終于有人把云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
2021-01-27 分類： 網(wǎng)站建設(shè)
今天跟大家講講云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能。為什么講這三個東西呢？因為這三個東西現(xiàn)在非?；?，并且它們之間好像互相有關(guān)系：一般談云計算的時候會提到大數(shù)據(jù)、談人工智能的時候會提大數(shù)據(jù)、談人工智能的時候會提云計算……感覺三者之間相輔相成又不可分割。但如果是非技術(shù)的人員，就可能比較難理解這三者之間的相互關(guān)系，所以有必要解釋一下。
一、云計算最初的目標(biāo)
終于有人把云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
1管數(shù)據(jù)中心就像配電腦
什么叫計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源？
比如你要買臺筆記本電腦，是不是要關(guān)心這臺電腦是什么樣的CPU？多大的內(nèi)存？這兩個就被我們稱為計算資源。
這臺電腦要上網(wǎng)，就需要有個可以插網(wǎng)線的網(wǎng)口，或者有可以連接我們家路由器的無線網(wǎng)卡。您家也需要到運營商比如聯(lián)通、移動或者電信開通一個網(wǎng)絡(luò)，比如100M的帶寬。然后會有師傅弄一根網(wǎng)線到您家來，師傅可能會幫您將您的路由器和他們公司的網(wǎng)絡(luò)連接配置好。這樣您家的所有的電腦、手機、平板就都可以通過您的路由器上網(wǎng)了。這就是網(wǎng)絡(luò)資源。
您可能還會問硬盤多大？過去的硬盤都很小，大小如10G之類的；后來即使500G、1T、2T的硬盤也不新鮮了。(1T是1000G)，這就是存儲資源。
對于一臺電腦是這個樣子的，對于一個數(shù)據(jù)中心也是同樣的。想象你有一個非常非常大的機房，里面堆了很多的服務(wù)器，這些服務(wù)器也是有CPU、內(nèi)存、硬盤的，也是通過類似路由器的設(shè)備上網(wǎng)的。這時的問題就是：運營數(shù)據(jù)中心的人是怎么把這些設(shè)備統(tǒng)一的管理起來的呢？
2靈活就是想啥時要都有，想要多少都行
管理的目標(biāo)就是要達到兩個方面的靈活性。具體哪兩個方面呢？
舉個例子來理解：比如有個人需要一臺很小的電腦，只有一個CPU、1G內(nèi)存、10G的硬盤、一兆的帶寬，你能給他嗎？像這種這么小規(guī)格的電腦，現(xiàn)在隨便一個筆記本電腦都比這個配置強了，家里隨便拉一個寬帶都要100M。然而如果去一個云計算的平臺上，他要想要這個資源時，只要一點就有了。
這種情況下它就能達到兩個方面靈活性：
時間靈活性：想什么時候要就什么時候要，需要的時候一點就出來了；
3物理設(shè)備不靈活
第一個階段是物理設(shè)備時期。這個時期客戶需要一臺電腦，我們就買一臺放在數(shù)據(jù)中心里。
物理設(shè)備當(dāng)然是越來越牛，例如服務(wù)器，內(nèi)存動不動就是百G內(nèi)存；例如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，一個端口的帶寬就能有幾十G甚至上百G；例如存儲，在數(shù)據(jù)中心至少是PB級別的(一個P是1000個T，一個T是1000個G)。
然而物理設(shè)備不能做到很好的靈活性：
首先是它缺乏時間靈活性。不能夠達到想什么時候要就什么時候要。比如買臺服務(wù)器、買個電腦，都要有采購的時間。如果突然用戶告訴某個云廠商，說想要開臺電腦，使用物理服務(wù)器，當(dāng)時去采購就很難。與供應(yīng)商關(guān)系好的可能需要一個星期，與供應(yīng)商關(guān)系一般的就可能需要采購一個月。用戶等了很久電腦才到位，這時用戶還要登錄上去慢慢開始部署自己的應(yīng)用。時間靈活性非常差。
其次是它的空間靈活性也不行。例如上述的用戶需要一個很小很小的電腦，但現(xiàn)在哪還有這么小型號的電腦？不能為了滿足用戶只要一個G的內(nèi)存是80G硬盤的，就去買一個這么小的機器。但是如果買一個大的，又會因為電腦大，需要向用戶多收錢，可用戶需要用的只有那么小一點，所以多付錢就很冤。
4虛擬化靈活多了
有人就想辦法了。第一個辦法就是虛擬化。用戶不是只要一個很小的電腦么？數(shù)據(jù)中心的物理設(shè)備都很強大，我可以從物理的CPU、內(nèi)存、硬盤中虛擬出一小塊來給客戶，同時也可以虛擬出一小塊來給其他客戶。每個客戶只能看到自己的那一小塊，但其實每個客戶用的是整個大的設(shè)備上的一小塊。
