一文读懂云计算、大数据和AI间的关系和区别

　　相信大家对云计算、大数据和人工智能这些术语都不陌生，它们之间似乎存在着千丝万缕的联系：谈及云计算时，大数据常被提及；谈及大数据时，人工智能又常被提及；而谈及人工智能时，云计算同样常被提及。这三者之间究竟是如何相互关联又相互区别的呢？今天我们就来探讨一下。

云计算

云计算的初衷

　　云计算最初的目标是管理资源，主要涉及计算资源、网络资源和存储资源的管理。其目标是实现空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。为了解决这一弹性问题，经历了长时间的发展。

• 时间灵活性：无论何时需要，都能立即获得所需资源。
• 空间灵活性：无论需要多小或多大的资源，都能满足。例如，一个小到极点的电脑或大到无边的云盘空间。

　　为了解决这些问题，人们发明了调度（Scheduler）算法。简单来说，就是一个调度中心，管理着数千台机器。用户无论需要何种配置的虚拟电脑，调度中心都能自动分配并配置好，用户即可直接使用。这一阶段被称为池化或云化，此后才能称为真正的云计算，之前的阶段只能称为虚拟化。

云计算的私有与公有

　　云计算主要分为私有云和公有云两种类型。

• 私有云：将虚拟化和云化的软件部署在第三方数据中心里。使用私有云的用户通常较为富裕，自己建设机房和购买服务器，然后请云厂商进行部署。例如，VMware除了提供虚拟化解决方案外，还推出了云计算产品，并在私有云市场取得了巨大成功。
• 公有云：将虚拟化和云化软件部署在云厂商自己的数据中心里。用户无需大量投入，只需注册一个账号，便能在网页上点击创建虚拟电脑。例如AWS（亚马逊的公有云），以及国内的阿里云、腾讯云、网易云等。

　　云计算基本实现了时间灵活性和空间灵活性，实现了计算、网络和存储资源的弹性。这些资源常被称为基础设施（Infranstracture），因此这个阶段的弹性称为资源层面的弹性。管理这些资源的云平台被称为基础设施服务（IaaS）。

大数据

　　人工智能是一门典型的交叉学科，研究内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向。目前，机器学习的应用范围较为广泛，如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和行动是人工智能研究的主流方向。

大数据与云计算的结合

　　大数据中的数据主要分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据三种类型。结构化数据有固定格式和有限长度，如填写的表格；非结构化数据不定长、无固定格式，如网页、语音、视频等；半结构化数据如XML或HTML格式。

　　数据本身并无用处，但经过处理后可变为信息。处理步骤包括：

1. 数据收集
2. 数据传输
3. 数据存储
4. 数据处理和分析
5. 数据检索和挖掘

　　当数据量增大到一定程度时，即使是最好的服务器也无法单独处理。此时需要聚合多台机器的力量，共同完成任务。这时，云计算与大数据便紧密结合了。用户只需在公有云上点击一下，即可获得部署好的大数据平台，并将数据放入进行计算。

AI（人工智能）

　　人工智能是一门研究如何通过计算机模拟人类智能的学科，涉及机器学习、自然语言处理等多个领域。目前机器学习的应用范围广泛，如自动驾驶、智慧医疗等。其核心在于“思考”和“决策”。尽管有了大数据和搜索引擎，但仍存在无法准确表达需求的问题。例如音乐软件推荐的歌曲可能未听过，但确实喜欢。这种“懂你”的感觉便是人工智能的一种体现。要让机器学会学习并推理，除了严格的推理过程外，还需赋予其知识。因此，人们想到让机器自己学习。基于统计学习，机器能从大量数据中发现规律并学习。大数据是人工智能的基础，而人工智能则能进行数据分析并创造价值。可以说，人工智能=云计算+大数据。随着科技的发展，AI将更紧密地与我们的生活联系在一起。