2024年，终于有大佬能把云计算、大数据和人工智能讲得明明白白了
人们在IaaS平台之上又加了一层，用于管理资源以上的应用弹性的问题，这一层通常称为**PaaS（Platform As A Service）。**这一层往往比力难理解，大致分两部门：一部门笔者称为“你本身的应用主动安装”，一部门笔者称为“通用的应用不消安装”。[*] **本身的应用主动安装：**比如电商应用是你本身开辟的，除了你本身，其他人是不知道怎么安装的。像电商应用，安装时须要配置付出宝大概微信的账号，才能使别人在你的电商上买东西时，付的钱是打到你的账户内里的，除了你，谁也不知道。所以安装的过程平台帮不了忙，但能够帮你做得主动化，你须要做一些工作，将本身的配置信息融入到主动化的安装过程中方可。比如上面的例子，双十一新创建出来的90台机器是空的，如果能够提供一个工具，能够主动在这新的90台机器上将电商应用安装好，就能够实现应用层面的真正弹性。比方Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary都可以干这件事变，最新的容器技术Docker能更好的干这件事变。
[*] **通用的应用不消安装：**所谓通用的应用，一样平常指一些复杂性比力高，但大家都在用的，比方数据库。几乎全部的应用都会用数据库，但数据库软件是尺度的，固然安装和维护比力复杂，但无论谁安装都是一样。如许的应用可以变成尺度的PaaS层的应用放在云平台的界面上。当用户须要一个数据库时，一点就出来了，用户就可以直接用了。有人问，既然谁安装都一个样，那我本身来好了，不须要费钱在云平台上买。固然不是，数据库是一个非常难的东西，光Oracle这家公司，靠数据库就能赚这么多钱。买Oracle也是要花许多钱的。
然而大多数云平台会提供MySQL如许的开源数据库，又是开源，钱不须要花这么多了。但维护这个数据库，却须要专门招一个很大的团队，如果这个数据库能够优化到能够支撑双十一，也不是一年两年能够搞定的。
比如您是一个做单车的，固然没须要招一个非常大的数据库团队来干这件事变，成本太高了，应该交给云平台来做这件事变，专业的事变专业的人来做，云平台专门养了几百人维护这套系统，您只要专注于您的单车应用就可以了。
要么是主动部署，要么是不消部署，总的来说就是应用层你也要少操心，这就是PaaS层的告急作用。
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虽说脚本的方式能够解决本身的应用的部署问题，然而不同的情况千差万别，一个脚本往往在一个情况上运行正确，到另一个情况就不正确了。
而容器是能更好地解决这个问题。
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容器是 Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的头脑就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点：一是封装，二是尺度。
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在没有集装箱的期间，假设将货物从 A运到 B，中间要经过三个船埠、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆得七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱时，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
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有了集装箱以后，全部的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船时，一个箱子团体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不消登陆长时间延误了。
这是集装箱“封装”、“尺度”两大特点在生存中的应用。
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那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱。首先要有个封闭的情况，将货物封装起来，让货物之间互不干扰、互相隔离，如许装货卸货才方便。好在 Ubuntu中的LXC技术早就能做到这一点。
封闭的情况主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为 Namespace，也即每个 Namespace中的应用看到的是不同的 IP地点、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为 Cgroups，也即明明整台机器有许多的 CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部门。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那一刻，将集装箱的状态生存下来，就像孙悟空说：“定”，集装箱内里就定在了那一刻，然后将这一刻的状态生存成一系列文件。这些文件的格式是尺度的，谁看到这些文件都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器运行的过程。
有了容器，使得 PaaS层对于用户自身应用的主动部署变得快速而优雅。
三、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？
1数据不大也包罗智慧
一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？如今大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时间，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？如果你不在一个多数会，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内里的数据，就分三种范例，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。
[*] **结构化的数据：**即有固定格式和有限长度的数据。比方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。
[*] **非结构化的数据：**如今非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，比方网页，有时间非常长，有时间几句话就没了；比方语音，视频都黑白结构化的数据。
[*] **半结构化数据：**是一些XML大概HTML的格式的，不从事技术的大概不相识，但也没有关系。
其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处置惩罚。比方你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据内里包罗一个很告急的东西，叫做信息（Information）。
数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包罗许多规律，我们须要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变运气。信息是许多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的将来，有人看到了直播的将来，所以人家就牛 须要zi料+ 绿色徽【vip1024b】
了。如果你没有从信息中提取出知识，每天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。
有了知识，然后使用这些知识去应用于实战，有的人会做得非常好，这个东西叫做智慧（Intelligence）。有知识并不一定有智慧，比方好多学者很有知识，已经发生的事变可以从各个角度分析得头头是道，但一到实干就歇菜，并不能转化成为智慧。而许多的创业家之所以伟大，就是通过获得的知识应用于实践，末了做了很大的交易。
所以数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。
最终的阶段是许多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。比方让用户看视频的时间旁边弹出广告，恰好是他想买的东西；再如让用户听音乐时，别的保举一些他非常想听的其他音乐。
用户在我的应用大概网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用内里不可自拔，上了我的网就不想离开，手不绝所在、不绝地买。
许多人说双十一我都想断网了，我老婆在上面不停地买买买，买了A又保举B，老婆大人说，“哎呀，B也是我喜欢的啊，老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛，这么有智慧，比我还相识我老婆，这件事变是怎么做到的呢？
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2数据如何升华为智慧
数据的处置惩罚分几个步骤，完成了才末了会有智慧。
**第一个步骤叫数据的收集。**首先得有数据，数据的收集有两个方式：
[*] 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取大概爬取。比方搜索引擎就是这么做的：它把网上的全部的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时间，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司内里？就是由于他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时间，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。
[*] 第二个方式是推送，有许多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心内里。
**第二个步骤是数据的传输。**一样平常会通过队列方式举行，由于数据量实在是太大了，数据必须经过处置惩罚才会有用。可系统处置惩罚不过来，只好排好队，慢慢处置惩罚。
第三个步骤是数据的存储。如今数据就是金钱，把握了数据就相当于把握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是由于它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以须要存储下来。
**第四个步骤是数据的处置惩罚和分析。**上面存储的数据是原始数据，原始数据多是乱七八糟的，有许多垃圾数据在内里，因而须要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以举行分析，从而对数据举行分类，大概发现数据之间的相互关系，得到知识。
比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据举行分析，发现了男子一样平常买尿布的时间，会同时购买啤酒，如许就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。
