云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解
物联网大数据云计算人工智能相互关系

物联网大数据云计算人工智能相互关系物联网、大数据、云计算、人工智能相互关系在当今的科技领域,物联网、大数据、云计算和人工智能无疑是最热门的话题。
它们各自有着独特的特点和应用场景,但又相互关联、相互影响,共同推动着科技的进步和社会的发展。
首先,让我们来了解一下物联网。
物联网简单来说,就是将各种设备、物品通过网络连接起来,实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。
从智能家居中的智能家电、智能安防设备,到工业领域的智能传感器、智能生产线,再到交通领域的智能汽车、智能交通系统,物联网的应用无处不在。
这些设备能够实时收集大量的数据,比如温度、湿度、位置、状态等信息。
而大数据,则是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网所产生的海量数据,正是大数据的重要来源之一。
通过对这些数据的分析和挖掘,可以发现隐藏在其中的规律、趋势和价值,为企业决策、社会治理等提供有力的支持。
云计算在这个过程中扮演着重要的角色。
云计算提供了强大的计算能力和存储资源,使得处理和分析物联网产生的海量数据成为可能。
想象一下,如果每个物联网设备都需要自己配备强大的计算和存储能力,那将是多么昂贵和不现实。
而云计算的出现,让这些设备可以将数据上传到云端,由云端的服务器进行处理和分析,大大降低了成本,提高了效率。
同时,云计算还提供了弹性的服务,能够根据实际需求动态调整计算和存储资源,满足不同规模和复杂度的任务。
人工智能则是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
它能够从大数据中学习和提取知识,进而实现智能的决策、预测和控制。
例如,通过对物联网收集的大量交通数据进行分析,人工智能可以预测交通拥堵情况,优化交通信号灯的控制,提高交通效率;在医疗领域,人工智能可以分析患者的病历数据,辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
可以说,物联网是数据的生产者,大数据是数据的载体和资产,云计算是数据处理的基础设施,而人工智能则是数据的价值挖掘者。
云计算大数据

云计算大数据云计算和大数据是当今科技领域中最为热门的话题之一。
随着互联网的快速发展,各行各业都产生了庞大的数据量,而云计算则为大数据提供了强有力的支持。
本文将从云计算和大数据的概念、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、云计算和大数据的概念云计算是一种基于互联网的计算方式,将计算能力、存储资源和应用软件等通过互联网提供给用户。
通过云计算,用户可以根据自身需求快速获取所需的计算资源,无需购买和维护昂贵的硬件设备。
大数据则指的是规模庞大、结构复杂且难以处理的数据集合,其处理和分析需借助计算机技术和算法。
二、云计算与大数据的关系云计算为大数据的存储和处理提供了理想的解决方案。
传统的计算方式无法满足大数据的处理需求,而云计算的弹性计算能力和分布式存储系统则能够轻松应对大数据的挑战。
用户可以将数据存储在云端,并通过云计算平台实现数据的高速处理和实时分析,进而挖掘数据中蕴藏的价值。
三、云计算大数据的应用领域1. 企业管理与决策支持:云计算大数据为企业提供了更准确、全面的信息,帮助企业进行市场预测、产品设计和供应链管理等决策过程。
通过分析大数据,企业可以更好地了解消费者需求,提高产品竞争力。
2. 金融行业:云计算大数据在金融行业的应用十分广泛。
通过分析大数据,银行可以更好地进行风险评估和信用评分,提升贷款审批的效率和准确性。
同时,大数据分析还可用于金融市场预测和股票交易策略的优化。
3. 医疗健康:云计算大数据在医疗健康领域的应用有望提升疾病预防和诊断水平。
通过对大量病例数据的分析,可以发现疾病的规律和趋势,辅助医生进行准确的诊断和治疗。
4. 城市管理:云计算大数据可以帮助城市管理者更好地解决城市交通、环境和能源等方面的问题。
通过分析大数据,可以优化交通流量、改善环境质量,并提升城市的整体运行效率。
五、云计算大数据的未来发展趋势1. 边缘计算:随着物联网技术的发展,越来越多的设备和传感器连接到云端,产生的数据量也越来越大。
3.简述大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能的概念和相互关系。