虛擬化的技術(shù)使得不同客戶的電腦看起來是隔離的。也就是我看著好像這塊盤就是我的，你看著這塊盤就是你的，但實際情況可能我的這個10G和你的這個10G是落在同樣一個很大很大的存儲上。而且如果事先物理設(shè)備都準(zhǔn)備好，虛擬化軟件虛擬出一個電腦是非常快的，基本上幾分鐘就能解決。所以在任何一個云上要創(chuàng)建一臺電腦，一點幾分鐘就出來了，就是這個道理。
這樣空間靈活性和時間靈活性就基本解決了。
5虛擬世界的賺錢與情懷
在虛擬化階段，最牛的公司是VMware。它是實現(xiàn)虛擬化技術(shù)比較早的一家公司，可以實現(xiàn)計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲的虛擬化。這家公司很牛，性能做得非常好，虛擬化軟件賣得也非常好，賺了好多的錢，后來讓EMC(世界五百強，存儲廠商第一品牌)給收購了。
但這個世界上還是有很多有情懷的人的，尤其是程序員里面。有情懷的人喜歡做什么事情？開源。
這個世界上很多軟件都是有閉源就有開源，源就是源代碼。也就是說，某個軟件做的好，所有人都愛用，但這個軟件的代碼被我封閉起來，只有我公司知道，其他人不知道。如果其他人想用這個軟件，就要向我付錢，這就叫閉源。
但世界上總有一些大?？床粦T錢都讓一家賺了去的情況。大牛們覺得，這個技術(shù)你會我也會；你能開發(fā)出來，我也能。我開發(fā)出來就是不收錢，把代碼拿出來分享給大家，全世界誰用都可以，所有的人都可以享受到好處，這個叫做開源。
比如最近的蒂姆·伯納斯·李就是個非常有情懷的人。2017年，他因“發(fā)明萬維網(wǎng)、第一個瀏覽器和使萬維網(wǎng)得以擴展的基本協(xié)議和算法”而獲得2016年度的圖靈獎。圖靈獎就是計算機界的諾貝爾獎。然而他最令人敬佩的是，他將萬維網(wǎng)，也就是我們常見的WWW技術(shù)無償貢獻給全世界免費使用。我們現(xiàn)在在網(wǎng)上的所有行為都應(yīng)該感謝他的功勞，如果他將這個技術(shù)拿來收錢，應(yīng)該和比爾蓋茨差不多有錢。
開源和閉源的例子有很多：
例如在閉源的世界里有Windows，大家用Windows都得給微軟付錢；開源的世界里面就出現(xiàn)了Linux。比爾蓋茨靠Windows、Office這些閉源的軟件賺了很多錢，稱為世界首富，就有大牛開發(fā)了另外一種操作系統(tǒng)Linux。很多人可能沒有聽說過Linux，很多后臺的服務(wù)器上跑的程序都是Linux上的，比如大家享受雙十一，無論是淘寶、京東、考拉……支撐雙十一搶購的系統(tǒng)都是跑在Linux上的。
再如有Apple就有安卓。Apple市值很高，但是蘋果系統(tǒng)的代碼我們是看不到的。于是就有大牛寫了安卓手機操作系統(tǒng)。所以大家可以看到幾乎所有的其他手機廠商，里面都裝安卓系統(tǒng)。原因就是蘋果系統(tǒng)不開源，而安卓系統(tǒng)大家都可以用。
在虛擬化軟件也一樣，有了VMware，這個軟件非常貴。那就有大牛寫了兩個開源的虛擬化軟件，一個叫做Xen，一個叫做KVM，如果不做技術(shù)的，可以不用管這兩個名字，但是后面還是會提到。
6虛擬化的半自動和云計算的全自動
要說虛擬化軟件解決了靈活性問題，其實并不全對。因為虛擬化軟件一般創(chuàng)建一臺虛擬的電腦，是需要人工指定這臺虛擬電腦放在哪臺物理機上的。這一過程可能還需要比較復(fù)雜的人工配置。所以使用VMware的虛擬化軟件，需要考一個很牛的證書，而能拿到這個證書的人，薪資是相當(dāng)高，也可見復(fù)雜程度。
所以僅僅憑虛擬化軟件所能管理的物理機的集群規(guī)模都不是特別大，一般在十幾臺、幾十臺、最多百臺這么一個規(guī)模。
這一方面會影響時間靈活性：雖然虛擬出一臺電腦的時間很短，但是隨著集群規(guī)模的擴大，人工配置的過程越來越復(fù)雜，越來越耗時。另一方面也影響空間靈活性：當(dāng)用戶數(shù)量多時，這點集群規(guī)模，還遠達不到想要多少要多少的程度，很可能這點資源很快就用完了，還得去采購。
所以隨著集群的規(guī)模越來越大，基本都是千臺起步，動輒上萬臺、甚至幾十上百萬臺。如果去查一下BAT，包括網(wǎng)易、谷歌、亞馬遜，服務(wù)器數(shù)目都大的嚇人。這么多機器要靠人去選一個位置放這臺虛擬化的電腦并做相應(yīng)的配置，幾乎是不可能的事情，還是需要機器去做這個事情。
人們發(fā)明了各種各樣的算法來做這個事情，算法的名字叫做調(diào)度(Scheduler)。通俗一點說，就是有一個調(diào)度中心，幾千臺機器都在一個池子里面，無論用戶需要多少CPU、內(nèi)存、硬盤的虛擬電腦，調(diào)度中心會自動在大池子里面找一個能夠滿足用戶需求的地方，把虛擬電腦啟動起來做好配置，用戶就直接能用了。這個階段我們稱為池化或者云化。到了這個階段，才可以稱為云計算，在這之前都只能叫虛擬化。
7云計算的私有與公有
云計算大致分兩種：一個是私有云，一個是公有云，還有人把私有云和公有云連接起來稱為混合云，這里暫且不說這個。
