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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

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

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

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，就能够撑得对于数据的存

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

大数据是如何一步一步融入云计算的呢？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

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

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%)

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。

有人把私有云和公有云连接起来称为混合云云计算大致分两种：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