3.简述⼤数据、云计算、物联⽹、区块链和⼈⼯智能的概念和相互关系。
1、⼤数据称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法透过⽬前主流软件⼯具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极⽬的的资讯。
总的来说就是海量数据集合2、云计算是分布式计算的⼀种,指的是通过⽹络“云”将巨⼤的数据计算处理程序分解成⽆数个⼩程序,然后,通过多部服务器组成的系统进⾏处理和分析这些⼩程序得到结果并返回给⽤户。
云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进⾏计算结果的合并。
通过这项技术,可以在很短的时间内(⼏秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从⽽达到强⼤的⽹络服务。
3、物联⽹是指通过各种信息传感器、、、、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、⼒学、化学、⽣物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的⽹络接⼊,实现物与物、物与⼈的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联⽹是⼀个基于、传统电信⽹等的信息承载体,它让所有能够被独⽴寻址的普通物理对象形成互联互通的⽹络4、区块链是⼀个领域的术语。
从本质上讲,它是⼀个共享数据库,存储于其中的数据或信息,具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。
基于这些特征,奠定了坚实的“信任”基础,创造了可靠的“合作”机制,具有⼴阔的运⽤前景5、⼈⼯智能是是计算机科学的⼀个分⽀领域,致⼒于让机器模拟⼈类思维,从⽽执⾏学习、推理等⼯作。
相互关系:物联⽹是数据的收集基础,通过各种信息传感器和收集器收集信息,统⼀形成了以海量数据组成的⼤数据;⼤数据作为信息载体,为⼈⼯智能提供数据集进⾏分析,以达到能做出正确决策的AI智能系统进⼊⼈们的⽣活;在⼀个这样数据庞⼤并时刻在产⽣数据的时代,数据量的庞⼤让线下计算⽆法实现,只能在云端进⾏存储和计算,并且使⽤分布式计算减少计算量和计算难度。
物联网、云计算、大数据、人工智能

物联网、云计算、大数据、人工智能现代科技领域的几个重要概念物联网、云计算、大数据、人工智能,这四个概念在现代科技领域扮演着举足轻重的角色。
它们相互关联,互相促进,为我们带来了前所未有的便利和创新。
下面将分别从物联网、云计算、大数据和人工智能四个方面来探讨它们在现实生活中所带来的影响和重要性。
一、物联网物联网是指通过互联网络将个体物件相连接,实现物与物之间的信息交互和数据传输的技术体系。
在物联网中,各种设备和传感器可以通过网络进行通信,实现智能化的自动化控制。
物联网的应用已经渗透到各个行业,如智能家居、智能交通、智慧城市等。
物联网的发展为人们的生活带来了更多方便和舒适,提高了生产效率,降低了成本。
例如,智能家居通过物联网技术使得家居设备能够互相连接,实现远程控制和自动化管理。
居民可以通过手机APP控制家里的照明、电器等设备,实现智能化的家居体验。
这不仅提高了家庭生活的便利性,还可以节约能源,提高居民的生活质量。
二、云计算云计算是指将数据和计算资源放在互联网上的各个服务器上,通过网络进行共享和访问的一种计算模式。
云计算为用户提供了基于互联网的弹性计算方式,用户可以根据自身需求随时调整资源的使用量,并通过网络随时访问和管理数据。
云计算的普及使得个人和企业无需购买昂贵的硬件设备,只需租用云服务器即可获得计算能力,降低了成本。
同时,云计算提供了高效的数据存储和处理能力,为企业提供了强大的计算支持,加速了业务发展和创新。
三、大数据大数据是指由传感器、物联网等各种设备产生的庞大数据集合。
这些数据以海量、高速、多样性、即时性等特点,对传统数据处理和分析模式提出了挑战。
然而,充分利用大数据可以帮助人们更好地理解和利用信息,从而做出更准确和智能的决策。
大数据在各个领域都起到了重要的作用。
比如,在医疗领域,大数据分析可以帮助研究人员预测疾病的传播趋势和潜在疫情,并提供针对性的医疗资源调配。
在商业领域,大数据分析可以帮助企业了解消费者需求,优化产品设计和市场营销策略。
说明云计算、人工智能、大数据三者之间的关系

云计算、人工智能、大数据三者之间的关系云计算、人工智能、大数据是当前最受关注的技术,业内常常取这三个技术英文名的首字母将其合称为ABC。
这三个技术不仅在各自的领域有着广泛的应用和创新,而且相互之间有着紧密的联系和互动,共同推动了信息技术的发展和变革。
本文将从以下几个方面来介绍云计算、人工智能、大数据三者之间的关系:云计算是什么?它为人工智能和大数据提供了什么?人工智能是什么?它如何利用云计算和大数据实现智能化?大数据是什么?它如何在云计算和人工智能的支持下产生价值?云计算、人工智能、大数据三者如何协同发展,形成一个良性循环?云计算定义云计算(Cloud Computing)是一种基于网络的计算模式,它通过将大量的物理资源(如服务器、存储、网络等)虚拟化为可按需使用和扩展的服务,为用户提供灵活、便捷、高效、低成本的信息技术解决方案。
特点云计算具有以下几个特点:弹性:用户可以根据自己的需求,随时增加或减少所使用的资源,无需预先购买或闲置。
按需付费:用户只需为所使用的资源付费,无需为整个系统或设备付费,降低了投入成本和运维成本。
自助服务:用户可以通过网络自主访问和管理所需的资源,无需人工干预或等待。
可扩展:云计算可以提供海量的资源,满足用户不断增长的需求,无需担心资源不足或浪费。
可共享:云计算可以将同一套物理资源分配给多个用户使用,提高了资源利用率和效率。
分类根据提供的服务类型,云计算可以分为以下三种:基础设施即服务(Infrastructure as a Service, IaaS):提供虚拟化的基础设施资源,如服务器、存储、网络等,用户可以在其上部署和运行自己的操作系统和应用程序。
平台即服务(Platform as a Service, PaaS):提供虚拟化的平台资源,如操作系统、数据库、中间件等,用户可以在其上开发和运行自己的应用程序。
软件即服务(Software as a Service, SaaS):提供虚拟化的软件资源,如办公软件、游戏软件、社交软件等,用户可以直接使用这些软件,无需安装或维护。
物联网、人工智能、云计算、大数据及5G的区别及联系?