**第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。**检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时间，一搜就有了。
别的就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满意人们的要求了，还须要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时间，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢？如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分倒霉，第二天就跌了，这不坑害广大股民么？所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分告急。
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3大数据期间，众人拾柴火焰高
当数据量很小时，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时，怎么办呢？这时就要聚合多台机器的力量，大家同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：**就IoT来讲，表面部署这成千上万的检测装备，将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来；就互联网网页的搜索引擎来讲，须要将整个互联网全部的网页都下载下来。这显然一台机器做不到，须要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部门，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。
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**对于数据的传输：**一个内存内里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，如许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。
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**对于数据的存储：**一台机器的文件系统肯定是放不下的，所以须要一个很大的分布式文件系统来做这件事变，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。
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**对于数据的分析：**大概须要对大量的数据做分解、统计、汇总，一台机器肯定搞不定，处置惩罚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，每台机器处置惩罚一小份，多台机器并行处置惩罚，很快就能算完。比方著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处置惩罚，怎么也要几个小时，但并行处置惩罚209秒就完成了。
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所以说什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，许多不大的公司都须要处置惩罚相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
4大数据须要云计算，云计算须要大数据
说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，须要许多的机器一块做，真的是想什么时间要就什么时间要，想要多少就要多少。
比方大数据分析公司的财政情况，大概一周分析一次，如果要把这一百台机器大概一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能须要计算的时间，把这一千台机器拿出来；不算的时间，让这一千台机器去干别的事变？
谁能做这个事儿呢？只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的机动性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常告急的通用应用。由于大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一样平常人能开辟出来的，也不是一样平常人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。
所以说就像数据库一样，其实还是须要有一帮专业的人来玩这个东西。如今公有云上根本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司须要大数据平台的时间，不须要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
云计算须要大数据，大数据须要云计算，二者就如许联合了。
四、人工智能拥抱大数据
1机器什么时间才能懂人心
虽说有了大数据，人的欲望却不能够满意。虽说在大数据平台内里有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在如许的情况：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。
比方音乐软件保举了一首歌，这首歌我没听过，固然不知道名字，也没法搜。但是软件保举给我，我简直喜欢，这就是搜索做不到的事变。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器内里搜索。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变了。最早的时间，人们想象，要是有一堵墙，墙反面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那里是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。
2让机器学会推理
怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人告急的是什么？人和动物的区别在什么？就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的答复，如许多好？
其实如今人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，比方证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。由于大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很轻易拿机器来举行表达，程序也相对轻易表达。
然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来；你等着，如果我早来；你没来，你等着！这个机器就比力难理解了，但人都懂。所以你和女朋友约会，是不敢迟到的。
3教给机器知识
因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事变，一样平常人大概就做不来了。大概专家可以，比如语言范畴的专家大概财经范畴的专家。
语言范畴和财经范畴知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢？比方语言专家大概会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语反面一定是谓语，谓语反面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不久行了吗？
后来发现这个不可，太难总结了，语言表达变化多端。就拿主谓宾的例子，许多时间在口语内里就省略了谓语，别人问：你谁啊？我答复：我刘超。但你不能规定在语音语义识别时，要求对着机器说尺度的书面语，如许还是不够智能，就像罗永浩在一次演讲中说的那样，每次对着手机，用书面语说：请帮我呼唤某某某，这是一件很尴尬的事变。
人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易乐成，一方面是知识比力难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。由于你本身还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，就是说不出来，又怎么能够通过编程教给计算机呢？
4算了，教不会你本身学吧
于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器本身学习好了。
机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一样平常：
有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语反面的数字是出现的次数）：
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如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
比方取圆周率 3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：
坚强的孩子，
依然前行在路上，
张开翅膀飞向自由，
让雨水安葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？固然，真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂得多。
然而统计学习比力轻易理解简单的相关性：比方一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系；而无法表达复杂的相关性。并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而实际生存中，具有独立性的事件是相对较少的。
5模拟大脑的工作方式
于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
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人类的脑子内里不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从别的神经元的输入，当接收到输入时，会产生一个输出来刺激别的神经元。于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。
比方当人们看到美女瞳孔会放大，绝不是大脑根据身材比例举行规则判定，也不是将人生中看过的全部的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据告急水平不同(权重)，影响着输出。
末了
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