云计算

AI、大数据与云计算之间的关系,我们应该怎样理解?

说到AI,总是不可避免的联想到大数据与云计算,这三者可谓相辅相成,唯有全部结合起来,才有可能成为真正的人工智能。当然,本文只是以一个普通人的视角来探寻这三者之间的联系。

一句话概括AI、大数据与云计算

简单来说,AI是基于计算机软硬件,通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术。

而云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源打包成云端,为客户提供相关的按使用量付费的模式。

大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来,用以分析发现数据背后相关关系的信息资产。

从上面简单一句话的解释来看,就可以发现三者之间都有着一丝隐秘的关联。大数据便是AI智能化程度升级和进化的基础,拥有大数据,AI才能够不断的进行模拟演练,不断向着真正的人工智能靠拢。

三者存在紧密相关的联系

比如谷歌的AlphaGo就是这么一个典型的例子,通过大数据中的无数棋谱加以学习,才能够在后面进化到打败人类围棋高手的程度。

大数据与云计算则是原料与机器之间的关系,光有大数据,那么就只是一堆单纯的数据而已,而有了云计算,则可以对这些数据进行分析,变成有用的信息。

云计算对传统软件工程的影响

回顾软件技术发展的历史,最明显的趋势是软件变得越来越复杂,计算越来越繁琐,存储和处理的信息越来越多,软件危机就是用户对于软件功能的要求太多,以至于超过了软件技术能够满足的程度,从而使得软件产品在原有基础上不断改动增需,软件变得越来越复杂,以至于开发组织越来越难。从最初的机器指令开始发展到面向对象再到如今新兴的云计算,目的都是让软件开发变得越来越简单,越来越能迎合用户的要求。

要说云计算对软件工程的影响,首先来了解了解云计算。云计算,用最简单的一句话来解释就是“客户端将运算任务交给服务器(云端),服务器运算完成之后,再将运算结果交还给客户端”。具体说,就是客户端(这里的客户端可以是个人也可以是企业)在某种情况下,本地的资源不足以支持要进行的运算,就运用线上已有的成熟的资源和数据来为自己完成自己的需求。这样的模式有三个好处,第一,由于不受本地资源的限制,客户端可以有更广阔的资源库,可以说享有现有的所有种类的资源。第二,对于做云计算的企业来说伸缩性更好,如果市场需求大则投入更多,反之减少投入。第三,pay as you go,也就是你取多少付多少,再也不用想为了一个简简单单的事情而专门买一个服务器。这里对云计算也就不再做深究,理解云计算的基本原理和特征即可。

并行计算、分布式计算、集群计算和云计算,大科谱!

1. 并行计算(Parallel Computing)

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理起来比任务并行简单。

空间上的并行导致两类并行机的产生,按照Michael Flynn(费林分类法)的说法分为单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD),而常用的串行机也称为单指令流单数据流(SISD)。MIMD类的机器又可分为常见的五类:并行向量处理机(PVP)、对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、工作站机群(COW)、分布式共享存储处理机(DSM)。

人工智能和物联网发展推动云计算进入3.0时代

“互联网+”加速了云计算的普及,目前约有 80% 的企业用户将其IT系统运行在云中。与此同时,人工智能和物联网的发展,带动了海量终端以及海量数据交互分析的需求,进一步加速了云计算市场和技术格局的改变。

目前云计算的演进过程可以分为三个阶段

• 第一阶段,中小企业通过云计算实现从“无”到“有”的IT功能

• 第二阶段,云计算成为企业级用户IT核心应用的补充资源

• 第三阶段,在原生应用、人工智能和物联网驱动下,云计算成为企业IT的核心资源

当前,大多数企业正处于云计算的第二阶段,越来越多的企业开始选择将业务部署上云。

大数据、人工智能、物联网等新技术的快速发展,推动着云计算与边缘计算在架构和技术上的融合,以满足高性能计算、大数据分析的需求,以及智能终端对数据的快速采集、实时分析,最大限度地挖掘企业的业务创新能力和发展潜力。通过对云计算的持续演进,企业不仅能得到阶段性的云投资回报,还能获得不断升级云计算的能力、云和边缘技术融合的能力,以及通过云生态圈和云平台提供云服务的能力。

云计算的三层发展趋势浅析

2017年是云计算的收获期,在这一年,云计算被深入应用到各个行业及领域,同时,在云计算的IaaS、PaaS和SaaS三个层面,也分别有一些新的趋势透露出来。

在IaaS领域,无论是国内还是全球公有云市场,大企业的群雄逐鹿局面都已经出现,尽管一些初创云计算公司凭借自身的灵活与技术特色圈粉不少,但随着时间推移,传统科技和零售巨头们也开始盯上这块市场蛋糕,凭借自身强大的资源整合能力以及大规模的技术研发投入,对中小企业形成强势挤压。这样一来,整个云服务市场或许将在2018年迎来规模性洗牌,仅少数几家机构有望脱颖而出,并持续壮大。

而PaaS领域,一直遭受最早兴起的SaaS企业和后来居上的IaaS企业两面“夹击”,在很长一段时间都不温不火。得益于云计算的广泛普及,很多企业都开始采用IaaS和SaaS,但也面临一个如何将两者更好统一的问题,这时PaaS作为承上启下的中间层,其地位和作用便自然凸显。进而,促使PaaS领域的众多细分市场(OpenStack、容器、微服务、DevOps开发等)陆续崛起,并呈现出更加迅猛的发展态势。

云时代,如何才能有效解决云计算安全问题!

