读文了解云计算、大数据和AI的关系和区别说到大数据和大数据就提到人工智能，说到人工智能就提到云计算……三者相辅相成而形影不离，那么三者之间究竟是什么关系呢，今天小编就来说说吧。云计算1、云计算的最初目标云计算的最初目标是对资源的管理，主要有计算资源、网络资源和存储资源三个方面。管理的目标是实现空间的弹性和时间的弹性，也就是我们常说的云计算的弹性。解决这个灵活性问题花了很长时间。时间灵活：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一次性出来；空间灵活性：你想吃多少就吃多少。如果你需要一台太小的电脑，它也能满足；如果你需要一个特别大的空间比如云盘，那云盘里分配给每个人的空间随时都很大，随时都有空间上传，永远用不完。的。然后人们发明了一种算法，叫做Scheduler。通俗地说，就是有一个调度中心，几千台机器在一个池子里，不管用户需要多少CPU、内存、硬盘虚拟机，调度中心都会自动在这个大池子里找一个能满足的地方用户的需求，启动虚拟电脑并配置好，用户就可以直接使用了。我们称此阶段为池化或混浊。在这个阶段，可以称之为云计算。在此之前，只能称之为虚拟化。2.私有云计算和公有云计算云计算大致有两种类型：一种是私有云，一种是公有云。私有云：将虚拟化和云化软件部署在别人的数据中心。使用私有云的用户往往都是有钱人。他们买地建机房，自己买服务器，让云厂商部署在这里。VMware后来除了虚拟化之外还推出了云计算产品，在私有云市场赚得盆满钵满。公有云：在云厂商自己的数据中心部署虚拟化和云化软件。用户不需要大量投资。只需注册一个帐户，然后单击即可在网页上创建虚拟计算机。比如AWS是亚马逊的公有云；比如国内的阿里云、腾讯云、网易云等。云计算基本实现了时间灵活、空间灵活；实现计算、网络和存储资源的弹性。计算、网络、存储通常被称为基础架构infrastructure，所以这个阶段的弹性称为资源级弹性。管理资源的云平台称为基础设施服务，也就是我们经常听到的IaaS（基础设施即服务）。大数据人工智能是一门典型的交叉学科。研究内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、自动推理和知识表示六大方向。目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如在自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”。如何进行合理的思考和合理的行动是人工智能研究的主流方向。1、大数据拥抱云计算大数据中的数据分为三种，一种叫结构化数据，一种叫非结构化数据，还有一种叫半结构化数据。结构化数据：具有固定格式和有限长度的数据。比如填写的表格是结构化数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉族，性别：男，这就叫结构化数据。非结构化数据：现在非结构化数据越来越多，也就是变长、没有固定格式的数据，比如网页，有时候很长，有时候说几句就消失了；结构化数据。半结构化数据：它是某种XML或HTML格式。不搞技术的人可能看不懂，但是没关系。其实数据本身是没有用的，必须要经过一定程度的处理。比如你每天带着腕带跑步，你采集的也是数据，网上那么多网页也是数据，我们称之为数据。数据本身是没有用的，但是数据中包含了一个非常重要的东西，叫做信息。数据很杂乱，只有经过梳理和清洗才能称为信息。分类和清洗需要以下步骤：第一步称为数据收集。第二步是数据的传输。第三步是数据存储。第四步是数据处理和分析。第五步是数据检索和挖掘。2、大数据时代，数据量小的时候，几台机器就可以解决。慢慢的，当数据量越来越大，再好的服务器也解决不了问题，怎么办？这个时候就需要集合多台机器的力量，大家齐心协力才能把这件事情搞定。当一个小公司需要一个大数据平台时，不需要购买一千台机器。它只需要上公有云，这几千台机器都出来了，上面部署的大数据平台只要把数据放到里面就行了。忘了它。云计算需要大数据，大数据需要云计算，所以两者结合。AI（ArtificialIntelligence）人工智能是一门典型的交叉学科。其研究主要集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、自动推理和知识表示等六大方向。目前机器学习的应用范围还是比较广的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”。如何进行合理的思考和合理的行动是人工智能研究的主流方向。1、机器什么时候能读懂人心？虽然有大数据，但人们的欲望无法得到满足。虽然大数据平台里面有搜索引擎这种东西，但是你想搜什么就搜什么。但也有这样的情况：搜索不到自己想要的，表达不了，搜索到的不是自己想要的。例如，音乐软件推荐一首歌曲。这首歌我没听过，当然不知道歌名，也搜不到。但是这个软件有人推荐给我，我很喜欢，这是搜索做不到的。人们在使用这种应用的时候，会发现机器知道我想要什么，而不是说我想要的时候，我就去机器上搜索。这台机器真的像我朋友一样懂我，有点人工智能。2.让机器学习如何做这个？人们认为：我首先需要告诉计算机人类推理的能力。你认为对人来说什么最重要？人和动物有什么区别？它能讲道理。如果我告诉机器我的推理能力，让机器根据你的问题推断出相应的答案，那该有多好？事实上，人们正在慢慢地让机器进行一些推理，比如证明数学公式。这是一个非常令人惊讶的过程，机器可以证明数学公式。但是慢慢地我发现结果并没有那么令人惊讶。因为大家发现了一个问题：数学公式很严谨，推理过程也很严谨，而且数学公式用机器很容易表达，程序相对容易表达。所以，仅仅告诉机器严谨的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。于是人们想：机器和人完全是不同的物种，还是让机器自己学习吧。机器如何学习？既然机器的统计能力这么强，那么基于统计学习，它就必须能够从大量的数字中发现一定的规律。3、大数据与人工智能如果我们把人工智能看成是一个潜力无限的婴儿，那么专门针对某个领域的大量深度数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的量决定宝宝能否长大，奶粉的质量决定宝宝后续的智力开发水平。人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础。另一方面，大数据也需要人工智能技术进行数据价值运营。例如，机器学习是一种常见的数据分析方法。在大数据价值的两个主要体现中，数据应用的主要渠道之一是代理（人工智能产品）。提供给agent的数据量越大，agent的运行效果就越好，因为“训练”和“验证”通常需要大量的数据，这样才能保证agent的可靠性和稳定性手术。人工智能是程序算法与大数据相结合的产物。云计算是程序的算法部分，而物联网是收集大数据的根本部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。诞生于云计算和大数据沃土上的人工智能，是被选中的对象。随着新技术时代的到来，人们的生活将与人工智能技术、大数据、云计算等新技术更加紧密地联系在一起，在这样的背景下，三者的深度融合，无疑会让AI与我们生活的联系更加紧密。
