gè)公司股票的時(shí)候钞护，該公司的高管是不是也應(yīng)該被挖掘出來(lái)呢盖喷？如果僅僅搜索出這個(gè)公司的股票發(fā)現(xiàn)漲的特別好，于是你就去買(mǎi)了难咕，其實(shí)其高管發(fā)了一個(gè)聲明课梳，對(duì)股票十分不利距辆，第二天就跌了，這不坑害廣大股民么暮刃？所以通過(guò)各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系跨算，形成知識(shí)庫(kù)，十分重要椭懊。
3大數(shù)據(jù)時(shí)代诸蚕，眾人拾柴火焰高
當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時(shí)，很少的幾臺(tái)機(jī)器就能解決氧猬。慢慢的背犯，當(dāng)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，最牛的服務(wù)器都解決不了問(wèn)題時(shí)盅抚，怎么辦呢漠魏？這時(shí)就要聚合多臺(tái)機(jī)器的力量，大家齊心協(xié)力一起把這個(gè)事搞定妄均，眾人拾柴火焰高柱锹。
對(duì)于數(shù)據(jù)的收集：就IoT來(lái)講，外面部署這成千上萬(wàn)的檢測(cè)設(shè)備丛晦，將大量的溫度奕纫、濕度、監(jiān)控烫沙、電力等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來(lái)匹层；就互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的搜索引擎來(lái)講，需要將整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁(yè)都下載下來(lái)锌蓄。這顯然一臺(tái)機(jī)器做不到升筏，需要多臺(tái)機(jī)器組成網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)，每臺(tái)機(jī)器下載一部分瘸爽，同時(shí)工作您访，才能在有限的時(shí)間內(nèi)，將海量的網(wǎng)頁(yè)下載完畢剪决。
對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸：一個(gè)內(nèi)存里面的隊(duì)列肯定會(huì)被大量的數(shù)據(jù)擠爆掉灵汪，于是就產(chǎn)生了基于硬盤(pán)的分布式隊(duì)列，這樣隊(duì)列可以多臺(tái)機(jī)器同時(shí)傳輸柑潦，隨你數(shù)據(jù)量多大享言，只要我的隊(duì)列足夠多，管道足夠粗渗鬼，就能夠撐得住览露。
對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)：一臺(tái)機(jī)器的文件系統(tǒng)肯定是放不下的，所以需要一個(gè)很大的分布式文件系統(tǒng)來(lái)做這件事情譬胎，把多臺(tái)機(jī)器的硬盤(pán)打成一塊大的文件系統(tǒng)差牛。
對(duì)于數(shù)據(jù)的分析：可能需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)做分解命锄、統(tǒng)計(jì)、匯總偏化，一臺(tái)機(jī)器肯定搞不定脐恩，處理到猴年馬月也分析不完。于是就有分布式計(jì)算的方法侦讨，將大量的數(shù)據(jù)分成小份被盈，每臺(tái)機(jī)器處理一小份，多臺(tái)機(jī)器并行處理搭伤，很快就能算完。例如著名的Terasort對(duì)1個(gè)TB的數(shù)據(jù)排序袜瞬，相當(dāng)于1000G怜俐，如果單機(jī)處理，怎么也要幾個(gè)小時(shí)邓尤，但并行處理209秒就完成了拍鲤。
[圖片上傳中...(image-3bd397-1562125179053-3)]
所以說(shuō)什么叫做大數(shù)據(jù)？說(shuō)白了就是一臺(tái)機(jī)器干不完汞扎，大家一起干季稳。可是隨著數(shù)據(jù)量越來(lái)越大澈魄，很多不大的公司都需要處理相當(dāng)多的數(shù)據(jù)景鼠，這些小公司沒(méi)有這么多機(jī)器可怎么辦呢？
4大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算痹扇，云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)
說(shuō)到這里铛漓，大家想起云計(jì)算了吧。當(dāng)想要干這些活時(shí)鲫构，需要很多的機(jī)器一塊做浓恶，真的是想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要，想要多少就要多少结笨。