物联⽹、⼈⼯智能、云计算、⼤数据及5G的区别及联系?01—物联⽹的概念、核⼼及关键要素物联⽹(IoT)顾名思义就是物体设备之间的⽹络通信互接,即万物互联,从以往主要以⼈-⼈连接的时代,到⽬前⼈-物连接的时代逐渐过渡到物与物连接。
任何的物体都可以通过⽹络进⾏数据的交互往来,相互通信、“交流”,除了实现设备间基本的通讯外,今后将由普通的IoT逐渐发展为AIoT(AI+IoT),即智能物联⽹,在基础的IoT能⼒上,融合了AI⼈⼯智能,使得每⼀个设备不仅仅是可以相互连接、通讯,还能够通过AI机器学习对数据进⾏智能化分析实现物联设备的⾃我进化、⾃我预测、⾃我改造,真正做到物联设备的感知智能化、分析智能化、控制智能化。
物联⽹的核⼼在于物联设备⽹络互联,连接的⽬的在于获取设备数据,在于管理,在于提质增效,根本使命就是服务于⼈类⽣产⽣活发展。
物联⽹从技术架构上来看,可分为三层:感知层、⽹络层和应⽤层。
第⼀层:感知层,即设备需要感知外界环境,收集数据。
通常由各种传感器构成,如温、湿度传感器、⼆维码及RFID标签、摄像头等感知终端。
第⼆层:⽹络层,由各种私有⽹络、互联⽹、有线和⽆线通信⽹、⽹络管理系统和云计算平台等组成,相当于⼈的神经中枢和⼤脑,负责传递和处理感知层获取的数据信息。
第三层:应⽤层,可理解为IoT的核⼼⽬标,将获取数据处理分析之后应⽤于⽣产、⽣活,指导实践,提质增效。
02—⼈⼯智能的概念、核⼼及关键要素AI⼈⼯智能就像是数学是⼀门学科,是研究使计算机来模拟⼈的某些思维过程和智能⾏为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,其中⼀个主要的⽬的就是想让计算机去做过去只有⼈才能做的智能⼯作。
即便AI在近些年发展迅速,但⼈⼯智能未来的发展也将发⽣“天花板效应”,“机器智能”除了逻辑、计算、存储等⽅⾯外,也只能是⽆限趋近于⼈类⼤脑,⽽不会超越⼈脑,如思维⽅式、情感表达等⽅⾯。
⼈⼯智能的核⼼在于算法,算法决定了⼈⼯智能的发展⾼度,没有成熟强⼤的算法⼈⼯智能都是空中楼阁,毫⽆意义。
人工智能与大数据之间的关系

人工智能与大数据之间的关系人工智能和大数据是当今互联网领域最热门的关键词之一,两者之间存在重要的关系,相互促进、相辅相成。
人工智能技术的发展需要大量高质量的数据支持,而大数据则为人工智能的发展提供了无限的可能性,对人工智能技术进行了大量探讨和应用。
本文将深入探讨人工智能与大数据之间的关系并阐述其重要性。
一、人工智能与大数据的关系1.大数据为人工智能提供了基础人工智能的成功离不开高质量的数据支持,而大数据是获取这些数据的主要手段之一。
大数据的产生源自于人们的日常活动,从各个领域不断产生着海量的数据,包括文本、音频、图片和视频等不同类型和不同格式的信息。
大数据通常是指数据集合规模非常庞大,传统处理技术已经无法胜任的数据。
得益于大数据提供的巨量数据,人工智能技术得以进行深度学习,从而不断提高准确度和效率。
2.大数据让人工智能变得更加智能大数据虽然是数据,但它仅有的价值就是能够被智能化的方式处理。
人工智能对于大数据挖掘领域提供了强劲的支持,是目前大数据的关键应用。
利用人工智能技术处理大数据可以让企业更加高效率地分析数据,准确预测客户需求和市场变化,提高生产性和操作效率。
同时,也让机器人和智能设备更加智能和更易于控制,能够更好地满足人们生活和工作的需求。
二、人工智能和大数据的应用1.人工智能与大数据在医疗领域的应用医疗领域一直是应用人工智能和大数据技术的领域之一。
人工智能技术可以通过分析大量的医疗数据,提高疾病的早期诊断和治疗效果,提高患者医疗质量,并降低医疗成本。
例如,医疗机构可以通过结合人工智能技术,发现患者临床表现的与不同疾病的相关特征,从而实现更快速和准确的诊断。
2.人工智能与大数据在电子商务领域的应用电子商务领域同样能够充分应用人工智能和大数据技术。
随着顾客数量的增加,企业更需要使用人工智能和大数据技术进行数据处理和分析。
比如商家可以通过大数据技术分析消费者的购买历史记录、浏览记录、搜索行为等,使用人工智能技术进行个性化营销,并更准确地预测客户的需求,在市场上获得更强的竞争力。
物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系

