云计算、大数据、人工智能之间的关系，总章
云的存在是为了更灵活高效的利用计算、网络、存储等计算机资源。因此云计算主要包括两部分：
1，资源虚拟化。用以灵活分配计算机资源。如，将计算机上的一部分资源虚拟为一台电脑，也可理解为虚拟机。
2，云化。也叫池化，将所有虚拟机看做一个资源池，使用调度算法合理为任务分配虚拟机。
云平台做的最好的是闭源：AWS（亚马逊云平台），开源：OpenStack。
云平台按照服务可分为以下三类：
1，基础设施服务（InfranstractureASAService，IaaS）。
2，应用平台服务（PlatformASAService，PaaS）。大数据框架Hadoop、Spark等应用所处位置
3，软件服务（SoftwareASAService，SaaS）。深度学习、NLP等所处位置
一，IaaS。用以管理计算、网络、存储空间等基础计算机资源。保证云平台能够实现灵活使用资源。
二，PaaS。用以保证应用层的灵活，即当分配到更多虚拟机时，保证应用可以自动安装。包括通用应用，如数据库、Hadoop等；自己的应用，如自己开发的应用程序。
三，SaaS。提供各种人工智能分析的接口。
更详细的解释可以看下面一个博客。
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。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。Rackspace把源代码一公开，整个行业就可以一起把这个平台越做越好，兄弟们大家一起上，和老大拼了。
于是Rackspace和美国航空航天局合作创办了开源软件OpenStack，如上图所示OpenStack的架构图，不是云计算行业的不用弄懂这个图，但能够看到三个关键字：Compute计算、Networking网络、Storage存储。还是一个计算、网络、存储的云化管理平台。
当然第二名的技术也是非常棒的，有了OpenStack之后，果真像Rackspace想的一样，所有想做云的大企业都疯了，你能想象到的所有如雷贯耳的大型IT企业：IBM、惠普、戴尔、华为、联想等都疯了。
原来云平台大家都想做，看着亚马逊和VMware赚了这么多钱，眼巴巴看着没办法，想自己做一个好像难度还挺大。现在好了，有了这样一个开源的云平台OpenStack，所有的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。
9.IaaS,资源层面的灵活性
随着OpenStack的技术越来越成熟，可以管理的规模也越来越大，并且可以有多个OpenStack集群部署多套。比如北京部署一套、杭州部署两套、广州部署一套，然后进行统一的管理。这样整个规模就更大了。
在这个规模下，对于普通用户的感知来讲，基本能够做到想什么时候要就什么什么要，想要多少就要多少。还是拿云盘举例子，每个用户云盘都分配了5T甚至更大的空间，如果有1亿人，那加起来空间多大啊。
其实背后的机制是这样的：分配你的空间，你可能只用了其中很少一点，比如说它分配给你了5个T，这么大的空间仅仅是你看到的，而不是真的就给你了，你其实只用了50个G，则真实给你的就是50个G，随着你文件的不断上传，分给你的空间会越来越多。
当大家都上传，云平台发现快满了的时候(例如用了70%)，会采购更多的服务器，扩充背后的资源，这个对用户是透明的、看不到的。从感觉上来讲，就实现了云计算的弹性。其实有点像银行，给储户的感觉是什么时候取钱都有，只要不同时挤兑，银行就不会垮。
10.总结
到了这个阶段，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，也就是我们常听到的IaaS（InfranstractureAsAService）。
二、云计算不光管资源，也要管应用
有了IaaS，实现了资源层面的弹性就够了吗？显然不是，还有应用层面的弹性。
这里举个例子：比如说实现一个电商的应用，平时十台机器就够了，双十一需要一百台。你可能觉得很好办啊，有了IaaS，新创建九十台机器就可以了啊。但90台机器创建出来是空的，电商应用并没有放上去，只能让公司的运维人员一台一台的弄，需要很长时间才能安装好的。
虽然资源层面实现了弹性，但没有应用层的弹性，依然灵活性是不够的。有没有方法解决这个问题呢？
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）。这一层往往比较难理解，大致分两部分：一部分笔者称为“你自己的应用自动安装”，一部分笔者称为“通用的应用不用安装”。
自己的应用自动安装：比如电商应用是你自己开发的，除了你自己，其他人是不知道怎么安装的。像电商应用，安装时需要配置支付宝或者微信的账号，才能使别人在你的电商上买东西时，付的钱是打到你的账户里面的，除了你，谁也不知道。所以安装的过程平台帮不了忙，但能够帮你做得自动化，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。比如上面的例子，双十一新创建出来的90台机器是空的，如果能够提供一个工具，能够自动在这新的90台机器上将电商应用安装好，就能够实现应用层面的真正弹性。例如Puppet、Chef、Ansible、CloudFoundary都可以干这件事情，最新的容器技术Docker能更好的干这件事情。通用的应用不用安装：所谓通用的应用，一般指一些复杂性比较高，但大家都在用的，例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库，但数据库软件是标准的，虽然安装和维护比较复杂，但无论谁安装都是一样。这样的应用可以变成标准的PaaS层的应用放在云平台的界面上。当用户需要一个数据库时，一点就出来了，用户就可以直接用了。有人问，既然谁安装都一个样，那我自己来好了，不需要花钱在云平台上买。当然不是，数据库是一个非常难的东西，光Oracle这家公司，靠数据库就能赚这么多钱。买Oracle也是要花很多钱的。
然而大多数云平台会提供MySQL这样的开源数据库，又是开源，钱不需要花这么多了。但维护这个数据库，却需要专门招一个很大的团队，如果这个数据库能够优化到能够支撑双十一，也不是一年两年能够搞定的。
比如您是一个做单车的，当然没必要招一个非常大的数据库团队来干这件事情，成本太高了，应该交给云平台来做这件事情，专业的事情专业的人来做，云平台专门养了几百人维护这套系统，您只要专注于您的单车应用就可以了。
要么是自动部署，要么是不用部署，总的来说就是应用层你也要少操心，这就是PaaS层的重要作用。
虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题，然而不同的环境千差万别，一个脚本往往在一个环境上运行正确，到另一个环境就不正确了。
而容器是能更好地解决这个问题。
容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点：一是封装，二是标准。
（图片来源于刘超的通俗云计算）
在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆得七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱时，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
（图片来源于刘超的通俗云计算）
有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船时，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不用上岸长时间耽搁了。
这是集装箱“封装”、“标准”两大特点在生活中的应用。
（图片来源于刘超的通俗云计算）
那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱。首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰、互相隔离，这样装货卸货才方便。好在Ubuntu中的LXC技术早就能做到这一点。
封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为Namespace，也即每个Namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为Cgroups，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那一刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说：“定”，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器运行的过程。
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。
三、大数据拥抱云计算