私有云：把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面。使用私有云的用戶往往很有錢，自己買地建機房、自己買服務(wù)器，然后讓云廠商部署在自己這里。VMware后來除了虛擬化，也推出了云計算的產(chǎn)品，并且在私有云市場賺的盆滿缽滿。
公有云：把虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數(shù)據(jù)中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊一個賬號，就能在一個網(wǎng)頁上點一下創(chuàng)建一臺虛擬電腦。例如AWS即亞馬遜的公有云；例如國內(nèi)的阿里云、騰訊云、網(wǎng)易云等。
亞馬遜為什么要做公有云呢？我們知道亞馬遜原來是國外比較大的一個電商，它做電商時也肯定會遇到類似雙十一的場景：在某一個時刻大家都沖上來買東西。當(dāng)大家都沖上買東西時，就特別需要云的時間靈活性和空間靈活性。因為它不能時刻準(zhǔn)備好所有的資源，那樣太浪費了。但也不能什么都不準(zhǔn)備，看著雙十一這么多用戶想買東西登不上去。所以需要雙十一時，就創(chuàng)建一大批虛擬電腦來支撐電商應(yīng)用，過了雙十一再把這些資源都釋放掉去干別的。因此亞馬遜是需要一個云平臺的。
然而商用的虛擬化軟件實在是太貴了，亞馬遜總不能把自己在電商賺的錢全部給了虛擬化廠商。于是亞馬遜基于開源的虛擬化技術(shù)，如上所述的Xen或者KVM，開發(fā)了一套自己的云化軟件。沒想到亞馬遜后來電商越做越牛，云平臺也越做越牛。
由于它的云平臺需要支撐自己的電商應(yīng)用；而傳統(tǒng)的云計算廠商多為IT廠商出身，幾乎沒有自己的應(yīng)用，所以亞馬遜的云平臺對應(yīng)用更加友好，迅速發(fā)展成為云計算的第一品牌，賺了很多錢。
8云計算的賺錢與情懷
公有云的第一名亞馬遜過得很爽，第二名Rackspace過得就一般了。沒辦法，這就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的殘酷性，多是贏者通吃的模式。所以第二名如果不是云計算行業(yè)的，很多人可能都沒聽過了。
第二名就想，我干不過老大怎么辦呢？開源吧。如上所述，亞馬遜雖然使用了開源的虛擬化技術(shù)，但云化的代碼是閉源的。很多想做又做不了云化平臺的公司，只能眼巴巴的看著亞馬遜掙大錢。Rackspace把源代碼一公開，整個行業(yè)就可以一起把這個平臺越做越好，兄弟們大家一起上，和老大拼了。
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于是Rackspace和美國航空航天局合作創(chuàng)辦了開源軟件OpenStack，如上圖所示OpenStack的架構(gòu)圖，不是云計算行業(yè)的不用弄懂這個圖，但能夠看到三個關(guān)鍵字：Compute計算、Networking網(wǎng)絡(luò)、Storage存儲。還是一個計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲的云化管理平臺。
當(dāng)然第二名的技術(shù)也是非常棒的，有了OpenStack之后，果真像Rackspace想的一樣，所有想做云的大企業(yè)都瘋了，你能想象到的所有如雷貫耳的大型IT企業(yè)：IBM、惠普、戴爾、華為、聯(lián)想等都瘋了。
原來云平臺大家都想做，看著亞馬遜和VMware賺了這么多錢，眼巴巴看著沒辦法，想自己做一個好像難度還挺大?，F(xiàn)在好了，有了這樣一個開源的云平臺OpenStack，所有的IT廠商都加入到這個社區(qū)中來，對這個云平臺進行貢獻，包裝成自己的產(chǎn)品，連同自己的硬件設(shè)備一起賣。有的做了私有云，有的做了公有云，OpenStack已經(jīng)成為開源云平臺的事實標(biāo)準(zhǔn)。
9IaaS, 資源層面的靈活性
隨著OpenStack的技術(shù)越來越成熟，可以管理的規(guī)模也越來越大，并且可以有多個OpenStack集群部署多套。比如北京部署一套、杭州部署兩套、廣州部署一套，然后進行統(tǒng)一的管理。這樣整個規(guī)模就更大了。
其實背后的機制是這樣的：分配你的空間，你可能只用了其中很少一點，比如說它分配給你了5個T，這么大的空間僅僅是你看到的，而不是真的就給你了，你其實只用了50個G，則真實給你的就是50個G，隨著你文件的不斷上傳，分給你的空間會越來越多。
當(dāng)大家都上傳，云平臺發(fā)現(xiàn)快滿了的時候(例如用了70%)，會采購更多的服務(wù)器，擴充背后的資源，這個對用戶是透明的、看不到的。從感覺上來講，就實現(xiàn)了云計算的彈性。其實有點像銀行，給儲戶的感覺是什么時候取錢都有，只要不同時擠兌，銀行就不會垮。