物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系一、物联网1、什么是物联网?物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。
大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。
自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。
经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。
嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。
如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。
这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算。
大数据云计算人工智能的关系

大数据、云计算、人工智能三者之间的关系大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展,借助大数据的风口,云计算和人工智能也同时走进我们的视野,他们三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
大数据的概念大数据,或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据时代已经来临,它将在众多领域掀起变革的巨浪。
但我们要冷静的看到,大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值,而不是软硬件的堆砌。
因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。
我们相信,在国家的统筹规划与支持下,通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略,通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与,大数据产业未来发展前景十分广阔。
进充分利用大数据的价值。
云计算的概念云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
人工智能的概念人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。
云计算、人工智能和大数据

云计算、人工智能和大数据一、云计算云计算是一种基于互联网的信息计算和存储模式。
它利用云计算技术,将计算、存储、网络等资源通过互联网连接起来,为用户提供各种各样的服务。
云计算的核心是虚拟化技术,通过对计算资源进行虚拟化,实现资源的最优化配置和利用。
云计算技术的出现,使得企业可以通过云端技术获得更高效、更安全的数据存储和服务。
它能够为企业提供种类繁多的IT服务,比如说,弹性计算、数据备份、恢复和存储,还包括协作工具、企业资源规划等各种应用。
面对大量的数据存储需求,云计算技术以其高度的弹性和灵活性获得了广泛的应用。
未来,云计算技术将继续向着更高的安全、更高的效率、更高的性价比方向发展。
云计算技术的升级将会带来数据管理方面的进一步创新,该技术未来还将会与更多新技术相互融合,推动产业创新。
二、人工智能人工智能是模拟人类智能、思维和表现能力的科学和工程领域。
它是利用多种技术手段模拟人类大脑的机制。
人工智能技术可以帮助人们解决各种各样的问题,包括语音识别、自动驾驶、机器翻译、智能客服等。
人工智能的发展,其潜力是巨大的。
未来,将会有更多的领域和应用将与人工智能技术相结合,从而产生出新的应用场景。
例如,发明新型物联网应用、构建自主的智能城市、建设智能制造和智能交通等等,以此带动人工智能技术的不断发展。
三、大数据大数据是指如此庞大的数据集,以至于传统的数据处理方法已经无法处理它们。
大数据技术将数据处理程序运行在分散的、不同地方的计算机上,以此提高数据的信息价值。
这些数据可以来自于各种渠道,包括社交媒体、搜索引擎和其它的种种网络应用。
随着物联网元素的增添,大数据行业将进一步崛起。
相信,在未来的五年内,大数据行业将是一个非常热门的方向,不断有企业加入到这个行业中,为商业发展提供更多的数据支持。
总之,云计算、人工智能和大数据技术在当今社会中扮演的角色越来越重要。
它们不断地推出新的技术解决方案,不断为人类创造新的价值和财富。
云计算、大数据和人工智能三者的区别与联系

云计算、大数据和人工智能三者的区别与联系目录一、云计算最初的目标 (3)1管数据中心就像配电脑 (3)2灵活就是想啥时要都有,想要多少都行 (4)3物理设备不灵活 (5)4虚拟化灵活多了 (6)5虚拟世界的赚钱与情怀 (6)6虚拟化的半自动和云计算的全自动 (8)7云计算的私有与公有 (9)8云计算的赚钱与情怀 (11)9IaaS,资源层面的灵活性 (12)10总结 (13)二、云计算不光管资源,也要管应用 (13)三、大数据拥抱云计算 (17)1数据不大也包含智慧 (17)2数据如何升华为智慧 (19)3大数据时代,众人拾柴火焰高 (21)4大数据需要云计算,云计算需要大数据 (23)四、人工智能拥抱大数据 (24)1机器什么时候才能懂人心 (24)2让机器学会推理 (24)3教给机器知识 (25)4算了,教不会你自己学吧 (26)5模拟大脑的工作方式 (27)6没道理但做得到 (29)7人工智能的经济学解释 (29)8人工智能需要大数据 (31)五、基于三者关系的美好生活 (32)关于云计算、大数据和人工智能之间的区别和联系,从未有人这么简明地讲清楚。
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。
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、存储资源三个方面。
1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。
信息技术新名词的含义及用途和领域

