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一文读懂:云计算、大数据和人工智到底是什么?

2018-07-13 08:06

  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。

  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。

  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,则线个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。

  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(Infranstracture As A Service)。

  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(Platform As A Service)。 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、Cloud Foundary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。

  过去几年,终端人工智能正在兴起,越来越多的人工智能工作逐渐从云端转移到了终端,例如模式匹配、建模检测、分类、识别等。终端人工智能在保护隐私的安全性、性能和整体可靠性等方面更具优势,这也推动着人工智能向终端迁移。传统而言,很多对神经网络的训练和推理都是基于服务器或者在云端完成,事实上大多数厂家也是将对人工智能的研发集中在云端,目前这样的模式

  就在国内各家“云”已经打成一片红海之时,许多云计算厂商此时也把目光投向了海外市场。一方面是想要避免陷入国内云大战之中,另一方面则是海外云此时依然是一片蓝海。

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