例如大數(shù)據(jù)分析公司的財(cái)務(wù)情況包晰，可能一周分析一次，如果要把這一百臺(tái)機(jī)器或者一千臺(tái)機(jī)器都在那放著炕吸，一周用一次非常浪費(fèi)伐憾。那能不能需要計(jì)算的時(shí)候，把這一千臺(tái)機(jī)器拿出來(lái)算途；不算的時(shí)候塞耕，讓這一千臺(tái)機(jī)器去干別的事情？
誰(shuí)能做這個(gè)事兒呢嘴瓤？只有云計(jì)算扫外，可以為大數(shù)據(jù)的運(yùn)算提供資源層的靈活性莉钙。而云計(jì)算也會(huì)部署大數(shù)據(jù)放到它的PaaS平臺(tái)上，作為一個(gè)非常非常重要的通用應(yīng)用筛谚。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)平臺(tái)能夠使得多臺(tái)機(jī)器一起干一個(gè)事兒磁玉，這個(gè)東西不是一般人能開(kāi)發(fā)出來(lái)的，也不是一般人玩得轉(zhuǎn)的驾讲，怎么也得雇個(gè)幾十上百號(hào)人才能把這個(gè)玩起來(lái)蚊伞。
所以說(shuō)就像數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，其實(shí)還是需要有一幫專(zhuān)業(yè)的人來(lái)玩這個(gè)東西∷泵現(xiàn)在公有云上基本上都會(huì)有大數(shù)據(jù)的解決方案了时迫，一個(gè)小公司需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，不需要采購(gòu)一千臺(tái)機(jī)器谓晌，只要到公有云上一點(diǎn)掠拳，這一千臺(tái)機(jī)器都出來(lái)了，并且上面已經(jīng)部署好了的大數(shù)據(jù)平臺(tái)纸肉，只要把數(shù)據(jù)放進(jìn)去算就可以了溺欧。
云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算柏肪，二者就這樣結(jié)合了姐刁。
四、人工智能擁抱大數(shù)據(jù)
1機(jī)器什么時(shí)候才能懂人心
雖說(shuō)有了大數(shù)據(jù)烦味，人的欲望卻不能夠滿(mǎn)足聂使。雖說(shuō)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)里面有搜索引擎這個(gè)東西，想要什么東西一搜就出來(lái)了谬俄。但也存在這樣的情況：我想要的東西不會(huì)搜岩遗，表達(dá)不出來(lái)，搜索出來(lái)的又不是我想要的凤瘦。
例如音樂(lè)軟件推薦了一首歌宿礁，這首歌我沒(méi)聽(tīng)過(guò)，當(dāng)然不知道名字蔬芥，也沒(méi)法搜梆靖。但是軟件推薦給我，我的確喜歡笔诵，這就是搜索做不到的事情返吻。當(dāng)人們使用這種應(yīng)用時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器知道我想要什么乎婿，而不是說(shuō)當(dāng)我想要時(shí)测僵，去機(jī)器里面搜索。這個(gè)機(jī)器真像我的朋友一樣懂我，這就有點(diǎn)人工智能的意思了捍靠。
人們很早就在想這個(gè)事情了沐旨。最早的時(shí)候，人們想象榨婆，要是有一堵墻磁携，墻后面是個(gè)機(jī)器，我給它說(shuō)話(huà)良风，它就給我回應(yīng)谊迄。如果我感覺(jué)不出它那邊是人還是機(jī)器，那它就真的是一個(gè)人工智能的東西了烟央。
2讓機(jī)器學(xué)會(huì)推理
怎么才能做到這一點(diǎn)呢统诺？人們就想：我首先要告訴計(jì)算機(jī)人類(lèi)的推理的能力。你看人重要的是什么疑俭？人和動(dòng)物的區(qū)別在什么篙议？就是能推理。要是把我這個(gè)推理的能力告訴機(jī)器怠硼，讓機(jī)器根據(jù)你的提問(wèn)，推理出相應(yīng)的回答移怯，這樣多好香璃？
其實(shí)目前人們慢慢地讓機(jī)器能夠做到一些推理了，例如證明數(shù)學(xué)公式舟误。這是一個(gè)非常讓人驚喜的一個(gè)過(guò)程葡秒，機(jī)器竟然能夠證明數(shù)學(xué)公式。但慢慢又發(fā)現(xiàn)其實(shí)這個(gè)結(jié)果也沒(méi)有那么令人驚喜嵌溢。因?yàn)榇蠹野l(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題：數(shù)學(xué)公式非常嚴(yán)謹(jǐn)眯牧，推理過(guò)程也非常嚴(yán)謹(jǐn)，而且數(shù)學(xué)公式很容易拿機(jī)器來(lái)進(jìn)行表達(dá)赖草，程序也相對(duì)容易表達(dá)学少。
然而人類(lèi)的語(yǔ)言就沒(méi)這么簡(jiǎn)單了。比如今天晚上秧骑，你和你女朋友約會(huì)版确，你女朋友說(shuō)：如果你早來(lái)，我沒(méi)來(lái)乎折；你等著绒疗，如果我早來(lái)；你沒(méi)來(lái)骂澄，你等著吓蘑！這個(gè)機(jī)器就比較難理解了，但人都懂坟冲。所以你和女朋友約會(huì)磨镶，是不敢遲到的溃蔫。