10總結(jié)
到了這個階段，云計算基本上實現(xiàn)了時間靈活性和空間靈活性；實現(xiàn)了計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源的彈性。計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲我們常稱為基礎(chǔ)設(shè)施Infranstracture, 因而這個階段的彈性稱為資源層面的彈性。管理資源的云平臺，我們稱為基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，也就是我們常聽到的IaaS（Infranstracture As A Service）。
二、云計算不光管資源，也要管應(yīng)用
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有了IaaS，實現(xiàn)了資源層面的彈性就夠了嗎？顯然不是，還有應(yīng)用層面的彈性。
這里舉個例子：比如說實現(xiàn)一個電商的應(yīng)用，平時十臺機器就夠了，雙十一需要一百臺。你可能覺得很好辦啊，有了IaaS，新創(chuàng)建九十臺機器就可以了啊。但90臺機器創(chuàng)建出來是空的，電商應(yīng)用并沒有放上去，只能讓公司的運維人員一臺一臺的弄，需要很長時間才能安裝好的。
雖然資源層面實現(xiàn)了彈性，但沒有應(yīng)用層的彈性，依然靈活性是不夠的。有沒有方法解決這個問題呢？
人們在IaaS平臺之上又加了一層，用于管理資源以上的應(yīng)用彈性的問題，這一層通常稱為PaaS（Platform As A Service）。這一層往往比較難理解，大致分兩部分：一部分筆者稱為“你自己的應(yīng)用自動安裝”，一部分筆者稱為“通用的應(yīng)用不用安裝”。
自己的應(yīng)用自動安裝：比如電商應(yīng)用是你自己開發(fā)的，除了你自己，其他人是不知道怎么安裝的。像電商應(yīng)用，安裝時需要配置支付寶或者微信的賬號，才能使別人在你的電商上買東西時，付的錢是打到你的賬戶里面的，除了你，誰也不知道。所以安裝的過程平臺幫不了忙，但能夠幫你做得自動化，你需要做一些工作，將自己的配置信息融入到自動化的安裝過程中方可。比如上面的例子，雙十一新創(chuàng)建出來的90臺機器是空的，如果能夠提供一個工具，能夠自動在這新的90臺機器上將電商應(yīng)用安裝好，就能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用層面的真正彈性。例如Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary都可以干這件事情，最新的容器技術(shù)Docker能更好的干這件事情。
通用的應(yīng)用不用安裝：所謂通用的應(yīng)用，一般指一些復(fù)雜性比較高，但大家都在用的，例如數(shù)據(jù)庫。幾乎所有的應(yīng)用都會用數(shù)據(jù)庫，但數(shù)據(jù)庫軟件是標(biāo)準(zhǔn)的，雖然安裝和維護比較復(fù)雜，但無論誰安裝都是一樣。這樣的應(yīng)用可以變成標(biāo)準(zhǔn)的PaaS層的應(yīng)用放在云平臺的界面上。當(dāng)用戶需要一個數(shù)據(jù)庫時，一點就出來了，用戶就可以直接用了。有人問，既然誰安裝都一個樣，那我自己來好了，不需要花錢在云平臺上買。當(dāng)然不是，數(shù)據(jù)庫是一個非常難的東西，光Oracle這家公司，靠數(shù)據(jù)庫就能賺這么多錢。買Oracle也是要花很多錢的。
然而大多數(shù)云平臺會提供MySQL這樣的開源數(shù)據(jù)庫，又是開源，錢不需要花這么多了。但維護這個數(shù)據(jù)庫，卻需要專門招一個很大的團隊，如果這個數(shù)據(jù)庫能夠優(yōu)化到能夠支撐雙十一，也不是一年兩年能夠搞定的。
比如您是一個做單車的，當(dāng)然沒必要招一個非常大的數(shù)據(jù)庫團隊來干這件事情，成本太高了，應(yīng)該交給云平臺來做這件事情，專業(yè)的事情專業(yè)的人來做，云平臺專門養(yǎng)了幾百人維護這套系統(tǒng)，您只要專注于您的單車應(yīng)用就可以了。
要么是自動部署，要么是不用部署，總的來說就是應(yīng)用層你也要少操心，這就是PaaS層的重要作用。
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雖說腳本的方式能夠解決自己的應(yīng)用的部署問題，然而不同的環(huán)境千差萬別，一個腳本往往在一個環(huán)境上運行正確，到另一個環(huán)境就不正確了。
而容器是能更好地解決這個問題。
