云计算、大数据和人工智能之间的关系
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这篇文章我们从下面的内容来聊下云计算、人工智能、大数据技术三者之间的关系
探讨什么是云计算，在这里分别探讨云计算的IaaS、PaaS以及SaaS
探讨云计算和大数据技术之间的关系
探讨大数据技术和人工智能之间的关系
接下来，我们进入主题
IaaS我们一台电脑或者服务器包括下面的几种资源：
计算型资源：CPU和内存
存储型资源：磁盘
网络宽带资源，也就是我们常说的宽带的速度是100Mbps，或者200Mbps等
对于一台个人电脑而言，它的资源配置可能是：1个CPU、8G内存、1T的磁盘容量，网速是100Mbps。这么多资源我们一个人往往是用不完的，至少1T的磁盘容量我们一般是用不完的，既然用不完那就存在浪费。
对于一台服务器而言，它的配置可能比个人电脑要高：4个CPU、128G内存、8T磁盘容量、网速可能达到千兆或者万兆。在一个互联网企业中，可能需要很多的服务器，那么为了提高服务器的利用率，企业需要招聘一个专业的运维团队来负责这些服务器的日常管理。
有的时候，企业在不同的时间段需要的服务器的数量是不同的，比如：
在正常情况下可能100台服务器就可以了
但是在特殊时期，比如双十一做活动的时候，这个时候流量很大，那么就需要更多的服务器了，比如需要300台服务器
但是，这种特殊时期毕竟还是少数，双十一每年也就一次，每次可能就是几天而已，只有在这几天，300台服务器才可以得到充分的利用，等这几天过去了，业务进入正常的阶段，只需要100台服务器就可以了，那么剩下的200台服务器就闲置在那里了，浪费！
那怎么样解决这种服务器过剩导致的浪费问题呢？我们可能会想到的方案是共享，就是将不用的服务器租给别人使用，但是又到了双十一的话，需要用这些租出去的服务器，那么要怎么办呢？别人可能租了两年，也就暂时不会还给你了。所以，单纯这样子共享是解决不了问题的。
没有什么问题不能通过在中间加一层来解决的。这个资源浪费的问题也是一样。假如我们将所有的服务器资源交给中间人来维护，企业需要服务器的时候，只需要向中间人申请就可以，这样企业要多少就可以申请多少，如果有多余的服务器你就可以还给中间人，中间人再把这些服务器租用给其他的企业，当然，中间人维护的服务器资源得保证够所有想用服务器的企业需要的服务器资源。
中间人来维护所有服务器资源给企业带来的好处可想而知：
企业不需要再招聘一个高薪的运维团队了，节省了成本
企业想用多少服务器只需要向中间人申请即可，不需要自己买服务器了
而且服务器不用的话，退还给中间人即可，这样也不会带来资源的浪费
这个中间人做的事情其实就是云计算的基础，那么这个中间人就是云计算厂商了。但是记住，到这里中间人做的事情并不是全部的云计算，他只是做了云计算中提供基础设施服务的功能，在云计算中，这个功能的专业叫法是：IaaS（全称：InfrastructureasaService）
我们站在整个社会的资源使用的角度来看，云计算提升了整个社会资源的利用率，这个是符合社会的发展的，而且随着社会的发展，可能整个中国甚至整个世界只会有那么几朵大云存在，因为这样的话资源的利用率会更高。
PaaS到现在为止，中间人也只是将服务器的资源进行了合理的管理，然后对外提供资源服务，接下来，我们就是要在这些服务器上部署大量的应用了，比如一个电商网站，需要部署自己的网站应用，这个网站应用又需要数据库等服务，所以，在服务器上会运行着各种各样的应用，这些应用主要分为两种：
通用应用，也就是很多企业都会用到的应用，比如数据库服务
企业自有应用，这个是企业为了对外提供特有服务而开发的自有应用，这些应用是每个企业都不一样的
对于企业自有应用只能是企业自己在服务器上部署和维护了，企业自有应用可能会用到通用应用提供的服务，那么对于通用应用，企业可以选择自己部署和维护，也可以选择使用中间人在IaaS基础之上提供的通用应用服务。
比如，数据库就是一种通用应用，MySQL是一种使用广泛的数据库技术，对于一个企业来说，要维护MySQL应用服务，需要专门招聘一个运维团队，当数据量大的时候，这个MySQL的维护成本就更高了，为了解决MySQL运维成本高的问题，中间人实际上已经在他们的服务器上提供了MySQL的应用服务了，企业要做的就是申请使用就可以了，数据量再大也不需要企业关心运维成本的，因为这些事情中间人会帮你搞定。
所以，对于通用应用，中间人一般会在服务器上安装部署好，你直接使用他们提供的服务就好。
到现在为止，中间人不但对服务器资源进行了合理的管理，而且还在这些服务器上提供一些通用的应用服务，这个也属于云计算的一部分了，这部分有个专业的叫法：PaaS（全称：PlatformasaService）
在通用应用服务中，还有一种大数据平台的应用服务，所以接下来我们就来聊一聊大数据和云计算之间的关系。
大数据和云计算的关系随着社会的发展，我们能收集到的数据越来越多，一旦数据量变大的话，对大量数据的处理和分析就是一个挑战了，很明显，对于大量的数据，一台机器肯定是存储不过了，也处理不过来，那么就需要多台机器一起协作完成大数据的存储和计算了。
大数据技术的基础是大数据的存储，要实现大数据的存储，我们可以将大数据划分成很多的数据块，这些数据块分布式的存储在多台机器上。在大数据存储的基础上就可以实现大数据的分布式计算了。
从上面可以看出，要实现大数据的存储和计算，需要很多台的服务器做支撑的，所以，一个企业要开发大数据项目的话，可以这样选择：
自己购买一定数量的服务器，然后在这些服务器上搭建和维护大数据平台，企业基于自己搭建的大数据平台完成大数据项目的开发和运维
当然，企业也可以选择在云计算厂商那里申请一定数量的服务器，然后基于中间人提供的服务器搭建大数据平台，然后完成大数据项目的开发
实际上，大数据平台也是一个通用应用服务，所以，一般云计算厂商会在自己的云服务器上提供大数据平台的应用服务，这样，企业直接使用云计算厂商提供的大数据平台服务就可以，可以帮助企业减少运维成本，那么企业只需要将数据上传到云服务器上的大数据平台，然后完成大数据的处理和分析工作。
从这个角度看呢，是大数据技术拥抱云计算，这样可以：
减少企业开发大数据项目的成本
降低企业开发大数据项目的难度
接下来我们从另一个角度来看看云计算和大数据技术的关系
我们知道了云计算公司是给很多的企业提供服务的，所以，在一定的程度上，云计算公司也积累了大量的数据，为了挖掘这些数据的价值，云计算公司也离不开大数据技术。云计算公司可以通过大数据技术对他们管理的数据做进一步的挖掘。
所以，从上面我们可以得出结论：云计算公司一般会在PaaS层对外提供大数据平台服务，同时云计算也离不开大数据技术。
人工智能和大数据的关系
聊完大数据技术，接下来我们聊聊人工智能。
人工智能的目的其实就是让机器像人类一样思考问题。要让机器能够像人类一样思考，就要不断的让机器去学习人类思考的方式，而人类思考的方式基本都反应在人类产生的数据当中了，所以机器可以通过不断的学习人类产生的数据，从而达到能像人一样思考问题。
所以人工智能的基础是数据，没有数据的话，那么人工智能就成为无源之水了，而且，很多实验表明，数据量越大，机器学习的效果越好，那么机器解决问题的准确度就会越高。
在机器学习数据的时候，有两个很大的问题需要解决：
计算量的问题，在机器学习数据的时候计算量是非常大的
数据量的问题，数据量是越来越大的
对于上面的两个问题都是可以通过大数据技术来解决的。所以说大数据技术是推动人工智能发展的很重要的因素了。