3教給機(jī)器知識(shí)
因此，僅僅告訴機(jī)器嚴(yán)格的推理是不夠的棋嘲，還要告訴機(jī)器一些知識(shí)酒唉。但告訴機(jī)器知識(shí)這個(gè)事情，一般人可能就做不來(lái)了沸移』韭祝可能專(zhuān)家可以，比如語(yǔ)言領(lǐng)域的專(zhuān)家或者財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的專(zhuān)家雹锣。
語(yǔ)言領(lǐng)域和財(cái)經(jīng)領(lǐng)域知識(shí)能不能表示成像數(shù)學(xué)公式一樣稍微嚴(yán)格點(diǎn)呢网沾？例如語(yǔ)言專(zhuān)家可能會(huì)總結(jié)出主謂賓定狀補(bǔ)這些語(yǔ)法規(guī)則，主語(yǔ)后面一定是謂語(yǔ)蕊爵，謂語(yǔ)后面一定是賓語(yǔ)辉哥，將這些總結(jié)出來(lái)，并嚴(yán)格表達(dá)出來(lái)不久行了嗎攒射？
后來(lái)發(fā)現(xiàn)這個(gè)不行醋旦，太難總結(jié)了，語(yǔ)言表達(dá)千變?nèi)f化会放。就拿主謂賓的例子饲齐，很多時(shí)候在口語(yǔ)里面就省略了謂語(yǔ)，別人問(wèn)：你誰(shuí)斑肿睢捂人？我回答：我劉超。但你不能規(guī)定在語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別時(shí)矢沿，要求對(duì)著機(jī)器說(shuō)標(biāo)準(zhǔn)的書(shū)面語(yǔ)滥搭，這樣還是不夠智能，就像羅永浩在一次演講中說(shuō)的那樣捣鲸，每次對(duì)著手機(jī)瑟匆，用書(shū)面語(yǔ)說(shuō)：請(qǐng)幫我呼叫某某某，這是一件很尷尬的事情栽惶。
人工智能這個(gè)階段叫做專(zhuān)家系統(tǒng)脓诡。專(zhuān)家系統(tǒng)不易成功，一方面是知識(shí)比較難總結(jié)媒役，另一方面總結(jié)出來(lái)的知識(shí)難以教給計(jì)算機(jī)祝谚。因?yàn)槟阕约哼€迷迷糊糊，覺(jué)得似乎有規(guī)律酣衷，就是說(shuō)不出來(lái)交惯，又怎么能夠通過(guò)編程教給計(jì)算機(jī)呢？
4算了，教不會(huì)你自己學(xué)吧
于是人們想到：機(jī)器是和人完全不一樣的物種席爽，干脆讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)好了妥衣。
機(jī)器怎么學(xué)習(xí)呢卵惦？既然機(jī)器的統(tǒng)計(jì)能力這么強(qiáng)说庭，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)樱溉，一定能從大量的數(shù)字中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律。
其實(shí)在娛樂(lè)圈有很好的一個(gè)例子齐饮，可見(jiàn)一般：
有一位網(wǎng)友統(tǒng)計(jì)了知名歌手在大陸發(fā)行的 9 張專(zhuān)輯中 117 首歌曲的歌詞捐寥，同一詞語(yǔ)在一首歌出現(xiàn)只算一次，形容詞祖驱、名詞和動(dòng)詞的前十名如下表所示（詞語(yǔ)后面的數(shù)字是出現(xiàn)的次數(shù)）：
如果我們隨便寫(xiě)一串?dāng)?shù)字握恳，然后按照數(shù)位依次在形容詞、名詞和動(dòng)詞中取出一個(gè)詞捺僻，連在一起會(huì)怎么樣呢乡洼？
例如取圓周率 3.1415926，對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)是：堅(jiān)強(qiáng)匕坯，路束昵，飛，自由葛峻，雨锹雏，埋，迷惘泞歉。稍微連接和潤(rùn)色一下：
堅(jiān)強(qiáng)的孩子，
依然前行在路上匿辩，
張開(kāi)翅膀飛向自由腰耙，
讓雨水埋葬他的迷惘。
是不是有點(diǎn)感覺(jué)了铲球？當(dāng)然挺庞，真正基于統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)算法比這個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)復(fù)雜得多。
然而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)比較容易理解簡(jiǎn)單的相關(guān)性：例如一個(gè)詞和另一個(gè)詞總是一起出現(xiàn)稼病，兩個(gè)詞應(yīng)該有關(guān)系选侨；而無(wú)法表達(dá)復(fù)雜的相關(guān)性。并且統(tǒng)計(jì)方法的公式往往非常復(fù)雜然走，為了簡(jiǎn)化計(jì)算援制，常常做出各種獨(dú)立性的假設(shè)，來(lái)降低公式的計(jì)算難度芍瑞，然而現(xiàn)實(shí)生活中晨仑，具有獨(dú)立性的事件是相對(duì)較少的。
