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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!

发布于 2020年02月29日

[摘要]一般谈云计算认证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。

  一般谈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。

  今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火,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。

云计算初的目标

  我们首先来说云计算。云计算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。

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。

  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?

  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的灵活性:

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。需要一个空间很小的电脑,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。

物理设备不灵活

  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、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。




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