前面我们说过，在云计算平台上提供了大数据平台应用服务，那么我们可能会问，在这个大数据平台上有没有提供我们可以直接使用的机器学习的服务呢？实际上是有的，但是是以另一种方式提供服务的。
我们知道，机器学习需要大量的数据，一般的企业中是没有大量数据的，所以即使提供机器学习的服务给企业，学习出来的效果也不会很好的，因为你没有海量数据做支撑。
但是云计算公司一般积累了海量的数据，那么云计算公司会去学习这些海量数据，生成模型，然后使用这个模型对外提供服务，企业或者个人只需要将你要解决的问题通过服务输入给这个模型，然后模型就会给你答案，这种服务模式在云计算领域中称为SaaS(全称：SoftwareasaService)，即软件就是服务。
所以人工智能作为SaaS平台进入云计算。
总结
在云计算中，一般包含3层：IaaS、PaaS、SaaS。
大数据平台应用服务可以单独部署和运维，当然也可以在云计算中作为通用应用部署在PaaS层，然后对外提供服务。
大数据技术推动着人工智能的发展，人工智能也可以作为SaaS平台进入云计算，对外提供服务。
云计算公司在处理大量数据的时候也是离不开大数据技术。
三者之间的关系如下图：
系统学习大数据技术：大数据高级工程师就业课程
物联网、云计算、人工智能之间的关系，最通俗大众的解释了
关心前沿科技的人们都有一个体会，就是最近的科技名词特别多，尤其是云计算、物联网、人工智能、大数据甚至还有区块链等概念组合在一起的时候，往往把人一下子弄懵了。为了让大家在面对各种情况时都能保持清醒的头脑和思维，本文以云计算、物联网、人工智能这三个目前最频繁出现的概念为切入点，帮你梳理一遍这些你不能不知道的概念。
1物联网
十分钟让你看懂物联网、云计算、人工智能之间的关系笔者猜想物联网资本论的读者们对于这个词是最为熟悉的，没错，物联网的本质在于“万物互联”。直接看这四个字可能有点抽象，对比一下互联网，我们可以把物联网想象成互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机(PC、服务器)，我们运行的所有程序，无非都是计算机和网络中的数据处理和数据传输。
物联网的本质还是互联网，但是终端设备不局限于计算机，而是有更多的嵌入式计算机系统及其配套的传感器，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备，形式更加多样，但是都有硬件或产品连上网，发生数据交互，这就形成了物联网。
标准的物联网系统可以大致分为四个层面：感知识别层，网络构建层，管理服务层，综合应用层。
2云计算
整体上来看，云计算(CloudComputing)是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。其实一开始的云计算更倾向于分布式计算，可以简单地认为是把计算任务分开、计算结果合并。
在解决了效率与计算问题之后，人们渐渐发现这个能力也可以提供给外部使用，因此就出现了公共云计算，把计算机的计算能力直接放在网上卖出去。它往往有以下几种形式：
IaaS：基础设施即服务，比如硬件服务器租用。
如何理解云计算、大数据、物联网、人工智能之间的关系
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。
物联网的关键技术
1.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。
2.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。
3.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。
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。
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：
1.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。
2.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。
3.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。
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”。
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。
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。
四者的联系
上文说到物联网的特点在于海量的计算节点和终端，不同于普通软件业务，物联网在处理海量数据时对于计算能力的要求是很高的，而云计算刚好就可以担负起这一角色。当然也可以直接地把云计算当成计算网络的大脑，在物联网中起到中枢的作用。
而在云计算这个平台上，决定最终性能的关键因素就是应用的各种算法，而这也是人工智能承担的角色。人工智能同样离不开大数据，同时也是要靠云计算平台以完成深度学习进化。
同时，人工智能虽然核心在于算法，但是它是根据大量的历史数据和实时数据来对未来进行预测的。所以大量的数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。人工智能需要的是持续的数据流入，而物联网的海量节点和应用产生的数据也是来源之一。另外一方面，对于物联网应用来说，人工智能的实时分析更是能帮助企业提升营运业绩，通过数据分析和数据挖掘等手段，发现新的业务场景。
从这个层面上来说，物联网是目标，人工智能是实现方式，实现物联网离不开人工智能的发展。人工智能计算、处理、分析、规划问题，而物联网侧重解决方案的落地、传输和控制，两者相辅相成。
所以我们可以看到，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。人工智能是程序算法和大数据结合的产物。
你可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据(很大部分来自物联网)。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
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。
1对于云计算，大数据和人工智能与物联网的认识及理解
首先如何理解云计算、大数据和人工智能三者间的关系
大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展，上个月贵阳的数博会，让全世界感受到了大数据的巨大魅力。借助大数据的风口，云计算和人工智能也同时走进我们的视野，他们三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
大数据的概念
大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。进充分利用大数据的价值。
云计算的概念