5模擬大腦的工作方式
于是人類(lèi)開(kāi)始從機(jī)器的世界，反思人類(lèi)的世界是怎么工作的洪己。
人類(lèi)的腦子里面不是存儲(chǔ)著大量的規(guī)則妥凳，也不是記錄著大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)神經(jīng)元的觸發(fā)實(shí)現(xiàn)的答捕，每個(gè)神經(jīng)元有從其它神經(jīng)元的輸入逝钥，當(dāng)接收到輸入時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)輸出來(lái)刺激其它神經(jīng)元拱镐。于是大量的神經(jīng)元相互反應(yīng)艘款，最終形成各種輸出的結(jié)果。
例如當(dāng)人們看到美女瞳孔會(huì)放大痢站，絕不是大腦根據(jù)身材比例進(jìn)行規(guī)則判斷磷箕，也不是將人生中看過(guò)的所有的美女都統(tǒng)計(jì)一遍，而是神經(jīng)元從視網(wǎng)膜觸發(fā)到大腦再回到瞳孔阵难。在這個(gè)過(guò)程中岳枷，其實(shí)很難總結(jié)出每個(gè)神經(jīng)元對(duì)最終的結(jié)果起到了哪些作用，反正就是起作用了呜叫。
于是人們開(kāi)始用一個(gè)數(shù)學(xué)單元模擬神經(jīng)元空繁。
這個(gè)神經(jīng)元有輸入，有輸出朱庆，輸入和輸出之間通過(guò)一個(gè)公式來(lái)表示盛泡，輸入根據(jù)重要程度不同(權(quán)重)，影響著輸出娱颊。
于是將n個(gè)神經(jīng)元通過(guò)像一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起傲诵。n這個(gè)數(shù)字可以很大很大，所有的神經(jīng)元可以分成很多列箱硕，每一列很多個(gè)排列起來(lái)拴竹。每個(gè)神經(jīng)元對(duì)于輸入的權(quán)重可以都不相同，從而每個(gè)神經(jīng)元的公式也不相同剧罩。當(dāng)人們從這張網(wǎng)絡(luò)中輸入一個(gè)東西的時(shí)候栓拜，希望輸出一個(gè)對(duì)人類(lèi)來(lái)講正確的結(jié)果。
例如上面的例子惠昔，輸入一個(gè)寫(xiě)著2的圖片幕与，輸出的列表里面第二個(gè)數(shù)字最大，其實(shí)從機(jī)器來(lái)講镇防，它既不知道輸入的這個(gè)圖片寫(xiě)的是2啦鸣，也不知道輸出的這一系列數(shù)字的意義，沒(méi)關(guān)系来氧，人知道意義就可以了赏陵。正如對(duì)于神經(jīng)元來(lái)說(shuō)饼齿，他們既不知道視網(wǎng)膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚蝙搔，反正看到美女缕溉，瞳孔放大了，就可以了吃型。
對(duì)于任何一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)证鸥，誰(shuí)也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個(gè)數(shù)字最大勤晚，要保證這個(gè)結(jié)果枉层，需要訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類(lèi)很多年進(jìn)化的結(jié)果赐写。學(xué)習(xí)的過(guò)程就是鸟蜡，輸入大量的圖片，如果結(jié)果不是想要的結(jié)果挺邀，則進(jìn)行調(diào)整揉忘。
如何調(diào)整呢？就是每個(gè)神經(jīng)元的每個(gè)權(quán)重都向目標(biāo)進(jìn)行微調(diào)端铛，由于神經(jīng)元和權(quán)重實(shí)在是太多了泣矛，所以整張網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果很難表現(xiàn)出非此即彼的結(jié)果，而是向著結(jié)果微微地進(jìn)步禾蚕，最終能夠達(dá)到目標(biāo)結(jié)果您朽。
當(dāng)然，這些調(diào)整的策略還是非常有技巧的换淆，需要算法的高手來(lái)仔細(xì)的調(diào)整哗总。正如人類(lèi)見(jiàn)到美女，瞳孔一開(kāi)始沒(méi)有放大到能看清楚倍试，于是美女跟別人跑了讯屈，下次學(xué)習(xí)的結(jié)果是瞳孔放大一點(diǎn)點(diǎn)，而不是放大鼻孔易猫。
6沒(méi)道理但做得到
聽(tīng)起來(lái)也沒(méi)有那么有道理耻煤，但的確能做到具壮，就是這么任性准颓！
