云计算和大数据与人工智能概念理解

云计算、大数据、人工智能概念理解目录/

contents1云计算……………………………2大数据拥抱云计算……………………………3人工智能拥抱大数据…………云计算的本质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。云计算的演变历史虚拟化--半自动物理设备云计算---全自动1.物理机时期，客户需要一台电脑，就需要买一台放数据中心。2.时间和空间灵活性都没有。1.根据用户的需求，使用虚拟化技术从物理设备上虚拟出一块分给客户。2.时间和空间灵活现基本都解决。3.Vmware虚拟化技术做的很好，软件也卖的的很好。也有自己的云技术。4.开源软件Xen,KVM5.机器增多很多时，人操作、配置难度太大。实际是一种调度算法，在上万台机器的池中，无论用户需要多少CPU，内存，硬盘的虚拟电脑，调度中心（算法）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。----这就是云化或池化数据中心的管理数据中心堆满了很多服务器，每个服务器都有cup、内存、存储，运营人员如何把这些资源统一起来管理？目标两个时间灵活性（想什么时候要就什么时候要）空间灵活性（想要多少就分配多少）空间灵活性和时间灵活性，也即我们常说的云计算的弹性。为了解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。云计算的种类及技术---IaaS1.私有云客户自己买机器，建机房，云厂商的虚拟化和云化软件部署在客户的机房中。2.公有云云厂商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。2.1公有云百花齐放亚马逊是公有云第一，第二名Rackspace，互联网行业的赢者通吃的模式，Rackspace没得钱赚，最后把他们的云计算源码开源，形成开源软件OpenStack。

有了云平台OpenStack，所有想做云的IT厂商都加入到这个社区中来，对这个云平台进行贡献，包装成自己的产品，连同自己的硬件设备一起卖。有的做了私有云，有的做了公有云，OpenStack已经成为开源云平台的事实标准。国内做的较好的公有云产品：阿里云，腾讯云，网易云。3.IaaS云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性，实现了计算，网络，存储资源的弹性。计算，网络，存储我们常称为基础设施Infranstracture,因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性，管理资源的云平台，我们称为基础设施服务，就是我们常听到的IaaS，InfranstractureAsAService。云计算不光管资源，也要管应用---PaaS有了IaaS，实现了资源层面的弹性还不够，还有应用层面的弹性。于是人们在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（PlatformAsAService）。PaaS层，通常又可分为两部分，一部分为你自己的应用自动安装，一部分为通用的应用不用安装。自己的应用安装时一般需要做些配置，除了自己，谁也不知道，所以安装的过程平台帮不了忙，但是平台能够帮你做自动化，你需要做一些工作，将自己的配置信息融入到自动化的安装过程中方可。容器技术有了容器，使得PaaS层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。大数据应用数据的应用分这四个步骤：数据，信息，知识，智慧。数据如何升华为智慧？大数据需要云计算，云计算需要大数据大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？大数据的出现，使得处理海量数据时，一台机器做不了，需要多台机器一起，对这些机器的要求，应该做到想什么时候要，想要多少就要多少---云计算。只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。像数据库一样，需要专业的人员来维护运维，大数据平台也是如此，一个大数据也至少需要几十甚至上百人来专业维护，所以公有云上一般都提供大数据的解决方案，用户需要大数据平台是，只需要申请，把数据放进去就可以使用。人工智能需要大数据人工智能中只有算法，模型，没有数据意义上不大的，人工智能的提出已很多年，近几年很火，这个功劳归功于大数据技术的出现。人工智能的模型训练，往往需要大量数据以及很大的算力，这就需要大数据平台。并且目前，一些云计算厂商往往是积累了大量数据的，他们在自己的云平台上提供训练好的模型使用，对外暴露一个服务接口，供客户使用，在云计算里面称为软件即服务，SaaS(SoftwareAS