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，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），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
人工智能的概念
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
大数据、云计算、人工智能三者间的关系
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
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。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
简单总结：通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。
云计算与大数据
从技术上看，大数据与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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
人工智能与大数据
如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。
人工智能与云计算
人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据（一部分来自物联网）。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
现在已进入大数据、云计算、人工智能时代，我们必须弄清楚他们的本质，抓住机遇，跟上趋势，创新发展，才能在高科技的发展大潮中立于不败之地
下面我们从另一个角度理解他们之间的关系
一、云计算最初是实现资源管理的灵活性
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，存储，网络资源。
1.1管数据中心就像配电脑
什么叫计算，存储，网络资源呢？就说你要买台笔记本电脑吧，你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊？多大的内存啊？这两个我们称为计算资源。您可能还会问硬盘多大啊？这就是存储资源。网速有多快，带宽多大啊？这就是网络资源。
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。想象一个非常大的机房里面有很多的服务器，这些服务器也是有CPU，内存，硬盘的，也是和互联网连接的。这个时候的一个问题就是，数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？
1.2灵活就是想要多大的配置都行，想什么时候用马上就能用
比如有个人需要一台配置很小的电脑，只有一个CPU，1G内存，10G的硬盘，1M的带宽，你能给他吗？像配置这么小的电脑，很难买到了，家里随便拉一个宽带都要10M。然而如果去云计算平台上，就可以很容易得到这个电脑。如果你需要一个配置很强大的电脑，也可以轻松得到。这就是在配置（计算能力）上的灵活性。
另外你想用的时候马上就可以开通使用。这就是在时间上的灵活性。
这就是我们常说的云计算的弹性。为了解决这个弹性的问题，经历了漫长的发展。
1.3物理设备阶段
首先第一个阶段就是物理机，或者说物理设备时期。这个时期相当于客户需要一台电脑，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1024个T，一个T是1024个G)。
然而物理设备不能做到很好的灵活性。
首先时间不灵活，比如买台服务器，都有采购的时间，如果和供应商关系一般，可能采购一个月，和供应商关系好也要一个星期。用户等了一个星期后，这时候电脑才到位，用户还要花时间部署自己的应用。
其次是配置不灵活，如果用户要一个很小的电脑，现在哪有配置这么低的电脑啊。但是如果买一个正常配置的电脑，花费就会高些，不划算。
1.4虚拟化阶段
有人就想办法了。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，其实每个客户用的是整个设备上的一小块。虚拟化使不同客户使用的资源是隔离的、独立的，实际上你的10G和他的10G硬盘都在一块物理硬盘上。
另外虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在一个云上要创建一台电脑，一般几分钟就出来了。
这样灵活性的问题就解决了。
1.5 云计算阶段
虚拟化软件解决了灵活性问题，其实不完全对。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，还需要比较复杂的人工配置。所以仅仅凭虚拟化软件能管理的物理机的集群规模都不是很大，一般在十几台，几十台，最多百台这么一个规模。随着集群规模越来越大，千台起步，动辄上万台，甚至百万台，如果了解一下BAT，谷歌，亚马逊，会发现服务器数目都大的惊人。这么多机器要靠人工去创建和配置，几乎是不可能的事情，还是需要程序去做这个事情。
人们发明了一些算法来做这个事情，算法的名字叫做调度(Scheduler)。通俗一点的说，就是有一个调度中心，几千台机器都在一个池子里面，用户需要什么配置的虚拟电脑，调度中心会自动从大池子里面找一个能够满足用户需求的地方，把虚拟电脑创建好并配置好，用户就马上能用了。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，在这之前只能叫虚拟化。
1.6 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。私有云就是把虚拟化和云化的这套软件部署在自己的数据中心里面，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。公有云就是把虚拟化和云化软件部署在云服务商的数据中心里面，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上创建一台虚拟电脑，例如亚马逊的公有云，阿里云，腾讯云，网易云等。
亚马逊呢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，它做电商的时候也肯定会遇到类似双11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的时候，就特别需要云的灵活性。需要在双十一的时候，创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用，过了双十一再把多余的资源释放掉去干别的。所以亚马逊就需要一个云平台。
然而商用的虚拟化软件太贵了，亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商吧。于是亚马逊基于开源的虚拟化技术，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。由于亚马逊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，没有自己的应用，因而亚马逊的云平台对应用更加的友好，迅速发展成为云计算的第一品牌。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。