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍性定理是這樣說(shuō)的，假設(shè)某個(gè)人給你某種復(fù)雜奇特的函數(shù)棺妓，f(x)：
不管這個(gè)函數(shù)是什么樣的攘已，總會(huì)確保有個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)θ魏慰赡艿妮斎離，其值f(x)（或者某個(gè)能夠準(zhǔn)確的近似）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出怜跑。
如果在函數(shù)代表著規(guī)律样勃，也意味著這個(gè)規(guī)律無(wú)論多么奇妙吠勘，多么不能理解，都是能通過(guò)大量的神經(jīng)元峡眶，通過(guò)大量權(quán)重的調(diào)整剧防，表示出來(lái)的。
7人工智能的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋
這讓我想到了經(jīng)濟(jì)學(xué)辫樱，于是比較容易理解了峭拘。
我們把每個(gè)神經(jīng)元當(dāng)成社會(huì)中從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的個(gè)體。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)狮暑，每個(gè)神經(jīng)元對(duì)于社會(huì)的輸入鸡挠，都有權(quán)重的調(diào)整，做出相應(yīng)的輸出搬男，比如工資漲了拣展、菜價(jià)漲了、股票跌了缔逛，我應(yīng)該怎么辦备埃、怎么花自己的錢(qián)。這里面沒(méi)有規(guī)律么译株？肯定有瓜喇，但是具體什么規(guī)律呢？很難說(shuō)清楚歉糜。
基于專(zhuān)家系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)屬于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)乘寒。整個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的表示不希望通過(guò)每個(gè)經(jīng)濟(jì)個(gè)體的獨(dú)立決策表現(xiàn)出來(lái)，而是希望通過(guò)專(zhuān)家的高屋建瓴和遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)總結(jié)出來(lái)匪补。但專(zhuān)家永遠(yuǎn)不可能知道哪個(gè)城市的哪個(gè)街道缺少一個(gè)賣(mài)甜豆腐腦的伞辛。
于是專(zhuān)家說(shuō)應(yīng)該產(chǎn)多少鋼鐵、產(chǎn)多少饅頭夯缺，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距蚤氏，就算整個(gè)計(jì)劃書(shū)寫(xiě)個(gè)幾百頁(yè)，也無(wú)法表達(dá)隱藏在人民生活中的小規(guī)律踊兜。
基于統(tǒng)計(jì)的宏觀調(diào)控就靠譜多了竿滨，每年統(tǒng)計(jì)局都會(huì)統(tǒng)計(jì)整個(gè)社會(huì)的就業(yè)率、通脹率捏境、GDP等指標(biāo)于游。這些指標(biāo)往往代表著很多內(nèi)在規(guī)律，雖然不能精確表達(dá)垫言，但是相對(duì)靠譜贰剥。
然而基于統(tǒng)計(jì)的規(guī)律總結(jié)表達(dá)相對(duì)比較粗糙。比如經(jīng)濟(jì)學(xué)家看到這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)筷频，可以總結(jié)出長(zhǎng)期來(lái)看房?jī)r(jià)是漲還是跌蚌成、股票長(zhǎng)期來(lái)看是漲還是跌前痘。例如，如果經(jīng)濟(jì)總體上揚(yáng)担忧，房?jī)r(jià)和股票應(yīng)該都是漲的芹缔。但基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無(wú)法總結(jié)出股票瓶盛，物價(jià)的微小波動(dòng)規(guī)律乖菱。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)才是對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)律最最準(zhǔn)確的表達(dá)，每個(gè)人對(duì)于自己在社會(huì)中的輸入進(jìn)行各自的調(diào)整蓬网，并且調(diào)整同樣會(huì)作為輸入反饋到社會(huì)中窒所。想象一下股市行情細(xì)微的波動(dòng)曲線(xiàn)，正是每個(gè)獨(dú)立的個(gè)體各自不斷交易的結(jié)果帆锋，沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)律可循吵取。