信息技术新名词的含义及用途和领域【深度解读】信息技术新名词的含义及用途和领域【引言】互联网与信息技术的快速发展,不断为人们带来新的机遇和挑战。
随之而来的是一系列新的名词和概念的涌现,这些名词往往代表着新技术和新思维的突破。
本文将对信息技术新名词的含义、用途和应用领域进行全面评估,旨在为读者提供深刻和灵活的理解。
【正文】一、云计算(Cloud Computing)1. 含义:云计算是一种通过互联网来提供计算服务的模式,用户可以通过云计算平台获取到包括计算能力、存储空间和应用程序等资源。
云计算通过将这些资源集中管理,实现了高效、灵活和可扩展的计算环境。
2. 用途:云计算广泛应用于各个领域,包括企业的数据存储与处理、移动应用的开发与部署、科学计算与模拟等。
云计算可以降低企业的IT成本,提高数据安全性,并提供可靠的计算能力和存储空间。
3. 应用领域:云计算在金融、医疗、教育、物流等行业都有广泛应用。
金融行业可以通过云计算实现高效的数据分析和交易处理;医疗行业可以利用云计算来实现电子病历的共享和远程医疗服务。
二、大数据(Big Data)1. 含义:大数据是指规模庞大且难以用传统方法进行处理和管理的数据集合。
这些数据通常具有多样性、高速度和大容量等特点,需要借助先进的技术和算法进行分析和挖掘。
2. 用途:大数据的应用可以帮助企业和组织发现潜在的商业机会、提升生产效能和服务质量,并在决策过程中提供更准确的支持。
借助大数据分析,企业可以更好地了解用户需求,提高产品的竞争力。
3. 应用领域:大数据在电商、金融、健康医疗等领域都有广泛应用。
电商企业通过分析用户行为和购买数据,提供个性化的推荐服务;金融行业通过大数据分析,可以进行风险评估和欺诈检测。
三、人工智能(Artificial Intelligence)1. 含义:人工智能是指通过模仿和模拟人类智能思维过程的方法,使机器具备类人的智能和学习能力。
人工智能可以处理复杂的问题、提供智能化的服务,并在各个领域展现出巨大的潜力。
“用图例的方式”理解“云计算、大数据、人工智能、物联网技术”

“用图例的方式”理解“云计算、大数据、人工智能、物联网技术”“用图例的方式”通俗理解“云计算、大数据、人工智能、物联网技术与关联'云计算、大数据、人工智能、物联网'近些年这几个名词太火爆了,各大新闻头条争相报道,这几个科技概念也引领着互联网科技未来的风向标。
但是我相信很多人并不真的理解这些先进的技术。
那么今天就以'图例'的方式给大家通俗的阐述一下'云计算、大数据、人工智能、物联网'技术概念和彼此之间的关联!一、理解云计算1、云计算的概述2、云计算的本质3、云计算的特征4、云计算的基础架构二、理解大数据1、数据的意义2、数据如何升华为智慧3、大数据的概述4、大数据的获取和应用过程数据获取:数据的分析:5、大数据的技术架构6、大数据的应用三、理解人工智能1、先了解人工智能、机器学习、深度学习的关系2、人工智能的概述3、人工智能的技术架构4、人工智能的技术体系5、人工智能的应用四、理解物联网一张图理解物联网:五、云计算、大数据、物联网、人工智能的关联1、物联网是由无数的终端节点组成的网络2、大数据是基于物联服务器存储在云端的大量集聚形成的3、云计算是对大数据的处理过程4、人工智能建立在大数据、云计算、深度学习的基础上六、总结物联网的基本组成单元包括终端节点,智能网关和云存储(大数据)、云计算。
云存储保留足够大(多)的海量数据,经过足够大的计算量(计算能力)(云计算)而产生深度学习,学习的结果就具有一定的'智能',这种智能如果是以人的行为为研究对象,就构成了人工智能的基本架构。
新一代信息技术及其关系

新一代信息技术及其关系云计算、大数据、人工智能和物联网等新一代信息技术已成为近年来科技界和产业界的热门话题,其实这几个技术并没有那么复杂,而且都是相关的。
那么,它们分别是什么?它们之间有什么关联呢?一、定义(一)云计算狭义上讲,云计算(Cloud Computing)就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以,“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。
从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。
也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。
总之,云计算不是一种全新的网络技术,而是一种全新的网络应用概念,云计算的核心概念就是以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
云计算是继互联网、计算机后在信息时代有一种新的革新,云计算是信息时代的一个大飞跃,未来的时代可能是云计算的时代,虽然目前有关云计算的定义有很多,但总体上来说,云计算虽然有许多得含义,但概括来说,云计算的基本含义是一致的,即云计算具有很强的扩展性和需要性,可以为用户提供一种全新的体验,云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起,因此,使用户通过网络就可以获取到无限的资源,同时获取的资源不受时间和空间的限制。
(二)大数据大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,具有海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转(Velocity)、多样的数据类型(V ariety)和价值密度低(V alue)和真实性(Veracity)等5V特征。
人工智能、大数据、物联网、云计算到底是什么关系?

