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众柴网络企力火云市场说当下最火的概念云计算、大数据、人工智能AI、5G

企力火云市场本周来和大家聊一下当时当下最火的四个概念,他们之间的出身先后以及彼此之间的相互作用,这四个概念作用在一起预计颠覆全球很多工作岗位,和生活方式。

“云计算”这个词,相信大家都非常熟悉。作为信息科技发展的主流趋势,它频繁地出现在我们的眼前。对于初学者来说,理解这些概念的具体含义并不是一件容易的事情。

一、什么是云计算

以前电脑被发明的时候,还没有网络,每个电脑(PC),就是一个单机。

这台单机,包括CPU、内存、硬盘、显卡等硬件。用户在单机上,安装操作系统和应用软件,完成自己的工作。

后来,有了网络(Network),单机与单机之间,可以交换信息,协同工作。

再后来,单机性能越来越强,就有了服务器(Server)。人们发现,可以把一些服务器集中起来,放在机房里,然后让用户通过网络,去访问和使用机房里的计算机资源。

再再后来,小型网络变成了大型网络,就有了互联网(Internet)。小型机房变成了大型机房,就有了IDC(Internet Data Center,互联网数据中心)。

当越来越多的计算机资源和应用服务(Application,例如看网页,下电影)被集中起来,就变成了——“云计算(Cloud Computing)”。无数的大型机房,就成了“云端”。

云计算

是不是觉得太简单?别急,开始深入。

云计算的道理是简单的,说白了,就是把计算机资源集中起来,放在网络上。但是,云计算的实现方式,就非常复杂了。

举个例子,如果你只是在公司小机房摆了一个服务器,开个FTP下载服务,然后用于几个同事之间的电影分享,当然是很简单的。

如果是“双11”的淘宝购物节,全球几十亿用户访问阿里巴巴的淘宝网站,单日几十PB(1PB=1024TB=1024×1024GB)的访问量,每秒几百GB的流量……这个,就不是几根网线几台服务器能解决的了。

这时,需要设计一个超大容量、超高并发(同时访问)、超快速度、超强安全的云计算系统,才能满足业务平稳运行的要求。

这才是云计算的复杂之处。

刚才说了,我们把计算机资源放在云端。这个计算机资源,实际上分为好几种层次:

第一层次,是最底层的硬件资源,主要包括CPU(计算资源),硬盘(存储资源),还有网卡(网络资源)等。

第二层次,要高级一些,我不打算直接使用CPU、硬盘、网卡,我希望你把操作系统(例如Windows、Linux)装好,把数据库软件装好,我再来使用。

第三层次,更高级一些,你不但要装好操作系统这些基本的,还要把具体的应用软件装好,例如FTP服务端软件、在线视频服务端软件等,我可以直接使用服务。

这三种层次,就是大家经常听到的IaaS、Paas、SaaS。

SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务)

PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务)

IaaS: Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务)

再补一张图,可能更直观:

目前主流的云计算服务提供商,例如亚马逊AWS、阿里云、华为云、企力火云市场、腾讯云,说白了,都是为大家提供以上三个层次的云资源。

云计算的私有与公有

云计算大致分两种,一个是私有云,一个是公有云,还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云,我们暂且不说这个。私有云就是把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面,使用私有云的用户往往很有钱,自己买地建机房,自己买服务器,然后让云厂商部署在自己这里,Vmware后来除了虚拟化,也推出了云计算的产品,并且在私有云市场赚的盆满钵满。所谓公有云就是虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的,用户不需要很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。

什么是开源什么是闭源?

这个世界上还是有很多有情怀的人的,尤其是程序员里面,有情怀的人喜欢做一件什么事情呢?开源。这个世界上很多软件都是有闭源就有开源,源就是源代码。就是说某个软件做的好,所有人都爱用,这个软件的代码呢,我封闭起来只有我公司知道,其他人不知道,如果其他人想用这个软件,就要付我钱,这就叫闭源。但是世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去。大牛们觉得,这个技术你会我也会,你能开发出来,我也能,我开发出来就是不收钱,把代码拿出来分享给大家,全世界谁用都可以,所有的人都可以享受到好处,这个叫做开源。

比如最近蒂姆·伯纳斯·李就是个非常有情怀的人,2017年,他因“发明万维网、第一个浏览器和使万维网得以扩展的基本协议和算法”而获得2016年度的图灵奖。图灵奖就是计算机界的诺贝尔奖。然而他最令人敬佩的是,他将万维网,也就是我们常见的www的技术无偿贡献给全世界免费使用。我们现在在网上的所有行为都应该感谢他的功劳,如果他将这个技术拿来收钱,应该和比尔盖茨差不多有钱。