而每個(gè)人根據(jù)整個(gè)社會(huì)的輸入進(jìn)行獨(dú)立決策，當(dāng)某些因素經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練锯厢，也會(huì)形成宏觀上統(tǒng)計(jì)性的規(guī)律皮官，這也就是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)所能看到的。例如每次貨幣大量發(fā)行实辑，最后房?jī)r(jià)都會(huì)上漲捺氢，多次訓(xùn)練后，人們也就都學(xué)會(huì)了剪撬。
8人工智能需要大數(shù)據(jù)
然而摄乒，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含這么多的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)又包含非常多的參數(shù)残黑，整個(gè)參數(shù)量實(shí)在是太大了馍佑，需要的計(jì)算量實(shí)在太大。但沒(méi)有關(guān)系梨水，我們有大數(shù)據(jù)平臺(tái)拭荤，可以匯聚多臺(tái)機(jī)器的力量一起來(lái)計(jì)算，就能在有限的時(shí)間內(nèi)得到想要的結(jié)果疫诽。
人工智能可以做的事情非常多舅世，例如可以鑒別垃圾郵件、鑒別黃色暴力文字和圖片等奇徒。這也是經(jīng)歷了三個(gè)階段的：
- 第一個(gè)階段依賴(lài)于關(guān)鍵詞黑白名單和過(guò)濾技術(shù)雏亚，包含哪些詞就是黃色或者暴力的文字。隨著這個(gè)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言越來(lái)越多逼龟，詞也不斷地變化评凝，不斷地更新這個(gè)詞庫(kù)就有點(diǎn)顧不過(guò)來(lái)追葡。
- 第二個(gè)階段時(shí)腺律，基于一些新的算法奕短，比如說(shuō)貝葉斯過(guò)濾等，你不用管貝葉斯算法是什么匀钧，但是這個(gè)名字你應(yīng)該聽(tīng)過(guò)翎碑，這個(gè)一個(gè)基于概率的算法。
- 第三個(gè)階段就是基于大數(shù)據(jù)和人工智能之斯，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的用戶(hù)畫(huà)像和文本理解和圖像理解日杈。
由于人工智能算法多是依賴(lài)于大量的數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)往往需要面向某個(gè)特定的領(lǐng)域(例如電商佑刷，郵箱)進(jìn)行長(zhǎng)期的積累莉擒，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，就算有人工智能算法也白搭瘫絮，所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一樣涨冀，將人工智能程序給某個(gè)客戶(hù)安裝一套，讓客戶(hù)去用麦萤。因?yàn)榻o某個(gè)客戶(hù)單獨(dú)安裝一套鹿鳖，客戶(hù)沒(méi)有相關(guān)的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，結(jié)果往往是很差的壮莹。
但云計(jì)算廠(chǎng)商往往是積累了大量數(shù)據(jù)的翅帜，于是就在云計(jì)算廠(chǎng)商里面安裝一套，暴露一個(gè)服務(wù)接口命满，比如您想鑒別一個(gè)文本是不是涉及黃色和暴力涝滴，直接用這個(gè)在線(xiàn)服務(wù)就可以了。這種形勢(shì)的服務(wù)胶台，在云計(jì)算里面稱(chēng)為軟件即服務(wù)狭莱，SaaS (Software AS A Service)
于是工智能程序作為SaaS平臺(tái)進(jìn)入了云計(jì)算。
五概作、基于三者關(guān)系的美好生活
終于云計(jì)算的三兄弟湊齊了腋妙，分別是IaaS、PaaS和SaaS讯榕。所以一般在一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)上骤素，云、大數(shù)據(jù)愚屁、人工智能都能找得到济竹。一個(gè)大數(shù)據(jù)公司，積累了大量的數(shù)據(jù)霎槐，會(huì)使用一些人工智能的算法提供一些服務(wù)送浊；一個(gè)人工智能公司，也不可能沒(méi)有大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐丘跌。
所以袭景，當(dāng)云計(jì)算唁桩、大數(shù)據(jù)、人工智能這樣整合起來(lái)耸棒，便完成了相遇荒澡、相識(shí)、相知的過(guò)程与殃。