1956年8月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,几位科学家正聚在一起开了个Party,他们分别是约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky,人工智能与认知学专家)、克劳德·香农(Claude Shannon,信息论的创始人)、艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家)、赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)。
在这个潮趴上,他们讨论了一个完全不食人间烟火的主题:用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
这个被称为“达特茅斯会议(Dartmouth Conference)”的聚会被公认为是人工智能的起源。
人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分枝,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。
此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!对于未来而言,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们很多!不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比如刷脸支付已经在来的路上了!人工智能、大数据、物联网以及云计算,彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系!先以人工智能为例,抛弃其他任何,也便不会有今天大红大紫的人工智能!大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。
云计算导论 课件 第八章大数据与人工智能

本章结束!
• 与传统操作系统类似,DCOS从上至下应该具有三层结构:上层的平台服务,中间层的操作系统内置服务, 底层的操作系统内核。
8.3 云计算、大数据与人工智能的关系
• 8.3.2 云计算与人工智能的融合
• AI的兴起,是云计算、大数据演进和成熟的必然结果。AI的核心不仅仅是算法,更是学习,尤其是在大数 据环境下充分发挥大数据碎片化认知的优势,降低认知难度,最终实现“数据有价值”的人工智能。做个 形象的比喻,如果说云计算是大数据的土壤,那么大数据就是 AI 生长所需要的水分和肥料,而AI就是最终 在云计算和大数据的呵护下盛开的花朵。AI作为一个交叉学科始于20世纪50年代,除了离不开计算机、模 式识别技术外,还涉及复杂的脑科学、认知科学乃至哲学等诸多领域,但它自诞生后一直处于缓慢前行的 状态,直到遇见了云计算和大数据才出现了质的飞跃。
• 上述定义都有一定的道理,特别是4V定义,非常方便记忆,目前已经被越来越多的人们接受。
8.1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识大数据
• 8.1.3 大数据的技术
• 大数据的技术发展非常快,目前已经形成了一个围绕Hadoop和Spark的巨大生态群。
• 从2006年开始,Hadoop已经有十多年的发展历史。“ Hadoop 之父”道格 ·卡廷(Doug Cutting )主导的 Apache Nutch项目是Hadoop软件的源头。该项目始于2002年,直到2006年,Hadoop才逐渐形成一套完 整而独立的软件。
大数据与人工智能

大数据与人工智能随着科技的不断发展,大数据与人工智能已经成为当今社会的热门话题。
大数据和人工智能之间有着密不可分的联系,它们共同推动着技术的进步和社会的发展。
本文将深入探讨大数据与人工智能的关系以及它们在不同领域的应用。
一、大数据的概念及特点1.1 大数据的定义:大数据是指规模巨大、种类繁多且处理速度快的数据集合。
1.2 大数据的特点:1.2.1 三V特性:大数据通常具有体积大、速度快和多样性的特点。
1.2.2 高价值:大数据中蕴含着海量的信息和价值,可以帮助企业做出更准确的决策。
1.2.3 实时性:大数据处理的速度非常快,可以实时监控和分析数据。
二、人工智能的概念及发展历程2.1 人工智能的定义:人工智能是指利用计算机和机器模拟人类智能的能力。
2.2 人工智能的发展历程:2.2.1 弱人工智能:早期的人工智能主要是针对特定任务的智能系统,如国际象棋程序。
2.2.2 强人工智能:随着技术的不断进步,人工智能开始具备更加智能化的能力,如语音识别、图像识别等。
2.2.3 深度学习:近年来,深度学习技术的发展使得人工智能在各个领域取得了巨大的进步。
三、大数据与人工智能的关系3.1 数据驱动的人工智能:大数据为人工智能提供了大量的数据支持,使得人工智能系统能够更加准确地分析和预测。
3.2 人工智能推动大数据应用:人工智能技术的发展推动了大数据在各个领域的应用,如智能推荐系统、智能交通管理等。
3.3 互相促进的发展:大数据和人工智能之间相互促进,共同推动着科技的进步和社会的发展。
四、大数据与人工智能在各领域的应用4.1 金融领域:大数据和人工智能在金融领域的应用越来越广泛,如信用评分、风险管理等。
4.2 医疗领域:大数据和人工智能在医疗领域的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
4.3 零售领域:大数据和人工智能在零售领域的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求,提供个性化的服务。
五、大数据与人工智能的未来发展趋势5.1 智能化:大数据和人工智能的未来发展趋势是智能化,在各个领域实现更加智能化的应用。
大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能、5G之间的关系

大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能、5G之间的关系云计算、大数据、物联网、人工智能、5G和区块链这些领域相辅相成,谁都离不开谁。
物联网、云计算和5G是大数据的底层架构,大数据依赖云计算来处理大数据,人工智能是大数据的应用场景。
5G 发展落地物联网才能发展,而物联网和云计算的发展是大数据快速发展的主要原因,进而使机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及机器人学等人工智能领域也迎来了新的发展机遇。
区块链是信任机制的制定者,人与人之间需要互相信任,区块链所记录的信息更加真实可靠,可以帮助人们解决互不信任的问题。
区块链具有两大核心特点:数据难以篡改和去中心化。
在数字经济与大数据时代,诚信才能促成商业的进步与稳健发展,区块链技术为通往一个没有任何欺骗的“理想国度”指明了方向。
(1)云计算的核心是服务,通过互联网为用户提供廉价的计算资源服务,根据用户的不同提供IaaS、PaaS和SaaS这3个级别的服务,通过互联网来提供动态、易扩展的虚拟化资源。
云计算的计算能力强大,其改变了传统获取计算资源的方式,成为互联网服务的重要支撑。
(2)大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,它是一种信息资产,具有海量、高增长率和多样化等特点。
人们可以利用数据挖掘和分析等新的大数据处理模式,来提升洞察力、决策力和流程优化能力。
大数据是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果,大数据在技术体系上与云计算一样,重点都是分布式存储和分布式计算。
此外,云计算注重服务,大数据注重数据的价值化操作。
当前的大数据已经形成一个初步的产业链,包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。
(3)物联网从体系结构上可以划分为6个组成部分,分别是设备、网络、平台、分析、应用和安全,其中安全覆盖其他5个部分。
物联网是产业互联网建设的关键,同时也是人工智能产品(智能体)重要的落地应用环境,目前AIoT(Artificial Intelligence & Internet of Things,人工智能物联网)受到了科技领域的广泛重视。
云计算 大数据及人工智能知识

