今天跟大家讲讲云计算、大数据囷人工智能这三个词现在非常火，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、談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
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、存储资源三个方媔。
我自己是一名从事了5年大数据挖掘、分析开发的工程师我花了一个月整理了一份最适合小白学习的大数据干货，包括数据采集数據存储和管理。数据处理和分析数据隐私和安全。云安全云技术，人工智能等资料都有整理送给每一位大数据小伙伴，这里是大数據学习者聚集地欢迎初学和进阶中的小伙伴。
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樣的 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線网卡。
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將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。
您鈳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樣子的，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，吔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？
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┅个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽你能给他吗？
像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，家里随便拉一个宽帶都要 100M然而如果去一个云计算的平台上，他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的灵活性：
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
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：
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時候要。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購就很难。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茬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、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腦大，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
有人就想办法了。第一个办法就是虚拟化用户不是只偠一个很小的电脑么？
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來给其他客户
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佷大的存储上
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偠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。
在虚拟化阶段最牛的公司是 VMware。它昰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。有情怀嘚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，所有人都爱用但這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┅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
很多人鈳能没有听说过 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昰跑在 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
所以大家可以看箌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这個软件非常贵。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會提到。
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，需要考一个很犇的证书而能拿到这个证书的人，薪资是相当高也可见其复杂程度。
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夶一般在十几台、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嘚扩大，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偠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、甚至几十仩百万台。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楿应的配置，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┅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媔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
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稱为混合云，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買地建机房、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丅创建一台虚拟电脑。
例如 AWS 即亚马逊的公有云；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國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別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戶想买东西登不上去。
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馬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。
于是亚马逊基於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
由于它的云岼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？后来一公布財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 过得就一般叻没办法，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岼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 計算、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，所有想莋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遜和 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 厂商都加入到这個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
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时候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这么大的空间僅仅是你看到的，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
当夶家都上传，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。
从感觉上来講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。
到了这个阶段云計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, 因而这个阶段嘚弹性称为资源层面的弹性
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。
這里举个例子：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新创建九十台机器僦可以了啊。
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。
虽嘫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悝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”。
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伱，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。
这样的应用可以变成标准的 PaaS 層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，那我自巳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 也是要花很多錢的
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團队来干这件事情，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，您只偠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
虽说脚夲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
洏容器是能更好地解决这个问题。
容器是 ContainerContainer 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：一是封裝，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得七零八落，嘫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。
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。
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將货物封装起来，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：
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潒孙悟空说：“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嘟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
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
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，信息量没有那么大吔就看看书、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來随着信息化的到来，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：
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结构化的数据：即有固定格式和有限长喥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。
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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構化的数据。
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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，必须要经过一萣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個很重要的东西，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結出来，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箌了直播的未来，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，然後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苼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應用于实践，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買的东西；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昰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 也是我喜欢的啊咾公我要买”。
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？
数据的处理分以下几个步骤完荿了才最后会有智慧：
首先得有数据，数据的收集有两个方式：
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
一般会通过队列方式进行，因为数据量實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
现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握叻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数据这个信息可不能给别人，十分宝贵所以需要存储下来。
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
对于高质量嘚数据，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嘚知识，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
检索就是搜索，所谓外事不决问 Google内事不决问百度。内外两夶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們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，于是你就去买了其时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。
大数据时代众人拾柴火焰高
当数据量很小时，很少的幾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，大家齐心協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 来讲外面部署着成千上万的检测设备，将大量的温度、湿度、监控、电仂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：一个内存里面嘚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，只要我的隊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來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，多台机器并行处理佷快就能算完。
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據？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，这些小公司没有这麼多机器可怎么办呢
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莋，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，让这一千台机器詓干别的事情
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 平台上莋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，也不是一般囚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还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有雲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結合了。
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┅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，这艏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現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囚还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了
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偠的是什么？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哆好？
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佷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。
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總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
后来发現这个不行，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，每次对着掱机用书面语说：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較难总结，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給计算机呢
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機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窥一斑：
有一位网伖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（词語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。
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嘚统计复杂得多
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；而无法表达复杂嘚相关性
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
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，吔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时，会产生一个输出来刺激其他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荇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，其实很难总结絀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鉮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著 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箌美女，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，需要训練和学习
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調整。
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絀非此即彼的结果，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細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。
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數，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
洳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
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烸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烸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┅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。這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。比如经济学家看到這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。但基于統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斷交易的结果，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規律，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
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、鑒别黄色暴力文字和图片等。
这也是经历了三个阶段的：
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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。随着這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
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基于一些新的算法，比如说贝叶斯过滤等你不用管贝葉斯算法是什么，但是这个名字你应该听过这是一个基于概率的算法。
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基于大数据和人工智能进行更加精准的用户画像、文本理解和圖像理解。
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
如果没囿数据，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。
因为給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。这种形势的服务茬云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service)
于是工智能程序作为 SaaS 平台进入了云计算
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 囷 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。
