終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
2021-01-27 分類： 網(wǎng)站建設(shè)
今天跟大家講講云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能。為什么講這三個(gè)東西呢？因?yàn)檫@三個(gè)東西現(xiàn)在非?；穑⑶宜鼈冎g好像互相有關(guān)系：一般談云計(jì)算的時(shí)候會(huì)提到大數(shù)據(jù)、談人工智能的時(shí)候會(huì)提大數(shù)據(jù)、談人工智能的時(shí)候會(huì)提云計(jì)算……感覺(jué)三者之間相輔相成又不可分割。但如果是非技術(shù)的人員，就可能比較難理解這三者之間的相互關(guān)系，所以有必要解釋一下。
一、云計(jì)算最初的目標(biāo)
我們首先來(lái)說(shuō)云計(jì)算。云計(jì)算最初的目標(biāo)是對(duì)資源的管理，管理的主要是計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲(chǔ)資源三個(gè)方面。
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
1管數(shù)據(jù)中心就像配電腦
什么叫計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源？
比如你要買臺(tái)筆記本電腦，是不是要關(guān)心這臺(tái)電腦是什么樣的CPU？多大的內(nèi)存？這兩個(gè)就被我們稱為計(jì)算資源。
這臺(tái)電腦要上網(wǎng)，就需要有個(gè)可以插網(wǎng)線的網(wǎng)口，或者有可以連接我們家路由器的無(wú)線網(wǎng)卡。您家也需要到運(yùn)營(yíng)商比如聯(lián)通、移動(dòng)或者電信開(kāi)通一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，比如100M的帶寬。然后會(huì)有師傅弄一根網(wǎng)線到您家來(lái)，師傅可能會(huì)幫您將您的路由器和他們公司的網(wǎng)絡(luò)連接配置好。這樣您家的所有的電腦、手機(jī)、平板就都可以通過(guò)您的路由器上網(wǎng)了。這就是網(wǎng)絡(luò)資源。
您可能還會(huì)問(wèn)硬盤多大？過(guò)去的硬盤都很小，大小如10G之類的；后來(lái)即使500G、1T、2T的硬盤也不新鮮了。(1T是1000G)，這就是存儲(chǔ)資源。
對(duì)于一臺(tái)電腦是這個(gè)樣子的，對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)中心也是同樣的。想象你有一個(gè)非常非常大的機(jī)房，里面堆了很多的服務(wù)器，這些服務(wù)器也是有CPU、內(nèi)存、硬盤的，也是通過(guò)類似路由器的設(shè)備上網(wǎng)的。這時(shí)的問(wèn)題就是：運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心的人是怎么把這些設(shè)備統(tǒng)一的管理起來(lái)的呢？
2靈活就是想啥時(shí)要都有，想要多少都行
管理的目標(biāo)就是要達(dá)到兩個(gè)方面的靈活性。具體哪兩個(gè)方面呢？
舉個(gè)例子來(lái)理解：比如有個(gè)人需要一臺(tái)很小的電腦，只有一個(gè)CPU、1G內(nèi)存、10G的硬盤、一兆的帶寬，你能給他嗎？像這種這么小規(guī)格的電腦，現(xiàn)在隨便一個(gè)筆記本電腦都比這個(gè)配置強(qiáng)了，家里隨便拉一個(gè)寬帶都要100M。然而如果去一個(gè)云計(jì)算的平臺(tái)上，他要想要這個(gè)資源時(shí)，只要一點(diǎn)就有了。
這種情況下它就能達(dá)到兩個(gè)方面靈活性：
時(shí)間靈活性：想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要，需要的時(shí)候一點(diǎn)就出來(lái)了；
空間靈活性：想要多少就有多少。需要一個(gè)太很小的電腦，可以滿足；需要一個(gè)特別大的空間例如云盤，云盤給每個(gè)人分配的空間動(dòng)不動(dòng)就很大很大，隨時(shí)上傳隨時(shí)有空間，永遠(yuǎn)用不完，也是可以滿足的。
3物理設(shè)備不靈活
第一個(gè)階段是物理設(shè)備時(shí)期。這個(gè)時(shí)期客戶需要一臺(tái)電腦，我們就買一臺(tái)放在數(shù)據(jù)中心里。
物理設(shè)備當(dāng)然是越來(lái)越牛，例如服務(wù)器，內(nèi)存動(dòng)不動(dòng)就是百G內(nèi)存；例如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，一個(gè)端口的帶寬就能有幾十G甚至上百G；例如存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)中心至少是PB級(jí)別的(一個(gè)P是1000個(gè)T，一個(gè)T是1000個(gè)G)。
然而物理設(shè)備不能做到很好的靈活性：
首先是它缺乏時(shí)間靈活性。不能夠達(dá)到想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要。比如買臺(tái)服務(wù)器、買個(gè)電腦，都要有采購(gòu)的時(shí)間。如果突然用戶告訴某個(gè)云廠商，說(shuō)想要開(kāi)臺(tái)電腦，使用物理服務(wù)器，當(dāng)時(shí)去采購(gòu)就很難。與供應(yīng)商關(guān)系好的可能需要一個(gè)星期，與供應(yīng)商關(guān)系一般的就可能需要采購(gòu)一個(gè)月。用戶等了很久電腦才到位，這時(shí)用戶還要登錄上去慢慢開(kāi)始部署自己的應(yīng)用。時(shí)間靈活性非常差。
其次是它的空間靈活性也不行。例如上述的用戶需要一個(gè)很小很小的電腦，但現(xiàn)在哪還有這么小型號(hào)的電腦？不能為了滿足用戶只要一個(gè)G的內(nèi)存是80G硬盤的，就去買一個(gè)這么小的機(jī)器。但是如果買一個(gè)大的，又會(huì)因?yàn)殡娔X大，需要向用戶多收錢，可用戶需要用的只有那么小一點(diǎn)，所以多付錢就很冤。
4虛擬化靈活多了
有人就想辦法了。第一個(gè)辦法就是虛擬化。用戶不是只要一個(gè)很小的電腦么？數(shù)據(jù)中心的物理設(shè)備都很強(qiáng)大，我可以從物理的CPU、內(nèi)存、硬盤中虛擬出一小塊來(lái)給客戶，同時(shí)也可以虛擬出一小塊來(lái)給其他客戶。每個(gè)客戶只能看到自己的那一小塊，但其實(shí)每個(gè)客戶用的是整個(gè)大的設(shè)備上的一小塊。
虛擬化的技術(shù)使得不同客戶的電腦看起來(lái)是隔離的。也就是我看著好像這塊盤就是我的，你看著這塊盤就是你的，但實(shí)際情況可能我的這個(gè)10G和你的這個(gè)10G是落在同樣一個(gè)很大很大的存儲(chǔ)上。而且如果事先物理設(shè)備都準(zhǔn)備好，虛擬化軟件虛擬出一個(gè)電腦是非?？斓模旧蠋追昼娋湍芙鉀Q。所以在任何一個(gè)云上要?jiǎng)?chuàng)建一臺(tái)電腦，一點(diǎn)幾分鐘就出來(lái)了，就是這個(gè)道理。
這樣空間靈活性和時(shí)間靈活性就基本解決了。
5虛擬世界的賺錢與情懷
在虛擬化階段，最牛的公司是VMware。它是實(shí)現(xiàn)虛擬化技術(shù)比較早的一家公司，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)的虛擬化。這家公司很牛，性能做得非常好，虛擬化軟件賣得也非常好，賺了好多的錢，后來(lái)讓EMC(世界五百?gòu)?qiáng)，存儲(chǔ)廠商第一品牌)給收購(gòu)了。
但這個(gè)世界上還是有很多有情懷的人的，尤其是程序員里面。有情懷的人喜歡做什么事情？開(kāi)源。
這個(gè)世界上很多軟件都是有閉源就有開(kāi)源，源就是源代碼。也就是說(shuō)，某個(gè)軟件做的好，所有人都愛(ài)用，但這個(gè)軟件的代碼被我封閉起來(lái)，只有我公司知道，其他人不知道。如果其他人想用這個(gè)軟件，就要向我付錢，這就叫閉源。
但世界上總有一些大?？床粦T錢都讓一家賺了去的情況。大牛們覺(jué)得，這個(gè)技術(shù)你會(huì)我也會(huì)；你能開(kāi)發(fā)出來(lái)，我也能。我開(kāi)發(fā)出來(lái)就是不收錢，把代碼拿出來(lái)分享給大家，全世界誰(shuí)用都可以，所有的人都可以享受到好處，這個(gè)叫做開(kāi)源。
比如最近的蒂姆·伯納斯·李就是個(gè)非常有情懷的人。2017年，他因“發(fā)明萬(wàn)維網(wǎng)、第一個(gè)瀏覽器和使萬(wàn)維網(wǎng)得以擴(kuò)展的基本協(xié)議和算法”而獲得2016年度的圖靈獎(jiǎng)。圖靈獎(jiǎng)就是計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)。然而他最令人敬佩的是，他將萬(wàn)維網(wǎng)，也就是我們常見(jiàn)的WWW技術(shù)無(wú)償貢獻(xiàn)給全世界免費(fèi)使用。我們現(xiàn)在在網(wǎng)上的所有行為都應(yīng)該感謝他的功勞，如果他將這個(gè)技術(shù)拿來(lái)收錢，應(yīng)該和比爾蓋茨差不多有錢。
開(kāi)源和閉源的例子有很多：
例如在閉源的世界里有Windows，大家用Windows都得給微軟付錢；開(kāi)源的世界里面就出現(xiàn)了Linux。比爾蓋茨靠Windows、Office這些閉源的軟件賺了很多錢，稱為世界首富，就有大牛開(kāi)發(fā)了另外一種操作系統(tǒng)Linux。很多人可能沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)Linux，很多后臺(tái)的服務(wù)器上跑的程序都是Linux上的，比如大家享受雙十一，無(wú)論是淘寶、京東、考拉……支撐雙十一搶購(gòu)的系統(tǒng)都是跑在Linux上的。
再如有Apple就有安卓。Apple市值很高，但是蘋果系統(tǒng)的代碼我們是看不到的。于是就有大牛寫了安卓手機(jī)操作系統(tǒng)。所以大家可以看到幾乎所有的其他手機(jī)廠商，里面都裝安卓系統(tǒng)。原因就是蘋果系統(tǒng)不開(kāi)源，而安卓系統(tǒng)大家都可以用。
在虛擬化軟件也一樣，有了VMware，這個(gè)軟件非常貴。那就有大牛寫了兩個(gè)開(kāi)源的虛擬化軟件，一個(gè)叫做Xen，一個(gè)叫做KVM，如果不做技術(shù)的，可以不用管這兩個(gè)名字，但是后面還是會(huì)提到。
6虛擬化的半自動(dòng)和云計(jì)算的全自動(dòng)
要說(shuō)虛擬化軟件解決了靈活性問(wèn)題，其實(shí)并不全對(duì)。因?yàn)樘摂M化軟件一般創(chuàng)建一臺(tái)虛擬的電腦，是需要人工指定這臺(tái)虛擬電腦放在哪臺(tái)物理機(jī)上的。這一過(guò)程可能還需要比較復(fù)雜的人工配置。所以使用VMware的虛擬化軟件，需要考一個(gè)很牛的證書，而能拿到這個(gè)證書的人，薪資是相當(dāng)高，也可見(jiàn)復(fù)雜程度。
所以僅僅憑虛擬化軟件所能管理的物理機(jī)的集群規(guī)模都不是特別大，一般在十幾臺(tái)、幾十臺(tái)、最多百臺(tái)這么一個(gè)規(guī)模。
這一方面會(huì)影響時(shí)間靈活性：雖然虛擬出一臺(tái)電腦的時(shí)間很短，但是隨著集群規(guī)模的擴(kuò)大，人工配置的過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越耗時(shí)。另一方面也影響空間靈活性：當(dāng)用戶數(shù)量多時(shí)，這點(diǎn)集群規(guī)模，還遠(yuǎn)達(dá)不到想要多少要多少的程度，很可能這點(diǎn)資源很快就用完了，還得去采購(gòu)。
所以隨著集群的規(guī)模越來(lái)越大，基本都是千臺(tái)起步，動(dòng)輒上萬(wàn)臺(tái)、甚至幾十上百萬(wàn)臺(tái)。如果去查一下BAT，包括網(wǎng)易、谷歌、亞馬遜，服務(wù)器數(shù)目都大的嚇人。這么多機(jī)器要靠人去選一個(gè)位置放這臺(tái)虛擬化的電腦并做相應(yīng)的配置，幾乎是不可能的事情，還是需要機(jī)器去做這個(gè)事情。
人們發(fā)明了各種各樣的算法來(lái)做這個(gè)事情，算法的名字叫做調(diào)度(Scheduler)。通俗一點(diǎn)說(shuō)，就是有一個(gè)調(diào)度中心，幾千臺(tái)機(jī)器都在一個(gè)池子里面，無(wú)論用戶需要多少CPU、內(nèi)存、硬盤的虛擬電腦，調(diào)度中心會(huì)自動(dòng)在大池子里面找一個(gè)能夠滿足用戶需求的地方，把虛擬電腦啟動(dòng)起來(lái)做好配置，用戶就直接能用了。這個(gè)階段我們稱為池化或者云化。到了這個(gè)階段，才可以稱為云計(jì)算，在這之前都只能叫虛擬化。
7云計(jì)算的私有與公有
云計(jì)算大致分兩種：一個(gè)是私有云，一個(gè)是公有云，還有人把私有云和公有云連接起來(lái)稱為混合云，這里暫且不說(shuō)這個(gè)。
私有云：把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面。使用私有云的用戶往往很有錢，自己買地建機(jī)房、自己買服務(wù)器，然后讓云廠商部署在自己這里。VMware后來(lái)除了虛擬化，也推出了云計(jì)算的產(chǎn)品，并且在私有云市場(chǎng)賺的盆滿缽滿。
公有云：把虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數(shù)據(jù)中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，就能在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)一下創(chuàng)建一臺(tái)虛擬電腦。例如AWS即亞馬遜的公有云；例如國(guó)內(nèi)的阿里云、騰訊云、網(wǎng)易云等。
亞馬遜為什么要做公有云呢？我們知道亞馬遜原來(lái)是國(guó)外比較大的一個(gè)電商，它做電商時(shí)也肯定會(huì)遇到類似雙十一的場(chǎng)景：在某一個(gè)時(shí)刻大家都沖上來(lái)買東西。當(dāng)大家都沖上買東西時(shí)，就特別需要云的時(shí)間靈活性和空間靈活性。因?yàn)樗荒軙r(shí)刻準(zhǔn)備好所有的資源，那樣太浪費(fèi)了。但也不能什么都不準(zhǔn)備，看著雙十一這么多用戶想買東西登不上去。所以需要雙十一時(shí)，就創(chuàng)建一大批虛擬電腦來(lái)支撐電商應(yīng)用，過(guò)了雙十一再把這些資源都釋放掉去干別的。因此亞馬遜是需要一個(gè)云平臺(tái)的。
然而商用的虛擬化軟件實(shí)在是太貴了，亞馬遜總不能把自己在電商賺的錢全部給了虛擬化廠商。于是亞馬遜基于開(kāi)源的虛擬化技術(shù)，如上所述的Xen或者KVM，開(kāi)發(fā)了一套自己的云化軟件。沒(méi)想到亞馬遜后來(lái)電商越做越牛，云平臺(tái)也越做越牛。
由于它的云平臺(tái)需要支撐自己的電商應(yīng)用；而傳統(tǒng)的云計(jì)算廠商多為IT廠商出身，幾乎沒(méi)有自己的應(yīng)用，所以亞馬遜的云平臺(tái)對(duì)應(yīng)用更加友好，迅速發(fā)展成為云計(jì)算的第一品牌，賺了很多錢。
在亞馬遜公布其云計(jì)算平臺(tái)財(cái)報(bào)之前，人們都猜測(cè)，亞馬遜電商賺錢，云也賺錢嗎？后來(lái)一公布財(cái)報(bào)，發(fā)現(xiàn)不是一般的賺錢。僅僅去年，亞馬遜AWS年?duì)I收達(dá)122億美元，運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)31億美元。
8云計(jì)算的賺錢與情懷
公有云的第一名亞馬遜過(guò)得很爽，第二名Rackspace過(guò)得就一般了。沒(méi)辦法，這就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的殘酷性，多是贏者通吃的模式。所以第二名如果不是云計(jì)算行業(yè)的，很多人可能都沒(méi)聽(tīng)過(guò)了。
第二名就想，我干不過(guò)老大怎么辦呢？開(kāi)源吧。如上所述，亞馬遜雖然使用了開(kāi)源的虛擬化技術(shù)，但云化的代碼是閉源的。很多想做又做不了云化平臺(tái)的公司，只能眼巴巴的看著亞馬遜掙大錢。Rackspace把源代碼一公開(kāi)，整個(gè)行業(yè)就可以一起把這個(gè)平臺(tái)越做越好，兄弟們大家一起上，和老大拼了。
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
于是Rackspace和美國(guó)航空航天局合作創(chuàng)辦了開(kāi)源軟件OpenStack，如上圖所示OpenStack的架構(gòu)圖，不是云計(jì)算行業(yè)的不用弄懂這個(gè)圖，但能夠看到三個(gè)關(guān)鍵字：Compute計(jì)算、Networking網(wǎng)絡(luò)、Storage存儲(chǔ)。還是一個(gè)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)的云化管理平臺(tái)。
當(dāng)然第二名的技術(shù)也是非常棒的，有了OpenStack之后，果真像Rackspace想的一樣，所有想做云的大企業(yè)都瘋了，你能想象到的所有如雷貫耳的大型IT企業(yè)：IBM、惠普、戴爾、華為、聯(lián)想等都瘋了。
原來(lái)云平臺(tái)大家都想做，看著亞馬遜和VMware賺了這么多錢，眼巴巴看著沒(méi)辦法，想自己做一個(gè)好像難度還挺大?，F(xiàn)在好了，有了這樣一個(gè)開(kāi)源的云平臺(tái)OpenStack，所有的IT廠商都加入到這個(gè)社區(qū)中來(lái)，對(duì)這個(gè)云平臺(tái)進(jìn)行貢獻(xiàn)，包裝成自己的產(chǎn)品，連同自己的硬件設(shè)備一起賣。有的做了私有云，有的做了公有云，OpenStack已經(jīng)成為開(kāi)源云平臺(tái)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
9IaaS, 資源層面的靈活性
隨著OpenStack的技術(shù)越來(lái)越成熟，可以管理的規(guī)模也越來(lái)越大，并且可以有多個(gè)OpenStack集群部署多套。比如北京部署一套、杭州部署兩套、廣州部署一套，然后進(jìn)行統(tǒng)一的管理。這樣整個(gè)規(guī)模就更大了。
在這個(gè)規(guī)模下，對(duì)于普通用戶的感知來(lái)講，基本能夠做到想什么時(shí)候要就什么什么要，想要多少就要多少。還是拿云盤舉例子，每個(gè)用戶云盤都分配了5T甚至更大的空間，如果有1億人，那加起來(lái)空間多大啊。
其實(shí)背后的機(jī)制是這樣的：分配你的空間，你可能只用了其中很少一點(diǎn)，比如說(shuō)它分配給你了5個(gè)T，這么大的空間僅僅是你看到的，而不是真的就給你了，你其實(shí)只用了50個(gè)G，則真實(shí)給你的就是50個(gè)G，隨著你文件的不斷上傳，分給你的空間會(huì)越來(lái)越多。
當(dāng)大家都上傳，云平臺(tái)發(fā)現(xiàn)快滿了的時(shí)候(例如用了70%)，會(huì)采購(gòu)更多的服務(wù)器，擴(kuò)充背后的資源，這個(gè)對(duì)用戶是透明的、看不到的。從感覺(jué)上來(lái)講，就實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算的彈性。其實(shí)有點(diǎn)像銀行，給儲(chǔ)戶的感覺(jué)是什么時(shí)候取錢都有，只要不同時(shí)擠兌，銀行就不會(huì)垮。
10總結(jié)
到了這個(gè)階段，云計(jì)算基本上實(shí)現(xiàn)了時(shí)間靈活性和空間靈活性；實(shí)現(xiàn)了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源的彈性。計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)我們常稱為基礎(chǔ)設(shè)施Infranstracture, 因而這個(gè)階段的彈性稱為資源層面的彈性。管理資源的云平臺(tái)，我們稱為基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，也就是我們常聽(tīng)到的IaaS（Infranstracture As A Service）。
二、云計(jì)算不光管資源，也要管應(yīng)用
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
有了IaaS，實(shí)現(xiàn)了資源層面的彈性就夠了嗎？顯然不是，還有應(yīng)用層面的彈性。
這里舉個(gè)例子：比如說(shuō)實(shí)現(xiàn)一個(gè)電商的應(yīng)用，平時(shí)十臺(tái)機(jī)器就夠了，雙十一需要一百臺(tái)。你可能覺(jué)得很好辦啊，有了IaaS，新創(chuàng)建九十臺(tái)機(jī)器就可以了啊。但90臺(tái)機(jī)器創(chuàng)建出來(lái)是空的，電商應(yīng)用并沒(méi)有放上去，只能讓公司的運(yùn)維人員一臺(tái)一臺(tái)的弄，需要很長(zhǎng)時(shí)間才能安裝好的。
雖然資源層面實(shí)現(xiàn)了彈性，但沒(méi)有應(yīng)用層的彈性，依然靈活性是不夠的。有沒(méi)有方法解決這個(gè)問(wèn)題呢？
人們?cè)贗aaS平臺(tái)之上又加了一層，用于管理資源以上的應(yīng)用彈性的問(wèn)題，這一層通常稱為PaaS（Platform As A Service）。這一層往往比較難理解，大致分兩部分：一部分筆者稱為“你自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝”，一部分筆者稱為“通用的應(yīng)用不用安裝”。
自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝：比如電商應(yīng)用是你自己開(kāi)發(fā)的，除了你自己，其他人是不知道怎么安裝的。像電商應(yīng)用，安裝時(shí)需要配置支付寶或者微信的賬號(hào)，才能使別人在你的電商上買東西時(shí)，付的錢是打到你的賬戶里面的，除了你，誰(shuí)也不知道。所以安裝的過(guò)程平臺(tái)幫不了忙，但能夠幫你做得自動(dòng)化，你需要做一些工作，將自己的配置信息融入到自動(dòng)化的安裝過(guò)程中方可。比如上面的例子，雙十一新創(chuàng)建出來(lái)的90臺(tái)機(jī)器是空的，如果能夠提供一個(gè)工具，能夠自動(dòng)在這新的90臺(tái)機(jī)器上將電商應(yīng)用安裝好，就能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用層面的真正彈性。例如Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary都可以干這件事情，最新的容器技術(shù)Docker能更好的干這件事情。
通用的應(yīng)用不用安裝：所謂通用的應(yīng)用，一般指一些復(fù)雜性比較高，但大家都在用的，例如數(shù)據(jù)庫(kù)。幾乎所有的應(yīng)用都會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)，但數(shù)據(jù)庫(kù)軟件是標(biāo)準(zhǔn)的，雖然安裝和維護(hù)比較復(fù)雜，但無(wú)論誰(shuí)安裝都是一樣。這樣的應(yīng)用可以變成標(biāo)準(zhǔn)的PaaS層的應(yīng)用放在云平臺(tái)的界面上。當(dāng)用戶需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，一點(diǎn)就出來(lái)了，用戶就可以直接用了。有人問(wèn)，既然誰(shuí)安裝都一個(gè)樣，那我自己來(lái)好了，不需要花錢在云平臺(tái)上買。當(dāng)然不是，數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)非常難的東西，光Oracle這家公司，靠數(shù)據(jù)庫(kù)就能賺這么多錢。買Oracle也是要花很多錢的。
然而大多數(shù)云平臺(tái)會(huì)提供MySQL這樣的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，又是開(kāi)源，錢不需要花這么多了。但維護(hù)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，卻需要專門招一個(gè)很大的團(tuán)隊(duì)，如果這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠優(yōu)化到能夠支撐雙十一，也不是一年兩年能夠搞定的。
比如您是一個(gè)做單車的，當(dāng)然沒(méi)必要招一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)來(lái)干這件事情，成本太高了，應(yīng)該交給云平臺(tái)來(lái)做這件事情，專業(yè)的事情專業(yè)的人來(lái)做，云平臺(tái)專門養(yǎng)了幾百人維護(hù)這套系統(tǒng)，您只要專注于您的單車應(yīng)用就可以了。
要么是自動(dòng)部署，要么是不用部署，總的來(lái)說(shuō)就是應(yīng)用層你也要少操心，這就是PaaS層的重要作用。
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
雖說(shuō)腳本的方式能夠解決自己的應(yīng)用的部署問(wèn)題，然而不同的環(huán)境千差萬(wàn)別，一個(gè)腳本往往在一個(gè)環(huán)境上運(yùn)行正確，到另一個(gè)環(huán)境就不正確了。
而容器是能更好地解決這個(gè)問(wèn)題。
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容器是 Container，Container另一個(gè)意思是集裝箱，其實(shí)容器的思想就是要變成軟件交付的集裝箱。集裝箱的特點(diǎn)：一是封裝，二是標(biāo)準(zhǔn)。
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在沒(méi)有集裝箱的時(shí)代，假設(shè)將貨物從 A運(yùn)到 B，中間要經(jīng)過(guò)三個(gè)碼頭、換三次船。每次都要將貨物卸下船來(lái)，擺得七零八落，然后搬上船重新整齊擺好。因此在沒(méi)有集裝箱時(shí)，每次換船，船員們都要在岸上待幾天才能走。
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有了集裝箱以后，所有的貨物都打包在一起了，并且集裝箱的尺寸全部一致，所以每次換船時(shí)，一個(gè)箱子整體搬過(guò)去就行了，小時(shí)級(jí)別就能完成，船員再也不用上岸長(zhǎng)時(shí)間耽擱了。
這是集裝箱“封裝”、“標(biāo)準(zhǔn)”兩大特點(diǎn)在生活中的應(yīng)用。
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那么容器如何對(duì)應(yīng)用打包呢？還是要學(xué)習(xí)集裝箱。首先要有個(gè)封閉的環(huán)境，將貨物封裝起來(lái)，讓貨物之間互不干擾、互相隔離，這樣裝貨卸貨才方便。好在 Ubuntu中的LXC技術(shù)早就能做到這一點(diǎn)。
封閉的環(huán)境主要使用了兩種技術(shù)，一種是看起來(lái)是隔離的技術(shù)，稱為 Namespace，也即每個(gè) Namespace中的應(yīng)用看到的是不同的 IP地址、用戶空間、程號(hào)等。另一種是用起來(lái)是隔離的技術(shù)，稱為 Cgroups，也即明明整臺(tái)機(jī)器有很多的 CPU、內(nèi)存，而一個(gè)應(yīng)用只能用其中的一部分。
所謂的鏡像，就是將你焊好集裝箱的那一刻，將集裝箱的狀態(tài)保存下來(lái)，就像孫悟空說(shuō)：“定”，集裝箱里面就定在了那一刻，然后將這一刻的狀態(tài)保存成一系列文件。這些文件的格式是標(biāo)準(zhǔn)的，誰(shuí)看到這些文件都能還原當(dāng)時(shí)定住的那個(gè)時(shí)刻。將鏡像還原成運(yùn)行時(shí)的過(guò)程（就是讀取鏡像文件，還原那個(gè)時(shí)刻的過(guò)程）就是容器運(yùn)行的過(guò)程。
有了容器，使得 PaaS層對(duì)于用戶自身應(yīng)用的自動(dòng)部署變得快速而優(yōu)雅。
三、大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算
在PaaS層中一個(gè)復(fù)雜的通用應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)是如何一步一步融入云計(jì)算的呢？
1數(shù)據(jù)不大也包含智慧
一開(kāi)始這個(gè)大數(shù)據(jù)并不大。原來(lái)才有多少數(shù)據(jù)？現(xiàn)在大家都去看電子書，上網(wǎng)看新聞了，在我們80后小時(shí)候，信息量沒(méi)有那么大，也就看看書、看看報(bào)，一個(gè)星期的報(bào)紙加起來(lái)才有多少字？如果你不在一個(gè)大城市，一個(gè)普通的學(xué)校的圖書館加起來(lái)也沒(méi)幾個(gè)書架，是后來(lái)隨著信息化的到來(lái)，信息才會(huì)越來(lái)越多。
首先我們來(lái)看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)，就分三種類型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：即有固定格式和有限長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，國(guó)籍：中華人民共和國(guó)，民族：漢，性別：男，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，就是不定長(zhǎng)、無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁(yè)，有時(shí)候非常長(zhǎng)，有時(shí)候幾句話就沒(méi)了；例如語(yǔ)音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是一些XML或者HTML的格式的，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒(méi)有關(guān)系。
其實(shí)數(shù)據(jù)本身不是有用的，必須要經(jīng)過(guò)一定的處理。例如你每天跑步帶個(gè)手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁(yè)也是數(shù)據(jù)，我們稱為Data。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有什么用處，但數(shù)據(jù)里面包含一個(gè)很重要的東西，叫做信息（Information）。
數(shù)據(jù)十分雜亂，經(jīng)過(guò)梳理和清洗，才能夠稱為信息。信息會(huì)包含很多規(guī)律，我們需要從信息中將規(guī)律總結(jié)出來(lái)，稱為知識(shí)（Knowledge），而知識(shí)改變命運(yùn)。信息是很多的，但有人看到了信息相當(dāng)于白看，但有人就從信息中看到了電商的未來(lái)，有人看到了直播的未來(lái)，所以人家就牛了。如果你沒(méi)有從信息中提取出知識(shí)，天天看朋友圈也只能在互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個(gè)看客。
有了知識(shí)，然后利用這些知識(shí)去應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)，有的人會(huì)做得非常好，這個(gè)東西叫做智慧（Intelligence）。有知識(shí)并不一定有智慧，例如好多學(xué)者很有知識(shí)，已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個(gè)角度分析得頭頭是道，但一到實(shí)干就歇菜，并不能轉(zhuǎn)化成為智慧。而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大，就是通過(guò)獲得的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐，最后做了很大的生意。
所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個(gè)步驟：數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧。
最終的階段是很多商家都想要的。你看我收集了這么多的數(shù)據(jù)，能不能基于這些數(shù)據(jù)來(lái)幫我做下一步的決策，改善我的產(chǎn)品。例如讓用戶看視頻的時(shí)候旁邊彈出廣告，正好是他想買的東西；再如讓用戶聽(tīng)音樂(lè)時(shí)，另外推薦一些他非常想聽(tīng)的其他音樂(lè)。
用戶在我的應(yīng)用或者網(wǎng)站上隨便點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，輸入文字對(duì)我來(lái)說(shuō)都是數(shù)據(jù)，我就是要將其中某些東西提取出來(lái)、指導(dǎo)實(shí)踐、形成智慧，讓用戶陷入到我的應(yīng)用里面不可自拔，上了我的網(wǎng)就不想離開(kāi)，手不停地點(diǎn)、不停地買。
很多人說(shuō)雙十一我都想斷網(wǎng)了，我老婆在上面不斷地買買買，買了A又推薦B，老婆大人說(shuō)，“哎呀，B也是我喜歡的啊，老公我要買”。你說(shuō)這個(gè)程序怎么這么牛，這么有智慧，比我還了解我老婆，這件事情是怎么做到的呢？
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
2數(shù)據(jù)如何升華為智慧
數(shù)據(jù)的處理分幾個(gè)步驟，完成了才最后會(huì)有智慧。
第一個(gè)步驟叫數(shù)據(jù)的收集。首先得有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的收集有兩個(gè)方式：
第一個(gè)方式是拿，專業(yè)點(diǎn)的說(shuō)法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是這么做的：它把網(wǎng)上的所有的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心，然后你一搜才能搜出來(lái)。比如你去搜索的時(shí)候，結(jié)果會(huì)是一個(gè)列表，這個(gè)列表為什么會(huì)在搜索引擎的公司里面？就是因?yàn)樗褦?shù)據(jù)都拿下來(lái)了，但是你一點(diǎn)鏈接，點(diǎn)出來(lái)這個(gè)網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了。比如說(shuō)新浪有個(gè)新聞，你拿百度搜出來(lái)，你不點(diǎn)的時(shí)候，那一頁(yè)在百度數(shù)據(jù)中心，一點(diǎn)出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)就是在新浪的數(shù)據(jù)中心了。
第二個(gè)方式是推送，有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)。比如說(shuō)小米手環(huán)，可以將你每天跑步的數(shù)據(jù)，心跳的數(shù)據(jù)，睡眠的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面。
第二個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的傳輸。一般會(huì)通過(guò)隊(duì)列方式進(jìn)行，因?yàn)閿?shù)據(jù)量實(shí)在是太大了，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)處理才會(huì)有用?？上到y(tǒng)處理不過(guò)來(lái)，只好排好隊(duì)，慢慢處理。
第三個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)就是金錢，掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了錢。要不然網(wǎng)站怎么知道你想買什么？就是因?yàn)樗心銡v史的交易的數(shù)據(jù)，這個(gè)信息可不能給別人，十分寶貴，所以需要存儲(chǔ)下來(lái)。
第四個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。上面存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)多是雜亂無(wú)章的，有很多垃圾數(shù)據(jù)在里面，因而需要清洗和過(guò)濾，得到一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。對(duì)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行分析，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，得到知識(shí)。
比如盛傳的沃爾瑪超市的啤酒和尿布的故事，就是通過(guò)對(duì)人們的購(gòu)買數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了男人一般買尿布的時(shí)候，會(huì)同時(shí)購(gòu)買啤酒，這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的相互關(guān)系，獲得知識(shí)，然后應(yīng)用到實(shí)踐中，將啤酒和尿布的柜臺(tái)弄的很近，就獲得了智慧。
第五個(gè)步驟是對(duì)于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘。檢索就是搜索，所謂外事不決問(wèn)Google，內(nèi)事不決問(wèn)百度。內(nèi)外兩大搜索引擎都是將分析后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎，因此人們想尋找信息的時(shí)候，一搜就有了。
另外就是挖掘，僅僅搜索出來(lái)已經(jīng)不能滿足人們的要求了，還需要從信息中挖掘出相互的關(guān)系。比如財(cái)經(jīng)搜索，當(dāng)搜索某個(gè)公司股票的時(shí)候，該公司的高管是不是也應(yīng)該被挖掘出來(lái)呢？如果僅僅搜索出這個(gè)公司的股票發(fā)現(xiàn)漲的特別好，于是你就去買了，其實(shí)其高管發(fā)了一個(gè)聲明，對(duì)股票十分不利，第二天就跌了，這不坑害廣大股民么？所以通過(guò)各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系，形成知識(shí)庫(kù)，十分重要。
終于有人把云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了！
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3大數(shù)據(jù)時(shí)代，眾人拾柴火焰高
當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時(shí)，很少的幾臺(tái)機(jī)器就能解決。慢慢的，當(dāng)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，最牛的服務(wù)器都解決不了問(wèn)題時(shí)，怎么辦呢？這時(shí)就要聚合多臺(tái)機(jī)器的力量，大家齊心協(xié)力一起把這個(gè)事搞定，眾人拾柴火焰高。
對(duì)于數(shù)據(jù)的收集：就IoT來(lái)講，外面部署這成千上萬(wàn)的檢測(cè)設(shè)備，將大量的溫度、濕度、監(jiān)控、電力等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來(lái)；就互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的搜索引擎來(lái)講，需要將整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁(yè)都下載下來(lái)。這顯然一臺(tái)機(jī)器做不到，需要多臺(tái)機(jī)器組成網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)，每臺(tái)機(jī)器下載一部分，同時(shí)工作，才能在有限的時(shí)間內(nèi)，將海量的網(wǎng)頁(yè)下載完畢。
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對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸：一個(gè)內(nèi)存里面的隊(duì)列肯定會(huì)被大量的數(shù)據(jù)擠爆掉，于是就產(chǎn)生了基于硬盤的分布式隊(duì)列，這樣隊(duì)列可以多臺(tái)機(jī)器同時(shí)傳輸，隨你數(shù)據(jù)量多大，只要我的隊(duì)列足夠多，管道足夠粗，就能夠撐得住。
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對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)：一臺(tái)機(jī)器的文件系統(tǒng)肯定是放不下的，所以需要一個(gè)很大的分布式文件系統(tǒng)來(lái)做這件事情，把多臺(tái)機(jī)器的硬盤打成一塊大的文件系統(tǒng)。
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對(duì)于數(shù)據(jù)的分析：可能需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)做分解、統(tǒng)計(jì)、匯總，一臺(tái)機(jī)器肯定搞不定，處理到猴年馬月也分析不完。于是就有分布式計(jì)算的方法，將大量的數(shù)據(jù)分成小份，每臺(tái)機(jī)器處理一小份，多臺(tái)機(jī)器并行處理，很快就能算完。例如著名的Terasort對(duì)1個(gè)TB的數(shù)據(jù)排序，相當(dāng)于1000G，如果單機(jī)處理，怎么也要幾個(gè)小時(shí)，但并行處理209秒就完成了。
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