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容器是 Container，Container另一個意思是集裝箱，其實容器的思想就是要變成軟件交付的集裝箱。集裝箱的特點：一是封裝，二是標(biāo)準(zhǔn)。
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在沒有集裝箱的時代，假設(shè)將貨物從 A運到 B，中間要經(jīng)過三個碼頭、換三次船。每次都要將貨物卸下船來，擺得七零八落，然后搬上船重新整齊擺好。因此在沒有集裝箱時，每次換船，船員們都要在岸上待幾天才能走。
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有了集裝箱以后，所有的貨物都打包在一起了，并且集裝箱的尺寸全部一致，所以每次換船時，一個箱子整體搬過去就行了，小時級別就能完成，船員再也不用上岸長時間耽擱了。
這是集裝箱“封裝”、“標(biāo)準(zhǔn)”兩大特點在生活中的應(yīng)用。
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那么容器如何對應(yīng)用打包呢？還是要學(xué)習(xí)集裝箱。首先要有個封閉的環(huán)境，將貨物封裝起來，讓貨物之間互不干擾、互相隔離，這樣裝貨卸貨才方便。好在 Ubuntu中的LXC技術(shù)早就能做到這一點。
封閉的環(huán)境主要使用了兩種技術(shù)，一種是看起來是隔離的技術(shù)，稱為 Namespace，也即每個 Namespace中的應(yīng)用看到的是不同的 IP地址、用戶空間、程號等。另一種是用起來是隔離的技術(shù)，稱為 Cgroups，也即明明整臺機器有很多的 CPU、內(nèi)存，而一個應(yīng)用只能用其中的一部分。
所謂的鏡像，就是將你焊好集裝箱的那一刻，將集裝箱的狀態(tài)保存下來，就像孫悟空說：“定”，集裝箱里面就定在了那一刻，然后將這一刻的狀態(tài)保存成一系列文件。這些文件的格式是標(biāo)準(zhǔn)的，誰看到這些文件都能還原當(dāng)時定住的那個時刻。將鏡像還原成運行時的過程（就是讀取鏡像文件，還原那個時刻的過程）就是容器運行的過程。
有了容器，使得 PaaS層對于用戶自身應(yīng)用的自動部署變得快速而優(yōu)雅。
三、大數(shù)據(jù)擁抱云計算
在PaaS層中一個復(fù)雜的通用應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)平臺。大數(shù)據(jù)是如何一步一步融入云計算的呢？
1數(shù)據(jù)不大也包含智慧
一開始這個大數(shù)據(jù)并不大。原來才有多少數(shù)據(jù)？現(xiàn)在大家都去看電子書，上網(wǎng)看新聞了，在我們80后小時候，信息量沒有那么大，也就看看書、看看報，一個星期的報紙加起來才有多少字？如果你不在一個大城市，一個普通的學(xué)校的圖書館加起來也沒幾個書架，是后來隨著信息化的到來，信息才會越來越多。
首先我們來看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)，就分三種類型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：即有固定格式和有限長度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，國籍：中華人民共和國，民族：漢，性別：男，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來越多，就是不定長、無固定格式的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁，有時候非常長，有時候幾句話就沒了；例如語音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是一些XML或者HTML的格式的，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒有關(guān)系。
其實數(shù)據(jù)本身不是有用的，必須要經(jīng)過一定的處理。例如你每天跑步帶個手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁也是數(shù)據(jù)，我們稱為Data。數(shù)據(jù)本身沒有什么用處，但數(shù)據(jù)里面包含一個很重要的東西，叫做信息（Information）。
數(shù)據(jù)十分雜亂，經(jīng)過梳理和清洗，才能夠稱為信息。信息會包含很多規(guī)律，我們需要從信息中將規(guī)律總結(jié)出來，稱為知識（Knowledge），而知識改變命運。信息是很多的，但有人看到了信息相當(dāng)于白看，但有人就從信息中看到了電商的未來，有人看到了直播的未來，所以人家就牛了。如果你沒有從信息中提取出知識，天天看朋友圈也只能在互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個看客。
