云计算、大数据和人工智能层层剖析

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1、终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。目录、云计算最［初的目标二、云计算不光管资源，也要管应用9三、大数据拥抱云计算14四、人工智能拥抱大数据23一・云计算最初的目标我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储

2、资源三个方面。云计算的本质：资源到架构的全面弹性物理机虚拟化云计算采购不灵活点即可得粒度不灵活可大可小人工调度自动调度>>复用不灵活即创即销规模有限规模巨大运维不灵活界面搞定时间灵活性空间灵活性＞资源弹性管数据中心就像配电脑什么叫计算、网络、存储资源？比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如100M的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司

3、的网络连接配置好。这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如10G之类的;后来即使500G、1T、2T的硬盘也不新鲜了。（1T是1000G）,这就是存储资源。对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？灵活就是想啥时要都有，想要多少都行管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢?举个

4、例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。然而如果去一个云计算的平台上，他要想要这个资源时，只要一点就有了。这种情况下它就能达到两个方面灵活性：•时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就岀来了；•空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个太很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完”也是可以满足的。空间灵活性和时间灵活性,即我

5、们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。物理设备不灵活第一个阶段是物理设备时期。这个时期客户需要一台电脑，我们就买一台放在数据中心里。物理设备当然是越来越牛，例如服务器，内存动不动就是百G内存；例如网络设备，一个端口的带宽就能有几十G甚至上百G;例如存储，在数据中心至少是PB级别的（一个P是1000个T,一个T是1000个G）。然而物理设备不能做到很好的灵活性:•首先是它缺乏时间灵活性。不能够达到想什么时候要就什么时候要。比如买台服务器、买个电脑，都要有采购的时间。如果突然用户告诉某个云厂商，说想要开台电脑，使用物理服务器，当时去采购就很难。与供

6、应商关系好的可能需要一个星期，与供应商关系一般的就可能需要采购一个月。用户等了很久电脑才到位，这时用户还要登录上去慢慢开始部署自己的应用。时间灵活性非常差。•其次是它的空间灵活性也不行。例如上述的用户需要一个很小很小的电脑，但现在哪还有这么小型号的电脑？不能为了满足用户只要一个G的内存是80G硬盘的，就去买一个这么小的机器。但是如果买一个大的，又会因为电脑大，需要向用户多收钱，可用户需要用的只有那么小一点，所以多付钱就很冤。虚拟化灵活多了有人就想办法了。第一个办法就是虚拟化。用户不是只要一个很小的电脑么？数据中心的物理设备都很强大，我可以从物理的CPU、内存、硬盘中虚拟出

7、一小块来给客户，同时也可以虚拟出一小块来给其他客户。每个客户只能看到自己的那一小块，但其实每个客户用的是整个大的设备上的一小块。虚拟化的技术使得不同客户的电脑看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的，你看着这块盘就是你的，但实际情况可能我的这个10G和你的这个10G是落在同样一个很大很大的存储上。而且如果事先物理设备都准备好，虚拟化软件虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台电脑，一点几分钟就出来了，就是这个道理。这样空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。虚拟世界的赚钱与情怀在虚拟化阶段