1.7 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过的就一般了。没办法，这就是互联网行业的残酷性，多是赢者通吃的模式。第二名就想，我干不过老大怎么办呢？开源吧。亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术，但是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，如图所示OpenStack的架构图，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想象的一样，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，联想等等。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标准。
1.8 IaaS（基础设施服务）, 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，想要多少就有多少。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，这个对用户来说是看不到的。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，银行就不会没钱。
到了这个阶段，云计算基本上实现了灵活性，实现了计算，网络，存储资源的弹性。
计算，网络，存储我们称为基础设施,管理这些基础设施的云平台，我们称为基础设施服务，也就是我们常说的IaaS。
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。但是90台机器创建出来是空的啊，电商应用并没有放上去啊，只能你公司的运维人员一台一台的弄，还是需要很长时间才能安装好的。虽然资源层面实现了弹性，但是没有应用层的弹性，依然灵活性是不够的。
有没有方法解决这个问题呢？于是人们在IaaS平台之上又加了一层，用于管理应用层面的弹性，这一层通常称为PaaS（平台服务）。这一层往往比较难理解，其实大致分两部分，一部分自己的应用自动安装，一部分通用的应用不用安装。
我们先来说第一部分，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，比如电商应用，安装的时候需要配置支付宝或者微信的账号，才能让别人在你的电商上买东西的时候，付的钱是打到你的账户里面的，除了你，谁也不知道，所以安装的过程中平台帮不了忙，但是能够帮你做到自动化，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即可。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，不做技术的可以不用管这些词。
第二部分，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，但是大家都在用的，例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库，但是数据库软件是标准的，虽然安装和维护比较复杂，但是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的时候，一点就出来了，用户就可以直接用了。大多数云平台会提供Mysql这样的开源数据库，维护这个数据库，却需要一个很大的团队，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，就没必要招一个非常大的数据库团队来干这件事情，应该交给云平台来做这件事情，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。而容器是能更好的解决这个问题的。
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。
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，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
有了集装箱以后，所有的货物都封装在标准的集装箱里，集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，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。
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，就是在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”，集装箱里面的状态就定在了那一刻，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，还原那个时刻的状态），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？
3.1数据不大也包含智慧
一开始这个大数据并不大，你想象原来才有多少数据？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啊，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。什么叫结构化的数据呢？叫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。现在越来越多的就是非结构化的数据，就是不定长，无固定格式的数据，例如文本，图片，音频，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。
数据怎么样才能对人有用呢？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，但是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，知识改变命运。信息是很多的，但是有人看到了信息相当于白看，但是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，你如果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的头头是道，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。这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，再如让用户听音乐的时候，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，手不停的点，不停的买，很多人说双十一我都想断网了，我老婆在上面不断的买买买，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？
3.2数据如何升华为智慧
数据的处理分几个步骤，完成了最后才会有智慧。