例如在闭源的世界里有windows,大家用windows都得给微软付钱,开源的世界里面就出现了Linux。比尔盖茨靠windows,Office这些闭源的软件赚了很多钱,称为世界首富,就有大牛开发了另外一种操作系统Linux。很多人可能没有听说过Linux,很多后台的服务器上跑的程序都是Linux上的,比如大家享受双十一,支撑双十一抢购的系统,无论是淘宝,京东,考拉,都是跑在Linux上的。

再如有apple就有安卓。apple市值很高,但是苹果系统的代码我们是看不到的。于是就有大牛写了安卓手机操作系统。所以大家可以看到几乎所有的其他手机厂商,里面都装安卓系统,因为苹果系统不开源,而安卓系统大家都可以用。

什么是虚拟化?

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,每个客户都只能看到自己虚的那一小块,其实每个客户用的是整个大的设备上其中的一小块。虚拟化的技术能使得不同的客户的电脑看起来是隔离的,我看着好像这块盘就是我的,你看这呢这块盘就是你的,实际情况可能我这个10G和您这个10G是落在同样一个很大很大的这个存储上的。

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。

这个空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。

二、大数据拥抱云计算

在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?

数据不大也包含智慧

一开始这个大数据并不大,你想象原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们80后小时候,信息量没有那么大,也就看看书,看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字啊,如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。

首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型,一种叫结构化的数据,一种叫非结构化的数据,还有一种叫半结构化的数据。什么叫结构化的数据呢?叫有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。现在越来越多的就是非结构化的数据,就是不定长,无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了,例如语音,视频都是非结构化的数据。半结构化数据是一些xml或者html的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。

大数据时代,众人拾柴火焰高

当数据量很小的时候,很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题的时候,就想怎么办呢?要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。

对于数据的收集,对于IoT来讲,外面部署这成千上万的检测设备,将大量的温度,适度,监控,电力等等数据统统收集上来,对于互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来,这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。

对于数据的传输,一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。

对于数据的存储,一台机器的文件系统肯定是放不下了,所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。

再如数据的分析,可能需要对大量的数据做分解,统计,汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完,于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序,相当于1024G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但是并行处理209秒就完成了。

所以说大数据平台,什么叫做大数据,说白了就是一台机器干不完,大家一起干。

三、人工智能拥抱大数据

虽说有了大数据,人的欲望总是这个不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西,想要什么东西我一搜就出来了。但是也存在这样的情况,我想要的东西不会搜,表达不出来,搜索出来的又不是我想要的。例如音乐软件里面推荐一首歌,这首歌我没听过,当然不知道名字,也没法搜,但是软件推荐给我,我的确喜欢,这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用的时候,会发现机器知道我想要什么,而不是说当我想要的时候,去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我,这就有点人工智能的意思了。

人们很早就在想这个事情了。最早的时候,人们想象,如果要是有一堵墙,墙后面是个机器,我给它说话,它就给我回应,我如果感觉不出它那边是人还是机器,那它就真的是一个人工智能的东西了。

然而神经网络包含这么多的节点,每个节点包含非常多的参数,整个参数量实在是太大了,需要的计算量实在太大,但是没有关系啊,我们有大数据平台,可以汇聚多台机器的力量一起来计算,才能在有限的时间内得到想要的结果。

人工智能可以做的事情非常多,例如可以鉴别垃圾邮件,鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段的。第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术,包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多,词也不断的变化,不断的更新这个词库就有点顾不过来。第二个阶段时,基于一些新的算法,比如说贝叶斯过滤等,你不用管贝叶斯算法是什么,但是这个名字你应该听过,这个一个基于概率的算法。第三个阶段就是基于大数据和人工智能,进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。

由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的,这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商,邮箱)进行长期的积累,如果没有数据,就算有人工智能算法也白搭,所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一样,将人工智能程序给某个客户安装一套让客户去用,因为给某个客户单独安装一套,客户没有相关的数据做训练,结果往往是很差的。但是云计算厂商往往是积累了大量数据的,于是就在云计算厂商里面安装一套,暴露一个服务接口,比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力,直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务,在云计算里面称为软件即服务,SaaS (Software AS A Service)

终于云计算的三兄弟凑齐了,分别是IaaS,PaaS和SaaS,所以一般在一个云计算平台上,云,大数据,人工智能都能找得到。对一个大数据公司,积累了大量的数据,也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司,也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算,大数据,人工智能就这样整合起来,完成了相遇,相识,相知。

四、最后5G让人工智能加速,实现物联网


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