有了知識，然后利用這些知識去應(yīng)用于實戰(zhàn)，有的人會做得非常好，這個東西叫做智慧（Intelligence）。有知識并不一定有智慧，例如好多學(xué)者很有知識，已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個角度分析得頭頭是道，但一到實干就歇菜，并不能轉(zhuǎn)化成為智慧。而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大，就是通過獲得的知識應(yīng)用于實踐，最后做了很大的生意。
所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個步驟：數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧。
最終的階段是很多商家都想要的。你看我收集了這么多的數(shù)據(jù)，能不能基于這些數(shù)據(jù)來幫我做下一步的決策，改善我的產(chǎn)品。例如讓用戶看視頻的時候旁邊彈出廣告，正好是他想買的東西；再如讓用戶聽音樂時，另外推薦一些他非常想聽的其他音樂。
用戶在我的應(yīng)用或者網(wǎng)站上隨便點點鼠標(biāo)，輸入文字對我來說都是數(shù)據(jù)，我就是要將其中某些東西提取出來、指導(dǎo)實踐、形成智慧，讓用戶陷入到我的應(yīng)用里面不可自拔，上了我的網(wǎng)就不想離開，手不停地點、不停地買。
很多人說雙十一我都想斷網(wǎng)了，我老婆在上面不斷地買買買，買了A又推薦B，老婆大人說，“哎呀，B也是我喜歡的啊，老公我要買”。你說這個程序怎么這么牛，這么有智慧，比我還了解我老婆，這件事情是怎么做到的呢？
終于有人把云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
2數(shù)據(jù)如何升華為智慧
數(shù)據(jù)的處理分幾個步驟，完成了才最后會有智慧。
第一個步驟叫數(shù)據(jù)的收集。首先得有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的收集有兩個方式：
第一個方式是拿，專業(yè)點的說法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是這么做的：它把網(wǎng)上的所有的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心，然后你一搜才能搜出來。比如你去搜索的時候，結(jié)果會是一個列表，這個列表為什么會在搜索引擎的公司里面？就是因為他把數(shù)據(jù)都拿下來了，但是你一點鏈接，點出來這個網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了。比如說新浪有個新聞，你拿百度搜出來，你不點的時候，那一頁在百度數(shù)據(jù)中心，一點出來的網(wǎng)頁就是在新浪的數(shù)據(jù)中心了。
第二個方式是推送，有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)。比如說小米手環(huán)，可以將你每天跑步的數(shù)據(jù)，心跳的數(shù)據(jù)，睡眠的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面。
第二個步驟是數(shù)據(jù)的傳輸。一般會通過隊列方式進行，因為數(shù)據(jù)量實在是太大了，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才會有用?？上到y(tǒng)處理不過來，只好排好隊，慢慢處理。
第三個步驟是數(shù)據(jù)的存儲?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)就是金錢，掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了錢。要不然網(wǎng)站怎么知道你想買什么？就是因為它有你歷史的交易的數(shù)據(jù)，這個信息可不能給別人，十分寶貴，所以需要存儲下來。
第四個步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。上面存儲的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)多是雜亂無章的，有很多垃圾數(shù)據(jù)在里面，因而需要清洗和過濾，得到一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。對于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就可以進行分析，從而對數(shù)據(jù)進行分類，或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，得到知識。