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呢，就是因为他把这个数据啊都拿下来了，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，还没点的时候，看到的信息在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。另外一个方式就是推送，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，可是系统处理不过来，只好排好队，慢慢的处理。
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呢？就是因为它有你的历史交易数据，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。
第五个步骤就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，从而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涨的特别好，于是你就去买了，其实此公司的高管刚发了一个声明，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。
3.3大数据时代，众人拾柴火焰高
当数据量很小的时候，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的时候，就得想怎么办呢？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，对于IoT（物联网）来讲，外面部署着成千上万的检测设备（传感器），将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来；对于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了，所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘看成一块大的文件系统。
再如数据的分析，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1024G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但是并行处理209秒就完成了。
所以说大数据平台，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？
3.4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。干这些活的时候，需要好多好多的机器一块做，想什么时候要，想要多少，都能满足。例如使用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，然后不算的时候，这一千台机器可以去干别的事情。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。而云计算平台也会把大数据平台放到它的PaaS平台上，作为一个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，两个人就这样结合了。
四、人工智能拥抱大数据
4.1机器什么时候才能懂人心
虽说有了大数据，人的欲望总是不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西我一搜就出来了。但是也存在这样的情况，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。例如音乐软件里面推荐一首歌，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的时候，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要的时候，去机器里面搜索。这个机器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，如果要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应，我如果感觉不出那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能了。
4.2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推理的能力。你看人重要的是什么呀，人和动物的区别在什么呀，就是能推理。我要是把这个推理的能力告诉机器，机器就能根据你的提问，推理出相应的回答，真能这样多好。人们其实慢慢的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。但是慢慢发现其实这个结果，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程序语言来进行表达。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。这个机器就比比较难理解了，但是人都懂，所以你和女朋友约会，你是不敢迟到的。
4.3教给机器知识
所以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。但是知识这个事儿，一般人可能就做不来了，专家也许可以，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的知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点的规律呢？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，并严格表达出来不就行了吗？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。但是你不能规定在语音语义识别的时候，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，似乎觉得有规律，就是说不出来，怎么能够通过编程教给计算机呢？
4.4算了，教不会你自己学吧
于是人们想到，看来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，可见一斑
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的多。
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。
4.5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，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，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，每个神经元的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，而是向着结果微微的进步，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。