云计算已经急剧的改变了我们关于基础架构、软件发行和开发模型的一些已有观点。它的出现是革命性的进步,因为它整合了网格计算中的一些元素、效用计算、以及自主计算。随着云计算的普及,由于一些未知的威胁随之引入,信息安全就越来越重要了。

云计算是一个革新的信息系统架构,该架构应用越来越广泛,它要求我们重新理解一些传统的计算机相关概念。

随着云计算的普及,它所产生的安全问题受到越来越多的关注。传统的一些防御机制已经失效,需要引入新的安全措施。最近几年,云服务出现了很多安全事故。比如,谷歌在2009年三月份泄露了大量的文档;微软的Azure平台宕机22小时;2011的四月份,亚马逊的EC2服务崩溃,影响甚大。从这些例子我们可以发现,云计算由于其多租户的特性,发生安全事故会造成严重的影响。所以,解决云计算的安全问题就显得尤为重要。

1 云计算安全性

1.1 信任

边缘计算推动AI发展,未来能摆脱云计算吗?

的确,现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度,我们也不可否认,人工智能背后所依靠的就是云计算平台的强大支撑,很多AI的具体需要依靠云计算平台当中边缘计算去完成,但是,现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面。

不管是从现在的国家政策扶持方面,还是企业在业务应用推动等方面,我们都可以看到人工智能现在到底有多火,根据权威市场分析机构的研究数据表明,在未来,全球人工智能市场规模年均增长率达到15%。到2030年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元。如此庞大的一个市场规模足以让越来越多的企业投身其中。

到底什么是边缘计算?

正是因为边缘计算对于人工智能以及对于云服务的重要意义,我们才更要清楚的了解到底什么才是边缘计算。所谓的边缘计算就是在靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术。

边缘计算和雾计算如何改变IoT的应用方式

本文将会介绍边缘计算是什么,在2018年的涨势如何,以及业界应该给予它怎样的关注。

边缘计算:远离核心的移动计算

从根本上来讲,边缘计算是智能和计算从云网络中的集中式数据服务器到网络边缘硬件的移动,传感器不是在某个位置收集数据,然后将数据发送回中央服务器进行处理,而是在本地可用的硬件上对数据进行处理,只把处理结果发送到云端,以便确保信息的即时可用性并进行操作,而不需要进一步对数据加以处理。

将计算迁移到边缘具备以下几个优势,能够促进更理想的计算:
• 能够近乎实时地处理数据
• 处理的数据可以从各个边缘节点并行收集
• 消除了在带宽有限的网络上发送原始数据的负担
• 消除计算量大的原始数据对数据中心的压力
• 降低云网络从数据中获得信息的依赖性
• 可以帮助管理在本地处理而不是共享的敏感数据

边缘计算的出现绝对归功于云计算的可用性和广泛应用,以及越来越易于访问的经济试用的物联网解决方案。有很多易于定制和可访问的SoC,例如Raspberry Pi,使得边缘计算更加可行。

有分析机构预测到2022年边缘计算将成为一个价值67.2亿美元的产业,年增长率为35.4%。

带你通俗解读云计算到底是什么?

本文,我们不谈那些云计算专业难懂的话题,我们用一些简单易懂的辞藻来和大家聊聊云计算市场的一些具体情况,以及云计算技术究竟与我们的工作和生活有何联系。

我们都知道,现在国内运营的公有云服务平台大概有这么几家:亚马逊AWS、微软Azure还有阿里云几大公有云巨头,我们感受云服务带给我们便捷的同时,不免也会有很多的困惑和不解。

究竟什么是云?

一类用户人为具备分布式存储、虚拟化等技术和服务的云才能够被称之为云计算服务,还有另外一类用户认为购买几台几百块钱的NAS,搭建一个几人团队能够使用的内部存储平台也能够被称为云服务。
那么这两种观点究竟谁对谁错呢?

其实都没错。历史上已经有不下于一百种的定义,影响力较大的是NIST(美国国家标准与技术研究院)的定义:云计算是一种模型。

它可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如网络、服务器、存储、应用及服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。

物联网学习干货:全面解析工业4.0和云计算、大数据

数据驱动下的制造业,工业4.0是一个社会变革维度的概念,产生链将以数据为维度进行重新划分,大数据和云计算技术对制造业的影响越来越重。

【工业4.0】

工业4.0是在现代智能机器人、传感器、数据存储和计算能力实现突破的条件下,通过工业互联网将供应链、生产过程和仓储物流智能连接,从而实现智能生产的“四化”:供应和仓储成本较小化,生产过程自动化,需求相应速度较大化和产品个性化。

在4.0时代,不仅制造环节的人工将得到节省(机器人为主体的自动化生产连线),前端供应链管理、生产计划(互联网接入,实施管理订单)、后端仓储物流管理(WMS+自动化立体仓库)都将实现无人化以及较低的渠道库存和物流成本。

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