比如盛傳的沃爾瑪超市的啤酒和尿布的故事，就是通過對人們的購買數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)了男人一般買尿布的時候，會同時購買啤酒，這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的相互關(guān)系，獲得知識，然后應(yīng)用到實踐中，將啤酒和尿布的柜臺弄的很近，就獲得了智慧。
第五個步驟是對于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘。檢索就是搜索，所謂外事不決問Google，內(nèi)事不決問百度。內(nèi)外兩大搜索引擎都是將分析后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎，因此人們想尋找信息的時候，一搜就有了。
另外就是挖掘，僅僅搜索出來已經(jīng)不能滿足人們的要求了，還需要從信息中挖掘出相互的關(guān)系。比如財經(jīng)搜索，當(dāng)搜索某個公司股票的時候，該公司的高管是不是也應(yīng)該被挖掘出來呢？如果僅僅搜索出這個公司的股票發(fā)現(xiàn)漲的特別好，于是你就去買了，其實其高管發(fā)了一個聲明，對股票十分不利，第二天就跌了，這不坑害廣大股民么？所以通過各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系，形成知識庫，十分重要。
終于有人把云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
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3大數(shù)據(jù)時代，眾人拾柴火焰高
當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時，很少的幾臺機器就能解決。慢慢的，當(dāng)數(shù)據(jù)量越來越大，最牛的服務(wù)器都解決不了問題時，怎么辦呢？這時就要聚合多臺機器的力量，大家齊心協(xié)力一起把這個事搞定，眾人拾柴火焰高。
對于數(shù)據(jù)的收集：就IoT來講，外面部署這成千上萬的檢測設(shè)備，將大量的溫度、濕度、監(jiān)控、電力等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來；就互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的搜索引擎來講，需要將整個互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁都下載下來。這顯然一臺機器做不到，需要多臺機器組成網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)，每臺機器下載一部分，同時工作，才能在有限的時間內(nèi)，將海量的網(wǎng)頁下載完畢。
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對于數(shù)據(jù)的傳輸：一個內(nèi)存里面的隊列肯定會被大量的數(shù)據(jù)擠爆掉，于是就產(chǎn)生了基于硬盤的分布式隊列，這樣隊列可以多臺機器同時傳輸，隨你數(shù)據(jù)量多大，只要我的隊列足夠多，管道足夠粗，就能夠撐得住。
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對于數(shù)據(jù)的存儲：一臺機器的文件系統(tǒng)肯定是放不下的，所以需要一個很大的分布式文件系統(tǒng)來做這件事情，把多臺機器的硬盤打成一塊大的文件系統(tǒng)。
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對于數(shù)據(jù)的分析：可能需要對大量的數(shù)據(jù)做分解、統(tǒng)計、匯總，一臺機器肯定搞不定，處理到猴年馬月也分析不完。于是就有分布式計算的方法，將大量的數(shù)據(jù)分成小份，每臺機器處理一小份，多臺機器并行處理，很快就能算完。例如著名的Terasort對1個TB的數(shù)據(jù)排序，相當(dāng)于1000G，如果單機處理，怎么也要幾個小時，但并行處理209秒就完成了。
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