• 安全性增强:随着云计算的发展,云服务提供商 将更加注重数据安全和隐私保护。
云计算的发展趋势和挑战
数据安全与隐私保护
随着数据在云端存储和处理,数据安 全和隐私保护成为首要挑战。
合规性问题
网络延迟与带宽问题
对于某些需要低延迟的应用,如实时 音视频传输,云计算可能无法满足需 求。
企业需要确保在多个国家和地区的合 规性,以满足不同地区的法规要求。
• 可解释性AI发展:随着AI应用的广泛,提 高AI的可解释性成为一个重要方向。
人工智能的发展趋势和挑战
01
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数据需求大
AI应用需要大量数据进行 训练和优化。
算法公平性
如何确保AI算法的公平性 和无偏见是一个重要问题 。
伦理问题
AI技术的滥用和隐私泄露 等伦理问题需要关注。
THANKS FOR WATCHING
大数据的发展趋势和挑战
实时数据处理
随着物联网和移动互联网的发展,实时数据处理的需求越来 越高。
数据可视化与分析
可视化工具使得数据分析更加直观,有助于快速理解数据。
大数据的发展趋势和挑战
• AI与大数据结合:AI技术为大数据分析提供了更强大的分析 能力。
大数据的发展趋势和挑战
数据质量问题
大数据中可能存在大量噪声和无关信息,影 响数据分析的准确性。
云计算、大数据及人工智能知识
汇报人: 202X-12-29
目 录
• 云计算基础知识 • 大数据基础知识 • 人工智能基础知识 • 云计算、大数据及人工智能的关系 • 云计算、大数据及人工智能的发展趋势和挑战
01 云计算基础知识
云计算基础知识
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云计算、大数据、5G、人工智能和工业互联网的介绍和联系