在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢？
1.数据不大也包含智慧
一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字？如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。
首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。
结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了；例如语音，视频都是非结构化的数据。半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的，不从事技术的可能不了解，但也没有关系。
其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息（Information）。
数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。
有了知识，然后利用这些知识去应用于实战，有的人会做得非常好，这个东西叫做智慧（Intelligence）。有知识并不一定有智慧，例如好多学者很有知识，已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道，但一到实干就歇菜，并不能转化成为智慧。而很多的创业家之所以伟大，就是通过获得的知识应用于实践，最后做了很大的生意。
所以数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。
最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是他想买的东西；再如让用户听音乐时，另外推荐一些他非常想听的其他音乐。
用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用里面不可自拔，上了我的网就不想离开，手不停地点、不停地买。
很多人说双十一我都想断网了，我老婆在上面不断地买买买，买了A又推荐B，老婆大人说，“哎呀，B也是我喜欢的啊，老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛，这么有智慧，比我还了解我老婆，这件事情是怎么做到的呢？
2.数据如何升华为智慧
数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。
第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：
第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。
第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。
第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。
第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。
比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。
第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。
另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢？如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不坑害广大股民么？所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。
3.大数据时代，众人拾柴火焰高
当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢？这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。
对于数据的收集：就IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来；就互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来。这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。
对于数据的传输：一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。
对于数据的存储：一台机器的文件系统肯定是放不下的，所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。
对于数据的分析：可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但并行处理209秒就完成了。
所以说什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是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？
4.大数据需要云计算，云计算需要大数据
说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。
例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来；不算的时候，让这一千台机器去干别的事情？
谁能做这个事儿呢？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。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。
所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。
四、人工智能拥抱大数据
1.机器什么时候才能懂人心
虽说有了大数据，人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况：我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。
例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。
人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。
2.让机器学会推理
怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么？人和动物的区别在什么？就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的回答，这样多好？
其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。
然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来；你等着，如果我早来；你没来，你等着！这个机器就比较难理解了，但人都懂。所以你和女朋友约会，是不敢迟到的。
3.教给机器知识
因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。可能专家可以，比如语言领域的专家或者财经领域的专家。
语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢？例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不久行了吗？
后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。就拿主谓宾的例子，很多时候在口语里面就省略了谓语，别人问：你谁啊？我回答：我刘超。但你不能规定在语音语义识别时，要求对着机器说标准的书面语，这样还是不够智能，就像罗永浩在一次演讲中说的那样，每次对着手机，用书面语说：请帮我呼叫某某某，这是一件很尴尬的事情。
人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。因为你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，就是说不出来，又怎么能够通过编程教给计算机呢？
4.算了，教不会你自己学吧
于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。
机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一般：
有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的9张专辑中117首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：
如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
例如取圆周率3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：
坚强的孩子，依然前行在路上，张开翅膀飞向自由，让雨水埋葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？当然，真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂得多。
然而统计学习比较容易理解简单的相关性：例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系；而无法表达复杂的相关性。并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。
5.模拟大脑的工作方式
于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其它神经元的输入，当接收到输入时，会产生一个输出来刺激其它神经元。于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。
例如当人们看到美女瞳孔会放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起。n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来。每个神经元对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。
例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。
如何调整呢？就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微地进步，最终能够达到目标结果。
当然，这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
6.没道理但做得到
听起来也没有那么有道理，但的确能做到，就是这么任性！
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
7.人工智能的经济学解释
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。例如，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
8.人工智能需要大数据
然而，神经网络包含这么多的节点，每个节点又包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大。但没有关系，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，就能在有限的时间内得到想要的结果。
人工智能可以做的事情非常多，例如可以鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段的：
第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术，包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词也不断地变化，不断地更新这个词库就有点顾不过来。第二个阶段时，基于一些新的算法，比如说贝叶斯过滤等，你不用管贝叶斯算法是什么，但是这个名字你应该听过，这个一个基于概率的算法。第三个阶段就是基于大数据和人工智能，进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。
由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一样，将人工智能程序给某个客户安装一套，让客户去用。因为给某个客户单独安装一套，客户没有相关的数据做训练，结果往往是很差的。
但云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就在云计算厂商里面安装一套，暴露一个服务接口，比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力，直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS(SoftwareASAService)
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
五、基于三者关系的美好生活
终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS、PaaS和SaaS。所以一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。
物联网、云计算、大数据、人工智能之间，主要有什么关系
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。
大数据
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
1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式，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)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，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。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务
消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务
PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三、大数据
1、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、人工智能
1、什么是人工智能?
人工智能英文缩写为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。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论：物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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大数据属于人工智能吗什么是大数据
对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据属于人工智能吗？本篇来解答一下这个问题。
大数据属于人工智能吗？
不完全属于，但有很强的相关性。
人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。
虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。
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大数据和人工智能有什么区别?
大数据、AI的研究方向和达成目的不同。大数据主要目的是为了通过对于数据的对比分析，来掌握和推演出更优的方案。而人工智能的开发，则是为了辅助和代替我们更快、更好的完成某些任务或进行某些决定。
大数据和人工智能有怎样的关系?
大数据与人工智能相辅相成，一方面大数据的积累为人工智能发展提供燃料，大数据具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
另一方面人工智能推进大数据应用深化，在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地(商业变现)的速度。
例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况;在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制;在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。返回搜狐，查看更多