4.6没道理但做得到
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，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。
4.7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，菜价也涨了，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？却很难说清楚。
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。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的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，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，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，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，每个人对于从社会中的输入，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，也会形成宏观上的统计性的规律，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。
4.8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，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才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，词也不断的变化，不断的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。但是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服务，SaaS(SoftwareASAService)。
于是人工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
五、云计算，大数据，人工智能过上了美好的生活
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。对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算，大数据，人工智能就这样整合起来，完成了相遇，相识，相知。
python与云计算的关系
经历过python语言的火热，终于弄明白了他与人工智能之间的关系。但近几年，物联网又频频上热搜，他与嵌入式有什么关系?与云计算、大数据、人工智能之间又有着怎么的联系?我们今天就来看他们之间的爱恨纠葛。
近几年物联网发展越来越快，物联网这个词离我们越来越近，可是物联网到底是什么，它和嵌入式、云计算、大数据、人工智能又有什么关系呢?今天我们就一起来探讨一下。
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。
物联网的关键技术
1.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。
2.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。
3.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。
嵌入式
嵌入式系统的定义：“用于控制、监视或者辅助操作机器和设备的装置”。
是一种专用的计算机系统，作为装置或设备的一部分。通常，嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统，有些嵌入式系统还包含操作系统，但大多数嵌入式系统都是由单个程序实现整个控制逻辑。从应用对象上加以定义，嵌入式系统是软件和硬件的综合体，还可以涵盖机械等附属装置。国内普遍认同的嵌入式系统定义为：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
物联网是在微处理器基础上，通用计算机与嵌入式系统发展到高级阶段相互融合的产物。物联网囊括了多个学科、具有无限多的应用领域。物联网有3个源头：智慧源头、网络源头、物联源头。智慧源头是微处理器，网络源头是互联网，物联源头是嵌入式系统，嵌入式系统诞生于嵌入式处理器，距今已有30多年历史。早期经历过电子技术领域独立发展的单片机时代，进入21世纪，才进入多学科支持下的嵌入式系统时代。从诞生之日起，嵌入式系统就以“物联”为己任，具体表现为：嵌入到物理对象中，实现物理对象的智能化。
基础上的嵌入式应用系统，嵌入到物理对象中，给物理对象完整的物联界面。与物理参数相联的是前向通道的传感器接口;与物理对象相联的是后向通道的控制接口;实现人-物交互的是人机交互接口;实现物-物交互的是通信接口。
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。
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：
1.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。
2.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。
3.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。
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”。
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。
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。
恭喜你阅读完了本文，相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系，也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法，让你从广度上更好地理解你的工作内容，也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距，如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题，欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展，欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!