云计算、⼤数据、5G、⼈⼯智能和⼯业互联⽹的介绍和联系2020年,新基建的再次提出为中国的产业结构升级和转型提供了新动⼒,它涉及到了信息⽹、能源⽹和交通⽹三⼤板块,涵盖了5G基建、⼈⼯智能、⼤数据中⼼、⼯业互联⽹、特⾼压、城际⾼速铁路和轨道交通特⾼压和新能源汽车充电桩等七⼤领域!作为新基建的⼏个发⼒点同时⼜作为优化中国产业结构的重点:5G基建、AI、⼤数据中⼼和⼯业互联⽹尤为重中之重!因为看了很多⽂章,它们的⽂章结构都⽐较乱,属于那种感性⽂章,情到之处!有点类似于道哥的⿊板报那种,所以想着梳理⼀下,让⾃⼰能够有⼀个更加清晰的认识和理解!故我作此⽂章写给⾃⼰!⾸先我将介绍上述⼏个概念的定义,然后论述它们之间的联系,最后说明该领域新基建的建设的意义!⼀、新基建五⼤领域的概念介绍云计算:云计算是⼀种分布式计算,通过⽹络解决任务分发,并进⾏计算结果的合并。
指的是通过⽹络“云”将巨⼤的数据计算处理程序分解成⽆数个⼩程序,然后,通过多部服务器组成的系统进⾏处理和分析这些⼩程序得到结果并返回给⽤户。
通过这项技术,可以在很短的时间内(⼏秒种)完成对数以万计的数据的处理,从⽽达到强⼤的⽹络服务。
狭义上讲,云计算就是⼀种提供资源的⽹络,使⽤者可以随时获取“云”上的资源,按需求量使⽤,并且可以看成是⽆限扩展的,只要按使⽤量付费就可以,“云”就像⾃来⽔⼚⼀样,我们可以随时接⽔,并且不限量,按照⾃⼰家的⽤⽔量,付费给⾃来⽔⼚就可以。
⼴义上说,云计算是与信息技术、软件、互联⽹相关的⼀种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现⾃动化管理,只需要很少的⼈参与,就能让资源被快速提供。
也就是说,计算能⼒作为⼀种商品,可以在互联⽹上流通,就像⽔、电、煤⽓⼀样,可以⽅便地取⽤,且价格较为低廉。
简单的说云计算是⼀种基于虚拟化技术的⼀种资源交付使⽤模式,从⽽提⾼硬件资源的使⽤率。
并且可以通过将巨量数据分解成若⼲块进⾏处理返结果,从⽽达到计算的⾼效性。
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云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解本文介绍云计算、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。
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、存储资源三个方面。
1. 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?2. 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,需要的时候一点就出来了;•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。
3. 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。
4. 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。
5. 虚拟世界的赚钱与情怀在虚拟化阶段,最牛的公司是VMware。
它是实现虚拟化技术比较早的一家公司,可以实现计算、网络、存储的虚拟化。
这家公司很牛,性能做得非常好,虚拟化软件卖得也非常好,赚了好多的钱,后来让EMC(世界五百强,存储厂商第一品牌)给收购了。
但这个世界上还是有很多有情怀的人的,尤其是程序员里面。
有情怀的人喜欢做什么事情?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。
也就是说,某个软件做的好,所有人都爱用,但这个软件的代码被我封闭起来,只有我公司知道,其他人不知道。
如果其他人想用这个软件,就要向我付钱,这就叫闭源。
但世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去的情况。
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。
比如最近的蒂姆·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。
开源和闭源的例子有很多: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,无论是淘宝、京东、考拉……支撑双十一抢购的系统都是跑在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。
原因就是苹果系统不开源,而安卓系统大家都可以用。
在虚拟化软件也一样,有了VMware,这个软件非常贵。
那就有大牛写了两个开源的虚拟化软件,一个叫做Xen,一个叫做KVM,如果不做技术的,可以不用管这两个名字,但是后面还是会提到。
6. 虚拟化的半自动和云计算的全自动要说虚拟化软件解决了灵活性问题,其实并不全对。
因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑,是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的。
这一过程可能还需要比较复杂的人工配置。
所以使用VMware的虚拟化软件,需要考一个很牛的证书,而能拿到这个证书的人,薪资是相当高,也可见复杂程度。
所以仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别大,一般在十几台、几十台、最多百台这么一个规模。
这一方面会影响时间灵活性:虽然虚拟出一台电脑的时间很短,但是随着集群规模的扩大,人工配置的过程越来越复杂,越来越耗时。
另一方面也影响空间灵活性:当用户数量多时,这点集群规模,还远达不到想要多少要多少的程度,很可能这点资源很快就用完了,还得去采购。
所以随着集群的规模越来越大,基本都是千台起步,动辄上万台、甚至几十上百万台。
如果去查一下BAT,包括网易、谷歌、亚马逊,服务器数目都大的吓人。
这么多机器要靠人去选一个位置放这台虚拟化的电脑并做相应的配置,几乎是不可能的事情,还是需要机器去做这个事情。
人们发明了各种各样的算法来做这个事情,算法的名字叫做调度(Scheduler)。
通俗一点说,就是有一个调度中心,几千台机器都在一个池子里面,无论用户需要多少CPU、内存、硬盘的虚拟电脑,调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方,把虚拟电脑启动起来做好配置,用户就直接能用了。
这个阶段我们称为池化或者云化。
到了这个阶段,才可以称为云计算,在这之前都只能叫虚拟化。
7. 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,这里暂且不说这个。
•私有云: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。
•公有云:把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。
例如AWS 即亚马逊的公有云;例如国内的阿里云、腾讯云、网易云等。
亚马逊为什么要做公有云呢?我们知道亚马逊原来是国外比较大的一个电商,它做电商时也肯定会遇到类似双十一的场景:在某一个时刻大家都冲上来买东西。
当大家都冲上买东西时,就特别需要云的时间灵活性和空间灵活性。
因为它不能时刻准备好所有的资源,那样太浪费了。
但也不能什么都不准备,看着双十一这么多用户想买东西登不上去。
所以需要双十一时,就创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用,过了双十一再把这些资源都释放掉去干别的。
因此亚马逊是需要一个云平台的。
然而商用的虚拟化软件实在是太贵了,亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商。
于是亚马逊基于开源的虚拟化技术,如上所述的Xen或者KVM,开发了一套自己的云化软件。
没想到亚马逊后来电商越做越牛,云平台也越做越牛。
由于它的云平台需要支撑自己的电商应用;而传统的云计算厂商多为IT厂商出身,几乎没有自己的应用,所以亚马逊的云平台对应用更加友好,迅速发展成为云计算的第一品牌,赚了很多钱。
在亚马逊公布其云计算平台财报之前,人们都猜测,亚马逊电商赚钱,云也赚钱吗?后来一公布财报,发现不是一般的赚钱。
仅仅去年,亚马逊AWS年营收达122亿美元,运营利润31亿美元。
8. 云计算的赚钱与情怀公有云的第一名亚马逊过得很爽,第二名Rackspace过得就一般了。
没办法,这就是互联网行业的残酷性,多是赢者通吃的模式。
所以第二名如果不是云计算行业的,很多人可能都没听过了。
第二名就想,我干不过老大怎么办呢?开源吧。
如上所述,亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术,但云化的代码是闭源的。
很多想做又做不了云化平台的公司,只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱。