数据哪存比较好？AI把用户“逼上”公有云

2018-12-17 13:03:39越来越多的AI应用发生在云端，尤其是对于智能技术需求高的行业而言，他们甚至可以说是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企业用户，也由私有云跃迁到了混合云。

越来越多的AI应用发生在云端，尤其是对于智能技术需求高的行业而言，他们甚至可以说是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企业用户，也由私有云跃迁到了混合云。

数据和算力是维持AI的两大要素，而传统的计算环境是难以满足二者的指数级增长的。 举个例子，数据的类型大体可分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。一个数据从产生到落地要经过收集、传输、分析、检索、挖掘等阶段。如果要让机器像人一样去“看”数据，恐怕穷尽一生也无法分析完。

如果在云端借助Hadoop集群和Spark这样的通用计算引擎，或者是Storm等计算框架，就可以将数据分解为多个部分，对每一部分的数据进行分析，之后将效果汇总经过多轮计算筛选出结果。对于机器学习来说，它们或许会找到一些新的特征，并对这些特征进行归纳来识别出一把新的椅子。这一过程中，需要有海量、不同的椅子照片供给计算机去学习。而这一切，没有数据中心的庞大算力支持是无法实现的。

当人工智能走向云端，开发者既是***批受益者，又成为了云服务商手中的核心资源。 微软将在AI领域20多年的研究成果汇聚成Azure云端的认知服务，以API的形式开放给开发者，开发者只需要几行代码，即可调用认知服务API获得对应的能力，并将这样的能力跨设备、跨平台应用到Windows、iOS、Android上。这些API包括人脸识别API、情绪识别API和计算机视觉API等等。拿情感识别来说，开发者可以通过人脸API针对图像中的每张人脸返回情感集的检测置信度以及人脸的范围框，检测到的情感可以是快乐、悲伤、意外、愤怒、恐惧、蔑视、厌恶或中性。

此外，就像微软不惜重金收购GitHub、谷歌开源TensorFlow一样，核心的开发者群体或社区贡献着数以万计的应用资源，而背后的这些数据资源如果悉数运行在Azure或谷歌云平台上，对于微软和谷歌的云业务发展势必是不错的助力。

就像当下比较火热的AI芯片TPU方案，作为谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片，专为TensorFlow设计，AlphaGo使用的就是TPU 2.0芯片。在TPU 3.0中，其计算能力***可达到100PFlops，是TPU 2.0的八倍多。为了更快地训练和运行机器学习模型，谷歌还推出了Cloud TPU，单个Cloud TPU的计算能力达到180万亿次浮点运算，具备64 GB高带宽内存，为云端超算打下了基础。

落地到行业，对云上智能先知先觉的传统企业深有感触。 以物流为例，物流企业比拼的已不止是车队数量和仓储空间，而是学会借助大数据、物联网和AI技术，深入到每一个环节打造智慧的物流平台。这一过程中，云计算扮演着至关重要的角色。过去，写一套完整的物流系统需要调动研发、运维、安全、网络等多个部门的人。如今一个显著的现象是，管理数千辆车规模车队的运营负责人已经可以是学算法专业的年轻人。为什么会有这种变化？原因是这些人会利用算法处理大数据，通过优化运输环节从而提升物流运转的效率。

对于物流企业来说，每天会产生数亿条数据，对海量信息进行处理离不开云计算。具体到实际场景中，车载设备从位置定位、油耗传感器、温度、速度搜集的数据会交由云端处理，例如IoT组件可以通过规则引擎组件中编写类SQL语句无缝对接大数据套件，进行车辆路径、车辆规划、司机排班等的优化，而兼容MySQL协议和语法的腾讯云分布式云数据库DCDB还支持自动水平拆分的高性能分布式数据库，即业务显示为完整的逻辑表，数据被均匀拆分到多个分片中，每个分片默认采用主备架构，可以提供涵盖灾备、恢复、监控、不停机扩容的全套方案。

当然，并不是任何一家传统企业都会先尝试公有云，但他们也会为获得全栈的AI能力去尝试部分上云 。工业互联网时代产生的数据量比传统信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度的，动态数据模型随时可变，甚至良品率的细微变化都会带来数据模型重建。这样一来，如果做不到工业数据实时更新，智能制造就无从谈起。

以福耀玻璃为例，其借助IBM云平台重构了端到端的竞价流程，通过开放API让客户实时看到订单的执行状况将原来分散在ERP、CRM、采购、物料等数十个系统中的成本因素进行智能分析，并在云端建造了1:1尺寸的3D可视化虚拟工厂，将研发、工艺、生产、制造、优化、仿真、服务等环节的状态以三维建模的形式实时模拟出来，未来更有望在虚拟端解决80%的质量、效率、成本问题。将敏感数据放在本地，把重资产业务放在云端快速处理，利用混合云环境的微服务、容器、API来获取商业智能的能力，这也是源于AI的推动。

各行各业的数据指数级增长，使得人们对于信息的处理方式有了重新思考，将其智能化当前是重要途径之一，而背后的基础支撑离不开云计算。也可以说，企业对智慧化转型的迫切需求推动了云计算的发展。

SD-WAN广域网组网如何发挥作用？

SD-WAN在四个场景中的应用：

1、云业务保障

SD-WAN为云组网服务构建出一个全新的组网服务产品，用户通过在其公有云VPC中部署虚拟机连接到网络，实现VPC与传统数据中心互联，构建混合云业务。 最终，用户能够快速实施混合云部署，高质量保障业务数据同步的同时，使用户访问云服务大幅提速、体验明显提高。

2、全球各类数据中心同步

很多云之间有时需要数据同步，就像游戏行业喊了多年的“全球通服”一样，但依然做不到。 为什么？传统的IPLC方式部署时间长、故障恢复时间长、成本高。 而SD-WAN具备部署国内IDC与国内、国外多个IDC之间数据同步的能力。 此外，SD-WAN能够帮助企业实现自建数据中心与海外托管数据中心之间的同步，提供接近物理光缆的品质保证，并且拥有更高的可用性、更低的租用成本。

3、视频直播、在线教育保障

CDN不适用于“动态强交互”的内容，SD-WAN网络从组网架构上就是面向品质控制设计，为其运营商客户提供路由接入方式或者客户端接入方式的动态网络加速服务，保障对通讯品质敏感的网络游戏、电子商务、实时音视频通讯等“动态强交互内容”，填补CDN的不足。

4、企业远程办公质量保障

一般来说专线是保障跨地域办公网络最稳定的接入方式，但是部署周期长、成本昂贵，SD-WAN为这类企业部署了具有高性价比的不受跨境通讯影响的加速网络。

招聘网站有哪些？那个最靠谱？

招聘网站有前程无忧、智联招聘、58同城、中华英才网和和赶集网等，这几个网站都是比较靠谱的，而且目前很多招聘单位都比较倾向于以上这些招聘网站，包括求职者也使用的比较多。 1、前程无忧“前程无忧”是国内一个集多种媒介资源优势的专业人力资源服务机构，创始人为甄荣辉。 它集合了传统媒体、网络媒体及先进的信息技术，加上一支经验丰富的专业顾问队伍，提供包括招聘猎头、培训测评和人事外包在内的全方位专业人力资源服务，现在全国25个城市设有服务机构。 2004年9月，前程无忧成为第一个在美国纳斯达克上市的中国人力资源服务企业，是中国最具影响力的人力资源服务供应商之一。 2、智联招聘创建于1994年，拥有1.4亿职场人用户，累计合作企业数达400万家。 2017年7月，智联招聘推出“企业智赢计划”，依托强大的数据实力，颠覆传统招聘模式，建设开放职岗生态系统，重塑人力资源市场招聘服务标准。 智联招聘先后入资51社保、脉脉、猿圈等战略伙伴 。 智联招聘凭借大数据和AI技术打造开放的人力资本生态，让人才和机会更精准高效的建立连接，为生态内的合作伙伴创造更多价值。 3、58同城58同城成立于2005年12月12日，总部设在北京，在全国共拥有27家直销分公司。 58同城作为中国的分类信息网站，本地化、自主且免费、真实高效是58同城网的三大特色。 4、中华英才网中华英才网成立于1997年，是国内最早、最专业的人才招聘网站之一，其品牌和服务已被个人求职者和企业人力资源部门普遍认可。 中华英才网总部位于北京，在全国共有22家分公司，拥有由1000余名高素质、专业化的人才组成的人力资源服务团队。 主要产品与服务有：网络招聘、英才招聘宝、英才SSS、校园招聘、猎头服务等。 5、赶集网赶集网成立于2005年，是专业的分类信息网，为用户提供房屋租售、二手物品买卖、招聘求职、车辆买卖、宠物票务、教育培训、同城活动及交友、团购等众多本地生活及商务服务类信息。 赶集网总部位于北京，在上海、广州、深圳设有分公司，并在全国375个主要城市开通分站，服务遍布人们日常生活的各个领域。 网站的主要板块有：赶集招聘、赶集租房、赶集二手房、赶集二手网、赶集二手车、赶集生活服务等。

云计算的云服务有哪些

首先是最基础的云服务，即提供云计算资源的公有云厂商，国内代表是阿里云、华为云、腾讯云等，国外包括AWS、GCP、Azure等，他们主要提供云端算力租借，你可以简单理解为不出门就可以借到服务器。 其次是在前者基础上提供专业云服务的各类平台，有专注细分领域的，比如专注CAE（高端制造）、专注EDA（芯片设计）、专注生命科学（制药）等等，也有做跨行业的，比如速石科技，在芯片、生命科学、CAE、AI等领域都有涉及。