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人工智能和大数据之间是什么联系区别又是什么
“人工智能（AI）”和”大数据（BigData）”两个词以迅雷不及掩耳之势流行开来，那么这两者之间有什么关系吗？常常有人把两者混肴在一起。有必要厘清一下它们之间的联系和区别。
一个共同点就是这两项技术都被炒得非常火热。根据调查发现，超过97％的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。更重要的是，近80％的企业高管认为人工智能和大数据密切相关。可以肯定的是它们是完成任务的不同工具。
首先从定义出发：人工智能（AI）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。它是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。人工智能在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，由于成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了井喷趋势。
大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能和大数据联系：人工智能打个比方，像张无忌吸收好多武林前辈的武功秘籍，不断的深度学习和广泛训练，逐渐进化升级为一个武林高手。
大数据相当于张无忌从小到大学习、记忆和存储的海量武功秘籍（武学知识），这些武学知识只有通过他消化、吸收、再造才能创造出更大的价值或本领。
可以看出，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累，人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。
当今人工智能立足于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活（科技优化生活＾＿＾）！这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。
人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
人工智能和大数据区别：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。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。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。
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，可以存在结构化数据或非结构化数据（在使用上也有差异）。大数据主要是为了获得洞察力。
人工智能和大数据协同：虽然人工智能和大数据有很大的区别，但它们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。
机器学习中，为了训练模型，需要大量的数据，而且数据需要结构化和集成到足够好的程度，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。大数据技术满足这样的要求。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后供人工智能来使用。即人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。这些“清理”工作是由大数据技术来完成或保障的。
大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初期离线训练数据学习和长期在线训练数据学习。人工智能应用程序一旦完成最初离线培训，并不会停止数据学习。随着数据的变化，它们将继续在线收集新数据，并调整它们的行动。因此，数据分为初期的和长期的（持续的）。机器学习从初期和长期收集到的数据中不断学习和训练。不断学习和磨练其人工智能的模型和参数。
人工智能发展的最大飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元。这大大加快了人工智能算法的计算速度。人工智能需要通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。因此可以看出，人工智能是依托于大数据，或者说人工智能底层基于大数据。
此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能研发者也一定不要忘了，大数据的应用必然会带来个人隐私保护方面的挑战。有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据，是人工智能时代的基本要求。
最后还要澄清的一点是：大数据在人工智能中的作用是将人类或物体行为活动抽象为或转变为海量数据，对数据清洗、提质等预处理，供人工智能系统使用，而对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。
结语：人工智能和大数据既有联系又有区别，且可以协同工作。人工智能需要通过试验和错误学习，需要大数据来教授和培训人工智能。人工智能需要依托大数据来建立其智能。在大数据在人工智能中发挥作用的同时，人工智能研发者千万不要忘了，合理地收集和利用大数据，注意个人隐私的保护。对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。